玛湖凹陷风城组复杂岩性组合横波预测方法探索

玛湖凹陷二叠系风城组复杂岩性组合横波预测技术攻关是准确落实该区油气富集区的重点,也是难点,不同岩性分类型岩石物理建模技术攻关是核心。针对岩性类型多样、岩石矿物组分复杂的关键问题,开展不同岩性分类型岩石物理建模技术攻关。形成了基于复杂岩性“分层段、分岩性、分模型”的三分法横波速度预测技术和基于复杂岩石矿物组分“舍轻就重,同类合并”为原则的碱湖型云化致密储层干岩石骨架建立技术,并对比优选了自洽模型(self-consistent)开展了云化砂岩段储层的岩石物理建模横波计算。该技术的探索应用,在玛湖凹陷风城组复杂岩性组合横波预测及甜点储层预测中取得了较好的效果,为该区井位部署和储量落实提供了依据,为类似地区油气勘探积累了宝贵的经验。

横波预测技术在苏里格气田储层预测中的应用

横波资料的缺乏严重制约了苏里格气田A区储层岩性、物性及流体识别等工作的开展,以往横波预测结果精度低,识别能力差,已不能满足储层预测需求。为此,基于地质、钻井、测井、地震等资料,针对苏里格气田A区上古生界砂泥岩地层的实际情况,确定了构建Xu-White模型所需的各项岩石物理参数,进行了横波预测研究,结合岩石物理分析、叠前弹性参数反演等技术实现由点到面的储层预测,获得的预测横波曲线与实测横波曲线吻合度较高。结果表明:1使用纵横波速度比、剪切模量以及拉梅模量/剪切模量、体积模量/剪切模量可有效划分砂、泥岩,利用拉梅模量/剪切模量—纵波阻抗、体积模量/剪切模量—纵波阻抗、泊松比—纵波阻抗交会等是识别流体的有效手段;2利用文中方法预测的盒8段储层、气层厚度与实钻数据误差小,储层分布与该区地质规律一致。

基于变形P-L模型的矩阵方程迭代精细横波预测

横波速度预测问题的关键有两个,一是如何建立合理的岩石物理模型,二是针对建立的横波预测目标函数,如何准确高效地求解.针对第一个问题,对Pride模型和Lee模型(P-L模型)进行变形,提出拟固结指数的概念,将干岩石模量和岩石基质模量相联系,变形后的P-L模型在没有降低P-L模型准确度的情况下简化了问题的复杂度,建立起了饱和流体岩石弹性模量与干岩石模量、岩石基质模量、混合流体模量之间的关系,进而计算理论上的纵波速度,并通过比较实测纵波速度与计算的理论纵波速度大小,最终建立了横波预测的目标函数.针对第二个问题,借鉴了地震反演的思路,将该目标函数的最优化问题转化为线性矩阵方程组迭代求解问题,通过几步迭代就可以求解出合适的拟固结指数,进而得到预测横波速度.实际验证和应用表明,该横波预测方法具有很好的稳定性和准确性,并且岩石物理模型的构建和目标函数的求解思路可用于其他储集类型地层的横波预测.

基于非线性有效孔隙度的地层骨架参数横波预测

横波速度对储层岩性、物性和流体识别起着重要作用。但目前绝大多数井缺少横波测井速度资料。因此,在没有横波测井速度资料的井中精确计算横波速度曲线意义重大。目前常用的有Biot-Gassmann方法和Castagna方法等,但是它们在研究区域的应用效果不理想。建立了一套通过计算地层骨架值曲线拟合横波的方法,通过用计算的地层骨架值曲线和常规曲线与实测横波曲线做多元回归拟合求得横波预测曲线,得到了较好结果。

