稀疏井网下隔夹层精细预测方法研究及效果分析

在薄层预测领域,地质统计学和波形指示反演技术是当前的两大主流方法。然而,地质统计学反演在井点稀疏区域构建精确变差函数方面存在挑战,难以实现对薄层的准确预测。尽管波形指示反演对井网分布的依赖性较小,但其高频成分在描述地震振幅的空间变化方面存在不足。为了克服这些限制,提出了叠前构形反演技术。该技术通过对比地震数据体中能量和频率特征的横向变化,有效预测目标岩性的空间分布。充分利用了地震数据体的横向信息,其高频信息与地震数据体的空间能量变化高度吻合。通过射线域弹性阻抗分析,该方法能够提取更多弹性参数,其结果与AVO特征相一致,从而更准确地反映叠前地震数据不同射线域能量的横向变化,精确预测多种岩性类型。在稀疏井网的研究区,对于复杂岩性隔夹层的预测具有显著优势。该方法在多个油田的实际应用中已显示出卓越的效果,对于1 m以上夹层的预测准确率超过80%,明显优于传统的反演技术,特别适合于稀疏井网区域的复杂岩性隔夹层预测。

基于广义S变换的吸收衰减分析技术在油气识别中的应用

广义S变换克服了小波基函数变化趋势固定不变的缺陷,具有较好的时频分析效果和较高的灵活性。将广义S变换引入到地震波吸收衰减分析中,应用最小二乘谱模拟方法消除地层反射系数对子波振幅谱的影响,突出含油气储层在地震记录上的响应;引入"低频增加、高频衰减"(LFR&HFA)面积差值法使得含油气储层的影响占主导地位,提高了油气识别的准确性。物理模型和实际地震资料的应用验证了上述方法的可行性;应用上述方法对实际地震资料进行油气识别,取得的结果与实际钻井结果吻合,证明了上述方法的实用性。

叠前有色反演技术在地震岩性学研究中的应用

地震岩性学是将地震数据通过特殊处理转化为具有明确岩性意义的岩性体,为地震地貌表征服务。该地震岩性体需要满足3个方面的要求:①数据体的幅值与岩性相关;②数据体的横向振幅相对保持;③数据体的值最好为相对值。叠前射线弹性阻抗有色反演技术,既使反演体数值与井资料靠近,又保持了反演振幅的横向相对关系,可以作为实现地震岩性体的一个关键技术。该技术在冀中坳陷饶阳凹陷蠡县斜坡实际应用中取得了很好的效果,预测结果符合研究区的地质背景和沉积规律,为地震地貌刻画提供了有利工具。

地震物相分析方法与“甜点”预测

地震物相是指地震物性相,即与储层物性相关的、地震弹性参数可分辨的属性类别。不同于地震岩相划分主要考虑岩性因素,地震物相划分不但要考虑岩性而且参考物性,同时要兼顾地震弹性参数的可识别性。为此,经过大量实践,总结提出了一套地震物相体预测计算的实现流程和关键技术。坐标转换技术可以将两个射线弹性阻抗合成一个新的阻抗数据体,用于识别地震物相。地震物相体可用于相控岩石物理统计分析,分地震物相做弹性参数—储层参数规律统计。地震物相分类可以包含储层分级方案,通过预测地震物相分类达到"甜点"预测目的。

滨浅海泥流沟谷识别标志、类型及沉积模式——以莺歌海盆地东方1-1气田为例

在滨浅海沉积环境中有一类特殊的重力流水道沉积,名为泥流沟谷(mud flowg ully)。泥流沟谷以泥岩充填为主,呈正韵律,厚度中等,往往切割其下部的砂体。在垂向上表现为泥流沟谷之下多为临滨或滨外的砂坝与滩砂,其上多为滨外泥沉积。泥流沟谷主要形成于滨浅海地形转折之处,由于构造事件的影响,导致塑性的尚未固结成岩的泥质沉积产生滑动,形成一种形态上类似下切河道的沟谷,在地形平缓之处,这些泥流又发生汇聚形成前端连片分布的特征。按泥流冲沟切割砂体的规模,可细分为"深"、"中"、"浅"三种类型,其中"深沟谷"表现为"深而宽"的特征,发育在地形坡折带,下切程度强;而"浅沟谷"呈现"浅而窄"的特点,发育在地形上游平缓带,下切程度弱;"中沟谷"下切深度介于"深"、"浅"两种沟谷之间,下切程度中等。泥流沟谷是储集砂体的侧向渗流屏障,浅沟谷往往分布在砂体中心部位,深沟谷分布在砂体边缘,中沟谷处于二者之间。受泥流沟谷的影响,砂坝砂体呈孤立状分布,同时由于夹层的影响使得砂体横向及垂向连续性与连通性变差。

