CN103116186A - 一种小尺度非均质储集体的容积确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明是石油及天然气勘探中小尺度非均质储集体的容积确定方法。对时间域地震数据体反演得到波阻抗数据体，并转换为孔隙度数据体，再时深转换得到深度域的孔隙度体，对深度域的孔隙度体进行雕刻，得到只保留有效储层所在位置处的缝洞体，对缝洞体容积积分得到视容积，模型正演得到工区体积校正量版，再对视容积进行校正得到真容积，把工区内每个缝洞体的真容积进行累加得到总储集规模。本发明比用传统方法更为合理和准确，可以为井位部署决策、储量计算、开发方案设计提供重要依据，使其更加符合实际地质情况，从而减小方案设计与生产实际之间的矛盾。

Description

一种小尺度非均质储集体的容积确定方法

技术领域

本发明涉及石油及天然气勘探、开发技术，具体是一种为储集体的储量、性能评估及钻探决策的小尺度非均质储集体的容积确定方法。

背景技术

在石油和天然气的勘探、开发行业中，把能够聚集和保存油气的场所称为圈闭。一个圈闭通常由两部分组成：一部分是富含孔隙空间、可以容纳油气的储集层(简称储层)；另一部分是相对致密，可以防止油气从上部、侧面或底部逸散的封堵层，包括盖层、断面、底板等。其中决定圈闭最大含油气规模的参数，就是圈闭孔隙空间的大小，即圈闭的容积；它是圈闭储量计算、性能评估及钻探决策所需的最重要的参数之一。

目前最常用的计算圈闭容积的方法是“容积法”。容积法就是利用地震信息确定圈闭的面积，地震结合钻井、测井及其他分析试验资料确定储层的有效厚度和有效孔隙度，最后将面积、厚度与孔隙度相乘，即可得到圈闭的容积，用公式表示为：

$V=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}100\×A_i\×h_i\×{\mathrm{\φ}}_i---\left(1\right)$

其中：V为圈闭容积，单位为10⁴m³；A为圈闭面积，单位为km²；h为有效厚度，单位为m；φ为平均有效孔隙度，无量纲。i和n是为了提高容积计算的精度，将一个较大的圈闭划分为n个单元分别计算容积，其中i为计算单元的序号，n为计算单元的总个数；

知道了圈闭的容积，再结合油柱(或气柱)高度、油(或气)的密度、饱和度、体积系数等参数，就能方便地计算出圈闭的油气储量。

地震波的波长是界定地质体尺度的指标，一般面积小于3倍地震波波长的平方的地质体为小尺度地质体。用公式表示为：

S＜9λ²                                                    (2)

其中S为地质体的面积；λ为地震波波长，与地震波频率和速度相关，用公式表示为：

λ＝v/f                                                    (3)

其中v为地震波传播速度，f为地震波频率。

以碎屑岩地层为例，取v＝3500m/s，f＝35hz，可得λ＝100m，则小尺度地质体的最大面积是0.09km²。以碳酸盐岩地层为例，取v＝6000m/s，f＝30hz，可得λ＝200m，则小尺度地质体的最大面积是0.36km²。大于这个面积，就不属于小尺度地质体。

地震勘探的精度与地震波的波长和地质体的大小密切相关。一般来讲，地震波的波长越短，地质体越大，则地震勘探的相对精度越高，误差越小。反之，则精度降低，误差增大。如用一把尺子去测量不同物体的长度：如果尺子的最小刻度(相当于波长)是厘米，用它来测量房屋的长度，相对误差就小；但若用来测量一块橡皮的宽度，相对误差就会很大。这时，为了减小测量橡皮的宽度的相对误差，就需要减小尺子的最小刻度，或是用其它方法对测量成果加以校正。同样，对于小尺度的地质体，利用地震资料去测量其面积与厚度，相对误差比较大。在难以明显减小地震波波长的情况下，就需要对测量结果进行校正。

均质与非均质是描述地质体的相对均匀性。如一个巨大的花岗岩，把整个岩石作为一个整体来观察，是均匀的(即均质的)。当局部观察，就会发现是由不同颜色、不同大小的多种矿物颗粒组成的，因而又是非均质的。对同一个颗粒，肉眼观察时均质的，用显微镜观测又是非均质的。因此，均质与非均质是一个相对概念。

