地震波形分类技术在红浅一井区的应用

地震波形分类技术在红浅一井区的应用

李　强　戴鸿鸣

(西南石油大学,四川成都610500)

摘　要　20世纪90年代以来,地震油气储层预测新技术取得了巨大发展,Strati m agic地震波形分类技术就是其中之一。该技术是研究各沉积相单元发生变化时的地震反射特征,然后利用神经网络技术把地震信号的总体趋势变化定量地反映出来(对波形进行分类),形成地震波形异常,即地震相图。在综合地质分析基础上,针对目前红浅一井区勘探实际情况,应用这一技术对该地区主要目的层段辫状河道砂体进行了准确预测,并取得了良好效果。

关键词　地震波形分类　Strati m agic　红浅一区　辫状河道

随着油气勘探开发的不断深入,寻找有利储层是油气勘探的重要内容。目前主要采用波阻抗反演等储层预测技术,但对于储层薄、横向变化快等情况,仅利用波阻抗反演可能会由于地震资料分辨率不高,使得预测精度大大降低。Strati m agic 波形地震相技术可以很好地解决这个问题,它的核心是利用神经网络技术对层段内的地震道反射波形进行分类,并与测井曲线进行对比,得出相应的地震相图,从而进行更详细的储层解释[13]。文章以克拉玛依红浅一井区齐古组稠油油藏为例,采用Strati m agic波形地震相分析技术,确定砂体分布范围,为有利目标钻探提供地质依据。3

1　工区概况

红浅一区齐古组油藏位于准噶尔盆地西北缘红山嘴油田东段。构造运动表现为逆掩断裂,断裂活动始于海西运动,后受印支运动的影响,沿低角度断裂雏形向盆地掩冲推覆。油藏边界由3条大断裂控制,总体构造格局为向南东缓倾的单斜断层遮挡油气藏。根据沉积旋回和砂层组合特征,采用分级对比将该区齐古组分为J

3

q1、J3q2、J3q3三个砂层组,油层主要分布在J3q3层中。该区1991年投入开发,截至2003年12月,投产齐古组开发井787口,动用含油面积813k m2,动用地质储量1602×104t,全区齐古组油藏累积注汽011578×108m3,累积产油量20918×104t,含水率81%,累积油汽比0117,采出程度1311%。目前,在地震勘探开发中的技术难点为砂体薄,地震资料分辨率低,不易识别。由于储层常常泥砂互层接触,岩性横向变化快,常规地震剖面显示不出来,且很难连续追踪解释,测井约束反演等手段效果不理想,河道砂体的描述精度比较低,不能单一使用强反射特征预测砂体。

针对勘探的技术难点,应用Strati m agic波形地震相分析方法,用叠前反褶积和偏移后分频处理等手段,对三维地震资料进行连片处理以提高分辨率。同时,进行层位及储层精细标定,对已知井旁道目的层段反射波统计归类,建立不同反射波与储层沉积微相、渗透砂岩发育程度及含油性的对应关系,确定储层发育分布范围。

2　波形分类法应用

211　原理

Strati m agic波形地震相技术的基本原理是用于形状识别的人工神经网络算法,模拟人脑思维来识别不同目标的特征,并使相似的种类保持关系。神经网络算法分前馈神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络、自适应共振网络、随机神经

