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Journal of Tropical Oceanography >

2017 , Vol. 36 >Issue 6: 90 - 99

DOI: https://doi.org/10.11978/2016087

海洋资源及开发

Advances in geophysical research on gas hydrate reservoirs on the east continental margin of India

  • WANG Jiliang , 1 ,
  • WU Shiguo 1 ,
  • YAO Yongjian 2 ,
  • LI Bo 2
Expand
  • 1. Institute of Deep-sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences, Sanya 572000, China
  • 2. Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Land and Resources, Guangzhou Marine Geological Survey, Guangzhou 510075, China
Corresponding author: WANG Jiliang. E-mail:

Received date: 2016-09-20

  Request revised date: 2016-11-30

  Online published: 2018-01-18

Supported by

National Natural Science Foundation of China (41606072)

Projects of China Geological Survey (DD20160227, DD20160227-05)

State Key Laboratory of Marine Geology, Tongji University (MGK 1609)

National Key Basic Research Program of China (#cod#x0201c;973#cod#x0201d; Program) (2015CB251201)

Copyright

热带海洋学报编辑部
Fold

Abstract

The Indian National Gas Hydrate Program (NGHP) has conducted two drilling expeditions, discovering concentrated fracture-filling gas hydrate reservoirs and sand reservoirs, which could be the prior areas to exploit gas hydrate in the future. The successful drilling expeditions of NGHP were attributed to enormous basic geological investigations and geophysical research. This paper reviews the geophysical research on gas hydrate reservoirs on the east continental margin of India, analyzes the logic and prospect of the related research, and acquires some ideas and understandings, with a view to guide geophysical studies on gas hydrate reservoirs. First, bottom-simulating reflector and enhanced reflecting indicating fluid flow are important proxies for concentrated gas hydrate reservoirs. Second, some promising research areas are proposed, including the full waveform inversion, the anisotropic resistivity detection, controlled source electromagnetic surveying, and gas hydrate saturation estimation based on the well logs and seismic data.

Key words： gas hydrate; geophysical research; east continental margin of India

Cite this article

WANG Jiliang , WU Shiguo , YAO Yongjian , LI Bo . Advances in geophysical research on gas hydrate reservoirs on the east continental margin of India[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2017 , 36(6) : 90 -99 . DOI: 10.11978/2016087

