莺歌海盆地乐东区高温高压中深层暗点型气藏预测技术

乐东区中深层是莺歌海盆地高温高压领域目前获取重大勘探突破的区域,但该区中深层已钻遇的亮点型储层物性差,普遍表现为低孔—特低渗特征。区域岩石物理特征分析表明,乐东区具备形成暗点型气藏的条件,砂岩AVO-孔隙度量版显示含气优质储层表现为Ⅱ类AVO异常;据此借助近远道叠加道集关系建立了Ⅱ类AVO暗点型气藏预测技术,利用F_(stack)属性和坐标旋转后的P×G属性可以有效识别乐东区中深层有利潜在目标。通过钻井证实了本文预测技术的有效性和可靠性,进一步拓展了Ⅱ类AVO流体指示因子在烃类含气性检测中的应用,为乐东区高温高压领域中深层的下一步勘探指明了方向。     

莺歌海盆地深层“暗点”型隐蔽圈闭识别方法

莺歌海盆地深层具备油气勘探潜力。通过岩石物理及地震正演模拟分析,明确了深层高温超高压领域含气储层地震反射特征及“暗点”型目标的勘探意义,分析了“暗点”型目标的识别难点。在此基础上,提出了“暗点”型目标识别三步法：①“暗点”识别,利用本文提出的FN属性识别出常规叠加剖面上具有Ⅱ类AVO异常的地震弱反射特殊异常体; ②岩性识别,利用砂、泥岩纵、横波速度比的差异识别储层,剔除特殊岩性体造成的假FN属性异常; ③物性预测,利用砂岩孔隙度与纵、横波阻抗的线性关系预测储层物性,识别“甜点”储层。该方法应用到乐东S区,成功发现乐东10-X“暗点”型目标,经钻探证实了方法的可行性和有效性,并值得进一步推广。     

莺歌海盆地乐东区深层暗点型目标敏感属性优化方法

随着莺歌海盆地乐东区勘探的不断深入,深层暗点型岩性油气藏越来越难以识别。以乐东区高温高压领域为研究靶点,从低速泥岩变化规律出发,证实乐东区具备发育暗点储层的基本条件;结合已钻井暗点目标流体替换,建立不同泥岩速度、不同孔隙度下AVO响应特征量版,明确低速泥岩背景下暗点目标为储集物性较好的砂岩储层;由于暗点目标在叠后地震资料评价难度大,借助其叠前道集的极性反转特征,提出新的衍生Fstack属性有效指导目标靶区暗点目标的搜索,并通过已钻井证实该技术方法的有效性,从一定程度上拓展Ⅱ类AVO的雕刻方法,进而为乐东区深层油气勘探及钻探目标优选提供了重要指导。     

莺歌海盆地D气田气层连续性检测方法与应用研究

南海莺歌海盆地D气田莺歌海组主要为临滨—滨外沉积环境,泥流冲沟发育,纵向上岩性组合复杂,出现若干岩性"亮点",平面上储层非均质性强,气层横向分布不连续,给油气检测带来了很大困难。提出一种扩展AVO流体检测技术,即将AVO属性与岩石物理分析确定的流体敏感弹性参数关联起来,构建出对流体敏感的AVO指示因子属性,利用该属性来刻画有效储层和泥冲沟的分布特征,进而识别岩性、开展烃类检测与储层预测。理论模型验证与实际应用效果表明,AVO流体指示因子与含水饱和度曲线对应关系最好,对流体最为敏感。与叠前反演技术相比,由于该技术无须建模,不存在模型化效应,因而横向分辨率更高;与常规AVO属性分析技术相比,本文技术得到的剖面信噪比更高,含水背景能量受到压制,异常多解性大幅降低,可以很好地识别真假"亮点"和表征气层连续性。     

