缝洞型碳酸盐岩储层地震综合预测——以塔里木盆地中古21井区为例

针对塔里木盆地碳酸盐岩储层各向异性特征显著,纵横向非均质性极强的特点,综合应用振幅、相干、频谱分解、地震吸收衰减、多井约束波阻抗反演等多种预测技术对储层进行预测,总结一套适合缝洞型碳酸盐岩储层预测的技术系列,并利用多元逐步判别分析和核主成分分析相结合的办法对多种地震信息进行优化求解,其优化结果综合考虑多种地震属性的有效信息,并剔除对判别结果不显著的属性,同时保留的各变量互不相关,保证计算结果的稳定性,而且能很好地处理地震属性之间的非线性问题。在中古21井区的实际应用表明：其优化结果能精细刻画缝洞型碳酸盐岩储层在三维空间中的有利分布范围,取得了良好的地质效果,为地震多属性优化与缝洞型碳酸盐岩储层预测研究提供一种科学有效的方法。     

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。     

基于主成分分析和核主成分分析的地震属性优化的研究

在地震属性分析技术中地震属性优化是重要的一步,主成分分析法是一种常用基于有效的线性变换的地震属性优化的方法,但对具有非线性关系地震属性数据降维效果不佳,为此提出了一种基于非线性变换的核主成分分析法。该方法通过核函数将低维输入空间映射到高维特征空间,实现了对地震属性数据的非线性到线性关系的转换,并通过主成分分析对属性优化。实验结果表明,同主成分分析法相比该方法对非线性关系的地震属性优化具有更好的效果。     

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，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；而非参数顺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局性与储层参数之间较为复杂的关系，在油气预测以及油藏描述中将会有广阔的应用前景。     

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。     

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。     

川西南永探1井区火山岩储层预测方法及应用

四川盆地西南地区火山岩气藏地质条件十分复杂、岩相变化大、物性变化快、储层非均质性强,地震储层预测面临诸多技术挑战。以永探1井区为研究对象,通过井震标定和正演模拟,确定不同岩相的地震响应特征,通过多属性融合,预测岩相平面分布。基于地震岩石物理分析,明确储层敏感参数,应用叠后地震反演技术,进行敏感参数反演,在此基础上根据岩石物理分析结果将弹性参数转换为储层物性参数,开展储层预测。结果表明,该方法能准确地预测出研究区块目的层火山岩优质储层分布,与实际钻井结果吻合程度高,可为该地区下一步火山岩储层精细描述及生产部署提供指导。     

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.     

古潜山裂缝性油藏储层参数横向预测

对古潜山裂缝性复杂岩性油藏,任何单一的方法均不能对裂缝作出总体特征描述。将测井资料与地震资料相结合,充分发挥测井资料纵向分辨率高、地震资料横向分辨率高的优点,提出了一套古潜山裂缝识别和储层参数预测的方法。在单井测井资料精细分析和解释的基础上,通过测井与井旁地震资料精细标定、地震属性提取、归一化处理和优选,建立了地震属性与储层参数之间的关系,实现在井约束条件下的地震属性参数向储层参数的空间分布预测。该研究成果已在胜利油田数十口井中进行了推广应用,其有效孔隙度、次生孔隙度、泥质含量预测结果与测井解释结果吻合较好,两者误差相当小,取得了良好的应用效果。     

逐步回归分析方法在储层参数预测中的应用

目前,储层参数(孔隙度和渗透率等)分布规律和储层非均质性研究是油气藏描述的核心,储层参数是油层评价的重要依据,储层参数预测在油气勘探开发中具有重要意义。文中通过采用某一个点的测井曲线或地震数据推测出该点的孔隙度或渗透率,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,多元逐步回归分析方法的理论正好适用于这种实际问题。它是利用通过特殊仪器测量的测井曲线数据参数与岩芯属性参数(例如孔隙度),建立测井曲线数据参数与多个岩芯属性参数之间的线性关系,这种方法比较简单实用。因此文中采用逐步回归分析方法作为预测方法,重点介绍了回归分析中的逐步回归的基本思想以及具体计算步骤。最后,提出油气勘探中预测孔隙度的问题,并用逐步回归分析优化回归方程并用此方程预测岩芯属性参数。研究表明,该方法预测精度高,方法稳定有效,逐步回归较好的解决了部分测井勘探的实际问题,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,该方法可以把非线性问题转化为线性问题,大大减少了技术上的难题。     

古潜山裂缝性油藏储层参数横向预测

对古潜山裂缝性复杂岩性油藏，任何单一的方法均不能对裂缝作出总体特征描述。将测井资料与地震资料相结合，充分发挥测井资料纵向分辨率高、地震资料横向分辨率高的优点，提出了一套古潜山裂缝识别和储层参数预测的方法。在单井测井资料精细分析和解释的基础上，通过测井与井旁地震资料精细标定、地震属性提取、归一化处理和优选，建立了地震属性与储层参数之间的关系，实现在井约束条件下的地震属性参数向储层参数的空间分布预测。该研究成果已在胜利油田数十口井中进行了推广应用，其有效孔隙度、次生孔隙度、泥质含量预测结果与测井解释结果吻合较好，两者误差相当小，取得了良好的应用效果。     