对储层而言，均质与非均质就是指储层中孔隙空间的分布是否相对均匀。一般来讲，孔隙型碎屑岩储层由于颗粒大小、孔隙结构及泥质含量都相对稳定，在同一个计算单元可以保持不变或渐变，因此一般认为是均质的。而其它类型的储层，如致密砂岩、深埋碳酸盐岩、火成岩、页岩等则不同，它们的孔隙空间不是常规的粒间孔或粒内孔等原生孔隙，而是在构造破碎作用和风化溶蚀作用下产生的裂缝、溶孔、溶洞等次生孔隙，孔隙空间的分布具有一定的随机性，十分不均匀，因此一般认为这种储层是非均质的。

对于相对均质的储层，可以较容易地测量出已钻井处的孔隙度，并根据孔隙度的变化规律，采用线性内插和外推的方法，推测未钻井处的储层孔隙度。但对于非均质储层，由于不同位置的孔隙度值差异很大，而且变化规律也是未知的，因此就不能采用上述方法来计算未钻井处的孔隙度。对储层厚度的计算也是类似。

由于传统的油气勘探大多数都是针对大面积发育的均质储层，因此在确定储层容积时，面积可以用地震资料圈定，厚度和孔隙度可以通过地震资料和钻井、测井及岩心分析资料相结合来确定，由此产生的误差也在可以接受的范围之内。但对于小尺度、非均质储层，由于地震资料不能准确测量其面积，孔隙度和厚度又不能线性内插和外推，因此采用传统的容积法计算容积会带来较大误差。

近年来，随着勘探程度的不断深入，大型碎屑岩圈闭已经很难发现，人们逐渐把目光投向了致密砂岩、深埋碳酸盐岩、火成岩、页岩等非常规储层，并取得了一定的成效。其中的深埋岩溶型碳酸盐岩储层就属于典型的小尺度非均质储层，我们以塔里木盆地岩溶型碳酸盐岩储层为例对此加以说明。这种储层一般发育在致密的碳酸盐岩地层中。由于致密地层局部受到构造破碎作用和风化溶蚀作用，形成了大小不一、厚度不等、内部结构多变的小尺度非均质储层，地质上称这种储层为缝洞体。在碳酸盐岩地层内部发育的缝洞体具有特殊的地震反射特征，生产中称之为“串珠状强反射”。从地震反射特征看，每个缝洞体的横向跨度是很小的，通常不超过500m。

钻井结果证实，缝洞体可以是空洞、半充填洞或全充填洞，厚度可以从几米到上百米不等，缝洞体之间的地层孔隙度几乎为零。缝洞体之间若被非储层相隔，则彼此不连通；即使是相互连通的缝洞体，它们所占的面积也非常有限。由于这种储层已经不具备明显的成层性，习惯上称之为“储集体”。

如果按照传统的容积计算方法，会用已钻井的孔隙度和厚度，通过内插和外推来计算整个储层发育区的孔隙度和厚度，而含油范围则会用已钻油气井外推一个开发井距(通常是1--1.5km)来确定。这样，缝洞体之间本来没有储层、不含油气的地方，也会被计算出很大的储积空间。用这个容积计算出的储量就会很大，而实际生产中又不能产出与之匹配的足够多的油气。为了解决这个矛盾，只能一方面尽可能少算储量，另一方面把采收率定得很低，以达到储、采数据的平衡。为了少算储量，人们利用岩心孔隙度代替缝洞体的平均孔隙度。事实上，缝洞发育的储层是无法取心的，能采集到的岩心的孔隙度一般不大于5％；而未充填的缝、洞的孔隙度其实是100％，整个缝洞体的平均孔隙度不会小于20％，甚至会高达80％以上；两者差异很大。储层厚度的计算也存在类似问题：当钻遇较大洞穴时，往往会发生钻具放空、泥浆漏失等现象，工程上难以继续钻进而不得不停钻。于是储层厚度就只算到完钻深度，还有较多的未钻到的储层都不被考虑。由此造成真实的储层厚度远大于用于计算的储层厚度。

