谱分解技术在薄储层中应用

随着油气勘探与开发的深入发展,地震勘探已从传统的构造研究发展对岩性圈闭、缝洞、薄储层等隐蔽性油气藏的研究。针对薄层的厚度薄、变化大、横向连续性差和各向异性强的特点,提高对薄层的识别、追踪和评价的有效性成为当前的研究热点。运用谱分解技术以对薄互层储层进行综合识别研究。本文主要概述对薄储层的研究,从地震出发,结合谱分解的高频部分有利于识别薄储层,从而有利于薄储层的认识。     

地震反演技术在碳酸盐岩储层识别及预测中的应用

P区块位于哈萨克斯坦曼格什套州中部,目前中三叠系下部(T)以碳酸盐岩发育为主,勘探程度低,储层横向变化快,纵向不连续,油气分布隐蔽性强,有利目标区域难以有效追踪和寻找落实。针对上述特点,本次研究通过区三维高精度地震资料,利用地质属性、地震反演、岩石物理分析等地质、地球物理特征技术,并结合地质、测井、录井资料,对多种地震储层方法效果进行了比较,结合BP神经网络反演地震成果对T段碳酸盐岩储层进行了分析预测。结果表明:M油田东南部、Q油田西北部、Z油田南部为碳酸盐岩较为发育区域,是下步勘探及井位部署的有利区块。     

基于广义S变换的地震信号时频分析

S变换结合了短时傅里叶变换和连续小波变换的思想,具有良好的时频分析特点,但是基本小波不变,使得其在实际信号分析中有一定的缺陷.广义S变换克服了这些缺陷,可以根据实际信号灵活地选取窗函数,具有更好的时频分辨率.本文首先介绍了广义S变换的基本原理,然后通过仿真试验和地震模拟信号的对比,凸显了广义S变换的时频聚焦性.最后对实际地震信号进行了处理,取得了较好的结果.     

分频技术在某地区储层预测中的应用

由于多个波阻抗界面产生的子波叠加效应和鸣振效应,使得地震道不能直观反映界面位置和地层组合特点,而且不同的地质目标对地震资料的不同频率成分的敏感程度也不同。因此,利用地震信号的特定频率或频带信息来突出地质目标的成像效果,一直是石油物探技术研究的重要内容。本文利用分频技术,对松辽盆地南部某地区的三维地震资料进行了综合研究,通过分频地震属性分析,得到了比较清晰和合理的储层解释结果,证实了分频技术在储层预测中的有效性和实用性。     

分频技术在表征牛9井区储层中的应用

由于多个波阻抗界面产生的子波叠加效应和鸣振效应使得地震道并不能直观反映界面位置和地层组合特点,而且不同的地质目标对地震资料的不同频率成分的敏感程度不同。因此,利用地震信号的特定频率或频带信息来突出地质目标的成像效果一直是石油物探技术研究的重要内容。本文利用分频反演、小波分频成像和时频三原色等分频技术,对牛9井区的三维地震资料进行了综合研究,得到了比较清晰、合理的储层解释结果,证实了分频技术在储层预测中的有效性和实用性。     

石油地球物理勘探中的时频分析

分别对线性时频表示、双线性时频分布以及AOK分布三种时频分析的基本原理进行了论述,在此基础上对时频分析在石油地球物理勘探中的应用进行了一定的分析。     

谱分解技术在油气田储层预测中的应用

由于地震资料主频不高,分辨率有限,对一些薄储层和地震上没有响应的储层无法有效进行预测,因此科研人员开始利用频谱分析进行烃类检测和储层预测的研究。频谱分解技术是源于BP石油公司的一种基于频率域的储集层解释新技术,它利用短时窗傅里叶变化技术把目标地质体从时间域转换到频率域进行识别,从而更好地确定储集层几何形态,改善地震分辨率。该技术被广泛用于刻画横向上不连续的地质异常体、预测薄储集层结构以及判断沉积环境等方面,在A气田的储层预测工作中取得了良好的应用效果。     

改进的经验模态分解方法及在储层预测中的应用

希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)比常规的时频分析方法有着更好的时频分辨率和时频聚焦性,在处理实际地震信号这类非线性非平稳信号时,有更好的优势.但是HHT方法由于自身算法存在的不足,导致采用希尔伯特黄变换分析后的结果会出现模态混叠、端点效应和曲线拟合等问题.为了使HHT方法更准确地...     

华光凹陷无井区储层预测方法研究

华光凹陷位于琼东南盆地的南部,陵水组沉积范围大,位于凹陷的中部.由于其钻井资料的匮乏,在对其储层预测时难度较大.为了研究储层分布范围,首先根据其地震层序模型和地震道的时频分析结果,结合相邻工区测井数据进行岩石物理交会分析,得到对储层敏感的弹性参数,并分析其纵波速度、横波速度和密度关系式.然后通过工区叠后反演数据体建立包含纵波速度、横波速度和密度的虚拟井,进一步结合优化扰动算法,根据角度叠加数据体进行叠前弹性阻抗反演.通过多个先验信息的约束及反演结果分析表明,其储层表现为高阻抗特征,预测了该研究区储层发育的位置及层段,为今后对该工区的勘探开发提供了有效的依据.     

