基于虚拟样本生成的致密砂岩储层参数预测

由于孔渗统计回归和测井解释方法在致密砂岩储层参数预测中表现不佳,人工智能方法被广泛应用于致密砂岩储层参数预测中。然而,可用的岩心数据很难满足人工智能大量学习样本的要求。因此,提出了基于高斯混合模型的虚拟样本生成方法,以解决缺乏训练样本的问题。该算法的通过拟合原始样本的分布来生成虚拟样本,填充了小样本数据之间的信息缺失。通过标准函数测试,该方法能有效生成训练数据,实际工区孔隙度和渗透率预测对比试验表明,经过虚拟样本扩充数据集后,模型的预测准确率分别提高了9.7%和18.6%,表明所提出的方法可以有效地提高小样本条件下的模型预测精度。

准东地区云质岩储层叠前反演及脆性预测

脆性是一种评价致密储层可压裂性的重要指标,对油气勘探与开发有着重要的意义。准东地区勘探程度低、探井少,二叠系中下部云质岩致密储层的精细描述和脆性的准确预测均有着很大的难度。为此,根据岩石物理实验结果,利用叠前地震角度域数据体,开展储层叠前反演及脆性预测。通过AVO反演,获取P(截距)+G(梯度)和P×G属性;通过Y(杨氏模量,E)P(泊松比,σ)D(密度,ρ)和L(拉梅常数,λ)M(μ)R(ρ)反演,获取弹性参数的变化率(反射系数);通过测井约束反演,获取弹性参数的实际值,并用多种表征公式计算脆性,分析其物理含义及应用效果。研究结果表明:①研究区横波速度与纵波速度有较好的拟合关系,杨氏模量、泊松比和密度对泥岩、非泥岩区分度明显;②云质岩具有高速特征,研究区储层呈双“甜点”结构;③用三个小角度数据体直接反演弹性参数反射系数,YPD反演方法相较LMR的储层识别效果更好、分辨率更高,密度反射系数数据体可见比较明显的扇体及河道冲积特征;④脆性表征结果与弹性参数特征有一定的区别,脆性表征的云质岩有利区呈条带状分布,而弹性参数预测的云质岩有利区基本呈连续、成片分布;⑤ρE/σ为研究区最佳的脆性表征公式,可为类似油田云质岩储层脆性预测提供借鉴。

基于井震裂缝识别敏感性参数模型的碳酸盐岩储层裂缝预测方法

碳酸盐岩储层裂缝发育、非均质性强,单一测井或地震方法识别裂缝存在局限性,为此,提出了基于井震裂缝识别敏感性参数模型的碳酸盐岩储层裂缝预测方法。基于岩石物理分析,根据成像测井资料以及井点裂缝解释成果,建立了分层段测井井点裂缝识别敏感性参数(FISP)模型;以基于地质和测井多井解释结果划分的优质裂缝储层为判别依据,优选井旁道地震属性,以测井井点裂缝识别敏感性参数为参照,构建了基于井旁道地震属性的裂缝识别敏感性参数(FISPSA)模型;建立了基于测井、地震裂缝识别敏感性参数模型的储层裂缝预测技术路线和方法流程,实现了裂缝发育三维地震预测,形成了适用于潜山碳酸盐岩油藏的基于井震裂缝识别敏感性参数模型的三维地震裂缝预测方法。渤海湾盆地胜利油田埕岛潜山油藏实际应用取得了与实钻裂缝吻合一致的预测效果,表明了基于井震裂缝识别敏感性参数模型的三维地震裂缝预测方法的可行性。研究成果在同类地区裂缝性潜山油藏裂缝检测具有广泛的推广应用价值。

