薄层预测技术概述

薄层预测技术概述

邓和平

(长江大学地球物理与石油资源学院,湖北荆州　434023)

摘　要:随着油气勘探与开发的深入发展,地震勘探已从传统的构造研究发展对岩性圈闭、缝洞、薄储层等隐蔽性油气藏的研究。针对薄层的厚度薄、变化大、横向连续性差和各向异性强的特点,提高对薄层的识别、追踪和评价的有效性成为当前的研究热点。为此,将地震解释技术、测井参数反演技术、沉积相和层序等有关方法技术以及地震信息对薄互层储层进行综合识别研究。本文主要概述对薄储层的研究,从地震出发,结合测井约束地震反演、谱分解、地震属性及边缘检测等技术识别薄储层,从而提高钻井资料。

关键词:薄互层储层;地震属性;波阻抗反演;边缘检测;谱分解;储层预测

随着油气勘探开发的发展,地球物理学家和地质学家希望用地震数据体识别岩性、油水特性,但大多数储层都是隐蔽性油气藏,多年来,形成了多种方法进行油气预测,结合前人的现有技术,运用边缘检测技术可以更加有效的识别薄层。本文主要是针对薄储层进行研究,所开展的工作都是基于薄储层,首先从基本地震属性出发,运用边缘检测技术结合谱分解技术来识别薄储层。

1　地震属性技术

地震属性技术广泛应用于地震构造解释、地层分析、油藏特征描述以及油藏动态检测等领域,而根据属性分析最终定义的精确油藏模型,可用于钻井决策、估计地质储量和可采储量。一般来说地震属性按提取方式和应用领域可分为: 建立在波的运动学和动力学基础上的地震属性类型,包括振幅、波形、频率、衰减特性、相位、相关性、能量和比率等; 以油藏特征为基础的地震属性类型,包括表征亮点、暗点、不整合圈闭、含油气异常、地层不连续、岩性突变、构造突变等的地震属性。通过复地震道分析、振幅特征分析、频谱或功率谱分析、自相关分析及自回归分析等可得到大量的属性参数,用于研究储层性质及其变化规律等。地震属性分析技术分为叠前地震属性分析和叠后地震属性分析[1-9]。

2　地震反演

地震反演成果在精细油藏描述及储层横向预测等研究工作中所起的作用越来越重要,它能较真实地反映出地下岩层的岩性及物性的展布特征,可间接地反应出储层含流体性质的变化特征,借此能够大大提高钻井的成功率。地震反演综合应用了测井资料在垂向上的分辨力和地震资料在横向上的连续性以及所包含的丰富的岩性和物性信息,把界面性的地震资料转换成岩层性的测井资料,使其能与钻井、测井直接对比,以层岩为单元进行地质解释,研究储层特征的空间变化,描述储层的分布特征,为勘探开发提供重要依据。地震反演主要有叠前和叠后反演。目前,以叠后反演应用最为广泛。叠后反演主要包括道积分、递推反演、模型反演和地质统计反演。地震属性是储层参数横向预测的重要手段,在不同的地区如何准确提取目的层属性、如何进行属性优化、如何建立储层参数与多种地震属性间的关系,这些都是决定储层预测成功与否的关键问题[10]。

3　谱分解技术

谱分解技术是通过短时窗离散傅里叶变换(DFT),将地震资料从时间域转换到频率域,得到振幅谱及相位谱调谐数据体的一项处理技术。谱分解技术用于地震资料解释始于1997年,前人主要使用频率域振幅的调谐响应解释各种隐蔽的沉积现象以及薄层的厚度,而利用相位谱的不稳定性进行小断层识别与解释的文献却很少。而利用连续频谱分析方法开展烃类检测和储层预测的研究在国内可追溯到上世纪80年代末,当时的研究是沿地震反射层位的一定时窗范围提取地震属性,进行定性的频谱分析;用频率随时间的变化关系来判断沉积环境的时频分析方法始于上世纪90年代初。但这些方法由于受傅里叶变换时窗的影响,限制了它们在薄储层领域的推广应用。然而,用频率信息来研究薄储层的空间分布特征一直是石油地质学家们关注的焦点。此方法源于BP,Amoco石油公司的谱分解技术是在短时窗内通过频谱分解预测储层、研究薄层变化的地震属性解释新技术。由于它能较好地解决长期以来困扰石油地质学家们的短时窗傅氏变换的难题,经分频处理后的地震数据的分辨率高于常规地

