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•致密砂岩储层概述•地震随机反演方法理论基础•致密砂岩储层地震随机反演技术流程目•致密砂岩储层地震随机反演应用实例•致密砂岩储层地震随机反演方法展望录01致密砂岩储层通常具有低孔隙度、低渗透率、高毛细管压力、复杂的岩石物理性质和非均质性等特点，导致储层内流体运移困难，开采难度大。
特性定义地震响应复杂非均质性强勘探成本高030201提高储层预测精度地震反演技术可以帮助识别有利勘探目标和甜点区，降低勘探风险，提高勘探成功率。
降低勘探风险指导开发方案制定地震反演在致密砂岩储层研究中的意义02地震反演是通过地震波形数据推断地下结构的过程。
它基于地震波在地下介质中的传播特性与地下结构的关系，通过观测到的地震波形数据，反推地下结构的物理属性。
地震反演方法多种多样，包括基于波动方程的方法、基于射线理论的方法、以及基于统计学习的方法等。
这些方法在不同场景和假设下各有优劣。
地震反演的基本原理随机反演方法介绍随机反演在致密砂岩储层中的应用03数据准备阶段数据收集数据预处理随机反演算法采用随机反演算法，如蒙特卡洛方法或随机游走算法，对初始模型进行随机扰动，生成多个可能的模型实现。
初始模型建立基于地震解释结果和测井数据，建立初始的地质模型，包括速度模型、密度模型和阻抗模型等。
这些初始模型将作为随机反演的起点。
模型正则化为了约束反演过程的解空间，需要引入模型正则化技术，如稀疏约束、平滑约束等，以确保反演结果的稳定性和地质合理性。
随机反演模型建立反演结果统计分析敏感性分析地质解释与验证反演结果分析与解释04模型数据验证数据准备验证流程验证指标工区背景应用流程应用结果结果分析应用结果结果对比与分析05有限的数据利用确定性假设计算效率当前方法的局限性多尺度反演高阶统计量应用高效的采样策略未来研究方向一：提高反演精度与分辨率结合地震数据与测井数据，充分利用测井的高分辨率和地震的大范围覆盖，提高储层描述的准确性。
地球物理与地质数据融合融合地球物理数据与地质数据，在随机反演中引入更多的先验信息，减少反演的不确定性。
第29卷第3期油气地质与采收率Vol.29,No.32022年5月Petroleum Geology and Recovery EfficiencyMay 2022—————————————收稿日期：2021-10-22。
作者简介：王林生（1978—），男，云南师宗人，高级工程师，从事油田开发地质研究。
E-mail ：*********************.cn 。
基金项目：国家科技重大专项“准噶尔盆地致密油开发示范工程”（2017ZX05070），中国石油重大科技专项“准噶尔南缘和玛湖等重点地区优快钻完井技术集成与试验”（2019F-33）。
文章编号：1009-9603（2022）03-0036-09DOI ：10.13673/37-1359/te.202110029基于扩展弹性阻抗反演的致密砂砾岩储层定量预测技术——以玛湖凹陷达13井区为例王林生1，艾建华2，伍顺伟3，张景3，户海胜3，朱越3（1.中国石油新疆油田分公司，新疆克拉玛依834000；2.北京祺元石油科技有限公司，北京100025；3.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依834000）摘要：准噶尔盆地玛湖凹陷扇三角洲沉积环境下的致密砂砾岩储层内部结构复杂、物性变化大、油藏空间展布复杂多变，需要定量地描述油藏空间展布、储层物性和含油性变化规律。