玛湖地区横波预测方法优选及其对岩石力学参数计算的影响

针对实际生产中缺乏横波速度这一重要的地球物理参数,且利用经验公式计算精度不高的问题,以玛湖地区为例,通过对横波预测理论模型的筛选和分析,最终选择Xu-White模型,考虑地质沉积背景和埋深,利用岩石矿物成分、孔隙度及流体成分曲线,进行横波速度曲线的计算,在此基础上分析了横波速度预测精度对岩石力学参数计算结果的影响。经过实测偶极声波资料、岩心实验室力学测量数据和压裂施工数据的检验,Xu-White模型与常规经验公式计算的结果相比,精度大幅度提高,在玛湖地区百口泉组砂砾岩地层具有显著的普适性。该技术在岩石力学参数的准确计算以及砂砾岩致密油压裂方案设计等应用中取得了较好的效果,对玛湖地区致密油开发的地质工程一体化研究具有重要的意义。

采用Xu-White模型进行横波预测影响因素分析

砂泥岩的Xu-White模型常被用于横波预测,该模型综合考虑了砂泥岩中的泥质含量、孔隙度及孔隙形状、孔隙饱含流体的性质等对岩石速度的影响。为了深入了解泥质含量、含水饱和度、砂岩孔隙纵横比对Xu-White模型横波预测影响因子的大小,建立了三个气水模型进行试验并分析。结果表明:误差影响权重由高到低依次为泥质含量、砂岩孔隙纵横比、含水饱和度。运用综合考虑三个误差因素的改进Xu-White模型进行横波预测的结果与实测资料吻合性良好。

一种基于岩石物理建模的横波预测方法

横波速度在地震正演模拟、流体预测和AVO分析中有着至关重要的作用。然而由于横波测井费用较高等原因,一些工区并没有横波速度测井资料。基于岩石物理建模的方法预测横波具有针对性,预测精度较高。本文采用了由Sabrina提出的计算有效弹性模量方法,扩展了Cao等在该方法进行横波预测的假设条件,进行岩石物理建模,利用实测的纵波速度计算孔隙弱度从而进一步预测横波。最后结合实际资料,利用已知测井横波速度数据进行验证,结果表明效果较好。

利用有效应力进行横波预测及其应用

横波预测往往建立在大量假设条件下,给计算带来了较大不确定性。采用基于地震岩石物理模型预测横波速度的方法,无须预先预测干岩样弹性模量,选择控制岩石体积模量的参数作为回归变量,不存在对典型未知参数的不可靠假设条件,减少了人为原因造成的误差。鉴于研究区域地层疏松,采用有效应力作为回归变量,相比无有效应力时,预测横波速度更为精确。利用校正后3口井实测横波与预测5口井横波资料,进行波阻抗反演、纵横波速度比反演,计算结果均反映出了关键砂层组。孔隙度反演结果与测井孔隙度曲线吻合较好,而泥质含量反演效果在某种相对意义上趋势也是合理的。综合孔隙度、泥质含量反演结果,可用于评价砂岩相对含量,进而可为钻井优选有利目标。

机器学习在焦石坝页岩气水平井横波预测中的应用

页岩气水平井的横波测井资料在岩石力学计算、地应力评估、可压性评价中具有重要意义。通过对常规测井资料的预处理,采用皮尔逊相关优选特征曲线,通过多种机器学习方法的比较,采用随机森林算法,预测了焦石坝地区页岩气水平井的横波,在实际应用中取得了较好的效果,可为今后的测井资料解释提供技术借鉴。