上述孔隙度与厚度的确定方法显然会带来许多问题。最直接的就是给油气田开发带来很多问题。由于原本仅保存在局部发育的缝洞体中的油气储量被“计算”到整个储量区块内，原本不均匀分布的油气被“计算”为均匀分布了，进行油气田开发时，一方面为了保证钻井成功率不敢在非储层发育区内钻井，另一方面针对缝洞体的钻井又会出现产量与储量的严重不匹配，在单井产量相对合理的情况下，油气田的整体采收率却往往不超过15％。

由此可见传统的容积计算方法对于小尺度非均质储集体的容积确定是不适用的。解决的办法就是要将岩层中的储集体识别出来，并对每一个储集体单独计算容积，同时将岩石物性差、含油气概率小的致密岩层排除在含油气区以外。由于前述诸多原因，需要采用特殊的方法和流程才能准确计算小尺度非均质储集体的容积。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能明显提高储层容积计算的精度，为油气勘探开发提供重要依据的小尺度非均质储集体的容积确定方法。

本发明通过如下步骤实现：

(1)对时间域的地震数据体进行波阻抗反演，得到时间域的波阻抗数据体；

步骤(1)所述的波阻抗反演包括递归法、模型法、稀疏脉冲法。

(2)将波阻抗数据体转换为孔隙度数据体；

步骤(2)所述的转换采用：

通过测井曲线中波阻抗和孔隙度的交会函数关系式，将波阻抗体转换为孔隙度数据体；

或，

通过波阻抗与速度两者的测井曲线的交会图，利用波阻抗数据体得到速度数据体v，然后可以通过ρ＝Z/v得到密度体，再将密度体转换为孔隙度数据体，其中ρ是密度体，Z是波阻抗体，v是速度体。

(3)对时间域的孔隙度数据体进行时深转换，得到深度域的孔隙度体；

步骤(3)所述的时深转换对每一道数据，利用以下公式得到：

$\left\{\begin{array}{c}{H}_1=0\\ H_{i+1}=H_i+\frac{v_i{S}_r}{2},i=\mathrm{1,2,3,4},......N-1;\end{array}\right.$

式中：

i是该道从顶部起算的样点序号，第1个样点序号为1；

v_i为步骤(2)中得到速度体v中该道的第i个样点的速度值，单位为m/s；

H_i为该道第i个样点的深度值，单位为m，H₁是该道第一个样点的深度值；

S_r为数据采样率，单位为s；

N为数据体的样点个数。

(4)设定储层的孔隙度门槛值，对深度域的孔隙度体进行雕刻，得到只保留有效储层所在位置处的、具有较高孔隙度值的缝洞体；

(5)对每一个缝洞体进行容积积分，得到缝洞体的地震意义上的视容积；

步骤(5)所述的容积积分是将所有体元的体积乘以其孔隙度，再相加；

(6)通过模型正演得到工区内的体积校正量版，再根据校正量版对步骤(5)中得到的地震意义上的视容积进行校正，得到地质意义上的真容积；

步骤(6)所述的校正是通过对不同大小的缝洞体进行正演模拟，得到这些缝洞体的地震响应，再将地震响应的体积和振幅，与地质模型的体积进行交汇对比，形成地震响应属性值——体积校正量之间的校正量版，再根据校正量版将步骤(5)中得到的地震视容积校正为地质真容积。

所述的正演模拟进行三维正演，则直接用正演结果制作校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横纵标为地震缝洞体体积。

所述的正演模拟如不进行三维正演，则首先通过二维正演，得到地震对地质模型在宽度上的放大效应，并将其平方作为地震对地质模型的体积放大效应，用于制作体积校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横坐标为地震缝洞体宽度。

步骤(6)所述的校正量版需要对每个工区单独建立。

(7)把工区内每个缝洞体的真容积进行累加，得到工区的总储集规模。

本发明对小尺度非均质储集体的容积进行了试验容积计算，对比生产数据，计算结果比用传统方法得到的结果更为合理和准确。这种结果可以为井位部署决策、储量计算、开发方案设计提供重要依据，使其更加符合实际地质情况，从而减小方案设计与生产实际之间的矛盾。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2是本发明串珠状反射振幅平面图及剖面特征图；

