摘要: 裂缝预测在碳酸盐岩储层评价中是至关重要的,预测裂缝的方法主要包括基于岩芯观察描述、测井识别裂缝、地震资料预测裂缝等。重点阐述了地震预测裂缝的 4 种方法,如多波多分量预测裂缝、P-S 转换波预测裂缝、VSP 地震预测裂缝以及纵波 AVAZ 预测裂缝。综合比较各种方法的原理和费用投资情况认为,纵波 AVAZ 预测裂缝是一种有效且价格相对合理的方法。最后介绍了纵波 AVAZ 预测裂缝方法在 A 油田的应用实例,有一定的预测效果。
关键词: 方位各向异性; 多波多分量; VSP; P-S 转换波; 纵波 AVAZ
碳酸盐岩是一种重要的储层类型,裂缝的研究在碳酸盐岩储层研究中至关重要,准确预测裂缝能提高勘探效率和开发水平。碳酸盐岩储层中裂缝预测方法[1-5]通常包括 4 个方面: ①基于岩芯、薄片等观察描述; ②测井识别裂缝; ③地震资料预测裂缝; ④应力场模拟裂缝。本文就地震资料预测裂缝方法进行阐述。
国内外相关学者进行了很多地震预测裂缝的研究,提出了相应的特色技术,包括基于相干、曲率、蚁群等算法[6-9]的裂缝预测技术和基于方位各向异性理论的裂缝预测技术[4]等,其中基于方位各向异性理论为基础的纵波方位各向异性裂缝预测技术应用最为广泛。该项技术在国外始于 20 世纪 70 年代,历经 40 余年的不断发展,已具备一套成熟的理论知识体系。该项技术在国内起步于 20 世纪末,随着裂缝型储层的不断发现和增加,国内的石油勘探开发研究人员也将其应用于裂缝预测研究工作中。同时,裂缝的研究受地质条件和资料限制,其研究与应用的深度面临诸多挑战。
1 方位各向异性理论基础
基于方位各向异性地震波传播介质理论基础是指因地震波传播方向或偏振方向发生变化而引起测量物理量的变化,例如反射振幅、速度、频率、衰减等地震属性的变化[10-11]。如果各向同性介质中存在高角度或近似垂直的裂缝,该介质型可以被看作近似垂向各向同性介质( HTI 介质) ,可解释为因构造应力作用而产生空间上定向排列的裂缝。
2 裂缝预测方法
目前,基于方位各向异性介质地震波传播理论的裂缝检测方法和技术包括多波多分量预测裂缝、 P-S 转换波预测裂缝、VSP 地震预测裂缝、纵 波 AVAZ 预测裂缝等。
2. 1 多波多分量预测裂缝
多波多分量预测裂缝是同时联合应用 P、P-SV 两种或两种以上波型,采用 3 种可控震源垂向、径向和横向的三分量检波器、9 种或少于 9 种不同观测方式的全波场弹性激发和接收的地震勘探方法。该方法在预测裂隙走向、密度及横向变化方面的效果较好,但实际应用难度较大,采集和处理费用的成本昂贵,激发震源破坏性强,采集的地震资料主频和信噪比偏低,陆上地震资料静校正难度较大,国内外有明显经济效益的成功应用案例较少,对于油田来说投资风险很大,故该方法没能成为传统应用技术[12]。垂直裂缝介质的横波分裂如图 1 所示。
当横波的偏振斜交裂缝走向时,偏振方向分裂成平行裂缝走向的快横波和垂直于裂缝走向的慢横波,这种现象称为横波分裂。当采用多分量检波器接收时,SV 波和 SH 波中都含有快横波和慢横波,通过坐标旋转可计算出快横波和慢横波的旅行时 TS1和 TS2,并通过式( 1) 中旅行时差计算出各向异性系数 Kc。最终可计算出储层的各向异性图,用于反映裂缝的方向及密度,可为水平井的井位和井轨迹设计提供充分的依据。
2. 2 P-S 转换波预测裂缝
P-S 转换波预测裂缝有别于多波多分量裂缝预测,仅采用纵波震源和三分量检波器进行 3 种不同方式观测的地震勘探方法,用于识别裂缝也有较好的效果。该方法相比多波多分量裂缝预测是一种廉价的多波勘探方法,但仍然较昂贵。如图 2 所示,当地震纵波倾斜传播到固体分界面上会产生反射纵波和折射纵波,还会转换产生反射和透射横波,而当 P-S 转换波传播到含裂缝的地层也会有横波分裂现象。据此原理,利用转换波识别裂缝储层需联合纵波和横波资料同步进行,利用横波对裂缝中填充的流体不敏感而纵波敏感度大的特点,比较两者差异可有效地识别出裂缝发育带和其含流体性质。
2. 3 VSP 地震预测裂缝
VSP 地震裂缝预测也是基于横波双折射原理,随着多方位的震源位置和多分量检波器的变化,观测钻井周边裂缝系统的变化,紧密结合测井数据预测裂缝。国内外利用 VSP 预测裂缝较多采用双横波震源激发的四分量技术,但横波往往受地表影响严重,信噪比和频率都较低,且激发条件苛刻,成本昂贵,难以广泛应用[13-14]。如图 3 所示,采用多方位纵波震源激发和井中多分量检波器接收与裂缝方位各向异性有关的纵波振幅信息,可使地震波受地面影响减小,衰减也减小,信噪比能更高,成本能相对减少。该方法可利用纵横波及泊松比、纵横波能量变化、Q 值与衰减系数、透射波能量衰减等地震属性进行裂缝检测和含流体性预测。
