储层预测论文

储层预测论文（精选9篇）

储层预测论文 篇1

火山岩油气储层是一个复杂而特殊的储集层类型, 这方面的研究仍是一个新的领域[1～6], 深入开展火山岩储层的研究, 对油气勘探开发以及对油气储层地质学的发展均具有重要的意义。

三塘湖盆地广泛分布着各种类型的火山岩, 在这些火山岩中已发现了一些油气储层, 这是非常有开发前景的地区。本次研究以马朗凹陷条湖组火山岩储层为主。由于马朗凹陷条湖组地质构造复杂, 并且火山岩岩性岩相变化大。因此本次研究希望通过岩性-电性敏感性分析, 进行敏感曲线重构拟声波反演, 在反演体内进行储层雕刻来解决这一问题。

1 岩-电敏感性分析

通过对研究区条湖组多口井进行岩性-电性交会分析, 认为常规声波阻抗不能有效识别火山岩储层。而电阻率曲线可以较好的区分火山岩储层, 火山岩储层表现为低速度 (DT大于220μs/m) 、中高电阻率 (RD在20～120Ω.m) 的特征。本次研究以反映火山岩储层较为敏感的深侧向曲线 (RD) , 重构拟声波曲线, 通过拟声波阻抗反演结合声波阻抗反演, 预测火山岩有效储层的分布。

2 曲线重构反演

本次研究使用的储层反演方法是测井约束稀疏脉冲反演。稀疏脉冲反演方法根据初始模型、地震数据、测井数据、子波等参数, 采用CSSI反演方法, 对三维工区进行全局寻优快速算法, 即可得到最佳的绝对波阻抗模型。它的反演结果较忠实于地震资料, 能反映储层的横向变化。反演过程包括4个关键环节:一是测井资料处理, 首先对AC、RD、DEN等曲线进行环境校正, 使校正后的曲线更加真实反映地下地层的实际情况;二是曲线重构, 本次研究采用均值为零的曲线重构方法, 要求重构后的拟声波曲线既能反映岩性变化, 又要保证原有的时深关系;三是合成记录标定, 通过提取过井地震剖面的子波, 反演井旁的波阻抗, 在进行一系列时移和相位校正后, 确定反演子波;四是初始模型建立, 为尽可能的使初始模型符合研究区地质特征, 本次反演采用层位削蚀关系建立地质模型。

3 储层反演结果雕刻

利用上述子波与模型进行稀疏脉冲反演, 并反复分析反演结果, 不断调整稀疏约束参数, 最终得到声波、电阻率拟声波反演体。

结合井震标定和声波、电阻率拟声波反演结果分析, 上电阻率反演阻抗值在10000-11000之间并且声波反演阻抗值在9000-11000之间为有利储层区域。利用这个门槛值, 对俩个反演体进行交会处理, 去除非储层的阻抗值, 只保留有力储层阻抗值, 最后雕刻出有利储层特征体 (图1) 。

从雕刻出的特征体上看 (图1) , 预测的有利储层横向尖灭清晰, 纵向看, 有利储层主要发育在条湖组上段, 并且储层特征与钻井揭示储层段对应关系较好, 预测结果显示条湖组火山岩储层连续性差, 单层厚度较小。可见用多个参数反演体交会有效的屏蔽了非储层部分, 突出了储层的空间展布特征。

4 储层平面特征预测

图2为预测的条湖组火山岩有利储层厚度平面图, 从图上看主体区块储层较为发育, 整体连续性较差。储层预测最厚区域厚度为60～80m, 主要位于马209井及其西南区域, 还有马14、湖209、湖210井的条带上, 这一条带上储层厚度大, 主要是因为在该区域条湖组地层厚度大, 预测储层纵向分布较多, 向东地层厚度变小, 预测储层纵向范围小。通过与钻井结果对比, 预测储层厚度与实际钻井揭示储层厚度基本符合, 为我们进一步勘探提供有力依据。

5 结论和认识

(1) 在测井响应上, 火山岩储层整体上具有低自然伽玛、低声波时差、中高电阻率特征, 从玄武岩与安山岩到火山角砾岩, 到凝灰岩, 声波时差逐步增大, 电阻率逐步变小。

(2) 、对工区反映火山岩储层较为敏感的深侧向曲线 (RD) , 构建具有声波量纲的拟声波曲线, 电阻率拟声波与原声波反演结果对比分辨率有了一定程度的提高。对声波、电阻率拟声波反演结果进行交会处理, 去除非储层阻抗部分, 有效突出了有利储层的空间展布特征, 为储层研究提供了科学依据, 具有一定的实用性。

参考文献

[1]李昌年.火山岩微量元素岩石学.中国地质大学出版社, 1992

[2]刘若新, 主编.中国新生代火山岩年代与地球化学.地质出版社, 1992

[3]陆志刚, 等.中国东南大陆火山地质及矿产.地质出版社, 1997

[4]梁晓东, 等.辽河盆地荣兴屯地区中生界火山岩储集性能研究.地球科学, Vol.25.NO.1, .2000

[5]王德滋, 等.火成岩岩石学.地质出版社, 1982

[6]邱家骧, 等.火山岩.地质出版社, 1991

储层预测论文 篇2

储层裂缝发育带的地震综合预测

裂缝发育带的准确预测对致密储层的勘探开发具有重要意义.裂缝发育带的多尺度性和岩性变化造成的.多解性,增加了储层裂缝发育带的预测难度.文章综合地质、测井、地震等资料进行沉积相分析,预测了储层的空间展布;然后在储层分布区,利用反射强度、边缘检测、相干技术等叠后裂缝检测方法对宏观尺度裂缝发育带进行预测;基于GSM地区的宽方位三维P波地震数据,采用了适用于裂缝检测的分方位处理方法,获得了6个方位的高品质数据,然后利用P波频率属性的方位差异等叠前裂缝检测方法对相对小尺度定向裂缝发育带进行预测.叠前、叠后裂缝检测方法相结合,可以对储层的宏观和微观裂缝发育带作出较好预测,从而降低岩性变化造成的多解性.

