利用二次型寻优网络预测砂泥岩地层横波速度

横波速度是反映储层岩性特征的重要参数之一,而常规测井数据中往往缺少横波速度数据.为此,根据横波速度与其他参数的关系,构建了端到端二次型寻优网络,利用 自然伽马、孔隙度和纵波速度直接预测横波速度,无需求解中间的过渡参数.网络训练过程使用二次型寻优算法替代Adam算法,同时采用正交试验法分析训练策略(包括优化算法)及不同参...     

鄂尔多斯盆地下石盒子组致密砂岩的弹性特征

根据鄂尔多斯盆地下石盒子组致密砂岩在地层条件和不同流体相态下(干燥与水饱和)岩石纵波速度、横波速度、密度、模量等岩心测试数据,统计分析了岩石弹性参数的变化规律。结果表明,岩石碎屑都比较纯净、颗粒之间呈接触胶结,造成致密砂岩密度与速度的变化关系不同于高孔渗砂岩;孔隙度降低造成致密砂岩的横波速度与纵波速度的斜率明显变小;岩石孔隙度增加10%,引起纵波和横波速度降低分别约17%和21%,而泥质含量增加10%,引起纵波和横波速度降低分别约6%和9%;孔隙度大于5%的干砂岩体积模量与剪切模量在数值上接近,相对误差不超过5%。这些规律的认识有助于指导低孔隙度储层预测和地震资料的岩石物理解释。     

基于多层感知机网络的薄储层预测

相比地震反演方法和技术,基于多属性回归方法的储层预测技术能够缓解分辨率有限、过于模型化等问题,但模型泛化能力不足常造成井间薄储层预测结果不合理。为此,提出基于多层感知机深度学习网络的多属性回归薄储层预测方法,即以地震数据（提供背景信息）、90°相移数据（提供储层结构近似信息）、储层不连续界限属性（提供储层空间分布信息）为输入,以井点高频自然伽马为期望输出,利用多层感知机深度学习网络训练模型,预测井间自然伽马值,利用自然伽马值与砂—泥岩性的高度相关特性刻画薄储层。A油田实际资料测试表明,自然伽马预测值与真实值平均相关系数达到86.4%（训练集,10口井）和85.5%（验证集,两口井）,明显优于传统多属性回归方法。应用该方法解释重点层段6套小层,薄储层预测结果与156口井实钻砂岩厚度平均相关系数较相移数据提升约38%,证实该方法应用效果良好。     

基于测井资料岩石物理模拟的储层识别法

文中基于测井资料岩石物理模拟方法的理论分析,根据中国东部油田两口井的井资料及岩性和试油等资料,利用测井曲线环境校正→选择岩石物理模型→计算弹性参数这一流程,选择了微分等效介质和自适应岩石物理模型对两口井的纵、横波速度进行了模拟和预测。利用纵、横波速度、密度参数与弹性模量之间的关系导出纵、横波速度比、剪切模量、拉梅常数和泊松比参数,再根据不同参数的交会图和相关性分析了解岩性、孔隙和流体变化对弹性参数的影响规律,总结出研究区储层的识别依据:①含油层段在纵、横波波阻抗上和密度上表现为低值(纵、横波波阻抗值分别小于8×106(kg·m-2·s-1)和4.15×106(kg·m-2·s-1),密度小于2.28g/cm3);②含油层段泊松比一般小于0.29,当泊松比大于0.29后,含油储层与非储层发生重叠,可通过拉梅常数小于1.25×106(kg·m-1·s-2)作为控制,区分含油储层和非储层;③含油层段纵、横波速度比一般小于1.85,当纵、横波速度比大于1.85、小于2.0时,储层和非储层发生重叠,可用8×106(kg·m-2·s-1)纵波阻抗作为上限约束,识别含油储层;④纵波阻抗与自然伽马曲线交会分析表明,含油砂岩分布在55API以下、纵波阻抗小于8×106(kg·m-2·s-1)的区域。     