但是，前期的研究证实，常规的地震属性分析和叠前/叠后反演方法不能有效地解决这一难题。
为此，采用扩展弹性阻抗反演技术来进行致密砂砾岩储层定量预测是十分必要的。
利用测井岩石物理分析技术，通过分析多井目的层段地质参数与扩展弹性阻抗随Chi 投影角变化的相关性特征，确定最优的Chi 投影角，应用已钻井数据，进行交会分析。
采用AVO 属性分析、叠前地震同步反演与随机反演相结合的方法，进行高分辨率的声阻抗反演和梯度阻抗反演。
根据最优化的Chi 投影角，估算待预测的储层参数所对应的扩展弹性阻抗属性体。
致密砂砾岩优势储层预测方法综合探讨摘要：在我们油田企业的实际生产过程中，对于主要控制致密砂砾岩储层生产能力的各种因素的分析与评估，在大多数情形下，只有使用常规勘探钻井曲线和最基本的测井岩心资料进行分析，所以对于如何合理有效的使用最有限的基本资料实现对有利于储层的确定，至关重要。
分析结果表明，从最基本的线性渗流能力岩心试验(如压汞分析)结果出发，首先评估各种试样的线性渗流能力，对各种试样加以分类，然后再运用分组结果对实际的勘探井曲线加以标定，最后就能够确定一些优势储层对于经典勘探井的响应特性，进而确定出致密砂砾岩的岩体在剖面上最佳成藏层段。
关键词：致密砂砾岩；优势储层；预测方法引言：砂砾岩储层多由冲积扇、扇三角洲、辫状河以及重力流沉积，其主要特点体现为储层比较密集，沉积水相变动较快，储层非均质性强。
而深部砂砾岩储层比较中浅层砂砾岩储层，往往存在更高的密度，储层岩石物性也更差，但通常，此类储层孔隙度小于百分之十，导致对于致密砂砾岩的研究也存在着相当多的困难。
因此也导致一些储层有利的地区(具有相对而言较好的开发效果以及经济效益的油藏区域)无法精确划分。
一、研究致密砂砾岩石优势储层预测方法的重要性目前来看，对于致密砂砾岩的储层中一些最佳有优势位置的预测，已有许多研究成果，如一些基于致密砂砾岩储层实际成因的原因分析方法，还有基于储层的微观特性的细致分析与科学预测方式，还有基于统计学、测量以及地震响应特性的科学预测方式等。
但当前的各种预测方式各有自身特点，如一种基于储层具体微观特性的实际分析方法，能够从孔喉构造的视角深入分析储层的渗流能力等，其缺陷是此种分析方法通常基于储层岩心实验，无法应用于预测整个油藏开发中优势储层的平面与剖面分布；对勘探井、地震响应特性等的解析，通常对原始资料的质量要求很高，并要求比较复杂的资源或科研技术手段用作辅助以及科学的研究技术手段(如一种叠前地震的反演，AVO解析与地震正演，或一种核磁测井方法等)，而此类技术手段不但科研成本高昂，科学研究资源也不易收集，而且资源通常具有着多解性，当没有有效束缚时，其实际的解析结果通常与计算机数值模拟的生产特征实际符合率很低。
２０２０年１２月第５５卷 增刊 ＊河北省涿州市华阳东路东方地球物理公司科技园研究院地质研究中心，０７２７５１。
Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｗａｎｆｕ０１＠ｃｎｐｃ．ｃｏｍ．ｃｎ本文于２０２０年１月１５日收到，最终修改稿于同年１０月１０日收到。
本项研究受中国石油科学研究与技术开发项目“物探重大技术现场试验与集成配套”子课题“井震联合油气藏描述技术完善与集成应用”（２０１７Ｄ－３５０３）资助。
