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オルドス盆地のタイトガス貯留層における間隙流体による地震予測方法(その1)

2018年 2月28日

楊 華: 中国石油天然ガス集団公司教授級シニアエンジニア

博士。石油地質総合研究および石油・ガス探査開発管理業務に従事。

王 大興: 低浸透性油ガス田探査開発国家工程実験室、中国石油長慶油田公司探査開発研究院教授級シニアエンジニア

博士。石油の地球物理学的手法による研究および地震による貯留層の予測研究に従事。

張 盟勃: 低浸透性油ガス田探査開発国家工程実験室、中国石油長慶油田公司探査開発研究院

王 永剛: 中国石油長慶油田公司探査開発研究院

劉 力輝: 成都理工大学

張 盟黎: 中国石油長慶油田公司探査開発研究院

概要:

 オルドス盆地における上部古生界の下部二畳系の石盒子層の8段の高密度貯留層における岩石に対する物理学的分析の結果に基づき、体積弾性率の間隙流体に対する感度が高いという特徴を考慮し、高密度貯留層の岩相制御下における圧縮係数を利用した流体性質の検査方法を発表した。この方法では、まずは岩相識別を行い、重合前地震波逆解析による縦横波交差技術により高密度砂岩相の分布を計算し、次に岩相制御下(泥質含有量による影響を排除)において安定的重合が可能な波動インピーダンスと速度を利用して圧縮係数を計算し、最終的にガス・水層における圧縮係数の差を利用して貯留槽における間隙流体の性質を判定する。蘇里格の高密度ガス田における探査・開発の経験から、圧縮係数を応用した間隙流体の性質の判定方法は効率的で、ガス・水層の分布を効果的に予測できることがわかった(図9、表2、参考文献19)。

キーワード:オルドス盆地、下部二畳系の石盒子層、高密度貯留層、弾性パラメータ、圧縮係数、間隙流体の予測

はじめに

 オルドス盆地の高密度貯留層は周辺岩石との波動インピーダンスの差が小さく、ガス層の厚さが一般的に薄いため一般的に地震予測の難度が高く、地球物理学的パラメータのみ、特に重合後パラメータでは貯留槽の予測は不可能であった。地球物理学的理論や技術の発展により、超音波や波動学の段階から弾性と粘弾性理論の段階を経て、岩石の力学的異方性理論の段階へと進展したため、これに応じて貯留層の予測における地球物理学的パラメータも地震重合後の「三瞬」(瞬間振幅、瞬間振動数、瞬間位相)属性や波速、波動インピーダンスから、重合前逆解析によるポアソン比、ラメ係数、粘性係数、減衰係数(Q値)、弾性インピーダンスや弾性係数等の弾性パラメータ、ならびに圧縮係数、脆性指数、両方向への応力差、圧縮強度等の岩石力学的パラメータへと移行した[1-2]。近年、在来型石油・天然ガス資源の発見が徐々に減少しているため、非在来型石油・天然ガス資源の探査と開発が必然の選択となっており、なかでも非在来型石油・天然ガス資源のスイートスポットの予測が研究の関心事となっている。中国の非在来型貯留層におけるスイートスポットエリアの評価研究におけるスイートスポットには、地質スイートスポットとエンジニアリングにおけるスイートスポットが含まれる。地質スイートスポットとは根源岩、貯留層とクラック等の総合評価に着目したものであり、エンジニアリングにおけるスイートスポットとは岩石の加圧性や地核の応力、力学的異方性に対する総合評価に着目している[1]。高密度貯留層における岩石力学的特徴は、そのエリア予測や横井戸におけるスイートスポットのターゲット予測に重大な意味を持つため、岩石力学的パラメータが高密度貯留層の予測において鍵となっている。

 多孔質弾性体理論に基づけば[2]、3つの弾性率モジュール(体積弾性率、剛性率、弾性係数)とポアソン比等は貯留層研究における重要な弾性パラメータであり、これらパラメータのうち間隙流体の体積弾性率は貯留層、特にガス層に対して高い感度を持つ。貯留層の地質構造が一定(たとえば、すべてが砂岩で成り立っている等)の場合は、体積弾性率は主に間隙流体の体積弾性率により影響を受けるため、貯留層の体積弾性率を応用したガスと水の識別も相対的に有効である。貯留層の体積弾性率の逆数は、貯留層の圧縮係数(以下、圧縮係数という)であり、間隙流体の気体と液体の両相の差を反映しうるため、貯留層の流体特性を評価する重要な指標である[3]。かつて、圧縮係数の予測は主に物理検層による岩石の物理学的分析と双極子縦横波による物理検層データによる計算を応用していたが、その正確性は地震密度の逆解析の安定性と精度により大きな影響を受けた。このため、地震の重合前データを利用した圧縮係数の予測に関する研究および応用は、今なお模索段階にある。