基于深度学习的地震岩相反演方法

复杂岩性预测是地震储层预测的难题,基于机器学习的非线性反演是识别岩性的有效手段。常规方法多以测井特征曲线(伽马曲线等)为学习目标,利用BP神经网络建立非线性映射预测岩性体,但这种方法存在两个问题,一是井震分辨率不匹配,二是BP神经网络在反演过程中存在局部收敛、效果不稳定以及非线性表征能力弱的问题。为解决这些问题,一是通过引入地震岩相概念解决井震分辨率不匹配问题,二是将深度学习引入到地震岩相反演中,经过优化样本采样、抽取相控伪井解决大样本集的构建问题,采用增量学习的策略进一步提高预测模型的精度和稳定性。以分频地震数据作为预测模型的输入,井岩相曲线为反演目标,实现了基于深度学习的地震岩相反演,有效解决了复杂岩性预测的难题。将该方法应用于海上某深水陆坡水道沉积研究区(该区发育灰岩、钙质砂岩、砂岩和泥岩4种岩相,岩石物理规律复杂,区分困难)岩性预测,结果表明,基于深度学习的地震岩相反演结果与井资料吻合,与地质认识相符。与叠前反演方法和BP神经网络学习岩相反演方法相比,基于深度学习的地震岩相反演方法准确度和分辨率更高,证明该方法是复杂岩性预测的有效手段。

实用地震沉积学在沉积相分析中的应用

提出了实用地震沉积学理念,探讨了实用地震沉积学的技术体系。实用地震沉积学的技术体系包括精细等时地层格架、最小等时研究单元、岩相物理分析和定量地震相分析等,其中定量地震相分析包括年代地层切片技术、地震属性和波形分析技术等。以鄂尔多斯盆地塔巴庙D气田上古生界岩性油气藏为例,重点阐述了定量地震相分析技术在沉积相分析中的应用。实例分析表明,实用地震沉积学在沉积相分析和岩性圈闭预测方面具有独特的优势。

基于地震资料高阶统计量的含油气储层非均质性研究--鄂尔多斯盆地大牛地气田储层预测实例

本文介绍一种基于地震资料高阶统计量的含油气储层非均质性研究方法。其基本思路是采用信号识别与检测中的高阶统计量参数(偏度和峰度),对地震记录进行处理与重构,而地震数据的高阶统计量参数能提供详细的储层横向变化信息。模型试算表明不同的储层结构具有不同的高阶统计量特征,高阶统计量的横向敏感性强于纵向敏感性。实际资料的应用结果证明高阶统计量对储层横向非均质性变化的敏感性远远高于波阻抗反演结果,预测出的储层非均质规律与已知产气井、非产气井的储层位置相吻合。

地震沉积学在D区的初步应用

地震沉积学是在岩性油气藏勘探开发实践过程中,继地震地层学和层序地层学之后,逐渐发展起来的一门新兴的边缘交叉学科,是层序地层学,沉积学,地震储层预测技术在岩性油气藏预测中相互渗透、相互结合的产物。这里结合实例探讨了实用地震沉积学若干关键技术,如最小等时研究单元,岩相物理分析,相控下的沉积微相分析等,为相控储层预测提供了理论和技术保证。

一种改进的射线弹性阻抗公式及弹性参数反演

用射线弹性阻抗直接求解纵横波速度比时,解析式是由两个弹性阻抗比值构成的高幂次函数,在实际应用时,其稳定性和抗噪能力较差,因而其应用前景受到制约。在生产中有必要开发出一种改进的射线弹性阻抗,使弹性参数求解更加稳定。对射线弹性阻抗公式进行二次项展开,将射线弹性阻抗表达成纵波阻抗和横波阻抗的函数。通过误差推导和实验分析,给出了用其反演纵波阻抗、横波阻抗及其它弹性参数的解析式。最后在某海上油田工区应用该方法进行反演,取得了良好的应用效果。

