基于相控岩性约束的隐蔽致密砂岩储层预测技术

鄂尔多斯盆地南缘延长组为辫状河三角洲-湖泊沉积体系。针对长3段水下分流河道致密砂岩优质储层与泥岩波阻抗难以区分、地震响应特征不明显、储层预测难度大的问题,文中通过不同沉积微相带储层的测井响应特征研究,采用“砂中找优”递进式思路,提出了一套基于相控的岩性约束隐蔽致密砂岩储层预测技术。该技术采用自适应神经网络算法波形聚类沉积微相分析、地质统计学岩性反演砂岩识别描述、围岩过滤的砂岩波阻抗储层定量表征的方法组合,解决了应用地震波形结构特征及振幅属性优化等方法识别河道砂体存在的多解性问题,实现了隐蔽致密砂岩优质储层甜点目标的刻画。该方法在鄂南地区延长组长3段的评价勘探应用中取得了成功,对于同类型介于致密砂岩和常规砂岩之间的隐蔽岩性油藏的储层识别描述具有借鉴和指导意义。

密井网区叠前高分辨率反演及其在薄储层预测的应用

针对大庆长垣油田密井网区SⅡ油层组陆相河流-三角洲相沉积微相类型变化快、井间厚度2 m以下的窄小河道砂体预测误差大、河道走向预测多解性强、砂体间连通关系判别差异性大等问题,以长垣油田A区块为例,开展叠前井控道集处理技术、基于改进的Xu-White岩石物理模拟技术、基于“波形指示马尔科夫链-蒙特卡洛”随机模拟算法的叠前波形指示反演技术研究。结果表明:研究区砂岩储层具有低纵波阻抗、低纵横波速度比值的特征,纵波阻抗为3.8~8.2 Gg/(m^(2)·s),纵横波速度比为1.7~2.1;随时砂岩厚度的增加,其纵波阻抗及纵横波速度比有减小的趋势。通过70口后验井的定量分析及评价,在密井网区叠前波形指示反演对厚度为[1,2)m的薄互层砂体识别精度为80.7%,对厚度大于等于2 m的砂体识别精度为85.1%。研究成果对河流―三角洲相薄储层开发方案的合理制定及措施调整具有指导意义。

重力反演技术在超深层储层预测中的应用——以准噶尔盆地腹部为例

准噶尔盆地超深层勘探潜力巨大,应用地震资料进行储层预测是目前油气勘探的主要技术手段,但由于超深层地震资料信噪比低,储-震对应关系不明确,且实钻井少,难以建立有效的地震反演初始模型,这些问题均制约了地震反演技术在超深层储层预测中的应用。重力反演作为一种重要的定量解释手段,可以得到地下的密度分布特征,为地质解释提供支持,根据密度模型可以为地震反演建立相对可靠的低频模型,在一定程度上克服了地震资料在超深层应用的困难,同时重力资料的取得相较于地震资料经济便捷,更易于在实际中应用。因此,提出一种将重力反演应用于地震储层预测的新技术。首先针对重力反演不适定问题,提出基于高斯径向基函数的拟神经网络重力反演技术,提高了重力反演的分辨率和可靠性;其次将重力反演获得的密度模型作为训练数据,与地震和测井数据共同训练神经网络,建立了地震反演的初始模型;最后在初始模型约束下开展地震反演。该技术突破了单一地震资料在超深层储层预测中的应用瓶颈,克服了测井约束的限制,为地震反演提供了可靠的初始模型。应用该技术对准噶尔盆地超深层碎屑岩储层进行预测,结果符合现有地质认识,说明该技术对超深层储层预测具有较高的实用价值和应用潜力,可以为超深层勘探提供技术支持。

基于压缩感知的波形指示反演在薄储层预测中的应用

鄂尔多斯盆地东缘大牛地气田二叠系下石盒子组有效砂体致密、规模小、厚度薄,储层非均质性强且地震波阻抗叠置严重。为实现下石盒子组5~6 m致密薄砂岩储层的有效刻画,文中选取了盒1段气藏主力单砂体作为研究对象。在地震正演分析基础上,形成了叠前道集优化提质+压缩感知拓频+纵波标定+波形指示GR反演的技术组合,该技术组合将压缩感知技术与波形指示反演技术的优势有机结合起来,并在盒1段气藏主力单砂体进行了应用。预测结果表明:地震剖面横、纵向分辨率显著提高,其预测成果更加符合地质沉积规律,与实钻井吻合良好,实现了5~6 m致密薄砂岩的有效刻画。该研究为致密砂岩气藏薄储层预测提供了一种新方法。

