桑托斯盆地A区块碳酸盐岩及火成岩地震预测*

史瑞其 张世鑫 侯 波 贾怀存

(中国海洋石油国际有限公司 北京 100028)

A区块位于南美洲桑托斯盆地超深水区(水深>1 800 m)，目的层为盐下裂谷期的湖相碳酸盐岩，地震储层预测是降低勘探风险的主要手段。但该区碳酸盐岩较致密、刚性大、非均质性强[1-5]，增加了预测难度。生产上常用的碳酸盐岩储层预测方法主要有两类：一类是利用地震相对信息，如地震属性[6-9];另一类是融入了低频信息，通过绝对阻抗反演获得弹性参数进行预测[10-12]。该区碳酸盐岩为孔隙类且属于巨厚型储层，并与火成岩伴生发育，两种岩石叠后地震响应特征类似，依靠地震属性、叠后反演等手段难以保证预测可靠性。同时，湖相碳酸盐岩属于生物灰岩，而生物礁、火山的空间展布不存在典型可参考的几何特征，往往需要借助井控、地质解释等主观手段进行干预，降低了地震预测的客观性。

本文针对上述难点，利用全波形反演速度提供的低频信息建立了可靠的初始弹性参数模型，并结合宽频地震进行叠前反演；利用贝叶斯分类方法，基于反演获取的纵波阻抗、横波阻抗体对岩性进行定量预测。

1 工区概况

A区块在盐下地层发育一大型背斜圈闭，古构造恢复研究认为圈闭范围内基本属于生物礁发育的古构造高区(图1)。目的层发育两套碳酸盐岩：裂陷期的Itapema组礁叠层石灰岩和拗陷期的Barra Velha组贝壳灰岩。同时，沉积地层也被火山活动复杂化：早期碳酸盐岩沉积受到火山喷发影响，而晚期沉积过程中火山侵入较多。

图1 桑托斯盆地A区块地质背景

2 碳酸盐岩及火成岩定量预测

2.1 岩石物理特征

根据区域地质背景和钻井揭示，目的层主要岩性为碳酸盐岩和火成岩[13]。其中碳酸盐岩包括藻叠层石灰岩、贝壳灰岩、粒泥灰岩等；火成岩包括侵入相的辉绿岩、辉长岩等以及喷发相的玄武岩；另夹杂少量泥岩和粉砂岩等碎屑岩。由于贝壳灰岩和藻叠层石灰岩均以原生孔隙为主，且孔隙度较高的灰岩也具有高渗透率，因此将孔隙度作为主要储层评价指标[14]。为提高地质岩性与地震预测的相关性，按照弹性参数和孔隙度重新定义了4种地震岩相(图2a)：孔隙碳酸盐岩相(孔隙度≥5%，5%为测井解释的门槛值)、致密碳酸盐岩相(孔隙度<5%)、喷发火成岩相以及侵入火成岩相。观察纵波阻抗-横波阻抗交会图，除侵入火成岩外，其他岩相之间均存在一些重叠。图2b显示，不同弹性参数在岩相区分度上存在差异：纵波阻抗对孔隙碳酸盐岩区分能力较高，而横波阻抗对致密碳酸盐岩和喷发火成岩的区分度要优于前者。因此为实现岩性预测，使用叠前同步反演[15]来获取纵波阻抗、横波阻抗两个地震弹性参数。

图2 碳酸盐岩与火成岩的岩石物理特征

2.2 基于FWI速度与宽频地震反演

本章节主要对地震反演展开论述，主要包括对地震资料基础的描述、初始模型的建立、对反演结果的分析。其中针对横向非均质程度较高的碳酸盐岩-火成岩地层的初始模型是地震反演流程中的关键步骤。

2.2.1FWI与宽频地震数据

该区碳酸盐岩与火成岩多呈“块状”特征，横向变化剧烈，且储层为巨厚型(多大于300 m)，因此获取准确的低频趋势非常关键。从地震速度获取绝对阻抗反演所需的极低频信息是常用手段，而工区旧地震处理中采用了层析成像(tomography)进行速度建模，速度趋势粗糙。为做出改善，在重处理中采用了全波形反演(full waveform inversion，FWI)进行速度建模，并使用了基于鬼波压制的宽频处理技术[16]。重处理数据对盐岩形态、盐下地层的刻画都更精确，对比可见(图3)：tomography结果的人工拾取痕迹明显，且地层近似常速，复杂地质体信息不足；而FWI结果具有更多细节，体现出了岩浆侵入、火山喷发以及生物礁发育造成的速度异常区。

图3 重处理前后剖面对比

重处理前，速度与地震之间存在较大的频带空缺(图4)，约2～8 Hz信息都需要井补全；经重处理后，速度频带借助FWI得到了扩展(2～3 Hz部分)，而宽频地震中3～8 Hz成分得到明显提升，这使得速度与地震之间的频带隔阂大幅缩小，因此低频信息更多来自于地震数据驱动，而非井控干预。选取几口地震重处理之后的完钻井可见(图5)：tomography速度缺失细节，与测井速度存在明显差异；而FWI速度具有更高的纵向分辨率，与测井速度趋势吻合度更高。

2.2.2初始模型建立

由于FWI与测井速度趋势依然存在差异，这里需要联合已知井作为硬约束控制点，进行协克里金插值[17]，建立初始模型如下：

(1)