 オルドス盆地における上部古生界の下部二畳系の石盒子層は河流-三角州相の堆積が主で、水中分流路と網状流路微相が発達し、砂岩岩体が緻密で、ガス層が薄く、典型的なタイトサンドガスである[3-4]。本稿はオルドス盆地の蘇里格ガス田における下部二畳系の石盒子層の8段タイトガス貯留層の岩石力学的特徴および地震予測方法を模索し、複数の地震波データまたはクオリティの高い縦波の重合前地震データを利用した圧縮係数の制御予測方法を発表した。この方法では、まずは泥質含有量による影響を排除し、次にタイトサンド相の計算プロセスにおいて密度パラメータを計算に直接関与させずに安定的な逆解析による波動インピーダンスと速度パラメータにより圧縮係数を研鑽し、最後に圧縮係数をタイトガス貯留層におけるガスと水の識別に用いることを要求している。

1 圧縮係数による地震予測方法

 流体混合(ガス、水)モデルに基づけば、一般的な状況下における純ガスと純水の体積弾性率差は約2.5GPa[3]である。オルドス盆地の蘇里格ガス田の盒8段(He 8 formation)堆積期における大型網状流路の砂岩岩体堆積は広範囲に分布し、普遍的にガスを含み、貯留層は非均質性が強い。蘇里格ガス田の開発中エリアにおける平均貯蔵存在量は0.44×108 m3/km2、ガス高含有エリア存在量は平均0.88×108 m3/km2、ガス低含有エリア存在量は平均0.28×108 m3/km2[5]で、ガス飽和度の变化が大きい。蘇里格ガス田の盒8段タイトサンド中では、相対的多孔質高浸透性砂岩にガスが含まれ、一部の低浸透性砂岩に含まれるガスと水の区分が明確でなく、毛管水と保有水が主で、残りは少量の原状結合水(原始地層状態下では流動しがたく、フラクチャリングに水が発生)である。また、一部の特に低浸透性砂岩はガスと水の含まれた乾燥砂岩であり、岩性遮断層となっている。43のガス井を対象に例年蓄積した双極子音波物理検層データを改めて処理して補正した結果、物理検層による岩石の物理学的分析により、蘇里格ガス田のタイトサンドに含まれる流体(ガス、水)層の地球物理学的属性の差は総体的に小さく[6]、ガス含有砂岩と水含有砂岩について言えば、その横波速度には基本的に変化がなく、縦波速度の差は100~400 m/sで、縦横波速度比の差は0.1~0.2、ポアソン比の差は0.06~0.10であることがわかった。岩性区分をベースに見ると、「3つの弾性率モジュール」における体積弾性率による流体予測の物理学的意義は明確であり、判定窓も相対的に大きく(表1を参照)、タイトガス含有砂岩の体積弾性率とガス水層砂岩の体積弾性率との差は0.9~2.1 GPaであった。

表1 蘇里格ガス田の上部古生界地層の物理検層および岩石力学的パラメータ統計表
岩性 密度
/(g·cm-3)
縦波速度
/(m·s-1)
 横波速度
/(m·s-1)
縦横波
速度比
ポアソン比 弾性係数
/GPa
剛性率
/GPa
体積弾性率
/Gpa
ガス含有砂岩 2.38~2.55 3 820~4 800 2 450~2 950 1.46~1.82 0.12~0.24 38.7~60.5 14.3~22.2 15.7~29.2
ガス水層砂岩 2.42~2.57 3 910~4 920 2 517~3 003 1.52~1.90 0.18~0.26 41.5~63.2 15.3~22.2 16.6~31.3
乾燥砂岩  2.51~2.72 4 540~5 110 2 720~3 230 1.60~2.00 0.19~0.32 50.8~77.0 18.6~28.4 27.0~33.2
砂質泥岩 2.25~2.66 4 110~4 850 2 230~2 710 1.70~2.10 0.24~0.35 31.0~53.9 11.2~19.5 23.1~36.5
泥岩 2.20~2.60 3 800~4 880 2 050~2 660 1.90~2.20 0.30~0.36 25.7~51.0 9.2~18.4 19.4~37.4
炭層 1.30~1.80 2 200~3 230 1 600~2 320 1.50~1.80 0.25~0.34 8.8~25.8 3.3~9.7 18.5~58.6

