CN101726761B - 一种风险约束的油气资源空间分布预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种风险约束的油气资源空间分布预测方法；(1)集成地震信息和地质信息；(2)预测全区勘探风险概率；(3)建立已发现油气藏资源丰度图；(4)建立资源丰度幅度图及资源丰度相位图；(5)建立修正的资源丰度幅度图；(6)建立风险概率幅度图和风险概率相位图；(7)建立全区的预测油气藏资源丰度分布图；(8)不同风险地区资源量计算：排除掉丰度低的油气藏；排除勘探风险很大的网格数据点；用已钻井数据进行验证和修正；本方法能预测出不同风险区域的资源量；能预测出剩余油气资源的空间分布位置；预测模型和方法具有很强的可操作性。可以提高钻探决策水平，提高油气勘探效率。

Description

一种风险约束的油气资源空间分布预测方法

技术领域

本发明涉及利用含油气概率和油气资源丰度预测油气资源规模及其空间分布的方法。

背景技术

油气资源规模评估与空间分布预测是油气资源评价的两个核心内容。其中，在规模评估方面，类比法、统计法和成因法都已发展成熟并能真正投入应用。相比之下，在油气资源空间分布预测方面的研究方法还很不成熟，能真正投入应用的方法也很少。国内外主要采用油气成藏有利性分析方法定性预测区带油气空间分布，定量预测方法只有含油气系统模拟方法。2003年，Cheng等根据固体矿床群聚分布(矿床常常成群出现，大矿床周围分布有众多较小的矿床)的特点，用分形滤波技术建立了S—A预测模型，预测了加拿大Nova Scotia省西南地区金矿异常分布。2006年，Chen等运用功率谱方法预测Rainbow盆地石油区带的油气藏分布。

但是，由于油气从源到圈闭的过程重建更复杂，油气聚集过程研究难度很大，定量评价难度更大，评价结果只能作为参考，不能有效指导勘探。

发明内容

本发明的目的是提供一种风险约束的油气资源空间分布预测方法，解决油气藏位置和钻探井位部署的难题，指出油气资源存在的风险大小问题，提高勘探的成功率。

本发明应用的条件包括：研究区钻井数不少于30口；已发现油气藏个数不能少于5个。另外，还需要两张中间成果图，即已发现油气藏储量丰度分布图和勘探风险图(含油气概率图)。

已发现油气藏储量丰度分布图的获得：根据油气藏的储量规模和面积求出储量丰度，即单位面积储量的大小；然后，按油气藏的分布范围和对应的储量丰度，绘制出油气藏储量丰度分布图。

勘探风险图(含油气概率图)：通过地质风险评价获得。传统的评价方法是五大成藏条件相乘的风险概率评价法；最近采用一种更精细的评价方法——多信息集成方法。

本方法步骤见图1，具体过程如下：

(1)运用马氏距离算法与模糊数学法集成地震信息和地质信息(如目的层顶面构造图、相对构造图、断层分布指数图，地层厚度、砂岩百分含量图、砂岩厚度图，盖层厚度图，生油强度和排油强度图等)。

(2)运用贝叶斯公式计算样本井的含油气概率，建立不同马氏距离下的含油气概率模版，并预测全区勘探风险概率。

(3)根据探井资料及对应的目的层资源丰度将预测区已知油气藏转化为已发现油气藏资源丰度图，记为HCMAP。像元点的值代表像元点所代表的区域内已知油气资源的平均丰度。

(4)用傅立叶变换(FFT)将已发现油气藏资源丰度图(HCMAP)转换到频率域，得到资源丰度幅度图(记为OAMAP)，及资源丰度相位图(记为OPMAP)。

(5)根据对资源丰度幅度图(OAMAP)的分析，研究空间分布的各向异性。依据已知油气藏的发现过程特征，对油气资源分布的二维分形模型做推断，在此基础上对资源丰度幅度图(OAMAP)进行修正，以消除非随机取样的影响，得一新功率谱图，称为修正的资源丰度幅度图(MFAMAP)。

(6)用FFT变换勘探风险概率图，得到风险概率幅度图和风险概率相位图(记该图为GPMAP)。

(7)将修正的资源丰度幅度图(MFAMAP)和风险概率相位图(GPMAP)作为条件模拟的输入数据，将已发现油气藏资源丰度图(HCMAP)作为条件数据，进行条件频谱模拟，最后得到一张具有分形特征且经过了条件数据修正的油气资源图，此图即为全区的预测油气藏资源丰度分布图，记为MFHCMAP，。MFHCMAP是带有勘探风险约束的空间域中的油气资源分布图，它不仅考虑了油气藏发现过程的分形特征，也考虑了空间不同位置的勘探风险，因而可以认为预测出的资源丰度空间分布具有较高的可信度。

