CN106772607A - 一种预测煤层气甜点的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种预测煤层气甜点的方法，属于煤层气地球物理勘探技术领域。提供一种利用敏感参数预测煤层气甜点位置的方法。具体包括：利用实测地震数据反演计算横波速度和纵波速度；根据横波速度、纵波速度和密度参数计算拉梅常数；根据拉梅常数和密度参数计算煤层气甜点参数；根据甜点参数判定甜点位置。本发明的方法借鉴叠前地震反演技术的多参数预测思想，构建一种新的敏感参数进行煤层气甜点预测的方法。

Description

一种预测煤层气甜点的方法

技术领域

本发明具体涉及一种预测煤层气甜点的方法，属于煤层气地球物理勘探技术领域。

背景技术

所谓的煤层气甜点预测，即是寻找对煤层气最为敏感的参数和发现目的层中富含煤层气的区域。我国具有丰富的煤层气资源，煤层气资源的有效开发和利用对国民经济建设发展具有重要的保障作用。国内外对煤层气含气储层预测的研究主要集中在地震属性、双相介质理论、HTI介质理论等方面。而我国煤层气的地球物理勘探技术尚处于起步阶段，在利用岩石物理特征以及地震波场特征来研究煤层岩性、含气属性等煤层气特性等方面进行了探索性研究。山西省沁水盆地富含煤层气，开采潜力巨大。但是，该地区的煤层的地震响应微弱，煤储层的储集空间小，多为微孔，微裂缝，连通性差，煤层气的类型主要是以吸附气为主，由于地形起伏，造成接收到的地震信号能量弱，信噪比低，给煤层气甜点预测造成了很大的难度。

叠前地震反演技术能够充分利用地震中包含的不同种类的信息，将振幅、偏移距、入射角等有效信息与油气的敏感参数结合起来，是一种识别油气藏比较有效的地球物理技术。Ostrander于1982年提出利用反射系数随入射角变化的特性识别“亮点”型含油气砂岩的AVO技术，随后，叠前地震反演技术有了飞速的发展。虽然伴随着地震资料处理技术的进步，叠前地震资料所提取的油气藏信息更为可信，对不同类型的储层的分辨程度也更高，但是，将叠前反演应用于煤层气甜点预测的方法却很少。

发明内容

因此，本发明目的是提供一种借鉴叠前地震反演技术的多参数预测思想，构建新的敏感参数进行煤层气甜点预测的方法。

本发明的方法包括以下步骤：

步骤一：速度参数计算

利用Aki和Richards(Aki K，1980)，建立起实际观测地震数据与密度、纵波速度、横波速度的模型参数、入射角和纵横波速度比的函数之间的关系式，将测井已经取得的密度、纵波速度、横波速度值作为初始值，利用最小二乘法求得整个数据体的密度、纵波速度、横波速度。

Aki和Richards(Aki K，1980)在假设相邻油气储层介质的弹性参数变化较小的情况下，得出的近似公式为：

其中，

Δρ＝ρ_(j+1)-ρ_(j),ρ＝(ρ_(j+1)+ρ_(j))/2

ΔV_p＝V_p(j+1)-V_p(j),V_p＝(V_p(j+1)+V_p(j))/2

ΔV_s＝V_s(j+1)-V_s(j),V_s＝(V_s(j+1)+V_s(j))/2

其中，R(θ)为实际观测到的地震数据，Δρ/ρ,ΔV_p/V_p,ΔV_s/V_s是要求的模型参数，系数A,B,C是入射角θ和纵横波速度比的函数(θ可用部分叠加的角度的平均值代替)。

V_p(j),V_s(j),ρ_(j)代表上覆介质的纵、横波速度和密度，V_p(j+1),V_s(j+1),ρ_(j+1)代表下覆介质的纵、横波速度和密度(j＝0,1,...,n)，对于采样点t_k处的两层介质。

