地震参数在泌阳凹陷白云岩预测中的应用

随着储集层预测技术的发展。提取众多的属性参数进行判断已成为地震解释的重要手段,在进行储集层预测和评价时,通常使用与储集层预测有关的各种地震属性.以各种方法从地震数据体中提取的一系列地震属性包含有丰富的地下地质信息不同的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性.因此利用地震属性参数可以有效地预测岩性和有利储集层描述油藏特征及孔隙度变化、寻找死油区。描述 了地震属性中的振幅、阻抗频率及能量衰减四种基本类型参数的特征意义。并对泌阳凹陷核二段白云岩区进行了振幅频率衰减阻抗等属性提取分析.成功地预测出白云岩的分布范围。     

地震参数在泌阳凹陷白云岩预测中的应用

随着储集层预测技术的发展。提取众多的属性参数进行判断已成为地震解释的重要手段,在进行储集层预测和评价时,通常使用与储集层预测有关的各种地震属性.以各种方法从地震数据体中提取的一系列地震属性包含有丰富的地下地质信息不同的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性.因此利用地震属性参数可以有效地预测岩性和有利储集层描述油藏特征及孔隙度变化、寻找死油区。描述 了地震属性中的振幅、阻抗频率及能量衰减四种基本类型参数的特征意义。并对泌阳凹陷核二段白云岩区进行了振幅频率衰减阻抗等属性提取分析.成功地预测出白云岩的分布范围     

基于地震多属性的孔隙度预测——以川东A气田为例

利用基于地震多属性的孔隙度预测方法,可综合权衡各属性参数,更客观、有效地反映孔隙度的变化。建立测井孔隙度同地震属性联系,运用多元回归、误差分析、交叉验证等技术来确定最优的属性类型及数量;结合人工神经网络方法建立这些属性与测井孔隙度之间的映射关系,预测孔隙度在平面、垂向上的分布特征。首次将地震多属性孔隙度预测方法运用于川东A气田超致密砂岩储集层孔隙度的预测研究,取得了良好的效果。     

混合相位子波衰减特性与储层含气性预测——以千米桥潜山储层为例

黄骅坳陷千米桥潜山储集层裂缝系统发育,纵横向非均质性强,含气储集层横向预测困难。利用地震波吸收衰减属性实现储层预测的技术,能够提高储层与钻井的吻合度。首先提出了一种新的混合相位子波提取方法并进行了混合相位子波提取;其次对提取的子波进行不同频带能量变化特征分析,提取沿层的吸收参数;最后结合其他地震属性进行含气性综合预测,获得了良好的结果。     

四维地震资料解释

四维地震资料解释可以看成是一个动态油藏描述过程,其解释方法可分成直接分析法、地震属性分析方法和动态储集层描述方法。文中着重讨论了直接分析法和地震属性技术。直接分析法包括层间时差分析法、振幅分析法、速度分析法和频谱分析法,其基本特点是利用单个地震属性差值对四维地震资料进行解释。地震属性技术分析包括地震属性特征的提取、优化、标定和聚类分析四个方面的内容,它根据地震瞬时属性、层间属性和平面属性的差值的线性或非线性的优化方法对四维地震资料进行分析,以预测储集层特征和储集层流体性质及其变化,增强对油藏的监测能力。     

基于灰色系统理论的储层参数预测方法与应用

通过数学变换提取某工区日的层的地震属性．利用灰色系统理论．对所提取的地震属性和孔隙度进行一次粟加生成,并用灰色关联度分析,提取与该工区孔隙度关联度较好的地震属性．然后建立GM（0,N）模型,对该地区的孔隙度进行预测．得到工区内孔隙度平面分布图。结果表明：预测结果合理,误差较小．取得了比较满意的结果。     