塔中地区ZG5-7井区横波速度的预测

纵、横波速度是储层岩性、物性和流体识别的重要参数,而实际生产中往往缺乏横波速度资料,因此,开展横波速度预测已成为岩石物理研究的重要内容。目前横波预测中普遍使用的是Greenberg-Castagna经验公式,但其在塔里木盆地塔中地区ZG5-7井区应用效果不佳。针对上述问题,充分利用已钻井的纵波速度、地层密度、泥质含量、孔隙度、含水饱和度等常规测井资料以及岩石骨架和流体的各种弹性参数,构建了流体置换的Xu-White模型,用来求取横波速度。该区６口井的横波曲线拟合的实验结果表明：Xu-White模型预测的横波速度与实测横波速度高低趋势一致,其相关系数最高达到0.970 9,完全能满足横波弹性反演和油气预测的需要。结论认为,Xu-White模型不仅适用于碎屑岩储层的横波速度预测,同样在碳酸盐岩的横波速度预测中也能取得良好的应用效果。     

基于深度前馈神经网络方法的横波速度预测

针对横波速度预测问题,在分析经验公式法和岩石物理建模法优缺点的基础上,结合横波速度预测原理,提出基于深度前馈神经网络方法（DFNN）进行横波速度的预测。研究从纵、横波速度关系入手,详细阐述了DFNN方法应用于横波速度预测的可行性,并介绍了该深度学习方法的基本原理;选择声波时差、密度、中子孔隙度、泥质含量、孔隙度5个储层参数与横波速度进行深度神经网络训练,建立可靠的横波速度预测模型。将该模型应用于不同研究区的横波速度预测,结果表明基于DFNN方法预测横波速度能够有效提高预测的精度和效率,适用范围广,可以为叠前AVO分析、叠前反演提供可靠的横波数据,具有较高的实际应用价值和推广意义。     

基于双向长短期记忆神经网络的水平地应力预测方法

水平地应力是井壁稳定分析和水力压裂改造的关键基础参数,但深部地层地质环境复杂且隐蔽,使得水平地应力的准确快速预测难度较大。考虑到传统测井解释和神经网络模型难以描述测井数据与地应力之间的空间相关性,提出采用一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的水平地应力预测方法;以四川盆地CL气田两口直井为例,将两口直井分别作为训练井和测试井,通过训练井建立测井参数与地应力之间的非线性映射关系,实现对测试井水平地应力的预测;结合测井参数相关性和实际地质含义,分析了不同测井参数组合模式下水平地应力的预测效果。研究结果表明：(1)对比测井解释和岩心差应变测试结果发现,垂向地应力测井解释误差为0.39%,最大水平地应力测井解释误差为0.18%～0.64%,最小水平地应力测井解释误差为0.29%,说明测井解释与实际地应力吻合较好;(2)工区地应力大小排序为垂向地应力>最大水平地应力>最小水平地应力,属于潜在正断层应力状态;(3)水平地应力与垂深、密度和自然伽马呈较强的正相关关系,与纵波时差、井径、补偿中子和横波时差呈负相关关系;(4)不同的测井参数组合对水平地应力的预测效果不同,其中最优的...     

基于岩心测试的岩石物理参数敏感性分析——以沙南凹陷古近系不同相带碎屑岩为例

古近系碎屑岩地震储层预测是渤海油田近年来面临的技术瓶颈,难点之一在于如何有效地区分储层与非储层。以渤海西部沙南凹陷已钻9口井16个井段的20个岩心样品为基础,对纵波速度、横波速度、密度、杨氏模量、体积模量、剪切模量、拉梅系数、泊松比、纵波阻抗、横波阻抗等10种岩石物理参数在不同层段和不同沉积亚相环境下的敏感性进行了定量分析,筛选出了能够区分优质储层的敏感参数组合。结果表明在大多数情况下,密度、纵波速度和纵波阻抗等叠后常规参数难以有效区分古近系储层与围岩,而表征岩石抗剪切变形能力的剪切模量、拉梅系数等岩石特征参数具有相当的区分度。研究区测井数据与岩心数据的分析结果具有较好的一致性,说明本文基于岩心测试的岩石物理参数敏感性分析是可行的,这将更好地促进叠前地震属性在渤海油田古近系碎屑岩地震储层预测中的应用。     