·综合研究·文章编号：１０００－７２１０（２０２０）Ｓ－００７２－０８致密砂岩气地震预测关键技术及效果汪关妹 张万福＊ 张宏伟 刘良琼 刘 贺 周 赏（东方地球物理公司研究院地质研究中心，河北涿州０７２７５１）汪关妹，张万福，张宏伟，刘良琼，刘贺，周赏．致密砂岩气地震预测关键技术及效果．石油地球物理勘探，２０２０，５５（增刊）：７２－７９摘要 致密砂岩气属于典型的非常规油气藏，储层具有低孔、低渗特征，有效砂岩储层薄且含气后与围岩的波阻抗差异小，地震响应弱。
研究区成藏主控因素为砂岩厚度、物性及含气性，据此针对性开展地震预测的关键技术研究。
首先利用测井资料纵向分辨率高及地震资料横向连续性好的优势，开展地质统计学随机模拟反演，精细雕刻砂岩分布；然后根据纯砂岩纵波阻抗与孔隙度的数学关系，开展两步法定量预测砂岩孔隙度，进而预测有利储层分布规律；最后通过岩石物理分析优选泊松比作为识别气、水的敏感弹性参数，基于保真保幅的地震资料进行叠前弹性反演，预测含气富集区。
该方法在苏里格ＳＸ区块应用取得了良好的效果，有效指导了井位部署。
关键词 致密砂岩气 地震资料 孔隙度 泊松比 叠前反演中图分类号：Ｐ６３１ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００－７２１０．２０２０．Ｓ．０１１０ 引言致密砂岩气是典型的非常规油气藏，致密砂岩一般是指不经过大型改造措施（压裂）或者不采用水平井、多分支井，就不能产出工业性油气流的砂岩层［１］。
砂砾岩储集层的地震反演方法我折腾了好久砂砾岩储集层的地震反演方法，总算找到点门道。
我一开始啊，完全是瞎摸索。
你知道的，砂砾岩储集层这东西很复杂，它的结构啥的都不太规则。
我最先用的那个老方法，就跟闭着眼睛在黑屋子里找东西似的。
我当时就按照那种一般岩石储集层的地震反演步骤来弄，以为能行呢。
结果啊，弄出来的数据那叫一个乱七八糟，根本就不能准确反映砂砾岩储集层的特性，这就是没考虑到它特殊性的下场，这算是个失败的教训吧。
后来我就想啊，得从基础的资料收集重新做起。
我就到处找各种跟砂砾岩有关的数据，像砂砾岩的岩性变化情况啊，孔隙度的大概范围啊这些。
这就好比做饭之前得先知道食材的特点一样，得知道这个砂砾岩到底是个啥情况才好下手。
然后就到反演算法这块儿了。
我试过不少算法，比如说叠后波阻抗反演。
这个算法呢，简单说就有点像拼图，把收集到的那些地震波的数据信息拼起来，拼出个大概的砂砾岩储集层的样子。
可是刚开始弄的时候，我经常拼错，就是因为没把握好一些参数的调整。
像速度啊这种参数，稍微有点偏差，拼出来的图就完全不是那么回事儿了。
我这才知道，对于这种特殊的砂砾岩储集层，参数一定要反复调整，反复验证。
再之后呢，我又开始尝试叠前弹性反演。
这个方法比之前的更复杂一点。
就像是要从更多的小零件里拼出一个完整的作品。
这时候啊，不仅要考虑不同的波在砂砾岩里的传播特性，还要考虑很多耦合的效应。
我一开始很头疼，这么多因素，怎么才能都考虑进去呢？我就每次只改动一个小因素，慢慢地看结果怎么变，就像修一个很复杂的机器，一点一点调试。
这中间也失败过好多次，但每次失败我就会知道这样不行，就离正确答案又近一步。
哦，还有一点很重要，就是跟已有的一些类似区域或者实验的数据进行对比。
这就好像给你的结果找个参考物一样，要是跟那些已知的差太多，那肯定是哪里出了问题。
我有时候对比完发现差得很多，然后回头去检查，发现原来是某个小地方的假设搞错了，比如说我之前假设砂砾岩的密度在一个比较大的范围内保持不变，这其实是不合理的，因为实际情况可能变化比较复杂。