基于灰关联和遗传算法的地震属性优化方法

 利用地震属性进行储层物性参数（孔隙度）的预测研究,其精度和准确性一直是油气田勘探开发期间所关注的问题,而属性优化方法是其中的关键环节。本文从优化方法入手,将灰关联、遗传算法和BP网络有机结合,以提高储层物性参数（孔隙度）的预测能力。首先依据反演成果开展精细储层解释,并进行沿层相关属性提取和灰关联分析,寻找较敏感的属性;然后利用遗传算法和BP网络进行属性组合优化,获取最优属性组合,最终达到预测储层物性参数（孔隙度）的目的。应用实例表明,此法的储层预测精度较高。     

敏感属性融合技术预测深部薄互层砂岩——以临南地区沙三下亚段河道砂体为例

深层河道砂体埋藏深,厚度小,地震反射特征弱,常规地震属性预测对深层薄储集层识别难度大。在地层对比划分和地震反射特征分析的基础上,通过正演模型,建立了河道砂体的地震响应特征,研究了面向目标的地震敏感属性,针对目的层段的地质目标分区域提取合理小时窗属性,再对不同区域不同小时窗属性进行聚类约束融合,从而对有利储集层进行精细刻画,形成了分级敏感属性融合方法,建立深层河道砂体储集层预测技术,指导了深层河道砂体勘探。     

预测油气的地震属性优化组合、灰关联分析技术

文章针对滨浅湖相滩坝亚相砂二段沉积体，研究了该沉积相含油砂体地震属性对含油信息强弱反映程度，揭示目的层地震属性中指示含油性较明显的地震属性，并把这些属性加以优化组合。为了去掉由于地震记录或由其提取的地震属性的局部畸变，研究利用地震属性参数加工变换处理技术和加权滤波技术，对所选属性进行处理计算，使预测结果更加可靠，在此基础上，研究了灰关联分析理论在储集层油气预测中的技术方法，最后把各项技术有机地结合到一起，形成了预测结果较稳定，可靠的技术方法，实现了实际地区的油气预测，取得了理想的结果。     

多元线性回归法在DX北带砂砾岩储层孔隙度定量预测中的应用

从三个方面讨论了多元线性回归法在砂砾岩储层孔隙度定量预测中的应用:①在分析测井解释孔隙度基础上,开展地震地质层位解释,进而提取多种地震属性,进行属性优选;②通过对地震属性的相关性及物理意义的分析,确定强度总和、负振幅总和、零点相位数是最优地震属性组合;③通过对地震属性参数与储层孔隙度离散数据的趋势性分析,识别和去除奇异值的影响,提高数据间的相关性,进一步提高储层孔隙度预测精度,从而达到定量预测储层孔隙度的目的。预测结果符合地质规律,预测精度较高,验证了该方法的有效性和可行性。图5表2参7     

面向叠前成像与储层预测的地震采集关键参数综述

野外地震采集是地震工作的源头,地震采集观测系统是获得高品质地震资料的保障,又关乎到勘探成本。随着地震勘探程度不断深入并向开发延伸,对地震资料提出满足叠前成像、储层预测和油气检测等技术应用的需求,使人们对采集方案优化提出了新的目标。阐述了面向叠前成像与储层预测的地震采集设计的技术理念和方法,从地下地质特征、地表吸收衰减、岩石物性分析入手,提取目标区地球物理参数,针对具体地震勘探任务和地质目标,以叠前成像和储层预测的技术需求为指导,优选观测系统面元、覆盖次数、炮道密度、线距等关键参数,优化地震勘探采集设计,为开展叠前成像和储层预测提供更为有效的基础资料。     

储层速度和密度与孔隙度、泥质含量以及含水饱和度的关系

油气储层速度和密度与储层参数的关系对地震资料解释以及储层参数预测等具有重要的意义。利用WX地区实际测井解释数据，就声波时差、密度与孔隙度、泥质含量以及含水饱和度之间的相互关系进行了多元线性回归分析。结果表明，用密度参数可以获得较为理想的线性回归方程，而用声波时差参数难以获得合理的回归方程。这说明密度与各储层参数之间具有较好的线性关系，而声波时差或速度与储层参数之间的相互关系要复杂得多。     