双域、双面沉积体解释方法在L区的应用

沉积体分析可以在时间域进行,也可以变换到相对地质年代域(Wheeler域)进行,双域协同解释是今后沉积解释的发展方向。Wheeler域数据体因垂向单位为相对地质年代,等时意义比较直观,同时因其去除了区域构造背景影响,反射同相轴产状和沉积现象关系密切,有利于沉积体和沉积环境的解释。对于地质体的双面解释,首先从相对地质年代体中提取目的层的某种敏感属性,对沉积体和所在沉积体系平面沉积成像,然后在此属性平面上解释出地质体的分布范围和边界,最后将Wheeler域平面解释结果投影到时间域的反演剖面上做顶、底厚度解释。Wheeler域属性平面解释有利于把控地质体展布的方向和范围,反演剖面解释有利于把控地质体的厚度。双域、双面协同解释方式既利用了地震属性的横向分辨率优势,又利用了反演资料纵向分辨率的优势,极大地减少了地质体解释的多解性,从而提高预测精度。

地震沉积学在生物礁滩体识别中的应用

地震沉积学充分利用地震资料的横向分辨率进行等时地层单元内平面沉积相的预测,适用于在反射特征不明显的地震剖面上进行岩性解释。针对研究区生物礁滩体埋深大、地震资料分辨率较低、剖面反射特征不明显,以地震沉积学为指导,利用分频数据体,在古地貌的控制下进行属性的优选,实现生物礁滩体的定性刻画;利用双面解释技术,将平面上解释出来的生物礁滩体投影到地震剖面上进行验证,以减少地质体解释的多解性,提高储集层预测的精度;而后利用不基于模型的有色反演技术,定量预测生物礁滩储集层的厚度,最终形成了一套预测生物礁滩型碳酸盐岩储集层的方法体系。

基于匹配追踪的RGB融合技术及在河道刻画中的应用

准确、高效地获取地震资料的频率信息是时频技术的关键。目前最热门的匹配追踪算法相比常用的小波变换和广义S变换来说,具有更高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,提取较准确的频率域信息,为地震属性研究、油气检测等研究工作服务。RGB色彩融合技术是一种显示技术,它可以将多个频率体分为低、中、高三个频带进行融合显示,全面地反映各频带信息,弥补单一属性包含信息较少的缺点。将采用匹配追踪的RGB色彩融合技术应用于实际地震资料,清楚地刻画了河道的边界,并对河道内部的非均质性有一定程度的反映,较常规属性具有更深刻的意义。

Steerable Pyramid分解地震随机噪声衰减——基于局部Laplace先验概率密度模型

简单介绍了具有多尺度与多方向性特点的Steerable Pyramid分解和重构的基本原理。采用softLMAP阈值将其应用于地震数据随机噪声衰减中,进行了仿真计算和实际资料的处理并与自适应BayesShrink阈值及小波域softLMAP阈值去噪进行比较。结果证明利用Steerable Pyramid分解softLMAP阈值能比较彻底地去掉噪声,去噪后的图像边缘保持良好,滤除噪声同时还保留了有效部分,去噪效果良好,且易于实现,在地震资料处理中具有一定的可行性和应用前景。

Steerable Pyramid分解在储层断裂检测中的应用

在隐蔽油气藏勘探中,正确刻画储层断裂对于油气勘探和开发都有着至关重要的作用.储层断裂在地震数据中表现为边缘特征.但现今多尺度边缘检测的基本理论和方法都有其本身的局限性.本文详细阐述了Steerable Pyramid分解用于储层断裂检测的基本原理和方法.输入的三维地震切片经过Steerable Pyramid分解后,不仅可以分析不同尺度不同方向上断裂的特征及走向,还可以通过重构得到经S函数控制的断裂信息,该断裂信息不仅仅是断裂的边缘检测,而是增强的断裂本身.将该算法应用于实际地震切片的断裂检测,得到了清晰的断裂信息,完整细致地展现了这些地质类型的特征,为构造解释、地震相表征及储层预测提供了有用信息.

