窄方位角地震资料在裂缝储层预测中的应用

针对窄方位地震采集中裂缝检测难题,通过远近偏移距属性差异地震正演和方位地震属性差异的地震正演,模拟得到针对窄方位地震采集区块的叠前裂缝储层预测方法;利用JZ油田叠前地震资料中的远近偏移距信息、方位地震信息,通过远近偏移距属性差和方位地震属性差,并综合叠前弹性参数反演和应力场模拟等技术方法,对裂缝储层进行预测.预测结果在后验井中得到了证实.     

利用地震资料预测储层裂隙发育带

裂隙发育带是油气运移的基本通道之一。利用地震资料预测储层裂隙发育带可以应用以下 3种技术 :①叠后三维地震数据相干体分析技术 ;②叠后三维地震数据体构造属性分析技术 ;③叠前三维地震数据体的AVO及AVA分析技术。实践表明 ,利用多波多分量资料、叠前的AVO或AVA资料预测裂隙发育带效果会更好。尽管利用叠后资料研究裂隙发育带有较大的难度 ,但在资料信噪比较高的前提下 ,充分利用包含着丰富地质信息的三维数据体 ,可以得到令人满意的效果     

独特角度交会技术在振幅随偏移距变化属性解释中的应用

基于角度交会的振幅随偏移距,变化(AVO)分析原理,对四川M气藏的多种叠前AVO反演属性进行综合研究.结果表明:独特角度交会方法比传统AVO交会方法能更好地区分AVO异常;独特颜色编码的交会方式可以定量预测储层流体的分布,大大提高AVO属性解释的能力;独特角度交会方法可应用到叠后地震属性和多种测井曲线的交会中,为地震属性的优化和地质解释提供新的思路和方法.     

伊拉克中部E油田三角洲前缘Zubair层系砂岩储层预测

伊拉克中部下白垩统Zubair层系砂岩储层为中东重要油气储层,为三角洲前缘沉积,储层横向变化快,明确砂体分布规律对于油藏开发具有重要意义。针对目的层段,统计工区内6口井的砂体厚度与油层厚度,综合应用叠后地震反演与地震多属性定量分析,优选对储层敏感的地震属性,进行归一化处理,获得综合地震属性用于指示有利储层分布。研究表明,研究区内平均波阻抗、最大波阻抗可以一定程度上反映砂岩有利分布区,但叠后反演波阻抗有利储层识别能力有限;最大振幅属性和均方根振幅属性随砂体厚度增大而增大,瞬时频率属性与平均主频属性随油层厚度增大而增大;上述地震属性与砂体发育、含油气性吻合度较高,可作为工区内的敏感地震属性,指示有利储层分布规律。     

辫状河含气砂岩储层预测

鄂尔多斯盆地苏西地区盒8 段及山1 段为辫状河沉积,其含气储层与围岩纵波阻抗相近,利用常规叠后资料
不能有效识别含气储层;同时,山1 段砂体为中-弱振幅不连续地震反射,其同相轴无法在全区进行合理追踪,难以
预测砂体的平面展布特点。针对以上问题,根据辫状河地质沉积特点,建立辫状河地震响应模式。利用含气储层和围
岩泊松比差异明显的特点,尝试应用叠前AVO 资料来识别含气储层。借鉴地震沉积学理论和方法,提出将AVO 属性
体岩性化,以便于后续的岩性解释。采用切片方法合理获取山1 段砂体地震反射等时面。研究结果表明：正演和生产
实践均验证了AVO 属性体岩性化这一方法的合理性和实用性。应用该方法对研究区盒8 段和山1 段含气储层进行了
有效的识别,具有等时意义的地震切片属性准确地反映了含气储层空间发育及平面展布特点。     

多分量地震资料在致密含气储层预测中的应用

根据苏里格地区致密砂岩储层的横波测井资料开展岩石物理分析与AVO正演;进行纵波、转换波资料联合标定,改进了在模型正演控制下的纵波、转换波匹配方法;利用多分量资料属性分析技术定性预测了主要目标层段储层物性与含气性的变化;开展了基于各向异性理论的多分量叠前联合反演,半定量地预测有效砂体分布。对苏里格地区实际资料的研究,降低了纵波地震技术的多解性。     

