储层预测

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5多元统计方法在储层预测中的应用 5.1多元统计方法原理 5.2多元统计方法的应用 6模式识别技术及其在储层预测中的应用 6.1统计模式识别技术的基本原理与应用 6.2人工神经网络基本原理与应用 7边缘检测技术与应用 7.1边缘检测技术的基本原理 7.2基于小波边缘检测技术与应用 7.3基于分形边缘检测技术与应用
8地震波阻抗反演方法理论与应用 8.1波阻抗反演的基本原理 8.2测井约束地震反演方法的应用 9多波多分量地震储层描述与应用 9.1多波多分量地震勘探的理论基础 9.2多波多分量地震资料采集与处理 9.3多波地震资料解释和储层描述 10 四维地震勘探技术与应用 10.1四维地震的可行性与研究前提 10.2四维地震资料处理方法与原则 10.3四维地震资料解释方法
岩石类型
速度 (米/秒)
砾岩碎石干砂
200~800
砂质粘土
300 ~ 900
湿砂
600 ~ 800
粘土
1200 ~ 2500
砂岩
1400 ~ 4500
泥灰岩
2000 ~ 3500
石灰岩,白云岩
2500 ~ 6100
泥质页岩
2700 ~ 4100
盐岩
4200 ~ 5500
几种沉积岩的波速
三、地震波速度与岩石密度的关系
k i1
i 1 N
( fi f )2
i 1
K:反映吸收系数的大小
求出自相关函数
N
i 2k
X (n) x(k)e N
i 1
N
S X 2 (n) n1
总能量
X max MAX [x(1), x(2), x(3),..., x(n)]
最大能量
f f2 f1
地震波属性(特征):是专门用来测定地 震数据的几何学、动力学、运动学、统计学特 征。
方法:统计学 波阻抗反演 模式识别 等
地震储层预测
一、地震储层预测的理论与地质基础 二、地震属性分析、优化与应用 三、模式识别储层参数预测 四、地震反演
一、地震储层预测的理论与地质基础
储层:
具有一定连通性孔隙、能使流体储存,并 在其中渗滤的岩层称为储层(储集层)
V ——波在岩石中的实际速度; V f ——波在孔隙流体中的速度; Vr ——波在岩石基质中的速度;
C ——压差调节系数。
1 1
V V f Vr
七、与频率、温度和压力的关系
与频率无关(无频散),温度每升高100度,速度 减少5~6%。
理 论 曲 线 图
A0 ( f ) exp(21H1) exp[22 (H 2源自 H1)]B( f
)

ln
R1 (1 R1 )2 R2
ln(H 2
H1)2
2 2 (H 2
H1)
B( f ) ln
R1
(1 R1 )2 R2

2
ln(
vt 2
)


