洛带气田地震多参数综合油气预测研究

在地震勘探中 ,快速有效地进行油气预测已成为我国目前十分重要的研究课题。本文概述了利用地震资料提取出多种特征参数 ,通过综合处理对油气进行预测的实用技术。给出了利用洛带气田的二维地震测线保幅偏移数据对蓬莱镇组气藏中的 8个储层进行地震多参数综合油气预测和利用洛带气田三维地震数据对蓬莱镇组气藏中的 Jp32 储层进行地震多参数综合油气预测的实例。

地震多参数综合油气预测研究

在地震勘探中，快速有效地进行油气预测已成为目前十分重要的研究课题，地震多参数综合油气预测研究目的是利用地震资料提取多种特征参数，经综合处理圈定出油气异常部位，为油气勘探部署提出有利的钻井位置，实际应用表明，该技术实用性强，预测效果良好，具有一定的推广价值。

利用弹性参数反演预测潮汕坳陷目标构造的含油气性

【研究目的】潮汕坳陷构造隆起部位受砂岩储层发育程度和构造条件的双重控制,其侧翼洼陷为其提供烃源,是油气聚集最有利区。利用地震反演的弹性参数进行含油气性预测的潮汕坳陷中生界砂岩储层具有明显的低密度特征,而其他岩性的密度偏高。【研究方法】利用叠前地震全道集资料直接反演密度、泊松比等弹性参数,通过密度反演成果预测砂岩储层发育情况和烃类分布,实现对中生界含油气性的预测。【研究结果】泊松比对烃类比较敏感,储层含烃后具有明显的低泊松比特征。【结论】利用地震反演的弹性参数进行含油气性预测表明,烃类异常特征明显,预测构造隆起部位具有较好的含油气性。叠前弹性参数反演技术使无井区域储层预测的多解性与不确定性大大降低,提高了反演结果的准确性和可靠性,这项技术的应用对于类似研究新区的储层预测和烃类检测工作,具有很好的应用推广价值。

综合利用地震多参数预测油气藏

以吉林省境内红星构造带(已发现油田)和杨柳青构造带(未发现油田)为试验区,首先利用地震地层学方法,研究间接参数特征,确定有利相带和有效圈闭,并在有效圈闭上选择了39个2×2cm时窗。在时窗内提取与地震波动力学有关的信息,即频率、振幅、频谱能量等,然后对这种信息进行统计计算,获得振幅方差等九个参数并对其进行综合分析,从已知油气藏出发,对未知圈闭油气状况进行了三级预测,指出了最有利的勘探靶区。

利用地震波主参数预测岩性和油气

地震信号的频谱特征随时间的变化规律或随横向沿层的变化规律 ,是研究地层结构和岩相变化的重要信息。把时间域信息和频率域信息联系起来进行分析的方法 ,称为时频分析法。利用地震波主参数进行时频分析的方法称为时频域地震波主参数分析法 (简称为地震波主参数分析法 ) ,这是近几年发展起来的新方法。这种方法是利用地震波主参数从宏观和微观上研究地质构造和地层结构的变化 ,从而达到岩性和油气预测的目的。结合地震资料精细解释与地层综合研究结果 ,着重对研究区内三叠系中油组的岩性及油气分布进行了预测 。

基于储集层地质模式用多种地震属性参数预测砂体含油气性

惠民凹陷江家店地区地震波的平均对数衰减率、反演波阻抗和地震振幅对砂体的含油气性反映较敏感 ,在对这些属性参数进行相关性研究的基础上 ,研究已知含油气性砂体的不同储集层地质模式 ,建立在地质模式约束下的多属性参数学习模式 ,采用复赛谱技术计算直接反映砂体吸收属性的地震波平均对数衰减率 ,在储集层地质模式的约束下 ,用支持向量网络方法判别砂体的含油气性。用该方法计算的结果和已知产油层位基本吻合 ,预测结果被钻井所证实。复赛谱分析方法算法稳定 ,计算速度快 ,是识别砂体含油气性较稳定和可靠的方法 ;支持向量网络方法具有更强的分类能力 ,预测实际问题的风险比人工神经网络方法要小得多。表 1图 4参 1