叠前反演结合地质统计模拟预测薄储层

渤海湾盆地黄骅拗陷JD油田A构造区东一段的中浅层砂岩固结程度较差,砂岩与泥岩的纵波阻抗值域范围完全重合,地震资料分辨率极低(主频约为15Hz),利用叠后波阻抗反演及叠前反演很难实现薄储层预测及流体识别。文中利用Greenberg-Castagna模型进行叠前反演,结合地质统计模拟预测薄储层,具体研究思路为:首先,应用岩石物理建模技术得到每口井的纵、横波速度和密度曲线,生成储层流体属性曲线,并建立储层流体属性与岩性、流体之间的概率统计关系,从而得到每种岩性和流体的累积分布函数和概率密度分布函数;其次,应用横波预测结果进行井约束稀疏脉冲叠前同时反演,得到纵波阻抗、横波阻抗、密度、纵横波速度比、泊松比、拉梅系数等叠前弹性属性体,进一步生成储层流体属性数据体;然后,把储层流体属性数据体作为约束数据,依据每种岩性和流体与储层流体属性的统计关系,应用Monte-Carlo模拟方法进行地质统计模拟,最终得到研究区岩性模拟数据的多个实现。     

惠民凹陷营子街地区深层致密砂岩储层含油性预测

惠民凹陷营子街地区致密砂岩储层埋深大,岩性、物性横向变化快,油水关系复杂,应用传统的叠后油气检测方法进行含油性识别的精度低,可靠性差。针对研究区致密砂岩储层特征,提出了储层含油性叠前综合预测方法。即根据研究区实际地质情况,优选岩石骨架混合方法,建立合理的岩石物理模型,估算井的横波速度;通过岩石物理分析,筛选出对该区致密砂岩油藏敏感的弹性参数组合(纵横波速度比和纵波阻抗),并确定区分油水层的门槛值;综合利用研究区高精度三维地震资料叠前CIP道集、层位解释数据及井资料等进行叠前弹性阻抗反演,得到敏感弹性参数融合数据体,结合油水层门槛值对研究区致密砂岩储层进行含油性预测。上述方法预测结果与实钻结果吻合率达到87%,预测有利含油面积16km2,后钻评价井验证了预测结果的正确性和可靠性。     

利用叠前AVA同步反演预测储层物性参数

 为了准确预测储层物性参数,提高地震资料定量解释精度,本文借鉴模拟退火法AVA同步反演方法,提出了一种基于叠前AVA同步反演的储层物性参数预测方法,该方法在综合考虑岩石密度、纵横波速度等弹性参数与孔隙度等物性参数的空间关系基础上,采用Kohenon自组织神经网络储层参数分类,多层感知器（MLP）预测等方法实现了储层物性参数的定量预测,并对预测结果给出了定量评价。将本文方法应用于A探区的储层物性参数定量预测,预测结果验证了方法的有效性。     

孔隙度与纵横波速度间的关系及其在孔隙度预测中的应用

本文用某地区４６口井的实测孔隙度、纵横波速度资料，建立了该地区孔隙度与纵横波速度关系的线性关系。由此，仅用纵横波速度便可预测孔隙度而不需要任何其它参数，并且精度明显高于ｗｙｌｌｉｅ公式的预测精度；但此线性公式预测的孔隙度有平均化现象。以４６口井实测资料供神经网络学习，用神经网络作函数逼近，由此建立了该地区孔隙度与纵横波速度关系的非线性公式，非线性公式明显地更逼近于实测数据，提高了精度、并消除了孔隙     

虚拟孔隙度优化Xu-White模型法预测横波速度

纵、横波速度和密度是连接岩石各种物理性质与地震波勘探的桥梁,是储层岩性、物性和流体分析识别的重要参数.在实际工作中只有极少数井进行了横波速度测井,甚至没有横波资料,而利用横波速度可以得到泊松比、拉梅模量等反映流体性质的物理量,减少地震振幅解释的多解性,这种情况下,就需要预测横波速度.文中在Xu-White理论模型的基础...     

