2. 东方地球物理勘探有限责任公司西南物探研究院, 四川 成都 610213;
3. 中国石油新疆油田分公司准东采油厂, 新疆 阜康 831511;
4. 中国石油测井有限公司西南分公司, 重庆 渝北 400021;
5. 油气藏地质及开发工程国家重点实验室·成都理工大学, 四川 成都 610059
2. Southwest Geophysical Exploration Research Institute, BGP, Chengdu, Sichuan 610213, China;
3. Zhundong Oil Production Plant, Xinjiang Oilfield Branch, CNPC, Fukang, Xinjiang 831511, China;
4. Southwest Division, China Petroleum Logging Co. Ltd., Yubei, Chongqing 400021, China;
5. State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation, Chengdu University of Technology, Chengdu, Sichuan 610059, China
自从2009年在四川盆地取得页岩气开发突破以来,中国页岩气的商业化生产发展迅速。目前,涪陵、威远、长宁等页岩气建产区已经进入了规模上产与持续稳产阶段;解析页岩气层的非均质结构,揭示建产区内页岩小层间的产能差异特征与规律,是当前页岩气建产区精细化生产管理的迫切需要[1-2]。页岩小层厚度一般都在10 m以内,三维地震资料限于较低的纵向分辨率而无法识别。页岩小层的划分与对比只能依靠测井资料进行。中国的页岩气建产区都是在井工厂模式下建设起来的[3-5],在这种模式下,水平井是主要井型,直井极少,也就是说,页岩小层的划分与对比必须依靠水平井测井多井对比来实现。迄今为止,测井多井小层划分与对比都是在直井,或通过校直后的部分斜井来完成的,如何利用水平井开展小层划分与对比及小层结构与层面构造建模[6-8]还是一项需要攻关的技术难题。
围绕该技术难题,本文提出了井工厂模式下页岩气建产区小层结构与层面构造三维可视化表征新技术。采用该技术,完成了四川盆地中部地区典型页岩气建产区内五峰—龙马溪组页岩小层的划分与对比,建立了页岩小层结构与层面构造三维模型,展示了页岩小层结构的空间非均质分布特征,为建产区页岩非均质性研究提供了可靠的小层格架模型。
1 技术思路与流程本文所建新技术的基本思路与流程框图见图 1,该技术的实施步骤与实现过程如下。
页岩小层厚度模式,页岩小层测井幅度值变化规律及其界面识别测井曲线特征模式共同构成了页岩小层的分层模式,体现了页岩小层间的差异变化规律,是页岩小层自身特征在厚度上和测井响应上的具体展现,是页岩小层划分与对比的基本依据。
1.1.1 页岩小层厚度模式的建立一般来说,油气田在勘探评价阶段完成的勘探井总是直井,利用这些直井的测井资料,结合建产区沉积特征即可获得页岩地层纵向分布模式,在此基础上,依靠页岩地层层组内部各小层的分布特征和识别标志,容易建立页岩小层的测井识别模式,从而依次获得各个小层的厚度分布特征。勘探直井各类资料一般都较为齐全,是正确地确定小层划分标准的基础,在页岩建产区小层划分时,充分利用直井测井数据建立页岩小层厚度模式十分重要。以页岩小层厚度模式为标准,进一步开展页岩小层的测井识别研究就有了基本依据和对比的标准。
1.1.2 页岩小层测井幅度值变化特征与识别规律从直井段到水平井段,随着井轨迹穿越小层与小层界面交角的变化,获得的小层测井响应特征和视厚度将出现较大的差异,但页岩小层的测井幅度值及其界面识别的测井曲线特征模式的变化不大。为此,利用勘探直井,求出不同小层不同测井曲线幅度值的统计数据特征,选取不同页岩小层统计数据特征差异较大的测井曲线作为对比曲线序列,同时记录下该对比曲线序列在各个页岩小层界面处的变化特征,揭示页岩小层测井幅度值变化特征与识别规律。
1.2 页岩小层水平井测井多井三维可视化对比限于不同水平井轨迹间的巨大差异,无法直接利用多口水平井间测井曲线的响应特征来开展页岩小层对比。利用三维可视化技术,将建立的页岩小层分层模式映射到水平井轨迹所在的三维空间上,则能实现对页岩小层界面标高在三维空间的适时拾取,从而达到利用水平井对比完成页岩小层划分的目的。该技术具体包括如下3个步骤。
1.2.1 沿页岩水平井轨迹的垂直剖面的建立利用输入到三维可视化软件中的井头与井轨迹数据,投影到二维平面上即可编制获得井轨迹平面分布图。通过井轨迹平面分布图,能够清晰地展示各钻井平台中各水平井轨迹的分布方位和排列关系。在井轨迹排列特征分析的基础上,利用三维可视化软件即可切出沿井轨迹的垂直剖面。
