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地震储层描述技术7

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方法简介-KOHONEN神经网络
模
型
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方法简介-KOHONEN神经网络
竞争学习过程
竞争学习可以描述为：对于第个输入模式，寻找与 距离最近的神经元，该神经元满足：
N ρ ρ ρ ρ X t − Wm (t ) = min { X t − W j (t ) } j =1
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LandMark（PAL与RAVE）中 常用的地震属性
Complex Trace Statistics （复地震道统计类） Average Reflection Strength Average Instantaneous Frequency 博客石油Average Instantaneous Phase 精彩内容请登陆 Slope of Reflection Strength www. blogoil .com Slope of Instantaneous Frequency
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地质模式指导下的预测 结果解释及有利区带评价
定量地震相分析
地震相定义
地震相是沉积相在地震剖面上的影射，它 是指有一定分布范围的三维地震反射单元，其 地震参数如反射结构、几何外形、振幅、频率 、连续性和层速度，皆与相邻相单元不同。它 博客石油精彩内容请登陆 代表产生其反射的沉积物的一定的岩性组合、 www. blogoil .com 层理和沉积特征。正因为这样，可以说地震相 是沉积相在地震剖面上的反映。
方法简介-KOHONEN神经网络
侧反馈
ρ ρ ρ ⎧W j (t ) + α (t ) X t − W j (t ) ρ ⎪ W j (t + 1) = ⎨ ρ ⎪W j (t ) ⎩
数值分析表明，墨西哥草帽函数侧反馈的效果 可用有效的计算方法来模拟。侧向权值被消去并且 用一个区域代替，在这一区域中响应被最大化。而 侧反馈的调整可以通过简单地调整邻域的大小来体 现，加上侧反馈后，其权值调整不仅仅争对获取神 经元，而且对其邻域内的所有神经元进行调整。其 调整邻域大小可在训练过程中变化，邻域越大意味 博客石油 着正向反馈越多，训练区域越大。正是通过早期训 精彩内容请登陆 www. blogoil 练期间邻城函数的较大值，使得网络结构有序化。 .com 此时数值的调整可表示为：
（1）传统地震相分析主观性很强。（2） 随着地震处理技术的不断提高，使得地震剖面 上包含的地震信息更加丰富，而其中的许多信 息光靠肉眼在地震剖面上观察是检测不出来 博客石油的，必须借助地震数据采集技术和计算机技术 精彩内容请登陆 加以提取、分析，并通过一定的数学方法，对 www. blogoil .com 这些地震信息的地质特征加以解释。在这种情 况下， 从1984年开始的产生定量地震相分 析，目前，模式识别、人工智能专家系统和人 工神经网络已进入地震相定量分析这一研究领 域。
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[
]
j ∈ Ω m (t ) j ∉ Ω m (t )
方法简介-STRATIMAGI地震相分析步骤
模 型 道 生 成
对等时窗内地震数据集利用KOHONEN神经网络 方法提取典型的合成地震道，各合成地震按顺序 渐变（波形）排列，并给每个合成道指定一个值 或颜色。这一阶段不需要井数据，结果100%可重 博客石油复。
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LandMark（PAL与RAVE）中 常用的地震属性
Sequence Statistics （层序统计） Percent Greater than Threshold -提供Threshold值 Percent Less than Threshold 博客石油精彩内容请登陆 -提供Threshold值 www. blogoil .com Eengy Half-time Slope at Energy Half-time Ratio of Positive to Negative Samples Number of Peaks Number of Troughs
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LandMark（PAL与RAVE）中 常用的地震属性
Correlation Statistics （相关统计） Covariance Coefficient to Next CDP -提供Maximum Trace-to-Trace Time Shift参数 Correlation Window Time Shift to Next CDP 博客石油-提供Maximum Trace-to-Trace Time Shift参数 精彩内容请登陆 以下为多道统计-提供分析的道数 www. blogoil .com Average Signal-to-Noise Ratio Correlation Length Correlation Components -选择P1、P2或P3 Karhunen-Loeve Signal Complexity（P1-P2）/（P1-P3）
ρ ρ ρ ⎧W j (t ) + α (t ) X t − W j (t ) ρ ⎪ W j (t + 1) = ⎨ ρ ⎪W j (t ) ⎩
