基于改进Stacking算法的致密砂岩储层测井流体识别

致密砂岩储层物性差,测井响应对孔隙流体不敏感,应用传统测井解释图版划分流体类型精度较低.机器学习技术通过学习更多维度的特征,可以建立合适的流体识别模型.相较于单一算法,集成学习可以通过联合多个专家模型提升预测精度,但是不同的集成学习策略性能差距较大.本文提出了一种改进的Stacking算法,通过平均影响值法寻找敏感测井曲线作为输入,利用不同的特征集构建多个子模型,并使用不同集成策略将其组合为若干性能更佳的专家模型进行训练,同时引入独立专家避免过拟合,将专家模型的预测结果通过交叉验证的方式进行模拟预测,最后应用元学习器预测最终结果.将该方法用于库车坳陷迪北气藏致密砂岩储层流体识别,测试准确率可达93%,优于CatBoost模型和XGBoost模型,证明了该方法的有效性和适用性.为致密砂岩储层流体识别提供了新的思路.     

SG地区叠前地震弹性参数交会定量解释技术预测有效储层的方法

鄂尔多斯盆地SG气田是我国典型的低孔,低渗,致密砂岩气藏的代表.该区地震勘探开发面临着两大难题:一是含气砂岩和围岩的声波阻抗存在较大范围叠置,利用声波阻抗预测储层存在明显的多解性;二是SG气田局部地区气、水关系复杂,地质上不存在统一的气、水层分界面,产水井严重影响产能建设,流体类型的识别是面临的又一难题.为了降低声波阻抗预测砂岩储层的多解性,提高有效储层预测精度,定量识别储层中流体的类型,本文提出了叠前地震弹性参数交会定量解释技术,从横波测井资料不同岩性、流体的岩石物理参数分析入手,优选了能够区分岩性和流体的最佳敏感弹性参数,制作了敏感弹性参数交会模板,通过地震叠前反演获得反映储层物性和含气性的地震弹性参数体,最后进行地震弹性参数交会定量解释预测有效储层和识别流体.勘探实例证实了该技术方法在SG地区对有效储层的预测是有效的,能够为井位优选提供可信的依据.地震弹性参数交会技术将纵向分辨率较高的测井岩石物理分析和横向分辨率较高的地震叠前反演结合在一起,使用了多个弹性参数交会,减少了以往单一弹性参数预测储层的多解性,最终获得比较可靠、更量化的反映储层物性和含气性的地震弹性参数交会体,为有效储层预测和流体识别探索出了新的途径,这一技术的应用和推广可以降低地震解释的风险,提高储层预测精度.     

部分饱和砂岩储层地震物理模拟及含气饱和度预测分析

含气饱和度预测是天然气储层地震解释工作的重要目标.本文将岩石物理分析与地震物理模拟技术相结合,构建了部分;饱和砂岩储层物理模型并进行含气饱和度预测分析.物理模型中设置了高孔渗常规砂岩和低孑孔渗致密砂岩两种模拟储层,每种储层都是由具有不同含水饱和度的气-水双相饱和砂体组成.岩石物理分析结果显示在低孔渗致密砂岩中气-水混合流体更加倾向于非均匀的斑块分布,而结合了Brie等效流体公式的Gassmann流体替换理论可以更准确地描述纵波速度随含水饱和度的变化趋势.对物理模型进行地震资料采集处理后,对比了AVO特征和叠前同步反演结果对两种砂岩储层含气饱和度预测能力的差异.AVO特征结果显示,对于混合流体均匀分布的高孔渗砂岩储层,AVO响应曲线和属性变化很难对含气饱和度进行估算;对于混合流体斑块分布的致密砂岩储层,AVO特征可以定性地分辨出储层是否为高、中、低含气情况.反演结果显示,密度及纵横波速度比分别对高孔渗及致密砂岩储层的含气饱和度有着较好的指示能力.     

多算法协同分类在致密砂岩流体识别中的应用

储层含气时,岩石的弹性力学参数会发生改变,利用岩石的弹性性质可以对流体性质进行识别.引入流体敏感度评价参数,优选出反映储层含气性敏度高的5个弹性参数,并将这5个弹性参数作为流体识别算法的输入参数.分别利用贝叶斯算法、K近邻算法、广义神经网络算法、主成分分析算法、支持向量机算法对不同流体性质进行识别,并将识别结果采用投票从众的原则,构建多算法协同分类方法(BKGPS).采用BKGPS算法对苏里格气田西部盒8、山1致密砂泥岩储层6口井的75个样本进行判别,样本的识别符合率达到93%,BKGPS识别结果与5种单算法相比,能够提高流体识别的准确性与稳定性.对研究区致密砂岩储层实际资料处理,BKGPS算法处理结果与试气结论一致,验证了该方法的可靠性.     