 貯留層の孔隙内にガスが充満すると、その縦波エネルギーの減衰は明らかに増加し[6]、ポアソン比が低下し、体積弾性率が顕著に減少することによってその圧縮係数が高まる。なぜなら、ガス層の圧縮係数は、同じ岩性で同じ孔隙率の水層より大きいからである。蘇里格ガス田の盒8段貯留層中のガス飽和度の高い(ガス飽和度が60%を超える)段においては(図1を参照)、圧縮係数はガス飽和度の变化に対して最も敏感である。蘇里格ガス田の西部盒8段における19ガス井の34層ポイントでの統計によれば(図1を参照)、ガス層の圧縮係数は1.68GPa-1を超えるが乾燥層ではほとんどが1.0 GPa-1を下回り、ガス水層のほとんどは両者の間にあった。このため、体積弾性率による分析から出発し、圧縮係数やポアソン比等の岩石力学的パラメータを計算し、縦横波を統合した逆解析と考査技術による解釈は、ガスと水の分布を予測する効果的な方法と言える。

図1

図1 さまざまなタイプの貯留層における圧縮係数と水飽和度との関係

(19ガス井、34層ポイント)

1.1 岩相岩性予測の考え方

 実際の地震データを利用して泥質含有量と弾性パラメータを計算する際は通常、逆解析による縦横波速度(波動インピーダンス)等を用いるが、逆解析の結果には一定の誤差があるため、計算された弾性パラメータにおける誤差が大きくなる可能性が高い。このため、これに対応すべく、岩相制御による岩石力学的パラメータの予測という考え方を提起する。具体的な方法は以下のとおり。①物理検層において、若干の関連物理検層曲線の特徴を統合して岩相を区分し、地層を砂岩、泥岩等のさまざまな岩性に区分する。②座標変換の方法を利用し、ガス井上の岩相曲線に基づいて地震岩相を算出し、ガス井のない地域でも岩性情報を得られるようにする。③岩相制御下において泥質含有量、弾性係数等のパラメータを算出する。たとえば、シェールの泥質含有量は100%であるため、計算の際にシェールを非貯留層の泥岩と定義することができる。このタイプの岩相は公式を使って泥質含有量を算出する必要はなく、100%という数値を直接与えることができる。または、岩相によって異なる公式をあてはめ、異なる公式により岩相の計算パラメータを区分することができる。

1.2 圧縮係数の計算方法

 圧縮係数は岩石の全体的な圧縮可能性を反映しており、体積応力と静水圧の比と定義される。圧縮強度と意義的にはちょうど逆で、その計算には泥質含有量を考慮する必要はない。圧縮係数はまた、体積弾性率の逆数と定義することもできる。

img

 体積弾性率の公式は、以下のとおり。

img

 密度の獲得は、地震重合前データのクオリティと逆解析方法の精度により制約を受け、密度の誤差は大きく、求められる解の安定性も劣る。このため、一般的に波動インピーダンスや速度のように、安定的な逆解析が可能なパラメータにより密度を代替する。公式は以下のとおり。

img

 圧縮係数の計算には泥質含有量を考慮する必要はないとはいえ、これは圧縮強度と同じ性質のパラメータであるので、その岩石物理学的意義を明らかにするためには、岩相制御下において砂岩エリアにおいても計算をする必要がある。具体的なフローは図2のとおり。

図2

図2 圧縮係数の位相配列計算のフロー

1.3 圧縮係数によるガス層の境界条件の識別に関する分析

 蘇里格ガス田の盒8段および山1段貯留層における西区12ガス井の31モニタリングポイント、中区9ガス井の26モニタリングポイントと東区9ガス井の26モニタリングポイントにおける圧縮係数とポアソン比の交差関係に基づき、その貯留層における流体のタイプに関するパラメータ限界値の分析結果を表2に列記する。東区の図での分析を例に見ると(図3を参照)、ガス層の圧縮係数は1.64 GPa-1を超えてポアソン比は0.18未満であり、ガス層以外の圧縮係数は1.64 GPa-1未満でポアソン比は0.18を超え、乾燥層の圧縮係数は1.12GPa-1未満でポアソン比は0.20を超え、水層とガス水層の圧縮係数1.25 GPa-1未満でポアソン比は0.24を超えた。

表2 蘇里格ガス田のさまざまなタイプの貯留層におけるポアソン比、圧縮係数、パラメータ限界値
貯留層の
タイプ
西部  中部 東部
ポアソン比 圧縮係数
/GPa-1
ポアソン比 圧縮係数
/GPa-1
ポアソン比 圧縮係数
/GPa-1
ガス層 <0.16 ≥1.68 <0.19 >1.50 <0.18 ≥1.64
ガス層以外 ≥0.16 <1.68  ≥0.19 <1.50 ≥0.18 <1.64
乾燥層 >0.21 <1.00 >0.21 <1.00 >0.20 <1.12
水層、
ガス水層
>0.23 <1.25     >0.24 <1.25
図3