临界孔隙度Pride模型及其应用

实际测井数据中缺少的横波速度信息对于储层表征、流体识别具有重要意义。本文给出一种新的横波速度预测方法:通过对Pride模型引入临界孔隙度导出临界孔隙度Pride模型,再结合Gassmann理论建立饱和岩石的纵横波速度计算模型。将该模型应用于室内实验室测量和实际测井资料的横波预测,结果表明本文提出的基于临界孔隙度Pride模型的横波速度预测方法是有效的。     

运用声-电成像测井评价川东北飞仙关组鲕滩储层

在对鲕滩储层基本地质特征进行分析的基础上,提出了应用纵横波速度比和电成像资料结合的方法对鲕滩储层岩性进行识别.实际运用中纵横波速度比值不仅与储层含流体性质有关,还受岩性、孔隙度、岩石所承受的有效应力、裂缝等因素的影响.对鲕滩储层流体性质的识别是利用泊松比与体积压缩系数重叠和纵横波时差比与纵波交会识别流体性质;对鲕滩储层的孔隙型、裂缝型、裂缝一溶洞型等典型储层进行了深入的剖析和储层类型划分.通过对实例的剖析研究,在应用上取得了很好的效果,对同类储层评价具有一定的参考价值.     

利用双参数预测储层的孔隙率

本文介绍了双参数预测储层孔除率的新方法,旨在同时利用纵、横波速度或时差和密度观参数来预测储层的孔隙率。据D。Eberhart－Phillips的岩石物理实验测定结果[3]和JLK地区6口测井资料的计算结果表明:利用纵、横波速度联合求取的孔隙率的平均相对误差为7.86％利用时差和密度联合求取的孔隙率的平均相对误差为13.0％。另外,该方法在获得预测孔隙率值的同时,还可得到较可靠的泥质含量值,这对于揭示储层的非均质性具有十分重要的意义。     

利用地震资料估算孔隙度和饱和度的一种新方法

应用Gassmann方程,计算分析了孔隙度和饱和度与纵波速度、横波速度、介质密度和纵、横波速度比值的关系。结果表明,波速度、介质密度对孔隙度的变化较为敏感,速度比值对饱和度的变化较为敏感。对联合利用纵波速度(或纵波波阻抗)与纵、横波速度比值计算孔隙度和饱和度方法的稳定性分析结果表明,此方法是较稳定的,其精度受油气物性的影响。论述了利用地震资料估算孔隙度和饱和度的方法和步骤。     

一种改进的页岩气地震约束多因素孔隙压力预测方法

孔隙压力和孔隙压力系数是评价页岩气保存条件和选取不同开发工艺措施的关键参数,同时也是预测地应力的重要输入参数。四川盆地蜀南地区页岩气田下志留统龙马溪组由于受古构造、现今构造、埋深变化快等独特地质特点的影响,孔隙压力横向变化大、影响因素多,采用常规基于纵波速度的孔隙压力预测方法(如Eaton法等)对其预测的准确性欠佳。为此,根据该区页岩气田的地质特点,基于地震叠前同时反演纵横波数据,结合地层岩性变化以及剥蚀作用对孔隙压力和孔隙压力系数的影响情况,形成了考虑纵横波、岩性以及剥蚀作用的多因素孔隙压力及压力系数预测方法。研究结果表明:①地震反演数据的引入,提高了平面上的预测精度和细节丰富程度;②通过引入岩性变化这一因素,改善了纵向上压力系数预测的稳定性;③针对遭受较强剥蚀作用的地区,剥蚀作用强度的引入能够很好地预测剥蚀区附近低压井的压力系数。源自于10余口实钻井的压力数据证明,该方法预测结果的相对误差小于5%。结论认为,所建预测方法得到的结果误差小、精度高,可以为后续页岩气"甜点"区选择、井位部署、水平应力参数预测等提供更高质量的数据支持。     

埕海油田馆陶组水平井随钻曲线物性反演研究

大港滩海地区埕海油田馆陶组为底水稠油油藏,采用水平井开发,其测井系列全部为随钻测井,电测曲线仅有自然伽马和电阻率,缺乏物性曲线,影响了油藏描述工作中剩余油分布预测,导致后期调整开发方向不明确、产能建设实施风险大,严重制约了馆陶组的高效开发.针对上述难题,开展了随钻条件下测井曲线物性反演研究,首先采用直方图平移法,以顶部...