图4 地震重处理前后频谱对比

图5 地震速度与测井声波速度对比

图6可见，盲井上反演结果与测井吻合度较高。而初始模型只提供了平滑的低频趋势，说明反演细节来自于地震，因此计算结果具有较高的数据驱动性。

2.2.3地震反演结果分析

图7为重处理前后地震反演的纵波阻抗，图中钻井均为校验井。可见基于tomography速度建立初始模型得到的反演结果并不理想，尤其右侧没有成功预测出高阻抗区；而重处理后使用FWI速度建立初始模型，反演结果与钻井吻合度明显提升，剖面上高速、高阻抗区为后钻井证实的火山发育带，另外由于采用了宽频地震，反演结果细节也得到提升，例如钻井未揭示的深部地层很可能并非整套火山基底，而是被火山活动复杂化的沉积地层。

图6 反演结果盲井检验

图7 重处理前后数据反演结果对比

图8为一条连井剖面，结合井上钻遇岩性可见：中井在盐底附近钻遇侵入火成岩，而左井在盐底附近未钻遇，这说明侵入火成岩在某处截止，从地震和纵波阻抗上很难直接识别出该边界，但在横波阻抗上可以识别到侵入火成岩边界；中、右井底部均钻遇喷发火成岩，表明深层存在火山，观察箭头2和3，喷发火成岩的“块体”特征在纵波阻抗上不及横波阻抗明显，说明在某些岩性的分辨上横波阻抗更具优势。

2.3 碳酸盐岩和火成岩的贝叶斯岩相分类

在获得可靠的纵、横波阻抗反演数据后，这里引入贝叶斯分类方法进行岩相判别，该方法基于概率密度函数(probability density function，PDF)得到各个岩相的最大后验概率，以降低因不同岩相的数据区间存在重叠所带来的判别多解性[19]。基本原理为：在N类岩相中，第i类岩相的ci判别概率为

(2)

(3)

式(3)中：n为样点数；h为平滑参数；K为岩相分布的核函数；d(x,Xi)为x与弹性参数样点值Xi的距离。

图8 某过井剖面反演结果

首先选取工区内2口勘探初期钻遇岩性比较完整的钻井(图9)。基于纵波阻抗-横波阻抗交会平面上分布的概率等值线建立核函数得到PDF，利用贝叶斯判别获得各岩相发育概率，进而得到最大概率岩相的预测结果。

通过混淆矩阵对岩相分类结果进行质控(表1)：矩阵对角线上的值反映了该岩相的分类正确率，对角线以外则表示两种岩相之间的误分率。目的层4种主力岩相中，孔隙碳酸盐岩和侵入火成岩的判别正确率分别在70%和80%以上，而致密碳酸盐岩和喷发火成岩在交会图上的重叠程度较高，判别正确率有所下降，为60%左右。而粉砂岩和泥岩为目的层次要岩相(表1中灰色部分)，缺乏足够统计样点造成准确率偏低。

将训练结果用于纵、横波阻抗反演体，可得到最大概率相和各个岩相的概率体，并绘制相应地层切片揭示有利储层分布区和火成岩风险区(图10)。观察盲井上的岩相预测结果可见(图11)，预测结果与实钻整体上对应较好，对致密碳酸盐岩和喷发火成岩的分辨效果有所下降，这与前述分析相符。另外，目的层主频约为10 Hz，碳酸盐岩和火成岩地层的地震波速度多大于5 000 m/s，因此对厚度低于20 m的薄层分辨力不足，这属于地震资料本身的局限；而泥岩和粉砂岩在目的层钻井揭示很少，其预测准确性并非关注重点。

图9 基于2口训练井构建的岩相核函数平面图

岩性预测结果指导了区块内后续布井，并得到了实钻验证(图12)： 从最大概率岩相剖面可见与实钻井揭示吻合较好。A井、B井的测井解释结果都为大套孔隙碳酸盐岩，地震预测与此相符；C井在盐底附近钻遇侵入火成岩、D井底部钻遇喷发火成岩，均与地震预测吻合，也证实了火成岩的预测效果。

表1 贝叶斯岩相分类的混淆矩阵 Table 1 Confusion matrix of Bayesian classification on lithofacies %

图10 碳酸盐岩储层及火成岩平面分布

注：左道为井上粗化结果，右道为地震预测结果

图12 岩性预测结果与实钻结果对比

3 结论

本文利用碳酸盐岩和火成岩在不同弹性参数上辨别能力的差异，基于FWI速度和宽频地震数据开展叠前反演获得相对可靠的弹性参数体，并利用贝叶斯分类方法得到岩相概率分布，实现了岩性的定量预测。实际效果表明，FWI技术的应用为这种横向变化剧烈、巨厚岩性地层的绝对阻抗反演提供了可靠的极低频约束，同时宽频地震数据上也具有更多低频信息，大大降低了井控干预，使得预测结果更为客观。通过本实例中FWI和宽频技术在实际生产中的成功应用，也揭示了地震解释、储层预测更多应当是基于地震数据驱动而非井控、地质认识等主观干预，而FWI技术已在海外多个复杂探区得到成功应用并逐渐成为标准处理流程，这也就要求我们今后要更加重视地震采集处理技术的发展应用。