作 者：巫芙蓉 李亚林 王玉雪 邓雁 熊艳 Wu Furong Li Yalin Wang Yuxue Deng Yan Xiong Yan 作者单位：四川石油管理局地球物理勘探公司刊 名：天然气工业 ISTIC PKU英文刊名：NATURAL GAS INDUSTRY年，卷(期)：26(11)分类号：P61关键词：储集层 裂缝(岩石) 各向异性 地震勘探 综合解释 预测

下扬子黄桥地区储层裂缝预测 篇3

黄桥地区在下扬子区中处于苏北凹陷与苏南隆起区的交接部份, 海相中、古生界保存较好, 上覆陆相中、新生界, 厚度大.为油气前景有利区之一。黄桥区块构造演化过程大致为平稳隆降-挤压推覆-拉张裂隙三大发育阶段, 中、古生界海相地层发生了较大规模的冲断推覆构造运动, 推覆构造在平面上具有明显的分带性, 以志留系下统的高家边组泥岩为滑脱面。

印支运动前, 黄桥地区“海相上组合”烃源岩尚未进入生烃门限;燕山晚期-喜山期拉张裂陷, 中新生界叠置使烃源岩进入二次生烃, 因此该区存在良好的勘探潜力。黄桥地区储集层主要包括碳酸盐岩储集层和碎屑岩储集层两种储集体系。二叠系龙潭组属于碎屑岩储层, 物性特征多为低孔—低渗, 其烃源岩发育一套海陆交互的含煤碎屑沉积, 烃源层分布较广, 厚达0~249.6m。龙潭组砂岩、泥岩自生自储组合是黄桥地区上古生界至三叠系的三套生储盖组合中相对配置最好的组合。栖霞组也是该地区良好的储层和烃源岩。

2 方法:裂缝预测

针对黄桥工区的资料情况和地质条件, 对该区三维地震资料主要开展了以下三种方法的分析检测。

2.1地震属性分析

地震属性的差异主要是由地下储层的微小断裂、裂缝等情况引起的储层物性的变化而引起的, 进而影响地震属性的分布。此次分析沿二叠系栖霞组顶底面的解释层位提取了RMS等多种地震属性, 通过实验分析得出以下结论: (1) 基值孔隙度较大的储层主要的反映为低频、强振幅及较连续的地震相位, 小断裂、裂缝型储层则表现为中频、低振幅、反射杂乱的地震相位。 (2) 通过地震属性提取低振幅低能量区域, 可以看到黄桥地区裂缝较为发育的条带主要处于N13 到HT2 井条带, N13 井到N9井条带及断裂较密集的的S174井区域等为显示裂缝储层较为发育 (见图1-1) 。

2.2衰减属性检测

低频成分与中高频成分的比值属性可以反映出含油气储层物性从孔隙到裂隙的发育特征变化规律。

从检测结果看, HT3 井龙潭组顶部砂1 小层衰减能量比较强, 为25hz。表示该层为油层, 符合该井段的解释试油报告情况 (见图1-2) 。

2.3不连续性检测

检测地震道之间的不相似性为不连续性检测, 包括相干分析、倾角识别、非均质检测等检测。地层存在断层、裂隙以及岩相变化等为引起不连续性的主因。以此原理将不连续性检测可以用于对地震资料开展储层物性变化研究, 如微小断裂或裂缝引起的变化。

微小断裂变化及裂缝变化在不连续性剖面上的表现特征为相关性差、倾角变化大、非均质性强。从平面上可以分析出储层中表现不连续性强, 裂缝较为发育的条带为:N13到HT2井条带, N13到N9井条带、S174井区附近区域 (见图1-3) 。

3 结语

分析黄桥地区各井, 产油较高的井都是龙潭组、栖霞组物性较好的井, X3井和华泰3井。从剖面分析, 这两口井上覆青龙组地层较薄。推测印支—燕山运动, 下扬子黄桥---淮阜地区整体抬升, 青龙组厚度越小的地方, 地层接受剥蚀, 风化、淋滤的作用可能更明显, 增大了下伏地层产生缝洞的可能性。故结合该地区的青龙组厚度及裂缝预测来优选物性好的储层, 优选出黄桥地区储层裂缝较发育的条带一、二。 (如图1-4)

参考文献

[1]朱国华.1992.碎屑岩储集层孔隙的形成、演化和预测.沉积学报, 13 (3) :114-123.

[2]朱立华.郭念发.2002.江苏黄桥CO2气田储集层裂隙特征.石油勘探与开发.29 (2) :67-70.

[3]王国忠等.1993.石炭系、二叠系、三叠系沉积—成岩作用及储集性 (内部资料) .

[4]霍明远.2002.江苏黄桥无机油气的地球化学演化模式与富集规律.高校地质学报, 8 (4) :482-488.

[5]于兴河.2002.碎屑岩系油气储层沉积学.北京:石油工业出版社.

[6]赵霞飞, 张百灵, 等.2002.陆相低渗透储层形成机制与区域评价.北京:地质出版社

[7]郑浚茂, 于兴河, 谢承强等.1995.不同沉积环境储集层的层内非均质性——以黄骅坳陷为例.现代地质, 9 (4) :501—508.

[8]刘林玉, 陈刚, 柳益群, 邸世祥, 薛祥煦.1998.碎屑岩储集层溶蚀型次生孔隙发育的影响因素分析.沉积学报, 16 (2) :97-101.

[9]刘宝君等.1993.中国南方古大陆沉积地壳演化与成矿.科学出版社.

[10]林春明, 宋宁, 牟荣, 赵彦彦, 汪亚军, 杨德洲.2003.江苏盐阜坳陷晚白垩世浦口组沉积相与沉积演化.沉积学报, 19 (4) :553-559.

多层薄砂储层剩余油预测方法研究 篇4

多层薄砂储层剩余油预测方法研究

通过深入研究不同地质、开发条件下剩余油成因机理、随开发变化测井响应特征和测井信息分析评价方法,具有较高的推广应用前景.