砂砾岩致密油藏地震预测技术综述王静;张军华;谭明友;张云银;张营革【摘要】在大量文献调研和实际应用的基础上,对砂砾岩致密储层的勘探现状、地质特征、测井响应特点、地震相特征和预测方法进行了分析和总结.针对砂砾岩致密储层的预测方法主要分为属性分析和反演两大类.通过属性分析方法可以提取相干属性、最大振幅属性、波形分类属性、相对波阻抗属性等多种明显反映砂砾岩特征的属性,进而利用属性融合方法对砂砾岩储层进行综合预测;通过常规波阻抗反演、叠前弹性反演、叠前地质统计学反演等为代表的反演类方法,可以预测砂砾岩储层的空间变化情况,进而确定储层的连通性以及裂缝展布等.砂砾岩储层地质结构复杂,非均质性强,横向连通性差,储层预测难度大,对砂砾岩的主要特征进行了详尽描述,并对储层预测的方法进行了总结.研究结果对砂砾岩致密油的勘探具有一定的借鉴作用和指导意义.【期刊名称】《特种油气藏》【年(卷),期】2019(026)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】砂砾岩;\"甜点\";属性分析;反演;储层预测【作者】王静;张军华;谭明友;张云银;张营革【作者单位】中国石油大学(华东),山东青岛 266580;中国石油大学(华东),山东青岛266580;中国石化胜利油田分公司,山东东营 257022;中国石化胜利油田分公司,山东东营 257022;中国石化胜利油田分公司,山东东营 257022【正文语种】中文【中图分类】TE132.10 引言砂砾岩是一种含砾成分较高的砂岩，也称为含砾砂岩。
国内外一般是将砾岩、砾状砂岩等粗碎屑岩为主的油气藏统称为砂砾岩油气藏[1-2]。
砂砾岩油气藏一般离物源近、发育期次多、厚度大、单位面积产能高，但岩性变化快，非均质性强，储层连通性不易描述，加之低孔、低渗及较大的埋深，勘探开发难度较大。
因此，在对砂砾岩勘探的国内外研究现状进行回顾的基础上，对该类油气藏的地质、测井和地震基本特征进行了详细总结和分析，并对砂砾岩油气藏的地震预测与描述方法进行了重点阐述，研究结果对中国正在进行的致密油勘探开发有一定借鉴作用和指导意义。
1 砂砾岩勘探现状中国砂砾岩勘探主要集中在渤海湾盆地济阳坳陷、准噶尔盆地西北缘、南襄盆地泌阳凹陷、松辽盆地徐家围子断陷，此外，塔里木盆地库车坳陷、二连盆地、鄂尔多斯盆地、柴达木盆地、四川盆地等也有地质勘探的应用实例。
其中，新疆油田砂砾岩发育层系为二叠统和三叠统[3]；松辽盆地砂砾岩勘探集中在徐家围子断陷[4]；南襄盆地砂砾岩主要分布在泌阳凹陷南部陡坡带下古近统核桃园组[5]；鄂尔多斯盆地砂砾岩储集层主要发育于山西组和下石盒子组[6]；塔里木盆地库车坳陷主要分布层系为白垩统[7]等。
国外砂砾岩油气藏勘探开发文献报道较多的为美洲，如美国洛杉矶盆地的上新世Yorba Linda砾岩油气藏、库克湾盆地McArthur River油田渐新统Hemlock组砾岩油气藏[8-9]、阿根廷的库约盆地Mendoza油田侏罗—白垩系Barrancas组顶部红色砾岩油气藏[10]，以及加拿大西部盆地Pembina油田上白垩统Cardium 油气藏[11-12]和巴西的Sergipe-Alagoas盆地Carmopolis油田下白垩统Carmopolis油气藏[13]等。
2 砂砾岩致密油气藏基本特征分析2.1 砂砾岩致密油气藏的地质特征砂砾岩体纵向上多期叠置，平面上往往沿边缘断层或凸起带呈裙带状分布，向湖盆中心方向又有“扇根、扇中、扇缘”等沉积差异。
砾岩类油气藏油气富集及高产的主要控制因素是沉积相带和断裂作用，扇顶亚相是油气聚集的最有利相带[14-16]。