多尺度储层预测方法的比较与适应性研究

主要研究了多尺度储层预测方法的分类和适应性,并进行了比较。首先通过对基于统计、机器学习和物理的预测方法进行详细的分类和描述;然后从准确性、计算复杂性和适用性范围3个方面对这些预测方法进行了比较;接着通过多尺度储层预测方法的适应性研究,发现不同储层特性、数据量和数据质量以及技术进步等因素对预测方法的适应性有显著影响;最后探讨了人工智能与机器学习的应用以及高性能计算对多尺度储层预测方法未来发展的影响。此项研究可为储层预测提供新的理论依据和实践指导。

基于正交匹配追踪的深度波数谱分解及其在含油气储层预测中的应用

常规时间域地震属性分析是利用由叠前深度偏移数据转换至时间域的数据,这种转换将造成有效高频信息的损失,为了充分利用深度域资料成像精度高的优势,有必要开展深度域资料属性分析工作。由于深度域波数与频率和波速有关,如何获得高分辨率深度波数谱是深度域地震属性分析的关键。采用基于稀疏反演的谱分解方法,通过建立深度域过完备子波库,利用正交匹配追踪算法提高深度波数谱计算分辨率,通过理论模型的深度波数谱属性计算,并与时频谱属性进行对比,分析含油气储层的深度波数谱变化特征,通过实际资料的深度波数谱属性分析应用,验证利用深度波数谱进行含油气性预测的实用性。结果表明,基于正交匹配追踪算法的深度波数谱分解方法具有较高分辨率,可作为深度域含油气储层预测的高精度手段之一。实际数据应用表明,深度波数谱含油气储层下方出现低波数伴影现象,可作为深度域指示油气储层存在的标志,基于正交匹配追踪的深度波数谱分解方法可有效识别低波数伴影异常,对深度域地震资料进行含油气储层预测。

复杂油气藏储层预测方法综述

随着油气勘探不断深入,传统储层逐渐减少,使得岩溶储层、裂缝储层、页岩储层、煤层气等复杂储层成为重要勘探目标。这些复杂储层往往具有多种非均质性特征,包括岩性变化、孔隙裂缝、多介质分布等,导致储层的空间分布和特性变化极为复杂,深入研究复杂储层预测方法具有重要的理论和应用价值。本文重点分析了岩溶储层、裂缝储层、页岩储层和煤层气储层等复杂油气藏的形成机理和勘探难点;系统总结了相关研究的发展情况和应用方法,为相关领域研究人员提供了有益的参考。指出未来复杂储层预测的发展将集中在多源信息融合、数据集成、高分辨率地震技术和人工智能等方向,这些技术的应用有望提高预测精度和效率,为复杂气藏的勘探和开发提供更为全面和有效的支持。

基于Stacking集成学习的分频地震属性融合储层预测方法

地震属性蕴含大量储层信息,融合多种地震属性可提高储层预测精度。由于地下地质结构复杂、非均质性强,依据单一的地震属性融合方法难以精细刻画储层特征。为此,提出了一种基于Stacking集成学习的分频地震属性融合储层预测方法。该方法主要包括3个部分:①根据不同厚度储层的振幅与频率关系,利用多个频率的地震信息,降低地震属性的多解性;②联合相关性分析和无监督聚类技术优选地震属性,剔除冗余属性特征;③利用能够综合多个差异化模型优势的Stacking集成学习模型,融合不同频段的地震属性,提高地震属性的解释精度。将该方法用于渤海湾盆地埕岛油田,并使用线性公式定量分析法进一步评估Stacking模型的泛化效果。结果显示:与单类预测模型相比,Stacking模型的综合预测性能和可靠性均有显著提升;对应的地震属性融合结果高值区形态更加清晰,融合属性与砂体厚度的相关系数可达到0.92,这表明该方法具有良好的应用前景。

