储层地震反演方法及其在Q三维工区的应用

目前国内外利用地震资料进行储层预测时,采用的方法较多,但均存在一定问题(如反演分辨率低、多井外推及井间不闭合等).针对Q三维地震工区目的层砂体薄、横向变化快的特点,在Strata软件上相继采用了三维波阻抗反演、测井参数反演和多属性伽马反演3种反演方法进行试验,最终确定了多属性伽马反演方法能较好地解决利用地震资料进行储层预测的一些问题,从而为工区勘探开发提供了可靠的高精度反演资料.     

随机森林回归在地震储层预测中的应用

针对储层预测的复杂非线性及稳定性问题,将随机森林回归算法引入到地震储层预测中,建立地震属性与储层特征参数之间的非线性关系。以多种不同的地震属性为基础,通过构建井旁道地震属性与特征参数的回归森林模型进行储层预测,以预测值与实际值之间的均方根误差值为评价标准,分析随机森林回归算法在地震储层预测中的特点。将本方法应用于某陆地工区的自然电位预测和某海上工区的自然伽马预测,并与支持向量回归机方法的预测结果进对比,结果表明,尽管地震数据受到较强噪声的影响,随机森林方法仍可较好地刻画出储层的三角洲前缘沉积特征,表现出较好的稳定性和较高准确性。     

基于地质模式的多元地震属性储层预测

针对在密井网条件下提取薄储层地震属性信息时存在的问题,提出一种基于地质模式的多元地震属性储层预测方法。研究结果表明:该预测方法能够使井、震属性的相关系数由0.28提高到0.72;在提高井、震属性匹配程度的基础上利用多元逐步回归法降低了采用单一地震属性进行储层预测的多解性,进一步提高了目的层的砂岩厚度预测精度(达到0.89),砂体的平面分布特征也更符合地质规律;在密井网条件下进行井间砂体定量预测行之有效。     

地质统计分析方法在鲕滩储层预测中的应用

地质统计分析方法实现了地震属性到储层岩石物性参数的转换，可以获得可靠的预测结果。针对LJZ构造鲕滩储层层多、层薄、纵横向分布不均匀等特点，利用地质统计分析方法进行了飞仙关组鲕滩储层定量预测。提取了均方根振幅和平均振幅等6种地震属性参数，选取相关性高的属性参数与井数据建立统计关系，经过内插外推得到井间物性参数平面图。地质统计分析方法预测的鲕滩储层厚度及孔隙度与井资料吻合程度较高，储层的平面分布与速度反演方法预测的鲕滩储层横向分布规律一致。     

多元地震属性分析提高薄储层预测精度

针对叠后地震属性预测薄储层信息时存在属性单一、多解性及定性表征等问题,文中提出了基于主成分分析-支持向量机算法(PCA-SVR)对多种地震属性进行定量表征预测薄储层的方法。以松辽盆地某井区葡I4层为例,利用主成分分析法对9种地震属性进行降维分析,优选累计贡献率大于90%的3种主成分,利用支持向量回归机算法,建立了薄储层预测模型。对井区内葡I4层砂岩厚度进行预测,预测结果与实际钻遇砂岩厚度吻合程度较好。研究结果表明,预测结果与实际钻遇砂岩厚度的相对误差,与目的层段内砂岩发育层数相关,随着发育砂岩的层数增多,平均相对误差逐渐增大。     

基于地震属性集成学习的自然伽马测井数据预测方法

地球物理测井中的地震反演是油气藏定性识别的一个重要步骤,非均质储层测井资料的识别是地质工作者和工程技术人员面临的重大挑战.提出了一种基于地震属性集成学习的测井数据预测方法,对大港油田X区块A区明化镇组高产砂岩储层进行应用分析.对研究区125口代表性井的地震体和测井数据进行了岩石物理性质分析,将地震数据与测井数据在同一尺度进行了集成.利用XGBoost算法对地震属性进行重要性分析,选择对测井数据预测影响最大的地震属性作为模型输入.分别使用XGBoost、AdaBoost和随机森林这3种集成学习算法建立预测模型.研究结果表明预测结果与真实值接近,与传统的方法相比具有更好的预测性能,基于地震属性的集成学习算法可以明显提高自然伽马测井数据的预测精度.     