粒子群优化的等效基质模量提取和横波预测方法

常规横波预测方法从基础的岩石物理模型出发,根据部分弹性参数与岩石物理参数间的定量关系,确定横波速度对应约束参数(如孔隙纵横比)的解空间,不断搜索寻求最优解从而确定地下每一深度点对应的横波速度。但这样做会存在两点不足:一是简单的遍历搜索制约了预测方法的计算效率;二是对于缺乏矿物含量信息的井资料而言,岩石物理建模已经严重受限,最终预测结果的精度必然会有很大影响。为了解决这类矿物含量未知地区进行横波预测所存在的计算精度和效率问题,论文提出基于粒子群非线性优化算法框架下的横波预测策略。首先需要解决矿物基质模量未知或不准确的问题,即在引入干岩石泊松比σdry后根据岩石骨架模型预设法,确定其与基质模量K0的范围,之后利用流体因子定义适应度函数,将矿物基质模量反演转化为二维粒子群寻优问题,将最终得到的基质模量作为输入更新到粒子群优化的横波预测过程中。使用论文提出的横波预测策略,可以很好地解决基质模量未知的难题,更好地利用Xu-White、Xu-Payne等岩石物理模型进行储层描述。同时,论文针对传统方法计算效率低的问题进行了优化,在基质模量反演和横波预测中都采用了粒子群算法来反演约束参数。实际资料应用结果表明:基于粒子群优化框架下的基质模量反演结果满足Voigt-Reuss界限条件,验证了算法的正确性及准确度。与传统遍历搜索的横波预测对比结果表明,在精度得到保证的情况下,采用粒子群优化算法可以大大提升整个横波预测的计算效率。

基于测井横波预测的地应力场及岩石力学参数建模

研究工区未动用储量大,是稠油开发和增产的重点区域,但是工区应力分布状况不明确,不能对钻井、压裂等施工方案形成有效指导。为明确工区的地质力学和岩石力学特性,建立了适用于该区的横波时差预测模型,基于此预测模型开展了精细地层划分和三维地质建模,通过对岩石力学参数计算结果的克里金插值,完成工区的地应力场建模。建模结果显示:工区地层物性良好,最大主应力主要分布在30~34 MPa,最小主应力主要分布在27~29 MPa,地层受逆断层控制。该研究在偶极声波施工较少的情况下,利用改进的横波预测完成了地应力场的刻画,在建模结果的指导下,新钻水平井在压裂施工后日产油量达25.7 t,累计产油量较前期开发老井增加了99.1%,实现了稠油油藏的有效开发。

基于LSTM循环神经网络的横波预测方法

针对碳酸盐岩储层岩性多样、孔隙结构复杂导致传统横波预测方法受限的问题,文中提出利用长短时记忆神经网络(LSTM)预测复杂碳酸盐岩储层的横波时差。相对于传统的简单点对点学习模式,LSTM通过复用神经元结构,有效学习测井参数的序列信息。以苏里格气田苏东地区碳酸盐岩储层为例,选择声波时差、密度、自然伽马等16个对横波速度较为敏感的测井参数,构建了基于LSTM的横波预测模型。和机器学习方法(Bayes,BP,DT,KNN,LR,SVM)以及Xu-Payne岩石物理模型方法相比,基于LSTM的预测模型均方根误差仅为3.36μs/m,决定系数达到0.967,表明基于LSTM的横波预测模型更加符合实际地质情况,在复杂碳酸盐岩储层的研究中具有广阔的应用前景。

横波预测技术在延川南地区储层预测中的应用

在延川南地区,通过开展测井横波模拟研究,获得测井的横波速度;采用叠前弹性参数反演技术计算纵、横波阻抗;利用砂泥岩在纵横波阻抗交汇图上的差异进行石盒子组砂岩储层预测,利用煤层与围岩在密度和阻抗方面的差异预测煤层的分布空间。通过横波资料可以有效地获得其它弹性参数,提高叠前反演的可靠性,降低叠后储层预测的多解性,提高储层预测精度。

气田横波预测方法研究

从研究区实际的资料出发,通过饱水流体替换,建立研究区饱水状态的纵、横波速度关系,进而经过多次流体替换将饱水状态的纵、横波速度关系扩展为其它孔隙流体状态,从而预测出横波。该方法比经验公式法较少受到地区范围的限制,所以在莺歌海盆地的实际应用中取得了较好的效果。

