CN114462237A - 一种泥页岩油气甜点预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种泥页岩油气甜点预测方法，属于石油勘探技术领域。包括如下步骤：1)得到实际裂缝分布数据；2)确定约束系数：至少将裂缝分布数据分为两个区间，第一区间的裂缝密度大于第二区间的裂缝密度；若实际裂缝分布数据属于第一区间，则将第一约束系数作为约束系数；若实际裂缝分布数据属于第二区间，则将第二约束系数作为约束系数；3)将约束系数代入频率衰减计算中，实际裂缝分布数据落入第一区间时，代入约束系数后计算出的频率衰减数值上小于实际裂缝分布数据落入第二区间时的频率衰减；4)若代入约束系数后计算出的频率衰减数值上小于设定程度时，为油气甜点。通过结合裂缝密度和频率衰减，实现了对油气甜点的准确刻画。

Description

一种泥页岩油气甜点预测方法
技术领域
本发明涉及一种泥页岩油气甜点预测方法，属于石油勘探技术领域。
背景技术
当前，北美页岩油的成功勘探开发，给世界页岩油勘探带来了较大的启示，在国内也对页岩油的勘探开发越来越关注。我国陆相页岩层系广泛发育，有机质丰度高，厚度大，为页岩油的形成提供了丰富的物质基础。在鄂尔多斯盆地、渤海湾盆地、南襄盆地、江汉盆地等多个盆地实现了页岩油的勘探突破。开展页岩油“甜点”预测和评价研究，具有较高的经济前景。
“甜点”是指泥页岩油气勘探开发的最佳区域和层位。利用地球物理技术寻找甜点，是泥页岩油气资源预测和评价的重要手段。甜点区往往也是地层裂缝发育的区域，因而利用各种地球物理技术寻找裂缝发育区，是目前常用的泥页岩油气资源预测和评价的主要方法。这些技术包括测井技术、地震叠前反演技术和地震属性分析技术等，通过开展泥页岩储层各向异性(如裂缝及微裂缝评价)，储层弹性参数及岩石力学各向异性特征，来分析裂缝的发育区域。其中能够指示泥页岩地层内的裂缝，主要有相干、曲率、最大似然等地震属性，以及叠前各向异性预测等技术。除此之外，利用叠前弹性反演得到的弹性属性，通过预测TOC含量和泥页岩脆性，也能够间接的预测泥页岩甜点。
近年来在生产中逐渐发现，即使裂缝发育程度不够，如果泥页岩内发育富含油气等烃类的砂岩条带时，也能够达到泥页岩油气勘探和开发的标准。对于这些情况，仅靠裂缝预测结果难以完全并准确的刻画泥页岩甜点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种泥页岩油气甜点预测方法，用于解决泥页岩地层中裂缝和富烃砂岩夹层均发育时，甜点区难以准确刻画的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种泥页岩油气甜点预测方法，包括如下步骤：
1)预测泥岩层地层中裂缝分布情况，得到实际裂缝分布数据；所述裂缝分布数据由裂缝密度反映；
2)确定约束系数：至少将裂缝分布数据分为第一区间和第二区间，所述第一区间的裂缝密度大于第二区间的裂缝密度；若实际裂缝分布数据属于第一区间，则将第一约束系数作为约束系数；若实际裂缝分布数据属于第二区间，则将第二约束系数作为约束系数；
3)将所述约束系数代入频率衰减计算中，实际裂缝分布数据落入第一区间时，代入约束系数后计算出的频率衰减程度大于实际裂缝分布数据落入第二区间时的频率衰减程度；
4)根据代入约束系数后计算出的频率衰减预测泥页岩油气甜点，当所述频率衰减程度大于设定程度时，为油气甜点。
本发明的有益效果是：第一区间用于预测裂缝发育较好的甜点区，第二区间用于预测裂缝发育较差但存在砂岩条带内含油气的情况，扩大了油气甜点区的预测范围，为泥页岩的油气勘探提供了方案。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，第一约束系数小于第二约束系数；所述代入约束系数后的频率衰减计算通过如下公式实现：
Figure BDA0003492953850000021
式中A2为第二频谱能量，A1为第一频谱能量，f2为第二频谱能量对应的频率，f1为第一频谱能量对应的频率，β为约束系数，第二频谱能量A2小于第一频谱能量A1。
