基于地震多属性的郑庄区块煤层气开发甜点区优选

杨延辉，姚艳斌，王 辉，陈龙伟

(1.中国石油华北油田分公司, 河北 任丘 062552；2.中国地质大学(北京)能源学院 煤层气国家工程中心煤储层实验室，北京 100083)

基于地震多属性的郑庄区块煤层气开发甜点区优选

杨延辉1，姚艳斌2，王 辉2，陈龙伟1

(1.中国石油华北油田分公司, 河北 任丘 062552；2.中国地质大学(北京)能源学院 煤层气国家工程中心煤储层实验室，北京 100083)

地震属性受多种地质因素的影响，单一地震属性很难准确地反映煤层气储层综合地质特征。寻找能够降低地震属性多解性的方法，准确预测主地质参数，是评价煤层气有利区的关键。根据煤层厚度、含气量和渗透率分别与振幅类、频率类和曲率类地震属性具有较高相关性的特点，通过地震多属性组合变换的方法，建立了基于地震属性分析的煤层气主地质参数预测模型。然后，建立动态权重系数中值法，以中值评价值出现的最高频率，确定主地质参数在煤层气有利区优选中所占的权重，并基于评价值函数实现有利开发区块优选。利用该方法对沁水盆地郑庄地区的预测结果表明：最有利开发甜点区位于北部的59-60-57-55井区，次级有利开发甜点区位于东北部的53-62-49-45井区。

地震属性；动态权重系数；中值法；煤层气；地质参数；甜点区

0 引 言

图1 郑庄区块构造纲要图(图中只显示延伸大于1 km的断层)Fig.1 Structure outline of Zhengzhuang field

采用叠前反演、神经网络以及谱分解等技术，通过地震属性，不仅可以进行地震地层学分析，还可以直接对油气藏进行描述，预测有利区以及指导井位部署[1-3]。地震属性参数受多种地质因素的影响，其多解性一直是困扰地质学家的难题，国内外对地震属性进行了长期探讨和优选。目前，地震属性优选方法主要包括专家经验法、数学理论法、正演模拟确定法等，取得了行之有效的研究成果[4]。但是，单一的地震属性很难全面反映储层特征，一种地质因素往往在不同的地震属性中都有反映。因此，在了解各类地震属性意义的基础上，可通过数学变换定量优选地震组合参数来降低单一地震属性的多解性，实现对储层性质的高精度预测[5-9]。传统的有利储层预测方法，主要有基于地理信息系统(GIS)的多层次模糊数学法、加权平均法以及综合突变理论等[10-14]，这些方法在勘探阶段的煤储层评价中起到了重要作用，但对区块尺度内开发甜点区的适用性不足。本文基于沁水盆地南部郑庄区块的地质-地球物理勘探资料，通过地震多属性组合变换，建立了研究区主地质参数模型以及基于地震属性组合的煤层气甜点区的评价方法，实现了甜点区有利储层预测。

1 地质背景

郑庄区块位于山西沁水盆地南部，地表多为丘陵山地，煤层气勘查面积982.76 km2。二维地震全区覆盖，三维地震覆盖面积约350 km2。其中，三维地震资料主频为25 Hz，频带宽70 Hz，地震资料质量高，满足地震属性开发区优选等研究的需求。本文利用了三维地震数据体和三维地震解释成果、20余口评价井的煤层含气量和生产数据以及8口试井的渗透率资料。郑庄区块东部和南部以寺头断层为界，北部至沁水盆地复向斜轴部；地层平缓，平均倾角约4°，为近NW—NWW向呈马蹄形倾斜的单斜构造。地震识别断层160多条，陷落柱20余个，以及一系列NE—SW走向的褶皱构造。其中，断层发育规模相对较小，主要以高角度的正断层为主，规模较大的断层仅在东南部后城腰和寺头两条区域性大断层附近发育(图1)。下二叠统山西组3#煤层为区内煤层气开发的主要目的层，平均厚度5.5 m，其镜质体反射率为2.5%～4.0%，属于无烟煤[15-18]。

表1 地震属性及其地质含义(据侯伯刚等[21]、赵争光等[22])

