1、基于叠前反演的流体识别与频散 AVO 反演研究 周伟 郭海敏 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室地球物理与石油资源学院 摘 要： 由于纵波不能在流体中传播, 叠后地震反演得到纵波波阻抗是无法识别储层中的流体。基于横波在流体中传播特点, 利用叠前数据丰富的运动学与动力学信息获得弹性参数进行储层流体识别是可行的, 但受到地震反问题固有的“病态解”等不确定性的影响, 在进行叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性, 从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。基于以上问题本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的 D2 地区为研究目标, 采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散 AVO
2、 反演三种技术综合来提高储层预测的精度, 实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。关键词： 叠前反演; 敏感流体因子; 频散 AVO 反演; 弹性参数; 储层流体识别; 作者简介：周伟 (1987) , 女, 博士研究生。研究方向:地球物理储层预测、油藏动态监测。E-mail:。作者简介：郭海敏 (1963) , 男, 博士。研究方向:生产测井原理及方法、油气藏动态监测。E-mail:。收稿日期：2017 年 3 月 4 日Research the Fluid Identification and Frequency-dependent AVO Inversion
3、Base on Pre-stack InversionZHOU Wei GUO Hai-min Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources, Ministry of Education, School of Geophysics and Petroleum Resources, Yangtze University; Abstract： As we know that P-wave cannot be propagated in the fluid material and the P-wave im
4、pedance cannot be identified by the post-stack seismic wave inversion. Based on the propagation characteristics of the S-wave in the fluid, the elastic parameters are obtained by using the kinematic and kinetic information Reservoir fluid identification is feasible, however it is affected by uncerta
5、inties such as “ morbid solution “ inherent in seismic inverse problem, and it will produce more serious solution and uncertainty when conducting pre-stack seismic inversion, subsequent reservoir lithology and fluid identification accuracy. Based on the above problems, this paper takes the D2 area w
6、ith deep reservoir burial and less drilling data as the research target, and improves the reservoir by using the logging physics sensitive analysis, sensitive fluid factor inversion and dispersion AVO inversion. The accuracy of the prediction and the practical application of the data show that it is
7、 feasible to use a variety of technical methods to identify the reservoir fluid.Keyword： pre-stack inversion; fluid factor; frequency-dependent AVO inversion; elasticity constant; reservoir fluid identification; Received： 2017 年 3 月 4 日引用格式:周伟, 郭海敏.基于叠前反演的流体识别与频散 AVO 反演研究J.科学技术与工程, 2017, 17 (33) :26
