第１７卷３期 天然气地球科学 Ｖｏ１．１７ Ｎｏ．３ ２００６年６月 ＮＡＴＵＲＡＬ ＧＡＳ ＧＥＯＳＣＩＥＮＣＥ Ｊｕｎ． ２００６ 夫然气地质 学 同位协同随机建模方法在储层预测中的应用 张淑品，于兴河 （中国地质大学能源系，北京１０００８３） 摘要：以大庆葡南油田葡３３３区块为例，采用同位协同随机建模技术，以反应储层舍油性的电阻率 测井参数作主变量和用地震波阻抗参数作协变量，对储集层的舍油砂岩厚度进行了预测。根据对该 区块储层下限的认识，提取了各个随机模拟实现的舍油砂岩厚度，井以１０ ｍ舍油砂岩厚度为风险 门槛值分析了本区钻井风险 通过对新老钻井的钻遇情况分析表明：应用序贯高斯同位协同模拟方 法，协同地震属性数据进行储集层预测的精度较高；利用多个随机模拟实现的差异性评价预测，可 以有效地降低钻井风险。 关键词：随机模拟；同位协同；地震数据｝风险分析；储层预测 中图分类号：ＴＥ１２２．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—１９２６（２００６）０３—０３７８ ０４ ０ 引言 通常情况下沿着不同的随机路径求取各节点的累计 分布函数，并从累计分布函数中提取模拟值。该方法 综合地质、测井和地震等方面信息进行的储层 运用同位协同克里格，协同像地震数据这样的等网 预测，在开发评价、井位设计和滚动实施阶段已经得 格密度的间接变量数据，实现井间地震约束，达到井 到广泛的应用［１］。在传统的储层预测中通常采用现 震联合预测储集层的目的Ｌ４］。 行线性回归、模式识别、人工神经网络等方法进行确 序贯高斯同位协同模拟要求随机变量服从正态 定性的预测［２］。由于地震数据的多解性，预测结果中 分布，在储集层属性参数数据并非正态分布的情况 往往存在失败的风险。近年来，由于地质统计学随机 下，可通过正态得分首先将这一区域化变量（如渗透 模拟方法的引入，为表征和揭示储层预测中的不确 率）转换为正态分布，模拟后再将模拟结果变换回区 定性提供了有效的工具，特别是同位协同随机模拟 域化变量。考虑直接变量地质属性参数Ｘ（ｕ）和间 方法在综合测井信息和３Ｄ地震信息方面有着很强 接变量地震属性参数ｙ（ ）的正态得分转换为： （ ） 的优势，并有效地用于储层的预测研究中［ 。该方法 一 （ ）］和ｙ（ｕ）＝ ｙ（ ）］，可用相应的正态得 既能给出忠实于已知信息的预测结果，又可以以多 分数据来推断和模拟相应的协方差函数和交互协方 个实现的形式展现储层预测结果的不确定性。但是 差函数，通过求解同位协同克里格方程组，确定高斯 在勘探开发的实践中如何正确评价储层预测结果的 条件累计分布（ｃｃｄｆ），进而进行随机模拟估值。序贯 不确定性和给钻井设计、开发评价等带来的风险方 高斯同位协同模拟的估算可用如下的序贯模拟步骤 面的研究还比较薄弱。为此在储层预测中应用了同 实现：①确定某一能够访问要估计的节点 的ｉ随 位协同随机模拟技术并试图在随机模型的基础上进 机路径（ ＝１，２，…，Ｎ）；②在节点 处，利用所有原 行风险分析。 始正态得分值和所有的落入 附近的先前模拟值 １ 序贯高斯同位协同模拟方法 （ Ｊ），其中ｊ＜Ｉ，用同位协同克里格来确定高斯条件 累计分布；③从条件累计分布中取一个值作为模拟 同位协同模拟是地质统计学建模方法的一种， 结果，并把它加入原始的 数据文件中；④回到第 通常与序贯模拟算法结合，称为序贯同位协同模拟。 二步，直到所有的Ⅳ个节点都已模拟过；⑤将所有 收稿日期 ２００６—０３—０１｝修回日期 ２００６—０３—１５． 作者筒介；张淑品（１９７１一），女，河北灵寿人，在读博士，从事储层表征及地质建模研究．Ｅ－ｍａｉｌ＃ｚｈａｎｇｓｈｕｐｉｎ２００８￣１６３．