地震多属性加权融合显示技术在宣汉—达县地区的应用

地震属性分析是储层预测的有效手段之一.但由于受地震资料分辨率和信噪比的限制,用一种地震属性去研究地质问题往往容易产生偏差.对物理意义和地质意义明确的多种地震属性采用加权算法融合显示后,可大大降低多解性,提高储层预测的可信度.地震多属性加权融合显示技术在宣汉-达县地区的实际应用证实,该技术可以精细刻画飞仙关组储层边界线的范围,且预测结果符合地质宏观分布规律,与钻井结果吻合程度较高.     

基于粒子群优化的BP网络在地震属性融合技术中的应用

受地震资料品质、岩性、构造等诸多因素的影响,单一地震属性只能在一定程度上提供预测储层的方向,并存在多解性。地震属性融合技术用井孔资料对地震属性进行标定,建立储层含油气性与地震属性之间的关系,采取数学手段融合多种地震属性进行储层含油气性判别,避免了单一地震属性解释储层的多解性问题。BP网络具有良好的非线性拟合能力,但是易陷入局部极小值,不收敛,影响预测精度。针对该问题,采用粒子群优化其网络权值和阈值,再用BP网络对储层、非储层进行模式识别,取得较好成效。     

地震多属性综合分析的应用研究

由于地震属性与储层特征对应关系复杂，利用地震单一属性进行储层预测往往存在多解性。然而随着地震属性研究的深入，地震属性的数量和分类也更为细化，因此地震多属性的优化组合与综合分析成为必然。为此总结了多属性综合分析的技术流程并将其应用于实际数据分析。其主要步骤为：①不同种类的属性提取和分析；②属性的预处理，即剔除异常值并进行滤波等处理；③结合钻井、采油资料寻找和筛选敏感属性；④利用K—L变换来对优选出的地震属性进行降维处理；⑤利用线性、非线性等综合分析技术进行储层预测。将该分析技术应用于CN工区某一储层的含油气性预测中，然后利用波阻抗反演结果对研究成果进行相互验证，发现综合分析结果有效地减少了预测目标的多解性，取得了较为理想的预测效果。     

用神经网络和地质统计学综合多元信息进行储层预测

由于实际地下地质地球物理条件的复杂性和地震等资料品质所限,相关问题的解决较为困难。在研究中如何将多元信息结合起来是实现这一目标的可行途径。遵循这一思路,在D气田地震储层预测中,针对研究区储层地质、地球物理特点,尝试用神经网络和地质统计学作为不同信息的融合平台,并将二者结合起来,充分地将多种地震属性和测井资料相结合,有效地减少了储层预测的多解性,提高了储层预测精度,达到了良好的应用效果。     

多属性综合方法预测含油气性及其效果

油气勘探开发目标大多受构造岩性等多种地质因素控制,地震属性一般也都受多种地质因素的影响。根据研究目标情况,在地震属性―地质分析的基础上,利用地震属性提取技术和信息分解技术可以得到与研究目标关系密切的多属性地震信息。在地震属性优选的基础上,运用MD I综合预测系统可以实现地震多属性与储层信息的结合和运用多种定性、定量化模型以及利用多属性信息融合,可以实现多属性综合储层油气预测。指出由于对信息进行优化组合能够导出更多的有效信息,可以大大减少预测的多解性,实钻结果在很多地区都获得了油气层,显示了多属性综合方法预测的优势。     

神经网络法地震反演应用及效果

X潜山研究区属于储层非均质性极强的裂缝型油藏,构造极为复杂,初始模型的构建难度极大,多解性非常强。为此,要寻找一种方法,充分利用现有各种测井资料,弥补声波测井的不足;充分利用地震资料的中频信息,来提高储层反演的分辨率和精度,尽可能的减少反演结果的多解性,增加反演成果的客观性,以便更准确地进行储层预测。作者建立地震属性与测井资料的多维线性或非线性的统计关系,进而利用基于神经网络法地震反演和线性、非线性多元地震属性分析对裂缝型储层进行横向预测。概率神经网络方法采用了交叉检验预测精度的方法,所以,在相关性较好的情况下,增加了预测结果的可靠性,减少了多解性,提高了预测结果的精度。     