地震技术在碳酸盐岩生物礁油气储层流体识别中的应用

流体识别是碳酸盐岩油气储层地震预测技术的重点和难点。以碳酸盐岩生物礁隐蔽油气储层作为研究目标,对地震技术在生物礁油气储层流体识别中的应用进行分析研究。依据含流体储层对地震波的速度和能量的不同影响标志,选择SYB地区实际地震资料进行地震频率属性、吸收衰减属性、低频伴影分析方法、地震波阻抗技术以及叠前AVO地震反演技术的综合应用分析。有效地结合该区SYB1井、SYBc1井、SYB12井等钻井结果和流体识别地震技术成果,得出以上流体识别地震技术对该区生物礁油气储层流体识别是有效的,形成针对该类型储层的针对性较强的叠前、叠后流体识别地震技术系列。     

利用地震资料预测储层裂隙发育带

裂隙发喧是油气运移的基本通道之一。利用地震资料预测储裂隙发育带可以应用以下３种技术；（１）叠后三维地震数据相干体分析技术，（２）叠后三维地震数据体构造属性分析技术；（３）叠前三维地震数据体的ＡＶＯ及ＡＶＡ分析技术。实践表明，利用多波多分量资料，叠前的ＡＶＯ和ＡＶＡ资料预测裂隙发育带效果会更好。尽管利用叠后资料研究裂隙发育带有较友大的难度，但在资料信噪比较高的前提下，充分利用包含着丰富地质信息的三维     

地震属性分析技术在储层预测中的应用

以广西百色地区子寅油田为例 ,介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括 :①借助于各种数学分析方法 ,从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性 ;②采用基于RS(粗集 )理论的地震属性优化技术 ;③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换 ,并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明 ,地震属性分析技术是油田滚动勘探开发的一种有效技术 ,其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。     

罗151井区火成岩储层的地震信息研究

根据沾化凹陷南部罗151井区的火成岩储层特点,提出了适合该区的信息评价方法。利用测井和垂直地震剖面（VSP）资料对地震剖面进行联合标定,可以准确地标定出火成岩的顶、底地震反射层。根据测井和地质资料,选择了对火成岩储层反映敏感的有效地震属性,并利用神经网络储层预测技术预测了本区火成岩储层空间的分布形态。资料对比表明,本区火成岩储层的有利分布范围在构造高点附近,并受构造运动的张应力的影响,在断裂带附近还可以形成裂隙储层。     

地震属性与储层特征的相关性研究

利用基于马尔科夫链理论的正演模拟方法生成的合成地震剖面 ,通过众多地震属性的提取 ,分析研究了地震属性与地质剖面中所包含的储层特征的相关性。研究结果表明 ,在利用地震属性研究具体的地质问题时 ,应该首先进行资料的品质评价。就资料品质的信噪比而言 ,信噪比低于 2时 ,原则上不能利用地震属性研究地质问题 ;信噪比为 2～ 4 (中等信噪比 )时 ,可以利用地震属性研究地质问题 ;信噪比大于 4时 ,利用地震属性研究地质问题时所提取的地震属性最稳定 ,所得结果的可靠性较高。当地层厚度、速度和密度以及构造形态在横向上都发生变化时 ,各地震属性与储层特征之间相关性较差     

利用改进的自组织网络进行地震属性分析

自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别,但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚类的有序映射等。对Kohonen自组织网络进行了部分改进,并利用灵敏属性分析技术来解决地震属性的选择问题,最后结合自组织聚类参数利用RBF网络对储层参数进行预测,较为有效地提高了地震多属性储层预测精度。     

砂泥岩地层概率神经网络岩性反演技术应用研究

概率神经网络是一种基于概率密度函数理论的神经网络,能够广泛地应用于模式识别等领域.针对地震岩性反演预测问题,提出了一种具体的概率神经网络方法,包括网络模型的构造和预测识别步骤等.研究区主要目的层为沙溪庙组沙一段湖滩砂及河道砂体,储层单层厚度小,岩性横向变化较大,利用地震资料进行常规储层预测较困难.为此,根据该区储层的测井响应特征、地震属性特征与地质岩性特征的相关性,利用概率神经网络方法对地震属性数据做变换,从而对地层特征进行预测识别.     