莺歌海盆地犇气田气层连续性检测方法与应用研究

南海莺歌海盆地D气田莺歌海组主要为临滨—滨外沉积环境,泥流冲沟发育,纵向上岩性组合复杂,出现若干岩性“亮点”,平面上储层非均质性强,气层横向分布不连续,给油气检测带来了很大困难。提出一种扩展AVO流体检测技术,即将AVO属性与岩石物理分析确定的流体敏感弹性参数关联起来,构建出对流体敏感的AVO指示因子属性,利用该属性来刻画有效储层和泥冲沟的分布特征,进而识别岩性、开展烃类检测与储层预测。理论模型验证与实际应用效果表明,AVO流体指示因子与含水饱和度曲线对应关系最好,对流体最为敏感。与叠前反演技术相比,由于该技术无须建模,不存在模型化效应,因而横向分辨率更高;与常规AVO属性分析技术相比,本文技术得到的剖面信噪比更高,含水背景能量受到压制,异常多解性大幅降低,可以很好地识别真假“亮点”和表征气层连续性。     

莺歌海盆地乐东区中层薄气层AVO特征分析

为了进一步弄清莺歌海盆地乐东底辟区中层超压气层的AVO类型及主控因素,探索适合本地区中层相应地质条件下的储层预测及烃类检测方法,进而提高中层勘探成效,从岩石物理统计特征出发,针对底辟区浅、中层2种典型气层在储层成因、物性与温压等方面的差异,以横波速度预测技术为基础,采用流体替代、变孔隙度模拟等手段对该区中层薄气层AVO特征进行了分析。与浅层常压气层的Ⅲ类AVO异常不同,该区中层超压气层主要为Ⅱ类AVO异常,储层孔隙度的变化是影响中层气层波阻抗变化及AVO特征的主控因素。由于该区中层储层物性差,超压薄气层顶界所产生的强振幅异常主要是由于该气层AVO效应和薄气层调谐效应所产生,此类振幅陷阱应在中深层勘探中予以足够重视。     

莺歌海盆地超压带低速泥岩陷阱的甄别及对勘探的启示

在莺歌海盆地中深层超压带的钻探中遇到低速泥岩,其在地震相上表现为低频强振幅反射特征,与含气砂岩储层反射特征相似。岩石物理分析显示低速泥岩速度低于含气砂岩储层,其波阻抗值与含气砂岩储层相当甚至低于含气砂岩,通过地震相及叠后波阻抗反演等常规地球物理技术无法识别。针对这一问题,对目前莺歌海盆地钻遇低速泥岩的探井数据进行了系统的岩石物理和AVO正演分析,归纳总结了低速泥岩的岩石物理和AVO特征,在此基础上,探讨了利用AVO技术及叠前反演甄别低速泥岩和储层的方法,并取得了一定效果。针对中深层低速泥岩存在的普遍性,进一步提出了有别于低阻抗砂岩反射特征的低速泥岩背景下的高阻抗砂岩储层类型可能成为中深层下步潜在的勘探领域。     

AVO与流体替换相结合识别深层Ⅰ类气藏

传统的"亮点"技术适合检测Ⅲ类AVO含气异常,对于中、深层含气砂岩表现出来的Ⅰ类AVO现象无法识别.利用AVO技术,结合流体替换,寻找差异,运用G属性体,可以有效识别深层Ⅰ类AVO含气砂岩,利用这种方法预测了某油气田a主力气藏的分布.预测结果得到B井证实.     

珠江口盆地白云深水区储层AVO异常特征分析

珠江口盆地白云深水区储层含气、含水时AVO异常没有规律,并且AVO正演时部分储层出现第IV类AVO异常,无法用AVO异常类型来区分气层和水层。对白云深水区储层AVO异常特征进行了分析,认为当气层横波速度小于上覆高速盖层横波速度时,气层AVO异常是气层顶界面第III类AVO异常与高速盖层底界面第IV类AVO异常两者平衡的结果,即由于储盖组合的不同及调谐厚度的影响,气层顶界面可能为第III类或第IV类AVO异常,而水层也可能表现为较弱的第III类AVO异常,因此不能简单地以AVO类型来识别气层和水层,须对各种储盖组合进行模型正演分析,以提高储层含气性预测精度。     

莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法

莺歌海盆地中深层河道砂岩含气储层受高温高压和强非均质性等地质条件的影响,导致其AVO地震响应特征类型多变,利用常规的P(AVO拟合截距)、G(AVO拟合斜率)、P×G、P+G等属性已不能有效识别该区储层的含气范围,亟待寻找适合该地区的、有效的储层含气性检测方法。为此,通过基于Shuey近似公式的单井AVO正演模拟技术和基于蒙特卡洛随机正演的AVO模拟技术,探讨了该区含气储层的AVO类型和含气性检测方法。研究结果显示,该区含气砂岩表现为第Ⅰ、第Ⅲ、第Ⅳ等3类AVO地震响应特征;然后提出采用标量泊松比反射率属性作为该区含气性检测的敏感属性因子,并模拟计算出了标定系数,进而得到了新的储层含气性检测方法。现场应用效果表明:1新方法预测结果与实际钻井结果相吻合;2新方法的运用效果明显优于常用的P、G、P×G、P+G等流体敏感属性因子;3有效应用新方法的关键在于储层AVO地震响应特征研究、敏感参数筛选和标定系数计算。结论认为,新方法在该区具有较好的推广应用价值。     

储层参数对多波AVO效应的影响

AVO效应反映了地震反射振幅随炮检距的变化 ,利用AVO效应可以预测储层参数并识别油气异常。综合应用纵波AVO与横波AVO ,不仅有利于解决由单纯的纵波AVO检测油气异常产生的多解性问题 ,而且还可以得到更多的岩石物性参数。以三层介质模型为基础 ,对不同储层参数的介质模型进行了多波AVO效应分析。结果表明 ,AVO效应与泊松比、速度、储层厚度等参数之间有一定的规律性 ,这为利用AVO效应反演储层参数提供了理论依据     

AVO技术在普光气田鲕滩储层预测中的应用

普光气田为长兴组一飞仙关组礁滩相白云岩储层为主的构造-岩性复合圈闭特大型气田,储层综合预测技术为气田勘探关键之一.基于叠前时间偏移资料进行AVO属性处理,较好地解决了AVO异常的归位问题,使AVO响应更清晰,提高了AVO资料的分析质量.在测井和地质资料综合分析的基础上,通过正演模拟,建立普光气田飞仙关组鲕滩储气层AVO异常的识别模式,开展AVO属性分析,取得了较好的应用效果,为在四川盆地川东北区油气勘探寻找到一条有效途径.     

一种频率域AVO油气检测方法

频率域AVO分析指通过时频转换将地震数据转换到频率域,再对目的层段地震振幅(能量)随频率以及炮检距的变化情况进行研究。本文针对苏里格气田低渗透致密砂岩薄气层在时间域难以识别的问题,介绍了频率域AVO流体识别技术。首先从岩石物理分析入手,根据苏里格气田的实际地质情况,利用统计手段得到基于频散的频率域AVO流体识别理论算法;其次,利用S变换得到较为准确的频率域数据,利用实际地震叠后资料进行储层振幅(能量)随频率变化的分析;最后,针对地震叠前资料进行储层振幅(能量)随频率以及炮检距变化的研究。本文算法的实际应用结果表明:在地震频带内,薄层低孔致密砂体的调谐效应不可能产生明显的频率响应异常,高频段较强的频散效应才是造成频率响应异常的原因。     

苏里格气田东区气层产能贡献差异微观因素分析

苏里格气田是一个低丰度、低压、低渗、非均质性严重的气田,储层条件复杂。砂岩呈大面积连片分布,连续性、连通性较好,有效砂岩为其中相对高渗的Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ类储层。盒8、山1段储层的Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ类气层产能贡献差异现象极其明显,采用统计分析方法,通过薄片鉴定和样品压汞分析资料对气层微观孔隙结构进行分析对比,以室内产能模拟实验明确苏里格东区盒8、山1多层系产层的不同类型储层产能大小以及产能贡献率。结果表明,Ⅰ类储层对渗透率／产能贡献率高达55％-65％,Ⅱ类储层的贡献率23％～27％,11I类储层的贡献率8％-15％;储层渗透率、孔隙结构特征的差异是造成Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ类气层产能贡献差异的主要原因,合理的开发方式对多层合采低渗油气层的开发具有重要意义。     