页岩弹性模量的预测方法研究

页岩的弹性模量对于岩石工程具有十分重要的意义,但由于页岩是典型的横观各向同性岩石,这为预测其弹性模量带来了较大难度。常用的页岩弹性模量的预测方法为Niandou模型,但是该模型方程的形式较复杂,参数确定较为繁琐。本文针对页岩弹性模量的各项异性,提出了一种较为简易的线性经验模型。结果表明:本文提出的经验模型比经典的Niandou模型的方程形式较简易,所需的弹性参数较少,能够随着层理夹角的变化预测弹性模量;经验模型较Niandou模型整体平均误差略小,预测效果较好;尤其当层理面与加载方向的夹角为15°、30°和75°时,经验模型的预测相对误差更小,准确率较Niandou模型更高。

超深层白云岩储层油气产能试油前预测方法

塔里木盆地寒武系超深层白云岩储层非均质性强、储集空间复杂,流体性质识别难度大,试油获油气率低,试油周期长,影响了勘探开发的进程。通过整理9口井14试油层的录井、测井及试油结果数据,统计、分析寒武系白云岩试油井段的录井、测井响应特征,确定了和储层含油气性相关性好的参数及评价数值,形成了储层含油气性评价标准;另外明确了和储层产能相关的测井参数,并充分考虑地层压力、储层特征、构造发育及压裂酸化的影响,形成了寒武系盐下白云岩储层酸化前后产能预测方法。在塔里木盆地寒武系超深层白云岩储层10个试油层进行含油气性评价,符合率为90%,试油获油气率提高了1倍;对12个试油层进行了产能预测,9个试油层产量预测误差在15%以内,其中酸化前后产能预测结果变化不大的试油层,试油周期减少50%,其他试油层试油周期估算减少至目前的90%左右。该方法可在塔里木盆地超深层寒武系白云岩储层推广应用。

SVM算法在渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层流体预测中的应用

火山岩储层受岩相、岩性、储集空间类型等多因素影响,流体识别难度大,是测井解释的难题之一,亟需建立一种方便快捷识别方法。为此,针对渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层特征,采用机器学习的SVM(支持向量机)算法对未知储层进行流体预测。研究表明:①综合应用岩心、测井、录井等资料对流体敏感特征参数寻优,单信息敏感参数为声波时差、补偿密度、深侧向电阻率,多信息融合参数为自然伽马相对值、全烃比值、烃气密度指数、烃气湿度指数,以上7种参数参与模型建立;②使用SVM算法进行火山岩流体预测,将储层流体分为油层、油水同层和水层3类,选取测井、录井敏感参数,训练可靠样本库,预测库正判率达90%。SVM算法预测应用表明,SVM算法计算复杂程度低,泛化推广能力强,可快速识别火山岩流体性质,为油气成藏规律分析和地质储量动用开发提供可靠依据。

EEI反演技术在西非深水砂岩储层岩性预测中的应用

扩展弹性阻抗(EEI)是对弹性阻抗(EI)的改进,融合了叠后声波阻抗(AI)和叠前AVO技术的优势。阐述了EEI方法的基本原理,介绍了关键的流程步骤,包括储层预测前的数据准备、EEI最优角度的确定、反演模型的建立与实施反演,并针对西非深水某研究区的浊积砂岩储层目标进行了实例应用,对EEI反演的效果进行了分析。根据研究区地层、岩性的特点,采用EEI方法,结合岩性敏感参数GR曲线,进行角度扫描求取最优岩性角度及EEI曲线,同时结合叠前地震道集反演的EEI体,预测岩性、刻画优势砂体平面展布特征,其结果实现了有利岩性圈闭和储层的预测,有效支持了勘探目标潜力评价和区块优选。

弹性模量流体因子在永新工区储层预测中的应用

利用储层弹性模量可以描述不同类型的岩性和流体,但是单一弹性模量在储层预测时通常具有多解性。考虑到弹性模量流体因子(Elastic Modulus Fluid Factor,EMFF)具有体积模量和剪切模量的双重特性,从体积模量K和剪切模量μ的交会出发,引入弹性模量流体因子的概念,解决了单一弹性模量在储层预测时具有多解性的问题,提高了识别流体的能力。在实际应用中,利用叠前弹性参数反演得到弹性模量参数,结合岩石物理分析结果构建弹性模量流体因子,以此为基础即可实现流体识别和储层预测。胜利油田永新工区的应用结果表明,新构建的弹性模量流体因子能够有效地识别含油储层。

