地震储层预测和新技术

基于叠前道集的致密砂岩储层含气性预测方法曹绍贺【摘要】基于叠前道集的储层及含气性预测方法可以充分挖掘地震资料的潜力,更好的利用地震资料中振幅随偏移距的变化(Amplitude Variation with Offset,AVO)信息,减少了单用纵波阻抗进行叠后储层预测的多解性,是对目前储层预测技术的一个扩展.在研究前人文献的同时,从叠前道集优化出发,通过岩石物理分析得到敏感弹性参数,结合叠前弹性参数反演结果得到地下介质的纵横波速度比、密度等信息,从而为地层岩性、储层物性及含气性解释提供丰富的弹性参数信息.将此方法应用于杭锦旗地区十里加汗区带锦72井区的实例计算,提取了主要目的层的有效储层分布图,从与实钻井的对比分析验证来看,用该方法识别有效储层符合率较高,说明叠前弹性参数反演是一种较为有效的储层与流体预测方法.【期刊名称】《石油化工应用》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】6页(P88-93)【关键词】CRP(Common Reflection Point,共反射点)道集;AVO分析;岩石物理;叠前反演;含气性预测【作者】曹绍贺【作者单位】中国石化华北油气分公司勘探开发研究院,河南郑州 450006【正文语种】中文【中图分类】TE122.24AVO作为一种含气砂岩的异常地球物理现象，最早是由Ostrander在20世纪80年代初发现，在实际应用中利用共中心点资料，研究实际纵波反射振幅随炮检距的变化规律，并根据在一定的地质条件下含气砂岩的反射振幅随炮检距增加而增加这一特征直接寻找气田[1]。

随着地震勘探技术的不断发展和创新，AVO技术已成为当前含气性检测的主要技术，在油气储层预测和解释中发挥了重要的作用。

近几十年来，AVO技术在含气性检测方面发挥了重要作用，但也存在很多问题，由于AVO技术的精度很大程度上依赖于地震资料的品质，要求地震数据保幅且具有较高的信噪比。

然而实际地震资料常存在一些异常因素导致AVO解释出现陷阱。

技术简介发展三三维地震勘探维地震勘探技术是一项集物理学、数学、计算机学为一体的综合性应用技术，其应用目的是为了使地下目标的图像更加清晰、位置预测更加可靠。

三维地震勘探技术是从二维地震勘探逐步发展起来的，是地球物理勘探中最重要的方法，也是当前全球石油、天然气、煤炭等地下天然矿产的主要勘探技术。

二维相比与二维地震勘探相比，三维地震勘探不仅能获得一张张地震剖面图，还能获得一个三维空间上的数据体。

三维数据体的信息点的密度可达12.5米×12.5米(即在12.5米×12.5米的面积内便采集一个数据)，而二维测线信息点的密度一般最高为1千米×1千米。

由于三维地震勘探获得信息量丰富，地震剖面分辨率高，地下的古河流、古湖泊、古高山、古喀斯特地貌、断层等均可直接或间接反映出来。

地质勘探人员利用高品质的三维地震资料找油找气，中国近期发现的渤海湾南堡大油田、四川普光大气田、塔里木盆地塔中Ⅰ号大气田等，全要归功于高精度的三维地震勘探技术。

基本原理要了解三维地震勘探技术，有必要先了解一下二维地震勘探的基本原理。

二维地震勘探方法是在地面上布置一条条的测线，沿各条测线进行地震勘探施工，采集地下地层反射回地面的地震波信息，然后经过电子计算机处理得出一张张地震剖面图。

经过地质解释的地震剖面图就像从地面向下切了一刀，在二维空间(长度和深度方向)上显示地下的地质构造情况。

同时几十条相交的二维测线共同使用，即可编制出地下某地质时期沉积前地表的起伏情况。

如果发现哪些地方可能储有油气，则可确定其为油气钻探井位。

勘探的理论与工作流程三维地震勘探的理论与工作流程和二维地震勘探大体相似，但其工作内容及达到的效果却今非昔比了。

三维地震勘探主要由野外地震数据资料采集、室内地震数据处理、地震资料解释3个步骤组成，这是一项系统工程，甚至每个步骤就是一个系统，因为这3个步骤既相互独立，又相互影响，而且每一步骤均需要最先进的计算机硬件和软件的支撑。