图3是本发明连井地震剖面图；

图4是本发明连井波阻抗剖面；

图5是本发明速度与波阻抗交会图；

图6是本发明连井速度剖面；

图7是本发明连井密度剖面；

图8是本发明不同类型储层的密度与孔隙度交会图；

图9是本发明时间域连井连井孔隙度剖面；

图10是本发明深度域连井孔隙度剖面；

图11是本发明深度域连井孔隙度剖面，仅显示孔隙度＞5％的缝洞体；

图12是本发明深度域孔隙度体雕刻立体图；

图13是本发明地震宽度/模型宽度与模型宽度的交会图，模型宽度30～700m；

图14是本发明地震响应宽度与体积校正量的交会图，地震响应宽度30～400m；

图15是本发明地震响应宽度为30～250m时的体积校量版；

图16是本发明地震响应宽度为250～450m时的体积校量版。

具体实施方式

以下结合实例详细说明本发明。本发明与传统容积方法区别在于：1)以深度域的孔隙度体作为计算容积的基础数据体；2)通过设置孔隙度门槛值和储层雕刻确定缝洞体，并通过逐点体积积分计算地震“视容积”；通过模型正演求取体积校正量版后，根据量版对地震容积进行校正后得到地质“真容积”。其实现流程如图1。以盆地缝洞型碳酸盐岩储层为例，其基本特点是储层体积小，非均质性强，在地震剖面上的响应为串珠状反射，在振幅平面图上表现为斑点状。典型的串珠状反射振幅平面图及剖面特征如图2所示。由图可见，每个缝洞体的横向跨度是很小的，通常不超过500m。属于典型的小尺度非均质地质体。已知某区一套纯波地震数据，其面元为25m×25m，采样率为2ms。已经钻探并获得油气的4口井及相应的声波时差、孔隙度、密度曲线，以及表示目的层顶面位置的层位数据T₀。地质目的层是奥陶系鹰山组碳酸盐岩地层。该地层发育岩溶型碳酸盐岩储层，储层在地震剖面上的响应为串珠状反射，满足小尺度非均质地质体的条件。

本发明实施过程如下：

(1)对时间域的地震数据体进行波阻抗反演，得到时间域的波阻抗数据体；所述的波阻抗反演包括递归法、模型法、稀疏脉冲法。

以波阻抗数据体作为容积计算的基础数据，是本发明的特色之一。主要原因有两点：一是波阻抗数据体反映的是地质层位信息。波阻抗体能够较为准确地刻画储层的顶、底界面及储层的厚度，而其它属性，如反射强度和单频体属性则不能。二是在波阻抗数据体的基础上，能够相对容易地得到速度体和密度体，从而可以得到孔隙度体。孔隙度体是本发明中直接用于容积计算的数据体。

本发明实例采用稀疏脉冲法进行波阻抗反演。其中连井任意线的地震剖面和反演得到的波阻抗剖面分别如图3和图4。

对比两图可见，在地震剖面上差异不明显的3个串珠状反射(LG701井、LG7井、LG702井)，在波阻抗平面上有着明显差异。钻井结果表明，随着充填程度的增加，溶洞的波阻抗逐渐增加。

(2)将波阻抗数据体转换为孔隙度数据体；的转换通过测井曲线中波阻抗和孔隙度的交会函数关系式，将波阻抗体转换为孔隙度数据体；或通过波阻抗与速度两者的测井曲线的交会图，利用波阻抗数据体得到速度数据体v，然后可以通过ρ＝Z/v得到密度体，再将密度体转换为孔隙度数据体，其中ρ是密度体，Z是波阻抗体，v是速度体。