四川盆地天府地区上三叠统须家河组四段致密储层砂体刻画及有利储层预测

四川盆地天府地区上三叠统须家河组四段(简称须四段)厚层砂岩夹薄层泥岩发育,为当前致密砂岩气的重要勘探层系。但受限于地震纵向分辨率,常规方法难以区分薄层泥岩,对该层段砂岩的精细刻画一直缺乏有效的手段,制约了对盆地砂体展布规律和有利目标区的认识。针对上述问题,建立钻井资料与地震相映射关系,在自然伽马曲线约束下,寻找最佳反演频率参数,提高井间砂体预测精度。采用波形指示模拟的方法精细刻画了上三叠统须家河组四段砂岩的展布特征。结果表明:须四段砂岩具有西厚(55.0~100.0 m)、东薄(15.0~50.0 m)的特征;与须三段相比,砂体厚薄变化转换带(坡折带)向克拉通内部迁移。统计地震工区内22口井数据,坡折带以西砂岩平均孔隙度高(8.0%)、储层厚度大(45.4 m)。结合构造演化、沉积相带展布、砂岩厚度和孔隙度变化,认为四川盆地天府地区上三叠统须家河组四段具有构造控坡折带、坡折带控储层的规律。坡折带以西的储层物性好、厚度大,为勘探有利区。研究结果对须四段勘探深入具有借鉴作用。

相控叠前地质统计学反演在储层预测中的应用——以四川盆地川西坳陷须家河组二段致密砂岩储层为例

四川盆地川西坳陷新场构造带高庙子气田须家河组二段致密砂岩气藏多套砂体叠置,相变明显,表现为“整体富砂、局部含气”的特征,但有效储层发育段与泥岩的阻抗相当,常规叠后反演方法难以准确预测砂体边界及优质储层分布。在须二段地质特征研究基础上,首先开展有利相带边界识别及预测研究,并结合岩石物理敏感参数分析,开展相控约束下叠前地质统计学反演研究,实现对有效储层与泥岩层劈分,进而完成了相控有效储层预测。预测结果不仅提高了砂体识别精度,同时也提高了有效储层预测的可靠性,预测结果与实际钻井吻合度较高。该预测技术有效支撑了合兴场气田储量提交和探井井位部署,已产生了一定的油气效益。

哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan斜坡带岩性油气藏储层预测方法

综合利用钻井、测井、地震等资料,分析了哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan区块中部斜坡带沉积特征,并提出了一种岩性油气藏储层预测方法,识别出岩性圈闭,地震属性分析验证了储层预测结果的可靠性。研究结果表明:(1)哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan斜坡带中—下侏罗统沉积时构造活动强烈,发育少量断裂,以湖相沉积为主,可分为SQ4—SQ6共3个沉积期,分别对应埃巴林组(J_(1)ab)、多尚组(J_(2)ds)和卡拉甘塞组(J_(2)kr),SQ6时期发生大规模湖侵,扇三角洲呈裙带状展布在边缘断层一侧,半深湖范围扩大;三角洲前缘为岩性圈闭发育的有利相带。(2)储层预测方法为以井-震标定结果确定地层界线,以基于声波曲线重构的岩石物理分析校正井径的影响,以基于调谐厚度的正演模型分析识别砂体,以高分辨率岩性储层地震反演技术对单砂层进行识别。(3)研究区岩性圈闭主要分布于中—下侏罗统,发育于坡折控砂条件下的一系列构造带上。地震属性分析结果与沉积特征吻合度较高。(4)研究区中—下侏罗统的坡折位置发育一系列岩性圈闭,在高分辨率地震剖面上表现为强振幅、高阻抗特征,是勘探有利区。

