油气储层预测分析

储油气层的检测方法常规分析有哪些？~

1）薄片及铸体薄片鉴定

表2—3 岩浆岩及变质岩储油气层特征（1）砾岩。
镜下一般只能鉴定细砾岩，鉴定时使用低倍镜。在手标本鉴定基础上进一步鉴定砾石成分与填隙物成分和结构等。
（2）砂岩。
①成分及含量。
a.碎屑颗粒，指石英、长石、岩屑（包括岩浆岩、变质岩、沉积岩）及其它如重矿物及云母等颗粒。
b.杂基，主要指泥质和细粉砂。
c.胶结物，指铁质、硅质、碳酸盐矿物（方解石、白云石、铁白云石、菱铁矿等），自生的粘土矿物（高岭石、蒙皂石、绿泥石、伊/蒙混层等），其次还有石膏、硬石膏、海绿石等，判断它们含量及形成顺序。
②结构：a.颗粒结构，颗粒大小、形状、磨圆等；b.填隙物结构；c.孔隙（包括孔隙含量类型、大小、几何形状、连通性、分选性），铸体薄片可有效地统计面孔率；d.支撑型与胶结类型。
③显微构造：如微递变、微冲刷、微细层理等。
④含油及化石情况。
⑤岩石定名：颜色+构造+粒度+成分。一般砂岩类型可分为纯石英砂岩、石英砂岩、次岩屑长石砂岩或次长石岩屑砂岩、长石岩屑砂岩或岩屑长石砂岩、长石砂岩、岩屑砂岩等。
⑥砂岩的成岩作用。
⑦砂岩成因分析。
应从以下几方面入手：
a.从碎屑成分看陆源区母岩性质及大地构造情况；b.从成分成熟度看风化作用强弱和搬运距离；c.从结构成熟度（分选、磨圆、杂基含量）及沉积构造看搬运介质方式，推断沉积环境；d.从化学胶结物推断成岩环境及成岩作用；e.从颜色（岩石及胶结物）推断沉积环境。
（3）火山碎屑岩。
火山碎屑岩是火山作用产生的各种碎屑物沉积后，经熔结、压结、水化学胶结等成岩作用形成的岩石。
在薄片下可确定火山碎屑物由石屑（包括岩屑、火山弹、塑性岩屑）、晶屑、玻屑（刚性及塑性岩屑）组成。
与石油储层密切相关的岩石为凝灰岩、沉凝灰岩及火山碎屑沉积岩。
在薄片鉴定中要密切注意火山碎屑岩中原生或次生孔、洞、缝发育、保存与充填情况。
（4）泥岩（粘土岩）。
在手标本基础上进一步鉴定粘土岩成分。包括机械混入物成分及含量，自生矿物种类，形状、含量，生物化石等，鉴定结构、构造次生变化、结合X衍射资料对泥岩定名。
（5）碳酸盐岩。
在手标本肉眼观察鉴定的基础上，偏光显微镜下系统描述鉴定岩石薄片：
①矿物成分。碳酸盐岩中常见矿物有：a.碳酸盐矿物主要是方解石、白云石，其次是铁白云石、铁方解石、菱铁矿、菱镁矿和菱锰矿等；b.自生的非碳酸盐矿物，如石膏、硬石膏、重晶石，天青石、石英、海绿石等；c.陆源碎屑混入物，如粘土矿物、石英、长石及一些重矿物等。
②结构组分和结构类型。
碳酸盐岩的结构在一定程度上反映了岩石的成因，它是岩石的重要鉴定标志，也是岩石分类命名的依据。
a.具颗粒结构的碳酸盐岩，颗粒类型包括内碎屑、鲕粒、生物颗粒、球粒、藻粒等；填隙物由化学沉淀物（亮晶胶结物）及泥晶基质及少量陆原杂基及渗流粉砂组成；注意它们的胶结类型。
b.具晶粒结构的碳酸盐岩，注意晶粒的大小，自形程度。
c.具生物格架的碳酸盐岩描述造礁生物种类、骨架的显微结构、矿物成分，大小分布等特点。
③沉积构造。
包括显微层理、微型冲刷、充填构造、结核构造、缝合线及成岩收缩缝等，乌眼及示底构造、生物钻孔、潜穴生物扰动等。
④成岩作用。
主要有溶解作用、矿物的转化作用和重结晶作用、胶结作用、交代作用、压实作用和压溶作用。注意观察这些成岩阶段（同生期、早成岩期、晚成岩期、表生期）、不同成岩环境（海底成岩环境和大气淡水成岩环境，浅—中埋藏成岩环境、深埋藏成岩环境、表生成岩环境）中的特点和识别标志。
⑤孔隙和裂缝。
用铸体薄片观察原生及次生孔隙，以次生孔隙发育为特征的储层还包括构造裂缝描述与观察。从孔隙结构类型来讲，主要有粒内、粒间、晶间、生物格架、遮蔽、鸟眼、铸模等孔隙，还有溶孔、溶缝、溶沟、溶洞等。
⑥岩石综合定名。
附加岩石名称（颜色+成岩作用类型+特殊矿物+特殊结构）+岩石基本名称（结构命名+矿物成分）命名，主要岩石类型有：泥晶灰岩或白云岩、粒屑泥晶灰岩或白云岩、泥晶粒屑灰岩或白云岩、亮晶粒屑灰岩或白云岩。
⑦环境分析。
a.颗粒形成环境；b.颗粒沉积环境；c.成岩研究。
（6）岩浆岩与变质岩。
①岩浆岩。我国岩浆岩储层的岩石类型以熔岩为主，最主要的是玄武岩和安山岩、次火山岩、流纹岩和脉岩类。
②变质岩。包括区域变质岩、混合岩、接触变质岩和动力变质岩。
2）孔隙度、渗透率、含油气饱和度、含水饱和度测定储层孔隙特征的研究是储层研究的一项重要内容，这是因为关系着储层的储集性能和产能。流体在储集层中的渗流不仅受限于宏观储层的几何形态而更多的受微观的孔隙特征所制约，因而研究储层的孔隙特征对储层的认识与评价，油气层产能的预测、油水在油层中的运动、水驱油效率及提高采收率均具有实际意义。
（1）孔隙度。
岩样的总孔隙度Φ=Vp/Vf是指岩样所具有的孔隙度容积Vp与岩样的外表体积Vf的比值，通常以百分数表示。
通常使用的孔隙度为有效孔隙度Φe=Vep/Vf，其中Φe为有效孔隙度（流动连通孔隙度），Vep为有效孔隙体积（除去死孔隙及微毛细管孔隙）。有效孔隙度是计算储量和评价储层特性的重要指标，在实验室常用饱和煤油法及气体法进行测定。
（2）渗透率。
在一定的压差下岩石连通的孔隙系统可以让油、气、水在其中流动。为衡量流体通过多孔介质的能力通常采用渗透率来量度。当岩石为单流体100%饱和且流体与岩石不发生任何物理化学作用时所测得的岩石渗透率为绝对渗透率。
决定渗透率的因素：①孔隙半径，K=Φr2/8（K渗透率、Φ孔隙度、r孔隙半径）；②岩石比表面，岩石比表面越大，渗透率越小；③渗透率随岩石颗粒变细而急剧下降，砂岩渗透率随着泥质含量增加而急剧下降，另外油层岩石的沉积条件及埋藏深度也影响渗透率大小。
孔隙度、渗透率资料必须绘制孔隙度直方图、渗透率直方图等。
（3）流体饱和度。
所谓饱和度系指单位体积内油、气、水所占的体积百分数。