2. 4 纵波 AVAZ 预测裂缝
利用地震纵波进行裂缝预测,对开启的高角度裂缝的检测效果较为明显[15-16]。裂缝方向、密度和流体的改变都能影响纵波和横波的速度,在地震上表现出较强的各向异性。该方法借助裂缝导致地震各向异性的原理,利用叠前宽方位角地震道集提取方位地震属性如振幅、方位速度、频率、衰减等来预测高角度裂缝。如图 4 和图 5 所示,当地震纵波传播到地层中的方位和地层裂缝的方向有所不同,会产生地震反射是有差异的。当有裂缝存在时,垂直裂缝传播与沿着裂缝传播,检波器接收到的地震纵波信号振幅值不同。因此,只要地下介质存在各向异性,就可以通过不同方位接收到地震纵波信号振幅值的差异来分析裂缝发育的特征。
地震属性值随方位变化的椭圆拟合如图 6 所示。把某个采样点上不同方位接收到的地震纵波信号振幅值进行投影,至少在 3 个方位角以上拟合一个椭圆,椭圆长轴和短轴的比例代表采样点上各向异性数值的大小,椭圆长轴或短轴代表各向异性的方向。纵波 AVAZ 预测裂缝主要采用纵波震源和宽方位常规地震采集,其成本较低,对裂缝识别有一定的效果,但不排除各向异性特征的多解性。
该方法不仅可以通过研究地震振幅随着不同方位角的变化,还可以通过研究对裂缝较敏感属性等随不同方位角的变化来确定裂缝的方向和密度。对于裂缝较敏感的地震属性包括: 多方位 AVO 变化、多方位地震衰减的差异、多方位地震噪声的影响,多方位地震弹性参数的变化、多方位地震振幅的变化、多方位地震频率的变化、多方位地震能量的差异等。
为了研究不同地震属性随方位角的变化规律,得到地震属性值椭圆拟合与裂缝发育方向和密度之间的关系,需通过岩石物理模型的正演模拟来确定。在正演过程中,假定高渗透带的发育方向为南北方向。如果椭圆拟合的长轴方向与假定的高渗透率方向一致,则椭圆拟合的长轴方向为裂缝发育的方向; 反之,如果椭圆拟合的短轴方向与假定的高渗透率方向一致,椭圆拟合的短轴方向为裂缝发育的方向。一般用于分析裂缝方向的是与方位角有关的地震振幅属性,用于分析裂缝密度的是与方位角有关的地震频率属性。由于裂缝的密度越大,地震波垂直裂缝传播频率衰减越快,通过地震分频属性和衰减属性都能观测到; 另外,由于裂缝密度变大而导致非均质性的增强,通过地震干涉属性也可以观测到。
3 地震预测裂缝应用实例
A 油田位于伊拉克境内,油田处于扎格罗斯造山带和阿拉伯台地东部边缘的过渡带上,属于扎格罗斯构造低角度褶皱带。A 油田范围内地形起伏变化较大,构造表现为北西—南东向的背斜,储层段内发育较多不同规模的断层。
对于 A 油田,基于现有资料情况和投资费用状况,可开展纵波 AVAZ 方法预测裂缝,其主要步骤包括: ①根据计算的 3 ~ 6 个方位角范围,分别抽出 CMP 道集中地震道合并成方位角地震道集; ②计算不同方位角地震道集的地震属性,如振幅、频率、能量和其他属性; ③对于储层的每个 CDP 点,选取一定时窗计算地震属性的均值,对地震属性值进行椭圆拟合,计算出椭圆的长轴长度、短轴长度及其与 x 坐标轴的夹角 3 个特征值; ④根据椭圆的长轴和短轴比值计算得到扁率( 扁率通常表示裂缝密度的大小) ; ⑤根据所选地震属性与裂缝方位角的响应关系和正演模拟结果,可以确定夹角特征值如何指示裂缝方向。
A 油田裂缝预测结果如图 7 和图 8 所示: ①裂缝发育带与断层展布密切相关,裂缝主要发育在 A 油田南部区域,其中浅色表示裂缝密度大,深色表示裂缝密度小; ②裂缝发育的主要方向为近似北西— 南东向,并发育着少部分近似南北向、北北东向的裂缝,并受断层走向控制; ③裂缝发育规律与应力场规律相似; ④根据平面图上结果显示,可推断 A 油田的裂缝发育主要是构造成因。
4 结论
( 1) 尽管多波多分量预测裂缝、P-S 转换波预测裂缝、VSP 地震预测裂缝的效果非常好,但它们的费用都非常昂贵,且对于油田的投资风险很大,故这些方法在目前不能被广泛应用,利用地震纵波进行裂缝预测是一种可替代且有效的方法。
( 2) 利用地震纵波进行裂缝预测需与应力场规律相结合,可在一定程度上反映裂缝密度和裂缝发育方向。——论文作者:饶 溯,孙福亭,汪洪强,杜思耕,李春鹏
参考文献( References) :
[1] 张宪存. 碳酸盐岩裂缝识别与描述方法研究[J]. 中国石油和化工标准与质量,2014,34( 10) : 177. Zhang Xiancun. Study on identification and description of carbonate fractures[J]. China Petroleum and Chemical Standard and Quality,2014,34( 10) : 177.