作 者：杨为华  作者单位：南京大学地球科学系,大庆油田有限责任公司第五采油厂 刊 名：中国新技术新产品 英文刊名：CHINA NEW TECHNOLOGIES AND PRODUCTS 年，卷(期)： “”(4) 分类号：P61 关键词：剩余油描述模型   关键技术  

薄砂岩储层的地震反演预测研究 篇5

一、基本原理与方法

对于薄砂岩类储层, 将储层特征反演与拟声波反演进行有效结合, 可以有效的提高储层的预测精度。图1为反演流程图, 其主要思想是通过储层特征反演得到反演数据体, 由于反演数据体能够很好地刻画储层的分布范围, 因此可以在反演数据体上直接解释储层的顶底界面, 以解释成果为约束, 进行基于模型的拟声波建模与反演, 提高了拟声波反演的精度, 其反演结果较好的反应了储层物性横向特征变化规律。

储层特征反演主要采用统计分析方法, 建立能够表征储层特征如速度、密度、孔隙度、岩性百分含量的测井曲线与地震属性之间的非线性关系[4], 然后反演得到全工区的岩石物性特征, 进而得到反演数据体, 在反演数据体上直接对储层进行解释, 得到储层的空间展布范围, 在此基础上进行拟声波反演。统计分析方法是将测井曲线与井旁地震属性按分层进行拟合, 根据拟合的相关性, 选择一个最佳的拟合公式。进行储层特征反演时, 仍然考虑了构造框架、沉积模式的约束等。

拟声波反演能够有效的分辨薄砂岩储集层, 这是由于其使用对储集层较为敏感的测井曲线构建新的具有声波量纲的曲线, 该曲线融合了对储层较为敏感的测井曲线的高频信息与声波曲线的低频信息[5]。

二、应用实例

研究区域位于新疆塔里木盆地中央隆起带北坡, 2011年WELL1井对柯坪塔格组下段加砂压裂获得油流, 实现了塔中北坡志留系柯坪塔格组下段油气勘探的突破, 初步展示了顺托果勒低隆志留系良好的勘探前景。但随后针对该储层的多口钻井无良好油气显示, 分析其原因是储层埋藏深度大 (5000m-6000m) , 砂体厚度较小 (单层砂体2m-3m) , 横向物性变化快, 直接利用声波曲线地震反演不能准确预测储集层。因此使用图1中的反演流程, 将储层特征反演与拟声波阻抗反演相结合, 来提高优质砂体储集层的预测精度。

1.储层特征反演

(1) 曲线标准化处理

通过井曲线的分析研究, 决定采用GR曲线作为源曲线, 由于不同年代不同单位及不同仪器采集的测井数据, 同一曲线其基线值存在着漂移, 因此首先对GR曲线做了标准化处理, 主要是以测试结果较好的WELL7井GR曲线作为标准, 对其它井进行标准化处理。

(2) 精细井震标定

主要针对研究区7口的直导眼井进行精细标定, 利用已做过环境校正和标准化处理的声波曲线和密度曲线进行合成地震记录标定。通过对声波和密度曲线环境校正和标准化处理后合成地震记录与实际地震资料吻合度较高。

(3) 储层特征反演

以标准化后的GR曲线作为源曲线, 以声波、密度曲线标定的结果为基准时深关系, 在已解释成果的约束下, 基于统计分析方法进行储层特征反演。从反演结果的连井剖面 (图2) 来看, 反演剖面与已钻井钻遇储集层厚度趋势上吻合较好, 基本上反映了储集层空间展布形态。因此可以认定在研究区利用GR曲线作为储层特征反演可行, 能够比较准确刻画储集体边界。

在反演结果剖面上, 用自动和交互结合的方式, 直接解释各类岩性地质体, 其中T64为泥岩顶, T65为储集体的顶, 粉红色层位为解释的储集体顶底界面。

2.拟声波反演

(1) 拟声波合成及预处理

利用反映地层岩性变化比较敏感的GR曲线, 构建具有声波量纲的新曲线, 结合声波的低频模型, 合成拟声波曲线, 使它既能反映地层速度和波阻抗的变化, 又能反映岩性的细微差异。拟声波曲线合成方法主要通过地质统计学方法得到, 其通过源曲线和目标曲线之间统计分析, 实现拟声波的合成。

(2) 拟声波交汇分析与标定

通过拟声波曲线计算拟声波阻抗, 并与GR曲线进行交会分析, 图3a是声波阻抗与GR的交汇图, 图3b是拟声波阻抗与GR的交汇图, 对比分析, 可以看到图3a中波阻抗不能够很好的将泥岩和砂岩分开。图3b中砂泥岩与拟声波阻抗对应关系都比较明确, 能够很好的区分砂岩与泥岩, 因而拟声波阻抗中砂泥岩对应的波阻抗值是能够区分开的, 整体上, 砂岩对应拟声波阻抗值大于11500g/cm3·m/s。这也给利用拟声波阻抗反演方法及相关参数的选取奠定了基础。

拟声波标定主要是在声波精细标定的基础上, 在不改变原有的时深关系的前提下, 以拟声波替代声波曲线进行拟声波合成记录的制作, 通过对子波频率、相位等的不断调整, 保证在原有的时深关系不变的条件下, 拟声波合成地震记录与地震资料在目的层段的相关系数最大, 达到合成记录与地震数据的最佳吻合。

(3) 拟声波反演及结果分析

在上述研究的基础上, 在属性体解释成果约束下基于分形插值算法进行拟声波反演, 从拟声波反演与属性特征反演的连井剖面对比图 (图4) 可以看到, 在属性特征反演数据体解释结果约束下, 拟声波反演得到的储层砂体的波阻抗剖面与已钻井对应关系良好, 较好的反映了储集层横向物性变化规律, 与拟声波反演相比, 属性特征反演对储集层物性的横向变化不敏感。因此只有通过储层特征反演与拟声波反演相结合才能有效全面的预测薄砂岩储集层。

结论

(1) 针对薄砂岩储层预测存在的问题和难题, 设计了以属性参数反演与拟声波反演相结合的反演预测流程, 提高优质砂体储层预测精度, 深化了储层认识, 为该区落实有利勘探目标提供了有效技术支持。

(2) 储层特征反演体能够较好的描述储层空间展布, 在属性体上解释结果约束下, 拟声波阻抗能够比较好的反映储层的好坏, 在一定程度上解决了薄砂岩储集层展布与物性变化规律的预测。

参考文献

[1]王延光.储层地震反演方法以及应用中的关键问题与对策[J].石油物探, 2002, 41 (3) :299-303.

