储层预测与烃类检测配套技术
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深度学习技术在地震储层预测中的应用及挑战骆迪;王宏斌;蔡峰;吴志强;孙运宝;李清【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2024(59)3【摘要】传统地震储层预测技术已无法满足储层精细评价的需求,深度学习具有强大的特征提取和高维数据处理能力,近年来广泛应用于地震储层预测并取得了较好的效果。
为此,本文深入讨论深度学习技术在地震储层预测中的应用、进展及它在实际工作中面临的挑战,并提出未来的发展方向。
主要认识有:(1)在烃类定性检测方面,深度学习技术有助于综合利用多属性地震数据去提高效率和预测结果的准确率;在定量预测方面,深度学习技术可以更精准地逼近地震数据与目标之间复杂的非线性关系,实现储层的精细定量评价。
(2)深度学习技术的应用面临的挑战主要是标签数据不足和样本不均衡等容易导致模型过拟合,泛化能力差;模型复杂,计算成本高;模型的“黑匣子”特征使预测结果缺乏物理可解释性;缺乏定性预测模型的评价标准和高精度的不确定性量化算法。
(3)未来的研究方向应致力于克服数据可用性的不足和深度学习的局限性等,构建地球物理知识图谱,实现多源数据与知识的有效融合、共享,将深度学习与反馈强化学习等其他机器学习算法相结合,为油气勘探和开发提供更可靠的技术支撑。
【总页数】12页(P640-651)【作者】骆迪;王宏斌;蔡峰;吴志强;孙运宝;李清【作者单位】中国地质调查局青岛海洋地质研究所自然资源部天然气水合物重点实验室;崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.地震储层预测技术在港东油田二区六断块河流相储层中的应用2.叠后地震储层预测技术在缝洞型储层表征中的应用3.层序约束地震储层预测技术在岩性圈闭识别中的应用4.转换波地震勘探技术在四川盆地震旦系储层预测中的应用5.地震储层预测技术在X地区砂岩薄储层中的应用因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
石油地质与工程2019年7月PETROLEUM GEOLOGY AND ENGINEERING 第33卷第4期文章编号:1673–8217(2019)04–0043–04“两宽一高”地震资料特点及在尼日尔B区块的应用贺金胜,张鹏飞,艾克拜疆·艾尔肯,蓝平(中国石油东方地球物理勘探有限责任公司研究院,河北涿州072751)摘要:尼日尔B区块地质条件复杂,断块破碎,断裂活动强烈,断层关系复杂,断裂的平面组合具有多解性,如何准确地刻画断裂系统,是目前需要解决的主要问题。
对“两宽一高”三维地震资料的实验及应用,制定适合尼日尔B区块基于“两宽一高”数据的“复杂断块圈闭识别与评价”解释配套技术及储层预测配套技术,为改善成像质量、提高断裂系统识别程度和储层预测及烃类检测精度提供了高品质的地震资料。
关键词:尼日尔B区块;复杂断块;储层预测中图分类号:P631 文献标识码:ACharacteristics of "Two widths and one height" seismic data and its application in block-B of NigerHE Jinsheng, ZHANG Pengfei, AKEbaijiang·Airken, LAN Ping(GRI,BGP Inc.,CNPC,Zhuozhou,Hebei,072751)Abstract: The geological conditions of block-B in Niger are complex, with characteristics of broken fault blocks, the intense fault activities, the complex fault relations, and the planar assemblage of fractures is of multiple solutions. How to accurately describe the fault system is the main problem to be solved at present.Based on the experiment and application of "two widths and one height" 3D seismic data, the matching interpretation and evaluation techniques of "complex fault block trap identification and evaluation" and reservoir prediction techniques suitable for B block of Niger based on "two width and one height" data are formulated, which reduces the exploration risk and provides technical support for exploration and development of this block.Key words: block-B of Niger; complex fault block; reservoir prediction尼日尔东北部A区块为西非油气勘探开发的重要区块之一,B区块位于A区块的西北部,构造位置有利,相邻区块已获得了亿吨级油气发现,说明该区块油气勘探潜力巨大。
基于智能算法的油气勘探中的储层预测研究近年来,基于智能算法的储层预测研究已经成为了油气勘探领域的热门话题。
智能算法作为一种先进的预测方法,已经在储层预测中取得了许多成果。