[2] 伊硕,孙立春,何娟,等. 基于岩心精细刻度的成像测井解释效果分析———以伊拉克 X 油田混积储层为例[J]. 断块油气田, 2020,27( 6) : 754-759. Yi Shuo,Sun Lichun,He Juan,et al. Interpretation effect analysis of imaging logging based on fine core calibration: a case study of mixed rock reservoir of X Oilfield in Iraq[J]. Fault-Block Oil & Gas Field,2020,27( 6) : 754-759.
[3] 蒲静,秦启荣. 油气储层裂缝预测方法综述[J]. 特种油气藏, 2008,15( 3) : 9-13. Pu Jing,Qin Qirong. An overview of fracture prediction methods for oil and gas reservoirs[J]. Special Oil and Gas Reservoirs,2008,15 ( 3) : 9-13.
[4] 杨晓,王真理,喻岳钰. 裂缝型储层地震检测方法综述[J]. 地球物理学进展,2010,25( 5) : 1785-1794. Yang Xiao,Wang Zhenli,Yu Yueyu. The overview of seismic techniques in prediction of fracture reservoir[J]. Progress in Geophys, 2010,25( 5) : 1785-1794.
[5] 狄贵东,孙赞东,庞雄奇,等. 应力场模拟约束下的碳酸盐岩裂缝综合预测———以塔中地区 ZG8 井区为例[J]. 石油物探, 2016,55( 1) : 150-156. Di Guidong,Sun Zandong,Pang Xiongqi,et al. Comprehensive fracture prediction technology constrained by stress field simulation: a case study from ZG8 area of central Tarim Basin[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum,2016,55( 1) : 150-156.
[6] 仇念广. 叠后地震多属性分析在煤层裂缝识别中的应用[J].能源与环保,2019,41( 7) : 111-115. Qiu Nianguang. Application of post-stack seismic multi-attributes analysis in coalbed fracture identification[J]. China Energy and Environmental Protection,2019,41( 7) : 111-115.
[7] 欧守波,陈胜,佟恺林,等. 碳酸盐岩裂缝储层地震预测技术———以 JLS 地区茅口组为例[J]. 科技创新,2016 ( 24) : 93- 94. Ou Shoubo,Chen Sheng,Tong Kailin,et al. Seismic prediction technology of carbonate fractured reservoir: a case of Maokou Group in JLS Area[J]. Science and Technology Innovation,2016 ( 24) : 93-94.
[8] 万学鹏,欧瑾,于兴河. 利用相干体技术研究碳酸盐岩裂缝特征[J]. 断块油气田,2007,14( 3) : 43-45. Wan Xuepeng,Ou Jing,Yu Xinghe. Application of 3-D coherency cube technique in fracture study for carbonate rock[J]. FaultBlock Oil & Gas Field,2007,14( 3) : 43-45.
[9] 吴斌,唐洪,王素荣,等. 利用蚁群算法识别及预测碳酸盐岩裂缝的方法探讨[J]. 重庆大学学报,2012,35( 9) : 131-138. Wu Bin,Tang Hong,Wang Surong,et al. Recognition and prediction by using colony algorithm analysis in carbonate fractured reservoir[J]. Journal of Chongqing University,2012,35( 9) : 131-138.
[10] Stuart C. Effective anisotropic elastic constants for wave propagation through cracked solids[J]. Geophysical Journal International, 1984,76( 1) : 135-145.
[11] Ruger A. Variation of P-wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media[J]. Geophysics,1998,63( 3) : 935-947.
[12] 朱兆林,王永刚,曹丹平. 裂缝性储层 AVO 检测方法综述[J].勘探地球物理进展,2004,27( 2) : 87-92. Zhu Zhaolin,Wang Yonggang,Cao Danping. Review of AVO detection methods for fractured reservoirs[J]. Progress in Exploration Geophysics,2004,27( 2) : 87-92.
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