【石油观察家】非常规油气“甜点”预测新技术

　　摘要：在当前经济技术条件下如何有效开发非常规油气资源，国外油公司在地质、物探、测井等各大领域都研发了针对性的新技术、新方法，特别是预测“甜点”的技术，具体介绍了页岩“甜点”地质综合识别技术、页岩资源综合评价方法、人工神经网络法、GeoSphere 油藏随钻测绘服务系统、核磁共振因子分析技术、OVT 地震资料叠前地震道处理技术、测井数据函数主成分分析法、油气微生物监测和“4G”勘查模型监测技术、应用高分辨率层序地层学识别煤层气甜点技术、TIER 量化法等新技术进展与应用效果。这些技术有的已经成熟，有的还需进一步完善，我们的企业可在非常规油气资源勘探开发工程中择其善者而从之。

　　勘探目的层的“甜点”预测一直是油气勘探开发工作中的一项重要技术工作，特别是在现阶段低油价时期，如何快速准确地找到油气“甜点”，精准布井，提高储层钻遇率和油气产量，降低开发成本，对于国内外各大石油公司顺利度过“寒冬”期至关重要。世界非常规油气资源潜力巨大，国内外石油公司都在着力勘探开发，为了便捷、低成本地找到资源并顺利开发，拥有“甜点”预测技术显得特别重要。国外在这些方面已拥有不少经验，值得我们学习借鉴。

　　非常规油气是未来油气资源的重要接替能源。据世界权威市场调研机构IHS Markit全球上游投资比例最新统计数据，2016 年非常规油气资源投资为560亿美元，占全球油气总投资的15%，预计2017 年受油价企稳，投资比例将恢复到总投资的20% 以上（图1）。

　　美国作为全球主要的石油生产国，页岩气产量逐年上升，2015 年产量达到最高，为0.28×1012m3（9.95tcf）。美国致密油年产量在2011 年之后增长明显， 2015 年达到原油总产量的50% 左右（图2）。据IEA 《2014 年世界能源展望》，全球可采天然气资源量为464.82×1012m3（16415tcf），非常规天然气占42%，其中致密气、煤层气和页岩气的比例分别占天然气总资源量的10%、6% 和26%。随着勘探开发技术的进步，可采非常规天然气的资源量有望继续大幅增加。

　　鉴于非常规油气日益重要的地位，如何确定“甜点”，提高开发效率，成为油气勘探开发的重要研究课题。所谓“甜点”（Sweet Heart），就是油气富集的、在当前经济技术条件下可以有效开发的区域或层段。预测“甜点”是各大石油公司勘探开发不懈追求的目标， 近年在地质、物探、测井等各大领域都研发了相关新技术、新方法。

　　页岩“甜点”地质综合识别技术是利用地震、测井等地球物理方法，联合微地震及岩心数据，通过大数据分析识别页岩“甜点”的一项综合研究方法。

　　识别页岩油气“甜点”的四大要素是脆性、裂缝密度、孔隙度、TOC。利用三维地震方法能够进行应力分析、计算杨氏模量及泊松比，从而估算上述四要素，然后通过这些数据综合分析识别出油气“甜点”。

　　CGG公司在一个Haynesville页岩项目中，基于叠前方位地震数据和测井数据建立了一套综合流程，计算泊松比和杨氏模量等关键参数，估算岩石力学性质， 识别“甜点”，优选钻井井位。该项目的平均钻井成本为750 万美元，钻井周期为35 ～50d。利用3D 地面地震数据进行“甜点”识别，提高了储层钻遇率， 有效提升了页岩气开发经济性。

　　这是斯伦贝谢公司近年提出的一项新技术。“甜点” 区的面积是页岩区带资源潜力评估的关键要素，它可以体现不同页岩潜力资源区之间的差异，为资源评价、经济评估奠定基础。因此，从地质学角度客观确定“甜点”区的面积是页岩资源评价的重要任务。

