叠前地震流体识别技术在碳酸盐岩缝洞型储层中的应用

针对塔河油田外围地区深层碳酸盐岩缝洞储层流体识别的问题,首先基于实际测井数据,通过井旁地震道集分析与岩石物理建模,分析了研究区地震AVO反射特征,在此基础上开展了AVO截距梯度积(P×G)属性分析、频变AVO反演、流体因子反演等方法试验,通过测井数据交汇、井旁地震道反演、地震与测井解释综合分析等综合评价,评价了采用AVO属性分析、频变AVO反演流体因子反演等单一方法识别本区目标储层流体具有一定的效果;然后,基于最小二乘方法以测井、钻井解释结果(漏失、油气解释成果)作为期望输出数据,通过求解超定方程组,给3种地震属性赋予不同权值,获得研究区缝洞储层油气综合识别结果,提高了碳酸盐岩缝洞储层含油气性识别可靠性;最后,在多数据融合及阈值判定的基础上,对工区每一口井位置的异常体积进行统计,将统计结果与井稳产日产量进行对比分析,结果表明,两者相关系数达到0.77,实现了缝洞储层流体定量识别。建立了应用流程,分析了方法应用关键参数。研究结果证明了叠前地震流体识别技术在碳酸盐岩缝洞型储层中流体识别的有效性,为类似地区流体识别提供了依据。     

多元协同储层预测方法在L区块砂岩储层中的应用

L区块油气田中生界含油气砂岩储层具有纵向厚度差异大的特点,精确预测含油气储层面临极大挑战,评价井位部署存在较大的风险。通过对该区资料的综合分析,提出多元协同储层预测技术方案流程,即在叠后伪声波阻抗反演、AVO分析和叠前同时反演基础上,开展多地震属性、多层逐级控制反演,以提高油气储层预测精度。首先,进行约束稀疏脉冲反演和AVO分析,同时在精细标定和模型建立基础上开展叠前同时反演得到多弹性数据体;其次,利用地震多属性体、AVO分析、叠前同时反演结果、井资料多重控制进行多元协同反演,通过神经网络建立测井数据与地震属性的非线性映射关系,拟合得到一个有效孔隙度体,该数据体既有较高纵向分辨率,又具有较高的流体识别能力;最后通过对有效孔隙度体的分析实现对储层的高精度预测。在实际生产中,通过井动态数据验证了该方法的有效性和实用性,大幅度提高了砂坝相油气储层预测的精度,为生产评价井的部署提供了可靠依据。     

基于统计岩石物理学的流体成分反演应用实例研究

珠江口盆地番禺流花天然气区的PY气田位于陆架陆坡转折带上,特殊的沉积环境导致该地区主要储层SB21.0砂岩含油气性结论复杂,常规的AVO技术在该地区的应用存在陷阱。将统计岩石物理学与AVO理论结合,得到流体成分反演理论。流体成分反演技术是AVO技术的延伸,是一种定量的AVO技术,其最终结果是直观的碳氢指示分布图。采用流体成分反演技术,对研究区SB21.0储层进行含油气性预测。研究结果表明:流体成分反演技术能较有效、准确地检测已上钻目标储层及验证未上钻目标储层的流体性质。该理论的深入应用将有助于指导番禺流花天然气区的进一步勘探。     

岩石物理分析在番禺天然气区含气性研究中的应用

番禺天然气区P目标主要目的层段是一个构造-岩性复合圈闭,使用常规的地震振幅亮点技术以及传统的AVO分析方法在预测储层物性和流体性质时失效。为了准确预测储层物性和流体性质,首先对研究区测井曲线进行初始校正,得到较准确的储层特征参数;然后基于岩石物理模型,根据Gassmann理论和Xu-White模型,通过测井曲线重构得到地下岩石在原始条件下的v_P,v_S和ρ。实际交会分析结果表明,经测井曲线重构得到的测井响应对储层物性和流体性质敏感,特别是v_P/v_S在区分气、水层方面效果明显。在此基础上开展了叠前弹性反演研究,反演结果清晰显示出A井和B井在目的层段因流体性质不同而产生的v_P/v_S差异。随后钻探的C井验证了反演结果,进一步证实了该方法在研究区储层反演和流体预测方面的有效性。     

塔北隆起英买2区块缝洞型碳酸盐岩等效孔隙度模型定量描述研究

缝洞型碳酸盐岩储层具有很强的非均质性,使用传统的井数据结合地质层位的建模方法无法有效进行储层建模,而常规地震属性提取手段又无法整合测井的信息进行定量储层描述。为了使用地震数据进行定量的储层建模研究,在明确地震反射特征的对应关系,精细解释储层发育段顶面层位的基础上,建立测井纵波阻抗与总孔隙度的相关关系,开展地质统计学反演,并得到了多个实现的高分辨率纵波阻抗体。使用反演纵波阻抗体和测井尺度下统计的纵波阻抗—总孔隙度关系进行协模拟,得到多个实现的等效孔隙度数据体。等效孔隙度体很好地综合了测井、地震两个尺度的信息,可以用于缝洞型碳酸盐岩储层空间非均质性的定量描述研究。提供了一种在缝洞型碳酸盐岩储层中使用地震反演技术进行定量储层描述的思路和方法。     