式2—1中：Vo、Vg、Vw分别为油、气、水在油层孔隙中所占体积；So、Sg、Sw分别为油、气、水饱和度。
3）粒度分析、重矿分析（1）粒度分析。
测定碎屑沉积物中不同粗细颗粒含量的方法称粒度分析。粒度是碎屑沉积物的重要结构特征，是其分类命名（如砾、砂、粉砂、粘土等）的基础，是用来研究其储油性能的重要参数（如粒度中值、分选系数等），有时也可用粒度资料作为地层对比的辅助手段。但是粒度分析更广泛地应用于沉积学的研究，近几年来已成为沉积环境研究的重要标志。
①粒度分析方法。
a.筛析法；b.沉降法；c.薄片粒度分析。
目前已发展成用图像法及颗粒计数法来取代人工薄片颗粒计数法。
②粒度分析资料整理。
a.编制粒度分析数据表（各粒度的重量百分比及各粒级累积重量百分比），数据绘制成图（包括直方图、频率曲线图、累积曲线图、概率曲线图、C—M图）；b.粒度参数：粒度平均值（Mz）、中值（Md）、众数（Mo）、标准偏差（σ1）、偏度（SK1）、峰度（Kg）。
（2）重矿分析。
将砂岩中比重大于2.86的矿物分离出来进行专门研究的方法叫重矿分析，重矿物在碎屑岩中含量很少，一般不超过1%，主要分布在0.25～0.05mm粒级内。
重矿物资料分析及意义。
①母岩性质分析：不同类型母岩其重矿物组合不同，利用重矿物组合与含量变化来解释母岩区（表2—4）。
②物质来源方向分析：利用水平方向上重矿物种类和含量变化图，可以推测物质的几个来源方向。
③母岩侵蚀顺序确定：重矿物剖面同一侵蚀区上下层位可有不同的母岩，随时间进展，最先侵蚀的最上面层位的岩层，它们产生的物质（包括重矿物组合）在沉积区是沉积在最底层；最后受侵蚀的是最下部层位的母岩，但沉积在最上部层位中。