1997年, 印度石油天然气工业部(MoP#cod#x00026;NG)启动了国家天然气水合物研究计划(National Gas Hydrate Program, NGHP)。2000年, 在国家烃类管理总局(DGH)的协调下, MoP#cod#x00026;NG对NGHP进行重组, 接受由MoP#cod#x00026;NG部长担任主席的指导委员会的监管。NGHP的中心任务是研究通过经济安全的方式开发水合物资源。除了指导委员会, NGHP还组织成立了技术委员会, 其成员来自MoP#cod#x00026;NG、DGH、国家石油天然气公司(ONGC)、印度石油公司(OIL)、GAIL印度公司、印度国家海洋研究所(NIO)、印度国家地球物理研究所(NGRI)和印度国家海洋技术研究所(NIOT)等单位。
2006年, 联合MoP#cod#x00026;NG、DGH、美国地质调查局(USGS)、海外钻井公司(ODL)领导的甲烷水合物科学组织(CSMHI)和FUGRO地学公司(FUGRO)等多家单位, NGHP组织实施了第一次印度水合物钻探计划(NGHP01)。NGHP01航次的主要目标是通过科学钻探、取芯和测井分析评估印度大陆边缘的区域地质条件和水合物成藏条件, 以实现经济环保地开发水合物的最终目标 (Collett et al, 2008)。NGHP01航次共执行113.5天, 由#cod#x0201c;决心号#cod#x0201d;科考船实施, 在21个站位钻了39个井孔, 其中, Kerala-Konkan盆地(KK盆地)1个站位, Krishna-Godavari盆地(KG盆地) 15个站位, Mahanadi盆地(Mn盆地)4个站位, Andaman海(Am)1个站位 (图1), 钻探沉积层总厚度超过9250m, 共取得2850m的岩心。12口井进行随钻测井, 另有13口井进行电缆测井。采集的其他数据包括地层水氯离子浓度、岩心游离气化学组分、岩心力学性质和岩心的红外热成像等。除NGHP01-1站位之外, 其他所有站位都证实了水合物的存在, 但不同站位间水合物浓度差别较大(Collett et al, 2008)。NGHP01发现了多种水合物储层, 包括砂岩储层、细粒沉积物裂隙型储层(水合物充填在裂隙中)和渗透性较差的泥岩储层(水合物以低浓度分散状分布)。一般认为, 高富集度的砂岩储层和裂隙型储层最有希望利用现有技术实现开采(Boswell, 2007)。NGHP01-10站位发现了世界级的裂隙型水合物储层, 值得进行更多的研究(Collett et al, 2008)。
2015年, 受NGHP和MoP#cod#x00026;NG的委托, 联合美国、日本等国家多家研发机构, ONGC实施了第二次印度水合物钻探计划(NGHP02)。钻探船为#cod#x0201c;地球号#cod#x0201d;, 由日本钻井公司(JDC)负责钻井作业, 日本海洋科学研究开发机构(JAMSTEC)负责船上科学项目管理。斯伦贝谢公司进行随钻、电缆测井和地层测试服务, JAMSTEC负责压力取芯, 船上压力取芯测试和分析由Geotek岩心公司实施。NGHP02的主要目标是砂岩水合物储层更发育的深水陆坡和深水盆地。在为期147天的航程中, 共在25个站位钻了42口井, 钻探深度达海底以下239~567m。其中25口井进行随钻测井, 另有10口井进行电缆测井, 共在16口井中进行了压力取芯, 采集的其他数据包括温度和地化数据等(Kumar et al, 2016)。NGHP02采集的测井、岩心和地层测试数据证实印度东部大陆边缘存在高富集度的砂岩水合物系统, 特别是在B、C和E区(图2), 其中NGHP02-8和NGHP02-9站位钻到水合物赋存的水道#cod#x02014;堤岸沉积体系, 局部饱和度高达80%以上。综合分析认为, B和C区是世界级的高富集度水合物矿藏, 是未来水合物开发的理想地区。
印度通过实施两次水合物钻探计划, 证实水合物广泛分布在其大陆边缘, 并确定了未来实施水合物试采的优先区域, 为最终实现水合物经济安全开采打下了良好的基础。从国家水合物计划的提出到两次水合物钻探的成功实施, 几十年间印度在其大陆边缘开展了大量的基础地质调查和地球物理研究工作, 确保了水合物钻探的成功实施, 为地球物理研究提供了更多的数据支持和野外资料。本文在综述印度大陆边缘水合物研究进展的基础上, 总结了印度大陆边缘水合物储层的地球物理特征, 以期为水合物研究提供参考借鉴。

1 区域地质概况

印度东部大陆边缘(East Continental Margin of Indian, ECMI)是被动型的大陆边缘, 由白垩纪早期东冈瓦纳大陆在印度与东南极洲之间发生裂解逐渐演化形成(Powell et al, 1988)。因此, 印度东部陆缘和临近的孟加拉湾地区(包括孟加拉扇)的主要地质、构造特征受到白垩纪东冈瓦纳大陆裂解和之后印度洋海底扩张的影响。其走向从最南端的斯里南卡陆架向东北方向延伸2000km至北部的孟加拉盆地, 由南向北依次排列着5个以河流沉积物为主的边缘海盆地: 高韦里盆地(Cauvery Basin, CB), 巴拉尔盆地(Palar Basin, PB), 克里施纳#cod#x02014;噶达瓦里盆地(Krishna-Godavari Basin, KGB), 默哈讷迪盆地(Mahanadi Basin, MB)和孟加拉盆地(Bengal Basin, BB)(图3)。除了孟加拉盆地, 其他4个盆地均起源于冈瓦纳大陆裂解形成的裂谷盆地(Talukdar, 1982)。沿着陆源的地球物理数据调查结果认为ECMI可分为两部分, 以16#cod#x000b0;N为界, 北部具有裂谷特征, 南部是大陆分离早期剪切作用形成(Chand et al, 2001)。ECMI南部的盆地应该是由开始阶段的走滑拉分盆地逐渐演化成裂谷盆地(Bastia et al, 2010)。盆地基底主要是交错的北东-南西走向隆起或者凹陷(Bastia, 2006)。孟加拉湾岩石圈在演化过程中出现了2个热点, 形成了近SN向的无震海岭, 东经90度海岭和东经85度海岭, 将孟加拉扇分成3个主要的次级盆地(Curray et al, 1982)。地球物理数据揭示东经85度海岭在默哈讷迪盆地与ECMI相交, 在盆地内, 东经85度海岭曾在古生代暴露于海平面成为沉积物物源(Dangwal et al, 2008)。渐新世印度大陆与亚洲大陆的碰撞对克里施纳#cod#x02014;噶达瓦里、默哈讷迪和孟加拉等ECMI盆地的碎屑沉积物输入有重要影响(Bastia, 2006)。
Fig. 3 The tectonic units on the ECMI.