利用测井-地震结合技术预测BBT油田Y2井区储层孔隙度

测井资料垂向分辨率高 ,而地震资料横向追踪能力强 ,通过波阻抗将两者联系起来进行储层孔隙度预测。通过利用波阻抗与孔隙度交会图拟合其关系式 ,将之应用于波阻抗反演数据来预测孔隙度 ,最后结合井点解释成果得到精度较高的孔隙度预测结果。该方法理论可靠 ,在BBT油田Y2井区的实际应用结果比较满意。     

四川盆地大猫坪地区二叠系长兴组生物礁气层叠前反演识别

针对四川盆地大猫坪地区开江—梁平海槽台缘带单层生物礁储集层薄、横向变化快、与围岩的纵波波阻抗差异小、利用常规叠后反演预测生物礁储集层及流体性质比较困难等难题,通过实验室测定的岩心物性数据与测井纵横波速相关分析,提出了基于不同孔隙度区间的横波计算公式,解决了研究区部分井缺乏横波测井资料的问题。通过AVO正演分析,指出储集层孔隙度是导致研究区AVO类型变化的主要因素,而含水饱和度不会改变AVO类型但会对AVO变化幅度产生影响。根据弹性参数交会分析,发现流体因子是研究区生物礁储集层含气性的敏感参数。通过对比叠后波阻抗反演、叠后高频衰减属性、叠前同时反演和角道集AVO异常分析,发现利用叠前同时反演方法得到的流体因子进行生物礁气层识别与实际钻井符合率最高。最后根据流体因子分布特征,对研究区长兴组生物礁储集层含气有利区进行预测,指出大猫坪地区A区块长兴组顶部生物礁圈闭为下一步勘探有利目标。图16表4参32     

利用测井-地震结合技术预测BBT油田Y2井区储层孔隙度

测井资料垂向分辨率高，而地震资料横向追踪能力强，通过波阻抗将两者联系起来进行储层孔隙度预测。通过利用波阻抗与孔隙度交会图拟合其关系式，将之应用于波阻抗反演数据来预测孔隙度，最后结合井点解释成果得到精度较高的孔隙度预测结果。该方法理论可靠，在BBT油田Y2井区的实际应用结果比较满意。     

储层含气性检测及多信息融合技术在油田的应用

延167井区砂体物性较好,具有一定的储集性能。AVO分析、Klinversion油气检测、流体活动属性分析等烃类检测技术能很好地检测砂体的含气性。利用基于模型的测井约束地震反演和频谱分解技术来预测本区山西组的有利储层,描述储层的空间展布;在此基础上,利用AVO、KlLinversion,流体活动属性分析等烃类检测技术进行储层含气性检测,最后应用多信息融合技术进行综合评价,划分出含气砂体有利区。通过与已知井进行对比,油气检测的结果与井的试气和解释结果基本吻合,效果良好,且含气信息明显,易于识别。     

川西丰谷地区三维AVO油气检测技术应用研究

利用川西丰谷三维宽方位地震资料，采用基于Fred.J.Hillterman简化方程的AVO技术，进行了三维AVO反演，得到垂向入射反射系数（NI）和泊松反射系数（PR）两个主要AVO属性体。通过测井数据岩石物理特征分析、已知井的AVO模型正演、流体替换和交绘图分析，可以实现从测井岩石物理属性到地震AVO属性的定量标定，进而对三维AVO属性剖面进行解释。在川西丰谷三维地震资料偏移距范围内，含气砂岩与含水砂岩的测井岩石物理特征存在明显的差异，储层砂体中气、水流体的变化可以导致不同的AVO异常。从交绘属性体中提取的须四段储层AVO属性异常分布表明，无论AVO属性剖面或属性平面展布均与实际钻井结果吻合，证实AVO反演属性对储层中含流体性质具有更直接、更准确的区分能力，在丰谷地区须家河组储层含气性检测中具有良好的应用实效。     