当我们通过测井资料已知ρ₍₀₎,V_p(0),V_s(0)后，就可以依次求得这一道的三个参数，在计算出某一道的值之后，利用已知的道作为初始值，利用道外推的方法计算出下一道，以此类推，这样我们就能计算得到整个数据体的纵、横波速度和密度(V_p,V_s,ρ)。

步骤二：甜点参数计算

(1)根据横波速度和纵波速度计算拉梅常数为：

式中，ρ为岩石密度，V_P为纵波速度，V_s为横波速度。

根据拉梅常数和密度参数计算煤层气甜点参数λ·ρ

(2)拉梅常数乘密度(λ·ρ)的值主要集中在非常低的区域，数据重叠部分极少，能够很好的将煤层气与其他类型的气很好的区别开来，能更好的描述煤层气的特征。

步骤三根据甜点参数判定甜点位置

根据岩石物理统计，得到该参数含气的趋势范围，然后根据对气测井的标定，以气测结果来调整剖面显示，最终确定含气层的拉梅系数乘密度范围，当λ·ρ小于一定值时，即认为有煤层气储层的存在，从而判定煤层气甜点位置。

本发明的有益效果在于：本发明提供一种煤层气甜点预测的方法，利用实测地震数据反演计算横波速度和纵波速度；根据横波速度、纵波速度和密度参数计算拉梅常数；根据拉梅常数和密度参数计算煤层气甜点参数；根据甜点参数判定甜点位置，实现了煤层气甜点预测，具有很好的应用前景。

附图说明

图1为实施例中研究区测线与井位分布图；

图2为实施例中不同类型储层的岩石物理统计结果示意图；

图3为实施例中三个煤层气储层的AVA曲线分析及正演模拟结果示意图；

图4为实施例中不同角度的角道集对应的地震响应图；

图5为实施例中过井ZK07-1纵横波速度及密度的反演结果示意图；

图6为实施例中过ZK07-1井纵横波速度比、泊松比、拉梅系数乘密度计算结果示意图；

图7为实施例中ZK07-1测井三参数曲线与反演结果对比图；

图8为实施例中过ZK03-2井的拉梅系数乘密度剖面与气测解释结果对比图；

图9为实施例中图9过井ZK07-1的拉梅系数乘密度剖面图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行说明：

本实施例以山西沁水盆地的资料为例，首先对煤层气的岩石物理参数特性进行分析，利用弹性参数与动力学参数的关系，寻找对煤层气最为敏感的参数。通过实验数据统计发现，本研究区的含气储层呈现泊松比高，这与以往认识的含油气储层有着很大的不同。之后，选取典型的煤层气的纵波、横波和密度参数建立正演模拟，分析煤层气的AVA响应特性。利用Aki&Richard近似公式联合宽角度反演的方法，进行三参数属性反演，得到纵波、横波速度和密度的数据体，将反演的结果提取出三参数曲线，与测井上测得的数据进行对比分析，确定反演结果的可信度。之后利用数据体和弹性参数关系式选取对煤层气最为敏感的弹性参数，提取煤层气储层的厚度，从而实现煤层气甜点区的预测。

研究区概况

研究区行政区划涉及有晋中市榆社县、左权县、和顺县及长治市武乡县、沁县、襄垣县等六县，面积为1219.72km²。研究区内共布置13条测线(图1)，包括11条主测线和2条联络测线，完成物理点9729个，满覆盖长度336.66km；布设3口探井(ZK03-1、ZK09-1、ZK10-1)、1口参数井(ZK701)。

研究区主要目的层段为煤系上、下石盒子组、山西组、太原组、本溪组，而煤层气储层主要集中在山西组和太原组。因此本次叠前反演的目的层是山西组和太原组，本次预测研究共反演了13条剖面。

