一种海上时移地震数据空缺区智能重建方法

时移地震技术作为目前海上剩余油气监测的重要技术之一,可以有效指导油气田开发方案。针对海上时移地震数据采集过程中第二次采集受平台及海底管线影响导致采集的数据出现空缺的问题,首先利用在同一工区两套不同时期采集的地震数据,即早期采集的拖缆地震数据与近期采集的海底节点(ocean bottom node,OBN)地震数据,进行叠前地震数据一致性处理以及叠后全局匹配处理,使其时移差异能有效反映油气开采引起的地震数据变化;再利用神经网络学习上述两套一致性处理后的地震资料非线性映射关系,对大范围连续缺失的OBN地震数据进行数据重建。上述海上时移地震数据空缺区智能重建方法可以有效利用两套数据的相似性恢复缺失的地震数据,同时尽可能地保持时移地震特征,取得了良好的应用效果。

基于P、z分量Radon变换和非稳态自适应相减的OBN横波噪声压制

在OBN地震采集中,检波器与海底耦合问题经常导致陆检z分量接收到横波噪声。横波噪声对OBN数据的处理、成像、解释、油藏监测均带来严重干扰,而且横波噪声的频带、曲率与有效信号非常相似,难以用常规方法有效压制。为此,提出了一种基于抛物线Radon变换和非稳态自适应相减的OBN横波噪声压制方法。首先,将OBN数据的P分量和z分量数据通过抛物线Radon变换从时空域变换到τ-q域,利用横波噪声与反射信号传播速度的差别,在τ-q域尽可能分离横波噪声和一次波;其次,通过非稳态自适应相减算法的高度灵活性,从包含横波噪声的z分量数据中去除P分量中的反射信号成分,提取横波噪声;最后,将提取的横波噪声分量变换回时空域,并从原始z分量数据中去除横波噪声,实现消除噪声的同时,尽可能保护地震数据中的反射信号。实际资料的处理结果证明,该方法能有效压制OBN数据的横波噪声,提高地震资料的信噪比。

基于地震属性的深水水道型浊积储层砂体展布预测

深水水道型储层蕴含了丰富的油气资源,但海上油气勘探往往由于井数量不足导致地下储层预测困难。基于对深水水道的地质认识,构建了不同成因类型的水道概念模型,设计了井点处砂体叠置样式,并通过正演模型分析地震响应特征及地震属性敏感性,结合多种敏感地震属性进行聚类分析及概率神经网络预测。将该方法应用于西非X油藏,预测结果符合率达到87.5%,能够有效预测该油藏的砂体展布特征。预测结果结合地震沉积学综合研究认为,目的层内砂体主要分布于水道中部,两端分布较少,其主要受控于沉积环境和弯曲段流态变化。

基于地震叠前数据的页岩气甜点预测及水平井产量评价方法探讨——以威远页岩气W4区块为例

威远页岩气W4区块,龙马溪组断层发育、非均质性强、储层薄,页岩地震反射模式特征不明确。W4区块基于水平井开发,产量表示多段地层的含气量,与井点处单点地震属性对应关系较差,水平井产量评价方式存在挑战。本文利用地震叠前数据,在井点处进行叠前正演,分析响应特征,分道集优选敏感属性,并进行自组织神经网络智能聚类,将研究区储层按甜点级别分类。进一步利用水平井水平段的融合属性与测试产量拟合,利用多属性对研究区域的甜点进行了表征。研究结果发现,筛选的敏感属性一定程度上反映了产气量高低,且呈正相关趋势。同时,本文提出了以水平井轨迹矩形空间范围求取平均融合属性的方法,发现产量与地震融合属性在平均压裂范围为150 m时相关系数最大,这与可能的平均压裂裂缝改造距离接近。根据聚类结果划分的甜点储层级别与已开采的水平井测试产量的分布符合率达85%以上。为研究区页岩气开发的井位部署和产量评价提供有效依据。

基于不同金字塔技术的地震属性应用研究

我国四川盆地非常规油气储量巨大,页岩气是国家能源战略的主要开发资源。本文以四川地区威远页岩气W4区块为研究对象,针对该区块因地震数据具有较多的干扰信息导致断层无法精细识别的问题,采用导航金字塔和形态金字塔方法对该区的地震属性进行次断层的识别。结果表明导航金字塔能从微观处增强断层的显示及其延伸,形态金字塔能从宏观处对数据进行分解处理,达到识别并精细刻画断层的效果。对研究区的页岩气有效开采具有积极作用。