[2]宁松华.利用高分辨率地震反演研究薄砂岩储层[J].石油天然气学报, 2006, 28 (2) :60-62.

薄互层储层预测技术研究与应用 篇6

关键词：地震波,波形,储层预测

1 储层厚度与地震波关系

地震波震幅谱分析技术是以弹性波理论为基础的。主要研究地震波的动力学特征规律以及所反映的地层岩性关系。

不同的岩性其分界面上地震波组特征是有差别的, 岩石弹性参数是地震反射特征分析的基础, 不同厚度地层地震反射波形态也截然不同。

在进行储层识别时, 对储层厚度进行定义, 储层厚度∆H>波长/2时为厚储层, 储层厚度∆H<波长/8时为薄储层, 不同厚度储层在地震剖面上显示不同特点:

(1) 在厚层区, 地震属性反映的是储层速度与密度的变化。

(2) 在畸变区, 视厚度少于真厚度, 储层顶底的反射波发生相长干涉, 形成复波、产生畸变, 储层厚度减少反射振幅增大, 反射波频率与储层厚度存在近似线性关系。当储层厚度变化时其反射波干涉结果大于储层速度与密度的变化影响结果;只有储层厚度不变时地震波场才能反映出储层速度与密度的变化。

(3) 在过度区, 视厚度大于真厚度, 储层顶底的反射波发生相消干涉, 复合反射波振幅随储层厚度减薄呈非线性减少, 频率呈非线性增加, 反射波振幅、频率联合计算储层厚度效果较好。同理, 当储层厚度变化时波场相消干涉结果也大于储层速度与密度的变化影响结果;只有在储层厚度不变时地震波场才能反映出储层速度与密度的变化。

(4) 在薄层区, 视厚度基本不变, 反射波频率与储层厚度存在近似线性关系。反射波场和储层物性关系与在畸变区、过度区相似。

2 薄互层储层地震波反射特征研究

当储层为薄互层时, 地震反射波场与单砂层存在较大差异, 主要有如下几个方面:

(1) 地层总厚度和地震反射波场关系与单砂层时特征基本相同。

(2) 砂层累计厚度的畸变区、过度区和薄层区较单砂层变小 (与地层中砂岩比例有关) , 因此, 砂层在波长/16以内用反射波振幅标定砂岩累计厚度较好, 在波长/16-波长/4之间时反射频率与砂岩累计厚度存在近似线性关系。

(3) 对于砂泥岩薄互层而言, 高频、弱振幅反映砂岩不发育;中频、高振幅反映砂岩中等发育;低频、中振幅反映砂岩发育。

根据地震资料处理方法, 归纳出薄互层不等间隔等厚砂岩地质模型及地震响应特征如下:

(1) 当间隔厚度大于λ/4时, 层间基本不发生干涉, 各砂有自己独立的反射, 可以应用地震属性研究储层物性。

(2) 当间隔厚度减少到在λ/4时, 层间发生最大的相长干涉, 反射振幅极大, 各砂层独立信息被模糊, 产生调谐现象。

(3) 间隔厚度继续减少到在λ/8时, 层间发生相消干涉, 各砂层反射振幅微弱, 砂岩响应与旁瓣振动相叠置, 初步形成薄互层组, 顶底界面有较强的反射。

(4) 间隔厚度进一步减少到在λ/16时, 砂层组内几乎无反射, 若有同相轴也可能是旁瓣振动引起, 单砂层完全组合成砂包反射, 可看成与砂层总厚度相当的单砂层反射。

不等间隔不等厚薄互层砂岩地质模型及地震响应特征如下:

(1) 当隔层厚度小于λ/16时, 各砂层将组合成砂包反射, 且只有砂包顶部界面能形成反射同相轴。

(2) 当隔层厚度增大到λ/16以上时, 砂包内16m的厚砂层有较强的地震反射, 砂包顶底部界面反射振幅变弱。

(3) 当隔层厚度继续增大到λ/8时, 砂包内16m、8m的厚砂层有较强的地震反射, 但砂包顶底部界面几乎无反射。

(4) 当隔层厚度继续增大到λ/4时, 砂包解体成以各砂层反射为主, 反射强弱与砂层的厚度相关, 此时, 地层处于调谐厚度区, 相对振幅最大。

(5) 当隔层厚度继续增大到λ/2时, 层间基本不发生干涉, 各砂有自己独立的反射, 可以应用地震属性研究储层物性。

3 薄互层储层预测技术应用

对薄互层砂岩储层利用地震波预测工作的基本思路是:从已有井地震资料出发, 分析砂岩的发育层段, 研究其反射特征, 并与钻、测井资料中的相应岩性加以对比, 通过储层地震振幅谱分析, 进行储层几何形态描述, 确定储层的深度、厚度、空间展布, 准确描述评价储层。