其数值调节准则为：
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[
]
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j=m
j≠m
其中0<<1，且随时间递减。因此，训练结果是权值 矢量逐渐向输入模式靠近。但权值矢量分布是不规 则的。
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地震属性预处理
预处理包括：去野值、归一化和平滑处理。 去野值：去掉一些数值特大特小的异常点 归一化：使数量级有差别的各测线的参数值 博客石油 统一到相同的量刚上来； 平滑：
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消除参数的突跳不平，采用三点或五 点平滑方法
跃进1号模式识别
分三步： （1）确定学习样本 显示好的井做为一类样 本， 如跃灰1井与跃灰47井等，没有显示的井 博客石油 做为另一类样本， 精彩内容请登陆 如跃8-5，跃13-5等 www. blogoil .com
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定量地震相分析
传统地震相分析方法
传统地震相分析方法通过肉眼观测来描述的，俗称“ 相面法”。它类似于观察和描述岩心或露头的沉积相分析 ，但它是通过对地震剖面上反射特征的观察和描述来进行 的。 地震相的特征可用地震相参数来表达，所谓地震相参 博客石油数是地震相内部那些对地震剖面的面貌有重要影响，并且 精彩内容请登陆 具有重要沉积相意义的地震反射参数。它有三种类型，即 www. blogoil .com 物理参数、地震反射构型和地震相单元边界反射结构。博客石油-转载
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定量地震相分析
地震相解释的匹配准则与步骤
匹配准则
能量匹配准则 以岩心相为准则 沉积体系匹配准则 沉积演化史匹配准则
步骤
地震相划分 剖面 平面 地震相转换
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定量地震相分析
定量地震相分析
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LandMark（PAL与RAVE）中 常用的地震属性
Spectral Statistics（ (频，能）谱统计类) Effective Bandwidth Arc Length 博客石油Average Zero Crossings Frequency 精彩内容请登陆 Dominant Frequency Series（F1，F2 and F3） www. blogoil .com -sort by Frequency -sort by Amplitude Peak Spectral Frequency Spectral Slope from Peak to Maximum Frequency
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方法简介-KOHONEN神经网络
生 物 学 基 础
人脑由大量神经细胞组织，处于空间不 同区域的神经元分工有所不同，kohonen教 授认为人脑神经在接受外界输入模式时， 博客石油将会分成不同的对应区域，各区域对输入 精彩内容请登陆 www. blogoil .com 模式具有不同的向应特征，并且这一过程 是自动完成的，他利用这个思想来构造人 工神经网络，实现无监督的聚类与分类过 程。
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定量地震相分析
单元边界反射结构
反映了沉积过程中所发生的地质事件，如沉积物来源、构造运动、海 平面的相对变化等等。根据边界上下同相轴的几何接触关系可以分为两大 类,即整一界面与不整一界面,并可进一步划分为七种类型:
整一界面 平整整一、不平整整一 不整一界面 削截、视削截、顶超、上超、下超
方法简介-KOHONEN神经网络
侧反馈
如果希望在输出 层能够将特征进行聚 集，以便于在阵列中 互相靠近的位置可以 找到类似的特征， 那么就必须加入侧反 馈。侧反馈的大小和 类型（兴奋或抑制） 可用权值来表示，权 值一般是阵列内神经 元之间几何距离的函 数,如墨西哥草帽函 数。
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定量地震相分析
物理参数
物理参数是指地震剖面的各个组成部分 (即同相轴)的物理地震学特征，包括其视 振幅、视周期(视频率)、连续性三个方面 。 博客石油(1)视振幅：视振幅反映了其相应地下界面 精彩内容请登陆 www. blogoil .com 反射系数的大小。 (2)视周期：视周期(视频率)反映了反射界 面之间的间距大小。 (3)连续性：连续性是指同相轴的视振幅以 及视频率在横向上的稳定程度。
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定量地震相分析
地震反射构型
地震反射构型包括地震相单元的外形与地震相内部的反射结构 外形 席状、席状披盖、楔状、滩状、透镜状、丘形、充填 内部的反射结构 精彩内容请登陆 平行和亚平行反射结构、发散结构、前积反射结构、 www. blogoil .com 前积反射结构、退积反射结构，其中前积反射结构有： S型前积结构、顶超型前积结构、下超型前积结构、 斜交型前积结构、叠瓦型前积结构、杂乱前积结构、 复合前积结构、双向前积结构