基于井控多属性机器学习的缝洞型储层预测方法

碳酸盐岩缝洞体具有强非均质性特征,单一地震属性预测和常规地震属性融合方法未考虑钻井过程中放空、漏失等信息,预测误差较大。基于实钻井井震标定,将放空漏失点属性特征作为约束条件,提出基于井控多属性机器学习的缝洞型储层预测方法,实现缝洞体精细预测。首先根据实钻井井震标定结果,提取漏失点位置的不同敏感地震属性值作为数据输入数组,根据漏失点特征定义的储层类型作为输出数组,形成训练集数据;然后基于支持向量机（support vector machines,SVM）方法,对训练集数据进行模型训练,得到符合先验信息的井震一致的预测模型;最后将该模型应用于塔里木盆地顺北地区奥陶系缝洞型储层预测。结果表明该方法能很好地反映真实储层类型特征,与钻井特征有很高的吻合度。     

优选地震属性预测储层参数的方法及其应用

地震属性预测储层参数的方法有传统的单属性方法和比较新的多属性方法,多属性方法又分为多元线性回归算法和神经网络算法。通过埕北35北和樊124井地区实际应用,研究了这些方法的原理、特点以及预测的效果,并探索了利用井间地震资料地震属性预测孔隙度参数的可行性,取得了较好的效果。     

利用GRU神经网络预测横波速度

储层参数与横波速度之间存在一定的相关关系,但是这种复杂关系很难得到解析解。为此,构建了GRU（gated recurrent unit）神经网络方法,主要包括神经网络构建、数据预处理、样本训练和数据预测四个部分,通过训练神经网络逼近横波速度与储层参数之间的关系,利用纵波速度、密度和自然伽马等储层参数直接预测横波速度。采用D区的30口井的测井数据训练和测试神经网络,结果表明：①纵波速度、密度和电阻率对数与横波速度呈较好的正相关关系,自然伽马值、孔隙度与横波速度呈负相关关系。②对于多数井训练、少数井验证,训练数据预测的横波速度与真实值的相对误差和相关系数分别约为3.00%和0.9837,测试数据预测的横波速度与真实值的相对误差和相关系数分别约3.19%和0.9805;对于少数井训练、多数井验证,训练数据预测的横波速度与真实值的相对误差和相关系数分别约为2.49%和0.9867,测试数据预测的横波速度与真实值的相对误差和相关系数分别约3.92%和0.9686。因此所提方法具有较高预测精度和较强泛化能力。     

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。     

90°相位转换技术在黄河口凹陷新近系储层预测中的应用

90°相位转换技术是通过地震相位旋转90°,使地震反射的主要同相轴与地质上的岩层对应,从而使地震相位具有岩性地层意义.该技术具有运算速度快、完全尊重原始地震资料,无需井资料和模型的约束等特点,尤其适合海上少井或无井条件下的储层研究.90°相位转换技术在渤海黄河口凹陷新近系油田的储层研究中取得了良好的应用效果,提高了储层...     

大牛地气田井间二次约束的储层建模方法

大牛地气田属于岩性气藏，搞清岩性和孔、渗、饱属性的空间展布是三维地质建模的重点，对于有利区评价具有重要意义。但由于大牛地气田在开发初期井距较大，采用常规的随机模拟方法难以减小井间预测的多解性，故采用井间约束的建模方法是储层建模发展的方向。当前研究的热点仍是相控建模，以及应用地震资料约束建模，但很少讨论根据工区的资料特点设计建模方案并分析约束条件的适用性。为此，根据大牛地气田的实际情况和资料特点，提出了“井间二次约束的储层建模方法”。即在地震属性与岩性相关性较好的前提下，利用地震属性的趋势控制井间砂体展布，建立岩相模型；在此基础上，分析各微相属性的地质统计学特征，按分布规律输出结果，进行相控下的属性随机建模。预测结果经过新井验证，精度在85％左右。该方法重视约束适用性的讨论，强调了要根据不同地区资料特点设计建模方法的重要性，对于其他地区的建模具有一定的借鉴价值。     

