多地震属性优化的神经网络技术在鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测中的应用

由地震数据体提取的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性,但同时单属性参数具有多解性。利用多地震属性优化下的神经网络技术对鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测的实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用地震属性预测高阻抗砂岩储层的精度。

塔巴庙地区上古生界AVO储层特征研究

由于影响地层速度和泊松比变化的因素较多 ,再加之地震分辨率的影响 ,造成AVO的多解性。根据工区的地震地质特征 ,在AVO分析的基础上 ,应用钻井、地质、测井资料设计的模型 ,通过对AVO正演及其反演的研究 ,建立了在现有地震分辨率条件下塔巴庙地区上古生界储层AVO的响应特征。

鄂北TGM地区地震反射特征研究及有效储层预测

鄂北台格庙区块上古生界是以岩性为主的油气圈闭。通过区内预测难点分析,紧密结合地质、地震、测井资料,深入细致地研究地震反射波组及反射结构特征,认真统计分析地球物理及电性特征,确定一套适合不同目的层段的有效储层预测方法技术,有效地预测了盒1、山2段储层厚度和有效储层厚度。同时对该区两层进行综合评价,圈定出有利叠合分布区,为进一步确定有利目标区提供了依据。

鄂尔多斯盆地上古生界地层AVO技术的应用

AVO技术是利用振幅随炮检距 (或入射角 )变化的规律 ,求取地下地层的岩性信息。鄂尔多斯盆地是典型克拉通盆地 ,构造平缓 (倾角不到 1°) ,断层不发育 ,非常适用 AVO理论假设反射层为水平层这一基本条件。根据工区的地震地质特征 ,在 AVO分析的基础上 ,应用钻井地质、测井资料设计的模型 AVO正演及反演的研究 ,总结了一套在现有地震分辨率条件下的鄂尔多斯盆地上古生界储层 AVO响应特征。即 :无论砂岩储层是否含气 ,其底部反射振幅随入射角增加均会出现从强到弱—极性反转—从弱到强的现象 ,只是反转的角度有所差异 ;在梯度剖面上 ,含气砂岩与不含气砂岩的亮点特征差异较大。据此响应特征预测了有利的储集区。

鄂尔多斯盆地碳酸盐岩风化壳储层综合评价技术

如何综合利用钻井、地质、测井、地震资料进行碳酸盐岩风化壳储层评价是鄂尔多斯盆地下古生界天然气勘探中亟须解决的问题。利用测井资料采用迭代拟合的方法进行岩石物性分析 ,用正反演模型、合成记录及特征相关法在“三高”和波阻抗反演剖面上进行精细的层位标定 ;根据对碳酸盐岩风化壳沉积特征分析 ,提出了求取风化壳泥质含量的方法并应用此结果在BCI剖面上消除了风化壳泥质含量的变化对速度、波阻抗的影响 ,实现风化壳储层空间展布和厚度的准确预测 ;采用AVO岩性反演、波形特征分类和人工神经网络模式识别方法进行了储层特征的综合评价 ,提出了下一步的勘探目标。

属性优化在台格庙太二段产能预测中的应用

地震属性从不同角度反映储层的物性特征,地震属性与储层岩性、流体性质、物性等参数之间存在着复杂的关系,不同工区不同储层参数所对应的最敏感的地震属性不同。所以有必要优选出对所求解问题最敏感、个数最少的地震属性组合,提高地震储层预测精度,改善地震属性有关的处理及解释方法的效果。主要阐述了属性优选的3种方法:①寻找样本井点间地震属性的最大差异;②拟合分析法进行属性优选;③利用平面图进行属性优选。钻探证实这几种优选方法在单井气产能预测中是可取的。

测井资料在地震储层有效厚度预测中的应用研究

应用测井资料进行储层有效厚度预测是最直接的预测手段。从地球物特征研究出发,寻找能反应岩性的测井敏感性参数,用这些敏感性参数与地震联合进行反演,得到岩性反演剖面,通过岩性剖面与所确定的门槛沿目的层值拾取砂岩厚度,最后转换成储层有效厚度预测平面图。该方法通过实际应用表明,利用测井资料预测地震储层有效厚度效果较明显。

利用普罗尼滤波技术进行含气性预测研究

基于普罗尼变换的非线性滤波方法避开了基于常规滤波技术的属性分析方法的局限性,具有较高的纵、横向分辨率。利用该方法得到地震数据在不同频带的衰减异常和变异特征,可以研究储层非均质性,预测其裂缝、孔隙发育程度,识别有利的油气聚集带。在TBM气田砂岩储层非均质性和含气识别预测应用中,高频带滤波衰减异常反映了裂缝、孔隙发育程度;在不同频带滤波结果的变异特征,反映了储层的含气性。