2 基于地震属性的煤储层主地质参数模型

2.1 关键地震属性的提取

地震属性是从地震资料中提取出能够反映储层特征的参数，在不同的工区、不同的储层敏感度是不同的。针对具体工区，应选择与储层参数相关性最强、最具代表性和敏感度最高的地震属性或地震属性组合。地震属性优选就是从众多属性中选出与预测的地质参数相关性最强的地震属性或地震属性组合[19-20]。

各类地震属性地质含义如表1。其中，频率类属性主要是通过傅立叶谱和功率谱分析的相关特征，能够反映地层厚度、岩性以及含气性特征。振幅类属性通过记录能量、最大振幅等动力学特征，可以反映地层厚度、孔隙率以及流体成分变化等。曲率类属性通过获得曲线偏移特征，能够反映地层构造变形和弯曲程度，分析构造应力场和预测储层天然裂缝[21-22]。

煤层气开发甜点区既是煤层气高富集区，又是煤储层高渗区。影响煤层气富集和储层渗透性的因素较多，煤层厚度是煤层气藏形成的基本条件，含气量是煤层气富集的重要表征，渗透率是煤层气得以产出的关键保障[23]。因此，通过对这些地震属性的提取和优选，可以建立区块尺度内煤层气开发甜点区预测的主参数地质模型。

在郑庄地区三维地震覆盖范围内，以3#煤层顶、底板做为时窗边界，提取了18种地震属性。其中，振幅类属性9种，频(能)谱统计类7种，曲率类4种。为了保证优选的准确性，选取了受断层影响较小的、地震属性值正常的15口井的煤层有效厚度、含气量和8口试井的渗透率实测数据，建立已知地质参数与单一地震属性的关系，获得与之对应的相关系数。如表2所示，当单一地震属性与地质参数最低相关性要求为相关系数0.5时，与煤层厚度关联性较好的地震属性有最大绝对值振幅、总绝对值振幅和总能量，与煤层含气量相关性强的地震属性有瞬时频率斜率、平均瞬时相位和平均瞬时频率，与煤层渗透率相关性强的地震属性有最大曲率、最小曲率、中值曲率和弯曲度。

表2 单一地震属性与主地质参数相关系数

Table 2 Correlations among the single seismic attribute and the key geological parameter

属性有效厚度含气量渗透率最大绝对值振幅065001780132最大峰值振幅016701350113最大谷值振幅020302020210平均绝对值振幅001100210182平均波峰振幅018500930014平均波谷振幅021200150050总绝对值振幅051800770072瞬时频率斜率001206550230均方根振幅013201430121总能量074700750059平均能量041301110231平均瞬时频率027206130016平均瞬时相位000305320035反射强度斜率000801800024最大曲率000201250876最小曲率000501020534平均曲率001001550566弯曲度000901480734

2.2 煤储层主地质参数模型

2.2.1 煤层有效厚度模型

图2 单一地震属性与煤层有效厚度关系Fig.2 Relationship of the single seismic attribute vs. effective thickness of coalbeds

优选出与煤层有效厚度呈正相关关系的单一地震属性(图2)。其中，总能量属性S12与煤层厚度相关性最高，最大绝对值振幅属性S11次之，总绝对值振幅属性S13最低。总能量是时窗内振幅谱的平方和，总绝对值振幅是时窗内所有绝对值振幅的总和，最大绝对值振幅是时窗内振幅的极大值，它们与地层的反射系数和波阻抗有密切关系，通过识别反射层内的振幅异常，可以有效识别厚度、岩性以及含气性特征[24-25]。

根据上述方法，获得煤层有效厚度与三种地震属性的4种组合关系模型(表3)。其中，最大绝对值振幅和总能量振幅属性组合与煤层有效厚度的相关性最高，误差验证为13.9%，在各种属性组合中最低。基于这两种地震属性，建立了预测煤层有效厚度的地震属性组合模型：

表3 煤层有效厚度模型及误差验证

Table 3 Evaluation models of coalbeds’ effective thickness and error analyses

地震属性参数模型相关系数误差/%S11、S12Y=33×10-5S11+16×10-10S12+4530802139S12、S13Y=18×10-10S12+33×10-6S13+4860634198S11、S13Y=39×10-5S11+35×10-6S13+4280721168S11、S12、S13Y=24×10-10S11+12×10-5S12+22×10-6S13+4560654208