8、35Zhou Wei, Guo Haimin.Research the fluid identification and frequencydependent AVO inversion base on pre-stack inversionJ.Science Technology and Engineering, 2017, 17 (33) :2635随着油气勘探技术的不断发展, 储层预测的最终目的除了判别储层是否存在外, 同时也需要判定储层中所包含流体的性质。目前常用识别储层流体的方法是基于弹性参数的间接组合运算, 而地震反演是获取储层弹性参数的有效途径。其中基于叠前地震资料的储层流体识别
9、技术是现阶段地震勘探的前沿研究课题之一1。叠前地震资料包含丰富的运动学与动力学信息, 除了可以反演纵波信息外 (叠后反演主要是反演地层纵波的信息) , 还可以估计地层横波、密度、岩石模量、流体敏感参数、物性参数、各项异性参数、吸收参数等信息。在面向储层流体的参数计算中, 目前主要以 AVO/AVA 反演为主。AVO 理论最早大约在 1900 年由Knott 和 Zoeppritz 开展了 AVO 理论所必须的理论工作2,3, 1961 年Bortfeld4对 Zoeppritz 方程进行了简化, 但是 AVO 技术真正受到关注是由Ostrander5证实了 AVO 与岩性之间的关系。在此之后,
10、 AVO 技术得到了长久的发展。同时, 因为地震反演一直存在反问题的“病态解”等不确定性的影响, 基于弹性参数间接组合的流体因子不可避免地会造成计算上的累计误差。因此人们开始针对流体因子的 AVO 反射系数模型参数化后的反演方法进行研究。流体因子 (fluid factor) 一词的概念最早由 Smith 在 1987 年发表的一篇论文里提出, 当时流体因子的含义是专指由纵横波速度相对变化量的权差运算构成的一种参数。Chi 等6在 2006 年提出了关于拉梅参数的叠前 AVO 直接反演。国内的地球物理学者也做出了相应的贡献, 如王保丽7推导了以拉梅参数表示的弹性阻抗公式并同时提高了拉梅参数的反
11、演精度。印兴耀等8提出了包含 Gassmann流体项 F 的弹性阻抗方程, 通过弹性阻抗直接反演精度的流体项 F, 提高了流体识别的可靠性, 奠定了直接利用地震反演方法来实现流体因子反演与提取的基础。随着这门技术在储层预测中的不断研究和应用, 目前流体因子的概念是指:在储层孔隙中, 只要是能够有效区分流体类型的参数都统称为“流体因子”。关于叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性, 从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的 D2 地区为研究目标, 采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散 AVO 反演三种技术综合来提高储层预测的精度。文中首先
12、将只与速度有关的 AVO 近似公式拓展为与频率相关, 推导了与频率有关的纵横波速度变化率 (magnitude of dispersion) 反演公式, 最后实际工区进行试算。实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。1 基本概念与原理正如庞大的地震属性一样, 笔者认为“流体因子”也是一种地震属性的集合。因此, 根据流体因子的物理意义进行分类, 目前主要有以下 3 种分类方式: (1) 基于弹性理论的流体因子; (2) 基于孔隙介质理论的流体因子; (3) 基于各向异性理论的流体因子。本文主要探讨基于弹性理论的流体因子反演方法。1.1 弹性波阻抗方程的推导为了更有效地
13、分离岩石骨架的固体与流体效应的模量表征信息, 从 Aki-Richard 反射系数近似公式出发, 基于 Biot-Gassmann 理论进一步地推导了包含烃类指示因子 (F) 和岩性指示因子 (S) 的近似公式, 为直接进行流体因子提供理论基础。推导过程如下:已知 Aki-Richard 近似表示为式 (1) 中, sat= (VP/VS) sat。式 (1) 两边同乘以 VP, 可以将式 (1) 变形为:烃类指示因子为岩性指示因子为式 (4) 中, 。因为 VP=F+S, 故:叠前弹性波阻抗 (EI) 是一个物理不可测量的属性, 它的获取只能通过计算得到。虽然有很多计算 EI 的方法, 但是
14、基本准则一样, 即 EI或角度反射系数 R () 从弹性参数 VP、V S和 计算得到。Connolly 在 Aki-Richards 方程的基础上对 EI 做了推导, 提出如下弹性波阻抗方程:式 (6) 中, V P为纵波速度;V S为横波速度; 为密度; 为入射角度;K 表示VS/VP, 一般假设 K1/2。其中, EI 表示弹性波阻抗。将式 (6) 代入反射系数近似公式, 得到:令 Ksat= sta, Kdry= sta, 式 (7) 经过变形得到:两边取积分并将其指数化, 以此消掉等式两边的微分项和对数项得到:1.2 频散 AVO 近似理论同时考虑了速度的频散, V P和 VS与频率