本文将从智能算法的概念定义入手,探讨其在油气勘探中的应用和发展现状,并探讨智能算法在油气勘探中的发展趋势。
一、智能算法的概念及定义智能算法是一种可以模拟人类智能行为的算法,它主要应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。
所谓智能算法,主要包括遗传算法、神经网络、模糊逻辑、支持向量机、贝叶斯网络、模拟退火等一系列算法。
这些算法通常都会以自适应、数据驱动为基础,通过对大量数据处理和模型优化,达到提高预测精度的目的。
二、智能算法在储层预测中的应用智能算法因其自适应、数据驱动和高精度等特点,越来越受到油气勘探领域的关注,并在储层预测、组合预测、地质建模等方面得到广泛应用。
(一)智能算法在储层预测中的应用储层预测是油气勘探领域一项重要的任务,其难点在于预测精度和预测速度的提升。
智能算法可以通过大量的数据处理和模型优化,实现高水平的预测精度。
其中,神经网络算法适用于储层纵向预测,而支持向量机和模糊逻辑适用于储层横向预测。
(二)智能算法在组合预测中的应用组合预测是目前油气勘探领域普遍采用的一种预测方法,其基本原理是将多个模型输出结果进行加权平均,从而提高预测准确率。
智能算法可以用于组合预测的组合模型的优化,从而提高组合预测的精度和可靠性。
(三)智能算法在地质建模中的应用地质建模是油气勘探中非常重要的环节,其目的是通过对各种地质数据的整合、分析和处理,开发出合理的井位和油气储量分布模型。
智能算法可以通过大量的数据处理和地质建模优化,实现高水平的预测精度。
三、智能算法在储层预测中的发展现状近年来,智能算法在油气勘探领域中的应用得到了广泛的关注和研究。
在储层预测中,神经网络、支持向量机和模糊逻辑等算法已经取得了很大的进展。
而组合预测和地质建模等领域也开始得到越来越多的研究和应用。
(测井、地震和地质在复杂储层研究中的综合应用和预测技术)汇报内容一、储层预测研究的特点和面临的主要问题二、研究技术的主要进展和实例分析二三、储层预测技术的主要发展方向储层预测研究的特点和面临的主要问题•开发地质研究的核心问题:储层的预测与研究又是其中的关键,•基于岩石地球物理响应的开发测井和波动在弹性介质中的运动学和动力学特性的开发地震勘探,是储层综合研究的两大主要学和动力学特性的开发地震勘探是储层综合研究的两大主要手段。
开发测井特点:多信息、极高的纵向分辨率高精度测井地震勘探特点:纵向分辨率低,制约点!储层预测研究的特点和面临的主要问题地震技术具有空间覆盖面广,数据量大的特点,是油藏描述的主要技术手地震技术具有空间覆盖面广数据量大的特点是油藏描述的主要技术手段之一。
早期的地震技术主要用于确定地下油气藏的构造,随着三维地震和各种提高地震分辨率的采集、处理和解释技术的出现,人们开始把地震引入到解决油田开发问题的油藏描述和动态监测中.出现了开发地震(Development Geophysics)或储层地震(Reservoir Geophysics)新技术.它们在方法原理上与以往的地震勘探并没有本质的差别,所谓开发地震就是在勘探地震的基础上,充分利用针对油藏的观测方法和信息处理技术,结合地质,测井和各种测试和动态资料,在油气田开发过程中,对油藏特征进行横向预测和完整描述。
地震反演、储层特征重构与特征反演、地震属性分析与烃类检测、相干体分析、定量地震相分析、地震综合解释与可视化、井间地震、VSP、时间延迟地震、多波地震及分辨率足够高的地面三维地震等缺点是,纵向分辨率低,这是储层预测和描述中的主要制约点。
储层预测研究的特点和面临的主要问题在储层预测研究中具有指导作用,储层预测和表征已经远远不是在储层预测研究中具有指导作用储层预测和表征已经远远不是以单一的地质研究来解决问题,而是由一般的单学科研究向多学科综合表征的方向发展与测井地质解释、地震地层学紧密结合,可更有效地发挥储层沉积学的作用。
储层预测综述一、序言储层是储集层的简称,在油气勘探生产中特指地下可供油气聚集、赋存的岩层。
通常从储层的岩性、形态、物性和含油气性四大方面对储层进行表征。
储层岩性是用来描述储层构成成分的要素,它直接或间接地反映了岩层的储集性能和储层特征,一般从储层的岩性、所处相带等方面描述,对于碎屑岩储层还常用砂地比(或砂泥岩百分比)来描述其储集性能;储层形态是对储层的几何形态进行描述的重要参数,常用的描述参数主要有储层的分布范围、储层顶界面构造形态、储层厚度等;描述储层物性参数主要是孔隙度和渗透率;储层含油气性描述主要包括储层是否含有流体、储层含流体的类型和含油气饱和度。
储层地震预测技术是以地震信息为主要依据,综合利用其他资料(地质、测井、岩石物理等)作为约束,对油气储层的几何特征、地质特性、油藏物理特性等进行预测的一门专项技术。
储层地震预测主要是通过分析地震波的速度、振幅、相位、频率、波形等参数的变化来预测储集岩层的分布范围、储层特征等。
岩性、储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化,造成了地震反射波速度、振幅、相位、频率、波形等的相应变化。
这些变化是目前储层地震预测的主要依据。
在特定的地震地质条件下,只有这些储层特征参数变化达到一定程度时,才能在地震剖面上反映出来。
随着地震资料采集和处理技术的发展、地震资料品质的不断提高,这些特征参数的变化在地震剖面上的清晰度越来越明显,可信度也越来越高。
运用地震波的运动学特征确定地震波传播时间和传播速度,可以确定地层上下起伏变化的几何形态;而研究岩性时就必须运用波的动力学特征,结合运动学特征确定各种物性参数,来判断地层的岩性成分,以便寻找油气。
在储层预测中,储层的空间追踪和描述借助于提取出的储层的各种参数,包括纵波、横波速度、频率、相位、振幅、阻抗、密度、弹性系数、吸收系数及薪滞系数等。
根据这些参数的差异来分辨、识别、预测岩性,甚至油气层。
二、储层预测技术储层地震预测技术是一门方法繁多、综合性强、相互交叉的技术系列,单项技术不下数十种。