1.2.2 沿水平井轨迹页岩小层穿层点的识别利用三维可视化软件,在切分的垂直剖面上显示出水平井轨迹和沿井轨迹的对比测井曲线序列,依据对比测井曲线响应特征,基于页岩小层测井幅度值变化规律及其界面识别测井曲线特征模式,识别出沿水平井轨迹的页岩小层穿层点,并记录下穿层点的海拔标高。
1.2.3 沿水平井轨迹穿层点上下各页岩小层界面标高的预测与拾取由于水平井井轨迹基本上是沿层穿越,能够获得的穿层点非常少,有的层界面甚至没有穿层点,使得构造建模所需的层面标高值严重缺乏,难以建立准确、可靠、精细的小层构造模型。因此,需要充分利用穿层点,获取更多的小层界面标高数据。本研究在上述获得的穿层点的基础上,进一步利用前面建立的页岩小层厚度模式,在过穿层点的垂直线上,利用可视化软件的数据读取功能,完整拾取全部小层界面的海拔标高值(详细操作参见文献[9]),由此大幅度增加了各个小层构造建模所需的层面标高点的数量,增添了所建立的小层结构与构造模式的可靠性。
1.3 井-震结合的建产区页岩小层结构与层面构造三维建模 1.3.1 基于地震解释成果的页岩层组界面构造建模充分利用地震资料具有良好的横向及平面分辨率的特点,以深度域空间内地震解释获得的页岩层组界面标高及断层数据作为硬数据,测井多井对比获得的页岩层组界面标高数据为软数据,利用多重网格逐步逼近算法,完成页岩层组界面构造模型的建立,获得建产区页岩构造变化趋势的整体认识。
1.3.2 基于层组构造约束的小层结构与层面构造三维建模通过上述技术处理获得了页岩小层,包括穿层点和预测点的标高数据,各小层的数据量均明显大于仅用穿层点或直井段的数据量。通过整理形成了丰富的用于建立建产区内各页岩小层精细构造模型的标高数据集。将上述各小层标高数据集输入三维可视化建模软件,即可利用层组构造格架模型为趋势约束,依靠井震结合[10-13],建立完成构造格架内各小层的精细构造模型。
2 案例应用及效果讨论为了进一步验证上述技术思路与流程的实用性及可靠性,特地选取四川盆地W页岩气田某典型建产区(简称研究区,下同)开展案例应用及效果讨论。W页岩气田位于上扬子台地西北缘的四川盆地西部,产气层位为晚奥陶世—早志留世沉积的五峰—龙马溪组黑色页岩[14-15],是继涪陵页岩气田[16]、长宁页岩气田[1]之后,中国取得工业化规模生产突破的第三个页岩气田。该气田建产区除少量探井为直井外,所有生产井均是以平台为核心的水平井,属于以水平井模式开发的典型气田[3, 14-15]。
按照前文的技术思路,首先开展页岩小层分层模式的建立工作。依据研究区勘探直井的岩芯分析,证实区内以半深水—深水的较强—强还原环境为主,沉积了一套深水陆棚亚相的泥页岩[14-15, 17];依据沉积环境、岩石矿物、古生物化石组合等的差异,将区内五峰—龙马溪组产气黑色页岩进一步细分为6个小层,各个小层的编号、厚度、沉积环境及沉积微相特征详见表 1所示。
在页岩小层厚度模式的基础上,进一步选取AC/GR/KTH测井系列曲线组合[18],完成了区内各个页岩小层测井幅度值变化特征及识别规律分析工作,其结果详见表 1所示。
按照前述方法,接下来开展页岩小层水平井测井多井三维可视化对比工作(图 2,由于KTH与GR曲线相近,故未加KTH曲线)。
图 2a显示了研究区某个平台m的水平井及其轨迹分布特征,该平台共有6口水平井,其中,m1、m2、m3水平井位于平台北侧,其轨迹分别由SE方向向NW方向延伸,m4、m5、m6水平井位于平台南侧,轨迹分别由NW方向向SE方向延伸。为了进一步展示页岩小层水平井测井多井三维可视化对比的详细过程,选择其中的m2和m5水平井完成本步骤下设的3项具体工作。图 2b和图 2c展示了m2和m5水平井沿页岩水平井轨迹的垂直剖面,在该剖面上,分别显示了m2和m5水平井的轨迹,沿轨迹的AC和GR曲线。利用获得的页岩小层分层模式,在m2和m5水平井沿轨迹进一步取得了小层穿层点(图 2c中标注的红心圆点),以及预测并拾取的各穿层点上下、各页岩小层的界面(图 2c中标注的红心三角形点)。上述过程和成果表明:利用水平井三维可视化对比,获取了大量包括页岩小层穿层点及预测的上下各页岩小层的界面标高点在内的分层数据点,通过这些数据的引入,极大地控制了页岩小层界面的标高变化,提高了页岩小层对比的可靠性。
最后,完成井—震结合[19-20]的研究区页岩小层结构与层面构造三维建模。
依靠研究区地震解释获得的五峰—龙马溪组黑色页岩底面数据和断层数据,建立形成的构造面做趋势约束,输入获取的各页岩小层界面标高数据作为主输入数据,采用多重网格逐步逼近算法,建立获得了研究区页岩小层结构与层面构造三维模型(图 3)。由第6
