基于数值模拟的解释方法的应用
油藏属于上新统中砂岩油藏，主要由细砂岩组成，砂体在构造高点盐丘上向上尖灭，平均孔隙度31%，平均渗透率500 MD，油藏为天然水驱开采。当用盖斯曼方法将储层含油饱和度从80%降低到20%时，声阻抗将发生11%的变化。
在本应用实例中，数值模拟方法解释时移地震数据的流程如图8.22所示。
图8.22基于数值模拟的时移地震解释实际应用流程图
油藏描述数据的收集
由于没有油藏的数值模拟模型，所以首先收集油藏建模所需的各种油藏描述数据。三维储层建模采用随机建模的方法。在建模过程中，需要应用地质、物探、测井、测试、开发等多学科资料，通过精细的地层对比和沉积微相分析，应用地质统计学随机建模方法和先进的储层建模理论和技术(如序贯高斯模拟)，建立工区的三维地质模型，包括三维构造模型、三维储层骨架模型和三维储层参数(孔隙度、渗透率和含油饱和度)模型。因此，收集的数据包括:
1)井标定的两次采集地震体；
2)深度和厚度的解释；
3)测井信息约束下的声阻抗反演；
4)测井数据和岩心数据；
5)生产数据，包括相对渗透率和PVT信息。
8.2.3.2建立油藏数值模拟模型。
储层模型主要包括四个部分:地层模型、构造模型、储层模型和流体模型。储层模型是建模的核心部分。
储层模型包括储层骨架模型和(渗流)参数模型。储层格架模型，即储层的空间分布，受储层埋深和储层厚度两个变量控制，可以清晰地显示目的层段储层的空间分布。储层(渗流)参数模型反映了储层的储集能力、渗流能力以及孔隙中流体的种类和含量，包括孔隙度、渗透率、油(气、水)饱和度等。
(1)建立储层骨架模型(图8.23)
图8.23建立的储层框架模型
(2)建立油藏流体(渗流)参数模型
储层流体参数模型包括:(1)由储层特征得到的深度、厚度和孔隙度的最优值；(2)由渗透率与孔隙度或其他参数的关系得到的油层绝对渗透率的数值和分布；(3)从试井、测井和岩心分析资料中获取相对渗透率曲线、压力和饱和度参数值；(4)从油藏工程中获取油藏压缩系数参数。
8.2.3.3早期模型及其在动态数据约束下的数值模拟
在收集上述所有数据的基础上，建立油藏数值模拟的初始模型。模型仓为600ft×600ft，网格划分为40×65×1(黄，1997)。
对模型进行了仿真和运行。在操作过程中，手工对模型进行初步修改，修改重点是调整储层的压缩系数和相对渗透率曲线，利用单井测井等方面获得的数据对井点的模型参数进行标定。
然而，这种校准只能集中在近井地带。由于储层非均质性的存在，井间储层参数仍然不可靠。因此，油藏模拟以动态生产数据为目标函数进行模拟，通过反复修改模型和运算，得到模拟生产60个月的压力和含水率。拟合曲线如图8.24所示。
图8.24动态数据约束下的压力和含水率拟合曲线
图8.25动态数据约束下的模拟含水率变化
拟合成功后储层含水饱和度的变化见图8.25。含水饱和度的变化表明，模拟生产60个月后，模型中的边水明显向油藏推进。
8.2.3.4生产和地震资料共同约束下的历史拟合
在上述工作的基础上，在地震和生产数据的共同约束下进行历史拟合。双重约束下的模拟循环流动路径见图8.26。
图8.26地震和生产数据共同约束下的模拟循环流程图。
分别在1988和1994处对水库进行了地震调查。因此，在合成时移地震属性时，1988和1994的动态储层模型以及相应的静态储层模型也分别用于合成1988和1994的地震响应。最后，获得两个合成地震响应的差异，并获得由模型合成的地震差异属性体。
利用模拟计算的饱和度、压力和Gassmann模型合成弹性模量，其计算公式如下
海上时移地震储层监测技术
式中:Ks为岩石颗粒的弹性模量；Kd是干岩石的弹性模量；φ为孔隙度；Kf为流体系数，可通过公式计算:Kw、Ko、Kg分别为水、油、气的弹性模量；Sw、So、Sg分别为水、油、气的饱和度。
在每次循环运算中，利用上面给出的公式合成1988和1994的地震差异属性(图8.27)。
图8.27初始模型合成的1988和1994地震差异属性平面分布图。
8.3.3.5时移地震数据处理。
首先对1988和1994的地震数据进行复位、归一化、属性提取和分析，得到实测地震差异。实际上，流体接触面的偏移、各种外界干扰和测量区域的误差都可能造成测得的地震数据体的差异。因此，有必要对不同时间采集的数据进行归一化处理，使那些与油气藏无关的地震响应具有可重复性，并保持与油气藏有关的地震响应的差异。
将处理后的测量地震差异属性与合成地震差异属性进行比较。图8.28是初始模型合成的时移地震属性和测量数据之间的对比。根据对比结果修改模型，进入下一个模拟周期，直到动态历史拟合和时移地震数据匹配满足目标函数的要求，即得到储层的最优模型。
图8.28合成时移地震资料与实测资料对比(根据黄，1998)
基于数值模拟的8.2.3.6时移地震资料解释结果
附图8.29显示了优化模型得到的1988和1994油藏动态模型的合成时移地震差分属性分布。地震差对比图表明，实测地震差和合成地震差基本一致。因此，储层模型中参数在这两个时间点的变化是时移地震资料的最优解释，是结合动态信息的结果。
图8.29实测地震差与最优模型合成地震差对比(根据黄，1998)
图8.30反映了模型含水饱和度参数的变化，包括生产前的原始含水饱和度和初始模型及最优模型模拟的1994的含水饱和度。由于最优模型既符合动态开发历史，又与时移地震数据匹配较好，因此由最优模型得到的1994含水饱和度分布的可信度较高。
图8.30时移地震资料约束下储层参数的动态变化(根据黄，1998)
8.2.3.7不同目标函数约束下的优化模型比较
由于约束历史拟合的目标函数不同，最终的最优模型会有较大差异(图8.31)。通过对比，证明仅用动态数据或仅用地震数据作为目标函数拟合含水率的误差大于同时用动态和静态数据拟合含水率的误差。
图8.31不同约束条件下最优含水率拟合曲线对比(根据黄，1998)
8.2.3.8的结论和理解。
1)，证明了用数值模拟方法解释时移地震资料不仅是可行的，而且由于时移地震资料历史拟合的目标函数，历史拟合的精度和模型调整的可靠性也大大提高了。
2)时移地震技术的应用也证明了通过随机优化缩小实测数据与合成数据差异的方法是有效的。
3)时移地震方法可以用来描述储层动态，用时移地震方法监测储层流体运动的精度要高于许多其他方法。