[發(fā)明專利]一種多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011307810.3 | 申請日: | 2020-11-20 |
| 公開(公告)號: | CN112698392A | 公開(公告)日: | 2021-04-23 |
| 發(fā)明(設計)人: | 朱光有;王銅山;李寧熙;袁苗;陶士振;曹正林;王兆云;陳志勇;李婷婷 | 申請(專利權)人: | 中國石油天然氣股份有限公司 |
| 主分類號: | G01V1/28 | 分類號: | G01V1/28;G01V1/30 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 劉靜;姚亮 |
| 地址: | 100007 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多層 集體 立體 刻畫 油氣 空間 分布 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容方法,該方法包括以下步驟:獲取目標區(qū)域的三維地震振幅數(shù)據體和鉆測井數(shù)據;對三維地震振幅數(shù)據體進行構造導向濾波處理;在三維地震振幅數(shù)據體的基礎上,通過機器學習技術識別斷裂和裂縫;對三維地震振幅數(shù)據體求取振幅曲率屬性,以預測孔洞型儲層;對三維地震振幅數(shù)據體做井震標定,提取子波并求取波阻抗數(shù)據體,進一步計算剩余波阻抗,利用剩余波阻抗數(shù)據體來識別洞穴型儲層;結合所得到的斷裂裂縫、孔洞型儲層和洞穴型儲層的識別預測結果,在鉆測井數(shù)據的質控和約束下,設定每種屬性的預測門檻值,實現(xiàn)多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容計算。
技術領域
本發(fā)明涉及油氣勘探技術領域,具體涉及一種多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容方法。
背景技術
走滑斷裂帶內部發(fā)育多種類型儲集體,主要分為洞穴、孔洞、裂縫三類,這三種儲集體在地震反射特征和屬性特點上具有明顯的差異,需要通過不同的技術手段分類進行預測,最后進行融合處理,達到綜合評價斷裂帶儲集體的目標。
目前研究者們針對斷溶體油氣藏的識別和描述開展了一系列的研究工作,由于斷溶體油氣藏的埋深大、地震反射特征變弱,常規(guī)技術手段難以充分挖掘地震資料信息,影響斷裂帶的空間刻畫效果,主要表現(xiàn)在裂縫、孔洞、洞穴型不同儲層識別模式難以確定,斷溶體儲層地球物理識別精度低,無法有效區(qū)分不同類型斷溶體儲層,對斷溶體的空間分布特征和連通性難以確定,定量描述困難。
針對以往研究中的技術難點,本發(fā)明通過機器學習斷裂裂縫識別、振幅曲率屬性、壓縮感知反演等多種先進地球物理手段的應用,精細描述了不同類型斷溶體儲層的發(fā)育特征,為深大斷裂控制下的斷溶體儲層的空間刻畫和定容測提供了充分的依據。
發(fā)明內容
為解決以上技術問題,本發(fā)明提供一種多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容。
為了實現(xiàn)以上目的,本發(fā)明采用以下技術方案:
一種多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容方法,包括以下步驟:
S100、獲取目標區(qū)域的三維地震振幅數(shù)據體和鉆測井數(shù)據;
S200、對三維地震振幅數(shù)據體進行構造導向濾波處理;
S300、在三維地震振幅數(shù)據體的基礎上,通過機器學習技術識別斷裂和裂縫;
S400、對三維地震振幅數(shù)據體求取振幅曲率屬性,以預測孔洞型儲層;
S500、對三維地震振幅數(shù)據體做井震標定,提取子波并求取波阻抗數(shù)據體,進一步計算剩余波阻抗,利用剩余波阻抗數(shù)據體來識別洞穴型儲層;
S600、結合所得到的斷裂裂縫、孔洞型儲層和洞穴型儲層的識別預測結果,在鉆測井數(shù)據的質控和約束下,設定機器學習斷裂和裂縫屬性、振幅曲率屬性、反演剩余波阻抗屬性的預測門檻值,實現(xiàn)多層系儲集體立體刻畫與油氣空間分布及定容計算。
以下針對每一步驟進行說明:
S100、獲取目標區(qū)域的三維地震振幅數(shù)據體和鉆測井數(shù)據。
在實施本發(fā)明的分段識別與評價方法時,需要首先獲取目標區(qū)域三維地震振幅數(shù)據體,并且沿走滑斷裂帶,不少于3-5口井具有聲波、密度測井曲線,作為壓縮感知反演的輸入。
S200、對三維地震振幅數(shù)據體進行構造導向濾波處理。
地震處理后的純波疊加資料或偏移資料往往存在著背景噪聲,對斷層、裂縫識別形成干擾,因此需要進行針對性的濾波以改善地震資料的信噪比,增強斷層和裂縫的清晰度。構造導向濾波處理的主要思路是沿著地震振幅數(shù)據獲取的構造方向進行濾波,有效提高地震資料信噪比,并在相干體等不連續(xù)性檢測結果約束的基礎上達到對斷層和裂縫的高清晰成像。
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