图 3b展示了研究区五峰—龙马溪组黑色页岩的地震振幅剖面,图 3c展示了研究区五峰—龙马溪组黑色页岩7个小层界面在地震振幅剖面上的分布状况。
对比图 3b和图 3c不难看出,依靠地震资料无法对比得到页岩小层,当然无法解析五峰—龙马溪组黑色页岩的内部结构;而采用本文提供的新技术,不仅能准确识别五峰—龙马溪组黑色页岩的内部小层,更能在三维空间展示其分布特征。
3 结论(1)提出的井工厂模式下页岩气建产区小层结构与层面构造三维可视化表征新技术,既是页岩气开发过程中的关键技术之一,也是页岩气建产区精细化生产管理的迫切需要。
(2)井工厂模式下页岩气建产区小层结构与层面构造的三维可视化表征技术,是在页岩小层分层模式建立的基础上,通过页岩小层水平井测井多井三维可视化对比,以及井—震结合的建产区页岩小层结构与层面构造三维建模等3个步骤得以实现的,这3个步骤环环相扣,缺一不可。
(3)中国四川盆地W页岩气田典型建产区的实际应用,证实了本文技术的实用性及可靠性。
[1] |
赵群, 杨慎, 王红岩, 等. 中国页岩气开发现状及前景预判[J]. 环境影响评价, 2019, 41(1): 6-10. ZHAO Qun, YANG Shen, WANG Hongyan, et al. China's shale gas development and its prospects[J]. Environmental Impact Assessment, 2019, 41(1): 6-10. doi: 10.14068/j.ceia.2019.01.002 |
[2] |
王科, 李海涛, 李留杰, 等. 3种常用页岩气井经验递减方法——以四川盆地威远区块为例[J]. 天然气地球科学, 2019, 30(7): 946-954. WANG Ke, LI Haitao, LI Liujie, et al. Research on three widely-used empirical decline methods for shale gas wells in Weiyuan Block of the Sichuan Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2019, 30(7): 946-954. doi: 10.11764/j.issn.-1672-1926.2019.03.001 |
[3] |
JOSHI S D. Horizontal well technology[M]. Tulsa Oklahome: Pennwell Publishing Company, 1991.
|
[4] |
JORDEN J D, JACKSON A M, AL Marzouqi M A, et al. Integrated drilling, completion, and stimulation approach facilitates high-productivity horizontal well with 10, 000-ft pay interval[C]. SPE 151231-MS, 2012. doi:10.2118/151231-MS
|
[5] |
LIU H, LIU P, HUANG Y, et al. Improved tight oil productivity through integrated technology deployment on a multipad horizontal well trial in central China[C]. SPE 178143-PA, 2016. doi:10.2118/178143-PA
|
[6] |
乔辉, 贾爱林, 位云生. 页岩气水平井地质信息解析与三维构造建模[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2018, 40(1): 78-88. QIAO Hui, JIA Ailin, WEI Yunsheng. Geological in formation analysis of horizontal wells and 3D modeling of shale gas reservoir[J]. Journal of Southwest Petroleum University (Science & Technology Edition), 2018, 40(1): 78-88. |
[7] |
DEUTSCH C V. Geostatistical reservoir modeling[M]. Oxford University Press, 2002.