CB: Cauvery Basin, PB: Palar Basin, KGB: Krishna-Godavari Basin, MB: Mahanadi Basin, and BB: Bengal Basin

图3 印度东部大陆边缘构造单元图

高韦里盆地(Cauvery Basin, CB); 巴拉尔盆地(Palar Basin, PB); 克里施纳#cod#x02014;噶达瓦里盆地(Krishna-Godavari Basin, KGB); 默哈讷迪盆地(Mahanadi Basin, MB)和孟加拉盆地(Bengal Basin, BB)

ECMI沉积物厚度超过5km(Curray et al, 1982)。ECMI陆架较窄, 海岸线向海50~60km之外是深海环境。深海环境的沉积分为两期, 以印度板块与欧亚板块的碰撞为界。两大板块发生碰撞之前, 孟加拉湾的沉积物主要是由默哈讷迪河#cod#x02014;噶达瓦里河等小型河流由西北方向输入。碰撞之后, 印度板块与欧亚板块碰撞导致青藏高原和喜马拉雅山的隆升剥蚀, 为恒河和雅鲁藏布江的沉积物运输提供了丰富的物源供给, 形成了世界上最大的水下扇#cod#x02014;#cod#x02014;孟加拉扇(Curray et al, 2002)。在陆架至陆坡环境, 印度大陆的高韦里河、巴拉尔河、克里施纳河、噶达瓦里河、默哈讷迪河等河流带来丰富的沉积物, 形成巨厚的盆地沉积充填。综合来看, 沉积物的大量输入一方面形成水下扇等沉积体, 为油气聚集提供了储集空间; 另一方面大量陆源有机质输入, 为油气生成提供了充足的烃源岩。

2 水合物储层地球物理识别研究

目前水合物的地球物理识别方法除测井之外, 已经应用于水合物研究的方法包括地震勘探和电磁勘探, 在印度东部大陆边缘电磁勘探的研究工作尚未展开, 因此本节主要关注水合物的地震识别方法。

2.1 天然气水合物稳定带研究

天然气水合物在低温高压条件下稳定存在, 水合物稳定存在的空间称为水合物稳定带(Kvenvolden, 1995)。除温压条件之外, 海水盐度、气体组分等也会对水合物稳定带产生影响。在水合物区域调查中, 计算水合物稳定带通常是首要工作, 因为稳定带代表水合物赋存的最大可能空间。在海洋环境中, 水合物稳定带一般出现在水深超过300m的海底。综合海底深度、海底温度和地温梯度数据, 利用Miles (1995)的水合物稳定带计算方法, Rao 等(1998)计算了印度大陆边缘的水合物稳定带厚度图。Rastogi 等(1999)使用相同的方法利用GIS软件计算获得印度大陆边缘的水合物稳定带分布。加入新更新的数据, Sain 等(2011b)重新计算了印度大陆边缘包括安达曼海地区的水合物稳定带厚度(图4)。在印度东部大陆边缘, 水合物稳定带厚度逐渐增大到400m, 大部分地区厚度在100~300m之间, 最大厚度出现在巴拉尔盆地, 达到410m。安达曼海地区由于海水深度大, 水合物稳定带最大厚度达到600m, 平均厚度为450m。通常认为, 地震剖面上的似海底反射(BSR)指示水合物稳定带的底界, 因此, BSR常用来估算盆地中的地温梯度和热流结构。基于BSR, KG盆地的地温梯度约为40℃#cod#x000b7;km-1, 热流值在23~62mW#cod#x000b7;m-2之间(Shankar et al, 2012)。在安达曼海, 由于沉积速率大, 水合物稳定带厚度大, 由BSR估算获得的地温梯度较小(21.7℃#cod#x000b7;km-1), 热流值为18.2mW#cod#x000b7;m-2 (Sain et al, 2012)。
Fig. 4 The depth of gas hydrate stability zone on the ECMI.