表2—4 不同母岩的重矿物组合④划分和对比地层。

储层预测是在层序地层学、沉积学等的指导和控制下，利用地球物理及地质方面各种技术手段（包括沉积相分析、小层对比、地震资料反演、属性分析等），预测储层在纵、横向分布特征及储层物性，为井位部署及开发方案提供地质依据的过程。

油气储集层预测方法技术有两类：第一类是基于线性理论的线性预测方法技术；第二类是基于非线性理论的非线性预测方法技术。目前在国内外研制和开发了多种油气储集层线性预测方法技术和软件，其软件规模各异，对油气储集层预测效果大同小异，预测过粗，各种方法存在一定的缺陷。

油气储集层非线性预测是一项新的预测方法技术，尚处于研究和发展之中，但备受勘探地球物理界的普遍关注和重视。可预期非线性预测方法技术将取代线性预测方法技术，使油气储集层预测步入新的发展阶段。

4.1.5.1 油气储层预测的基本原理

4.1.5.1.1 油气储集层线性预测方法技术

4.1.5.1.1.1 储集层地震响应特征参数的提取

图4-89给出了所提取的储集层地震响应特征参数。这些参数可分为5大类，它们是：自相关函数类参数、自回归类参数、傅氏谱分析类参数、最大熵功率谱分析类参数及振幅类参数。这些参数不同程度地反映了储集层的有效性与含油气性。

4.1.5.1.1.2 地震响应特征参数压缩与分析

用所提取的几十个特征参数直接进行预测显然是不可行的。参数中有些是相关的，有些存在信息冗余度。因而在油气储集层预测之前要先降低样本特征参数的维数。我们所采用的方法是对原特征向量做某种变换，要求这种变换具有保熵性、保能量性及去相关性，并要求能量重新分配和集中，在变换域中，能量高度集中在少数几个变换系数上，这样，可舍弃一些能量较小的变换系数而达到减少特征维数的目的，并组成新的识别特征。

这种变换可以通过正交变换来实现，Karhune-Loeve变换是其中的一种，而且在均方误差准则下，该变换是最优正交变换。

4.1.5.1.1.3 油气储集层线性预测方法技术

在油气储集层线性预测中，分为两类预测方法：第一类是无井线性预测方法，即综合参数法，这类方法适用于勘探初期或勘探程度较低的地区；第二类是有井(包括多井)线性预测方法，即广义线性分类器法。