利用地震频率分析确定剖面上各井点处的频率特征, 研究沉积的旋回性;同时通过分析各井点处的频率特征, 总结沉积规律, 推测砂体发育情况, 预测储层的分布, 并进而了解沉积层序体的内部结构。所谓地震旋回体, 是形成层序体的地层层理厚度与它们的岩性、粒度、分选性有明显的相关性。具体地说, 沉积物颗粒由粗到细变化, 则对应的地层层理厚度逐渐有厚变薄;相反, 由细到粗, 则是由薄到厚。层理结构中的上述尺度的变化以及变化的方向, 与地震响应的频率成分有关, 通过频率分析, 可以发现地震旋回分别有正向旋回、反向旋回和混合型旋回, 它们分别对应着水进、水退和进退或退进型旋回。水进型反射波频率向上逐渐增加, 水退型则降低。因此根据波形和频率分析, 可以获得有关层序体沉积的旋回性, 水进水退沉积过程及有关储层、盖层分布及沉积间歇面等地质信息。根据以上分析, 总结出薄互层地震反射波场具有以下特征可以指导薄层水平井的钻井轨迹调整。通过研究后, 在欢127块莲花油层11口水平井应用, 进行水平井跟踪调整, 使油层钻遇率大到95%, 高于同类油藏水平井油层钻遇率10个百分点以上。

4 认识

(1) 地震波振幅谱特征是振幅类、频率类和时间类等属性综合, 对于复杂的薄互层可以从井出发, 制定其地震波变化量板, 预测储层的变化。

(2) 可以根据地震波振幅谱的振幅形态分析储层发育, 单砂层完全组合成砂包反射, 与砂层总厚度相当的单砂层反射。储层越厚, 反射振幅越强。

(3) 地震结合钻井、测井等资料, 有其独特的地质效果。从已钻井出发, 对储层分布进行研究, 指导水平井跟踪, 可提高水平井油层钻遇率。

参考文献

[1]殷八斤等.AVO技术的理论与实践, 石油工业出版社, 1995.[1]殷八斤等.AVO技术的理论与实践, 石油工业出版社, 1995.

[2]朱广生著.地震资料储层预侧方法, 165-224, 石油工业出版社。1995.2.[2]朱广生著.地震资料储层预侧方法, 165-224, 石油工业出版社。1995.2.

[3]刘雯林著.油气田开发地展技术, , 36-44, 石油工业出版社。1996.3.[3]刘雯林著.油气田开发地展技术, , 36-44, 石油工业出版社。1996.3.

[4]鲍样生.储层预测的地震属性优选技术研究, 石油物探.2006, 45 (1) :631-637.[4]鲍样生.储层预测的地震属性优选技术研究, 石油物探.2006, 45 (1) :631-637.

[5]陆基孟.地震勘探原理.石油大学出版社, 2004.[5]陆基孟.地震勘探原理.石油大学出版社, 2004.

基于地震属性的储层预测方法研究 篇7

喇嘛甸油田自1973年整体投产以来, 到目前已经经历了基础井网、层系调整、注采系统调整、二次加密调整和聚合物驱油等开发阶段。随着区块井网的不断加密和开发的深入, 地下地质情况越发复杂, 砂体的平面非均质性变得愈加强烈, 由于目前油气勘探开发的目标仍受地质构造、孔隙结构、孔隙流体等多种地质因素控制, 尽管利用钻井、测井等地质资料能够得到井孔及其附近很小范围内某一层段的岩性及含油气情况, 但是却无法描述井间储层情况。尤其是井网控制不住的窄小河道砂体的展布特征。因此, 本文提出利用包含丰富储层物性信息的地震资料, 发挥地震横向分辨率高的优势, 根据研究区的实际地质情况, 以地震属性为出发点进行属性优选, 建立多种属性与地质参数之间的关系, 准确地识别河道砂体的沉积特征及其分布范围, 提高河道砂体的预测精度。

2 储层地质特征与地震反射特征

2.1 研究区储层特征

喇嘛甸油田的储集层主要由细砂岩、粉砂岩和泥质粉砂岩构成, 在纵向上砂岩与泥岩呈层状交互分布。储集层颗粒相对较粗, 磨圆度较差, 泥质胶结, 胶结类型为接触式胶结。储层孔隙吼道半径中值为6μm~12μm, 有效孔隙度为25%~28%, 原始含油饱和度为65%~70%。喇嘛甸油田发育萨尔图、葡萄花和高台子三套含油层系, 同大庆长垣上其它油田一样, 均为陆相砂泥岩沉积, 总厚度达390m, 从上到下钻遇8个油层组, 37个砂岩组, 97个小层。通过岩芯分析和测井、录井资料分析表明:“喇嘛甸油田储集层大部分以河流三角洲沉积为主, 有效孔隙度25.0%~27.0%”。典型区块选在喇嘛甸油田北北块二区, 构造上位于喇嘛甸油田短轴背斜构造的北端, 包括西部油水过渡带, 面积约11.4km2, 总井数748口。

2.2 储层地震反射特征

通过井震结合层位标定, 确定了地质地震层位的对应关系, 在萨尔图油层表现为6个波峰, 第四个波峰表现为强振幅高连续反射, 代表SII油层组, SII油层组顶对比追踪该相位的强波峰极大值点。在对北北块二区井震结合地质层位精细标定的基础上, 确定了SⅡ7+8沉积单元整体的反射特征为SⅡ组顶面反射下面的第一个波峰, 储层砂岩地震主要的响应范围在以波峰为中心的10ms范围内。

2.3 地震属性提取

地震属性是根据地震记录测量或计算出的一些参数, 如振幅、速度、频率等等, 是从地震数据中提取出来的几何学、运动学、动力学或统计特征的具体测量, 它是储层参数横向预测的重要手段。在对SⅡ7+8进行井震结合精细追踪的基础上, 以砂岩厚度等值图为约束, 在地震剖面上利用该目的层进行控制, 在合理范围内反复尝试不同时窗, 经反复对比, 提取出能反映该层位砂岩分布趋势的地震属性。

2.4 地震属性分析优选

地震属性优选就是利用人的经验结合数学方法, 优选出对所要解决的目标问题最有效的且相互之间独立的地震属性及其组合, 从而提高储层参数预测的精度。

(1) 初步地震属性筛选:综合地质、测井等方面的资料对属性进行分析, 优选出具有较为明确的地质意义的属性。

(2) 进一步优选地震属性:原理是利用一元线性回归方法判断各种地震属性与储层参数之间的线性相关性, 根据相关系数的大小优选属性。对地震属性与目的层的砂岩厚度进行交汇, 分析单属性与砂岩厚度的相关性, 优选出相关性较高的地震属性集。