时频属性法薄互层预测

1/4波长以内的薄互层厚度预测一直是勘探难题,本文主要探讨利用时频属性预测薄互层累计厚度的方法。通过薄互层楔状模型和两个叠置薄层模型,厘清薄互层累计厚度与时频属性的关系及其主要影响因素。模型研究结果表明:净毛比、层数和互层模式都对峰值振幅—毛厚度关系有影响,其中净毛比影响最大,其次是互层数,影响最小的是互层模式;净毛比控制峰值振幅、峰值频率与毛厚度关系,也控制调谐厚度范围;在调谐厚度内,峰值振幅(积分能谱)与毛厚度呈单调递增线性关系,峰值频率与毛厚度呈单调递减线性关系;积分能谱与净厚度呈线性关系,积分能谱有扩大调谐厚度范围功能,有利于计算薄互层净厚度。根据模型试算结果,在实际资料中运用人工智能方法,利用峰值振幅和峰值频率等联合计算薄互层净厚度。预测结果表明本文方法准确、可靠,实用性强。

Steerable Pyramid分解方法及其在断层检测中的应用

分析了Steerable Pyramid分解用于断层检测的基本原理.输入的三维地震时间切片经过Steerable Pyramid分解后,不仅可以分析不同尺度不同方向上断层的特征及走向,还可以通过重构得到断层信息.该信息不仅是断层的边缘检测,而且将断层直接提取出来.在去除了断层信息后,该方法还可用于河道砂的沉积成像.将该方法应用于一张实际的地震振幅属性切片,结果证明将Steerable Pyramid分解用于储层断层检测与沉积成像是成功的.但是,处理结果对空间平滑参数都很敏感,参数的最优选择要根据输入图像的特征而变.

线性时频分析方法综述

较详细地综述了目前已有的短时傅里叶变换、小波变换、S变换和广义S变换等几种线性时频分析方法,概括了线性时频分析方法的特点和优缺点,阐述了各种方法的发展历程。窗函数对分辨率影响巨大,是线性时频分析方法的关键,通过对窗函数的调节和改进,可以得到不同的线性时频分析方法和相对应的时频分辨率。理论分析和试验表明,广义S变换的时频窗口能够随着频率尺度自适应地调整,具有较高的时频分辨率,在应用中具有更高的实用性和灵活性。利用广义S变换对地震数据体进行谱分解,可以得到更丰富的地震属性信息,对储层预测和油气识别有重要作用。

基于深度学习的裂缝预测在S区潜山碳酸盐岩储层中的应用

准确描述并预测裂缝空间分布是裂缝型潜山油藏储层开发的前提条件,裂缝型潜山油藏构造复杂、断层发育、地震反射多表现为空白或杂乱反射,传统的依赖模型的反演方法难以表征复杂的潜山断裂系统。为此,提出了以测井裂缝敏感参数FIC c为训练目标的深度信念网络反演方法。首先基于碳酸盐岩裂缝在测井曲线上的响应特征,综合伽马、井径等曲线,构建敏感性裂缝识别参数FIC c;然后以基于优选井计算的FIC c曲线作为训练目标、以井旁地震数据作为训练特征构成训练样本,通过训练深度信念网络,建立井旁地震数据与FIC c曲线之间的非线性映射关系;最后将训练成熟的网络模型应用到整个地震数据体,反演得到裂缝识别参数FIC c,进而预测裂缝空间分布。S区潜山裂缝预测的应用结果表明,测井裂缝识别参数FIC c识别结果与成像测井裂缝识别结果基本吻合,FIC c作为训练目标在S区裂缝预测中具有较好的可靠性;应用深度信念网络反演的解释结果表明S区潜山主要发育北东向裂缝,呈带状沿断层大面积发育,与熵属性刻画的裂缝发育带一致性较好,钻井吻合率达71%。

基于压缩感知和宽带俞式低通整形滤波器的地震低频信息特征分析与补偿

碳酸盐岩储集层已成为世界石油新发现储量的重要组成部分,识别该类储层对地震数据的信噪比、分辨率以及成像精度提出了更高的要求.本文从地震低频信号缺失的问题出发,首先研究了低频信号缺失对子波、合成地震记录和波阻抗反演的影响,其次分析了深层碳酸盐岩裂缝储层中弱信号低频缺失的特征.针对低频信号缺失问题,本文利用压缩感知理论,并结合反射系数的稀疏特性,提出了自适应计算L1范数权重因子的方法,同时构建了改进的宽带俞式低通整形滤波器,在不影响地震高频信号的同时对地震弱信号进行低频补偿.结果表明,缺失低频信号,会使子波旁瓣变大,合成记录出现假同相轴,厚层波阻抗反演畸变,深层碳酸盐岩裂缝储层弱信号难以识别;而本文方法有效地补偿了深层碳酸盐岩裂缝储层弱信号10Hz以下的频率成分,使得波组反射特征更加清晰,深层弱信号成像质量得到改善,为进一步有效识别深层碳酸盐岩裂缝储层建立了基础.