有学者根据扇体的不同位置，将砂砾岩发育模式分为冲积扇、扇三角洲、三角洲、近岸水下扇、深湖浊积扇[17-18]。
2.2 砂砾岩致密油气藏的测井响应特征砂砾岩地层电阻率测井对应高阻异常，曲线形态则与沉积时的水进水退旋回、离物源区的距离及供给速率、水流能量、沉积背景等因素有关[14]。
以下为几个典型油田的砂砾岩测井响应特征：塔里木库车地区砂砾岩具有低声波、高密度、高电阻、低中子的特征[19-20]；盐家地区盐22块砂砾岩储层测井曲线特征为高伽马、中高自然电位、中低密度、中低井径、中低声波，含砾砂岩的电阻率呈相对低值，而砾状砂岩的电阻率值相对较高[21]；准噶尔盆地西北缘砂砾岩储层自然电位为负异常、平直响应特征，自然伽马呈高值，密度值中低，与盐家油田砂砾岩的特征极为相似[22-23]。
综上所述，砂砾岩储层的测井响应特征基本表现为高伽马值、中低声波值，且随着储层中砾石含量的增多，电阻率值增大。
2.3 砂砾岩致密油气藏的地震相特征沉积类型不同，砂砾岩体的地震相也不同。
蔡全升等人[24]将砂砾岩地震相特征总结为5种形式：冲积扇地震相向盆方向为楔形，平行盆缘方向为丘形，内部见斜交或发散结构；扇三角洲内部呈不明显的前积结构；三角洲反射外形为宽缓席状，内部具叠瓦式或“S”形前积结构；近岸水下扇反射外形呈楔形或丘形，扇中可见斜交前积和波状结构，扇端连续性较好；深湖浊积扇在剖面上反射外形为丘形或透镜状，内部为波状-杂乱结构。
3 砂砾岩致密油气藏地震预测与描述方法3.1 基于属性分析及融合的砂砾岩预测方法3.1.1 属性分析方法由于砂砾岩体的成因、岩石物性等存在差异，当地震波通过砂砾岩扇体时，地震波的传播速度、振幅、频率等特征参数均会发生明显变化，因此，利用地震属性信息进行砂砾岩体预测对砂砾岩致密油气藏勘探的突破起到重要作用，比较有效的地震属性有相干属性、最大振幅属性、波形分类属性、相对波阻抗属性等。
例如利用相干分析技术，可以推断沉积环境的变化，确定有利储层的沉积相带；利用振幅类属性可以划分砂砾岩体岩性及预测有利扇体发育带；根据时频类属性，在一定条件下可以确定出砂砾岩储层的内部沉积结构，从而预测储层在横向和纵向上的变化[25-28]。
3.1.2 属性融合方法单一地震属性只能描述地震波形的某一种特征，对多属性进行优化、融合，可以得到更为可靠的预测结果，有利于清晰准确地突出有利目标。
属性融合可分为3种类型：①将构造图叠合在属性上，这是一种简单而又很直观的融合显示方式，在实际解释中经常采用；②采用二元色或RGB显示技术，将2种或3种属性融合显示，可用于砂砾岩的立体雕刻；③地震多属性聚类融合或井约束基础上的属性融合，可称为广义上的融合方法，目前应用较多的有聚类分析方法、模式识别方法、支持向量机方法等，随着大数据和人工智能的发展，基于深层网络构建与训练的深度学习也正应用于储层预测中。
3.2 基于反演的砂砾岩预测及描述方法由于砂砾岩储层一般由多期扇体叠置而成，横向变化快，非均质性强，因而给储层预测带来了困难。
地震资料反演技术可充分利用测井、钻井、地质资料为油气藏描述提供丰富的构造、层位和岩性等信息，可从常规的地震剖面推导出地层的波阻抗、密度、速度、孔隙度、渗透率等信息。
目前用于砂砾岩储层预测较多的反演方法主要包括常规波阻抗反演、叠前弹性波阻抗反演和叠前地质统计学反演等。
3.2.1 常规波阻抗反演常规波阻抗反演是利用地震资料反演地层波阻抗(或速度)的地震特殊处理解释技术，可用于识别砂砾岩体内幕以及砂体描述[29-30]，但常规波阻抗反演存在模型化严重的问题。