(3) 确定较好的属性子集:对于地震属性与砂岩厚度相关系数相近的同类地震属性进行互相关分析, 将相关值较大的地震属性进行择一选择, 以确保用于储层参数预测的地震属性具有一定程度的相对独立性。经验证振幅类和频率类属性与砂岩厚度相关性较好, 结合各种属性的平面分布特征, 优选出三种属性参与砂岩预测。

3 实例结果

基于地震属性的储层预测就是借助地震为横向约束, 利用测井资料解释的储层岩石物理参数与经过优化选的地震属性进行定量相关计算, 从而通过地震属性把井点的数据向外推到井间, 获得从井点推广开的储层物性横向分布图。

通过数据统计该研究区SⅡ7+8钻井钻遇最大砂岩厚度为7.2m, 远小于地震理论分辨率λ/4 (速度为2500m/s, 主频为45Hz, λ/4=2500/ (4×45) ≈13.9m) , 因此各种地震属性与储层厚度的相关关系并不是很好, 但在理论上具有单一的函数变化关系。利用线性、非线性和协克里金方法分别进行砂岩厚度预测, 根据预测结果可以得出, 砂岩平面变化总体趋势比较相似, 但在细节上有一定的差异, 协克里金方法预测结果更加符合典型区块的地质规律。

4 结论

(1) 在储层预测中, 必须根据预测对象选取不同地震属性及其组合, 就本文而言, 预测砂岩厚度应选用振幅类和频率类属性。

(2) 通过对采用线性、非线性、协克里金方法预测效果的分析, 协克里金方法预测更有助于开展预测砂岩厚度工作。

摘要：为了准确刻画砂体的展布特征, 满足密井网条件下老油田精细调整挖潜的要求, 本文充分利用大庆长垣喇嘛甸油田信息丰富的3D3C地震资料, 以喇嘛甸油田北北块二区为例, 在建立了处理、解释一体化、大密度合成记录精细标定的基础上, 层位上选取地震信息丰富、沉积特征清晰的SⅡ7+8单元为例, 提取SⅡ7+8单元与储层信息相关的各种地震属性, 通过属性分析、属性优选等方法筛选具有较好信息质量的地震属性切片, 形成适合研究区目的层地质情况的最佳地震属性组合, 采用线性回归方法、非线性回归方法和协克里金三种方法拟合井点处的属性信息与井参数之间的线性函数关系和非线性函数关系, 进行合理的储层参数预测, 应用预测结果对研究区储层进行了分析和刻画, 提高了储层预测的精度。

关键词：喇嘛甸油田,地震属性,属性优选,储层预测

参考文献

[1]李操.基于地震属性的储层预测方法研究及初步应用[D].大庆:大庆石油学院, 2006[1]李操.基于地震属性的储层预测方法研究及初步应用[D].大庆:大庆石油学院, 2006

[2]李在光, 杨占龙, 刘俊田, 等.多属性综合方法预测含油气性及其效果[A].天然气地球科学, 2006, 17 (5) :727-730[2]李在光, 杨占龙, 刘俊田, 等.多属性综合方法预测含油气性及其效果[A].天然气地球科学, 2006, 17 (5) :727-730

[3]沈荣, 张宏建, 夏连军, 等.基于地震属性分析的储层预测方法研究[J].小型油气藏, 2008, 13 (2) :22-25.[3]沈荣, 张宏建, 夏连军, 等.基于地震属性分析的储层预测方法研究[J].小型油气藏, 2008, 13 (2) :22-25.

[4]季敏, 王尚旭, 陈双全.地震属性优选在油田开发中的应用[J].石油地球物理勘探, 2006, 14 (2) :183-187.[4]季敏, 王尚旭, 陈双全.地震属性优选在油田开发中的应用[J].石油地球物理勘探, 2006, 14 (2) :183-187.

[5]鲍祥生, 尹成, 赵伟, 等.储层预测的地震属性优选技术研究[A].石油物探, 2006, 45 (1) :28-33[5]鲍祥生, 尹成, 赵伟, 等.储层预测的地震属性优选技术研究[A].石油物探, 2006, 45 (1) :28-33

储层预测论文 篇8

一、温度对储层物性和岩性的影响

1. 温度对储层孔隙度的影响

砂岩储层和碳酸盐岩储层的孔隙度会随着温度的变化而变化。一般来说, 二者的孔隙度会随着温度的升高而降低, 且温度对砂岩储层的影响远大于碳酸盐岩储层。孔隙度的改变会诱发储层一些潜在的敏感因素而发生变化, 从而改变储层整体上的敏感性[1]。

2. 温度对储层渗透率的影响

岩石骨架会随着温度的升高而不断膨胀, 表明岩石的渗透率会随着温度的升高而不断地降低, 并且温度在影响孔隙度时, 也会对渗透率产生影响, 孔隙度越低, 温度对渗透率的影响越大。

3. 温度对储层岩性的影响

常温条件下, 黏土矿物有水化膨胀和颗粒运移两种损害形式, 会对储层的内部性能产生一定的影响, 而非黏土物质的化学性则相对比较稳定, 不容易和外界的物质发生反应。但是当温度发生明显变化时, 尤其是在高温的条件下, 储层内部的各种物质之间开始发生变化, 逐渐转变成敏感性的矿物, 改变了储层的岩性, 并由此增加储层酸敏、水敏和速敏等方面的潜在敏感性, 让储层变得更加敏感易变, 即温度的改变对储层敏感性具有较大的影响[2]。

二、考虑温度因素的储层敏感性预测模型的建立

随着国内外研究者对温度影响储层敏感性这一观点的高度重视, 逐渐开发建立了多种储层敏感性预测的方法, 如多组判别分析法、模糊数学法、BP神经网络法和多元回归分析法等, 用来研究和控制温度对储层敏感性的影响, 其中BP神经网络法具有较好的适应性和包容性。