0
vtf
c kf
N
N
( fi f )[B( fi B)]
一般来说,地层越深, 地震波速度越大
一般来说,沉积年代越 久,地震波速度越大
五、地震波速度与埋藏深度的关系
一般来说,随深度的增加地震波速度增大。 不同的地区,速度随深度变化的垂直梯度可 能相差很大。一般地说,在浅处速度梯度较 大;深度增加时,梯度减小。
V (H ) V0 H
1
V (H ) V0 (1 H ) 2
碳酸岩储层:石灰岩、白云岩、生物焦等 碎硝岩储层:砂砾岩、抽砂岩、中砂岩、细砂岩
、粉砂岩等
描述储层的参数:
孔隙、裂隙、溶洞 孔隙度、渗透率、饱和度、储层厚度、地层压力、 泥质含量等
影响地震波传播的因素:
与地震波速度有关的因素: 1)弹性常数与地震波速度的关系; 2)岩性与地震波速度的关系; 3)密度与地震波速度的关系; 4)构造历史和沉积年代与地震波速度的关系; 5)埋藏深度与地震波速度的关系; 6)孔隙度及流体性质与地震波速度的关系; 7)温度压力与地震波速度的关系。
Vs
1 2
Vp 2(1 )
Vs
1 2
泊松比为0.25左右,所 以
Vp Vs 1.73
(含气时泊松比变小)
二、地震波速度与岩性的关系
岩石类型 沉积岩 玄武岩 变质岩 花岗岩
各大类岩石的波速
速 度 (米/秒) 1500——6000 4500——8000 3500——6500 4500——6500
3几种典型地震波属性及应用 3.1 AVO特征及应用 3.2主特征参数的提取与应用 3.3吸收系数的提取与应用 3.4相干体的计算与应用 3.5高阶累计量与高阶谱的计算与应用 4相关滤波及其在储层预测中的应用 4.1相关滤波技术的基本原理 4.2相关滤波技术的应用
分类:
比较流行的分类有两种方法:一种是20世纪90年代初由Taner 等人提出的,将地震属性分为几何属性和物理属性,几何属性通 常与波形及地震层位的几何形态(如倾角、方位、曲率等)有关 ,物理属性包括地震波运动学和动力学属性,主要有速度、振幅 、频率、衰减等;另一种分类是1996年Brown等人提出的,将地 震属性分为叠前属性与叠后属性;到20世纪90年代末,人们在上 述两种分类方法的基础上,提出了一种比较完整的分类方法,即 将叠后属性与叠前属性看成地震属性技术发展的两个阶段,就象 叠后偏移成像与叠前偏移成像一样。在这个意义上,将地震属性 分为几何学属性、运动学属性、动力学术性和统计学属性四大类 。前三类属性常常有直接物理意义,统计学属性大多采用统计学 方法获得的次生属性,如相干体、相似性、广义主分量(GPC) 、边缘检测(EPS)等,一般没有直接物理意义。
地震三维可视化技术,相干数据体、方差体等各类地震属性综合分析技术。在地
震属性分析技术与储层预测技术发展的同时,以测井约束地震波阻抗反演理论、
方法与技术也迅速发展。

随着计算数学、图象处理、信号处理等相关领域方法技术的发展及在地震勘
探中的引入与广泛应用,各类地震波属性计算精度越来越高,提取的数量越来越
多,波阻抗反演与储层预测方法也越来越多,逐步形成一套在油气田开发中行之
有效地球物理理论方法与应用------油藏地球物理。
勘探地球物理学
油藏(储层)地球物理学
勘探地球物理 主要是精确成像,解决构造问题 油藏地球物理 解决的问题:岩性、储层参数(孔隙度、
砂岩厚度、渗透率等)、油气分布等。
地震波属性的应用概述:
用单一的地震波属性研究油气分布和储层参 数的变化;
用一组属性结合其它方法来进行研究。综合 利用地震波属性作储层预测的方法较多,如模式 识别、多元统计、模糊数学等,其中最典型的是 用神经网络作油气预测。在各种预测方法中,使 用的地震波特征参数多少不同,一般多取20多种 不同的特征参数。
几种地震波属性的计算:
特征参数的计算:
在地震资料解释的基础上,对目的层时窗 按下式作Hilbet变换,求得虚数地震道:
x* (t) 2

sin 2 ( n )
x(t nt)
2
n
n
式中:x(t) 是实地震道,x * (t )是虚地震道,t 是时
间采样间隔,n是采样点数。在实际编程过程中,为
11井间地震勘探技术 11.1井间地震原理与方法 11.2井间地震作用 11.3井间地震发展现状与前景 12 微震监测技术 12.1微震监测原理与方法 12.2微震监测作用 12.3微震监测发展现状与前景
储层地球物理学的定义:
通过某一方法,利用地震波属性(特征) 研究储层岩性、厚度、孔隙度、渗透率、饱和 度、油气等储层参数的地球物理方法理论。
带宽
f2
S X 2 (n) n f1
带宽内的能量
求出自相关函数
Ri ( )

