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。

地震储层预测技术在AMH地区碳酸岩中的应用

AMH地区卡洛夫-牛津阶碳酸岩生物礁体是主要的天然气储层,储层物性具有纵横向变化快的特点。根据碳酸岩储层物性与流体性质的关系,利用叠前叠后地震储层预测技术对储层进行了预测,并结合钻井实践对比分析了2种储层预测方法的特点及适用范围。

层序约束地震储层预测技术在岩性圈闭识别中的应用

层序格架约束地震反演进行储层预测的核心是,应用层序地层学理论开展层位解释,建立地质模型约束反演结果,地质模型越精细,反演精度越高。本文通过常规地震地层解释、地震层序识别与反演三者相结合,应用三维工区内的层序、最大湖泛面、体系域、准层序等界面建立地质模型,在哈萨克斯坦中部南土尔盖盆地鲍金根地堑西斜坡实现了快速高效的地震反演,提高了储层预测的精度。

云南曲靖盆地浅层气藏地震储层预测及勘探前景分析

云南曲靖盆地茨营组气藏埋深300～450m，属超浅埋深岩性气藏。主力储层屠高孔中渗储层，为三角洲平啄相河道边滩沉积的中细砂岩，横向变化极快。因前期尚未形成具有较强针对性的地震储层预测技术系到，导致勘探开发成功率低。通过储层物性及波阻抗特征分析、地震模型正演与储层地震响应特征分析，建立了“丘型或透镜状、低频强波谷振幅、低阻抗”有利储层预测模式。利用地震相及地震属性分析技术手段，预测出有利沉积相带分布，有效排除了泥岩及煤层陷阱。通过AVO特征兮析，直用多子波分解技术，建立了“Ⅲ类AVO、低频强／高频弱”含气储层识别模式，预测了含气储层分布。综合储层预测与含气性预测成果，对岩性圈闭进行了综合评价，发现多个有利岩性圈闭，预测结果被实钻验证，勘探成功率明显提高。云南新近系盆地分布广、数量大，勘探潜力大，本次所形成的地震储层预测技术系列可望为该类气藏勒顿哥痔梧供借鉴、

地震储层预测技术在大港滩海区的应用

系统总结了地震储层预测技术在大港滩海唐东地区的应用效果,明确对复杂构造和复杂储层分布区应用地震精细目标处理、沿层相干、三维反演、地震属性分析等地球物理新技术,是进行精细储层预测与非构造圈闭识别的有效手段。

粗集理论在地震储层预测中的应用

在地震储层预测中,可采用的地震属性种类繁多,但太多地震属性常常会起到干扰作用,影响储层的预测精度.因此,为提高地震储层预测精度,把粗糙集理论融入到地震属性的优化中,利用粗糙集理论所具有的提取有用属性、简化信息处理的能力,优选出地震属性中的敏感属性是本文的研究目的.本文采用了一种基于属性方差的自组织神经网络量化方法,并运用基于区别矩阵的属性频率约简算法对地震属性进行优选.实例分析表明：该方法可行有效,可以最大限度地删除冗余地震属性,用优选出的敏感属性组合对多种储层参数进行预测均已取得了较好的效果.

低孔渗薄互层多参数地震储层预测反演

鄂尔多斯上古生界的储集岩性具有低孔渗、厚度薄、横向变化快、多层叠置的特点,地震常规资料分辨率和信噪比不能识别单砂体或砂组,且单纯使用波阻抗预测储集岩性具有多解性或精度不高。工区内钻井较多,为此,采用了多井约束下的基于模型的反演处理技术。在处理技术上采取了一系列措施,如①利用中子测井在反映岩性上具有较为确定的分布区间,且多解性小的特点,直接用于地震资料反演;②在地质认识指导下细化模型,加大地震资料的信息量;③在精细波阻抗反演的基础上,井点区以中子测井曲线为硬约束条件,非井点区以波阻抗与中子的相对关系为软约束条件等等,进行了有针对性的处理,取得了较好的反演效果。应用于生产中,基本解决了工区主要目的层5m以上储集砂体的识别。

提高大牛地气田三维地震储层预测精度的思考

大牛地气田是以岩性气藏为主的气田,煤系储层发育,储层厚度薄,横向非均质性强,储层的地质特征和煤层的强反射影响了地震资料预测储层的精度,使得有些钻井在预测的储层有利区却没有钻遇到高产气流。因此提高储层预测精度是加速大牛地气田产能建设的关键之一。为此,就如何提高大牛地气田三维地震资料储层预测的精度,从研究思路和研究方法上提出了若干思考与建议。