注：S11代表最大绝对值振幅属性；S12代表总能量属性；S13代表总绝对值振幅属性。

Y1=3.3×10-5S11+1.6×10-10S12+4.53

(1)

2.2.2 煤层含气量模型

优选出与煤层含气量呈线性关系的单一地震属性(图3)。其中，瞬时频率斜率S21与煤层含气量相关性最好，平均瞬时频率S22次之，平均瞬时相位S23最差。瞬时频率斜率为瞬时频率的导数值，表征瞬时频率的变化过程，检测时窗内的频率吸收效应变化情况。瞬时频率斜率对储层流体成分的变化和断裂系统变化非常敏感，用于岩层含气性分析。平均瞬时频率是以时间为函数的瞬时相位的变化率，是对相位地震道斜率的估算。在一定环境下，被气体饱和的岩层可以削弱地震高频，引发频率异常。平均瞬时频率通过检测振幅吸收异常，可以追踪由于含气饱和度、断裂、岩性或地层变化引起的相关的频率吸收特征变化。平均瞬时相位为时窗内总瞬时相位和的平均值，可以识别调谐效应引起的振幅异常，并且由于相位的横向变化与岩层中的流体成分变化相关，可以有效检测油气的分布特征[24]。

图3 单一地震属性与煤层含气量关系Fig.3 Relationship of the single seismic attribute vs. gas content

煤层含气量与上述3种地震属性组合成4种模型(表4)。其中，瞬时频率斜率和平均瞬时频率属性组合与煤层含气量的相关性最高，误差验证结果最低。基于这一地震属性，确立了预测煤层含气量的地震属性模型：

Y2=2.61S21+0.6S22-14.47

(2)

2.2.3 煤层渗透率模型

图4 单一地震属性与煤层渗透率关系(1 mD=1×10-3 μm2)Fig.4 Relationship of the single seismic attribute vs. CBM reservoir permeability

4种单一地震属性与煤层试井渗透率的关系如图4。其中，最大主曲率S31与煤层渗透率的相关性最高，弯曲度S32次之，平均曲率相关系数和最小曲率S34属性相关系数最低。最大主曲率是在所有法线中绝对值最大的曲率，是对界面上每一点最大弯曲度的测量。平均曲率为任意法线两个相互垂直曲率的平均值。弯曲度与层面形态无关，其值用来度量层面内曲率总量。曲率反映地层受构造应力挤压层面的弯曲程度，一般曲率越大，张应力越强，裂缝越发育[22,26]。

上述4种地震属性与煤层渗透率构成10种组合关系(表5)。其中，最大主曲率和弯曲度与煤层渗透率的相关性最高，验证误差最低，可将最大主曲率S31作为预测的主参数之一。此外，在4种属性中，仅最小主曲率S34与渗透率相关关系的连续性最好，可作为另一主要预测参数。为此，建立了煤层渗透率预测模型：

Y3= 450162S312-225.6S31+167773S342+

100.1S34+0.062

(3)

表4 煤层含气量模型及误差验证

Table 4 Coalbeds’ gas content models and their error analyses

地震属性参数模型相关系数误差/%S21、S22Y=261S21+06S22-14470672178S22、S23Y=067S22+026S23-6170573215S21、S23Y=276S21+025S23+13050602201S21、S22、S23Y=181S21+042S22+017S23-0960613193

注：S21代表瞬时频率斜率属性；S22平均瞬时频率属性；S23代表平均瞬时相位属性。

表5 煤层渗透率模型及误差验证

Table5Coalbeds’permeabilitymodelsandtheirerroranalyses

地震属性参数模型相关系数误差/%S31、S32Y=392083S312-1965S31+409046S322-2466S32+0076084399S31、S34Y=450162S312-2256S31+167773S342+1001S34+00620725172S32、S34Y=515753S322-325S32+184322S342+1107S34+00830651193S31、S32、S33Y=290433S312-1456S31+302334S322-1905S32+26000S332+776S33+00640705165S32、S33、S34Y=355691S322-2242S32+31000S332+925S33+127276S342+764S34+00650622194S31、S33Y=442912S312-2219S31+39000S332+454S33+00430732168S32、S33Y=497961S322-3138S32+44001S332+1313S33+00640676182S33、S34Y=51000S332+1522S33+215042S342+1292S34+00450577224S31、S32、S34Y=297698S312-1456S31+302337S322-1905S32+109715S342+659S34+00730713164S31、S32、S33、S34Y=232344S312-1164S31+240092S322-1513S32+21000S332+627S33+87772S342+527S34+00630653182