基于角弹性参数的多波地震储层预测方法

弹性参数作为反映岩石弹性性质的参数,在储层预测中具有重要作用.常规弹性参数的构建主要基于PP波地震信息.PP波与PS波地震振幅因其携带的信息不同,对岩性与流体的敏感性也不同.本文提出联合利用PP波与PS波弹性阻抗以及角度信息构建角弹性参数来预测有利储层.首先,对常规PS波弹性阻抗方程进行重新推导,使得PS波弹性阻抗取值的数量级不随角度变化且能够与PP波弹性阻抗具备形式上的匹配;其次,根据常规弹性参数构建公式,采用PP波弹性阻抗、PS波弹性阻抗替代纵波阻抗、横波阻抗,提出角弹性参数的概念及构建公式,从而将角度信息引入到弹性参数的构建中;最后,在PP波与PS波弹性阻抗反演的基础上构建得到对储层敏感性较强的角弹性参数,利用角弹性参数的取值特征预测有利储层.模型与实际资料测试均表明角弹性参数具备较高的储层敏感性.

利用弹性参数预测礁、滩相储层

受地质情况复杂和地震资料分辨率低的限制,对川东北YB地区长兴组礁、滩相储层分布规律的成功研究史例很少。文中以现有的钻井、地质和地震资料为基础,详细描述了该区礁、滩相储集体的沉积特征,分析了弹性参数与储层的含油气关系,搞清了礁、滩相储层的空间展布规律,并得出以下认识:①YB地区台地边缘礁、滩相储层可分为上、下两套储层,上储层以礁盖白云岩为主,下储层以礁后生物滩屑储层及早期生屑滩储层为主。②长兴组含气储层表现为低纵波速度、低弹性模量和低泊松比特征,而不含气储层则相反;随着孔隙度的增高,纵波速度、弹性模量和泊松比都有不同程度的降低。基于储层预测结果部署的针对礁、滩相的钻井大多数都获得了工业气流,长兴组储层段都表现出低泊松比特征,符合Ⅱ、Ⅲ类含气储层的划分依据,储层预测结果与钻井情况吻合较好。

应用叠前反演弹性参数进行储层预测(英文)

本文是利用叠前弹性参数反演结果进行致密性含气砂岩储层预测的一个实例研究。随着油气勘探开发的发展,叠前地震数据及其反演结果的应用研究已经广泛用于实际生产中。叠前地震数据的特有属性研究,不仅包括简单的AVO特性,还包括其他的弹性属性的变化特性。本文通过对含气砂岩岩芯弹性属性参数响应特征的分析,发现特定弹性属性参数或其组合可以作为流体检测因子。因此,可以利用叠前地震反演得到不同的弹性属性参数结果,进行储层解释和储层描述。该叠前反演方法是基于Zoeppritz方程的Aki-Richard简化公式建立起来的,根据测井数据和地质解释结果建立初始反演模型,反演的地震数据为叠前时间或深度偏移的共反射点道集数据,反演结果可以是不同的弹性属性参数及其组合。通过对一实际的致密性含气砂岩储层进行叠前弹性属性参数反演,并将反演结果与其它预测结果进行对比分析发现弹性属性参数λ和λρ,λ/μ,以及K/μ能够很好地预测含气储层,而且反演结果很好展现出储层中的含气特性。