这样做的有益效果是：在第二区间内，频率衰减率可以反映砂岩条带含有油气甜点的情况，裂缝分布数据可以反映裂缝发育情况，通过对频率衰减率的计算过程采用裂缝约束系数进行约束，来表现这二者对油气甜点存在可能性的综合影响，实现了对油气甜点在综合情况下的预测。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，将所述裂缝分布数据分为三个区间，当实际裂缝分布数据属于第一区间时，将裂缝约束系数设定为0；当实际裂缝分布数据属于第二区间时，裂缝约束系数介于0到1之间；当实际裂缝分布数据属于第三区间时，将裂缝分布系数设定为大于等于1的常数。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，当实际裂缝分布数据属于第二区间时，将裂缝约束系数设定为所述实际裂缝数据的倒数。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，所述第一区间内实际裂缝分布数据大于裂缝密度上限值；所述第三区间内实际裂缝分布数据小于裂缝密度下限值。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，步骤1)中所述裂缝分布数据为裂缝的线密度数据或者裂缝的体密度数据。
进一步地，在上述泥页岩油气甜点预测方法中，步骤3)中所述第一频谱能量值为主频频率能量的60％～80％；所述第二频谱能量值为主频频率能量的20％～30％。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为最大似然属性预测裂缝密度剖面图；
图3为as1井的裂缝约束下的频率衰减属性剖面图；
图4为as1井中①号层与实际测井对比图；
图5为as1井中②～④号层与实际测井对比图；
图6为as1井中⑤号层与实际测井对比图；
图7为本方法实施例中页岩地层岩相分布图；
图8为本方法实施例中甜点预测图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明了，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
实施例：
当地震波在地层中传播时，由于几何扩散、散射、地层固有衰减，以及在地层界面上的透射和反射等的影响，将发生地震波能量衰减，主要表现为振幅、频率和相位等地震波动力学特征发生了变化。将这些地震波的变化特征，特别是频率上的衰减变化特征表征出来，可以反映地层对地震波不同频率信息吸收的程度，这样就可以通过地震波的频率吸收衰减属性来预测和评价岩层中的流体性质，特别是预测含油气岩层，也就是常说的油气检测。
频率衰减属性在孔隙度较高的砂岩储层中，已取得了比较好的成果。但是应用在泥页岩的“甜点”区预测的实例较少，这是由于泥页岩孔隙度偏低，对地震波频率的衰减程度较小，得到的结果多解性较大。然而在岩相复杂的泥页岩区，在裂缝发育程度不高，但富含油气的砂岩条带发育时，也可以形成泥页岩甜点区。泥页岩中的砂岩(或粉砂岩)条带富含油气时，可以使通过地层的地震波频率有较大程度的衰减，从而在频率衰减属性上形成异常。因此当地层的地震波频率出现较大衰减时，说明泥页岩的砂岩条带富含油气，即存在甜点区。
本发明包括如下步骤：
1)利用地震最大似然属性，预测泥页岩地层中裂缝分布数据α；裂缝分布数据α为裂缝的线密度，单位条/米；或者为裂缝的体密度，单位条/立方米。
2)利用公式(1)计算裂缝约束系数β。
Figure BDA0003492953850000041
式(1)中，αhigh代表裂缝密度上限，如果裂缝密度高于该值，那么无论砂岩条带是否发育，均为甜点；αlow代表裂缝密度下限，低于该值，即使砂岩条带再发育，只要地层还是属于泥页岩范畴，那么由于缺乏裂缝沟通，油气难以有效流动因而不能够成为甜点；介于两者之间时，如果砂岩条带发育，也能够形成甜点，但仅靠裂缝预测不能够识别。C为大于等于1的常数值。
3)频率衰减常用于表征地层对地震波频率的衰减程度，由于裂缝中地震波频率的衰减程度通常较小，而富含油气的砂岩条带中地震波频率的衰减程度较大，因此频率的衰减程度越大就说明越有可能存在砂岩条带油气甜点。
通过在频率衰减率的计算过程中加入裂缝约束系数，来使裂缝发育程度能够对频率衰减计算过程进行约束，从而可以利用约束后的频率衰减率表征待测地层中是否存在泥页岩油气甜点。
将裂缝约束系数β代入频率衰减斜率计算公式中，得到公式(2)，
Figure BDA0003492953850000042