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。     

基于主成分分析-相关向量机的高速公路路基沉降量预测

为解决高速公路路基沉降量难以获取的难题,提出一种基于主成分分析(principal compohent analysis,PCA)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)路基沉降量预测方法。通过主成分分析法将多个易获取的土体常规物理参数降维成少数且独立的变量,借助相关向量机模型反映路基沉降量与4个主成分变量之间的非线性映射关系,建立基于PCA-RVM的高速公路路基沉降量预测模型。将该模型应用于工程实例,在同样学习样本情况下与4种神经网络预测模型对比分析,结果表明:PCA-RVM预测模型通过分析各因素的相关性与贡献率,将多个影响因素合理化为少数主成分变量,在信息筛选方面明显优于其余4种模型;各模型预测结果显示,在路基沉降量预测结果的相对误差及均方差方面,PCA-RVM预测模型均占据较大优势。PCA-RVM模型具有精度高、离散性小、可靠度高等优点,为高速公路路基沉降量预测提供了一种新方法。     

鄂尔多斯盆地富县地区马五段古岩溶储层地震预测

鄂尔多斯盆地富县地区马五段古岩溶储层具有低孔、低渗和非均质性强的特点,针对该区储层复杂的特点,利用实钻资料,通过精细的井震标定,总结碳酸盐岩储层的地震反射特征,提取对储层敏感的均方根振幅和瞬时频率属性,综合应用多参数地震属性回归方法对马五段古岩溶储层分布特征进行预测,以提高预测结果的可靠性.     

基于流度属性的礁滩储层预测

流体的流度与储层的渗透率及流体的黏滞系数有关,基于流度属性可对储层进行预测。流度属性与反射波的振幅随频率的变化率成正比关系,因此可以基于地震资料提取流度属性,并进一步分析储层的渗透率和流体的黏滞性。根据对流度属性的理论研究,提出了利用地震资料提取流度属性的流程,讨论了影响流度属性的关键因素———地层厚度及优势频率,并给出了准确反演地层厚度及获得优势频率的方法。正演模拟和在元坝地区的实例应用证实了该方法对储层预测是有效的。     

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.     

元坝地区雷口坡组储层综合研究

碳酸盐岩储层普遍埋深较大,非均质性强、缝洞分布规律复杂,地震资料成像差,信噪比和分辨率低,储层预测难度大。古地形恢复等是目前常见的岩溶储层预测方法,但是,对岩溶型储层发育区的岩性、物性的有效表征还有差距,对岩溶储层敏感的属性信息的应用还有进一步优选的余地。研究以元坝地区为例,结合亮点技术、吸收衰减属性的特点,探讨了岩溶—裂缝型储层地震多属性综合预测方法。实例表明:基于亮点技术、吸收衰减属性的综合预测方法可较好刻画雷口坡组岩溶—裂缝型储层的展布特征,亮点技术和吸收衰减属性是对岩溶储层敏感的地震属性,研究提出综合利用这两种技术对雷口坡组顶部进行烃类检测,对于分析研究岩溶—裂缝型储层发育部位具有实际意义。     

滨里海盆地F区块盐下深层碳酸盐岩相控储层预测

滨里海盆地F区块石炭系杜内阶C1t储层埋藏深,受盐岩遮挡影响地震资料质量差,地震资料分辨能力和成像品质低,储层预测精度低,地震属性分析存在多解性,常规储层及含油气预测难度大,制约着勘探的进展。应用相控储层预测技术,通过地震相、测井相、岩相等综合分析,确定了研究区发育3种沉积相(开阔台地相、台地边缘相和台盆相),与地震属性分析建立联系并对其约束,挑选出与研究目标关系最密切、反映最敏感的振幅属性进行储层预测,预测出2个储层发育区。钻探实践表明,相控基础上的储层预测结果与实钻吻合率100%,实现了对复杂地质体的准确预测和描述。     

基于随机森林的浊积岩储层预测方法

由于用单一地震属性描述浊积岩储层厚度有很大不确定性,基于多种地震属性,将随机森林算法引入对浊积岩储层厚度的预测中。通过试验,优选出弧长、能量半时、均方根振幅、最大振幅、平均能量和道积分等六种地震属性,构建井旁道地震属性与浊积岩厚度之间的关系模型,对浊积岩储层厚度进行预测。研究结果表明,随机森林方法对异常值和噪声具有很好的容忍度,训练速度快,泛化误差小,不易出现过拟合现象,预测精度高于神经网络方法,有较好的推广价值。     

碳酸盐岩风化壳储层的地球物理预测方法

针对碳酸盐岩风化壳储层埋藏深、横向变化大、非均质性强、成藏条件复杂的特点,应用地震属性综合分析技术、三维地震相干体分析技术、频谱分解技术、三维可视化技术等多种技术,综合分析了塔里木盆地碳酸盐岩风化壳储层的各种地震属性特征,研究了一套预测碳酸盐岩风化壳储层分布规律的方法。该套综合分析方法避免了单项技术分析的多解性,可以提高同类油气藏储层预测的精度,从而降低钻探风险。这种方法是可行的,可以在一定程度上预测碳酸盐岩风化壳储层发育有利区域。