多属性分析优化方法在南苏丹Greater Unity油田的应用

多属性分析优化方法是地震储层预测的直接手段之一,近年来在许多油田得到了较好应用。南苏丹Greater Unity油田三维地震资料品质差、构造复杂,为了解决地质相控建模和岩性建模的难题,运用多属性分析优化方法进行储层预测和砂体识别。在地震精细解释的基础上,提取多种地震属性,以K-L变换方法进行属性优化,筛选最敏感属性参数。应用结果表明,该方法既降低单一属性的多解性又突出多属性间的差异性,能有效提高储层预测精度,为后期油藏描述和开发方案制定奠定基础。     

基于脉冲耦合神经网络的地震多属性融合方法

针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的地震多属性融合方法：通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合数据输出,从而实现了地震多属性的融合。该方法简捷、计算效率高、融合效果好。通过川东北地区多种属性切片数据的应用验证了该方法的合理性和有效性。     

地震资料极性判别技术在储层预测中的应用

在储层地震属性预测技术研究方面,过去人们关注的焦点主要集中于地震关键面时窗选取、地震属性选择和地震属性优化及融合等方面,很少注意到地震资料极性对储层预测效果的影响。实际应用表明,地震资料的极性判断错误,可能导致储层地震属性预测失败。针对这些问题,文章在论述如何判别地震极性的基础上,利用地震属性技术对渤海海域某构造储层的横向展布进行预测,取得了较好的效果。     

基于SVD法三维地震属性优化技术在苏里格气田含气性预测中的应用

在进行地震储层预测时,经常先对地震属性依据地表环境,采集客观因素、处理不当等原因引起属性异常进行客观分析,充分理解地震各个属性所携带的各种非储层信息;然后再综合分析地质资料,诸如沉积环境、构造特征、岩性变化、物性变化等;最后才是储层含气性在地震属性上的表现特征,再结合非地质因素和非含气性因素进行含气性预测,尤其注意预测方法的适用条件,即在同等级别的地质因素、储层因素的前提下预测含气性。按照上述流程对苏里格气田东区三维地震区进行详细研究,针对三维地震资料属性分析中对于储层预测多解性问题,采用了奇异值分解(SVD)的方法对地震属性展开降维,分类优化,在一定程度上降低了三维地震预测储层的多解性,降低了气田开发井位部署风险,在气田滚动评价与整体开发中起到很好的应用效果。     

地震属性约束定量预测储层参数——以渤海D油田4号砂体为例

在渤海D油田,储层的非均质性已成为影响钻井成功率的重要因素,因而储层参数的定量预测是一个迫切需要解决的问题。通过已钻井不同储层参数与多种地震属性的交会分析,可以优选出相关度较高的地震属性去量化表达某一储层参数,进而利用两者间的定量关系准确预测出储层的岩性、物性和含油气性参数,实现地震属性约束下的储层参数定量预测,其流程主要包括六个环节:测井资料处理、储层参数计算、地震层位解释、地震属性提取、地震属性优选和储层参数转换。以渤海D油田的4号砂体为例,重点分析了地震属性需要优选的原因和储层参数转换的方法;后期钻井结果证实了储层参数预测结果非常接近于储层实际情况,可以用来对储层进行综合评价。     

地层密度估算及其应用

目前在进行储层预测和油气藏描述时,一般多采用地震反演技术,计算层速度,预测孔隙度、渗透率、饱和度等多种储层参数,进而获得储层的横向变化规律,达到预测油气的目的.然而,由于同一地震参数受多种地质因素影响增加了地质解释的多解性,以及由于在利用地震资料求取储层参数时,各参数间有一定的相关性,从而影响了预测效果.为此提出了一种从地震资料中提取地层密度参数的方法,以提高油气预测效果.本方法是应用AVO技术,在大于30°角的范围内结合密度测井资料反演地层密度参数.应用此方法对实际资料进行了试算,取得了一定的效果.     

