摘要:下二叠统下石盒子组是大牛地气田低孔、低渗透岩性气藏的主要产气层之一,分析其储层的非均质性,精细描述储层的各种属性特征,是气田进一步开发的关键。为此,综合利用地质、地震、测井等各种资料,应用三维随机建模技术,根据两步法建模理论和地质统计结果,采用地震、沉积模式控制等多信息融合约束的建模方法,建立了研究区储层的沉积微相模型,精细描述了下石盒子组辫状河沉积特征,剖析了各沉积微相砂体的展布形态与叠置关系;依据相控建模方法,分析各微相下的属性分布特征,统计属性分布变密度函数,以已经建成的沉积微相模型为基础,完成各属性的随机模型,分级、分层次详细地描述储层的非均质性,并指出心滩沉积的粗砂岩、砂砾岩等为相对高孔、高渗带,是主要的产气砂体。
关键词:鄂尔多斯盆地;大牛地气田;早二叠世;储集层;网状河;沉积相;三维模型;属性
大牛地气田下二叠统下石盒子组储层为冲积平原辫状河成因的粗粒岩屑石英砂岩沉积,孔隙度主要分布在4%~10%,渗透率主要分布在0.1×10-3~1.2×10-3μm2,属于低孔、低渗岩性气藏[1~2]。
1 构造精细描述
大牛地气田下石盒子组为多期河道叠加沉积而成,垂向上具有明显的旋回性,可以划分为3个大段、7个小层。同时考虑到该区沉积比较均一,厚度变化不大,二者相结合,完成该区精细的小层划分。
由于研究区井数少、井距大,单独依靠井点数据不能很好地反映井间构造的变化。因此在完成构造模型的过程中,在以井上的地质分层为依据的同时,以地震解释的构造面做井间趋势约束,应用克里金插值方法来完成。这样就同时从井点和井间两个方面保证了构造模型的精确性。总体来说,大牛地气田下石盒子组地层构造比较简单。研究区内构造平缓、断裂不发育,局部有微幅度起伏,各期构造发育具有较强的继承性。
2 沉积微相三维研究
2.1 区域沉积特征
研究层段为辫状河沉积,沉积微相主要是辫状河心滩砂体,边滩不发育。多期高迁移性的单砂体叠置,形成巨厚的复合砂体,横向连续性较好。单砂体间有泥岩隔夹层发育[3]。
根据露头观察和钻井资料统计分析,多期河道叠加砂体宽5~20km、厚9~40m,单层河道砂体宽0.25~1km、厚5~8m。
2.2 单井沉积微相分析
在岩心描述的基础上,结合区域沉积特征,应用测井相分析技术进行单井沉积微相划分,归纳沉积微相电性特征,建立测井相模型。本区主要的沉积微相是辫状河的心滩沉积,其测井相形态主要为(齿化)箱形和钟形。
箱形反映沉积过程中物源丰富,水动力较强。箱形呈齿化,说明岩性组合上通常由多个旋回组成,砂体中夹层较多,反映了水动力强但不稳定。此种曲线形态是本区辫状河心滩微相的典型代表(图1)。钟形是水流能量逐渐减弱或物源供应越来越少的表现。其特点是底部突变、顶部渐变,为向上变细的韵律,反映河道侧向迁移的正粒序结构,典型的代表为辫状河心滩上部沉积。
根据归纳的岩-电关系,完成研究区所有井目的层段的沉积微相划分,为后续全区三维沉积微相分析奠定基础。
3 沉积微相三维建模
3.1 地震数据优选
由于研究工区开发程度低,井间沉积微相预测随机性强,为了使随机模拟的结果更趋近于地质真实情况,在以单井沉积微相分析为基础的同时,还要充分利用地震资料,发挥其横向分辨率高的优势。
为保证震控的精确性,首先进行各种地震数据体与测井沉积微相相关性分析,优选能够较好区分沉积微相的地震数据体。通过井-震数据分析发现:地震伽马反演数据体与沉积微相具有很好的相关性[4](图2),该数据体可用来做井间震控约束。
3.2 沉积微相建模
根据单井沉积微相数据,结合该区的沉积特征认识,进行变差函数分析,统计各沉积微相的长、宽及厚度等变程特征参数。通过研究分析,确定目的层段河道砂体的宽为2500m、顺直段连续长度平均6000m、连续砂厚约8m;心滩上部的中-细砂的连续长度约600m、宽约200m、连续砂厚约4m[5]。
以单井沉积微相分析结果为基础数据,井间以优选的地震反演数据体为约束,同时以变差函数分析和沉积微相统计结果为控制,采用序贯指示建模方法,模拟研究层段的三维沉积微相模型(图3)。模型中黄色表示心滩,绿色表示心滩上部的中-细砂相,蓝色为泛滥平原相。