三角洲外前缘薄砂体地震综合预测方法

针对三角洲外前缘储层单砂体薄、砂泥岩波阻抗值差异小的特点,结合曲线重构、地震正演等技术,分别对适用于薄储层的地震反演及属性分析方法进行研究。结果表明:声波与自然伽马曲线重构、稀疏脉冲波阻抗与地质统计学反演的联合是实现薄储层精细预测的有效手段,前者提高了波阻抗反演的岩性分辨能力,后者降低了储层预测的不确定性;三角洲外前缘薄砂体的厚度与地震属性间关系较分散,依据地震属性对不同规模砂体的分辨能力指导属性优选及阈值选取,可以定性刻画砂层组内薄砂体的空间展布;将地震反演及属性分析的成果进行交互验证,指导油田井位部署方案的调整,区块内钻探成功率由65%提高至82%。     

车排子东缘沙湾组薄互层油藏分布特征

车排子地区沙湾组含油气地层主要以沙一段夹杂于灰质砂岩中的疏松砂岩条带为主,结合沉积相分析认为,受到多期物源以及沉积变化的影响,该油藏具有厚度薄、横向变化快的特点。受地震分辨率限制,采用反演、属性分析等方法无法对该薄互层油藏中有效储层厚度变化进行准确刻画。针对这种薄夹层储层,结合测井、岩心资料建立地质模型进行地震正演,分析发现在围岩厚度一定的情况下地震响应特征与有效储层厚度之间存在单调变化关系,根据这个特征,建立不同围岩厚度条件下的储层厚度-属性模板,综合利用地震属性、地震反演结果实现对研究区有效储层厚度变化的预测。结合区域研究成果与储层预测,车排子东缘沙一段主要可划为两套不同类型沉积,有效储层的分布特征主要受两种沉积的分布影响。     

应用地震多属性反演与随机模拟技术预测砂体展布——以川西丰谷构造须四段为例

针对丰谷构造须四段储层具有埋深大、物性差、砂泥岩速度差异小等特点,综合采用基于神经网络的地震多属性反演与基于地质统计学的随机模拟进行砂体展布预测.该方法在目标曲线预分析和井震标定的基础上,首先根据地震属性与目标曲线的相关性,对地震属性进行排序与优选;然后通过概率神经网络训练,寻找目标曲线与多种地震属性的非线性关系,得到目标曲线的反演数据体;最后以反演体为约束条件,通过随机模拟的方法建立砂岩百分含量模型,完成砂体的井间预测.应用结果表明.该方法可以有效地减少砂体预测的多解性、提高砂体预测的精度,较为客观地展现各期砂体的空间分布以及相互叠置关系,具有一定应用价值.     

基于核空间的模糊聚类方法在储层预测中的应用

基于核空间的模糊C均值聚类方法是一种模式识别的新方法。在地震属性聚类处理时常常会遇到非超球体数据以及非线性类间边界等问题,而传统的模糊C均值聚类方法无法行之有效地解决。将核空间方法引入传统的模糊C均值聚类方法中,并应用于储层预测。针对地震属性聚类问题中不同属性对于储层的敏感性不同,将特征权重和模糊指数等参数加以优化,提高新的模糊聚类方法的储层预测效果。对实际资料的计算与分析结果表明,新的基于核空间的模糊C均值聚类方法可以更准确地刻画碳酸盐岩含气储层边界。     

地震相裂缝分级技术在储层预测中的应用

摘要：如何预测碳酸盐岩裂缝储层一直是裂缝型油气藏勘探开发关注的重点。针对裂缝储层,目前常用地震反射倾角、相干和最大曲率属性进行裂缝识别。地震反射倾角、相干属性通常用于检测大的断裂,最大曲率属性用于描述微断裂体系。单一地震属性分析具有多解性,裂缝地震相分析技术将三者融合,通过聚类分析计算, 提取出与断裂、裂缝相关的特征,对断裂–裂缝进行识别,并在地质尺度上进行分级,预测裂缝分布规律和发育程度。钻井、成像及动态资料验证分析表明,该方法能识别出中东某油田目的层段 80% 的裂缝带,有效地解决了该油田裂缝型储层预测难题。     

非线性方法在储层参数平面分布预测中的应用

根据神经网络、非参数回归等非线性方法的基本原理 ,对储层参数平面分布进行了预测。结果表明 ,神经网络方法能够根据井点储层参数观测数据与井旁道地震属性之间的内在联系 ,通过自学习功能 ,建立起储层参数与地震属性间较为复杂的关系 ,适应性很强。但该方法对井点储层参数及地震属性的质量要求较高 ;而非参数回归方法不必事先知道储层参数和地震属性之间的关系 ,可以避免由于模型假设与实际情况的偏差而产生的错误预测。该模型包罗广 ,适用面宽 ,能够有效地反映地震属性与储层参数间较为复杂的关系 ,在油气预测以及油藏描述中将会有广阔的应用前景。