利用模型正演优选地震属性进行储层预测

利用地震属性预测储层会产生不确定性,为此提出了利用岩心、测井和叠后地震属性预测储层的新方法。该方法是以岩心物性参数和岩石物理性质正演模拟为基础,分析岩石物性变化引起的地震响应特征变化,利用优选的地震属性进行储层预测。这套技术以正演为主,正、反演相结合,减少了预测结果的多解性,提高了用属性预测储层的准确性。该方法操作步骤包括横波速度预测、流体替换、属性优选、属性分类和储层预测等。用该方法预测了砂体分布及含油级别,其结果与钻井结果一致,取得了满意的效果。     

地震属性优化在储层预测中的应用

地震属性与所预测对象之间的关系复杂,不同工区和不同储层对所预测对象敏感的地震属性是不完全相同的。即使在同一工区、同一储层,预测对象不同对应的敏感地震属性也是有差异的,地震属性优化技术是解决此问题的有效途径。运用降维映射、属性选择和聚类、交会分析等地震属性优化方法,优化出了预测储层的地震属性,并运用正演模型技术,对优选出的地震属性之一波峰数进行了验证,说明了优化方法的可靠性。在此基础上,对CB331井区进行了储层预测,新描述砂体30多个,预测石油地质储量4000×10⁴t。     

应用地震属性技术预测A地区储层

随着地震属性技术的不断发展,地震属性技术在储层预测工作中发挥着越来越大的作用。地震属性技术对储层的预测主要是利用储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化,造成地震反射速度、振幅、频率等一系列基于几何的、运动学的、动力学地震属性的变化。通过分析属性参数的纵横向变化,从而确定储层的分布范围和储层特性。主要以A地区为例,根据该地区含气储层具有的低速、低密度的特征,结合地球物理模型研究结果,综合利用多种地震属性技术,预测该区有利含气储层,取得了较好的效果。     

地震属性优化与预测新进展

近年来,地震属性广泛应用于油气勘探开发中,并在构造解释、储层预测等方面发挥了重要作用,为此对地震属性分类、属性提取、属性优化和属性预测方法等进行了较为系统的归纳与总结。在此基础上,重点介绍了地震属性优化中的各种数学变换降维方法,其中包括:线性降维方法中的主成分分析法和独立成分分析法;非线性降维方法中的核函数法、局部线性嵌入法和等距映射法。     

地震多属性融合技术在贝尔凹陷储层预测中的应用

地震属性分析是一种快速、有效的储层预测方法,但地震单属性储层预测多解性强,尤其对多物源、 相变快、多期次火山活动、岩石成分较复杂的断陷盆地,预测精度会明显降低。 提出了基于沉积特征分区 域的地震多属性融合储层预测方法。 首先利用地震波形分类技术将研究区按沉积特征划分为不同区域, 然后对不同区域分别统计地震多属性与储层的相关系数并进行线性拟合,最终将各区域拟合结果综合为 全区储层预测结果。 在海拉尔盆地贝尔凹陷南屯组储层预测中,利用 164 口井目的层砂地比数据及优选 的 7 种地震属性,采用逐步线性回归法进行全区拟合,其相关系数仅为 0.52;采用基于沉积特征分区域地 震多属性融合技术进行储层定量预测,并将其综合为全区储层预测结果,其相关系数达 0.85,且储层预测 结果与钻遇储层发育情况及沉积规律吻合较好,说明该方法可明显提高储层预测精度。     

渤海BZ油田储层定量预测研究

渤海BZ油田位于石臼坨凸起南部的断阶带,成藏条件优越,在中深层的古近系东营组地层发育了大套优质储层。由于对目的层段的岩性组合特征认识不清及地震资料分辨率低,储层预测存在一定困难。通过联合地震属性和谱分解技术对BZ油田东营组储层进行了定量预测研究,从分析储层物性与地震属性的关联程度出发,通过属性优选、聚类、融合方式预测储层的平面展布。采用谱分解技术计算目标储层的第一峰值频率,引入构造约束下的速度场建模方法构建速度模型,利用地层厚度与调谐频率及地层速度之间的关系对储层厚度进行定量预测,最后利用实钻资料进行校正。该方法对BZ油田的储层预测取得了良好的效果。     

地震参数在泌阳凹陷白云岩预测中的应用

随着储集层预测技术的发展。提取众多的属性参数进行判断已成为地震解释的重要手段,在进行储集层预测和评价时,通常使用与储集层预测有关的各种地震属性.以各种方法从地震数据体中提取的一系列地震属性包含有丰富的地下地质信息不同的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性.因此利用地震属性参数可以有效地预测岩性和有利储集层描述油藏特征及孔隙度变化、寻找死油区。描述 了地震属性中的振幅、阻抗频率及能量衰减四种基本类型参数的特征意义。并对泌阳凹陷核二段白云岩区进行了振幅频率衰减阻抗等属性提取分析.成功地预测出白云岩的分布范围。