基于神经网络的储层参数预测方法及应用

储层参数预测在油气勘探与开发中发挥着重要作用。采用神经网络法对储层参数进行预测,建立储层参数(储层砂岩厚度和孔隙度)与目的层地震波属性之间的联系,这种联系是通过人工神经网络来实现的。以地震波属性为输入,储层参数为输出,并以测井资料作为约束条件,指导神经网络学习,进而进行储层参数预测。实际资料处理结果表明,该方法预测的储层孔隙度与砂岩厚度是可靠的。     

概率神经网络技术在油气藏物性参数预测中的应用

通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法。该方法克服了传统方法的某些局限性 ,预测储层物性参数时不需要地震子波 ;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系 ,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性 ;用逐步递归法选取最佳属性 ;用交互验证法监视所选属性的可靠性     

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。     

基于支持向量回归机与井导向的三角洲岩性油气藏储层参数预测

三角洲岩性油气藏中储层河道砂体小、散、薄,连通性差,且与泥岩互层,导致反射信号弱,难以进行综合/精细解释。据此,本文提出基于支持向量回归机与井导向的三角洲岩性油气藏储层参数预测方法,用于刻画此类砂体分布特征。从测井资料中提取揭示储层特征的参数作为储层预测的导向,利用支持向量回归机建立多种属性与储层参数之间的映射关系,进而开展储层预测。针对CF区实例,通过估算储层的伽马参数和R4参数预测河道砂体的分布特征,所得结果与钻井揭示的实际岩性有较高吻合度。因此,本文方法适用于三角洲岩性油气藏预测。     

利用多元地震属性预测储层信息

地震属性分析技术在储层横向预测中发挥着越来越重要的作用。利用多元地震属性分析技术进行储层信息预测的理论基础是，储层中岩石性质、流体性质的空间变化可引起地震反射波形、振幅、频率等地震属性的变化。本文主要阐述了利用地震属性的分类(聚类)分析和多元地震属性回归技术，来分析特定区域储层纵、横向变化特征；强调在区域地质概念模型的前提下，预测储层的分布范围和储层物性。应用实例表明，本文方法的预测结果与钻井资料吻合较好。     

基于沉积特征分区域的多元地震属性储层定量预测方法

常规多元地震属性储层定量预测技术是一种快捷有效的储层预测方法,然而对于覆盖面积较大、沉积环境较复杂的地区,该法的预测精度就会明显降低。为此,本文提出了基于沉积特征分区域的多元地震属性储层定量预测方法,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,然后按区域分别统计多元地震属性与储层信息的关系并进行线性拟合,最终将各区域拟合结果综合为全区储层信息预测结果。在松辽盆地北部大庆长垣以东徐家围子地区登娄库组二段储层预测中,利用104口井砂岩数据及优选的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0.48;采用基于沉积特征分区域的多元地震属性储层定量预测方法进行全区拟合,相关系数达0.83,且预测结果符合地质认识及沉积规律。     

基于时移地震资料的储层渗透率时变性研究

油田进入高含水开发期后,预测储层渗透率参数是剩余油挖潜的关键.通常渗透率资料通过测井解释获得,然而受油藏开发和储层注水冲刷的影响,开发后期投产井的测井资料无法真实反映油藏原始状态的渗透率情况.利用不同含水阶段时移地震资料,提取并筛选地震属性,优选均方根振幅、反射强度、瞬时频率、振幅包络、主频五种时移地震属性构建数据集,...     

利用波形分析技术半定量预测塔中碳酸盐岩储层

针对塔中地区碳酸盐岩储层类型多、非均质性强的特点,利用地震波形变化特征,半定量地识别和预测了优质储层的分布。文章论述了该技术的基本原理、实现过程以及关键参数选择的原则。通过井一震标定建立了储层段地震响应的模式,分析了不同品质储层的地震波形特征;利用自组织神经网络逐道进行了目的层段地震道波形聚类;结合钻井标定最终实现了碳酸盐岩储层的半定量化评价。根据预测结果部署了2口井,钻探结果与预测结果吻合较好。