将波阻抗体转换为孔隙度体有两种途径。一是通过测井曲线中波阻抗和孔隙度的交会，找出波阻抗与孔隙度之间的关系，然后利用这种函数关系式，将波阻抗体转换为孔隙度体。在碎屑岩研究中一般都采用这种方法。但对于本发明的研究对象——小尺度非均质地质体而言，波阻抗和孔隙度的交会图往往比较发散，两者之间的关系也不够明确。而密度与孔隙度的交会图则相对收敛，这两者的关系也相对明确。因此本发明采用了第二种方法：通过密度这个桥梁，将波阻抗体先转换为密度体，再将密度体转换为孔隙度体。由波阻抗的定义式Z＝ρv可知，波阻抗Z是密度ρ和速度v的乘积。一般来讲波阻抗与速度的关系比较明确，可以通过两者的交会图来确定，从而利用波阻抗数据体得到速度数据体v，然后可以通过ρ＝Z/v得到密度体。这种方法得到的孔隙度体相对于第一种方法要更合理一些。

当然也可以直接进行孔隙度反演得到孔隙度体。但直接反演难度大，受人为因素干扰严重，因而精度较低。因此本发明不采用直接反演的方法得到孔隙度体。

本发明实例采用第二种方法，在转换过程中，首先由波阻抗与速度进行交会分析，见图5，得到两者的关系式，进而得到速度数据体，见图6，再利用ρ＝Z/v这一公式，得到密度数据体，见图7，最后根据密度与孔隙度的关系，见图8，将密度体转换为孔隙度体，见图9。

对不同区域，不同类型的储层，密度与孔隙度的关系是不相同的，需要通过测井曲线的交汇才能得到。

(3)对时间域的孔隙度数据体进行时深转换，得到深度域的孔隙度体；

对每一道数据，步骤(3)所述的时深转换利用以下公式得到：

$\left\{\begin{array}{c}{H}_1=0\\ H_{i+1}=H_i+\frac{v_i{S}_r}{2},i=\mathrm{1,2,3,4},......N-1;\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中：

i是该道从顶部起算的样点序号，第1个样点序号为1；

v_i为步骤(2)中得到速度体v中该道的第i个样点的速度值，单位为m/s；

H_i为该道第i个样点的深度值，单位为m，H₁是该道第一个样点的深度值；

S_r为数据采样率，单位为s；

N为数据体的样点个数。

本发明在计算容积时，是针对每一个“体元”来计算的。“体元”即地震数据体中的一个样点，它占据了底面积为一个三维面元(通常是25m×25m)，高度为一个采样点的一个空间。对时间域数据体而言，一个采样点通常为4ms或2ms，它所对应的高度为H＝vS_r/2。其中v为地层速度，S_r为采样率，除以2是因为时间数据表示的是双程旅行时。由于各个体元所代表的岩层的速度不同，相同时间域厚度将对应着不同的深度域厚度，这对于非均质储层而言尤为明显。以4ms采样的数据体为例，当速度为6000m/s时，一个体元对应的高度是12m；而当速度为4000m/s时，一个体元对应的高度则只有8m。因此，有必要将时间域数据体转换为深度域数据体，以保证每一个体元所占据的空间大小是相同的，以利于后续的容积计算。

时深转换一般是利用递推的方法实现。因为第一个样点的时间值为0，因此其深度H₁也为0。第2个样点的深度等于第1个样点的深度加上它与第1个样点之间的距离(即第1个样点的厚度)，为H₂＝H₁+v₁S_r/2＝v₁S_r/2。第3个样点的深度则等于第2个样点的深度加上第2个样点的厚度，为H₃＝H₂+v₂S_r/2。后续样点的深度可以依此类推。

要进行准确的时深转换，速度信息v的获取是关键。可以采用常速，或是通过时间T₀与速度v的函数关系式获得，或是利用地震速度谱转换为层速度。

本发明为了充分反映储层的各向异性，所用的速度应该是空变的，这时空间上的速度变化才能反映储层的变化。因此本发明利用步骤(2)中得到的速度体进行时深转换。如果有了可靠的速度资料，可以轻松地实现时深转换。

在本发明实例中，对步骤(2)中获得的时间域孔隙度体，利用步骤(2)中获得的速度体进行时深转换，得到深度域的孔隙度体，见图10。对比图9和图10，可见缝洞体的形态有所变化，且不同井的变化程度不同。其中孔隙度最高的井，即LG701井的变化最为明显，这是由于该井的储层速度最低造成的。