注：S31代表最大主曲率属性；S32代表弯曲度属性；S33代表平均曲率属性；S34代表最小主曲率属性。

3 郑庄区块煤层气开发甜点区优选

3.1 评价值函数模型

根据评价区面积大小和预测精度要求，将郑庄三维地震覆盖区划分为72个矩形评价单元(图5)。基于所建立的地质参数模型，计算得到各评价单元煤层厚度、含气量和渗透率的地震属性值。将各单元的评价结果归一化处理，考虑不同参数地质意义应具有的不同权重系数，建立了如下评价值函数模型：

(4)

3.2 参数权重系数

采用适用于地震属性评价煤层气有利区的动态权重系数中值法，每一个预测点在权重系数动态变化过程中获得的评价值，都在最低值和最高值之间变动。从统计学角度，若最低评价值或最高评价值与实际情况相符的概率为p，那么中值评价值与实际情况相符的概率约为2p(图6)。

假设将最小评价值与最大评价值区间平均分为10段，每段预测准确发生的概率相等，那么最小评价值或者最大评价值预测准确的步长为5.5，通过中值评价值预测准确的步长为3。以最小评价值为例，假设最小评价值到第一段发生的步长为1K，到第二段为2K，依次到第10段分别分3K，4K，…，10K。据此，步长总和为55K，平均步长为5.5K。同理，中值评价值计算获得的步长总和为15K，平均步长为3K。

图5 郑庄地区三维地震覆盖范围及网格化处理Fig.5 3D seismic area in Zhengzhuang field(subdivided by 2 km×2 km gridding)

图6 评价值接近实际情况程度Fig.6 Accessibility between the valuation result and the actual value

设置评价区各类地质参数权重系数变化步长为0.1。统计煤层厚度、含气量和渗透率3个地质参数的36种权重系数组合，计算每种组合中值评价值出现的频率(表6)。根据计算结果，选取中值评价值出现频率最高的权重系数组合，即ρ1=ρ2=0.4，ρ3=0.2，得到研究区甜点评价值函数：

U=2.4×10-6S11+1.2×10-11S12+0.05S21+0.01S22+3104565S312-501S31+1157055S342+680S34+0.426

(5)

3.3 评价结果

通过上述方法，获得综合评价结果如图7。郑庄区块煤层气开发甜点区优选的评价值范围在2～6之间。区块北部评价值 >3.2；东北部以及西南部局部区域评价值介于3.2～3.6之间；区块中部以及南部等区域评价值一般 <3.2。郑庄区块煤层含气量以及产能主要受构造作用影响，特别是靠近南部寺头断层、后城腰断层以及东北部、西北部中等规模断层，对含气量和产能的影响更为明显[27]。研究区北部煤层气直井产能0～2 800 m3/d不等。在北部、东北部等评价高值区，产能一般大于1 200 m3/d。但在评价高值区内，也存在多口产量较低井，例如49井、25井、35井等。这主要是由于这些井打在了断层或邻近断层的位置上，断层造成产能突变、地震数据采集异常等问题，对评价结果有一定影响。

表6 中值评价值出现频率

注：ρ1为煤层厚度权重；ρ2为煤层含气量权重。

图7 郑庄地区煤层气井产能与评价值关系Fig.7 CBM production capability of wells and evaluation results of Zhengzhuang field

将评价结果与评价井产能验证相结合，将郑庄区块3#煤层开发区划分为三类：最有利甜点区、次有利甜点区和不利区(表7)。其中，综合评价值大于3.6的区域为3#煤层最有利开发甜点区，位于北部59—60—57—55井区附近，总体面积约16.4 km2，煤层厚度大、含气量高，单井平均产气量约2 300 m3/d，符合率75%。次有利甜点区综合评价值介于3.2～3.6之间，位于东北部中等规模断层发育、煤层厚度大的53—62—49—45井区，面积约76 km2，单井平均产气量约1 200～2 300 m3/d，符合率67%。不利区综合评价值在3.2以下，主要位于中部和南部地区，单井平均产能1 200 m3/d，符合率62%。