岩石物理特征分析及AVA正演模拟

为了保证最终的反演结果与真实情况一致，首先需要对研究区的岩石物理特征进行分析。通过选取ZK07-1井的三个含煤层气储层，统计表如表1所示，及该研究区其他类型储层进行岩石物理统计分析后得到如图2所示的不同参数交汇图。通过计算泊松比后发现，尽管含煤层气储层的泊松比较高，与常规的含气储层的有所区别，但与含页岩气的储层以及含砂岩气的储层在数据上仍然有部分重叠。然后，通过计算拉梅常数与密度的乘积(λ·ρ)后发现，拉梅常数与密度的乘积数值主要集中在非常低的区域，数据重叠部分极少，认为该参数能够很好的将煤层气与其他类型的气很好的区别开来。因此，可以利用反演的结果计算该弹性参数，将煤层气储层位置从剖面中提取出来。

表1

通过对表1中这三个层的AVA正演模拟发现，第一层和第三层符合第四类AVA曲线特征，随着入射角的不断变大，振幅逐渐减小；而第二层符合第三类曲线特征，随着入射角的增大，振幅逐渐增大，但是却不明显，如图3所示。但这三个层的曲线都有一个共同点，就是负极性的振幅，这与碳酸盐岩和砂岩类型的储层有着明显的不同。

叠前地震资料品质分析

同一条地震测线中，随着角度增大地震波的能量(振幅)逐渐减弱；在小角度时，地震波信息丰富，而随着角度增大，信息越来越少，但仍能发现部分较强的反射，如图4所示。因而，充分地利用叠前小、中、大三个角度道集中地震反射波信息，可以很好的预测储层中流体变化特征，以及了解煤层气储层的储层特征。

叠前弹性参数反演效果分析

在反演后得到的三参数剖面中，纵波速度剖面分辨率较高，但横波速度剖面中低速区域更加明显，这说明横波对气层更为敏感，如图5所示。密度剖面相比于速度剖面虽然分辨率不高，但能够很好的区分高速的围岩与低速的煤层气储层。利用动力学参数与弹性参数的转换关系，可得到纵横波速度比、泊松比以及拉梅系数乘密度剖面，如图6所示。通过剖面与钻井的含气检测结果对比，由于拉梅系数乘密度能够更好的利用纵横波速度以及密度信息，因此该参数剖面能与气层更好的吻合，将含气储层的特点更好的体现了出来。而纵横波速度比和泊松比虽然能够指示出一些气层的存在，但由于没有有效的利用密度的信息，因此单从纵横波速度比和泊松比无法体现出煤层气储层低密度的特点。

拉梅系数乘密度取值范围如表2所示，由于每条测线地震资料的振幅、频率等属性各不相同，因此，每条测线的拉梅系数乘密度值也不相同(详见表2)。以D7线为例，根据ZK07-1井的气测结果，通过与剖面的标定，确定出拉梅系数乘密度的范围为0-13。

表2

测线号	λ·ρ	测线号	λ·ρ	测线号	λ·ρ
						D1	0～6.5	D6	0～13	D11	0～14
D2	0～9	D7	0～13	DL1	0～13
						D3	0～8	D8	0～7	DL2	0～11
D4	0～8	D9	0～16
						D5	0～14	D10	0～11

将反演结果与测井曲线进行对比，可以判断反演结果的真实可靠性。ZK07-1的测井三参数曲线与反演结果进行对比，可以看出三个参数反演精度有所区别，但趋势都与测井曲线相一致，如图7所示，都能在反演曲线的结果中体现出煤层气的特点，其中纵波反演结果精度最高，密度反演结果最低，因而反演结果真实可信。

通过与未参与反演的井(ZK03-2井)进行相互印证可知，该井上所有气层都能与拉梅系数乘密度剖面中异常低值能够很好的对应，如图8所示，且分辨率要比泊松比剖面高，说明拉梅系数乘密度相比泊松比，更能够指示出气层的存在。通过多口井的吻合率统计，发现平均吻合率达到90％，说明应用于本研究区的叠前多参数反演结果真实可信。