After Sain et al (2011b). KG: Krishna-Godavari, KK: Kerala-Konkan, Mn: Mahanadi, Am: Andaman, KL: Kerala-Lacadive, C: Cauvery and S: Saurashtra

图4 印度东部大陆边缘天然气水合物稳定带厚度图(修改自Sain 等(2011b))

克里施纳#cod#x02014;噶达瓦里盆地(Krishna-Godavari, KG); 喀拉拉-康坎盆地(Kerala-Konkan, KK); 默哈讷迪盆地(Mahanadi, Mn); 安达曼地区(Andaman, Am); 喀拉拉-拉卡大夫盆地(Kerala-Lacadive, KL); 高韦里盆地(Cauvery, C); 索拉什特拉卡地区(Saurashtra, S)

2.2 天然气水合物的地震识别

地球物理方法特别是地震数据一直是钻前水合物识别的最有效方法之一。天然气水合物在沉积物中的赋存改变了沉积层的物理性质(Waite et al, 2009), 引起沉积层的弹性、电性和介电性质等发生变化, 与背景沉积层形成明显差异, 这是地球物理方法探测水合物的基础。
2.2.1 地震剖面特征
BSR是含水合物地层与下伏游离气地层的声波阻抗差异在地震剖面上的反映, 由于水合物稳定带的底界是相变界面, 主要由温压条件控制, 因此决定了BSR与海底近似平行, 遇到倾斜地层与地层斜交, 界面上下反射系数为负, 故BSR与海底反射极性相反。印度最先在安达曼海发现了BSR (Chopra, 1985)。安达曼海地区发现的BSR反射特征与布莱克海台(Tr#cod#x000e9;hu et al, 2004)出现的BSR特征类似(图5c), 表现为BSR都发育在背斜构造上, 与沉积地层斜交, BSR之上出现弱振幅反射。由于水深较大, 安达曼海BSR最深达海底以下600m。NGHP01钻探结果显示, 安达曼海含水合物地层厚度达近340m,水合物以分散状分布, 饱和度较低(4.4%), 这也与布莱克海台发现的水合物赋存状态一致, 不同的是安达曼海沉积物含有一定比例的火山灰(约62%) (Collett et al, 2008)。除安达曼海之外, BSR在KG盆地和Mn盆地也广泛发育。图5(a)是Mn盆地过NGHP01-8井的地震剖面, BSR与沉积地层呈大角度斜交, 反射振幅较大, 容易识别。钻探发现, 在BSR之上存在少量(饱和度约为6%)呈分散状的水合物赋存于细粒沉积物中。在KG盆地, 发现不连续的BSR发育在背斜构造上(Riedel et al, 2010), BSR之下有大量强反射(推测可能与游离气有关)(图5(b)(Wang et al, 2014)。NGHP01-10站位发现了局部饱和度超过80%的水合物(Lee et al, 2009; 王吉亮 等, 2013)富集于BSR之上的细粒沉积物裂隙中(Collett et al, 2008)。三维地震资料研究与属性分析认为, NGHP01-10站位附近发育大量断层和裂隙, 成为水合物形成过程中的气体运移通道(Riedel et al, 2010)。为勘探高富集度的砂岩储层水合物, NGHP02瞄准水深更大的陆坡底部或者陆坡盆地, 因为这里是沉积扇体和水道峡谷沉积发育的部位。钻探结果很好地验证了钻前预测(Kumar et al, 2016)。图6(a)中的地震剖面是NGHP02中B区的主要探测目标, BSR发育, 在BSR之上出现正极性的强反射轴, BSR之下也存在强振幅反射。测井结果显示存在上下两层水合物, 上层为裂隙充填和孔隙充填的水合物, 饱和度为10%~40%; 下层水合物充填在砂岩储层孔隙中, 平均饱和度超过50%。位于KG盆地的C区的勘探目标是一个水道#cod#x02014;堤岸沉积体, 预测的水合物稳定带底界穿过沉积体(图6(b)), 其特征与墨西哥湾GC955区发现的水合物反射特征相似, BSR不明显或者不连续。钻探发现在该砂体沉积区中水合物局部饱和度高达90%。综合来看, BSR对水合物勘探的指示意义很大。在印度东部大陆边缘发现BSR的地区, 钻探结果基本都证实了水合物的存在。BSR之下的强反射轴很可能与游离气有关, BSR与强反射轴的反射组合保证水合物生成的气源和水合物稳定条件, 断层等流体活动通道的发育对高富集度水合物成矿至关重要, 这些地区是水合物勘探的优先目标区。出现在水合物稳定带之内的峡谷#cod#x02014;堤岸、沉积扇等沉积体如有充足气源注入, 便是勘探高富集度水合物发育的有利区带。
Fig. 5 Seismic profiles showing BSR on the ECMI. After Collett et al (2008)