図3 蘇里格ガス田東区の貯留層における圧縮係数とポアソン比の交差図

(9ガス井の26モニタリングポイント)

1.4 岩相識別方法

 オルドス盆地においては、在来型貯留層か非在来型の高密度貯留層であるかを問わず、堆積相(帯)により岩(性)相が決定され、岩相により物性(相)が決定され、物性(相)により油・ガスの含有性とスイートスポットの分布が決定される。高密度貯留層の物性予測は難度がきわめて高く、特に浸透率が約0.1×10−3 μm2 の貯留層については地震の予測が難しいが、孔隙率と飽和度を総合して描写される高密度貯留層の物性(相)は非貯留層のそれと一定の違いがある。劉力輝ら[7]は、地震において識別可能な物性(相)を地震物相と定義した。それは貯留層の物性と関連性があり、地震弾性パラメータにより識別可能な属性タイプであり、岩石のミクロ構造に基づき、岩性(堆積要因)、物性(圧縮性および岩石形成要因)と地震弾性パラメータの識別性を統合した区分である。文献[7]において地震物相による計算方法が詳述されている。岩相計算は物相計算より簡単で、岩性のみを考慮すれば良く、岩石の物性情報を考慮する必要はない。

1.4.1 物理検層による岩相の区分

 物理検層曲線関連情報を総合し、まずは物理検層データでいくつかのタイプの岩相を説明する。図4中の黄は砂岩相、黒色は泥岩、オイルシェールおよび炭層等であり、いずれも非砂岩相に帰属する。

図4

図4 物理検層による岩相区分のイメージ図

(9ガス井の26モニタリングポイント)

1.4.2 座標変換による地震岩相・岩体の計算

 座標変換技術は、数学的に見れば一種のマッピングである。

img

 公式(4)により、2つのパラメータの線形結合により新たなパラメータを形成することができ、適切な変換角度を摸索することによって、形成された新たなパラメータに、最大の地震物相区分の能力を持たせることができる。現在の座標変換技術は線形結合技術であり、岩性と貯留層の物性情報を同時に合わせ持つ地震情報や、単一の弾性パラメータでは直接かつ正確な描写が難しかった点に対応して提起された技術である。この技術の考え方は、重合前地震波逆解析を行ったガス井のサイスミックトレースから弾性波動インピーダンス曲線、たとえば大小角度の放射線弾性波動インピーダンスを抽出し、一定の角度の回転により新たな座標システムを形成し、この座標システム下で2つの異なる弾性パラメータをもとに線形結合によって1つの新たな複合パラメータを形成し、各種地震岩相・岩体の最良な区分を可能にする。

 図5からわかるように、単一の弾性パラメータでは岩相識別能力に限りがあるため、座標変換により形成された新たな複合パラメータにより、さまざまな岩相・岩体を効果的に区分できる(図6を参照)。座標変換では2つのパラメータの次元の一致が求められるため、大小角度の放射線弾性波動インピーダンス[8-9]または大小角度の縦波波動インピーダンスと横波波動インピーダンスが選択され、実施される。次に、地震岩相の計算に用いられる弾性波動インピーダンス逆解析方法で選択すべき最良のモデルは制約の少ない逆解析方法であり、逆解析により導かれる弾性パラメータに地質体境界を反映する能力を持たせることができる[9-10]。このように要求する目的は、地震岩相・岩体に関する地層の細切れの情報を利用して、平面地震地形や堆積モデルの対比を通じて[10-11]、地震岩相・岩体計算の合理性を検証するためである。

図5

図5 物理検層における大小角度弾性波動インピーダンス交差図

図6

図6 座標変換後の交差図

 新たなパラメータの変換公式に基づき、地震弾性パラメータと変換後の岩相区分における新たな閾値を用い、地震岩相・岩体を算出する(図7を参照)。

図7

図7 蘇里格ガス田の地震重合前逆解析縦波波動インピーダンス(a)、横波波動インピーダンス(b)、ポアソン比(c)、岩相(d)および圧縮係数断面(e)

その2へつづく)

参考文献:

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※本稿は楊華、王大興、張盟勃、王永剛、劉力輝、張盟黎「鄂爾多斯盆地致密気儲集層孔隙流体地震預測方法」(『石油勘探与開発』2017年第44卷第4期、pp.513-520)を『石油勘探与開発』編集部の許可を得て日本語訳/転載したものである。記事提供:同方知網(北京)技術有限公司


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