煤层气甜点预测的实现

煤层气甜点预测与反演的精度和反演的可信度密切相关。在保证反演精度符合要求的情况下，首先，通过提取λ·ρ参数来计算煤层气储层的厚度，当λ·ρ小于一定值时，如图9所示，即认为有煤层气储层的存在；然后，通过设定该参数的上限值来约束厚度的提取。实现公式：

H＝v₁t₁+v₂t₂+...+v_it_i,i＝0,1,2,...,n

其中，v代表速度，即提取厚度时对应的采样点的平均速度值；t为相隔的两个采样点之间的时间间隔。

这样，利用该公式实现煤层气甜点在空间上的展布，通过平面图的制作，即可寻找出煤层气最厚的位置；结合地质构造等特征进行综合分析，从而确定出煤层气的甜点区，实现煤层气甜点位置的预测。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种预测煤层气甜点的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一 速度参数计算

建立实际观测地震数据与密度、纵波速度、横波速度的模型参数、入射角和纵横波速度比的函数之间的关系式，将测井已经取得的密度、纵波速度、横波速度值作为初始值，利用最小二乘法求得整个数据体的密度、纵波速度、横波速度；

步骤二 甜点参数计算

根据横波速度和纵波速度计算拉梅常数，根据拉梅常数和密度参数计算煤层气甜点参数λ·ρ；

步骤三 根据甜点参数判定甜点位置

根据岩石物理统计，得到该参数含气的趋势范围，然后根据对气测井的标定，以气测结果来调整剖面显示，最终确定含气层的拉梅系数乘密度范围，当λ·ρ小于一定值时，即认为有煤层气储层的存在，从而判定煤层气甜点位置。

2.如权利要求1所述的预测煤层气甜点的方法，其特征在于，所述步骤一中关系式为：

$R\left(\mathrm{\θ}\right)=A\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}+B\frac{{\mathrm{\ΔV}}_p}{V_p}+C\frac{{\mathrm{\ΔV}}_s}{V_s}$

其中，

Δρ＝ρ_(j+1)-ρ_(j),ρ＝(ρ_(j+1)+ρ_(j))/2

ΔV_p＝V_p(j+1)-V_p(j),V_p＝(V_p(j+1)+V_p(j))/2

ΔV_s＝V_s(j+1)-V_s(j),V_s＝(V_s(j+1)+V_s(j))/2

${\mathrm{\ρ}}_{(j+1)}=(\frac{1}{2}+\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}/\mathrm{\ρ}}{2-\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}/\mathrm{\ρ}}){\mathrm{\ρ}}_{\left(j\right)}$

$V_{p(j+1)}=(\frac{1}{2}+\frac{{\mathrm{\ΔV}}_p/V_p}{2-{\mathrm{\ΔV}}_p/V_p})V_{p\left(j\right)}$

$V_{s(j+1)}=(\frac{1}{2}+\frac{{\mathrm{\ΔV}}_s/V_s}{2-{\mathrm{\ΔV}}_s/V_s})V_{s\left(j\right)}$

其中，R(θ)为实际观测到的地震数据，Δρ/ρ,ΔV_p/V_p,ΔV_s/V_s是要求的模型参数，系数A,B,C是入射角θ和纵横波速度比的函数；

V_p(j),V_s(j),ρ_(j)分别代表上覆介质的纵、横波速度和密度，V_p(j+1),V_s(j+1),ρ_(j+1)分别代表下覆介质的纵、横波速度和密度(j＝0,1,...,n)。

3.如权利要求1所述的预测煤层气甜点的方法，其特征在于，所述步骤二中拉梅常数为：

式中，ρ为岩石密度，V_P为纵波速度，V_s为横波速度。

4.如权利要求1所述的预测煤层气甜点的方法，其特征在于，所述步骤一中θ用部分叠加的角度的平均值代替。