1 N
N i 1
x(it) x(it )
自回归的随机过程,自回归模型为:
p
x(n) ai x(n i) e(n) i 1
p
en x(n) x(n) x(n) an x(n k) k 1
此外,表层、地层吸收、波前扩散等对地 震记录也有较大的影响。
二、地震属性分析与应用
描述储层的地震属性:
定义:地震波属性(地震波特征参数):是专 门用来测定地震数据的几何学、动力学、运动学 、统计学特征。
地震数据通过某种数学运算获得的参 数即为地震波属性。
各类地震波属性种类与分类
地震波特征信息非常丰富,从前人研究成果 来看,可提取近150种不同的地震特征参数。
储层地球物理学研究的内容:
地层岩性、压力、储层厚度、孔隙度、 渗透率、饱和度、油气分布等。
油藏地球物理: 1绪论 1.1油藏地球物理学的形成、发展与现状 1.2油藏地球物理学研究的内容 2地震波属性概述 2.1地震波属性的概念与分类 2.2主要地震波属性的地球物理意义与计算 2.3地震波属性优化技术
沉积岩中的波速与岩石密度的关系:
如对某些石灰岩、页岩来说,可用线性方程来 描述:

V 6 11
式中V——Km/s, —— g / cm3
完全充水饱和时, 地震纵波速度与岩 石密度之间存在着 良好的定量关系, 非线性关系经验公 式(加德纳公式 ) :
1
0.31V 4
四、速度与构造历史和沉积年代的关系
幅属性作烃类检测;之后,又出现了声阻抗技术、剖面的彩色显示技术;我国地
球物理家1974年就提出了开发地震的概念,70年代末,出现了三瞬(瞬时振幅、
瞬时频率、瞬时相位)技术,开始地震属性分析;1982年Angeleri等人发表文章
提出了利用地震资料预测储层孔隙度的文章,同年,Ostrander等提出了AVO技
油藏地球物理
1:地震勘探的发展 2:油藏地球物理研究的内容 3:油藏地球物理的定义

20世纪70年代,地震勘探数字化技术与地震资料数据处理技术等全面发展,
出现了振幅相对保持的“亮点”技术(1973年),开始了应用地震资料直接寻找
油气,揭开了油藏地球物理技术的序幕,“亮点”技术的实质是应用地震波的振
术;90年代初,中国地球物理学家应用多参数分析、模式识别与人工神经网络等
进行储层预测,如杜世通等提出地震多参数(即现在的地震属性)储层预测技术
,钱绍新等提出应用模式识别技术进行储层油气预测,李衍达、朱广生等分别提
出应用地震波特征参数(属性)与人工神经网络作油气预测;90年代中期陈遵德
等提出应用人工神经网络预测储层参数,并作地震属性优化研究;之后,出现了
E 0 ai
p
ak x(n k)x(n i) x(n)x(n i)
k 1
n
n
亮点(暗点、平点)油气检测
亮点:地层含气后,振幅明显增大,形成一个很粗 黑的同相轴,负片(胶片)上则为透明带,称为亮 点。
一、速度与岩石弹性常数的关系
弹性模量 拉梅系数、体变模量K、杨氏模量E、泊松比
剪切模量
体变模量
杨氏模量
(1 ) Vp (1 )(1 2 )
Vs

2(1 )
Vp
(1 ) (1 )(1 2 )

Vs 2(1 )
上两式相除:
Vp 2(1 )
一般地,随岩石埋藏 深度的增加,地震波 的速度增大,垂直梯 度减小。
六、与孔隙度和流体性质的关系
岩石孔隙度示意图
流体(孔隙) Vf
岩石骨架
Vr
1 1 V V f Vr
当考虑流体压力变化影响因素时,引入压差调节 系数C,上式变为:
1 C 1 C
V Vf
Vr
——孔隙度;
防止出现振荡现象,需用Parzen窗等进行镶边。
瞬时振幅的计算公式: A(nt) x2(nt) x*2(nt)
瞬时相位的计算公式:
(nt) arctg( x*(nt) )
x(nt )
瞬时频率的计算公式:
f (nt)
1
x(nt) dx* (nt) x* (nt) dx(nt)
dt
dt
2
x 2 (nt) x*2 (nt)
吸收系数:
设介质的吸收系数为 则一维波动方程的解为:
u(x,t) exp(x)exp[i(t x)]
v
0 f
A1 (
f
)

R1 H1
A0 (
f
) exp( 21H1 )
A2 ( f )
(1 R1 )2 R2 H1(H2 H1)2
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