图5 印度东部大陆边缘地震剖面上的BSR (修改自Collett et al, 2008)

Fig. 6 The seismic profiles going through NGHP02 sites. After Kumar et al (2016)

图6 NGHP02过井地震剖面(修改自Kumar et al, 2016)

2.2.2 地震波速度
纯水合物的地震波传播速度远大于沉积层, 因此水合物的赋存增大了沉积层的地震波速度。由地震数据提取速度信息的方法很多, 主要分为两类: 一类是建立在射线理论之上, 如速度分析、走时反演和AVO反演等; 另一类是利用走时和振幅信息的波形进行反演。2010年之前, 利用AVO方法进行速度建模的工作主要在印度西部陆缘开展(Ojha et al, 2007, 2008), 之后有更先进的速度建模方法如走时反演和全波形反演应用于水合物研究中, AVO研究在印度东部陆源开展的工作较少。Dewangan 等 (2011) 使用精细速度分析法处理了过NGHP01-10站位的地震测线(图7(a)), 获得了速度结构(图7(b)), 指示水合物的高速区呈块状分布。基于走时反演和全波形反演, Jaiswal等(2012a、b)对速度结构进行反演, 获得的速度模型分辨率达到波长数量级, 结果显示水合物不仅在横向上呈块状分布, 在纵向上也有多层, 且沿沉积层分布(图7(c))。速度模型和地震剖面的联合解释证实了断层对水合物的控制作用(Jaiswal et al, 2012a), 因此, NGHP01-10站位发现的高饱和度裂隙充填型水合物受到层序和构造的双重控制。Satyavani等(2016)对KG盆地OBS和MCS数据进行联合走时反演, 获得了纵波速度和横波速度模型, 结果显示含水合物地层的平均纵波速度为1.8km#cod#x000b7;s-1, BSR之下游离气层的纵波速度为1.45km#cod#x000b7;s-1; 含水合物地层的横波速度为0.64km#cod#x000b7;s-1, 游离气层的平均横波速度为0.5km#cod#x000b7;s-1 (图8)。从印度东部陆源开展的速度建模工作来看, 含水合物地层的速度研究向高分辨率、多波方向发展, 更先进的全波形反演和广角数据更加有利于建立精细速度结构。
Fig. 7 The seismic profile going through sites NGHP01-10, the inverted velocity structure, and the attenuation model After Dewangan et al (2011) and Jaiswal et al (2012b)

