基于可变临界孔隙度Nur模型的页岩气层横波速度预测

准确的横波测井速度是影响地震叠前属性分析及反演质量的重要参数,在缺乏偶极横波测井情况下需要用Krief、Pride等数学模型预测横波,近年来临界孔隙度模型在计算骨架的弹性模量中应用效果较好。在前人研究的临界孔隙度模型的基础上,发展出了可变临界孔隙度的Nur模型,并将遗传算法应用于可变临界孔隙度的计算,最终估算得到了页岩气层的横波速度。实例应用表明,遗传算法可以计算得到沿井眼不同深度的临界孔隙度,而且预测得到的横波与偶极横波测井（DSI）一致性好,证明该方法应用于页岩气的横波估算中是可行的。     

深埋储层孔隙度迭代反演方法

现有的岩石物理线性化反演方法是将叠前弹性反演得到的纵、横波速度及密度作为已知量,求取孔隙度、泥质含量与饱和度三个未知量。与纵、横波速度相比,密度对反射系数贡献较小,反演密度需要更大的叠前地震道集角度范围。在储层深埋条件下,由于叠前地震道集反射角较小,导致密度反演结果不可靠;在忽略密度项的情况下,岩石物理三参数反演方程为欠定形式,无法得到唯一解,从而限制了现有岩石物理线性化反演方法对深埋储层的预测。为此,提出一种基于迭代算法的储层孔隙度反演方法。该方法是在岩石物理模型线性近似的基础上,推导纵、横波速度与孔隙度、泥质含量的线性关系式,然后基于贝叶斯理论构建孔隙度迭代反演目标函数,再利用二分法迭代求解。该方法不依赖于密度项,适用于储层深埋条件的孔隙度反演。模型试算与实际应用证实,对于油、水两相的深埋储层,孔隙度预测不依赖于密度项,通过迭代算法即可得到合理的预测结果。     

弹性波Kirchhoff叠前深度偏移速度分析

本文提出的弹性波偏移速度分析方法是基于Kirchhoff叠前深度偏移形成纵波和转换波炮检距域共成像点道集拉平准则,分别对纵波和横波偏移速度进行更新。当两分量地震数据成像深度不-致时,通过调整横波偏移速度进行深度匹配,完成高精度的弹性波场偏移速度分析。文中分别给出速度更新及深度匹配方法。模型数据和实际资料试算结果表明了该方法的可行性和有效性。     

自适应BP 神经网络在横波速度预测中的应用

准确的横波速度是叠前反演及叠前属性分析的必要信息,然而实际生产中横波速度资料往往匮 乏,预测方法纷繁复杂且精度难以保证。通过选取自然伽马相对值、声波时差、密度和电阻率等参数,利用 自适应BP 神经网络方法,建立横波速度预测模型。经辽河地区实际资料证实,神经网络模型预测横波速 度与实测横波速度吻合程度良好,能够满足生产需求。     

基于修正Xu-White模型的碳酸盐岩横波速度估算方法

在许多实际地球物理资料中往往缺失横波速度信息,这给叠前地震属性分析和叠前地震反演均带来不利影响。如今针对碎屑岩地区的横波速度预测方法已日趋成熟,而针对碳酸盐岩地区的研究相对较少。本文基于经典Xu-White模型,从岩石物理角度构建出一种适用于碳酸盐岩的修正Xu-White模型;然后类比于Pick-ett、Castagna等建立的碳酸盐岩纵横波速度经验公式,建立了更适用于碳酸盐岩地区的经验公式;将该经验公式和修正Xu-White模型应用于实际碳酸盐岩地区的横波速度预测,对预测结果进行的对比分析证实,修正Xu-White模型具有更高的横波速度预测精度。     

优化岩石物理模型以提高横波速度预测精度

横波速度对于地震资料的AVO(振幅随偏移距的变化)分析、地震叠前反演、流体识别等具有重要意义。然而实际测井数据中横波速度信息缺乏,因此横波速度预测已成为岩石物理研究的重要内容之一。首先针对碳酸盐岩的特殊性,将其孔隙分成3大类:硬孔隙、与黏土有关的孔隙、软孔隙(即裂隙孔隙);其次在DEM-Gassmann岩石物理模型基础上利用模拟退火优化方法引入虚拟裂隙孔隙度,弥补因岩石弹性参数、物性参数不准带入的误差;最后将该方法应用于实际测井资料的横波速度预测中。预测结果表明,横波预测精度相对未进行优化的预测结果有较大的提高,说明该方法是行之有效的,具有较强的实用性。     

基于Xu-White模型的横波速度预测

在叠前地震属性分析和叠前地震反演中,若缺失横波信息,将会降低解释精度,对油气勘探造成不利影响。因此,预测横波速度就显得十分重要。与各种预测横波速度的方法相比,Xu-White模型综合考虑孔隙度、密度、泥质含量等因素的影响,符合砂、泥岩地层的实际情况,具有较高的预测精度。但由于砂、泥岩孔隙纵横比难以在实验室测得,使Xu-White模型的应用受到限制。在对Xu-White模型研究的基础上,通过引入模拟退火算法和粒子群算法寻求最优解,避免了搜索过程陷入局部极小解,提高了横波速度预测的精度。该方法在大港油田的实际资料处理中取得了较好的效果。     

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。     

基于注意力机制和双向长短时记忆网络的横波速度预测方法及应用

横波速度信息对油气勘探而言至关重要，但实际测井资料中常常缺失横波速度资料。横波速度与测井参数之间存在非线性相关性，二者关系复杂难以用解析解表征。为此，提出了一种基于注意力机制和双向长短时记忆网络的横波速度预测方法(AT-BLSTM)。该方法首先利用注意力机制为测井参数分配权重，自动聚焦对横波速度预测贡献大的测井参数，然后利用双向长短时记忆网络以及横波速度曲线纵向上的时序特征，挖掘各种测井参数与横波速度之间的相关关系，获得各种测井参数与横波速度之间的学习模型，再输入优选测井参数，最终可直接获得横波速度的预测结果。将上述方法应用于挪威北海Volve油田和我国西南某工区的实际测井资料进行横波速度预测，并将预测结果与常规双向长短时记忆网络、门控循环神经网络以及基于经验公式的传统方法的预测结果进行对比。结果表明，利用基于注意力机制和双向长短时记忆网络的横波速度预测方法得到的测井参数权重分配合理，横波速度预测结果与实测横波速度误差较小、相关系数较高，有效提高了横波速度预测精度，预测结果具有良好的稳定性。     

基于岩石物理诊断的横波速度估算方法

横波速度是进行叠前地震反演和叠前地震属性分析的必要资料,但目前绝大多数钻井都缺少横波测井资料。本文通过常数胶结模型分析了岩石速度的影响因素,岩石固体部分的黏土成分、孔隙度、胶结分数、沉淀模型以及配位数等参数都会影响计算结果,流体部分的饱和度、气油比以及流体混合方式也会影响计算结果。结合Gassmann方程和常数胶结模型,本文将固结分数作为反演过程中的可调因子,利用岩石的纵波速度反演得到岩石的胶结分数值,进而进行横波速度预测。通过对实际测井数据的处理,证明该方法能准确有效地预测出横波速度。     

基于机器学习的储层预测方法

机器学习和数据挖掘具有出色的预测、分析、决策和计算能力,在油气勘探开发领域的应用已取得良好的效果。在总结储层预测方法的基础上,分析了不同储层预测方法的适用性及优缺点,应用机器学习方法,挖掘测井和地震数据,预测了储层的岩石类型、空间展布、孔隙度、渗透率和含油饱和度。将该方法与地震反演储层预测对比,结果表明该方法具有明显优势。一是挖掘地震数据蕴含的大量信息并进行多重属性融合,使预测精度提高;二是数据驱动代替经验驱动,使工作流程简化。     

石油产量的多层递阶预报

对某国家历年的石油产量数据进行了分析,建立了关于石油产量的数学模型.根据此数据具有按季度的周期性这一特点,应用分离技术,把周期性的时间序列化为仅含趋势性的时间序列,然后对每个序列应用多层递阶预报方法进行了预报,得到了高精度的预报结果.     

速度预测存在的误区及问题研究——莺—琼盆地天然气勘探典型实例分析

钻前准确预测有利目标的速度一直是地球物理工作者追求的梦想。对于开发比较成熟的区块,利用多种已钻井的VSP速度,结合精细的速度处理结果,可以比较准确地预测速度,达到较小的预测误差;但是对于海上探井较少或是勘探新区而言,速度预测结果就存在较大的误差。这种误差的产生既有没有探井或是探井比较少的原因,也有速度预测过程中存在的认识误区及问题的原因。例如直接应用处理得到的成像速度进行时深转换和压力预测;建立速度体可以提高时深转换速度精度等。以莺—琼盆地几个典型的实例进行分析,得到几个常见的急需解决的问题:如何判断重处理速度的准确性,如何完成速度重处理;测井速度与速度谱速度存在系统误差;速度谱资料受本身精度的限制。     

地震技术在低孔低渗砂岩油藏描述中的作用

综合应用冷家堡油田的地震、钻井、测井和油层物性资料，描述了Ｌ３５井区低孔、低渗深层滑塌浊积扇涛岩体油藏形态和储层的地球物理特征，应用人工经网络技术和地震信息，预测含油涛岩的分布，物性参数横向变化及含油气面积，为油田勘探及开发部署提供依据。     

油田最大产液量预测方法

本文所介绍的油田最大产液量预测方法,是把油田开发系统作为一个整体,应用物质平衡原理,建立的一种比较系统的开发指标预测方法。利用确定的压力界限,可以预测出油田的最大产液量。通过对预测结果的精度分析和数位模拟技术的检验,该方法的预测结果是可靠的。     

鄂西渝东区石柱复向斜石炭系地震储层预测

为了解决鄂西渝东区石柱复向斜石炭系地震储层问题 ,应用测井约束地震反演技术和模式识别技术 ,对该地区石炭系岩性、储层厚度及油气分布进行了预测。实际钻探结果说明 ,该方法是有效的和精确的 ,可以对相似的地质区域进行储层预测 ,有较大的推广和应用价值。     

宣汉——达县地区飞仙关组储层预测方法研究

在宣汉-达县地区,以往仅依据地震属性来预测飞仙关组储层分布,钻探结果与实际情况不符,为此本文提出量化分析预测结合主参数分析的新方法和新思路。在量化分析中首先对飞仙关组储层进行高分辨率反演,获得储能系数图;然后结合主振幅剖面和主频率剖面分析,对储层进行预测。在研究区,本方法的预测结果与实钻情况相吻合。     

YH 地区碳酸盐岩储层预测方法研究及应用

针对YH 地区碳酸盐岩裂缝储层埋藏深、岩性复杂、地震响应不明显、非均质性强的特点,文章综合应用叠前地震资料裂缝预测、地震属性分析、阻抗变化率反演技术对YH 地区碳酸盐岩储层进行了综合预测, 同时总结出了一套适合于本地区的储层预测方法, 该方法避免了常规储层预测在碳酸盐岩地区模型化过重的缺陷, 提高了储层预测的精度。     

油田技术经济产量预测模型的建立与应用

以技术为中心的传统油田产量预测方法,考虑因素单一,不能直观反映原油价格、生产成本等经济因素和开发投资、产能建设等决策因素对原油产量的影响,难以适应目前以经济效益为中心、科学投资决策的石油开发形势。文中利用多元线性回归定量分析方法,综合考虑经济与技术多种因素,优选出了对油田产量影响显著的生产时间、百万吨产能投资、新建产能、生产成本和油价5个因素,并建立了相应的多元线性回归产量预测模型。在此基础上,研究了如何应用Excel办公软件实现快速回归预测和分析。通过某油田实际参数与产量关系的预测与验证,表明新建立的预测模型简单、实用、可操作性强,预测误差小于2.3%,对油田科学规划决策具有一定指导意义。     

高升油田稠油产量预测方法探讨

稠油开采动态系统状态变化的主要开发指标“产油量”，具有时变性和随机性。根据高升油田稠油热采矿场资料，运用数理统计、油藏工程及系统工程，确定了适合高升油田稠油吞吐递减阶段产油量预测的基本模式──时间功能模型、统计规律模型，是油田中长期产油量预测和可采储量标定的较好方法。