　　页岩资源综合评价方法整合了从最初可用数据的解释，到石油系统模型的建立，再到“甜点”区的描述， 最后到油气资源计算的全部过程。该方法定义了页岩储层分析的关键步骤，主要分为区域勘察、圈闭描述、资源开发几个阶段，其中资源开发是一个连续过程。在区域勘察阶段，以区域原始资料为基础，结合含油气系统模拟技术，确定页岩层厚度、孔隙度、渗透率、源岩成熟度等参数，并以此划分页岩区带等级；制作沉积史和构造演化史的地质剖面，获得断层的形成过程及走向方位；单井地震数据校正后经二维地震反演分析可以确定岩石物理属性。此外，完整的三维含油气系统模拟可以评价油气生成和剩余油气资源量。在区域勘查阶段可以分别生成表示页岩区带圈闭质量、充注条件、动力水平等重要参数的量化指标图（图3a、b、c）。将这些指标图叠合得到页岩层总质量图（图3d），设定相应的参数即可得到最小“甜点”区面积、最可能“甜点”区面积和最大“甜点”区面积。将“甜点”面积与井密度、单井最终采收率、井成功率等资料结合，计算区带内油气的资源量，进而为油气开采方案提供决策支持。

　　这是宾夕法尼亚大学研究人员提出的一套针对致密油藏的“甜点”分布预测法。人工神经网络法的第一步是定义神经网的范围和分析可用数据。其中，数据集分为训练数集、测试数集和验证数集3 类。训练集用来建立模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，测试集则是检验最终选择最优模型的性能情况。将已知井的井位坐标、地震、测井、储层等油田数据应用于训练集，根据工作流程生成模型（图4），该模型无需再修改结构框架，即可预测新钻井的产量。但加密井项目需引入新的测井、储层等附加资料，需要建立测井神经网和储层神经网。最后，通过上述神经网络得到预测未钻井地区的储层及生产信息模型。

　　人工神经网络方法在西得克萨斯州特拉华和米德兰盆地致密油藏中得到应用。通过收集整理134口井的井位信息、地震和测井、储层状况等资料，建立人工神经网络模型，最终确定了未来勘探的潜力区（图５、图６），明确、客观地指出了未勘探地区的“甜点”分布，避免了地震解释造成的主观判断错误，及时发现成熟探区遗漏的“甜点”；数据结果和图形结果的生成用时不到1min，可直接排除低产区块，大幅提高工作效率。

　　该方法目前在地质属性相似的区块需要不断增加新井资料，才能提高生成模型的预测准确性。未来还需进一步完善，以增加更多的信息资料，提高模拟预测准确性，加强对储层以外信息的模拟预测。

　　GeoSphere油藏随钻测绘服务系统由斯伦贝谢公司推出，能够对30m（100ft）范围内的地层进行全方位的连续成像。基于深探测定向电磁测量，该系统以前所未有的清晰度和分辨率揭示了地层和流体界面，成功弥补了井眼测量与地面地震测量探测不到该界面的情况，可在井眼四周较大范围内探测油藏“甜点”，优化井眼轨迹，最大化油藏接触面积，优化油田开发方案。因测量随钻完成，可有效降低由钻井液侵入造成的地层变化，故图像非常清晰，利于精准导向决策，无需成本高昂的导孔，就可钻成更加平滑的井眼，避免地质和钻井事故的发生。基于GeoSphere 成像，一次测量可以评价更大的油藏体积，利于更好地进行生产和完井决策。此外，这种成像测量还可降低钻井风险，并在钻后优化地质图形和3D 油藏模型（图7）。

　　GeoSphere油藏测绘服务系统应用范围较广，在全球陆上和海上都应用良好。目前该系统已在北美、南美、欧洲、中东、俄罗斯及澳大利亚等多个地区的140 余口井中进行了试验应用。在北海，作业者利用GeoSphere 技术成功钻达目标油藏，该技术可探测到距离目标油藏顶部约15m（50ft）范围内的地层状况，这有利于优化钻井计划，提高油藏钻遇率。在巴西海上多个深水井区块中，作业者利用GeoSphere 技术有效指导地质导向决策，优化选取泄油位置，避免意外钻出目标油藏，为高效生产奠定了良好基础。在欧洲北部地区两口地质构造较复杂的水平井中，依靠GeoSphere 技术，成功使有效厚度对总厚度的比率（NTG）从0.45 提高到0.96。相较于该地区先前钻探的几口井，薄层非连续油藏的钻遇率大幅提高，两口水平井的产油量增加了8000bbl/d。