(4)设定储层的孔隙度门槛值，对深度域的孔隙度体进行雕刻，得到只保留有效储层所在位置处的、具有较高孔隙度值的缝洞体；

孔隙度门槛值根据地质情况定。对碳酸盐岩地层而言，储层的孔隙度下限是2％；即当地层的孔隙度小于2％时，物性太差，为非储层，不具备储存可开发油气的能力。对优质储层进行雕刻孔隙度门槛值为5％～15％。

雕刻是三维可视化常用技术，原理是根据数据体的振幅大小对数据体进行过滤，只保留需要关注的数据体，而将其他部分的数据体都隐藏或屏蔽掉。本发明这一过程就是将孔隙度值大于门槛值的那部分数据保留，而将其余的数据屏蔽。这时候，留下的数据体就代表了缝洞体，而且缝洞体中每一个体元的孔隙度值还是已知的。

本实例设定储层的孔隙度门槛值为5％，进行雕刻后的孔隙度剖面和立体图分别如图11、图12。

(5)对每一个缝洞体进行容积积分，得到缝洞体的地震意义上的视容积；容积积分是将所有体元的体积乘以其孔隙度，然后再相加；

本发明针对储集体的非均质性特点，采取不同于常规的面积×有效厚度×孔隙度的方法，而是采用逐点累加的方法，将储层的每一个点单独计算容积，然后再相加。只有这样，计算精度才能满足小尺度非均质地质体容积计算的精度要求。

如对于面元为25m×25m，采样率为5m的深度域数据体而言，假设第i个缝洞体中第了个体元的孔隙度为φ_ij，则该缝洞体的容积为：

$V_i=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}3125{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}---\left(2\right)$

其中V_i表示第i个缝洞体的容积。

这时的容积是利用地震数据得到的，可以认为是地震意义上的“视容积”。要得到地质意义上的“真容积”，还需要进行第(6)步——体积校正。

关于容积积分的具体实现过程，本发明考虑了两种方法。

第一种是对现有可视化方法改进，使之增加对雕刻出来的数据体(这里就是缝洞体)进行振幅累加。即能够求出缝洞体中全部体元的振幅和，振幅和再乘以单个体元的体积，得到该缝洞体的容积。用公式表示为：

$V_i=3125\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}3125{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}---\left(3\right)$

第二种方法：对雕刻后的深度域孔隙度体，首先利用属性得到每一道的振幅和，并乘以单个体元的体积，得到该道的容积，

用公式表示为：

$V_t=3125\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{tj}}=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}3125{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{tj}}---\left(4\right)$

其中V_t表示第t道的容积，j表示该道的体元序号。

然后在每一个缝洞体的范围内进行面积积分，得到第i个缝洞体的总容积。用公式表示为：

$V_i=\underset{t}{\mathrm{\Σ}}{V}_t=3125\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{tj}}---\left(5\right)$

振幅累加和面积积分属于公知技术。

本发明实例采用第二种方法(即振幅累加+面积积分的方法)，对步骤(4)中获得的每一个缝洞体(以孔隙度＞5％为门槛值)进行容积积分。以LG701井所在缝洞体为例，对其进行容积积分，得到其单道累计孔隙度为0.2～4.5；投影面积占据60个面元，为37500m²；容积积分的结果(视容积)为39.7万方。

(6)通过模型正演得到工区体积校正量版，再根据校正量版对步骤(5)中得到的地震意义上的视容积进行校正，得到地质意义上的真容积；

步骤(6)所述的校正是通过对不同大小的缝洞体进行正演模拟，得到这些缝洞体的地震响应，再将地震响应的体积和振幅，与地质模型的体积进行交汇对比，形成地震响应属性值——体积校正量之间的校正量版，再根据校正量版将步骤(5)中得到的地震视容积校正为地质真容积；

所述的正演模拟进行三维正演，则直接用正演结果制作校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横纵标为地震缝洞体体积。

所述的正演模拟如不进行三维正演，则首先通过二维正演，得到地震对地质模型在宽度上的放大效应，并将其平方作为地震对地质模型的体积放大效应，用于制作体积校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横坐标为地震缝洞体宽度。