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地震属性分析技术

地震属性分析技术


第一讲 地震属性概述
以三维体可视 化方式检测强 振幅区域的工 作步骤：① 扫 描并识别地质 目标；② 应用 遮光度分析； ③ 分离要确定 的目标体；④ 振幅外延与构 造凸现；⑤ 内 部振幅变化； ⑥ 沉积标志。
第一讲 地震属性概述
在地震属性的显示方面，国外许多公司研发了 新颖的显示技术，如Landmark公司的研究人员 利用光照原理，形象地展现地震属性分析结果。 休斯敦MagicEarth公司的研究人员提出了地质 体可视化显示技术，该技术源于20世纪80年代 的层位自动追踪，90年代的象素追踪，而属性 可视化技术涉及到用三维象素追踪实现多属性 和多样本的有机结合。地质体可视化不仅能使 地学家检验各种数据集的多种解释结果，而且 能提高解释速度和精度。
第2阶段：20世纪70年代末到80年代末，为迅速发展 阶段。该阶段以属性定量提取方法大量出现为主要 特征。这是地震属性研究蓬勃发展的阶段，地震属 性的应用开始走向各个领域，如储层预测、油气分 析、物性研究等。这也是地震属性应用较为混乱的 阶段，有多达几十种的地震信息被提取出来，但多 数方法仅停留在地震波场的几何学、运动学、动力 学等特征的研究上，没有对地震属性所代表的地质 意义进行分析与解剖。
第一讲 地震属性概述
综合上述几种分类，我们倾向于如下分类： 1、建立在运动学、动力学基础上的地震属性 类型,包括振幅、波形、频率、衰减特性、相位、 相关分析、能量、比率等。 2、以油藏特征为基础的地震属性类型,包括表 征亮点、暗点、AVO特性、不整合圈闭或断块 隆起异常、含油气异常、薄层油藏、地层间断、 构造不连续、岩性尖灭、特殊岩性体等的地震 属性。
地震属性分析技术
第一讲 地震属性概述
一、地震属性的发展历程
二、地震属性的定义 三、地震属性的分类 四、地震属性的发展趋势
井间地震

井间地震


三、井间地震资料处理
井间地震资料处理可以分为两大模块， 即旅行时反演模块和反射波偏移成像模块。
–野外地震带解编。 –道集选排。 –带通滤波、增益控制。 –解释初至波，拾取初至波旅行时。 –旅行时反演 –波场分离和视速度滤波。 –偏移速度扫描。 –超级迭加。
抽道集 零偏移距道集 偏移速度谱扫描
井间地震 原始资料
解编
上行波速度谱
下行波速度谱
解释直达波 直达波解释线
切除直达波 反射波场 波场分离
旅 行 时 反 演
速度剖面
反射波成像 上行反射波深度剖面
反射波成像
上行波场下行反射波深度剖面 Nhomakorabea下行波场
切除叠加次数不足区域，然后两剖面相加 反射波深度剖面
综合解释
四、井间地震资料解释方法
• 地震波组特征对比：
井间地震反射成像剖面相当于地面地震的 偏移叠加剖面, 其成像同相轴是地下波阻抗界面 的反映, 通过地震波组的反射强弱、连续性以及 形态变化特征对比的方法可以进行构造及地层 解释等。因井间地震是高频信号,分辨率较高, 同时又是深度域资料, 其在构造及地层的解释方 面更加精细准确, 可达到微构造及单砂体层位级 别。
–无破坏性； –频带宽； –震源能量足够强； –可重复性； –地震输出与作业深度无关； –周期短，可迅速移动； –耐高温高压（218℃）； –套管井与裸眼井都可使用； –可激发纵波与横波； –适用于各种井孔。
二、井间地震的采集
井间观测的震源类型：
– 炸药震源 – 井中气枪 – 射孔枪 – 压电换能器等
四、井间地震资料解释方法
• 井间地震属性分析：
对于深度域表示的井间地震资料, 在考虑井 间地震资料特殊性的基础上, 地面地震的属性处 理方法也可以应用在井间地震之中。可以在深 度域直接进行地震三瞬属性即瞬时振幅、瞬时 频率、瞬时相位计算
现代油藏精细描述技术和方法探讨

现代油藏精细描述技术和方法探讨

现代油藏精细描述技术和方法探讨油藏精细描述是指通过进行科学、系统、细致的分析和评估，建立出准确、细致、全面的油藏模型，利用先进的技术和方法对油藏进行细致、全面地描述和评估，从而实现有效地开发和管理油田的目的。

