高精度河砂同期展示的关键技术与应用效果

油田开发阶段,同期展示河、砂、泥的关系对于理清砂体的内部结构、点砂坝之间的关系及部署注采井位都非常重要。文中以渤海海域A油田B砂层为靶区,使用90°相移数据体,在多种刻画河道、砂体算法优选的基础上,实现河砂数据体融合,并展示河、砂、泥同期关系。通过与井资料结合研究证实,数据体反映的河、砂、泥关系等与井数据吻合。运用该方法,研究了河道发育演化、点砂坝内部结构,实现了从成因、过程视角来恢复和重建曲流河道历史演化过程,为剩余油的挖潜及高产调整井的部署提供了有力依据。     

渤海蓬莱区块有利油层段预测方法研究

蓬莱区块位于渤海盆地东部一箕状洼陷的斜坡边缘,其位于郯庐断裂转换部位,断裂样式复杂多样,多期次活动,其对油气成藏的影响也较大。通过对研究区断裂分级,研究该区的断裂组合模式和不同断块间断层活动性差异,指出不同断裂组合和断层活动差异性对油气成藏的控制作用,得出北区是油气成藏的富集区。同样利用叠后烃检技术,对该区块进行研究,利用神经网络在测井约束下的饱和度反演方法,预测出的有利含油层段与地质方法预测出的区块完全一致,并得到钻井证实。两种方法的结合应用在蓬莱区块油藏评价中发挥了较好的指导意义。     

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。     

曲流河储层精细等效表征新方法及在开发中的应用 ——以渤海湾盆地C油田为例

以渤海湾盆地C油田明化镇组曲流河为例,从目前常用的三种侧积层表征方法入手,总结各类方法的优、缺点及适用性,指出了在C油田精细表征中存在的问题与难点。在此基础上,提出了一种新的利用沉积域非结构化网格模拟侧积层的曲流河储层三级构型等效表征方法。新方法模拟的侧积层的厚度、形态较常规方法更加符合侧积层的地下真实形态,克服了常规方法扭曲网格、与井上资料不匹配及受网格尺寸影响大等问题。利用新方法建立研究区曲流河储层三级构型精细等效表征模型,并对模型进行油藏数值模拟,与常规方法相比,新方法建立的侧积层附近流体运移的路径更加平滑,压力恢复的时间更接近地下真实情况。结合油藏数值模拟结果,总结了两类水平井在侧积层影响下的流体运移模式,指导了后续的井位部署。     

基于地震属性的小尺度末期河道识别

开发中后期的湖相沉积环境的油田,河道的识别精细程度直接决定注水效果及剩余油的分布研究。渤海地区A油田目的层为多河道复合砂体,从常规地震平面属性很难识别出砂体的内部结构。为此,结合钻井资料、生产动态,以地震属性、边缘检测、相干切片等技术手段,对研究工区目的层展开研究,利用边缘检测方法对复合河道进行精细解剖,识别出小尺度末期河道和废弃河道,为指导调整井部署提供依据。     

频谱分解技术在储层刻画及流体识别中的应用

频谱分解技术是利用数学变换将地震信号从时间域转换到频率域,在频率域内对储层进行刻画,避免了时间域内不同频率的相互干扰,对大套厚层砂岩及薄储层都有很好的识别能力,用分频混色显示能更有效展示砂体的叠置关系。利用储层含油气后,在低频端能量快速增强及在高频端能量快速衰减的特性,能有效区分含油储层和含水储层。该方法在渤海油田蓬莱构造某区块的运用,还原了真实的频谱特征,在储层刻画及油气识别中取得很好的效果。     

井震联合分析技术在复杂河流相储层刻画中的应用

复杂河流相油田进入开发后期的高含水阶段后,储层层间、层内非均质性严重制约着油藏剩余油挖掘.为了解决该问题,文中利用高分辨率采集三维地震资料,结合地质认识、钻井、油藏生产动态等信息的分析,并基于地层倾角振幅对比属性,提高对曲流河河道的识别效果;同时参照现代曲流河沉积模式对沉积微相进行刻画,精细识别出复杂河流相纵向沉积期次.在此基础上,重点对曲流河废弃河道、点坝进行了描述和预测,再用已钻定向(水平)井和油藏生产动态综合标定结果,预测出点坝侧积夹层发育情况,实现了对复杂河流相储层精细表征.     

叠后烃检方法在渤海海域PL稠油区块的应用

针对渤海海域PL油田新近系明化镇组原油密度大,常规叠后烃检方法效果不佳的特点,利用储层含油气后高频端能量吸收衰减原理,在高精度频谱分解基础上,采用能量系数法和高频斜率衰减地震属性预测油气,效果一般;结合研究区地质特点,以神经网络多种成熟算法为基础算法,优选对油水有不同响应的地震属性作为训练参数,以含油饱和度曲线作为目标曲线,对全区地震数据体进行反演,用验证井与饱和度数据体有效响应比对,主力油层含油砂体吻合率高达75%以上.利用该方法结合其它成藏条件优选了显示很好的多套砂体作为进一步勘探潜力靶区.