通过给频率衰减率增加裂缝发育程度的约束，来代表裂缝约束后的频率衰减率γ，约束后的频率衰减率γ的绝对值越大，即频率衰减的程度越大，就说明越有可能存在甜点区。A1选取主频频率能量的60％～80％，A2选取主频频率能量的20％～30％，f1、f2是两者对应的频率值，因此可以认为A1＞A2，f1＜f2，故γ为负，则γ的值越小越有可能存在甜点区。对多个位置的衰减频谱计算γ，得到用于表征频率衰减程度的频率衰减属性图。
结合式(1)和式(2)，当裂缝密度高于裂缝密度上限时，β最小且恒为0，则γ为最小，代表甜点区可能性最大，符合实际；当裂缝密度低于裂缝密度下限时，β最大且恒为大于等于1的常数，则γ为最大，代表甜点区可能性最小，符合实际；当裂缝密度介于二者之间时，γ与α成反比，γ与约束前的频率衰减率成正比，符合实际。
4)将页岩岩相分布图和频率衰减属性图叠合分析，预测页岩油甜点区。
下面通过如下实例进行说明：
本实施例中，勘探区是东部典型的富油凹陷，在古近系核桃园组核三段发育一套富含有机质的湖相页岩，累计厚度200-600m，分布面积近400km2，埋深1700-4500m，页岩油资源量十分丰富。优选页岩油储层甜点，够加快实现陆相页岩油勘探突破，达到页岩油规模勘探开发的目的。
如图1所示，利用本实施例的页岩油储层甜点预测方法，对勘探区H3Ⅲ下段页岩油甜点区进行识别，具体包括如下步骤：
1)利用地震最大似然属性，预测泥页岩地层中裂缝分布数据α；图2为最大似然属性中得到的裂缝体密度剖面图，从图中可以看出，裂缝密度较发育的区域，往往与断裂分布相关。
2)利用公式(1)计算裂缝约束系数β。
Figure BDA0003492953850000051
式(1)中，αhigh代表裂缝密度上限，如果裂缝密度高于该值，那么无论富烃夹层是否发育，均为甜点，即这种情况下是否为甜点区与裂缝密度无关，因此裂缝约束系数β为0；αlow代表裂缝密度下限，低于该值，即使富烃夹层再发育，只要地层还是属于泥页岩范畴，那么由于缺乏裂缝沟通，油气难以有效流动因而不能够成为甜点。介于两者之间时，如果富烃夹层发育，也能够形成甜点，但仅靠裂缝预测不能够识别。C为大于等于1的常数值。
3)通过在频率衰减率的计算过程中加入裂缝约束系数，来使裂缝发育程度能够对频率衰减计算过程进行约束，从而可以利用约束后的频率衰减率表征待测地层中是否存在泥页岩油气甜点。
将裂缝约束系数β代入频率衰减斜率计算公式中，得到公式(2)，
Figure BDA0003492953850000061
通过给频率衰减率增加裂缝发育程度的约束，来代表裂缝约束后的频率衰减率γ，约束后的频率衰减率γ的绝对值越大，即频率衰减的程度越大，就说明越有可能存在甜点区。A1选取主频频率能量的60％～80％，A2选取主频频率能量的20％～30％，f1、f2是两者对应的频率值，因此可以认为A1＞A2，f1＜f2，故γ为负，则γ的值越小越有可能存在甜点区。对多个位置的衰减频谱计算γ，得到用于表征频率衰减程度的频率衰减属性图。
图3是过AS1井频率吸收衰减属性剖面。根据AS1井测井资料对裂缝和岩相综合解释结果，与频率衰减属性剖面对比分析，得到如图4～6所示与实际测井对比图，可以认为频率吸收衰减属性结果基本与测井资料吻合。其中，①号～⑤号均为裂缝发育页岩层段。如果采用常规方法，仅通过裂缝发育程度刻画甜点，那么可能只有⑤号层为甜点区，因为⑤号层的裂缝特别发育，是全井裂缝最发育的层段。但通过该方法，认为①、②、④号层裂缝和富烃砂岩条带发育，也能够成为甜点区。另外，③号层段没有发育砂岩夹层，而裂缝发育程度不够，在属性剖面中没有明显的高亮响应，不能形成甜点。另外，在②号层和③号层之间，以及⑤号层下部，均有砂岩夹层发育段，但由于这些层段内裂缝不发育，也不能够成为甜点。
4)利用如图7所示页岩岩相分布图和频率衰减属性预测图叠合分析，预测页岩油甜点区如图8所示。
图3中提取的频率衰减属性与图7中区域沉积特征、岩性特征一致，说明预测结果符合区域地质规律。图8中图中属性较亮区域与图7中有利的岩性相带一致，通过与已钻井综合对比分析，认为预测结果准确可靠，准确刻画了页岩油甜点区。

Claims (7)

1.一种泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)预测泥岩层地层中裂缝分布情况，得到实际裂缝分布数据；所述裂缝分布数据由裂缝密度反映；