现代油藏精细描述技术和方法是利用现代信息技术和数学、物理等科学技术手段，对油藏样本、监测数据、实验结果进行综合分析与模拟，建立油藏地质模型，对地下储层进行精细描述，从而优化采油方案、提高油田开发效率。

一、三维地震技术三维地震技术是一种油藏精细描述技术，是先进的地球科学和计算机技术相结合的产物。

三维地震技术可以获取数据的立体图像，对地下的地质构造进行详细的分析，了解油藏的构成、形态和剖面，预测油藏内的流体分布等，有助于优化采油方案，提高油藏开采效率。

二、重力和磁力测量重力和磁力测量是油藏地质勘探的重要手段。

它们可以检测地下沉积物和矿物质，确定沉积相、岩性等地质参数，研究石油运移规律和储集条件，并预测地下储层的规模和分布。

利用重磁测量技术可以对油藏进行细致的描述和评估，为油田的开发提供更精准的数据支持。

三、岩石物性分析岩石物性分析是指对油藏储层岩石的物理、化学和机械性能进行分析与测量。

例如，使用扫描电子显微镜和X射线衍射仪对储层岩石的微观结构和岩石矿物组成进行研究，可以得到岩石物性参数，如孔隙度、渗透率等，对油藏进行更加准确的描述和评估。

四、油藏动态监测技术油藏动态监测技术是指通过采用现代计算机、通信和自动检测技术，对地下油藏物理和化学参数进行实时监测和分析。

例如，可以利用时间域反演技术对储层的孔隙度和渗透率进行监测，或者利用微小地震监测技术对油藏的压力、温度和产油情况进行实时监测，从而了解油藏内的动态情况，为油藏优化开发和管理提供依据。

五、人工智能技术人工智能技术是指利用计算机、信息科学和数理统计等手段，在模拟和控制人类智能过程的基础上，实现油藏地质勘探和开发的智能化。

例如，可以利用人工智能技术对油藏样本数据进行分析和模拟，建立油藏预测模型，并预测油田内的地下储层规模和分布，优化采油方案，提高油田的开发效率。

动静态精细油藏描述及剩余油分布研究方法和技术

动静态精细油藏描述及剩余油分布研究方法和技术

动静态精细油藏描述及剩余油分布研究方法和技术动静态精细油藏是指储层中油水分布与流动状况相对复杂的油藏。

在这种油藏中，油水界面的变动频繁，储量分布不均匀，储层渗透率差异大，流体性质复杂，难以准确预测剩余油分布。

因此，针对动静态精细油藏的描述及剩余油分布研究需要采用一系列的方法和技术。

一、动静态精细油藏描述方法：1.目视描述法：通过实地观察和描述油藏、储层的基本特征，如油水界面的形态、断层的分布、储层孔隙结构等。

2.孔隙特征分析法：通过岩心切片的显微观测和扫描电镜等分析技术，研究储层中的孔隙特征，包括孔径、孔隙度、孔隙连通性等，为进一步研究剩余油分布提供基础数据。

3.测井揭示法：通过采用测井技术，获得储层的物性参数，如渗透率、饱和度等，从而分析储层的流体性质和剩余油分布情况。

4.静测法：通过进行压力临近稳定的恒流生产试验，获得动态压力数据，并通过解压分析和生产预测计算，得到储层的动态物性参数和剩余油分布。

二、动静态精细油藏剩余油分布研究技术：1.三维地质模型构建：通过采样岩心、测井数据和地震数据等，结合地质学原理和平面地质分析方法，构建动静态精细油藏的三维地质模型，包括储层厚度、岩性、构造等信息。

2.压力历史匹配法：利用历史生产数据和动态压力数据，通过数值模拟方法，模拟油藏的生产过程，更新储层的渗透率、储量等参数，进一步优化剩余油分布预测。

3.产量反演法：通过对不同时间段的生产数据进行分析和反演，得到剩余油分布的变化规律和分布特征，从而提供预测剩余油储量和开采方式的依据。

4.储层可视化技术：利用计算机技术和虚拟现实技术，将储层数据转化为可视化的三维图像，实现对储层的直观观察和分析，进一步揭示剩余油分布的规律。

总之，动静态精细油藏的描述及剩余油分布研究需要综合运用地质学、物理学和数学等多学科的知识，结合实地观察和实验分析，采用多种方法和技术，以获得全面准确的储层信息，为精细油藏的开发和油藏管理提供科学依据。