沁水盆地煤层气地震储层预测技术方法研究

随着三维地震勘探技术在沁水盆地郑庄煤层气示范区的实施,煤层气地震储层预测技术方法研究得以更好的开展。采用岩石地球物理分析、拓频、分频及波阻抗模型反演等方法,开展了煤层分布范围、厚度变化的预测,采用正演模拟、地震频率衰减及弧长属性计算等方法,开展煤层气富集区预测。郑庄煤层气示范区三维地震储层预测效果明显,为井位部署、储量计算、开发方案设计及生产井网调整提供了可靠依据。

渤海油田古近系地震储层预测研究难点及对策

古近系沙河街组是渤海油田一个重要的含油层系,目前储量占到整个渤海油田探明储量的11%左右,但是一直以来,沙河街组储层预测是中深层储层预测中的难点,主要原因为地震资料信噪比低、储层横向变化大、分辨率低。针对上述难点,结合渤海油田的地质、地震资料特点,有针对性地提出了沙河街组地震目标处理技术、相控模式约束下储层预测技术和地震目标采集技术等三个攻关技术序列及相应的攻关方向,通过在靶区油田开发研究中实际应用,初步形成沙河街组地震储层预测技术思路,研究成果有效地指导油田的开发井位部署和优化。

苏里格气田西区苏54区块地震储层预测技术及应用

鄂尔多斯盆地苏里格气田西区苏54区块主力气层上古生界下二叠统下石盒子组盒8段属于砂岩岩性气藏,储层致密,非均值性强,有效储层薄且相对孤立分散,含气富集区不明朗,开发难度较大。针对该区块开发难点问题,利用AVO烃类检测及叠前参数反演技术对主要目的层段进行了储层厚度、有效储层厚度及含气性预测,在储层综合评价的基础上优选了含气富集区。以地震储层预测成果为主要依据部署实施开发井54口,Ⅰ+Ⅱ类井比例较勘探阶段大幅度提高,开发效果良好。该区块的开发实践表明,所运用的地震储层预测技术行之有效,值得同类气藏开发借鉴。

大牛地气田盒3段三维地震储层预测研究

盒3段是大牛地气田天然气产能建设的主力层段,提高盒3段储层预测的精度是盒3段气层扩边扩能的首要任务。盒3段储层属典型的河流相沉积,储层厚度薄,横向非均质性强,这些地质特性给地震方法预测盒3段储层带来了一定的困难。通过系统总结大牛地气田开发过程中盒3段储层预测所采用的思路和方法,总结了适合于大牛地气田盒3段储层预测的反射结构分析,相控储层预测及地震反演等方法技术,并给出了应用的实例,指出了方法技术的适应性和下一步改进的方向。

大牛地气田D区块山1段三维地震储层预测

大牛地气田D区块山1段储层为煤系储层,煤层产生的强反射掩盖了储层的反射特征。通过地震反射特征和钻井统计分析,认为:煤系储层与煤层的发育在空间上存在一定的互补关系,并且山1段储层发育时地震剖面表现为波形加宽或同轴相增多。以此为基础,通过预测煤层寻找有利储层靶区,再利用针对性的地震储层预测方法技术定性定量地预测山1段储层展布和储层的含气性。预测出3个山1段有利储层分布带,综合储层预测成果与钻井符合率达90%以上。

基于小波变换和卷积神经网络的地震储层预测方法及应用

提高储层预测的分辨率和准确性一直是油气藏表征的一个关键问题。将频谱分解与深度学习相结合,提出基于小波变换和卷积神经网络的地震岩性、储层类型预测方法。小波变换能够提供包含高频和低频信息的二维时频谱图,卷积神经网络具有超强的二维图像特征提取和分类能力,时频谱图作为卷积神经网络的输入,有助于充分挖掘地震数据高频和低频信息进行岩性和储层预测。将提出的方法应用于川西沙溪庙组储层预测中,首先利用叠后地震数据预测得到河道砂体分布,然后利用叠前地震数据在河道内部预测储层类型分布。结果表明,深度学习反演预测岩性和储层类型的分辨率和精度更高,能够识别小河道砂体,与生产测试情况更加吻合,优于常规地震反演方法。