一、地层压力预测软件有：1.JASON软件Jason软件是一套综合应用地震、测井和地质等资料解决油气勘探开发不同阶段储层预测和油气藏描述实际问题的综合平台。

Jason 的重要特点就是随着越来越多的非地震信息（测井，测试，地质）的引入，由地震数据推演的油气藏参数模型的分辨率和细节会得到不断的改善。

用户可根据需要由Jason 的模块构建自己的研究流程。

其反演模块包括：InverTrace：递归反演稀疏脉冲反演InverTrace_plus：稀疏脉冲反演RockTrace：弹性反演InverMod：特征反演（主组分分析）StatMod：随机模拟随机反演FunctionMod：函数运算压力预测原理：由JASON反演出地层速度，速度计算垂直有效应力，进而求出孔隙流体压力。

2、地层孔隙压力和破裂压力预测和分析软件DrillWorks/PREDICTGNG软件功能:•趋势线(参考线)的建立--手工--最小二乘方拟合--参考线库•页岩辨别分析•上覆岩层梯度分析--体积密度测井--密度孔隙度测井--用户定义方法(程序)•孔隙压力分法--指数方法电阻率、D一指数声波、电导率地震波--等效深度方法电阻率、D--指数声波--潘尼派克方沾--用户定义方法(程序)•压裂梯度分法--伊顿方法--马修斯和凯利方法--用户定义方法(程序)•系统支持项目和油井数据库•系统支持所有趋势线方法•系统包括交叉绘图功能•用户定义方法(程序)•包括全套算子•系统支持井与井之间的关联分析•系统支持岩性显示•系统支持随钻实时分析•系统支持随钻关联分析•多用户网络版本数据装载功能:•斯仑贝谢LIS磁盘输入•斯仑贝谢LIS磁带输入•CWLS LAS输入•ASCII输入•离散的表格输入•井眼测斜数据•测深/垂深表格用户范围:•美国墨西哥湾•北海•西部非洲•南美•尼日利亚三角洲•南中国海•澳大利亚DrillWorks/PREDICTGNG 与其它软件的区别•世界上用得最多的地层压力软件•钻前预测、随钻监测和钻后检测•用户主导的软件系统•准确确定--上覆岩层压力梯度--孔隙压力梯度--破裂压力梯度•使用下列数据的任何组合来分析地层:-地震波速度-有线测井-MWD、LWD数据-重复地层测试(RFT)-泄漏试验(LOT)数据-录井资料-地质资料•面向现实世界中数据资料不尽人意、而新的方法又层出不穷的用户而设计的•地层压力软件平台:新的预测压力方法可通过"用户定义方法(程序)"编入系统软件用途:•准确预测地层压力•有效降低钻井成本•提高经济效益•优化井眼尺寸•优化泥浆和水力学•避免井涌和卡钻•减少地层污染•延伸套管鞋深度•减少套管数目•保障施工安全3、GeoPredict地层孔隙压力预测软件本程序基于当量深度法，根据钻进过程中钻时的快慢，并结合岩屑的岩性，由操作人员在图中用拖动鼠标的方式挑出的泥/页岩段，完成压力预测原理中首先选取泥/页岩段的过程。