地震多参数神经网络储层油气预测中的参数优化

在利用多参数进行储层油气预测时,并不是使用的特征越多越好,最佳特征的维数取决于实际问题的预测效果。这里运用聚类分析法优选地震特征参数,将距离较远或相似系数低的特征参数聚为一类,用来对未知样本进行地震储层预测。利用优选后的参数进行神经网络储层油气预测,在实际应用时取得了较好的效果。

油气储集层地震综合预测及应用研究

油气储集层地震综合预测系统由地震数据输入及目的层数据生成子系统、储层地震参数提取子系统、参数分析子系统、储层综合预测子系统构成。该系统具有以下特点 :1将无井综合参数法预测、有井广义线性分类器法预测分别与非线性识别技术有机地结合 ,结合线性和非线性预测方法优选油气富集带 ;2突出与油气存在有关的参数 ,排除与油气无关的参数 ;3使用非线性动力学参数、地震波场参数及地震介质参数 ,可一次性完成对储层的综合评价研究。文中结合实例分析了综合预测的效果 ,通过提取、分析、处理多种地震特征参数及非线性参数 ,证实了含油气特征与地层结构变化和岩性变化密切相关 。

地震多参数储层及油气预测应用研究

分析论述了地震多参数，包括速度、振幅、频率和相位等的提取以及在储层油气综合判别预测中的方法技术，并通过实例验证了该方法技术在碎屑岩储层油气预测中的有效性。

埕岛三维地震参数提取及油气富集预测

前言利用三维资料研究地震特征参数与利用二维资料相比,具有以下优点:三维资料测网密,便于地震特征参数平面分布研究,有利于岩性及油气富集程度分布预测;而二维资料则不然,由于测网稀,线距大,测线间地下复杂情况难以确定。文中对埋岛油田从三维资料提取地震信息,进行油气富集预测。

碳酸盐岩薄储层气藏地震参数综合预测

针对碳酸盐岩薄储层气藏预测受制于地震分辨率,用常规反演方法往往很难解决薄储层气藏预测问题,通过参数加权综合法研究,从地震信息中提取薄储层5大类共计35种地震波场特征参数,通过Karhune-Loeve变换压缩降维,采用广义线性分类判别及加权综合处理,可获得能反映薄储层气藏特征的综合参数,较好地解决薄储层气藏预测的难题。在实际推广应用中也见到了良好的效果,如四川同福场构造嘉陵江组嘉二1气藏为一典型碳酸盐岩薄储层气藏,储层纵向上厚度较薄,一般有效储层厚度多为1m～3m,曾采用地震速度反演方法做过多轮储层预测,但因储层测井差异性特征不明显以及储层太薄等因素,预测效果均不理想,而采用地震参数综合法则较好地解决了本区薄储层气藏的预测难题,预测符合率达到95.5%。

高精度重力、地震综合预测油气藏(GONG)技术的应用实例

本文所述的是俄罗斯高精度重力、地震综合预测油气藏（GONG）技术的一个应用实例。GONG技术的内容包括：高精度重力采集和解释、地震解释、综合预测和储量估算等四大部分。文中选择了地形平坦，已知资料较多的吐哈盆地鄯善油田作为试验目标。试验过程严格按照GONG技术的要求和步骤进行。其试验效果表明，该技术在一定地质条件下是可以应用的。

潜山裂缝储层地震多信息综合预测方法及应用实例

本文针对潜山碳酸盐岩裂缝储层埋藏深、横向变化大、成藏条件复杂的特点 ,应用地震能量吸收分析、测井约束地震反演、地震相干分析、地震振幅频率参数提取分析等技术 ,综合分析潜山裂缝性油气储层的各种地震属性特征 ,研究了一套预测潜山裂缝性储层分布规律的方法。该套综合分析方法避免了单项技术分析的多解性 ,可以提高同类油气藏储层预测的精度 ,从而降低钻探风险。该方法应用于胜利油田车古 2 0 1地区 ,预测该区古生界潜山裂缝储层的分布和厚度 ,并对储层进行含油气性研究 ,为该区上报探明储量提供了较可靠的依据 。

由地震属性向储层参数转换的综合效果分析

利用逐步回归分析、神经网络、相关滤波、协克里金和非参数回归分析等方法 ,实现了由地震属性与测井资料联合应用对孔隙度参数的平面分布预测。通过实例分析 ,比较了各自的地质效果 。