ｃｏｒｎ． ＮＯ．３ 张淑品等：同位协同随机建模方法在储层预测中的应用 ３７９ 实现反变换到原始的Ｘ空间。此后，用另外一个随 为扶余组，属于松辽盆地大型坳陷前期一套水退至 水进式浅水河流三角洲沉积。目前本区是大庆长垣 扶余油层预探区块，截止２００４年５月，共完钻井２４ 机路径重复整个过程来产生另外一个实现。多次重 复上述过程产生的多个模拟实现是制作储层预测风 险图的基础ｌ５】。 Ｅｌ，井网密度４００ ｍ×４００ ｍ，并且已经采集了高分 辨率三维地震资料，为储层预测提供了资料基础。 根据取心和四性关系研究发现电阻率与油层有 很好的对应关系，在地震波阻抗与电阻率的交会图 上（图１），其相关性较好，相关系数为ｏ．７ｏ。根据地 ２ 应用实例 大庆葡南油田中部的葡３３３区块扶余油层属下 白垩统泉头组四段和三段地层，厚约ｌ８Ｏ～２００ ｍ， 为一套浅水河流三角洲沉积。储层主要分布于水下 分流河道与河间薄层砂微相中，单砂层较薄，厚约１ ～５ ｍ，砂体横向变化快，属低孔特低渗岩性油藏。 目的层对应Ｔ２反射波组，波组全区反射特征明显、 连续稳定。表现为一能量强连续性好的强相位，易于 追踪对比，剖面视频率为６５ Ｈｚ左右，视厚度为 １００ ｍｓ。根据油田下一步勘探开发的需要，在波阻 抗反演数据体的基础上，针对电阻率曲线对砂体及 其含油性的关系较好的特点，采用同位协同模拟方 法，充分利用地震数据丰富的空间信息和测井数据 垂向的高分辨率进行本区储层的预测，并在此基础 上预测含油砂岩的厚度。 ２．１数据分析和模拟计算 图ｌ 波阻抗与电阻率曲线的交会 质认识和钻井测井数据的分析，确定平面和垂向变 差函数（图２）。然后将井数据作硬数据，地震波阻抗 作为软数据进行约束，以测井数据与波阻抗数据的 葡３３３区块位于葡南油田中北部，主要目的层 相关系数为协同因子，采用序贯同位协同模拟，对葡 『ｌ：｛±，１３２Ｉ：｛｝｛‘Ｊ Ｉ｝；Ｑ２ ７３５ Ｉ：；５Ｉ Ｉｎ“ｌ ｆ１ｊ；Ｉ Ｉ１，２７ｌｌ２７ ２ Ｉ ２６６（￣７ Ｉｌｌｆ＇｛：｛：｛ｌ｛ Ｉ Ｊ Ｉ Ｉ ２ ｆ＇“ ｌ （ａ）水平主方向（一５。）变程４６０ ｍ （ｂ）水平次方向（２６５。）变程４０５ １＂１３ （ｃ）垂直方向变程４．３ １＂１３ 图２深侧问电阻罩平面和垂向变差函数 ３３３区块的５个砂层组进行电阻率数据体模拟。 ２．２效果分析 于测井、地震的已知信息，表征了已知信息确定性的 一面；另一方面多个模拟实现之间的差别又反应了 根据测井解释标准对每个电阻率实现进行了含 油砂体厚度的提取，认为大于１５ Ｅｌｍ的节点为含油 砂体。图３为扶一油组３个实现解释出的含油砂岩 的厚度及其及其平均值分布图。从这３个实现可以 看出，在井密的地方各实现的含油砂岩厚度差异不 大，即不确定性小，而井少或无井区块，各实现问有 效厚度值的变化相对较大，反映了由于缺乏井资料 所引起的不确定性。 预测结果的不确定性。对于任何一个节点，其含油砂 岩的厚度值都是具有一定风险的。在某一个节点的 多个模拟实现中其含油砂岩厚度预测值分布于ｘ 和ｘ 之间（ｘ…和ｘ 为其邻域数据中的极值）， 那么我们在评价其风险时则认为：预测值为ｘ 时， 其预测的风险最小，为０；随着预测值向ｘ 增大其 风险会逐渐增加，预测值大于ｘ 时，则会有１００ ９／５ 风险。这种评价模式可以用图４表示，横轴为预测的 ３ 风险分析 ３．１分析方法 含油砂体厚度［ｘ ， ，ｘ… ］，纵轴为对应的风险值［ｏ， ｌｏｏ］。为了与随机模型结合起来， 和ｘ…可以分 建立的含油砂体厚度模型中一方面包含了来自 别ｃｃｄｆ Ｉ－．５ 和９５ ９／５对应的数值，对应的风险值为 ３８０ 天然 气地球科学 Ｖ０１．