1. BP神经网络分析法的设计和计算

使用BP神经网络分析法需要构建一个与之相对应的网络结构, 在设计网络结构时, 需要注意输入层、隐层和输出层各自不同的概念和作用, 输入层主要是影响储层潜在敏感性的重要因素, 隐层是由若干个神经元组成的, 而输出层则是相对应的敏感性指数, 能够明显地发现储层敏感性的改变。

在运算的过程中, 隐层和输出层采用S型函数, 能够在整体的构建中加入动量因子, 使用权值修正批处理方法进行整体运算上的修改和完善, 从而提高网络的速度和预测的精度。BP神经网络分析法主要通过正向传播和反向传播过程进行运算, 需要进行反复的计算和操作, 得到一个相对稳定的数值。需要注意的是BP神经网络分析的过程其实就是一个映射的过程, 实际上是建立了一个输出与输入之间的数学关系模型, 这个模型能够根据不同的实际情况进行不同的运算, 在保证符合实际的情况下, 具有比较准确的运算成果[3]。

2. BP网络隐层结点数的优化

BP神经网络分析的速度和预测准确率会受到隐层结点的直接影响, 想要获得更好的预测效果, 需要建立适当的隐层结点数。通常结点数过多, 会增加BP神经网络分析过程中的复杂性, 降低整体的运行速度, 从而降低整体上的运算准确性;反之, 结点数过少, 会使整体网络容量变得不够强大, 使BP神经网络分析程序缺少了必要的学习能力和对信息的综合处理能力。这表明隐层结点是运算中的一个重要环节, 隐层结点的数量一般需要根据具体的实际情况来确立。

3. 温度归一化

在实际运用中, 井的实际储层温度一般不会低于200摄氏度, 将最大值和最小值进行标准化之后, 建立了温度归一化模型, 计算公式如下:

根据这个公式可以计算出相对应的温度归一化数值, 根据这个数值设定相应的温度环境, 保证计算的准确性。

4. BP神经网络分析中的误差分析

在运算过程中出现误差是必然的, 误差的存在并不会太大的影响最终结果, 计算公式如下:

根据BP神经网络的分析过程绘制相应的误差曲线图, 然后进行误差的研究和取舍。将BP神经网络分析中的误差控制在研究允许的范围内, 保证结果的可靠性和准确性。

结束语

温度对储层的敏感性会有很大的影响, 会改变储层的岩性、孔隙度和渗透率, 在研究储层的敏感性时一定要将温度这一因素考虑进去。同时, BP神经网络分析法是比较科学实用的一种方法, 可以进行相应的计算机绘制和分析, 获得比较准确的预算值, 并能够根据实际情况进行适当的调整, 能够定量准确的反映出储层潜在的敏感性能, 在一定程度上将储层潜在的敏感危害分析出来, 对于储层的保护和利用具有一定的指导意义。

参考文献

[1]李怀科, 鄢捷年, 耿铁等.考虑温度因素的储层敏感性预测方法[J].钻井液与完井液, 2011 (1) .

[2]肖昌, 孙玉学.应用单相关分析和多元回归快速预测储层敏感性[J].石油钻采工艺, 2011 (5) .

储层预测论文 篇9

目前中外学者对南图尔盖盆地North Nuraly油田多尚组的研究主要集中在构造特征［2—5］、层序地层划分［6］、成藏模式［7］、沉积相［8］等方面,并认为该区发育有双重性的底辟构造,这为后续储层预测研究提供了新的构造认识［5］; 目前该盆地在纵向上发现了具有油层的层系为5套,评价其石油地质特征可知,该区发育有3套成熟的岩性、岩性-构造的复合油气藏［6，9］; 多尚组可细分为四个小层,为一套扇三角洲沉积体,发育有碎屑流、水下分流河道等微相［7—12］。然而目前针对该区的储层研究却十分欠缺,侏罗系多尚组油气储量丰度较高,砂体厚度大, 是本区内的优质储层,也是油田增储上产的主要层位,因此,寻找优势储层是目前亟待解决的问题。笔者首次对该区储层进行综合研究,通过扫描电镜、岩石薄片、X衍射、压汞等资料对该区储层进行综合评价,并结合课题组最新的沉积相研究结果,对North Nuraly油田多尚组有利储层进行了预测,这为该油田的储层评价、新井的部署方案和勘探开发方式的选择提供可靠的理论基础。

1地质概况

在沉积演化上,南图尔盖盆地是典型的走滑裂谷盆地,其沉积地层较全,自下而上沉积有二叠系、 侏罗系、白垩系、古近系、新近系等地层,各层系界面清晰,均为不整合接触,而North Nuraly油田侏罗系是该盆地断陷期沉积的一套陆源粗粒的碎屑沉积［1］。研究区多尚组构造形态整体为向北东抬升的单斜,工区内发育多条近北西-南东、北东-南西走向的断裂,工区中部由于基底的抬升使其在构造高部位地层缺失［2］,研究区砂体较为发育,其主要集中在工区的东部、东北部区域,其厚度为6. 2 ~ 112. 0 m,整体呈现出北东向西南部逐渐减薄的特征。于此同时,这套砂体也是该地区主力产油层,其含油面积最大。另外研究工区内共完钻各类井30口,探井13口,开发井17口,其中取心井11口; 取心资料丰富、化验分析较为齐全,有利于对该套储层进行精细研究。