由沉积微相模型可知,研究层段河流沉积砂体呈南北向展布。在研究区主要发育两条辫状河道,物源分别来自北东向和北西向。向研究区中南部两条河流交汇,砂体发育广而厚,连续砂厚20多米。主河道由多期河道砂体叠置而成,叠置方式以侧积和垂向加积为主。
3.3 三维属性描述
3.3.1不同沉积微相下的属性分析
沉积微相模型揭示储层大范围内的非均质性,对于不同的沉积微相,其物性差异是很大的。为了深入刻画储层的非均质性,就要在沉积微相分析的基础上,对不同沉积微相分别统计其物性特征,依此作为精细描述储层非均质性的基础[6~7]。
以建立孔隙度模型为例,首先分层段分析各沉积微相内孔隙度的分布频率特征,统计孔隙度的分布范围、均值等(表1)。
表1 主要沉积微相孔隙度统计表
沉积相类型
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孔隙度(%)
|
|
范围
|
平均值
|
|
心滩
心滩上部中细砂
|
3~12
<7.5
|
7.8
3.0
|
泛滥平原
|
非储层
|
3.3.2精细三维属性建模
以测井解释的孔隙度数据为基础,以各微相的孔隙度统计函数作控制,应用相控建模技术,采用序贯高斯模拟算法,建立研究储层段的三维孔隙度模型(图4)。
分析认为研究区渗透率与孔隙度具有很好的一致性。所以在建立渗透率模型中,采用与孔隙度建模同样的方法,同时以所建的孔隙度做趋势进行约束。
由储层的三维模型看出,心滩沉积为相对高孔、高渗区,孔隙度、渗透率普遍大于5%和0.1×10-3μm2,孔隙度平均值达到7.8%,主要发育于研究区的中、南部。其中夹杂的中-细砂沉积,其孔隙度普遍小于4%、渗透率小于0.1×10-3μm2,处于气田开采的技术下限,为非储层。
3.3.3模型精度验证
模型的精度通过实钻井测量值与模型预测值的吻合程度来验证(表2)。该表统计了下石盒子组有测试、新钻4口井的实钻与预测数据,并计算了模型在各点的预测误差,模型预测误差总体小于8%。因此模型的精度超过90%。
表2 模型精度误差表 %
井名
|
层段
|
预测
|
实钻
|
误差
|
D66-11
|
盒三段
|
7.2
|
6.8
|
5.8
|
D66-16
|
盒三段
|
8.1
|
7.6
|
6.6
|
D66-18
|
盒三段
|
8.4
|
8.0
|
5.0
|
D66-15
|
盒三段
|
6.9
|
7.2
|
4.2
|
4 结论
综合利用地质、地震和测井资料,建立精细的沉积微相模型,揭示了砂体的空间几何展布形态。在相控基础上进行孔隙度、渗透率的研究,建立储层属性模型,则进一步揭示了储层非均质性,指明了有利储层发育区,为进一步的油气田开发指明了方向。实践证明,借助于沉积微相和属性建模方法,使该区的新钻井符合率有显著提高。
参考文献
[1] 陈利雯,赵永刚,李保华,等.储层综合特征参数预测大牛地气田盒3段产能[J].天然气工业,2009,29(6):46-48.
[2] 曹忠辉.鄂尔多斯盆地大牛地复式气田基本地质特征[J].西南石油学院学报,2005,27(2):17-21.
[3] 郝蜀民,惠宽洋,李良,等.鄂尔多斯盆地大牛地大型低渗气田成藏特征及其勘探开发技术[J].石油与天然气地质,2006,27(6):762-768.
[4] 张卫华.大牛地气田盒3段富气储层反射模型及预测[J].天然气工业,2009,29(4):33-35.
[5] 谭学群.大牛地气田井间二次约束的储层建模方法[J].天然气工业,2007,27(12):46-48.
[6] 吴胜和,张一伟,李恕军,等.提高储层随机建模精度的地质约束原则[J].石油大学学报:自然科学版,2001,43(1):55-58.
[7] 练章贵,卞万江,刘加元,等.油气藏数模前后处理软件开发与应用[J].西南石油学院学报,2005,27(3):34-36.
(本文作者:刘建党1 谭学群1 陈舒薇1 张宇田2 1.中国石化石油勘探开发研究院;2.中国石油西南油气田公司低效油气事业部)
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