综合参数法 用所提取的地震特征参数形成一个矩阵，并对多参数寻求一个加权因子h，即解下面本征方程：

{R-λI}h=0

式中：

地震勘探原理、方法及解释

T_Lm=

(x_kl-

)(x_km-

)，n为道数，L为特征参数个数，x为特征参数，

为特征参数平均值，λ为本征值，h为本征值对应的向量。取最大本征值λ_max对应的本征向量作为加权因子，就可得到综合参数S_k(图4-89中参数①)：

图4-89 地震响应特征参数

地震勘探原理、方法及解释

广义线性分类器法 广义线性判别函数采用中特征参数的1 次和0 次项的线性组合，即

g(x_i)=w₀+w₁x_1i+w₂x_2i+…+…w_nx_ni

式中：w_j(j=0，1，2，…，n)为权系数，x_ij(i=1，2，…，I；j=1，2，…，n)为特征参数，n为特征参数个数，I为地震道道数。设计分类器即为确定这些权系数。设有已知类别的m个样本为{x₁，x₂，…，x_m}，g(x_i)是期望的判别函数，则对m个已知样本，有：

X^tW=B

式中：X^t为m×(n+1)矩阵，即

地震勘探原理、方法及解释

W=(w₀，w₁，w₂，…，w_n)^t

B=(g₁，g₂，…，g_m)^t

组成B向量的各分量是期望的已知样本的判别函数值。我们期望Ⅰ类样本和Ⅱ类样本在判别超平面的两侧，即有不同的符号：

地震勘探原理、方法及解释

方法要求计算出的各样本判别函数值和期望值g_i的误差平方和最小，即使

‖X^tW-B‖²→min!

解下面方程即可求出权系数W：

(XX^t)W=XB

计算出W后，即可判别未知样本的类别，即

地震勘探原理、方法及解释

若g(x_i)＞0，则为Ⅰ类；若g(x_i)＜0，则为Ⅱ类，从而达到分类的目的。

4.1.5.1.2 油气储集层非线性预测方法技术

在油气储集层线性预测的基础上，采用非线性预测方法优选油气储集层的最佳部位和/或油气富集带。我们所采用的非线性预测方法有突变理论识别技术与混沌识别技术等。

4.1.5.1.2.1 油气储集层突变理论预测方法技术

突变理论是研究平衡点之间的相互转换问题，它不仅适用于梯度类系统，而且还可适用于更一般的系统。这样，使突变理论能得到广泛的应用。

地下介质的某一地层在横向上的变化一般是渐变的，可看作是一种稳定状态，但是，由于介质结构的突变和含油气而具有突变的特点，属于一种不稳定状态，从而引起地震反射序列的突变，对这样的突变现象，即可应用突变理论处理，去发现横向上的突变，以揭示油气之所在。

对地震序列进行泰勒展开，并截取到四次项，然后，将泰勒展开式化为由齐曼机构导出的尖点突变模型的标准形式：

V(Z)=Z⁴+UZ³+VZ

式中：Z为状态变量，U、V为控制变量，V(Z)表示一种势，即系统储存的能量。由突变理论知，平衡曲面方程为：

4Z³+2UZ+V=0

分叉集方程为：

D=8U³+27V²

由上式可知，只有控制变量满足

D=8U³+2V²=0

系统处于不稳定状态，才可能由一种平衡状态突变到另一种平衡状态，若D＜0 时，系统发生了突变。

在实际应用中，对地震反射序列进行累加生成新序列，在新序列的基础上，计算地震信号的突变次数来表征信号的突变特征。然后根据这种突变特征预测油气富集带或最佳部位。

4.1.5.1.2.2 油气储储层混沌预测方法技术

混沌是非线性耗散系统中普遍存在的一种现象。它是指在一个确定性系统中，由于内在因素而产生的不规则而难以预测的行为，即确定的随机性。

沉积盆地作为一个耗散的非线性动力学系统，而地震或测井记录正是这一非线性动力学系统的物理响应，并从中提取反映系统特征的参数，则可通过这些参数来区分和识别地层的岩性和含油气性。