15、有关, 可知 均与频率有关, 进而 也与频率有关。根据式 (8) , 在忽略密度随频率变化的前提条件下可以得到:因此考虑式 (8) 的近似频变形式, 即关于频率 进行一阶泰勒展开:式 (12) 中, 0为地震记录的主频。对于两个入射角 ( 1和 2) , 两个采样点 (以上标 1 和 2 表示) 以及两个频率 ( 1和 2) 情形, 反演方程为2 应用实例2.1 叠前地震资料可行性分析在利用地震资料进行储层研究时, 对地震资料的品质有一定的要求, 对于较差的地震资料, 得到的研究结果具有较大的多解性, 因此在进行储层研究前, 需要对地震资料的品质进行分析, 从而了解地震资料的因品质的差别对研究
16、的影响。通过 D2 井区叠前三维目的层段的地震资料 (图 1) 可以看出, 目的层频谱主频为 30 Hz (图 2) , 有效频带宽度为 1050 Hz, 通过对砂岩储层的速度进行统计, 得到了砂岩储层的平均速度为 4 400m/s, 从而计算出地震资料分辨率为 30 m, 理论极限分辨能力为 15 m。而通过对主力勘探层系 J2t 的储层厚度统计发现, J2t 单砂体厚度主要分布在 47 m, 单单依靠现有储层描述方法预测储层存在一定的困难。同时, 采取对叠前时间偏移的角度道集进行限制叠加生成三个角度叠加地震记录。这样, 地震数据既具有相对较高的信噪比, 又保留了丰富的信息量。图 3 (a)
17、 、图 3 (b) 、图 3 (c) 分别是大中小角度道集叠加剖面, 地震波阻特征更加清晰, 因此利用该区地震资料进行流体预测是可行的。图 1 D2 井区叠前地震资料 Fig.1 The D2-well area pre-stack seismic data 下载原图图 2 三维叠前地震资料频谱分析图 Fig.2 3D pre-stack seismic data spectrum analysis chart 下载原图2.2 储层流体识别只有更有效地区分砂、泥岩, 才能为储层反演等技术提供依据。因此从测井参数入手, 总结砂岩与泥岩物理参数 (如速度、密度、阻抗等) 、弹性参数 (如拉梅常数)
18、 的差异对于利用地震资料区分砂岩与泥岩具有非常重要的意义。图 3 D2 井区大角度叠加剖面 Fig.3 D2-well area far-angle stack profile 下载原图图 4、图 5、图 6 分别为 Well-2 井研究目的层的纵横波阻抗交汇图、密度与纵横波速度比交汇图、烃类指示因子与岩性指示因子交汇图、Well-2 井目的层储层烃类指示因子与岩性指示因子交汇图, 色标代表含水饱和度可用来区分储层中的油、水, 从图中可以看出, 有效储层中随含水饱和度增加密度、纵横波速度比、纵横波波阻抗等弹性参数变化并不明显, 而烃类指示因子能较为准确地反映了流体信息, 含油储层烃类指示因子相
19、对与含水储层会有变小趋势。图 4 Well-2 井目标储层纵波阻抗与横波阻抗交汇图 Fig.4 Well-2 reservoirs crossplot of ZP/ZS 下载原图图 5 Well-2 井目标储层纵横波速度比与密度交汇图 Fig.5 Well-2 reservoirs crossplot of VP/VSand density 下载原图图 6 Well-2 井目标储层烃类指示因子与岩性指示因子交汇图 Fig.6 Well-2 reservoirs hydrocarbon indicator factor and lithologic factors converge 下载原图2.
20、3 流体因子反演结果分析将弹性波阻抗与流体因子联系起来, 兼顾了常规弹性波阻抗反演的高抗噪性以及利用烃类指示因子识别流体的直观性, 并且烃类指示因子的直接提取方法减少了间接计算的误差累积过程, 取得了较好的效果。图 7 和图 8 分别为 Well-1与 Well-2 井目标储层烃类指示因子反演剖面, 图中曲线为测井计算的烃类指示因子曲线, 可以看出测井计算结果与叠前反演剖面吻合很好。为进一步说明该方法的效果, 图 9、图 10、图 11 分别为纵横波速度比剖面、LRO 剖面、MRO 剖面, 从前面的测井统计分析可得, 纵横波速度比等常规的弹性参数区分岩性效果是较好的, 但区分流体是不敏感的,
21、从这些剖面与烃类指示因子剖面对比也可以看出这一点, 产生的原因可能是叠前反演不能直接反演纵横波速度比、LRO、MRO 等弹性参数, 二次计算时可能产生了误差积累比较大, 所以该剖面不如烃类指示因子识别流体可靠。图 7 Well-1 与 Well-2 井目的层联井烃类指示因子反演剖面 Fig.7 The target reservoir hydrocarbon indicator factor inversion profile of Well-1 and Well-2 下载原图图 8 Well-1 与 Well-2 井目的层联井烃类指示因子反演剖面 Fig.8 The target reser