人工智能在地质勘探领域的智能化分析地质勘探是为了深入了解地球内部结构、资源分布等信息而进行的科学研究活动。

随着科技的不断进步，人工智能技术在地质勘探领域的智能化分析中发挥着越来越重要的作用。

本文将探讨人工智能在地质勘探领域的应用，以及如何实现智能化分析的优势和挑战。

一、人工智能在地质勘探的应用1.地震预测和监测地震是地球内部活动的重要表现之一，对地壳运动规律的认识对地震预测和防范具有重要意义。

人工智能在地震监测方面的应用，可以通过对大量地震数据的处理和分析，提供地震预测模型，为地震相关的风险评估和灾害管理提供支持。

2.地质勘探数据分析地质勘探过程中会产生大量的地质数据，包括地层信息、地球物理勘探数据等。

人工智能技术可以通过处理这些数据，进行地层识别、储层预测和矿产资源评估等工作。

通过深度学习和机器学习算法，可以提高地质勘探数据的分析效率和准确性。

3.油气勘探人工智能在油气勘探领域的应用是地质勘探中的一个重要方面。

通过对地质数据的分析和处理，可以辅助勘探人员进行油气储层的发现和评估。

人工智能技术可以利用数据挖掘和模式识别算法，从大量复杂的地质数据中识别出有利于油气勘探的地质构造和储集层。

二、智能化分析的优势1.提高效率传统的地质勘探工作需要大量人力物力，而人工智能技术可以通过自动化和智能化的分析，节省时间和成本。

利用机器学习算法和深度学习模型，可以快速处理大数据，并提取有用的信息。

2.提高准确性地质勘探是一项复杂的工作，需要准确地识别地层、储集层等关键信息。

人工智能技术可以通过对大量数据的学习和模式识别，提高地质勘探数据分析的准确性。

同时，可以结合专家经验和算法模型，进一步提高准确性。

3.辅助决策人工智能技术可以为地质勘探工作提供决策支持。

通过对数据的分析和处理，可以为勘探人员提供储层评估、资源储量估计和油气储集层选址等方面的决策支持。

准确的数据分析和模型预测可以帮助决策者做出更加明智的决策。

三、智能化分析的挑战1.数据质量地质勘探领域的数据通常具有复杂性和多样性，包括地质构造、地层信息、地球物理测量等。

139致密砂岩天然气藏储量惊人，根据有关科研单位的估算，目前世界上现今技术可开采的致密砂岩天然气储量居非常规天然气之首。

我国致密碎屑岩储层发育，致密气藏分布广泛，类型多样、潜力巨大。

在中国石化探区西北的塔里木盆地、西南的四川盆地、华北的鄂尔多斯盆地，以及华东的渤海湾盆地都有分布。

中国石化不同类型气藏的产量中低渗致密气藏产量大于40%。

但由于致密碎屑岩低孔、低渗，非均质性强，油气富集与致密背景下的相对高孔高渗的发育状况关系密切。

致密砂岩储层的物性、含气性预测一直是勘探中难点。

多年来，石油勘探工作者针对致密碎屑岩识别及描述的难题开展了大量的技术研发及理论创新。

储层预测技术一般是指通过综合利用地震、地质、测井以及岩石物理信息，来对储层的岩性、空间形态、物性以及含油气性进行刻画和描述。

致密碎屑岩储层预测是建立在常规储层地震预测技术之上的。

刘振峰等[1]将神经网络和地质统计学结合，开展了致密碎屑岩储层地震反演，预测精度大大提高。

张睿等[2]基于部分叠加数据开展了基于叠前同时反演和地质统计学方法结合起来的致密碎屑岩储层预测。

洪忠等[3]通过优选出对气层识别敏感的弹性参数组合，并基于贝叶斯反演理论开展岩性及流体识别。

陆红梅等[4]利用波形聚类开展了地震相分析，并基于正演模拟结果优选的波峰数地震属性对鄂尔多斯盆地镇泾工区开展了储层预测研究。

还有许多学者对致密碎屑岩的储层预测和流体检测做了深入研究[5-7]，但针对不同工区，地质情况不同，存在的地球物理问题也不太一样，本文重点针对川西某工区的致密碎屑岩储层开展了储层预测和流体识别，并对有利区进行了综合评价研究。

1 方法原理1.1 地震储层预测储层预测方法众多，本次采用地震波形指示反演方法进行叠后储层高分辨率预测。

地震波形指示反演利用沉积学基本原理，充分利用地震波形的横向变化来反应储层空间的相变特征，进而分析储层垂向岩性组合的高频结构特征，更好地体现相控的思想，是一种真正的井震结合高频模拟方法，使反演结果从完全随机到逐步确定。