谐频特征分析技术在碳酸盐岩储层含油气性预测中的应用

本文应用小波变换谐频特征分析技术和多属性交汇分析方法,开展地震谐频属性分析,建立地震波的瞬时特性与储层含油气性之间的关系,求取包含储层含油气性的三维数据体,形成了一套独具特色的适用于碳酸盐岩储层含油气性预测的理论方法与技术。     

高含气率气液两相流差压信号时频特征分析

为了更有效地揭示高含气率气液两相流流动特征,研究了一种新的时频特征分析方法。首先,对差压波动信号进行小波包变换并由变换系数计算信号能量的时频分布;然后,应用统计方法对时频分布进行特征提取得到一组时频特征量。应用类可分性测量准则分析该组特征量区分不同流型的效果,并与以往小波包特征分析方法相比较,结果表明:该组特征量具有更强的流型特征表征能力。最后,以该组特征量为输入向量,构建了集成多类支持向量机分类器实现了流型识别,其流型正确识别率可达97%。     

时频分析在地震数据处理中的应用

在地震数据处理过程中,时频分析技术可以同时在时域和频域内观察信号的演变,提供信号的局部时频特征,因而广泛应用于各种不同的处理目的,如用于数据压缩、降噪、检测、能量补偿等,本文对不同的时频分析技术作了简要介绍,并对其优缺点、彼此间的相互关系进行了较为详细的论述。同时,对时频分析技术所面临的问题及发展方向谈了一点个人看法。     

地震记录的小波变换在沉积旋回分析中的应用探讨

对地震记录进行小波变换,利用变换结果,建立变换结果与地层沉积旋回间存在的对应关系.通过对理论模型及实际资料的应用分析,总结了变换结果与沉积旋回间的对应关系.研究表明:地震记录的小波变换在沉积旋回分析中具有一定的可行性,分析结果可以作为其它沉积旋回分析方法的补充.     

小波分析在复合材料声发射信号特征研究中的应用

在综合描述复合材料声发射信号特征和小波变换基本原理的基础上,本文总结了小波变换在声发射信号分析中的研究进展,并重点描述小波变换对复合材料破坏过程中声发射信号的特征提取、时频分析和信号除噪及声源定位方面的研究,提出了小波变换在声发射信号分析应用中需要进一步解决的问题。     

基于全波波形时频分析的方法对地质储存的应用研究

在对天然气储集层进行开挖勘探的过程中,最重要的是要能够精准辨识、评判天然气储层.借助双向介质孔隙地层多极子敬孔生产数值模型,全方位探讨气层多极子阵列声波测井响应特点,并找出对气层变化反应较大的变量和指标,从而为气层的辨别和评判提供参考依据,从而使多极子阵列声波识别法更加完善.     

基于自适应最优核时频分析的管道泄漏检测应用研究

针对泄漏声信号的特征,利用自适应最优核时频分析算法,通过短时模糊函数和随时间变化的自适应最优核,实现管道内声信号的时频处理和对管道发生小泄漏时的声信号进行准确判断,对泄漏时间的判断精度有很大提高。     

海上低阻油层地球物理储层综合预测技术研究及应用——以珠江口盆地文昌X构造ZJ_1Ⅲ_U油组为例

低阻油层在珠江口盆地广泛发育,油层段为砂泥岩薄互层,储层岩石粒度细,泥质含量重,储层的各种岩石物理参数与围岩接近,储层平面展布范围及厚度的预测一直困扰着本区低阻油藏的勘探开发工作进展。受本区客观地质条件制约,应用传统的基于测井约束的地震反演对低阻油层进行储层预测风险较高。根据该区低阻油层储层特殊的地质条件,以文昌X构造ZJ1ⅢU油组为例,采用混合相位子波反褶积技术提高地震资料的分辨率,提高了地震资料对薄层的识别能力。采用提高分辨率之后的地震资料进行有色反演,对低阻油层的储层平面展布范围进行预测,采用谱分解技术对低阻油层储层的厚度进行定性和定量预测。预测结果与已钻井资料吻合良好,建立起了一套适用于本区低阻油层储层预测的地球物理技术系列,为邻区低阻油层的储层预测研究提供了借鉴依据。     

岩石物理分析及叠前属性在储层预测中的应用

本文结合L37井区多口井的实钻井数据,在测井数据及理论模型计算结果分析的基础上,进行了该区典型井岩电特征统计及分析,总结了储层岩石物理敏感参数定量标准。以分角度叠加的地震资料为基础,分析地震波振的变化特征,综合利用纵波速度,横波速度,泊松比等弹性参数,在交汇分析的基础上,进行叠前敏感属性优选,从而可以更好的进行储层的有效识别及分布规律的预测。     

地震属性分析技术在西南庄太古界潜山内幕储层预测中的应用

针对西南庄太古界潜山变质岩储层埋藏深、构造复杂、地震资料品质差、储层解释和预测难度大等技术难题,借鉴国内外太古界变质岩潜山油气勘探的研究思路与地质新认识,利用高分辨率处理地震资料,通过玫瑰图裂缝方向分析、地震多属性分析与优选、裂缝和缝洞综合评价等多项技术,形成了一套西南庄太古界潜山风化壳与内幕裂缝和缝洞储层叠前、叠后预测技术。通过对太古界花岗岩风化壳与内幕地层构造特征、储层特征及油气成藏富集因素等方面的预测与研究,降低了有利目标的勘探风险,为西南庄太古界花岗岩潜山油气藏的勘探提供技术支持。