表7 开发区评价结果

4 结 论

(1)在郑庄区块内，最大绝对值振幅、总绝对值振幅和总能量属性通过记录能量、振幅等动力学特征，可以较好地预测煤层厚度；瞬时频率斜率、平均瞬时相位和平均瞬时频率通过检测频率吸收效应变化，可以有效地反映煤层含气性特征。曲率类属性表征岩层弯曲程度，可以反映煤层渗透率特征。

(2)通过地震属性多组合变换的方法，有效降低了地震属性的多解性，建立了郑庄地区主地质参数模型。应用动态权重系数中值法，确定了郑庄地区煤层厚度、含气量和渗透率在有利开发区块优选中的权重系数，并建立了有利区评价值函数。

(3)郑庄地区3#煤层最有利开发甜点区位于北部煤层厚度大、含气量高的59—60—57—55井区，产气量一般 >2 300 m3/d；次有利开发甜点区块位于东北部中等规模断层发育、煤层厚度大的53—62—49—45井区，产气量介于1 200～2 300 m3/d之间。

[1] 王霞, 汪关妹, 刘东琴, 等. 地震体属性分析技术及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2012, 47(1): 49-50.

[2] 魏艳, 尹成, 丁峰， 等. 地震多属性综合分析的应用研究[J]. 石油物探, 2007, 46(1): 42-47.

[3] 李磊, 王小刚, 曹冰, 等. 东海陆架沙脊三维地震地貌学、演化及成因 [J]. 现代地质, 2013, 27(4): 783-790.

[4] 鲍祥, 尹成, 赵伟，等. 储层预测的地震属性优选技术研究[J]. 石油勘探, 2006, 45(1): 28-33.

[5] 李在光, 杨占龙, 刘俊田，等. 多属性综合方法预测含油气性及其效果[J]. 天然气地球科学, 2006, 17(5): 727-730.

[6] 李艳芳, 程建远, 王成. 基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测[J]. 煤田地质与勘探, 2012, 40(6): 75-78.

[7] 唐耀华, 张向君, 高静怀. 基于地震属性优选与支持向量机的油气预测方法[J]. 煤田地质与勘探, 2009, 44(1): 75-80.

[8] 赖维成, 宋章强, 周心怀, 等. 地质-地震储层预测技术及其在渤海海域的应用[J]. 现代地质, 2009, 23(5): 933-939.

[9] 居春荣. 地震属技术在岩性油藏滚动开发中的应用——以江苏墩塘地区为例[J]. 现代地质, 2004, 18(2): 244-248.

[10] 姚艳斌, 刘大猛, 汤达祯, 等. 平顶山煤田煤储层物性特征与煤层气有利区预测[J]. 地球科学, 2007, 32(2): 285-290.

[11] YAO Yanbin, LIU Dameng, TANG Dazhen, et al. A comprehensive model for evaluating coalbed methane reservoirs in China[J]. Acta Geologica Sinica, 2008, 82(6): 1253-1270.

[12] 李贵中, 白建梅, 习铁宏, 等. GIS支持下的煤层气目标区模糊综合评价模型[J]. 现代地质, 2008, 22(1): 103-107.

[13] 康园园, 邵先杰, 石磊, 等. 煤层气开发目标去精选体系与方法研究[J]. 岩性油气藏, 2011, 23(1): 62-66.

[14] 陈茂谦, 师俊峰, 金娟. 突变评价法在煤层气评价和选区中的应用[J]. 石油钻探技术, 2009, 37(2): 74-77.

[15] 赵贤正, 桑树勋, 张建国, 等. 沁南煤层气开发区块煤储层特征分析及意义[J]. 中国煤层气, 2011, 8(2): 3-7.

[16] 李梦溪, 张建国, 胡秋嘉， 等. 沁水盆地郑庄区块勘探现状及试采效果分析[J]. 中国煤层气, 2010, 7(6): 5-9.