浊积岩反演储层预测技术——以东营凹陷滨县凸起为例

浊积岩油藏作为一种典型的岩性油气藏,具有良好的勘探开发前景。本文以滨县凸起东坡沙三段浊积岩为例,针对东营凹陷浊积岩油气藏“埋藏深、个体小、厚度薄和含灰质”等特点,对其形成条件、地质沉积特征进行了深入剖析,重点介绍了针对浊积岩油藏的储层预测描述方法、技术,使用多参数联合岩性识别技术有效区分浊积砂岩与含灰质砂岩、灰质泥岩;另外,研究设计基于深度学习孔隙度物性预测方法,有效开展浊积岩储层预测。该技术在东营凹陷滨县凸起地区的应用中取得良好效果。部分目标经钻井证实,结果预测吻合率达86%,对滨县地区及其他地区浊积岩砂岩储层预测具有借鉴及参考意义。

基于OBN地震的EEI反演在西非深水A区储层预测中的应用

常规拖缆三维地震难以满足西非深水A区块复杂目标、隐蔽油气藏评价的需求,海底节点(OBN)地震勘探已经成为精细勘探开发的主要技术手段。对比分析了研究区OBN地震与拖缆地震的采集和处理参数,明确了OBN地震资料具有更高的信噪比、更宽的频带、更好的保幅性。对目的层段开展了5个分角度叠加资料的井震标定,相关系数达0.84~0.91,为开展叠前地震反演提供了良好的基础资料。针对研究区小于10 m的薄储层预测难题,开展了扩展弹性阻抗(EEI)反演,以孔隙度曲线作为储层预测的目标曲线进行EEI计算,获得不同角度对应的EEI曲线,并与孔隙度曲线进行相关性分析,发现当旋转角度χ为29°时,EEI曲线与孔隙度曲线具有最大的负相关性,为最优角度。建立了EEI(29°)与孔隙度的线性关系,通过岩石物理正演以及测井解释储层孔隙度门槛值,定量计算出目的层反演砂岩储层EEI门槛值为5000 g·cm^(-3)·m·s^(-1)。对比分析了基于不同地震数据的EEI反演结果,认为基于OBN地震数据的EEI反演在储层预测方面效果更好,适用性更强。

深度学习技术在地震储层预测中的应用及挑战

传统地震储层预测技术已无法满足储层精细评价的需求,深度学习具有强大的特征提取和高维数据处理能力,近年来广泛应用于地震储层预测并取得了较好的效果。为此,本文深入讨论深度学习技术在地震储层预测中的应用、进展及它在实际工作中面临的挑战,并提出未来的发展方向。主要认识有:(1)在烃类定性检测方面,深度学习技术有助于综合利用多属性地震数据去提高效率和预测结果的准确率;在定量预测方面,深度学习技术可以更精准地逼近地震数据与目标之间复杂的非线性关系,实现储层的精细定量评价。(2)深度学习技术的应用面临的挑战主要是标签数据不足和样本不均衡等容易导致模型过拟合,泛化能力差;模型复杂,计算成本高;模型的“黑匣子”特征使预测结果缺乏物理可解释性;缺乏定性预测模型的评价标准和高精度的不确定性量化算法。(3)未来的研究方向应致力于克服数据可用性的不足和深度学习的局限性等,构建地球物理知识图谱,实现多源数据与知识的有效融合、共享,将深度学习与反馈强化学习等其他机器学习算法相结合,为油气勘探和开发提供更可靠的技术支撑。

基于高阶多道同步挤压广义S变换的多属性融合储层预测技术研究及应用

时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号、理论加噪信号对比6种时频算法的计算结果,验证了HMSGST具有高时频分辨率,对复杂信号具有更好的刻画能力。以某三维工区海相砂岩为例,基于HMSGST在时频域沿主要油气储层(T2层)提取时间切片,开展频率衰减梯度、分频相干等属性分析以增强对短轴河道、次级断裂等目标的识别能力和烃类检测能力,进一步结合曲率属性开展RGB多属性融合精细雕刻。对于不同工区、不同地质条件的地震数据,需要进行HMSGST的参数分析,适合的参数是达到更为准确的计算结果的前提。