图7 过NGHP01-10站位的地震剖面、速度结构和衰减模型(修改自Dewangan 等(2011), Jaiswal等(2012b))

Fig. 8 The MCS profile showing the OBS sites in KG Basin and the inverted P-wave and S-wave velocity model. After Satyavani et al, 2016

图8 印度KG盆地MCS和OBS地震测线以及纵横波速度结构(修改自Satyavani et al, 2016)

2.2.3 地层品质因子
地震波在地层传播过程中能量发生衰减, 衰减是地层的固有性质, 其大小由地层品质因子的倒数(Q-1)表征。水合物的赋存情况, 影响地层对地震波的衰减, 具体的作用方式仍存在广泛争议。但目前在印度大陆边缘对地震数据进行的研究普遍认为水合物减小了地层对地震波的衰减。Sain 等(2011a)将沉积物分层, 计算了层内的衰减大小, 设计反Q滤波器对衰减进行补偿, 以提高地震剖面的品质。图7(d)是利用全波形反演获取的纵波衰减, 结果显示断层的发育增大了纵波的衰减, 游离气也增大了地震波的衰减, 水合物存在的高速区域(图7(c))对应着低衰减值(Jaiswal et al, 2012b)。使用峰值频率方法, Dewangan等(2014)计算了KG盆地过NGHP01-10站位的地震测线含水合物地层的衰减值, 同样认为水合物减小了地层衰减。尽管这几位学者得出了相似的研究结果, 但在印度东部大陆边缘对含水合物地层的衰减特征的研究集中在少数地区, 研究人员在获取衰减过程中, 对频率的考虑不足, 仍需开展更多的相关研究。

3 水合物储层的地球物理定量研究

水合物定量研究的最终目的是估算资源量, 其中一个关键参数是水合物饱和度。由识别到定量研究水合物需要更多数据的约束, 地球物理测井在这个过程中起到重要作用。目前应用最多的水合物饱和度估算方法有2种: 一是利用电阻率数据基于阿尔奇公式计算, 另一个是利用波速基于岩石物理模型计算。

3.1 电阻率估算饱和度

在印度东部陆缘, 电阻率方法主要应用于井孔中。水合物会增大沉积层的电阻率, 孔隙水的电阻率利用Arps(1953)公式确定, 100%饱和水沉积层的电阻率与孔隙水电阻率、地层孔隙度通过阿尔奇常数建立关系。水合物的饱和度由含水合物沉积层的电阻率与饱和水地层电阻率的比值来确定。利用该方法, Shankar等(2011, 2013)先后计算了NGHP01-3、NGHP01-5、NGHP01-7和NGHP01-17站位的水合物饱和度, 结果显示这些站位的水合物饱和度通常小于30%。NGHP01-10站位水合物赋存于定向排列的裂隙中(Cook et al, 2010), 导致沉积储层呈现各向异性, 使用各向同性向模型计算的水合物饱和度结果偏大。Lee等(2009)讨论了基于各向异性模型的阿尔奇公式的应用, 通过增大阿尔奇常数, 估算的水合物饱和度与岩心压力测试结果更为接近。由于水合物是电的不良导体, 因此由电阻率估算饱和度结果最可靠。但当地层出现各向异性时, 由于目前常规的电阻率测量不考虑各向异性, 只能通过调整阿尔奇常数进行逼近。同时测量径向和轴向电阻率的测井仪器已经在墨西哥湾进行了试验, 结果显示对各向异性有较好的探测效果(Cook et al, 2012)。除测井之外, 可控源电磁勘探(CSEM)已经在水合物勘探中取得了较好效果(Goswami et al, 2015), 未来在水合物定量研究中的应用前景广阔。