１７ ２０００（） ２１ＩＭ）Ｉ】 ２２Ｉ）００ ２３０００ （ａ）实现… （ｂ）实现二 ｆｃ）实现三 ｆｄ）平均值 图３随机模拟结果 则为可以接受的效果。利用上述风险评价方法，计算 已钻井可以钻遇１０ ｍ含油砂体的风险值，结果见 图５ａ。已钻井风险计算结果表明，当大于１０ ｍ含油 砂体厚度的预测风险小于４０ ９／６时，钻井钻遇１０ ｍ 以上厚度是比较有把握的，而当风险值大于４Ｏ％ 时，钻井钻遇厚度均小于１０ ＩＴｌ，按照这一规律判断， 仅有一口钻遇厚度大于１０ ｍ的井出现误判，所以 本区新井井位应选择钻遇含油砂岩厚度大于１０ ｍ 的风险小于４０ ９／５的位置。 ３．３｛夔钻井分析 图４预测风险分析方法 在本次研究工作进行的同时，在本区按开发井 ５ 和９５ ９／５，风险曲线可以从ｃｃｄｆ曲线转换得到。 网又设计了２３口开发井，通过风险分析，认为其中 ３．２已钻井分析 的８口井钻遇１０ ｍ以上的含油砂层的风险大于 葡３３３区块早期已有钻井２Ｏ口。早期勘探经验 ４０ ，其余１５口井钻遇１０ ｍ以上含油砂层的风险 认为，本区钻井钻遇含油砂体厚度为ｌＯ ｒｆｌ以上时， 较小，小于４０ 。由于开发井网的需要，上述设计井 ＮＯ．３ 张淑品等：同位协同随机建模方法在储层预测中的应用 ３８１ 实际ｔ 遄厚度（ｍ） ●钻遄厚度＞ＩＯｍ Ｏ钻遇厚度＜ｌｌｉｍ ◆预测失洪 ●预测厚度＞ＩＩｌｍ Ｏ预｝则厚度ｃＩｆｌｍ ◆预测失 （ａ）已钻井 （＿鹚） （ｂ）预钻井 图５ 已钻井和预钻井风险分析 均已完钻。根据实际钻遇情况，本方法给出的风险分 析结果仅有２口井出现误判。进一步说明本文提出 的风险分析方法具有较好的风险预测效果，可以用 于指导油田勘探开发井的设计和风险分析。 预测结果的不确定性，即对于一个预钻井位置而言， 就是钻遇目标的风险性。通过对葡南油田葡３３３区 块钻井的实际分析，表明这种风险分析方法具有较 强的实用性，对钻井的设计和效果评价有着重要的 指导意义。 参考文献： ［１］吴胜和，金振奎．储层建模［Ｍ］．北京：石油工业出版社，１９９９． ４ 结论 同位协同随机建模方法是一种以有效地综合地 质、测井和地震数据的地质建模方法，可以有效地用 于储层预测。动用序贯高斯同位协同模拟方法，和协 同与预测地质属性相关的地震属性数据，进行储集 Ｅｚ］王家华，张团峰．油气储层随机建模［Ｍ］．北京：石油工业出版 社，２００１． Ｅ３］ＫＡＶＥＨ ＤＥＨＧＨＡＮＩ，ＰＡＵｌ ＭＩＴＣＨ ＨＡＲＲＩＳ，ＫＥＩ Ｉ Ｙ Ａ Ｅｄｗａｒｄｓ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａ ｖｕｇｇｙ ｃａｒｂｏｎａｔｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ，ＭｅＥｌｒｏｙ 层横向预测，其结果能够忠实于已知井数据，同时井 间与外推区域的随机模拟又受到地震属性趋势的约 束，具有较高的预测精度。以多个随机模拟实现为基 础的风险分析方法，一方面可以确定现有信息基础 ｆｉｅｌｄ，ＷｅＳｔ ｔｅｘａｓＵ］．ＡＡＰＧ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，１９９９，８３，１９—４２． ［４］ 于兴河，陈建阳，张志杰，等．油气储层相控随机建模技术的约 束方法［Ｊ］．地学前缘，２００５，１２（３）；２３７ ２４４． ［５］田冷，何顺利。顾岱鸿．苏里格气田储层三维地质建模技术研究 ［Ｊ］．天然气地球科学，２００４，１５（６）；５９３ ５９６． 