晚孕期宫颈弹性成像参数对足月产妇第一产程延长的预测价值

目的:探究孕晚期宫颈弹性成像参数对足月产妇第一产程延长的预测价值。方法:选择2020年8月-2021年8月本院妇产科收治的足月待产产妇82例临床资料,产妇均于孕晚期接受经阴道超声检查,测量宫颈长度(CL)和宫颈弹性成像参数[弹性对比指数(ECI)、硬度比(HR)、宫颈内口应变平均值(IOS)、宫颈外口应变平均值(EOS)],分析检查参数与产妇第一产程延长关系。结果:82例产妇中24例第一产程延长(延长组),58例第一产程正常(正常组),延长组CL、HR水平高于正常组,ECI水平低于正常组(均P<0.05);两组IOS、EOS水平比较无差异(P>0.05)。相关性分析显示,CL、ECI与第一产程时间负相关(均P<0.05),HR、IOS、EOS与第一产程时间无相关性(P>0.05);CL、ECI预测足月待产产妇第一产程延长的受术者工作特征曲线下面积分别为0.819(95%CI 0.718~0.895)和0.854(95%CI 0.759~0.922),敏感度分别为83.3%和75.0%,特异度分别为58.3%和84.5%。结论:足月产妇孕晚期行经阴道超声测量CL和弹性成像参数ECI可评估宫颈成熟度,并可有效预测第一产程延长,指导引产。

砂岩储层流体识别因子构建及在地震油气预测中的应用

烃类异常会引起地震振幅变化,因此地震振幅常可用于油气预测。然而储层地震振幅不完全与流体特征相关,而是受到多种因素尤其是储层厚度的影响,解释多解性和不确定性不可避免。为提升油气预测准确度,本文提出一种基于振幅拟合的新的流体识别因子提取方法,通过将地震振幅分解为不同厚度砂体振幅与流体识别因子的乘积,利用砂体瞬时频率、砂体时间厚度与砂体真实厚度良好的相关关系拟合得到不同厚度砂岩的地震振幅,然后在实际振幅中弱化厚度变化带来的影响,进而得到流体识别因子。该因子弱化了储层厚度对地震振幅的影响,可有效提高单砂体油气预测的准确度。模型测试及在渤海油田中的实际应用显示了方法的有效性。

川西某工区致密碎屑岩储层预测与流体识别

致密碎屑岩具有低孔低渗的特征,导致与围岩差异较小,利用常规地震反演方法进行储层预测与流体识别得到的结果精度较低。针对川西某工区致密碎屑岩储层采用波形指示反演方法和时频域联合反演方法开展储层预测与流体识别,形成从储层到流体到有利区评价的完整技术流程,实现致密碎屑岩储层高精度预测。

时频电磁技术在黄土塬覆盖区河道砂油藏分布预测中的应用

鄂尔多斯盆地西部黄土塬覆盖区的中生界侏罗系油藏成藏主控因素复杂,在未开展三维地震勘探的区域,仅利用二维地震资料进行钻探的成功率较低。为了提高钻井成功率,针对该区侏罗系河道砂油藏特点,采用时频电磁双侧、双源激发、多线接收的油气检测技术方案。在鄂尔多斯盆地西部ZB地区进行攻关试验,总结了适用于黄土塬覆盖区的时频电磁采集、处理、解释技术方案,即两项针对性采集方案设计和三项针对性处理、解释技术。利用GeoEast软件系统,基于深度学习开展时频电磁多参数智能油气预测。根据时频电磁解释成果,在时频电磁强异常区域部署并完钻Z6井,获得工业油气流,表明时频电磁预测结果与实钻结果吻合,证实了在黄土塬覆盖区利用时频电磁技术对侏罗系薄储层进行油气预测的可靠性。

基于小波边缘分析与井-震联合建模的波阻抗反演技术在乌尔逊断陷储层预测中的应用

针对乌尔逊断陷构造复杂、储层横向非均质性强、含油砂体小而薄预测难的问题,应用小波边缘分析与井-震联合建模的波阻抗反演技术,从地震记录中直接提取反映构造和岩性变化的地震属性特征参数,与测井声波阻抗数据一起建立初始模型并参与波阻抗模型的扰动修改。此反演技术弥补了井间插值建模过程中井间高频成分的缺失和井间岩性的局部变化细节,避免了常规波阻抗反演过程中由于初始模型不准确而产生的错误信息,提高了地震资料识别“小而薄”砂体的分辨能力。结果表明:受东部物源控制,乌尔逊断陷铜钵庙断裂带发育扇三角洲-半深湖(深湖)沉积体系;受断裂坡折带影响,在铜钵庙断层的下降盘发育一系列扇三角洲前缘砂体。实际钻井结果与钻前预测对比表明,井点处砂体顶界构造深度的相对误差小于0.3%,砂体厚度的相对误差小于3.84%,预测精度满足精细储层预测要求。研究成果可为乌尔逊断陷精细油藏描述和井位部署提供依据。

