本发明属于地球物理勘探领域,具体涉及一种页岩油气藏的地震储层预测方法。
背景技术:
页岩油气藏作为一种新的油气资源,在国内是一个全新的领域,勘探开发起步较晚,理论不成熟,技术也不到位。为了尽快将资源转化为产量,有效地勘探页岩油气,缓解常规油气勘探的压力,急需进行深入细致的研究与探索,早日实现页岩油气的大规模有效开发。
页岩油气藏不同于常规油气藏,它具有孔隙度低,渗透率低的特点,并且储层具有明显的各向异性,多种因素使得页岩油气藏储层预测非常困难。常规的储层预测方法,如属性分析、叠后波阻抗反演等,大多针对碎屑岩储层,直接应用于页岩油气勘探的效果并不理想。在井资料比较少的情况下,仅利用属性分析或波阻抗反演方法,其结果往往多解性较强,很难对其进行准确预测,难以得到满意的结果。
技术实现要素:
本发明的目的是提供一种页岩油气藏的地震储层预测方法,从而可以对页岩储层的甜点区进行目标评价,提高页岩油气藏的勘探开发率,降低勘探、开发风险。
为了实现以上目的,本发明所采用的技术方案是:
一种页岩油气藏的地震储层预测方法,包括以下步骤:
1)利用研究区内页岩井的测井数据,计算得到岩石物理参数;
2)对岩石物理参数进行交汇分析,选择交汇图上能够区分储层特征的岩石物理参数为有效参数;
3)结合有效参数进行正演模拟分析,明确页岩储集层的地球物理响应特征,确定可用于解决研究区地下页岩储集层的地震敏感属性;
4)利用地震叠后资料,提取页岩储集层的地震敏感属性,并进行空间展布预测;
5)通过岩石物理参数预测、裂缝发育区预测、烃类预测、脆性预测,对页岩储集层内甜点区分布进行综合评价。
步骤1)中,所述岩石物理参数包括纵波速度、横波速度、密度、波阻抗、泊松比、杨氏模量、拉梅系数及剪切模量。
步骤3)中,通过在区内建立连井正演模型,并对正演模型进行地震正演模拟以及属性模拟,可优选出储层的敏感属性。
步骤5)中,所述岩石物理参数预测是通过扩展弹性阻抗反演(EEI)得到的。所述扩展弹性阻抗反演包括以下步骤:
a)利用纵波速度、横波速度及密度,计算出-90°~90°范围内的EEI值;
b)通过弹性参数与不同角度的EEI值的相关度,得到各个岩石物理参数与EEI值相关度最高的角度;
c)通过反演与扩展弹性阻抗值相关度最高的角度的扩展弹性阻抗值,预测岩石物理参数。
EEI值的计算如式(6)~(9)所示:
p=cosχ+sinχ (7);
q=-8Ksinχ (8);
r=cosχ-4Ksinχ (9);
式(6)~(9)中,α、β、ρ分别为纵波速度,横波速度和密度,α0、β0、ρ0分别为纵波速速,横波速度和密度的平均值,K=α/β,χ为角度,变化范围扩展到理论上的任意方向,即-90°到90°。
步骤5)中,所述裂缝发育区预测是利用地震资料,提取反映裂缝发育的属性,综合预测裂缝发育带。所述反映裂缝发育的属性包括倾角、相干、曲率、裂缝强度和裂缝方向属性。
步骤5)中,所述烃类预测是进行总有机碳含量预测,包括以下步骤:
a)通过式(1)计算得到△logR:
△logR=log(R/Rbaseline)+0.0064×(△t-△tbaseline) (1)
式(1)中,△logR为声波时差与电阻率测井曲线间距在对数电阻率坐标上的读数;R为测井实测电阻率值,单位Ω·m;Rbaseline为非烃源岩中基线对应与△tbaseline值的电阻率值,单位Ω·m;△t为测井实测声波时差,单位us/m;△tbaseline为非烃源岩对应的声波时差,单位us/m;
b)通过式(2)计算得到总有机碳含量TOC:
TOC=△logR×101.5374-0.944×R0+△TOC (2)
式(2)中,TOC为总有机碳含量,R0为镜质体反射率,%;△TOC为有机碳含量的背景值,%。
△logR与总有机碳含量TOC呈线性相关,通过预测△logR值来反映TOC的大小分布情况,分别进行电阻率和声波时差数据体反演,最终得到△logR的反演结果,从而反映总有机碳含量的大小分布情况。
步骤5)中,通过预测岩石的脆性系数,分析该区岩石脆性矿物发育特征;可通过式(3)~(5)计算得到岩石的脆性系数:
BI=(Eb+PRb)/2 (3);
式(3)~(5)中,Ec为综合测定的杨氏模量,单位为GPa,Emin和Emax分别为测定杨氏模量的最小和最大值,单位为GPa;Eb为均一化后的杨氏模量,无量纲;PRc为综合测定的泊松比,无量纲;PRmin和PRmax分别为测定泊松比的最小和最大值,PRb均一化后的泊松比,无量纲;BI为岩石的脆性系数百分比。
本发明的页岩油气藏的地震储层预测方法,首先通过研究区内井的岩石物理参数分析和正演模拟分析,明确页岩储集层的地球物理响应特征,确定可用于解决研究区地下页岩储集层的地震敏感属性;再利用地震叠后资料,提取储层敏感属性,进行页岩层空间展布预测;综合采用岩石物理参数预测、裂缝发育区预测、烃类预测、脆性预测对页岩甜点区进行目标评价。该方法从页岩油气藏的特点出发,充分利用各项地震预测技术手段,对甜点区进行目标评价,可为页岩储层描述提供一个强有力的手段,从根本上提高页岩油气藏的勘探成功率,最大限度降低了勘探、开发风险。