火山岩地震储层预测技术在水平井地质设计中的应用——以克拉玛依油田九区古16井区石炭系火山岩评价水平井设计为例

目前,我国乃至世界上有好多火山岩油藏已投入开发,然而火山岩地震储层预测技术仍然存在不同的认识和争议,通过克拉玛依油田九区古16井区石炭系火山岩有利储层预测,发现了该区发育两个"低速异常体"为该区有利储层,应用该成果,对该区评价区进行了针对"低速异常体"的评价水平井部署和水平井地质设计,水平井完钻后,生产效果很好,成功确定了扩边区储量规模。推动了火山岩储层预测技术在克拉玛依油田的应用,为类似火山岩油藏水平井地质设计和利用水平井评价、开发火山岩油藏提供了宝贵经验。

哈萨克斯坦B油田M02段综合地震储层预测

哈萨克斯坦B油田下白垩统上达乌尔组M02段为辫状河相沉积,储层以含砾砂岩和细砂岩为主,砂体在纵横向上变化较快,储层展布规律认识不清严重制约了油田的滚动勘探开发进程。本次研究基于新一轮精细构造解释成果,通过精细合成记录标定、地震正演模拟、地震属性分析、常规地震反演以及地质统计学反演等储层预测技术的综合应用,消除了地震属性分析存在的多解性,弄清了砂体宏观展布规律,并且突破了常规地震分辨率的限制,落实了M02段薄砂体展布特征,建立了适用于本油田的综合地震储层预测技术序列。通过该技术序列在本地区的成功应用,为油田的滚动评价和注水开发提供了有力依据,对油田的增储上产做出了巨大贡献,同时对类似区块的储层预测工作具有借鉴和指导意义。

地震储层预测在岩性油藏勘探中的应用

本文从潜江凹陷蚌湖地区岩性油藏勘探现状出发,总结当前勘探的瓶颈为储层预测。针对这一问题,结合相应沉积相特征,通过沉积古地貌分析和地震属性分析、地震相分析、频谱成像等方法,将地质小层对比预测结果与地震储层预测结果相结合,精细刻画潜江组主要目的层的储层展布特征;应用地震属性约束建模法进行叠后波阻抗反演,并和叠前密度反演结果结合,应用法线距离方法来识别渗透性砂岩和盐岩,进而解决储层预测的问题。

深度学习在地震储层预测中的应用分析

市场经济的高度发展,为各种先进技术的进步与发展打下了稳定的基础,特别是基于信息化技术衍生出来的人工智能技术、机器学习技术等,更是改变着社会的发展方向,其目前已经开始在图像识别,语音识别,文本处理中发挥不可替代的重要作用。相比于传统的分析技术,深度学习技术就具有处理数据量大、结果准确率高等优势,本文根据实际情况,简单介绍了深度学习的基本原理等,并对其在地震储层预测中的应用措施进行了综合研究。

火山岩地层的地震储层预测应用

准噶尔盆地西北缘克-乌断裂带上盘石炭系为该区重点含油层系,目前该区已有一区、二区、三区、四区、六区、七区、九区等石炭系油藏相继探明并投入开发。受石炭系储层非均质性强影响,石炭系单井产能差异大,开发效果较差。近年来在九区古16井区石炭系油藏研究过程中,通过对火山岩地层发育背景、岩相特征、测井、录井资料、生产数据和有利储层发育特征等进行分析,认为该区石炭系主要为火山沉积相背景下的凝灰岩、砂砾岩地层,由于地层长期出露地表,受风化淋滤作用大,风化壳为该区石炭系主要储集层。通过地震波阻抗反演预测风化壳储层,反演结果与已钻井生产资料吻合度高,利用反演结果指导钻井,成功率高。

塔里木盆地星火井区深层薄储层地震预测

星火井区巴什基奇克组顶部储层埋深超过5 000 m,为超深层强非均质性碎屑岩储层,是塔里木盆地新和地区重要生产层段。储层埋藏深度大、厚度薄、研究区完钻井数量少,勘探开发难度很大。由于传统的地震预测技术精度不够,薄储层预测一直是制约星火井区超深层油气藏勘探开发的瓶颈技术。为落实星火井区薄储层分布特征,利用模型正演明确了星火井区超深薄储层在不同分辨率模型下的地震响应特征、基于谱反演方法的拓频技术提高地震分辨率,识别出超深层6 m以内的薄储层,进而使用波形指示反演技术刻画出薄储层的展布特征。薄储层预测结果与实钻井结果的吻合率超过87%,证明正演-拓频-反演技术在星火井区具有很高的准确性。研究结果可以为与星火井区地质背景相同地区的油藏开发提供借鉴。