(8)不同风险地区资源量计算。在具体实现中，还考虑了其它一些细节。比如，①设置经济界限，排除掉丰度低的没有经济价值的油气藏；②设置勘探风险界限，排除掉勘探风险很大的网格数据点；③用已钻井数据进行验证和修正等。

本方法的理论依据与算法模型等具体说明如下：

由于地质过程的复杂性，我们无法将油气资源空间分布以某一精确解析式的形式来描述。另外，已知油气藏本身并不包含未发现油气藏的直接信息，用常规地质统计学的方法，直接从已知油气藏中提取空间统计信息，预测油气资源空间分布，其结果往往不尽人意。但是，如果把已知油气资源分布和地质变量在空间的相关特征作为随机模拟的限制条件，用统计的方法将这种相关特征以概率密度函数近似地表达出来，就可提高预测的准确性。

(1)油气资源空间分布的二维分形模型的建立：

油气资源空间分布的二维分形模型是基于随机模拟技术和傅立叶变换功率谱方法而建立的，具体如下。

用傅立叶空间变换，把具有分形特征的油气藏分布空间(空间域)转化到傅立叶空间(频率域)中，此时油气藏能谱密度和频率(波数)分布的“面积”之间同样具有分形关系，即幂律关系。根据这一关系能够建立能谱密度模型：

S(f)∝1/f^β          (1)

式中：f——能谱密度，S——能谱密度大于阀值f的波数集合的面积(单位为波数平方)，β——幂因子。

由上式可见对于一个分形模型而言，研究对象的空间相关特征可由能谱函数来表达。一般来说，上式所示具分形特征的随机过程相当于H＝(β-1)/2的分数布朗运动(fBm)。选择β值在1-3之间可产生分维数为Df＝2-H＝(5-β)/2的fBm。对于二维图像，令u和v代表x和y方向上的频率变量，其能谱S(u，v)仅取决于(u²+v²)^-H-1。在各向同性的假设下由上面一维时间序列随机过程的表达式可推出各向同性二维随机过程的表达式：

$S(u,v)=\frac{1}{{(u^2+v^2)}^{H+1}}---\left(2\right)$

而对于各向异性的介质，定义H为方位角θ的函数，则二维分形的表达式可写成：

$S(u,v)=\frac{1}{{(u^2+v^2)}^{H\left(\mathrm{\θ}\right)+1}}---\left(3\right)$

通过这个表达式就能模拟出新的能谱。

(2)修正资源丰度

在二维分形模型中的指数H(对应于x方向β_x和y方向β_y)，可以通过实际数据拟合获得。下面以能谱切片图为例，阐述如何修正资源丰度幅度。能谱切片显示：能量(资源丰度)越高的油藏，出现的频率越低，反之亦然。这一特点与油气勘探结果相吻合。按照油气勘探规律，丰度高规模大的油田(藏)一般在早期发现，而丰度低的小油田(藏)往往在中、后期被发现。因此，如果以能量较高的若干数据点为基础进行拟合，结果基本能代表该区的油气资源分布趋势(分形直线)。拟合的分形直线斜率(β的绝对值)为分形维数。分别把x方向和y方向上的分形维数转换为H后，代入二维分形模型中，就能模拟出新的能谱S。新能谱已修正了原始能谱的不足，它包含了所有油气藏(已发现和未发现油藏)资源丰度的信息。

(3)资源丰度空间分布模拟

确定油气藏在空间的分布位置是油气勘探的首要任务。目前，有许多方法可以预测油气勘探风险，绘制勘探风险图。勘探风险图包含了油气藏可能出现位置等方面的信息。为了把这一信息和资源丰度信息综合起来，需要做如下信息处理：

①空间域转化为频率域

同样，用傅立叶空间变换，把勘探风险图从空间域转化到频率域。这时，除了得到以上提到的能谱外，还能得到相位谱Φ。相位谱中包含着油气藏位置信息。

②从频率域回到空间域

用傅立叶逆变换，把新的资源丰度能谱S和勘探风险图的相位谱Φ结合起来，形成新的图。该图就是空间域中的油气资源分布图，它不仅提供了油气藏的位置，也指出了资源丰度。

在具体实现中，还需要在一些细节上做技术改进。比如，设置经济界限，排除掉丰度低的没有经济价值的油气藏；用已钻井数据验证和修正等。

(4)计算不同风险区域的资源量

含油气概率大于或等于100％的区域为无风险区域，该区域内的资源量其实就是已发现的储量(见说明书表1)；含油气概率大于或等于0％的区域为整个研究区，该区内的资源量全区的资源量，或称为不考虑风险的资源量(见表1)。根据全区各网格点资源丰度和对应的含油气概率值，就能分别计算和统计出不同风险区域的资源量(表1)。