　　斯伦贝谢公司在核磁共振（NMR）因子分析的基础上采用综合方法评价有机质页岩储层，旨在定量评价可采油气、描述页岩储层质量，进而确定页岩储层中“甜点”分布。

　　该综合方法通过核磁共振测井和先进的光谱数据把干酪根中的液态烃分离出来，可以区分地层流体和单一的孔隙流体，包括束缚油气、束缚水、残余油（受毛管力束缚）、自由水和可采油气等。还可提供每个孔隙流体的孔隙度和定量化可采油气，这个可采储量是页岩储层开发最重要的影响因素之一。从核磁共振因子分析得到的流体相态的储层物性是通过孔隙流体的孔隙度来表征的。将具有高孔隙度及孔隙流体、高可采油气和不含自由水的储层划分为优质储层。

　　斯伦贝谢公司工作人员通过该技术成功表征了储层物性和页岩生烃能力，标记了有机质页岩储层中的“甜点”，应用效果良好。

　　该技术具有如下明确的优点：（1）易于识别流体类型以及与之相关联的孔隙大小分布特征；（2） 易于计算孔隙流体体积并定量计算地层条件下的油气含量；（3）通过流体相分类评价储层物性和识别“甜点”。

　　由于地震波在页岩储层中传播的方位角和入射角是不同的，通常情况下采用常规方法对地震资料进行处理往往会存在误差，这会对寻找页岩气藏中的“甜点”产生一定的影响。而OVT 三维地震数据可以保留页岩储层中地震反应的真实信息，很好地解决了上述问题。

　　该方法由成都电子科技大学2015 年提出，可根据页岩储层的基本地质构造和OVT 地震数据的特点，提取合理数量的叠前地震道，应用随机噪声衰减、线性和曲线噪声抑制、平衡光谱以及偏移同向轴校准技术，可以获得高质量的叠前地震数据，将这些叠前地震数据进行反演可以获得一系列识别页岩储层“甜点”的主要控制参数，应用这些控制参数可以快速识别出油气甜点。

　　OVT地震数据叠前地震道处理技术已在中国南部HJB 区块（三维地震勘探页岩气面积大约为190km2）叠前反演中获得应用，在预测页岩气“甜点”中取得了很好的效果。

　　巴西IBM 研究人员在2015 年SPE 数字能源会议上提出了一个数据分析解决方案，主要有两方面内容：（1）从直井复杂高维测井曲线中使用函数主成分分析法（fPCA）自动提取简单属性；（2）通过这些提取的属性与从水平井获得的生产数据进行相关性分析，建立模型来识别页岩油气藏中的“甜点”。

　　该方法首先需要构建预测储量模型，该模型主要是将油田已有的生产数据和反映储层物性的测井数据通过回归与插值的方法建立起来的，这样即省去了费时又昂贵的地质分析，又实现了在没有地震资料或难以进行三维插值的情况下油藏模型的建立。

　　研究人员通过使用R 语言数据包实现了该方法， 他们采用2020 口直井的测井数据和702 口水平井的生产数据对单一油田进行了测试。结果显示，对于天然气预测准确性达到90%，对石油的预测准确性也达到71%。这对快速准确地预测页岩油气藏中“甜点”分布起到了很大的作用。但在油气勘探方面，由于是第一次把fPCA 方法应用到测井曲线上，稳定性不高，还需进一步的试验和改进。