上对预测目标的最保守估计，同时还可以准确评价 ＴＨＥ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＣＯＬＬＯＣＡＴＥＤ ＣＯ—ＫＲＩＧＩＮＧ ＳＴｏＣＨＡＳＴＩＣ ＭｏＤＥＬＩＮＧ ＩＮ ＲＥＳＥＲＶｏＩＲ ＤＥＳＣＲＩＰＴＩｏＮ ＺＨＡＮＧ Ｓｈｕ—ｐｉｎ，ＹＵ Ｘｉｎｇ—ｈｅ （Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｑｉｎｇ １０００８３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｌｏｃｋ Ｐｕ ３ ３ ３ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｕｎａｎ Ｄａｑｉｎｇ Ｏｉｌｉｅｌｆｄ ｉｓｓｕｅｄ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｉｌ ｂｅａｒｉｎｇ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ｂｙ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｃｏｌｌｏｃａｔｅｄ ＣＯ—ｋｒｉｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｒｅｓｉｓｔｉｖｉｔｙ ａｓ ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ａｎｄ ｓｅｉｓｍｉｃ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｖａｒｉａｂｌｅ．Ａ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｃｕｔ—ｏｆｆ １ ５ ｏｍｍ—ｍ ｍｉｎｉｍｕｍ ｒｅｓｉｓｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｌ Ｏｒｅ ｍｉｎｉｍｕｍ ｓａｎｄ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓｅｓ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｅ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｒｉｓｋ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ，ｗｅ ｃａｎ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｃｏｌｌｏｃａｔｅｄ ＣＯ ｋｒｉｇｉｎｇ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｍｏｒｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ ｔｈａｎ ｏｔｈｅｒ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｓ ｃａｎ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｒｉｓｋ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｒｉｓｋ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ；Ｃｏｌｌｏｃａｔｅｄ ＣＯ—ｋｒｉｇｉｎｇ；Ｓｅｉｓｍｉｃ ｄａｔａ；Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｆｏｒｅｃａｓｔ．