基于VSP振幅属性特征的盐下构造钻前深度预测新方法

由于对地质、地震资料认识的局限性,在地面地震剖面上很难准确识别塔里木盆地库车坳陷克拉苏构造带盐下构造T_8反射层位置,且常规VSP钻前深度预测方法也难以准确预测目的层深度,影响钻井工程顺利实施。因此提出一种基于VSP振幅属性特征的钻前深度预测新方法,该方法利用波阻抗反演预测盐下构造层的速度,进而准确预测盐下目的层T_8的深度。在库车坳陷KS102井取得了良好的应用效果,深度预测误差仅为1m。     

利用Walkaway VSP技术预测川西北深层碳酸盐岩储层

四川盆地川西北龙门山冲断带下二叠统海相碳酸盐岩勘探潜力巨大,SYS地区主要目的层栖霞组发育一套孔隙型白云岩储层,该套储层埋藏深、厚度小、非均质性强,导致钻前预测误差大,储层预测难度大。为此,结合钻井、测井、井中地震和三维地震资料,提出了井地联合提高钻前预测精度的思路。通过初至拾取、三分量旋转和共炮集的中值滤波、保幅SVD滤波得到高信噪比的反射波记录,由VSP直接测得的下行波提取子波进行已知子波反褶积压制多次波,进一步提高分辨率;然后基于零井源距VSP资料约束进行Walkaway VSP速度建模;最后采用基于射线追踪共接收点归位和相干叠加成像方法得到Walkaway VSP成像。通过约束反演和属性分析开展储层横向预测,取得了良好的效果。     

井驱地震速度模型修正技术及其在随钻驱动处理中的应用

随钻驱动处理作为将地面地震资料应用于开发地震的有效方法,对规避钻井风险,提高钻井成功率具有现实意义。其中的核心问题是如何利用随钻资料便捷地提高地面地震速度模型的精度,从而提高地震资料成像精度,指导钻井轨迹调整。为此,提出井驱地震速度模型修正技术,即在传统叠前深度偏移速度模型基础上,将正钻井已钻地层的速度、深度信息作为约束,结合周围已钻井的测井、VSP资料快速修正现有地震速度模型,从而得到更精确的地下地震成像,实现对未钻遇地层的地质描述与预测,提高钻井成功率。油田应用实例表明,该方法缩短了速度模型更新迭代的时间,可满足随钻驱动处理对精度和时效性的需求,对于正钻井实时提高钻前预测精度具有重要作用。     

复杂高陡构造零偏VSP空变倾角时差校正及其处理技术

零偏VSP以水平地层为假设条件,当地层倾斜时,零偏VSP时深关系精度和走廊叠加记录精度出现误差,更严重的是,走廊叠加记录上观测井段之下地层的上行反射波成像位置错误,需进行倾角时差校正处理。针对复杂高陡构造零偏VSP资料处理,提出了空变倾角时差校正的基本概念和方法,利用零偏VSP上、下行波场计算反射界面倾角,建立二维层速度初始模型,通过射线追踪修正速度模型,使倾角空间变化的高陡构造地层的VSP上行反射波场得到充分拉平,不仅提高了零偏VSP走廊叠加记录的精度,而且观测井段之下地层的上行反射也得到有效拉平并能精确成像,从而实现观测井段之下地层深度的精确预测和波组特征预测,时深关系也校正到地震波自地面震源到井下检波器的铅直传播时间,有效解决了复杂高陡构造的零偏VSP时深关系、层位标定和钻前地层预测等问题,实际资料处理效果验证了方法的有效性。     

地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用

莺- 琼盆地高温高压井压力台阶多、压力体系复杂,仅靠钻前地震资料预测难以满足现场作业要求。地层压力随钻预测技术是利用综合录井的压力随钻监测结果,实时修正钻前地层压力预测模型和结果,从而提高地层压力预测精度。本文结合高温高压Y1 井的实例,应用国际先进的EquiPoise 系统进行现场地层压力随钻监测,根据地层压力监测的实际结果来修正地层压力预测模型,进而对下部未钻地层的地层压力进行再预测。钻后实测压力验证表明,该方法的地层孔隙压力预测精度达到94%,说明利用地层压力随钻监测结果实时修正地层压力预测模型,可以实现提高地层压力预测精度目的,为高温高压井钻井参数设计、钻井方案调整和安全控制提供技术保证。     

利用零偏VSP资料提高地面地震资料分辨率的方法及其应用研究

随着VSP采集技术的改进,零偏VSP资料的质量明显提高。如果仅仅利用零偏VSP资料求取速度或标定层位,则其中所包含的丰富的地震信息不能得到充分利用。提出利用零偏VSP资料获得地层品质因子Q,通过叠前反Q滤波和叠后VSP子波反褶积,对地面地震资料进行频率与能量补偿的方法。实际应用效果表明,该方法能提高三维地震资料的纵向分辨率和油气地震勘探的精度。     

非零偏移距VSP资料在油气检测中的应用

非零偏移距VSP就是在距离井口有一定距离的位置放炮 ,在井内安置检波器接收地震波 ,属于二维观测。通过资料处理 ,可以得到井口附近的一段高分辨率的P波地震剖面、PS波地震剖面 ,也可以提取地层属性参数。联合应用P波剖面、PS波剖面和地层属性参数可以直接检测油气层和油气层的的横向分布范围。     

用地震层速度预测井底下部地层声波时差

由于地震数据的分辨率一般较低,对于复杂地质条件下初探井仅靠钻前的地震预测结果,其精度不能满足钻井施工的需要.利用钻前的地震层速度资料,结合某井上部井段的测井资料提取地震特征参数进行特征压缩,建立起层速度与声波时差之间的关系模型,利用该模型来对钻头下部地层的声波时差进行预测,进一步提高钻头下部地层的地层孔隙压力预测精度.应用结果表明,该方法地层孔隙压力随钻预测的精度高,为高温高压地质条件下地层压力预测提供了一种有效的方法.     

地震复合波地质属性的研究方法

在地震资料解释中,地震复合波的地质属性问题一直没有得到很好地解决。本文针对松辽盆地砂泥岩薄互层的地质特点,提出了用波形合成追踪法研究地震复合波地质属性的方法。该方法在地震复合波正演合成过程中有五个可以识别的特征界面,其中 C 界面是地震复合波形成的主导界面;C 至 D 界面间的地层为形成地震复合波的主要地层。因此,找准 C 界面深度是建立地震复合波与钻孔地层间有机联系的关键,对地震地质层位准确标定和利用地震剖面复合波波形信息进行岩性预测极为重要。文中的应用实例表明,用该方法在松辽盆地较好地建立了地震信息与地质信息间的对应关系,解决了一些疑难地质问题,取得了较好的勘探效果。     

纵波源零偏VSP资料中的上行横波与纵波联合反演初探

VSP资料主要包括上、下行纵波(P波)和上、下行转换横波(SV波)4种地震波场,且其已得到普遍应用,但纵波源VSP资料中的上行横波(SS波)却鲜为人知并未得到有效应用。通过分析研究,总结了这种上行横波的成因及其特点,探索了利用纵波源零偏VSP资料中的上行横波和纵波联合反演预测井筒附近地层流体性质的基本原理和实现方法。首先分离零偏VSP上、下行纵波和上、下行横波,再对上行纵、横波进行1D/2D地震成像并将成像剖面转换成相应的属性(如振幅包络)剖面,最后计算两者的属性比(或属性差)剖面,用于储层预测和含油气分析。给出了资料处理及储层预测的详细流程,利用实际VSP资料初步显示了上述方法的应用效果。     

深水区地震资料处理变参数振幅恢复技术

在深水油气勘探中,海水水体的声学物理特征直接影响到后续地震资料处理及地球物理技术应用的效果。为了解决该类区域地震资料的保幅性问题,采用深水机器人、海水实验室测量及深水VSP等多种方法定量测量了地震波在海水中的速度（以下简称海水速度）,明确了海水速度具有明显的分层特征并建立了分层模型;进而基于地震波在海水、地层中振幅的衰减差异,提出了变参数振幅恢复技术,有效解决了浅水—坡折带—深水区域地震资料的保幅性问题。研究结果表明：①海水和地层的振幅衰减规律存在着巨大的差异,地震波传播相同的距离,其在海水中的振幅衰减比在地层中要弱很多;②较之于常数海水速度偏移剖面,层状海水速度偏移效果具有同相轴更为连续、信噪比更高的优点,提高了整体成像分辨率与成像精度;③在偏移距方向,近、中、远偏移距的地震振幅变化更加合理,避免了远偏移距的强振幅异常现象,使AVO属性更加合理。结论认为：①准确利用海水分层速度特征,可以使变水深区域地震成像质量得到明显的改善;②在琼东南盆地陵水深水区实际地震资料处理中,变参数振幅恢复技术获得的振幅更加均衡,同一反射地层可以被连续追踪;③该项研究成果可以为后续的储层预测和烃类检测奠定基础。     

基于VSP数据的任意弱各向异性参数反演方法

VSP数据具有较高的信噪比和准确的深度信息,基于它的旅行时等信息可反演地层VTI、TTI各向异性参数,但较难获得任意各向异性参数。极化和慢度矢量是表征Christoffel方程中弹性矩阵的直接参数,VSP能够测量到不受上覆地层影响的慢度和极化信息,且具有准确深度信息的优势,可用于反演介质的任意弱各向异性参数。文中首先介绍基于扰动理论的Christoffel方程求解方法,引入qP波的慢度和极化矢量正、反演公式,然后给出基于Walkaway VSP测量的高精度慢度和极化矢量获取方法,最后提出适用于任意弱各向异性参数的加权迭代反演算法。应用模型数据反演了最多15个弱各向异性参数,结果与理论值高度吻合;实际资料应用进一步表明,该方法有较高的精度,适用于高精度的地震各向异性参数提取。     

随钻地震资料反演预测超高压层段

文中研究了随钻地震（Seismic While Drilling，简称SWD）数据与垂直地震剖面（VSP）数据的关系，给出了适用于SWD的波动理论模型。利用直达波和反射波的褶积关系，得到了一种可用于钻头前方预测的波阻抗反演方法，它适用于任意相位子波并具有抗多次波能力。理论模型与实际资料试算表明，本文给出的反演方法具有很高的实用价值，适用于SWD数据，能够较好地预测钻头前方目的层的位置以及危险超高压层的深度和压力，从而提高钻井的目的性、安全性和准确性。     

分频多属性组合广义目标反演烃类检测

渤海蓬莱PL油田勘探程度低,可用井资料有限,采用常规阻抗反演方法预测油气效果不理想。此文尝试用分频多属性联合神经网络算法反演进行油气预测,效果较明显。首先利用频谱分解技术将地震信号从时间域转换到频率域,寻找到油气敏感的高中低频率组合;再将多个与油气异常相关的属性进行相关性分析,优选出效果最好的一组属性组合,通过BP神经网络算法建立起地震属性与含油饱和度曲线之间的非线性相关性,与钻井证实的含油层段对比验证方法的可靠性;最后用建立起来的非线性关系对目的层段油气检测,预测出含油气潜力砂体,指导井位部署。该方法在地震资料品质较好,砂地比适中的浅层含油气层段具有普遍适用性。     

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。     

利用地震信息定量预测烃源岩热成熟度——以琼东南盆地乐东—陵水凹陷为例

琼东南盆地深水区钻测井数量少、钻遇层位浅和难以获取高精度地层速度,不利于有机质成熟度的预测。为此,本文从烃源岩镜质体反射率—孔隙度(Ro-Φ)预测模型建立和地层速度提取两个关键环节入手,形成了一套适用于琼东南盆地乐东—陵水凹陷的烃源岩成熟度地震定量预测方法:①采用研究区及邻区烃源岩Ro与Φ的乘方关系,建立了烃源岩Ro-Φ预测模型;②利用有色反演方法确定了相对速度分量与低频速度分量,再将相对速度分量与低频速度分量合成为频带适中的地震绝对速度。对比Ro-TTI方法与本文采用的Ro-Φ方法的烃源岩成熟度预测效果可知:前者预测有机质成熟度精度更高,适用于勘探程度较高的地区;后者主要基于地震、钻井和地质资料,可以从宏观上了解烃源岩的空间展布及生烃潜力,适用于勘探程度较低的地区。古近系烃源岩成熟度的地震定量预测结果表明,古近系烃源岩在凹陷中心部位成熟度较高,向四周逐步降低,表现为:古近系上部渐新统(陵水组、崖城组)烃源岩达到成熟—高成熟阶段,局部地区甚至达到过成熟阶段,现今及成藏期对本区供烃具有重要贡献,其中崖城组烃源岩生烃最为有利;下部始新统烃源岩在全区几乎处于过成熟阶段。     

二维地层孔隙压力预测方法及应用

由于地震层速度是地层压力预测的重要参数，其精度直接影响着压力预测的精度，利用测井约束下的波阻抗反演方法将测井、地震和地质解释成果结合获取较高精度的地震层速度，达到提高地层压力预测精度的目的。详细介绍了制作地震合成记录、建立初始地质模型、采用Strata反演软件进行反演计算、时深转换求得速度剖面的步骤，和利用地层压力检测预测应用软件读取速度剖面中每一道的速度，结合单点压力预测模型，求得对应的地层孔隙压力的方法。应用实例表明，地球物理反演方法和二维压力预测模型的结合是可行的，所求得的地层压力剖面可以指导钻井设计。     

准噶尔盆地侏罗系储层含油气性相关岩石物理参数

通过模拟地层压力、温度等特征进行岩心测试,结合多波极子测井资料,对准噶尔盆地腹部侏罗系储层地震预测及含油性相关岩石物理参数进行了研究,认为单一地震属性预测岩性存在一些局限性;利用常规地震属性进行含油气检测是不可行的,阐述了在该地区应用常规纵波波阻抗技术进行储层预测及含油气性检测的难点,指出了含油气检测在利用AVO反演的同时,必须联合弹性波反演方法,才能有效提高地震储层预测和含油气性检测的成功率,对准噶尔盆地腹部合理应用地震技术预测储层和含油气性具有实际意义。     

基于非下采样剪切波变换—参数自适应脉冲耦合神经网络的属性融合裂缝预测方法

常用的叠后地震属性主要有相干体(描述波形相似性)、曲率体(表征构造应力引起的地层弯曲程度)、倾角体(刻画地层构造变化特征)等,但仅仅依靠单一属性很难准确地预测地下裂缝分布情况。为此,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)—参数自适应脉冲耦合神经网络(PA-PCNN)的属性融合裂缝预测方法,该方法基于NSST分解算法,将多种属性数据分解为高、低频子带,将融合后的多尺度、多方向高、低频子带进行数据重构,得到最终的多属性融合结果,可进一步提取裂缝的轮廓及细节信息。具体步骤为:①提取描述相同尺度裂缝的多种地震属性(相干、曲率及倾角等属性),通过NSST将多种属性分解为高、低频子带,其中高频子带包含更多的裂缝细节信息,低频子带可更好地刻画裂缝轮廓且具有丰富的能量信息。②对高频子带运用PA-PCNN模型进行融合,无需人工设置参数,得到更全面的高频数据;结合八邻域的改进拉普拉斯算子加权和与局部能量加权方法对低频子带进行融合,使低频数据更好地保留细节及能量信息,以得到丰富的低频数据。③通过逆NSST方法有效地完成属性融合裂缝预测。运用所提方法对M区属性数据进行测试,并对比了不同方法的属性融合裂缝预测结果,证明基于NSST—PAPCNN的属性融合裂缝预测方法能够更有效地预测裂缝。