　　烃源岩成熟区或油气大量聚集的区块在地层压力或浮力作用下小分子烃类物质沿地层微裂缝运移到地层表面，可形成微油气苗。奥地利能源公司创新采用油气微生物监测（GMHD）技术和“4G”勘查模型监测和解释微油气苗。GMHD 法用于确定表层土壤或沉积物的烃氧化细菌的数量，该数量和微油气苗的烃流量之间有直接关联，存在一个动态平衡。通过将地质、地球物理、地球化学、油气微生物信息四者之间有效整合，可准确、快速、有效地确定潜力油气藏或非常规油气藏的位置。因其英文均由字母“G”开头，故称为“4G”解释法。该方法已在中国陆地和海上70 多个常规油气藏实际应用，通过对四川页岩气和鄂尔多斯致密油地区“甜点”的预测，显示应用效果良好。

　　由于以前大量的地质研究多是基于煤成分而不是单一煤层，导致对煤沉积物非均质性描述不足。为了解决这个问题，澳大利亚Arrow Energy 公司提出了识别煤层气“甜点”的新技术。

　　该技术是应用高分辨率层序地层学，依据所有可用的岩心和测井数据建立一个关于小层和煤层的等时地层格架。关键方法是识别单一的粒度向上变细的沉积旋回，然后对这些旋回进行相似性分析以识别相邻井间河流相的加积、进积或者退积沉积序列。测井资料密度值的截止值可用来对整个河流系统的岩性进行划分。一些与含气量、灰分、含水量、密度和渗透率等与深度有关的储层参数，都需要考虑不同层段深度偏移、区域岩心数据和岩性的影响。以上这些参数都被整合到一个基于薄层的地质模型中，用来识别高度集中、重叠、连续的薄层，而这些薄层往往就是油田开发中的“甜点”。

　　该方法已经在澳大利亚苏特拉盆地3 个煤层气田中得到应用。其中主要对Green 油田薄煤层的分布进行了研究，实现了20 个小层和125 个单一薄层的划分，这些薄层的厚度大约在0.3~1.4m 之间。然后通过河流系统划分的5 种微相来描述煤层的分布特性、煤层结构和非均质性的影响，识别出几个潜在的“甜点区”。经过适当的改进，此高分辨率薄层模型还可用于储层模拟，预测产量和估算最终储量（EUR）。

　　TIER量化法是由哈里伯顿公司提出的识别油气“甜点”的新方法，通过应用可增强对储层的可视化，有助于识别潜在的油气区带和油藏储量。

　　该方法可生成2D 甜点图，覆盖在岩石物理图件上，显示主要的储层性质（例如有效孔隙度、含烃量、孔隙体积、渗透率、砂岩体积等）。岩石物理评价曲线D 甜点测井曲线，可简化相关储层非均质性与深度范围关系模型的建立，也有助于建立3D 甜点分布地质体模型。

　　TIER量化法“甜点”识别技术在墨西哥Chicontepec 海峡的致密油砂储层中得到应用，该储层由较厚的地层单元组成，为富含高产的上古新统砂岩。该地区不存在大型构造断层，应用上述模型可以对潜在的“甜点”分布区域进行识别，应用效果较好。

　　非常规油气资源潜力巨大，虽然可采资源量受开采技术的影响，但在给定的油价条件下，短期内非常规油气在全球油气市场中占有的份额仍然可观，未来将会成为重要的油气接替资源。

　　非常规储层地质勘探思路与常规油气不同，需要多学科支撑，积极探索新的研究方法，实现多学科多角度一体化勘探开发。现阶段非常规油气“甜点”预测方法主要还是集中于传统的地质分析、地震、测井等方法，未来的发展方向会更倾向于高精度数据处理、软件开发等方面。

　　在信息化、智能化即将成为非常规油气勘探开发技术发展的大趋势下，要充分认识大数据分析技术在油气行业的应用潜力，建立覆盖勘探开发产业链的大数据分析系统并逐步用于指导生产和优化决策，这是应对油价长期低迷的必然选择。

　　在现阶段油价低迷的非常时期，必须大力推进科技创新，加大力度进行软件开发与技术研发，充分发挥先进技术在油气勘探中的作用，提高油气勘探效率，降低油气勘探成本，这也是各大油田实行降本增效的必经之路。（来源：《石油科技论坛》，2017年第2期）

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