地震属性模式聚类预测储层物性参数

地震模式聚类预测技术是一种模式识别技术,在油气储层预测中有广泛的应用。其应用成功的关键在于:1所用地震资料的质量满足高信噪比、高分辨率及高保真度的要求;2建立准确的地质模型(综合框架) ,为神经网络的训练提供好的学习样本;3选用多层感知器神经网络。在上述第二个环节中,涉及储层层段划分上应力求按岩性特征细化,然后按测井细分层数据对地震信息进行准确标定,建立地震属性信息与地质、井信息的联系。文中列举了两个油田的应用实例,进一步证实了此方法的应用效果。

碳酸盐岩薄储层气藏地震参数综合预测

针对碳酸盐岩薄储层气藏预测由于受制于地震分辨率，用常规反演方法往往很难解决薄储层气藏预测问题，而本文通过参数加权综合法研究，从地震信息中提取了薄储层五大类共计35种地震波场特征参数，通过Karhune—Loeve变换压缩降维，采用广义线性分类判别及加权综合处理，可获得能反映薄储层气藏特征的综合参数，较好地解决了薄储层气藏预测的难题。在实际推广应用中也见到了良好的效果，如四川同福场构造嘉陵江组嘉二‘气藏为一典型碳酸盐岩薄储层气藏，储层纵向上厚度较薄，一般有效储层厚度多为1～3米厚，曾采用地震速度反演方法做过多轮储层预测，但因储层测井差异性特征不明显以及储层太薄等因素，预测效果均不理想，而采用地震参数综合法则较好地解决了本区薄储层气藏的预测难题，预测符合率达到95．5％。

松辽盆地杏山地区火山岩储层分布地震地质综合预测研究

分析了杏山地区火山岩储层的基本特征,针对研究区的实际情况,从风化程度分析、岩相分析、补偿地震属性参数分析和井约束地震储层反演方面探讨了火山岩储层预测方法,综合地预测了杏山地区营城组火山岩储层的平面变化,经2002年完钻的肇深10井检验,实钻结果与预测结果吻合较好。

动态时窗多参数油气预测技术在柏垭的应用

在地震勘探中快速有效地进行油气预测的方法研究已成为我们目前十分重要的研究课题。作者研究了利用地震资料沿层按动态时窗提取多种特征参数进行综合处理的办法对油气进行预测的油气预测实用技术。经柏垭地区的实际资料预测验证 ,效果良好。此方法具有预测精度高。

一种预测岩性油气藏成藏条件的地震方法

在缺少钻井、测井资料的条件下,如何对岩性油气藏主要成藏因素进行有效预测和定量计算一直是石油勘探界致力研究的课题。应用地质统计学等方法对地震相关参数与岩性油气藏成藏关系进行研究,总结地震层速度和砂体反射振幅等地震参数与烃源岩剩余压力、等效排烃压力之间内在的联系,进而用地震速度谱资料计算砂岩体内的孔隙压力和烃源岩剩余围岩压力、用地震反射振幅和频率估算砂体厚度并预测砂体孔隙度、根据经验关系计算等效排烃压力,可实现用地震参数对砂岩透镜体成藏条件的定量评价。

深度神经网络模型超参数选取及评价研究——以含油气性多波地震响应特征提取为例

深度神经网络通过分析由不同地质和地球物理来源获得的数据之间的相关性确定油气储层特征,从而开展地震油气储层分布预测。经过适当的训练,深度神经网络可以通过识别与样本数据相关的复杂非线性关系来预测油气储层性质,然而目前仍缺少深度神经网络超参数的选取对地震油气藏分布预测结果影响的系统性研究。为此,在分析深度神经网络隐含层数目、隐含层节点数及激活函数的基础上,探讨了深度神经网络模型超参数选取对含油气性多波地震响应特征提取结果的影响,并利用多种评价指标对不同网络结构模型的性能进行了对比。结果表明,深度神经网络隐含层数目等超参数的选取会影响地震油气藏分布范围的预测精度;同时,深度神经网络在参数选取满足精度要求(即均方误差MSE小于0.001)的情况下,可以取得良好的预测结果,从而验证了深度神经网络用于含油气性多波地震响应特征提取的有效性和可行性。