基于PNN的多地震属性砂体含气性预测方法及应用

苏里格气田东区盒8段和山西组砂体含气后与泥岩阻抗值差别较小,直接用波阻抗反演预测含气性可靠性较差。本文通过分析有效储层的测井响应特征,虚拟含气性指示曲线Psg,筛选地震属性并进行相关性分析,建立了一种由测井和多地震属性组成的概率神经网络方法,来对储层的含气性进行预测,避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点。在苏里格气田东区的应用表明,在多地震属性分析的基础上,采用概率神经网络方法对砂体的含气性进行预测是一种较好的方法手段。

萨尔图油田X区砂泥岩薄互层地震属性分析

通过对各种不同的地震属性(如均方根、连续像素、Sweetness等)以及频谱分解技术等综合分析,并对其中频谱分解技术开展大尺度适应性分析、分频率属性段分析,寻找适合本区的属性研究方法并且进行各种方法适用性比对与分析,利用测井、录井、动态生产资料进行验证,最终优选出适用于研究区的地震属性技术。结果表明:本区适用性最高的方法为频谱分解属性技术,利用测井资料进行比对,符合率高达69%,优选结果准确。利用分频属性刻画了储层特征,应用效果较好。

苏里格气田河流相储层预测

结合苏里格气田苏6区块测井及高精度三维地震资料,综合运用精细地震构造解释、地震属性和储层反演等技术手段,开展河流相储层预测研究。研究结果表明:振幅类属性对于苏6区块砂体比较敏感,如均方根振幅属性;复地震道属性对于该区河流相预测较为敏感,如瞬时相位属性。地球物理反演结果表明,研究区盒八下段为砂体主要分布层段,有效砂体发育广泛,可作为有利储层。