相位转换技术在岩性解释中的应用

研究区为海上区块,目的层岩性圈闭发育,但井网稀疏,测井资料匮乏,进行储层预测严重依赖地震资料,高品质的地震资料是岩性识别的保障,因此提高地震资料分辨率至关重要。为了提高岩性解释精度,该文在综合分析研究区地质现状的基础上,利用Landmark软件,采用了一种合理简捷适用于岩性解释尤其是薄储层解释的技术方法,采用零相位子波提取、相位校正、道积分及90°相位转换等技术手段,最终使地震数据更接近实际地层的反射系数特征。优化后的数据证明更益于地震解释和薄储层预测工作,预测结果最终通过钻井得到了验证。     

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。     

序贯高斯同位协同模拟在钻井风险预测中的应用

在开发评价、生产井位的设计与滚动实施阶段．对储集层预测成果的不确定性进行评价,预测钻井风险概率,对于优选开发区块、避免储集层预测的不确定性给钻井带来的风险具有重要意义。在大庆油田F2区块储集层预测研究中,采用序贯高斯同位协同模拟方法,以砂岩厚度为主变量．以地震主频为协变量,针对随机模拟得到的50个实现,根据该区开发实践获得的对砂岩厚度经济下限值的认识．以5m厚度为风险门槛值,制作了研究区钻井风险概率预测图,对预先部署的开发井位进行认证和落实．发现开发设计井中有4口井的钻井成功概率小于1,建议缓钻。该区块开发方案实施情况证明．这4口井正处于砂体变薄区域。应用序贯高斯同位协同模拟方法,协同地震属性数据进行储集层横向预测的预测精度较高．利用多个随机模拟实现的差异评价预测结果的风险．可以有效地降低钻井风险。图5表2参8     

小河道薄砂层井震联合识别技术及应用——以大庆长垣西部AGL地区为例

大庆长垣西部AGL地区萨零油层组发育三角洲前缘小型水下分流河道砂体储层.三角洲前缘为砂泥岩薄互层沉积,水下河道窄,砂体厚度小、相变快,河道砂体地震特征不清晰,储层预测困难.为此,提出小河道薄砂层井震联合识别技术.首先,结合井、震资料,在精细地层格架控制下,通过逼近地下地质结构的正演模拟,构建窄小河道砂体三种地震响应模式...     

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。     

基于测井正演量板与高斯概率场的薄(互)层砂岩厚度预测

经典楔形模型实验假设泥岩背景下发育单砂体,但这与砂、泥岩薄(互)层发育更广泛的实情不一致,现有利用函数式拟合地震属性与砂岩厚度关系进而预测薄(互)层砂岩厚度的方法存在精度上限。为此, 提出基于测井正演量板与高斯概率场的薄(互)层砂岩厚度预测方法：首先,基于W油田研究区内不同钻井的储层段测井曲线建立若干楔形模型,通过褶积正演得到适用于研究区的振幅属性—薄(互)层砂岩厚度关系量板,建立振幅属性与砂岩厚度的半定量关系;其次,以薄(互)层累积砂岩厚度与井点地震振幅属性值为数据基础,建立累积砂岩厚度—振幅属性高斯概率场,结合振幅属性—薄(互)层砂岩厚度关系量板,求得地震振幅属性对应的最可能薄(互)层砂岩厚度,最终得到最大概率薄(互)层砂岩厚度与砂岩厚度置信度平面属性。多河道三维模型与油田实际数据应用证明了该方法的有效性与可行性。     

少井背景下基于稀疏层反射系数反演的薄层预测

稀疏脉冲反褶积的本质是恢复厚层顶、底反射界面位置,为适合厚层预测的拓频方法,并不适合以研究地震调谐效应为主要内容的薄互层预测.为此,在研究区只有一口定向开发井的背景下,提出一种少井背景下的薄储层预测技术,主要步骤为:①基于稀疏层反射系数反演对叠前偏移数据拓频,突破地震有效频带限制.②将拓频成果分频为地震低频体和高频体,...