3.2 岩石物理模型

岩石物理模型可以帮助建立水合物饱和度与地震波/声波速度的定量关系, 因此通过速度可以反演水合物饱和度。常见的获取速度的方法包括声波测井和地震反演。应用于水合物饱和度估算的常见岩石物理模型包括Wood(1944)模型、Wyllie等(1958)模型、三相权重模型(Lee et al, 1996)、有效介质模型(Dvorkin et al, 1999)和改进的三相Biot模型等(Lee, 2002)。Shankar等(2013)使用声波测井数据估算了NGHP01-05和NGHP01-07站位的水合物饱和度, 比较不同岩石物理模型的计算结果。综合来看, 在不考虑各向异性的情况下, 有效介质模型和改进的三相Biot模型物理意义明确, 在计算水合物饱和度时结果更精确。在发现高饱和度的裂隙充填型水合物储层NGHP01-10站位之后, 水合物饱和度估算开始考虑各向异性。Lee等(2009)利用层状介质模型假设裂隙方向为垂向时估算NGHP01-10站位的水合物饱和度。王吉亮等(2013)应用层状介质模型考虑裂隙倾角方向, 利用纵横波对水合物饱和度进行反演。Ghosh等(2010)应用差分有效介质模型考虑水合物充填于孔隙与裂隙之中, 利用纵横波对水合物饱和度进行估算。各向异性介质模型的使用考虑了裂隙引入的各向异性, 使得计算结果更接近地下真实情况。
如果速度信息由地震数据获取, 可以利用岩石物理模型估算剖面或者三维体上的水合物饱和度。如前文所述, Satyavani 等(2016)利用走时反演获取了速度结构, 然后使用有效介质模型计算了剖面上的水合物饱和度。由地震数据直接获取速度分辨率受限于频率, 通常应用于钻前预测。由测井数据在地震约束之下进行内插外扩是提高水合物饱和度分辨率的有效方法, 常用技术主要是波阻抗反演。王秀娟等(2013)利用约束稀疏脉冲反演了安达曼海含水合物地层的声波阻抗剖面, 分析测井数据, 建立声波阻抗与饱和水孔隙度之间的关系, 计算地层饱和水孔隙度, 进而利用阿尔奇公式估算了剖面上的水合物饱和度。Wang等(2013)使用基于地质统计的方法估算过NGHP01-10站位测线的水合物饱和度, 首先在井位置建立纵波波阻抗与水合物饱和度的关系, 利用地质统计建立井上纵波阻抗与水合物饱和度之间的关系, 然后利用蒙特卡罗模拟井的信息向过井剖面外推, 由纵波阻抗剖面获取水合物的饱和度。除阿尔奇公式之外, 另一种方法是基于井位置的密度值, 将波阻抗转化为纵波速度, 然后利用岩石物理模型计算水合物饱和度。基于阿尔奇公式或者岩石物理模型, 使用声波阻抗进行水合物饱和度计算都是在地震数据约束之下对井数据进行内插外扩, 计算结果在井位置附近可信度更大, 当远离井位置以后, 其可靠性降低。Riedel等(2010)引入地震道的相似度对井数据内插外扩进行约束, 一定程度上提高了计算结果的可靠性, 是解决这个问题的有益尝试。

4 结论

本文对印度东部大陆边缘天然气水合物储层的地球物理研究进行综述, 获得以下思考和结论:
1) 印度国家天然气水合物计划(NGHP)发现了高富集度的裂隙型水合物储层和高富集度的砂岩水合物储层, NGHP的成功实施建立在前期丰富的基础地质调查和地球物理研究基础之上。
2) 似海底反射是识别水合物的有效标志之一, 有强反射轴等指示流体活跃标志的地区, 更容易发育高富集度水合物。水合物稳定带之内的水道#cod#x02014;堤岸沉积体系是高富集度水合物发育的有利地带。
3) 全波形反演算法是建立精细含水合物地层速度结构的有效方法。水合物对地层衰减的影响目前存有较大争论, 需要开展更多的研究工作。
4) 电阻率探测是进行水合物定量研究的重要手段, 各向异性电阻率测量和可控源电磁勘探将在未来水合物研究中得到越来越广泛的应用。
5) 可以结合测井数据和地震数据对水合物饱和度进行估算, 即在地震数据约束之下对井数据进行内插外扩, 今后需要研究更有效的方法来提高远离井位置处水合物饱和度估算的可靠性。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
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