发明效果

本发明的直接效果有两点：一是，预测出不同风险(含油气概率)区域的资源量，结果见表1；二是，预测出剩余油气资源的空间分布位置。传统的方法只能预测出资源量的区间值，如4958～7437×10⁸m³，但不能预测出资源分布的具体位置，也不能知道不同风险区域的资源规模。

结果1——不同风险区域的资源量，是国家和油公司制定中、长期勘探战略的主要依据，具有重要参考价值。

结果2——剩余油气资源的空间分布位置，是油公司部署钻探井位的重要依据。为提高钻探决策水平和勘探效率提供技术保障。

表1徐家围子凹陷不同含油气概率地区天然气资源量

附图说明

图1是本发明的流程图；

具体实施方式

下面结合应用实例对本发明的实施例作进一步详细描述。

应用实例区为松辽盆地徐家围子凹陷。徐家围子凹陷划分为西部断阶带、徐中火山岩隆起带、东部斜坡带、丰乐低隆起、宋站低隆起等多个正向构造单元。经过这几年的快速勘探，徐家围子凹陷已成为松辽盆地深层勘探程度最高、发现天然气最多的凹陷。该凹陷深层的勘探面积5350km²，基本实现全区三维地震覆盖。截止2007年，已钻探井86口，其中工业气流井35口，低产气流28口，已探明地质储量2663×10⁸m³。已发现的气藏16个，主要分布于北部的安达次凹、东部的徐东斜坡带、中部的兴城、丰乐隆起带和升平、汪家屯凸起、西部的徐西、肇州地区。

(1)油气勘探风险评价

前人研究表明，徐家围子凹陷具有以下特点：①气源较充足，主力生烃区内普遍含气，气源不存在风险。2006年，李景坤等采用盆地模拟法计算出徐家围子凹陷的生气量为30.50×10¹²m³，排气量为24.79×10¹²m³，采用2％～3％作为徐家围子凹陷深层天然气的聚集系数，计算出徐家围子凹陷深层可探明的天然气地质资源量为4958～7437×10⁸m³。②烃源岩分布控制气藏发育。气藏主要分布在烃源岩发育区，反映出天然气以垂向运移为主。沟通气源的断裂是否存在，是风险评价的关键。③气藏分布受火山岩控制。凹陷内火山岩储层较发育，纵向上多圈闭叠置，圈闭内多为上气下水，总体上没有统一的气水界面；平面上气层连通性差，受不同火山岩体控制。火山喷发中心附近，即构造相对高部位(圈闭)，一般为高储量丰度区。因此，确定火山岩山头的分布是风险评价的关键。

根据以上特点，运用马氏距离判别法，将烃源岩分布和火山岩山头(圈闭)等信息进行集成，然后建立含油气概率预测模板，并预测出徐家围子凹陷的油气勘探风险。实例中的勘探风险用含油气概率值表示。含油气概率值分布在0～1区间，对应的勘探成功率为0％～100％，对应的风险为100％～0％。

(2)油气资源丰度模拟

对已发现气藏分布进行傅立叶空间变换，拟合资源丰度能谱(这里所表述的能谱其意义对应于资源丰度幅度图)，得到x方向和y方向上的分形维数分别为1.23和0.96。以油气勘探风险作为约束条件，以2×10⁷m³/km²作为丰度值的经济界限(已发现气藏的最小丰度的1/2)，运用二维分形模型模拟出的结果见表1，未发现天然气资源主要分布在徐家围子凹陷东南部地区。

(3)结果对比

本方法用含油气概率50％作为勘探风险限制值(风险中值，也是习惯用值)，用2×10⁷m³/km²作为丰度值的经济界限，模拟出的总资源量在6689×10⁸m³，落在常规的资源评价方法(4958～7437×10⁸m³)的预测范围之内，说明总资源量具有一定的可比性。

如果不考虑勘探风险或是降低成功率限制值，则计算出的总资源量与常规的资源评价方法相比会偏大一些。比如，如果不作限制，则计算出的总资源量为9418×10⁸m³；如果用含油气概率40％作限制，计算出的总资源量为8393×10⁸m³(表1)。