步骤(6)所述的校正量版需要对每个工区单独建立。

容积校正是本发明针对储集体的“小尺度”特征而提出的特殊解决方案。正如在“背景技术”一节中提到的那样，由于地震分辨率的问题，地震信号对小尺度地质体的“测量”存在较大的相对误差。本发明解决的方法是：通过设计不同大小的缝洞体并对其进行正演模拟，得到这些缝洞体的地震响应。再将地震响应的属性，如体积和振幅，与地质模型的体积进行交汇分析，得到地震响应属性与地质模型之间的关系量版。通过这个量版，就可以将实际数据中的响应的地震属性校正为地质体积了。正演研究发现，地震对小尺度储集体具有较为明显的横向放大效应，而纵向上当储层厚度超过30m时误差就比较小了。因此，在三维模型正演比较难以实现的情况下，通过二维正演，得到地震对地质模型在宽度上的放大效应，其平方就可以认为是地震对地质模型的体积放大效应。用这个量版就可以将“视容积”校正到“真容积”，其误差能够满足储量计算标准。

由于地震对地质的放大效应受地震数据的横纵比，地震波的分辨率和信噪，地震处理方法尤其是偏移方法，以及地质体的大小、埋深和围岩波阻抗的影响，因此不同地区的放大效应是不同的。需要对每个工区建立单独的校正量版。建立量版的方法是：1)地质模型是接近于研究区实际地质情况的简化模型；2)正演时的采集参数要与该区实际地震资料采集参数相同；3)对正演数据进行处理时，要采用实际资料处理时所用的流程与参数。

本发明实例采用二维正演模拟制作体积校正量版。图13是缝洞体宽度为30m到700m的全部模型的“地震宽度/模型宽度”与“模型宽度”的交会图。由图可见，当缝洞体宽度大于400m之后，地震响应的放大作用不再明显；而小于400m时，模型宽度越小，地震响应的放大效应越明显。模型宽度与地震响应宽度之间存在一一对应的映射关系。由于绝大多数缝洞体的宽度都小于400m，因此将宽度为30m到400m的模型正演结果单独抽取出来，制作“地震响应宽度”与“体积校正量”之间的交会图(图14)，就得到了更为精细的校正量版。

将地震“视容积”转换为地质“真容积”时，只需根据缝洞体对应的串珠状反射的宽度，在量版中找到相应的校正量，然后将步骤(5)中得到的积分结果除以这个校正量即可。例如，LG701缝洞体的投影面积为37500m²，可折算为直径为218m的圆，从量版可得体积校正系数为1.6，所以真容积为39.7/1.6＝24.8万方。而开发上根据生产动态进行数模，得到该井的储集空间为30万方。两者比较接近，说明本发明的方法是可行且可用的。

由图14可以看到，当地震响应宽度大于250m时，体积校正量接近于1。这是因为当缝洞体足够大时，地震响应的放大效应就不明显了。而当地震响应宽度小于250m时，体积校正量是随着地震响应宽度的增加而明显减小的。为了达到最佳校正效果，在本实例中采用了分段制作量版的方法。即是对30～250m的数据与250～450m的数据分别制作量版，得到图15和图16。其中图15是地震响应宽度在30～250m之间时的校正量版，而图16是地震响应宽度在250～450m之间时的校正量版。对于不同宽度的缝洞体，以250m为界，其体积校正量分别从图15和图16中读取。

(7)把工区内每个缝洞体的真容积进行累加，得到工区的总储集规模。累加的计算公式为：

$V=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{V}_i/K_i=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\left(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}3125{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}\right)/K_i=3125\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\left(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}\right)/K_i---\left(8\right)$

其中i为缝洞体序号，j为体元序号，K_i为第i个缝洞体的校正系数，K_i≥1。K_i从量版中得到。

采用本发明计算的储量数据要远小于用传统的容积法计算出的储量，但由于它所计算的都是优质的、可动用的储量，因此其采收率要远大于与以往的采收率(12％)。因此最终的油气田总产量可能是相似的。