在研究中，从动力学系统原理中，提取反映系统特征的李指数(Lyapunov)，因为李指数分析是一种比较好的方法，另一方面与相空间随时间的长期变化的总体特征相联系。

如果用{x_i，i=1，2，…，n}表示一个n维的状态向量，并由它构成一个n维的相空间；用{δx_i(T)，i=1，2，…，n}表示t时刻系统的误差，由误差向量δx_i(t)，(i=1，2，…，n)所构成的空间称为切空间，在切空间中，考察一个以x为中心，w₀为直径的n维无穷小球面的长时间变化(图4-90)，其指数变化率可用各个方向基轴的长度w_i(T)与初始小球直径w_i(0)间的比值表示，即

地震勘探原理、方法及解释

图4-90 切空间内系统演化

上式即为系统第i个李指数(L.李指数)的定义。由该式可知，L.指数是与相空间中在不同方向上轨道旁的收缩和膨胀特征有关的一个平均量，每个L.指数LE_i都可看作是相空间各个方向上相对运动的局部变形的平均，同时又是由系统长时间演化决定的。因此，从空间和时间的意义两方面来看，L.指数都不是局部量，而是系统整体特征的一个表示。

由地震记录的功率谱分析可知，地震记录的功率谱是连续的，其时间序列是混沌的，所代表的运动属于混沌运动，也就是说，存在着奇怪吸引子，因而，可利用地震记录提取反映沉积地层系统变化特征的参数李指数来识别和区分地层的岩性和含油气性。

在实际计算中，根据时间序列重构d维相空间，然后，根据L.指数的定义及几何意义求取最大L.指数LE₁。值得指出的是，L.指数随相空间嵌入维数的增加容易趋于稳定值，这就使它预测地震序列横向变化的可靠性增大，这正是L.指数预测岩性和油气的一个优越性。

4.1.5.2 油气储层预测软件系统的基本特征

图4-91是联合预测系统图，其软件可在微机和工作站运行。该软件系统由下列子系统组成：①地震数据输入及目的层数据生成子系统；②储集层地震参数提取子系统，它包括反射特征参数提取、非线性参数提取、非均质性参数提取及储集层物性参数提取；③参数分析子系统；④储集层综合判别及联合预测子系统。

图4-91 联合预测系统图

该联合预测系统不同于常规的预测系统，它将无井综合参数法预测、有井广义线性分类器法预测分别与非线性识别技术有机地相结合，并在油气储集层线性预测的粗略预测基础上，非线性预测方法可优选出油气储集层的最佳部位和/或局部油气富集带，这使油气储集层描述步入了新的阶段。在联合预测系统基础上，可将油气储集层预测发展成全新的非线性预测系统。

4.1.5.3 油气储集层联合预测实例分析

在W地区，我们采用联合预测方法技术对某灰岩储集层(C)进行了预测研究。在联合预测中，首先利用三维地震资料对该储集层提取了35种地震特征参数及两种非线性参数(突变参数和关联维)，并对各种参数进行了分析处理，然后，对该储集层的空间展布特征及油气聚集有利区块进行了联合预测研究。

图4-92 储集层(C)突变参数分布图

图4-93 储集层(C)关联维分布图

图4-94 储集层(C)联合预测图

图4-92是W地区C储集层突变参数分布图，由该图可看出，该储集层存在突变参数异常，它反映了该储集层的结构变化和含流体分布状况。图4-93是关联维分布图，由该图可看出，该储集层关联维出现高值异常，它在一定程度上反映了该储集层裂缝发育状况。

图4-94是叠合在构造图上的联合预测图。由图可看出，用线性预测方法对该储集层进行了初步预测，划分出B1至B6共6个区块，各预测区块沿CDP50线两侧分布。在线性方法预测的基础上，应用非线性方法在B1和B6区块内优选出该储集层的最佳有利区块或局部油气富集带(图中方格纲)，B2区块内的南1井钻探证实为气井。这表明联合预测方法技术对储集层能进行精细预测研究，避免了单一使用线性预测方法过粗的缺陷，并能提供有效钻探目标，同时，可提高地震方法在储量计算中的作用。

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