附图说明
图1为本发明实施例的岩石物理参数曲线图;
图2为本发明实施例的岩石物理参数交汇图;
图3为本发明实施例的正演模拟剖面图;
图4为本发明实施例的地震敏感属性的应用分析图;
图5为本发明实施例的岩石物理参数预测图;
图6为本发明实施例的页岩层裂缝发育属性图;
图7为本发明实施例的页岩层TOC等值线图及预测平面图;
图8为本发明实施例的页岩层脆性预测剖面及平面图;
图9为本发明实施例的综合预测页岩甜点区分布图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
实施例
本发明的页岩油气藏的地震储层预测方法,针对某页岩储集区,采用以下步骤:
1)根据研究区内页岩井的测井数据,计算得到相应的岩石物理参数;测井数据包括测井曲线、井分层及井斜数据,其中测井曲线包括声波曲线、横波曲线、密度曲线、电阻率曲线、自然电位曲线、孔隙度曲线、饱和度曲线、伽马曲线和泥质含量曲线;利用纵波速度、横波速度及密度进行岩石物理参数的计算,得到波阻抗、泊松比、杨氏模量、拉梅系数、剪切模量,相应的岩石物理参数曲线图如图1所示。
2)对岩石物理参数进行交汇分析,确定交汇图上的储层段是否具有明显特征;选择交汇图上能够区分储层特征的岩石物理参数为有效参数;
图2为该区岩石物理参数的交汇图;由图2可确定泊松比、剪切模量、拉梅系数为有效参数;
3)结合有效参数进行正演模拟分析,明确页岩储集层的地球物理响应特征,确定可用于解决研究区地下页岩储集层的地震敏感属性为振幅和频率属性;正演模拟剖面图如图3所示;
4)利用地震叠后资料,提取页岩储集层的地震敏感属性,并进行空间展布预测(如图4所示);
5)综合应用岩石物理参数预测、裂缝发育区预测、烃类预测、脆性预测,其中,
①岩石物理参数预测:通过扩展弹性阻抗反演(EEI)反演进行预测;所述扩展弹性阻抗反演包括以下步骤:
a)利用纵波速度、横波速度及密度,计算出-90°~90°范围内的EEI值;
EEI值的计算如式(6)~(9)所示:
p=cosχ+sinχ (7);
q=-8Ksinχ (8);
r=cosχ-4Ksinχ (9);
式(6)~(9)中,α、β、ρ分别为纵波速度,横波速度和密度,α0、β0、ρ0分别为纵波速速,横波速度和密度的平均值,K=α/β,χ为角度,变化范围扩展到理论上的任意方向,即-90°到90°;
b)通过弹性参数与不同角度的EEI值的相关度,得到各个岩石物理参数与EEI值相关度最高的角度;
c)通过反演与扩展弹性阻抗值相关度最高的角度的扩展弹性阻抗值,预测岩石物理参数;岩石物理参数预测图如图5所示;
②裂缝发育区预测:利用地震资料,提取反映裂缝发育的各类属性(倾角、相干、曲率),得到裂缝发育强度和裂缝发育方法,综合预测裂缝发育带;页岩层裂缝发育属性图图6所示;
③烃类预测:通过总有机碳含量的预测,确定可能烃类异常分布范围;采用以下步骤:
a)通过式(1)计算得到△logR:
△logR=log(R/Rbaseline)+0.0064×(△t-△tbaseline) (1)
式(1)中,△logR为声波时差与电阻率测井曲线间距在对数电阻率坐标上的读数;R为测井实测电阻率值,单位Ω·m;Rbaseline为非烃源岩中基线对应与△tbaseline值的电阻率值,单位Ω·m;△t为测井实测声波时差,单位us/m;△tbaseline为非烃源岩对应的声波时差,单位us/m;
b)通过式(2)计算得到总有机碳含量TOC:
TOC=△logR×101.5374-0.944×R0+△TOC (2)
式(2)中,TOC为总有机碳含量,R0为镜质体反射率,%;△TOC为有机碳含量的背景值,%;所得页岩层TOC等值线图及预测平面图如图7所示;
④脆性预测:通过预测岩石的脆性系数,分析该区岩石脆性矿物发育特征,通过式(3)~(5)计算得到岩石的脆性系数:
BI=(Eb+PRb)/2 (3);
式(3)~(5)中,Ec为综合测定的杨氏模量,单位为GPa,Emin和Emax分别为测定杨氏模量的最小和最大值,单位为GPa;Eb为均一化后的杨氏模量,无量纲;PRc为综合测定的泊松比,无量纲;PRmin和PRmax分别为测定泊松比的最小和最大值,PRb均一化后的泊松比,无量纲;BI为岩石的脆性系数百分比;图8为所得页岩层脆性预测剖面及平面图;
结合①~④的预测结果和井资料进行地质解释,综合预测页岩甜点区分布。
对研究区内页岩层甜点区的综合预测如图9所示。通过图9的分析结果,预测结果与地质信息吻合度较高,能清楚的展示页岩甜点区的分布,说明本发明的方法可以应用于页岩油气藏的储层描述,提高页岩油气藏的勘探成功率,降低了勘探、开发风险。