2储层特征

2. 1岩矿特征

通过对North Nuraly油田多尚组79块岩矿样品分析,显示该区储层岩石类型为灰色砂砾岩和砂岩两大类。另外结合X衍射全岩定量分析,可知石英含量30. 0% ~ 93. 0% ,平均54. 03% ; 碱性长石含量0. 0% ~ 40. 0% ,平均13. 1% ; 斜长石含量0. 0% ~ 5. 0% ( 表1 ) ; 岩屑含量4. 0% ~ 65. 0% ,平均26. 5% ,岩屑中泥质含量较高,平均10. 0% ,云母含量3. 6% ,其他4. 3% 。由此计算出岩石成分成熟度指标,即石英/( 长石+ 岩屑) 为1. 2。其中胶结物为方解石和硅质,含量平均分别为0. 4% 和0. 3% 。杂基为泥质,含量0% ~ 21% ,平均6. 0% 。自生矿物中黄铁矿含量平均1. 3% ,其他矿物含量平均0. 3% 。 碎屑颗粒磨圆以次棱角~ 次圆为主,分选差~ 中等, 胶结类型为孔隙~ 压嵌型,胶结程度中等~ 致密,支撑类型为颗粒支撑。总体上为成分成熟度中等、结构成熟度较低,符合近物源的扇三角洲沉积。

2. 2物性特征

事实上,岩石的孔隙度与渗透率的关系是评价储层物性的重要指标。通过对该区321块样品分析,可知孔隙度范围为5. 02% ~ 31. 40% ,平均11. 50% 。另外也对301块样品分析其渗透率分布, 表明其范围为( 0. 001 ~ 3 467) × 10－ 3μm2,平均渗透率为0. 38 × 10－ 3μm2; 总体上多尚组属于低孔特低渗储层( 图2) ,其物性差异性变化大［12］,但孔隙度与渗透率仍具有较好的相关性,其渗透率随着孔隙的增大而增大( 图3) 。

2. 3储集空间类型

对本区岩石薄片、扫描电镜资料进行分析化验, 可得出多尚组孔隙类型主要为剩余粒间孔,其含量20. 0% ~ 97. 0% ,平均58. 4% ; 其次为粒内溶孔,含量3. 0% ~ 100. 0% ,平均37. 6% ,含极少量微裂缝; 剩余粒间孔主要是由于该区域埋藏较浅( 1 850 ~ 2 250 m) ,压实作用较弱,以及油气具有一定的溶蚀作用,其孔隙主要以剩余粒间孔为主。而粒内溶孔, 主要是由于颗粒的非均质性,造成局部的溶蚀孔隙( 图4) 。

2. 4黏土矿物及敏感性分析

根据多尚组79个样品的X衍射黏土矿物定量分析表明,North Nuraly油田侏罗系多尚组黏土矿物含量高达31. 35% ,其主要为高岭石49. 43% 、伊利石39. 62% ,其次为绿泥石10. 41% ,伊蒙混层微量( 表2) ,其主要原因为多尚组为一套扇三角洲沉积体,其离物源近［11］,分异度差,杂基含量较高,且多为泥质。同时对其30个样品的做了敏感性分析,表明本区多尚组储层盐敏弱,水敏性中等偏弱,速敏性弱,酸敏性弱~ 中等,碱敏性弱。

上述分析表明,多尚组储层中黏土矿物含量较高,由于黏土矿物吸水性较强而导致储层孔隙吼道发生堵塞,使得储层物性降低［13—15］。同时高岭石、 伊利石等敏感性黏土矿物对储层伤害较大［16，17］,致使该区储层物性差,致使该区储层属于低孔特低渗储层。

3有利储层预测

有利储层预测研究主要是通过分析储层岩性、 物性、孔隙类型和结构等微观特征,并结合储层成因的主要控制因素—沉积微相,进而预测其有利分布区,最终再通过已知井及新井的试油试采进行验证。 通过对目的层607个样品的孔隙结构、物性以及压汞数据等综合分析,结果表明多尚组储层可分为Ⅰ、 Ⅱ、Ⅲ三类,分别代表好储层、较好储层、差储层。结合三类储层的微相特征分析,Ⅰ类储层主要分布在三角洲前缘的水下分流河道及河口砂坝微相中,岩性以牵引流砂砾岩、细砂岩为主( NN116井) ,试油产量较高( NN109井) ; Ⅱ类储层主要分布在扇三角洲碎屑流及夹薄层水下分支河道微相中,岩性以富砂质的重力流砂砾岩及牵引流砂砾岩为主( NN7井) ,这两类储层孔喉组合以粗中孔—粗中喉道为主,砂体分选相对较好、泥质含量较好、剩余粒间孔隙较为发育,因而物性较好,为研究区内的有利储层; Ⅲ三类储层为较差储层,主要分布在前三角洲滑塌浊积流沉积中,试油效果差( NN6井) 。因此,顺物源方向的水下分流河道、河口砂坝沉积为I类优势储层区域,远砂坝和碎屑流沉积为Ⅱ类储层。这两类储层为该区的有利储层( 图5) 。

根据以上结论,以多尚组沉积微相展布为基础, 展开有利储层预测分布,结合最新的试油资料显示( 图6) ,高产井NN110井、NN123井日产油分别为67. 7 t和55. 1 t,生产层分别位于水下分流河道及河口砂坝砂体,试油效果很好。中产井NN7井、 NN139井日产油分别为5. 7 t和13. 9 t,试油层段全部位于富砂质的碎屑流砂砾岩及远砂坝中,其泥质含量较少,孔隙度较高,试油效果较好。NN6井为干井,该试油层段位于滑塌及浊流微相中,分布在差储层范围内,试油效果最差。综上所述,试油成果与预测的有利储层分布区匹配效果较好。

4结论

( 1) 侏罗系多尚组储层主要岩石类型为砂砾岩、砂岩、细砂岩,岩石成分成熟度中等、结构成熟度较低、显示为近物源沉积。

( 2) 侏罗系多尚组孔隙类型主要为剩余粒间孔,其次为粒内溶孔,含少量微裂缝,其孔隙度为11. 50% ,渗透率为0. 38 × 10－ 3μm2,为典型的低孔特低渗储层。

( 3) 侏罗系多尚组储层中黏土矿物主要为3种,主要类型为高岭石和伊利石,砂体胶结程度较低,主要为方解石和硅质胶结,两者均不利于有利储层的形成,但前者对储层的伤害较大。