[17] 王怀猛, 朱炎铭, 李伍, 等. 沁水盆地郑庄区块构造演化与煤层气成藏[J]. 中国矿业大学学报, 2012, 41(3): 425-431.

[18] 冀涛, 杨德义. 沁水盆地煤与煤层气地质条件[J]. 中国煤田地质, 2007, 19(5): 28-30.

[19] CHEN Quincy, SIDNEY Steve.Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring[J]. The Leading Edge, 1997, 16(5): 445-456.

[20] 吴俊, 于兴河, 李胜利, 等. 地震多属性变化法及其在孔隙度预测中的应用——以束鹿凹陷西斜坡台家庄区块为例[J]. 石油物探, 2011, 50(4): 393-396.

[21] 侯伯刚, 杨池银, 武站国, 等. 地震属性及其在储层预测中的影响[J]. 石油地球物理勘探, 2004, 39(5): 533-558.

[22] 赵争光, 杨瑞召, 张凯淞, 等. 基于最大主曲率的煤储层渗透性预测[J]. 煤田地质与勘探, 2014, 42(2): 39-44.

[23] 李俊乾, 刘大猛, 姚艳斌, 等. 基于主地质参数的煤层气有利开发区优选及应用[J]. 现代地质, 2014, 28(3): 653-658.

[24] IVAN DINMITRI Marroquin. Seismic attribute-based characterization of coalbed methane reservoirs: An example from the Fruitland formation, san Juan basin, New Mexico[J]. AAPG Bulletin, 2004, 88(11): 1603-1621.

[25] 孟召平, 郭彦省, 王赟, 等. 基于地震属性的煤层厚度预测模型及其应用[J]. 地球物理学报, 2006, 49(2): 512-517.

[26] 李志勇, 曾佐勋, 罗文强. 褶皱构造的曲率分析及其裂缝估算——以江汉盆地王场褶皱为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2004, 34(4): 517-521.

[27] YAO Yanbin, LIU Dameng, WANG Hui. Structural compartmentalization and coalbed methane accumulation mechanism in the Zhengzhuang field, Southern Qinshui Basin[J]. AAPG Bulletin,under reviewing.

Analysis of Key Geological Parameters of Zhengzhuang Coalbed Methane Reservoir and Forecast of Sweet Spots: Investigated by Multiple Seismic Attributes

YANG Yinhui1,YAO Yanbin2, WANG Hui2, CHEN Longwei1

(1.Huabei Oilfield Company, PetroChina，Renqiu,Hebei 062552，China;2.National Engineering Research Center Laboratory of Coal Reservoir,SchoolofEnergyResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

Seismic attribute is related to several geological factors, and thus any one attribute is hard to represent the complex and comprehensive geological characteristics of coalbed methane (CBM) reservoir. The key for selecting the sweet spot of CBM exploration by using seismic attributes is to find an accurate explanation of the seismic attribute characteristics, and to decide the main geological parameters of CBM reservoir. In the study area, the coal thickness, gas content, and permeability have high correlations with seismic attributes of amplitudes, frequencies and curvatures, respectively. Based on these correlations and a transformation of multi-seismic attributes, this paper provides a forecast model for the main geological parameters of CBM reservoir. Then, a dynamic weight coefficient median method is used to determine the weightings of the key geological parameters that are related to the highest frequency of median evaluation value. Finally, the sweet spots of CBM production are forecasted by using the equations of evaluation values. The evaluation results of Zhengzhuang field show that the most favorable spot is located in the 59-60-57-55 well block in the northern part, and the secondary favorable spot is around the 53-62-49-45 well block in the northeastern part.

seismic attribute; dynamic weight coefficient; median method; coalbed methane; geological parameter; sweet spot

2016-04-16；改回日期：2016-09-05；责任编辑：潘令枝。

国家自然科学基金项目(41472137)；中国石油天然气股份有限公司重大科技专项(2013E-2205)；山西省煤基重点科技攻关项目(MQ201-01)。

杨延辉，男，高级工程师，1969年出生，能源地质工程专业，主要从事煤层气勘探开发研究与生产管理工作。

Email: yjy_yyh@petrochina.com.cn。

P618.1；TE132.2

A

1000-8527(2016)06-1390-09