22、voir hydrocarbon indicator factor inversion profile of Well-1 and Well-2 下载原图图 9 Well-1 与 Well-2 井目的层联井纵横波速度比剖面 Fig.9 The target reservoir P-wave and S-wave velocity profile of Well-1 and Well-2 下载原图从图 7图 11 中可以看出, 流体因子反演方法的效果要优于传统叠前 AVO 反演方法。图中红色区域为流体因子低值, 紫色为高值。反演结果与实测井资料匹配度较高, 红色区域与井曲线低值段相吻合, 紫色高
23、值区域内, 井曲线也为高值段。图 12、图 13 分别为研究目标层的砂层组烃类指示因子、岩性指示因子预测平面分布图, 图中红色低值代表有利色, 可以很明显看出 Well-2 井含油性很好, 而且 Well-2 井打在河道最有利位置, 通过后期的钻井证实改研究成果。频散和衰减是地震波传播理论研究的重要内容, 目前 AVO 技术主要还是基于弹性波动理论为基础 (其中并不考虑地震波的频散特征) , 随着地震学和勘探地球物理学理论与实用研究的深入, 油气勘探的要求越来越精细, 储层流体识别已经成为储层预测最终追求目标, 但油水识别相对于气水识别难度要大得多, 从两种流体的弹性参数可看出密度、体积模量等
24、都是差不多的, 但是两种流体的黏滞系数却差别很大, 所以本文利用前面对频散 AVO 理论与模型试验得出, 频散 AVO 反演应该是油水识别的一种方法, 图 14 为 Well-1 井头屯河组频散AVO 反演结果, 其中图 14 中曲线为含水饱和度曲线, 可以看出 Well-2 井头屯河储层基本都对应很好, Well-1 井基本不含油, 反演的结果也是很差, 同时也可以看出地震频散 AVO 反演结果与井吻合很好, Well-2 井油层组频散 AVO 反演结果都很大, 而 Well-1 井正好相反都落在相对低的位置。同时可由如图 15 中, 可以看到纵横波速度比较低的区域, 对于本工区也即是砂岩区
25、域中对应的频散AVO 反演剖面也正好是高值区。实际反演结果进一步证实了该方法可以作为流体识别的方法。图 1 0 Well-1 与 Well-2 井目的层联井 LRO 剖面 Fig.10 The target reservoir LRO reservoirs of Well-1 and Well-2 下载原图图 1 1 Well-1 与 Well-2 井目的层联井 MRO 剖面 Fig.11 The target reservoir MRO reservoirs of Well-1 and Well-2 下载原图图 1 2 目的层位砂层组烃类指示因子平面分布图 Fig.12 The target
26、 reservoir hydrocarbon indicator factor map 下载原图图 1 3 目的层位砂层组岩性指示因子平面分布图 Fig.13 The target reservoir lithology indicator factor map 下载原图图 1 4 Well-1 井、Well-2 井联井头屯河组频散 AVO 反演剖面 Fig.14 Tou tunhe groups dispersion AVO inversion profile of Well-1 and Well-2 下载原图图 1 5 Well-2 井头屯河组 VP/VS 反演结果与频散 AVO 反演结果
27、对比图 Fig.15 Well-2 Tou tunhe group VP/VSinversion results and dispersion AVO inversion results comparison chart 下载原图3 结论通过对 D2 地区两口井的头屯河与三工河组测井储层参数敏感性的分析, 得出应用这些弹性参数基本能够区分砂泥岩, 但常规的弹性参数对油水识别不明显, 而烃类指示因子相比常规弹性参数能够更好的区分油水界面, 同时应用烃类指示因子反演在 D2 地区取得了较好的实际应用效果。并重点预测了几个砂层组的含油性, 得出了有利区带。并且通过测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反
28、演和频散 AVO 反演三种技术综合分析研究, 对实际资料的应用效果表明频散AVO 属性在精细储层流体识别中起到了重要作用, 同时也说明采用多种技术方法进行储层的流体识别是目前的发展趋势。参考文献1印兴耀, 曹丹平, 王保丽, 等.基于叠前地震反演的流体识别方法研究进展.石油地球物理勘探, 2014;49 (1) :22-34Yin Xinyao, Cao Danping, Wang Baoli, et al.Prestack seismic inversion based fluid identification method research progress.Oil Geophysical
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