四川盆地致密砂岩地震岩石物理分析及储层预测方法优选

四川盆地HC区块须家河组二段岩性是以岩屑长石砂岩和长石岩屑砂岩为主,具有低孔低渗的致密砂岩储层特征,储层物性变化大,纵波阻抗叠置,基于叠后反演方法进行储层预测多解性强。为降低勘探风险,提高井位部署成功率,利用地震岩石物理分析技术,优选Raymer层状模型建立地震岩石物理解释图版,采用Gassmann方程进行孔隙流体置换,并利用置换后的结果做AVO正演属性分析。通过以上详实分析,须二段含气储层顶面AVO类型为IV类AVO,孔隙流体变化不会引起AVO类型改变;同时明确了纵横波速度比和纵波阻抗双参数为储层敏感弹性参数,优选了储层预测方法。笔者的研究成果预测了四川盆地HC区块须二段致密砂岩含气储层厚度分布,并提交了两口井位,预测结果与实钻数据吻合较好,目前该方法已经在相似地质条件的致密砂岩储层中广泛应用。

北部湾盆地乌石W油田流沙港组三段低渗储层物性主控因素及有利储层预测

利用铸体薄片、扫描电镜、阴极发光等多种技术手段,对北部湾盆地东北部乌石W油田始新统流沙港组三段厚层砂砾岩低渗储层储集物性的非均质性成因进行了深入研究,并应用测井参数,通过地质建模建立不同井区储层物性预测模型,进而预测了有利含油储层的分布特点。研究表明:①流沙港组三段Ⅱ油组储层总体为中孔低渗,渗透率平面变化趋势与孔隙度变化趋势不同。其中,近物源区储层为中孔特低渗;处于近物源与远物源之间的中部地区为中孔低渗;远物源区则为中低孔中渗。②储层物性受沉积微相和成岩作用的共同控制,主控因素为埋深(压实)、泥质含量、岩性(粒度、岩石成分)、溶蚀和破裂的非均质性等。③相对高孔储层区位于2/3/5井区及7井以南小断块,为有利储集层发育区,而相对高渗储层区则多位于8、9井区,为有利含油气储层之油气开发潜力区。

基于储层预测数据分布式处理的质控平台研发

随着我国企业信息化建设的不断发展与石油勘探工作的持续深入,石油石化企业在生产管理智能化和勘测场景多样化等方面面临着更为严峻的挑战。为应对这些问题,塔里木油田企业将储层预测工作划分成岩石物理、正演模拟、特殊处理及属性分析、叠后反演、叠前反演5个工序,通过工作流程的分布式优化推动全局最优,在降低解释工作复杂度的同时,缩短项目的处理周期。在此基础上,针对各质控点制定详细的处理工艺和精度要求,结合GeoEast-iEco数据解释系统,研发一套智能质控平台,实现储层预测的高效率和高质量质控。

基于模型正演的地震属性优选与加权融合技术应用——以四川盆地中部深层碳酸盐岩储层预测为例

四川盆地中部PL地区D1井区震旦系灯影组四段埋深从5 600 m到7 000 m不等,储层发育,属超深储层。如何在地震分辨率相对较低的超深储层,寻找到最有利的优质储层是当前勘探开发工作的重点。通过以实钻井储层厚度及分布位置等数据为基础的正演模型,探寻不同地质条件下的储层响应特征,并基于正演模型对吸收系数、波形长度、反射强度、瞬时频率等地震单属性进行优选;在优选属性的基础上进行多属性融合分析,即通过多个单属性与储层厚度的相关性分析,确定融合属性数量及权重系数,结合加权求和方式,获取融合属性。研究结果表明:(1)基于实际井资料的模型正演,可以有效地指导地震属性的提取与优选,避免了盲目的大量属性提取;(2)融合属性相比于单一属性与储层厚度之间关系具有更高的相关性,并提高了储层预测符合率。该技术流程可大大缩短盲目提取、筛选常规属性的时间,并有效提高了属性的定性预测精度。

乌石W油田储层孔隙结构特征及优质储层预测

利用铸体薄片、高分辨率扫描电镜、孔隙类型定量分析、高压压汞等实验手段,对北部湾盆地乌石W油田流沙港组三段储层岩石学特征、孔隙结构特征及储层分类进行研究,并进行优质储层预测。结果表明:研究区流三段孔喉结构总体表现为孔径较大,喉道较细的特征,孔隙连通性较差。根据毛管压力曲线形态,可将研究区储层划分为Ⅰ类、Ⅱ_(1)类、Ⅱ_(2)类、Ⅲ类共四种类型,其中Ⅰ类储层为该区优质储层。