用常规容积法计算实例区的地质容积为5426万方(含油面积51km²，有效厚度13.3m，有效孔隙度0.08)。以饱和度0.74，密度0.96，体积系数1.32计算，地质储量为2930万吨。按12％的采收率，可采储量为352万吨。

采用本发明的方法，统计整个实例区所有真容积大于10万方(高效井门限)的缝洞体，共有63个，真容积累计为794万方。按相同的饱和度、密度、体积系数及50％采收率计算，可采储量为214万方。这一数据与用常规方法得到的数据不一致，主要是因为它只计算了规模较大的缝洞体，而直接忽略了其它规模小的缝洞体。因此这一数据与实际的高效井的单井总产量更加接近。此外，这种方法缩小了钻探目标的选择范围，有利于确定高效井井点，避开低效井和无效井，同时能够较为准确地预测可采储量，并进行单井配产。因而有望在实际生产中发挥更大的作用。

Claims (9)

1.一种小尺度非均质储集体的容积确定方法，特点是通过如下步骤实现：

(1)对时间域的地震数据体进行波阻抗反演，得到时间域的波阻抗数据体；

(2)将波阻抗数据体转换为孔隙度数据体；

(3)对时间域的孔隙度数据体进行时深转换，得到深度域的孔隙度体；

(4)设定储层的孔隙度门槛值，对深度域的孔隙度体进行雕刻，得到只保留有效储层所在位置处的、具有较高孔隙度值的缝洞体；

(5)对每一个缝洞体进行容积积分，得到缝洞体的地震意义上的视容积；

(6)通过模型正演得到工区内的体积校正量版，再根据校正量版对步骤(5)中得到的地震意义上的视容积进行校正，得到地质意义上的真容积；

(7)把工区内每个缝洞体的真容积进行累加，得到工区的总储集规模。

2.根据权利要求1的方法，特点是步骤(1)所述的波阻抗反演包括递归法、模型法、稀疏脉冲法。

3.根据权利要求1的方法，特点是步骤(2)所述的转换采用：

通过测井曲线中波阻抗和孔隙度的交会函数关系式，将波阻抗体转换为孔隙度数据体；

或，

通过波阻抗与速度两者的测井曲线的交会图，利用波阻抗数据体得到速度数据体v，然后可以通过ρ＝Z/v得到密度体，再将密度体转换为孔隙度数据体，其中ρ是密度体，Z是波阻抗体，v是速度体。

4.根据权利要求1的方法，特点是步骤(3)所述的时深转换对每一道数据，利用以下公式得到：

$\left\{\begin{array}{c}{H}_1=0\\ H_{i+1}=H_i+\frac{v_i{S}_r}{2},i=\mathrm{1,2,3,4},......N-1;\end{array}\right.$

式中：

i是该道从顶部起算的样点序号，第1个样点序号为1；

v_i为步骤(2)中得到速度体v中该道的第i个样点的速度值，单位为m/s；

H_i为该道第i个样点的深度值，单位为m，H₁是该道第一个样点的深度值；

S_r为数据采样率，单位为s；

N为数据体的样点个数。

5.根据权利要求1的方法，特点是步骤(5)所述的容积积分是将所有体元的体积乘以其孔隙度，再相加。

6.根据权利要求1的方法，特点是步骤(6)所述的校正是通过对不同大小的缝洞体进行正演模拟，得到这些缝洞体的地震响应，再将地震响应的体积和振幅，与地质模型的体积进行交汇对比，形成地震响应属性值——体积校正量之间的校正量版，再根据校正量版将步骤(5)中得到的地震视容积校正为地质真容积。

7.根据权利要求6的方法，特点是所述的正演模拟进行三维正演，则直接用正演结果制作校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横纵标为地震缝洞体体积。

8.根据权利要求6的方法，特点是所述的正演模拟如不进行三维正演，则首先通过二维正演，得到地震对地质模型在宽度上的放大效应，并将其平方作为地震对地质模型的体积放大效应，用于制作体积校正量版；其中纵坐标为体积校正系数，横坐标为地震缝洞体宽度。

9.根据权利要求1的方法，特点是步骤(6)所述的校正量版需要对每个工区单独建立。

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