82内蒙古石油化工 2009年第17期　

收稿日期:2009-05-14

作者简介:邓和平,男,湖南人,长江大学地球物理与石油资源学院学生。

震主频所能达到的分辨能力;另外,由于该技术可提取地震资料有效带宽范围内所有离散频率对应的调谐振幅,实现了以交互、动态方式研究薄层在纵横向上的连续变化,在确定有效储层分布、计算储层厚度方面比传统分频研究方法具有独特的优势。4　边缘检测技术

边缘检测技术是图象处理中的重要技术之一,针对薄层成像的特点,特别是识别和圈定砂体范围,应用该技术预测的准确定位得到提高。图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像就是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体,是人们从出生以来体验到的最重要、最丰富、信息量获取最大的部分。如果图像不够清晰或精度不高,则会影响人们对外界的了解。所以,图像的处理和加工则是一个重要和不可缺少的技术。数字图像处理即利用计算机对数字图像做运算,对效果不佳的图片,利用数字化仪器提取转换为数字图像后,用一定的算法进行运算,可改善图像信息。图像的边缘轮廓携带有重要信息,要准确分析图像纹理,就需具备一张边缘轮廓清晰

的图像[11]

。5　结论

油气勘探从简单的构造勘探转向复杂构造、裂缝、薄储层和老油田剩余油勘探,而薄储层是后期油气勘探的重点,基于三维地震数据体,提取敏感地震属性,结合钻井资料,证实敏感地震属性识别有效薄储层的真实性,另外,结合谱分解技术,特别是高频部分识别薄层有极其重要的参考价值;运用测井约束地震反演,将测井资料在垂向的高分辨率和地震资料在横向上的连续性及其所含的丰富的岩性和物性信息,把界面性的地震资料转换成测井资料,使其

能与钻井直接对比,这样有利于识别薄储层;最后利用图象处理技术结合以上各种方法的成果,运用边缘检测技术,可以更加有效的识别薄储层,从而提高钻井的成功率。

[参考文献]

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波场特征方法理论及应用[M ].成都:四川科学技术出版社,1999.

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京:地质出版社,1997.

[11]　季虎,孙即祥,邵晓芳,毛玲.图像边缘提取方

法及展望[J].计算机工程与应用,2004,(14).

Summary of Methods For Thin Bed Reservoir Prediction

DEN G H e -p ing

(School of Geophysics &Oil Resources ,Yang tz U niversity ;Jing zhou 434023;China )

Abstract :With continuo usly developing of the oil and gas ex plor ation ,the research of seism ic exploration fro m str ucture study to inv isibility ex plor ation such as depo sitional trap ,slo t hole ,thin reservo ir and so on .At a different ang le to study oil and gas physical character and spatial character in the reservo ir ,and g et the actual underg round situation through the seismic ,w ell log ging and g eo logy .T hin reservo ir prediction through the seismic data ,especially the high resolution seism ic data .Seismic r eser voir pr ediction use the know wells to the un -know places .Integ rated the w ell log interpretation and the reservo ir par am eters (such as poro sity ,permeability ,saturation and so on )of the test oil w ith w ell sidew ay seism ic w ave attributes to predict the field w her e there are no w ells .

Key words :Thin -inter Bed Reser voir ;Seismic Attribute ;Wave Impedance Inversio n ;Edge Detection ;Spectral Deco mpo sition ;Reservo ir Pr ediction

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　2009年第17期 邓和平　薄层预测技术概述