稠油油藏AVO影响因素分析

由于特殊的温压环境和形成机制，稠油油藏的密度与水非常接近，导致含稠油地层与含水地层的地震响应特征十分相似，致使应用AVO技术识别稠油的效果并不理想。为此，在稠油油藏AVO敏感因素分析的基础上，提出了一种利用AVO技术开展稠油油藏储层物性分析的新方法。首先通过基于Zoeppritz方程和Biot-Gassmann理论的岩石物理分析，以岩石弹性参数为桥梁建立反射系数与储层物性（孔隙度）、含油气性（含油饱和度）之间的关系；进而通过基于流体替换和孔隙度替换的AVO正演模拟，依次分析了含油饱和度、孔隙度对饱和稠油模型AVO特征的影响。结果表明，孔隙度是影响AVO响应特征的敏感因素，含油饱和度的影响可忽略不计。通过在锦州A油田的应用，对目的层孔隙度横向变化进行了研究，结果与钻井数据较为吻合，证实了文中方法的有效性。     

地震裂缝综合预测技术在川西致密砂岩储层中的应用

川西BMM地区侏罗系沙溪庙组储层为河流相低孔低渗致密砂岩，裂缝控制了储层的储渗空间和井的产能。针对研究区为窄方位三维P波地震数据，直接用于地震裂缝检测存在的不足，提出了解决这一问题的实用处理方法。在各向异性理论和实际井资料合成的方位AVO理论记录指导下，从三维方位数据体中提取地震波反射振幅、速度和高频衰减参数，并利用其方位变化特征来预测裂缝各向异性。为了消除岩性横向变化对裂缝检测的不利影响，减少多解性，从沉积相分析入手，描述河流的空间分布，利用砂岩和泥岩伽马值的差异，通过反演技术，建立砂岩储层的空间分布模式，然后进一步估计砂体的裂缝发育情况以及含流体性。预测效果获得了新钻井的验证，取得了很好的经济效益。     

基于岩石物理的致密砂岩油藏叠前优势储层预测——以渤海湾盆地南堡凹陷4号构造东营组二段为例

针对致密砂岩油层与围岩波阻抗叠置严重、油层与围岩区分难度大等问题,应用岩石物理建模与分析、地震正演模拟、叠前弹性参数反演、贝叶斯岩相判别等技术对渤海湾盆地南堡凹陷4号构造东营组二段致密砂岩油藏优势储层进行预测。在测井资料预处理基础上,依据Biot-Gassmann理论,对Xu-White模型所需岩石物理参数进行计算,并正演估算弹性参数。采用Biot-Gassmann方程与Brie经验公式进行流体替换,建立岩石物理解释量版,进而优选出致密砂岩储层敏感弹性参数;同时根据不同地质模型与AVO正演模拟,确定储层预测极限厚度、有效目标和反演方法。最后利用贝叶斯判别方法计算叠前弹性参数反演成果的岩相类型概率分布,对有利孔隙砂岩分布进行预测。结果表明:油藏状态下纵横波速度比和纵波阻抗为最敏感的岩石弹性参数,对砂岩、泥岩具有区分能力;储层预测的有效目标是地震可识别层段内具有厚度比例优势的有利孔隙砂岩,叠前弹性参数反演和岩性与流体概率分析是解决研究区优势储层预测的有效方法;应用该方法预测的有利孔隙砂岩分布与实钻井吻合度高,储层分布规律与研究区地质规律一致,提高了油层识别能力及预测精度。     

储层敏感流体因子反演及烃类检测

西非尼日尔三角洲盆地发育深水扇沉积体系,钻井资料揭示,油层和水层均表现为“亮点”和远道增强的Ⅱ、Ⅲ类AVO异常,利用常规振幅和AVO方法检测烃类精度低。为此,首先分析了地震响应特征及其影响因素,通过正演模拟明确了孔隙度是引起振幅及AVO多解性的主要原因;然后,通过交会分析认识到,截距—梯度属性随孔隙度的变化规律与随含水饱和度的变化规律存在差异,进而提出了基于坐标旋转的扩展AVO属性,以降低常规AVO属性的多解性,提高油气预测精度;最后,开展面向实际储层的敏感流体因子优选,提出一种新的流体因子敏感性定量分析方法,能够优选出对流体敏感、对孔隙不敏感的流体因子,预测结果能够压制孔隙度造成的流体识别假象。分析结果表明,λ/μ（λ、μ为拉梅系数）具有对流体性质敏感性高、对孔隙度敏感性低的特征,是研究区开展烃类检测的最佳敏感流体因子。实际应用结果表明,利用扩展AVO属性和λ/μ流体因子能够有效区分真“亮点”油层和假“亮点”水层,预测结果与钻井数据更吻合,有效提升了烃类检测成功率。     

RICH油藏描述软件在低孔低渗油气藏中的储层预测应用研究

针对低孔低渗油气藏的岩性、物性、储集空间及储集类型等方面的特点,认为 RICH油藏描述软件的基于信息融合理论的地震岩性反演技术、空间油气模式识别技术、储层岩性解释技术能有效地解决此类油气藏的储层预测问题。本文首先重点介绍了这几项特色技术的基本原理,然后并以四川中部一个低孔低渗油气藏区块的攻关实验为例,介绍了该软件应用于此类油气藏储层预测研究的方法和应用效果。     