2)确定约束系数：至少将裂缝分布数据分为第一区间和第二区间，所述第一区间的裂缝密度大于第二区间的裂缝密度；若实际裂缝分布数据属于第一区间，则将第一约束系数作为约束系数；若实际裂缝分布数据属于第二区间，则将第二约束系数作为约束系数；
3)将所述约束系数代入频率衰减计算中，实际裂缝分布数据落入第一区间时，代入约束系数后计算出的频率衰减程度大于实际裂缝分布数据落入第二区间时的频率衰减程度；
4)根据代入约束系数后计算出的频率衰减预测泥页岩油气甜点，当所述频率衰减程度大于设定程度时，为油气甜点。
2.根据权利要求1所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，第一约束系数小于第二约束系数；所述代入约束系数后的频率衰减计算通过如下公式实现：
Figure FDA0003492953840000011
式中A2为第二频谱能量，A1为第一频谱能量，f2为第二频谱能量对应的频率，f1为第一频谱能量对应的频率，β为约束系数，第二频谱能量A2小于第一频谱能量A1。
3.根据权利要求2所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，将所述裂缝分布数据分为三个区间，当实际裂缝分布数据属于第一区间时，将裂缝约束系数设定为0；当实际裂缝分布数据属于第二区间时，裂缝约束系数介于0到1之间；当实际裂缝分布数据属于第三区间时，将裂缝分布系数设定为大于等于1的常数。
4.根据权利要求3所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，当实际裂缝分布数据属于第二区间时，将裂缝约束系数设定为所述实际裂缝数据的倒数。
5.根据权利要求4所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，所述第一区间内实际裂缝分布数据大于裂缝密度上限值；所述第三区间内实际裂缝分布数据小于裂缝密度下限值。
6.根据权利要求5所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，步骤1)中所述裂缝分布数据为裂缝的线密度数据或者裂缝的体密度数据。
7.根据权利要求6所述的泥页岩油气甜点预测方法，其特征在于，步骤3)中所述第一频谱能量值为主频频率能量的60％～80％；所述第二频谱能量值为主频频率能量的20％～30％。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115266782A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 中国科学院地质与地球物理研究所 一种基于双能ct技术评价非常规储层双甜点的方法
CN116168172A (zh) * 2023-04-19 2023-05-26 武汉中旺亿能科技发展有限公司 页岩油气甜点预测方法、装置、设备及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115266782A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 中国科学院地质与地球物理研究所 一种基于双能ct技术评价非常规储层双甜点的方法
US11734914B1 (en) 2022-09-27 2023-08-22 Institute Of Geology And Geophysics, Chinese Academy Of Sciences Method for evaluating geological and engineering sweet spots in unconventional reservoirs based on dual-energy computed tomography (CT)
CN116168172A (zh) * 2023-04-19 2023-05-26 武汉中旺亿能科技发展有限公司 页岩油气甜点预测方法、装置、设备及存储介质

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