机器深度学习技术在致密砂岩储层预测中的应用——以川西坳陷新场须家河组为例

川西坳陷新场须家河组二段致密砂岩储层具有非均质性强、储层薄等特点。前期直接通过地震属性和反演技术转换得到的岩性和物性结果受个人认识和解释精度的限制,其解释结果常常无法满足气藏精细开发需求。针对上述问题,以叠前岩性和物性敏感参数作为学习标本,将叠前反演技术与机器深度学习技术相结合,利用机器深度学习算法构建解释模型,最终实现砂岩厚度和储层量化预测。该方法有效提高储层预测分辨率、预测精度,其预测结果为沉积微相研究、成藏分析及井位部署等提供了有效的支撑,在新场须家河组二段气藏开发中取得较好的应用效果,为岩性和储层量化预测提供了新思路,对其他气田气藏开发起到良好的借鉴作用。

叠前弹性参数反演在鄂尔多斯Su76区块储层预测中的应用

将AVO分析和叠后地震反演的思路有机结合的叠前地震弹性阻抗反演,既可以充分地利用叠前地震信息,又可以得到直接反映地下岩层信息的资料,是目前地震研究领域的一个热点。叠前地震弹性阻抗反演充分利用振幅随偏移距变化的信息,以叠前入射角道集为基础,束之以纵、横波、密度等测井资料,联合反演出与地下岩层信息及流体直接相关的多种弹性参数,进而进行储层物性及含油气性综合判定。较之叠后波阻抗反演,其对岩性及流体的分辨能力和可信度有较大提高。介绍了叠前弹性阻抗反演技术的基本原理和方法,并对鄂尔多斯Su-76区块实际资料进行反演分析。结果表明,叠前弹性阻抗反演方法的分辨率较高,钻井资料证实其储层预测精度也较高,为该区砂岩气藏储层预测提供了重要依据,获得了良好的应用效果。

基于小波边缘分析与井—震联合建模的波阻抗反演技术在陆梁隆起带储层预测中的应用

针对准噶尔盆地陆梁隆起断裂构造复杂、储层横向非均质性强、含气砂体小而薄预测难的问题,应用小波边缘分析与井—震联合建模的波阻抗反演技术,从地震记录中直接提取反映构造和岩性变化的地震属性特征参数,与测井声波阻抗数据一起建立初始模型并参与波阻抗模型的扰动修改。此反演技术弥补了井间插值建模过程中井间高频成分的缺失和井间岩性的局部变化细节,避免了常规波阻抗反演过程中由于初始模型不准确而产生的错误信息,提高了地震资料识别“小而薄”砂体的分辨能力。结果表明:受东部克拉美丽山物源控制,在陆梁隆起带DX14井区梧桐沟组形成扇三角洲—半深湖(深湖)沉积体系;发育一系列扇三角洲前缘砂体。实际钻井结果与钻前预测对比表明,井点处预测砂岩厚度的绝对误差小于0.60 m,相对均方误差小于2.84%,预测精度满足精细储层预测要求。研究成果可为精细油藏描述和井位部署提供依据。

叠前AVA反演预测储层流体的方法与应用

AVO能够用来作为储层流体预测的工具,已经有很多文献论述了它的优越性。叠前AVA弹性多参数反演用来预测流体的研究才处于起步阶段,但是已经表现出很强的生命力。在研究前人文献的同时,从叠前AVA反演出发,将其用于胜利油田某一区块的实例计算,在得到了不同参数的反演剖面的基础上,进行了AVO的属性分析,提取了6个AVO的属性体,从各个不同的方面去预测储层流体的性质。从与井相对应的效果来分析,识别储层的符合率较高,说明了地震反演与AVO属性体结合起来,是一种较为有效的岩性与流体的预测方法。