基于地震AVO属性的煤层气富集区预测

为了判定AVO技术是否能够用于对煤层气的预测,研究了煤储层含气性与地震AVO属性之间的关系,获得煤储层参数与地震波弹性参数之间的关系式及其AVO响应特征,发现煤储层的含气量随纵波速度、横波速度、密度的增大而减小。对鄂尔多斯盆地大宁—吉县地区5#煤层进行了AVO数值模拟,并预测出其煤层气的相对富集区。AVO数值模拟结果表明,高产井所在的煤储层一般有较强的AVO异常。结论认为:利用AVO属性能够对煤层气的富集区进行预测并为煤层气井位的部署提供依据。     

砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法

大量文献证明敏感识别因子已成功用于储层的岩性、流体、岩石脆性等的预测,但研究砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法相对较少。为此,根据黄珏地区浅层砂岩纵、横波速度相对较高、密度较低情况,设计砂岩敏感识别因子SF₄,避免了大部分常规岩性识别因子（速度与密度乘积形式）预测的砂、泥岩数值重叠现象;为避免二次计算产生的累计误差,推导了包含砂岩敏感识别因子的AVO近似式,引入低频软约束项补偿反演的低频信息,结合Downton的参数协方差矩阵特征分解去相关思路,利用贝叶斯参数反演方法直接估算该因子。数值试验与实际应用均证明了砂岩敏感识别因子建立与直接提取方法效果较好。     

利用AVO正、反演预测深水浊积扇储层

针对赤几G区块深水浊积扇岩性复杂、流体识别难度大的特点,本文在精细井震标定与子波提取的基础上,首先进行了井旁道射线追踪正演模拟,含油砂岩振幅响应表现为近道弱、远道强的Ⅱ类AVO异常。基于AVO正演模型,对严重影响中深层成像与振幅保持的近道多次波进行了压制,采取的方法是在数据分解的基础上对多次波进行倾角扫描相干拟合消除,然后再对剩余有效数据进行重构。根据保幅处理后CDP道集上目的层位的AVO截距、梯度属性,合理划分了部分叠加道集的角度范围,判断了界面异常的大致分布。岩石物理分析与AVO反演结果均表明,研究区目的层段内纵、横波速度比小于2.0、纵波阻抗小于6.5×106kg.m-2.s-1的区域为含油砂岩,横向上自东向西发育两支水道,沉积上以朵叶体为主,含油砂体面积大、横向连通性好,厚度大、孔渗高,储量丰度大。     

Promax AVO正演模型的应用

在 AVO处理中 ,振幅补偿是关键的一步。可以用合成 CDP道集 (亦可称之为 AVO正演模型 )作为依据 ,使振幅补偿更为合理。此外 ,还可根据 AVO正演模型确定气层的 AVO异常类型 ,为 AVO解释提供依据。文中介绍了 Promax二维地震资料交互处理系统 AVO正演模型的处理流程 ,并给出了实际资料的处理结果。     

Promax AVO正演模型的应用

在AVO处理中,振幅补偿是关键的一步,可以用合成CDP．道集（亦可称之为AVO正演模型）作为依据,使振幅补偿更为合理。此外,还可根据AVO正演模型确定气层的AVO异常类型,为AVO解释提供依据,中介绍了Promax二维地震资料交互处理系统AVO正演模型的处理流程,并给出了实际资料的处理结果。     

近似支持向量机的AVO类型判别

AVO技术是储层含油气性分析的重要工具,可以定性地描述油气藏。常规储层的AVO分类主要依靠人为判别,致使判别结果不准且工作量大。本文从四类AVO曲线中提取特征参数作为训练集,把近似支持向量机方法引入AVO类型判别;再以四类含气砂岩AVO曲线形态为依据,把叠前地震资料的曲线形态特征作为输入参数,获得工区内储层的AVO类型。将该方法应用于南海碎屑岩气田的AVO类型自动识别,取得了较准确的结果,为储层的AVO类型判别提供了可靠、高效、便捷的工具。