|
[8] |
OU Chenghua, WANG Xiaolu, LI Chaochun, et al. Threedimensional modelling of a multi-layer sandstone reservoir:The Sebei Gas Field, China[J]. Acta Geologica Sinica (English Edition), 2016, 1: 801-840. |
[9] |
欧成华, 徐园, 李朝纯.一种依靠水平井三维可视化地层对比的构造建模方法, ZL201510508165.4[P]. 2015. OU Chenghua, XU Yuan, LI Chaochun. A structural modeling method based on 3D visual stratigraphic correlation of horizontal wells, ZL201510508165.4[P]. 2015. |
[10] |
OU Chenghua, CHEN Wei, MA Zhonggao. Quantitative identification and analysis of sub-seismic extensional structure system:Technique schemes and processes[J]. Journal of Geophysics and Engineering, 2015, 12(3): 502-514. doi: 10.1088/1742-2132/12/3/502 |
[11] |
OU Chenghua, CHEN Wei, LI Chaochun. Using structure restoration maps to comprehensively identify potential faults and fractures in compressional structures[J]. Journal of Central South University, 2016, 23: 677-684. doi: 10.1007/s11771-016-3113-1 |
[12] |
王焕, 冯方, 马彩琴, 等. 亚诺斯盆地DC区块储层井震结合三维地质建模[J]. 合肥工业大学学报, 2017, 40(5): 673-678. WANG Huan, FENG Fang, MA Caiqin, et al. 3D geological modeling with well and seismic data of DC Block in Llanos foreland basin[J]. Journal of Heifei University of Technology, 2017, 40(5): 673-678. doi: 10.3969/j.issn.-1003-5060.2017.05.020 |
[13] |
ISYAKU A A, RUST D, TEEUW R, et al. Integrated well log and 2-D seismic data interpretation to image the subsurface stratigraphy and structure in north-eastern Bornu(Chad), Basin[J]. Journal of African Earth Sciences, 2016, 121: 1-15. doi: 10.1016/j.jafrearsci.2016.05.018 |
[14] |
OU Chenghua, LI Chaochun, RUI Zhenhua, et al. Lithofacies distribution and gas-controlling characteristics of the Wufeng-Longmaxi black shales in the southeastern region of the Sichuan Basin, China[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, 165: 269-283. doi: 10.1016/j.petrol.2018.02.024 |
[15] |
蒋裕强, 宋益滔, 漆麟, 等. 中国海相页岩岩相精细划分及测井预测:以四川盆地南部威远地区龙马溪组为例[J]. 地学前缘, 2016, 23(1): 107-118. JIANG Yuqiang, SONG Yitao, QI Lin, et al. Fine lithofacies of China's marine shale and its logging prediction:A case study of the Lower Silurian Longmaxi marine shale in Weiyuan area, southern Sichuan Basin, China[J]. Earth Science Frontiers, 2016, 23(1): 107-118. doi: 10.13745/j.esf.2016.01.010 |
[16] |
郭彤楼, 张汉荣. 四川盆地焦石坝页岩气田形成与富集高产模[J]. 石油勘探与开发, 2014, 41(1): 28-35. GUO Tonglou, ZHANG Hanrong. Formation and enrichment mode of Jiaoshiba shale Gas Field, Sichuan Basin[J]. Petroleum Exploration and Development, 2014, 41(1): 28-35. doi: 10.11698/PED.2014.01.03 |
[17] |
王玉满, 董大忠, 黄金亮, 等. 四川盆地及周边上奥陶统五峰组观音桥段岩相特征及对页岩气选区意义[J]. 石油勘探与开发, 2016, 43(1): 42-50. WANG Yuman, DONG Dazhong, HUANG Jinliang, et al. Guanyinqiao member lithofacies of the Upper Ordovician Wufeng Formation around the Sichuan Basin and the significance to shale gas plays, SW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2016, 43(1): 42-50. doi: 10.11698/PED.2016.01.05 |
[18] |
刘璐.威远-长宁构造页岩气储层测井精细评价[D].成都: 西南石油大学, 2017. LIU Lu. Fine logging evaluation of shale gas reservoir in the Weiyuan-Changning area[D]. Chengdu:Southwest Petroleum University, 2017. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10615-1017107792.htm |
[19] |
XU Jingling, LIU Luofu, WANG Guiwen, et al. Study of sedimentary sequence cycles by well-seismic calibration[J]. Petroleum Science, 2013, 10(1): 65-72. doi: 10.1007/s12182-013-0251-z |
[20] |
LINARI V. A practical approach to well-seismic data calibration[J]. Leading Edge, 2004, 23(8): 774-775. doi: 10.1190/1.1786900 |