神经网络反演在火山岩储层预测中的应用

川西南井研地区二叠系火山岩分布稳定,地震反射特征整体呈“两强波峰夹一波谷”,火山岩内部发育两套储层,且上部储层由厚度小于7 m的多个薄层组成,受地震分辨能力限制,常规地震属性和波阻抗反演等方法均不能精确识别两套储层及其分布。利用孔隙度可表征储层特征且与波阻抗具有良好拟合关系的特点,提出采用拓频地震数据和神经网络孔隙度非线性反演技术预测火山岩上、下储层。地震数据经谱分解处理后得到低、中、高频数据体及其对应的分频地震属性,通过神经网络反演建立分频地震属性与孔隙度的非线性映射关系,进而得到高分辨率的孔隙度反演结果。综合预测结果表明：神经网络反演结果与实钻井吻合;纵、横向分辨率明显提高,能有效识别井研地区火山岩两套储层在纵向上主要发育在中、下部,平面上主要发育在工区西部。研究结果可指导后期勘探评价或开发井部署。     

Integrated petrophysical log characterization for tight carbonate reservoir effectiveness: A case study from the Longgang area, Sichuan Basin, China

Ultra-low porosity and permeability, inhomogeneous fracture distribution, and complex storage space together make the effectiveness evaluation of tight carbonate reservoirs difficult. Aiming at the carbonate reservoirs of the Da＇anzhai Formation in the Longgang area of the Sichuan Basin, based on petrophysical experiments and logging response characteristics, we investigated the storage properties of matrix pores and the characteristics of fracture development to establish a method for the characterization of effectiveness of tight reservoirs. Mercury injection and nuclear magnetic resonance （NMR） experiments show that the conventional relationship between porosity and permeability cannot fully reflect the fluid flow behavior in tight matrix pores. Under reservoir conditions, the tight reservoirs still possess certain storage space and permeability, which are controlled by the characteristic structures of the matrix porosity. The degree of fracture development is crucial to the productivity and quality of tight reservoirs. By combining the fracture development similarity of the same type of reservoirs and the fracture development heterogeneity in the same block, a three-level classification method of fracture development was established on the basis of fracture porosity distribution and its cumulative features. According to the actual production data, based on the effectiveness analysis of the matrix pores and fast inversion of fracture parameters from dual laterolog data, we divided the effective reservoirs into three classes： Class I with developed fractures and pores, and high-intermediate productivity; Class II with moderately developed fractures and pores or of fractured type, and intermediate-low productivity; Class III with poorly developed fractures and matrix pores, and extremely low productivity. Accordingly log classification standards were set up. Production data shows that the classification of effective reservoirs is highly consistent with the reservoir productivity level, providing a new approach for the effectiveness evaluation of tight reservoirs.     

基于纵横波同步联合的孔隙模量三参数AVO反演方法

等效流体体积模量是一种较为敏感的流体指示因子,在复杂储层的含油气识别中具有重要意义,但仅利用纵波资料AVO反演Gassmann流体因子进行流体识别时存在精度低、多解性强,边界刻画不清晰等问题,制约了其在流体识别中的应用。依据双相介质岩石物理模型,首先推导了新的由等效流体体积模量、岩石骨架剪切模量和孔隙度组成的PP波和PS波Zoeppritz线性近似方程,然后结合PP波和PS波数据,在贝叶斯理论和柯西先验分布约束下进行同步联合反演。Marmousi2油藏模型测试结果表明：与仅利用PP波的反演方法相比,基于独立PP波与PS波的同步联合反演方法更加稳定,反演精度更高,地质体边界特征刻画也更清晰,A油田实例工区应用进一步证明了该方法的可行性与鲁棒性。本文提出的纵横波同步联合反演方法对提高储层流体识别有一定的可借鉴性。     

低渗透储层测井分类和产能预测技术

依据储层特点和生产的需求,在流体性质识别的基础上,采用大量的测井和投产初期测试资料,利用统计学原理,提出储层参数厚度加权平均值概念,建立含油层测井储层参数与井投产产量之间关系,研究综合评价指数储层产能等级分类法,符合率达90.0%以上。在储层分类的基础上,分析储层产能的影响因素,利用平面径向稳态渗流原理,建立低孔隙度低渗透率储层压裂后产能预测模型及其参数计算方法,注重不同类别储层对井产能的贡献率,解决了低渗透储层压裂后投产产能测井预测难题,及其预测符合率达80.0%以上,形成低渗透储层产能预测技术。     

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。