在该方法基础上研究出随机地震反演方法，反演结果更加符合砂砾岩沉积的特点，符合区域地质规律，相对常规波阻抗反演具有较高的可信度[31]。
3.2.2 叠前地质统计学反演叠前地质统计学反演是将叠前反演和随机反演技术相结合，将地震横向分辨率和测井纵向分辨率有机结合，以测井数据为主，将地震数据作为井间变化的约束条件，寻求各类沉积类型的储层参数变化规律。
不仅能够解决砂砾岩储层与围岩阻抗叠置情况下有效储层的识别问题，而且能够有效提高纵向分辨率。
该方法主要包括地质统计学参数分析、随机模拟、随机反演3个环节[32-33]。
图1a和图1b分别为克拉玛依油田WSD区过A1—A3井的约束稀疏脉冲反演与地质统计学反演效果对比分析。
其中，红黄色代表储层，蓝绿色表示非储层，黑色曲线为波阻抗曲线，与反演结果基本对应，目的层底部P3w12段储层普遍发育，与已知地质认识较为符合。
相对于图1a所示的约束稀疏脉冲反演，图1b所示的地质统计学反演在纵、横向上的分辨率有很大程度提高，砂体的薄厚变化、尖灭特征以及砂体间的叠置关系清晰可见，可稳定薄砂体或较厚的单砂体，实现储层砂体的精细追踪解释[32]。
图1 稀疏脉冲反演与地质统计学反演效果对比分析3.2.3 叠前弹性反演叠前弹性反演通过对叠前道集数据进行角道集叠加得到不同角度范围内的地震数据(分别为近、中、远角道集数据)，利用井震标定提取不同角道集数据对应的子波，然后合成一个综合子波用于反演，建立反演模型，最终在反演模型的约束下进行AVO纵横波联合反演，得到多种弹性参数数据体，主要包括纵横波阻抗数据体、纵横波速度比数据体、剪切模量以及杨氏模量数据体等，能较好地预测优质储层的分布特征。
叠前弹性反演保持了多种弹性参数反演的一致性，增强了反演结果的稳定性和可靠性，可以实现对地下地质体的最佳预测[34]。
辽河坳陷清水地区的实际应用效果表明，叠后波阻抗反演剖面上对于含灰粉砂岩和含灰泥岩的预测同细砂岩相当，均表现为高波阻抗，预测存在误区；而叠前弹性反演得到的叠前拉梅常数乘密度剖面能准确预测出细砂岩，其余岩性的层段预测为非储层，表明叠前弹性反演结果更为准确[34]。
3.3 砂砾岩储层裂缝识别及预测方法目前应用较多的叠后裂缝检测技术包括相干体分析、曲率分析、蚂蚁体技术等属性分析技术，叠前裂缝检测技术主要是纵波各向异性裂缝预测技术。
除此之外，随机建模技术可以描述裂缝的储集能力及井间裂缝连通信息，并根据神经网络算法将一系列与裂缝密切相关的岩石物性、地震属性及油气井产能数据有机整合在一起，对裂缝分布方位进行定量化分析，寻找裂缝潜在发育位置[35]；基于井震结合的地震属性裂缝预测方法，将测井解释得到的叠后大裂缝分布特征和叠前CRP道集计算得到的小裂缝特征进行综合分析，最终得到砂砾岩储层裂缝预测结果[36]。
在致密油气藏的开发过程中，裂缝网络是此类储层获得工业油气流的关键所在，裂缝网络的形成除了与天然裂缝以及地应力的分布有关外，还与岩石的脆性特征密切相关。
目前，针对储层的脆性指数预测主要包括脆性矿物含量计算、地球物理反演以及测井数据计算等几类方法。
其中，基于叠前地震的脆性预测方法，对岩石力学参数杨氏模量和泊松比进行直接反演，在信噪比较低的情况下，可有效提高脆性参数反演精度[37]。
4 结论(1) 砂砾岩致密油气藏地质结构复杂，岩性复杂，岩相变化快，低孔低渗，且横向展布不均匀，对其地质特征、测井响应特征以及地震相特征进行详尽的分析有助于储层的预测。