多属性多参数横波预测

岩石物理理论模型是地震岩石物理研究的基础,通过对叠前反演中横波速度的应用,提出了横波速度曲线优化的估算方法,通过对PNN视神经网络算法以及非线性多属性参数的分析,解决了横波预测中误差较大的影响,研究结果为后续的叠前反演打下了很好的基础。

煤系地层地震岩石物理建模及横波预测方法

煤系地层油气资源发育潜力较大,现有地震岩石物理建模方法欠缺对储层含煤后岩石物理性质的系统研究。为此,利用自洽(SCA)模型耦合煤的影响,将其以包含物的形式加入背景介质中,构建一种适用于含煤储层的地震岩石物理模型;通过分析煤层占比、泥质含量、含水饱和度及孔隙度等微观物性参数对岩石弹性模量的影响,优选表征储层物性特征的敏感弹性参数;推导出以纵波速度为约束的岩石物理反演目标泛函,利用模拟退火全局寻优算法实现了横波速度的预测。将该方法应用于实际测井数据,预测横波速度与实测数据吻合度较高,证明了该模型对煤系地层的适用性。

基于改进Xu-White模型的富有机质页岩横波预测方法研究

横波速度是储层表征描述、AVO分析和流体识别的重要信息。干酪根是富有机质页岩的重要成分且具有非固体非流体的特殊弹性性质,常规处理方法是将其等效为流体。这里提出了一种基于变化孔隙纵横比Xu-White模型的富有机质页岩横波预测方法,首先将干酪根同时等效为基质矿物和孔隙流体引入模型中,然后利用模拟退火粒子群算法,在约束条件下,反演出变化孔隙纵横比,并以变化孔隙纵横比初始化,模型构建富有机质变化孔隙纵横比Xu-White模型,最后结合测井信息与岩石物理模型预测横波速度。将该方法应用于中国西南部四川盆地东南焦石坝地区某井位,通过对比固定孔隙纵横比Xu-White模型方法与干酪根流体等效的变化孔隙纵横比Xu-White模型预测结果,验证了该方法的适用性和准确性。本方法将为富有机质页岩的研究提供更准确的横波速度资料。

虚拟孔隙度优化Xu-White模型法预测横波速度

纵、横波速度和密度是连接岩石各种物理性质与地震波勘探的桥梁,是储层岩性、物性和流体分析识别的重要参数。在实际工作中只有极少数井进行了横波速度测井,甚至没有横波资料,而利用横波速度可以得到泊松比、拉梅模量等反映流体性质的物理量,减少地震振幅解释的多解性,这种情况下,就需要预测横波速度。文中在Xu-White理论模型的基础上,通过引入虚拟孔隙度和误差融合技术,优化了预测横波速度过程,减少了孔隙的扁度和骨架参数带来的误差,并在预测过程中增加了质量控制手段,提高了横波预测的精度。在肇源南和敖南地区的横波速度预测工作中,预测结果与实测横波吻合程度较高,说明该方法在实际应用中能够取得较好的效果。

Xu-White模型预测横波速度的不确定因素分析

自Xu和White(1995)建立了泥质砂岩的有效介质模型(Xu-White模型)后,很多地球物理学者用此模型或改进的模型进行岩石横波速度的预测,但至今很少有人对Xu-White模型预测过程中的不确定因素进行详细总结。介绍了Xu-White模型及其预测流程;对预测过程中的不确定因素进行了分析,指出在使用中可以根据实际地质情况合理的取舍参数,从而能更有效地进行纵横波速度预测。

一种带误差校正的横波速度预测方法

本文提出一种基于纵横波速度关系的带误差校正的横波速度预测方法,它主要针对在进行横波速度预测时所采用纵波模量M近似变换结果与标准的Gassmann关系(K变换)之间存在的误差提出了校正的方法,并给出了完整的基于纵横波速度关系的带误差校正横波预测技术流程,该技术是一个简单实用的横波速度预测工具.