断块油气田

2007年1月 F AULT2BLOCK O I L&G AS F I ELD 第14卷第1期

3收稿日期:2006-09-20。

作者简介:李强,男,1980年生,矿产普查与勘探专业在

读硕士研究生,主要从事油气地质和油气藏精细描述等研

究工作。电话:(028)83030560。

基金项目:本文受到四川省重点学科建设基金项目(编

号:SZ D0414)资助。

网络与视觉神经网络等。根据其学习过程是否需要先验知识,神经网络可以分为有监督和无监督两大类。定量地震道波形分类方法利用无监督神经网络算法,将井点处地震信息变化程度通过地震相与地震信息的总体变化度相联系,以波形相似性为基础在等时窗内分析地震波波形的变化特征。地震相研究首先利用神经网络技术对某一层内实际地震数据道的对比、训练、模拟人脑思维方式识别不同目标的特征,得到代表地震层段中地震信号形状多样性的模型道,各典型地震道按顺序渐变(指波形)排列,然后每一个道指定一个值或一种颜色,形成一组模型道。在目的层段内估算地震信号的可变性,利用神经网络算法对地震道形状进行分类,根据分类结果形成离散的地震相。依据拟合度准则,将实际地震道与地震相对比、分类,使相似的地震道具有相同或相近的值或颜色,形成了地震相分布图,从而认识地震信号横向变化,得出地震异常体平面分布特征。并根据储层的发育与围岩形成波阻抗界面,从而引起地

震反射振幅相对增强的原理[24]

。212　特征

根据区内波形统计,将红浅一井区齐古组主

力层段J 3q 3

地震反射波所对应的波形分为3类,依次对储层砂体的波形标定和分类(见图1)

。

图1　齐古组地震波形分类

Ⅰ类区域:主要分布在东南部,面积大,对应

的地震波形为低频、较连续、弱振幅的平行反射,岩性剖面上为泥岩与中细砂岩构成反旋回沉积,砂体较发育,单层厚度较小,一般在3m 左右,渗

透率为(200260)×10-3μm 2

,反映了分流河道沉

积波形特征。Ⅱ类区域:主要分布在红3区、红1

区大部及红2区和红4区结合部,近南北向透镜带状展布,面积大,对应的地震波形为中频、断续、强振幅反射,砂体发育比较集中,单层厚度大,一

般为1420m ,渗透率为(230400)×10-3μm 2

,主要反映心滩砂坝沉积波形特征。Ⅲ类区域:主要分布在东南部红1区和红4区连接附近,呈大面积连续分布,对应的地震波形为中频、时断时续、振幅强弱变化的平行反射,砂体单层厚度约2m ,反映了河漫滩地震波形特征。

区内研究表明,河道在地震剖面上的波形特征明显,河道砂体顶部形成连续性较好的强振幅,以辫状河流沉积为主。平面上南北相带差异明显,发育不同类型的砂体,其中第Ⅱ类波形反映储层砂体发育,物性好,含油的可能性较大。第Ⅰ类波形对应的储层较发育,含油的可能性次之,第Ⅲ类储层物性条件不好,砂体不发育,含油性最低。213　应用效果

根据波形分类预测结果,对工区进行综合地质研究,在Ⅱ类储层附近钻H4007、检407、Dh4428加密井均发现了油气显示,其中H4007

井油层厚度18m ,产油量218t/d,Dh4428井油层厚度9m ,产油量319t/d,生产效果良好。

3　结论

(1)辫状河道在地震剖面上的波形特征明

显,外型为透镜状,顶平底凹;河道砂体顶部形成连续性好的强振幅反射,表现为亮点特征。因此,利用Strati m agic 对地震道形状进行分类形成地震相图,进行相带和河道砂体预测研究是可行的。

(2)本区以辫状河流相沉积为主,Strati m agic 波形地震相研究准确圈定了河道范围,心滩河道砂体厚度大,是新井钻探的首选目标。

参

考文献

1　刘雯林1油气田开发地震技术[M ]1北京:石油工业出版社,1996182～92

2　王西文,刘全新,吕焕通等1储集层预测技术在岩性油气藏勘探开发中的应用[J ]1石油勘探与开发,2006,33(2):189～191

3　陈宝书,杨午阳,刘全新等1地震属性组合分析方法及其应用

[J ]1石油物探,2006,45(2):173～1764　于红岚,王英民,李雪1Strati m agic 波形地震相分析在层序地

层岩性分析中的应用[J ]1煤田地质与勘探,2006,34(1):

64～66

(编辑　姬美兰)

第14卷第1期 李　强等1地震波形分类技术在红浅一井区的应用 2007年1月