Claims (2)

1.一种风险约束的油气资源空间分布预测方法，其中包括如下步骤：

(1)运用马氏距离算法与模糊数学法集成地震信息和地质信息，包括：层顶面构造图、相对构造图、断层分布指数图，地层厚度、砂岩百分含量图、砂岩厚度图，盖层厚度图，生油强度和排油强度图；

(2)运用贝叶斯公式计算样本井的含油气概率，建立不同马氏距离下的含油气概率模版，并预测全区勘探风险概率；

(3)根据探井资料及对应的目的层资源丰度将预测区已知油气藏转化为已发现油气藏资源丰度图，像元点的值代表像元点所代表的区域内已知油气资源的平均丰度；

(4)用傅立叶变换将已发现油气藏资源丰度图转换到频率域，得到资源丰度幅度图及资源丰度相位图；

(5)根据对资源丰度幅度图的分析，研究空间分布的各向异性，依据已知油气藏的发现过程特征，对油气资源分布的二维分形模型做推断，在此基础上对资源丰度幅度图进行修正，以消除非随机取样的影响，得一新功率谱图，称为修正的资源丰度幅度图；

(6)用傅立叶变换变换勘探风险概率图，得到风险概率幅度图和风险概率相位图；

(7)将修正的资源丰度幅度图和风险概率相位图作为条件模拟的输入数据，将已发现油气藏资源丰度图作为条件数据，进行条件频谱模拟，最后得到一张具有分形特征且经过了条件数据修正的油气资源图，此图即为全区的预测油气藏资源丰度分布图，是带有勘探风险约束的空间域中的油气资源分布图；

(8)不同风险地区资源量计算：①设置经济界限，排除掉丰度低的 没有经济价值的油气藏；②设置勘探风险界限，排除掉勘探风险很大的网格数据点；③用已钻井数据进行验证和修正。

2.根据权利要求1所述的一种风险约束的油气资源空间分布预测方法，其特征在于：

(1)油气资源空间分布的二维分形模型的建立：

油气资源空间分布的二维分形模型是基于随机模拟技术和傅立叶变换功率谱方法而建立的，具体如下：

用傅立叶空间变换，把具有分形特征的油气藏分布空间或空间域转化到傅立叶空间频率域中，此时油气藏能谱密度和频率或波数分布的面积之间同样具有分形关系，即幂律关系，根据这一关系能够建立能谱密度模型：

    S(f)∝1/f^β       (1)

式中：f——能谱密度，S——能谱密度大于能谱密度f的波数集合的面积，单位为波数平方，β——分形直线斜率；

上式所示具分形特征的随机过程相当于H＝(β-1)/2的分数布朗运动,单位为fBm；选择β值在1-3之间可产生分维数为Df＝2-H＝(5-β)/2fBm；对于二维图像，令u和v代表x和y方向上的频率变量，其能谱S(u，v)仅取决于(u²+v²)^-H-1；在各向同性的假设下由上面一维时间序列随机过程的表达式可推出各向同性二维随机过程的表达式：

而对于各向异性的介质，定义H为方位角θ的函数，则二维分形的表达式可写成：

通过这个表达式模拟出新的能谱；

(2)修正资源丰度幅度图

在二维分形模型中对应于x方向β_x和y方向β_y的方位角θ的函数H，通过实际数据拟合获得；以能量较高的若干数据点为基础进行拟合，代表该区的油气资源分布趋势的分形直线，拟合的分形直线斜率β的绝对值为分形维数；分别把x方向和y方向上的分形维数转换为H后，代入二维分形模型中，模拟出新的能谱密度大于能谱密度f的波数集合的面积S；新能谱已修正了原始能谱的不足，它包含了所有油气藏包括已发现和未发现油藏的资源丰度的信息；

(3)资源丰度空间分布模拟作如下信息处理：

①空间域转化为频率域

用傅立叶空间变换，把勘探风险图从空间域转化到频率域；得到能谱和包含着油气藏位置信息的相位谱Φ；

②从频率域回到空间域

用傅立叶逆变换，把新的能谱密度大于能谱密度f的波数集合的面积S和勘探风险图的相位谱Φ结合起来，形成新的空间域中的油气资源分布图，提供油气藏的位置和资源丰度；

(4)计算不同风险区域的资源量

含油气概率大于或等于100％的区域为已发现的储量，为无风险区域；含油气概率大于或等于0％的区域为全区的资源量，为不考虑风险的资源量，根据全区各网格点资源丰度和对应的含油气概率值，分别计算和统计出不同风险区域的资源量。 

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