基于岩石物理模板的孔隙度非敏感流体因子构建方法及应用

流体因子是一种指示储层含流体特征的常用工具,在储层流体识别中发挥着重要作用.现有的大多数流体因子除了反映孔隙流体性质以外还与孔隙度密切相关,对同一储层的高孔和低孔区域具有不同的流体敏感性,可能造成非均质储层的流体识别假象.本文提出一种消除孔隙度影响的流体因子,并将其应用于非均质储层流体识别.首先根据研究区地质特征选择并校准岩石物理模型,以此为基础优选横波阻抗I_S和饱和岩石体积模量与剪切模量之比K_(sat)/μ_(sat)构建能够分离岩石骨架和孔隙流体性质的I_S-K_(sat)/μ_(sat)岩石物理模板;而后通过对数域多项式拟合和归一化的方式构建孔隙度非敏感流体因子PINF(Porosity-Insensitive Normalized Fluid Factor).最后将本文提出的流体因子应用于苏里格气田非均质储层流体识别,实际测井和地震资料测试结果表明该流体因子的预测结果与测井解释结果相符,在同一储层段的高孔和低孔区域均显现出较好的应用效果,适用于非均质储层流体识别.     

测井资料岩石物理分析在苏西地区储层预测研究中的应用

苏里格地区天然气资源量丰富,勘探前景广阔,是我国油气增储上产的重要区域.研究区位于苏里格气田的西侧,该区储层段砂岩与泥岩的纵波速度、密度和纵波阻抗等常规参数相互叠置,叠后波阻抗反演难以解决该区储层预测和流体识别问题.为此,利用测井资料,开展了以地震岩石物理参数分析、弹性阻抗分析、流体替换及AVO特征分析为基础的叠前储层预测可行性研究.研究结果表明:岩石的弹性参数能够很好地区分岩性,并优选出反映储层或含气性的敏感参数,如纵横波速度比、泊松比、拉梅系数和拉梅系数/剪切模量对含气性具有良好的识别能力;不同角度的弹性阻抗既可以识别岩性,也可以区分气层和非气层;利用AVO属性可以预测盒8砂岩是否含气,但不能预测其是否具有工业价值.上述研究为该区开展地震叠前储层预测和流体识别研究提供了依据,使得该区的储层预测更具针对性.     

储层砂岩宽频段地震岩石物理特征的实验研究

在地震储层预测过程中,需要借助岩石物理实验建立储层岩性、物性与地震弹性参数之间的关系,明确反演方法,从而提高储层预测精度.本研究针对高尚堡北区沙三5个亚段、10口井、四种岩性的27块岩心实施了宽频段地震岩石物理特征的实验研究.首先借助铸体薄片和X射线衍射分析得到所研究岩心的孔隙结构和矿物组分;接着对干燥和饱和流体状态下岩心进行高频岩石物理测试得到弹性参数;在此基础上,将测试结果经过计算得到15种地震属性,并基于敏感性分析获得对储层预测有指导意义的较为敏感的岩性、流体敏感因子.同时对孔渗性较好的储层岩石进行了低频岩石物理测量,不同饱和流体储层岩石展示了不同的地震波频散规律.砂岩宽频带的岩石物理实验结果对于研究储层与非储层具有指导和参考意义.     

基于支持向量机法识别砂岩中流体类型

砂岩储层孔隙中的流体识别一直是石油勘探开发过程中重要的环节,传统方法主要依赖于测井数据,但是在测井数据缺失的条件下较难得到准确的流体识别结果.本文提出一种只依靠地震数据的砂岩中流体识别的新方法,并选择地球物理方法可测或可求的地球物理参数σ、ρλ和ρμ作为流体识别因子,然后进行模型实验.首先,设置典型流体状态,用Gassmann方程进行流体替换,将得到的流体识别因子作为支持向量机的训练集数据,并定义支持向量机的分类标签;之后,设置随机流体状态,利用Gassmann方程计算流体因子,将得到的结果作为支持向量机的测试集数据.将训练集、测试集数据集输入支持向量机,进行分类,得出测试集数据的分类结果.模型实验分类结果表明,支持向量机法可以判别砂岩孔隙中流体的主要属性.     

致密砂岩储层流体参数核磁共振实验研究

利用核磁共振技术对致密砂岩储层岩心流体参数进行研究,简述致密砂岩储层流体参数核磁共振测量原理及计算岩心流体参数方法。实验确定了岩心流体动用参数T2截止值方法,进行了可动流体致密砂岩储层分类评价研究。油田矿场核磁共振测量岩心含油饱和度、可动流体饱和度,并对可动流体饱和度、含油饱和度识别油水层方法进行研究。表明:实验测定红河区块岩心T2截止值为4.06ms,利用致密砂岩储层岩心可动流体等级划分标准,对致密砂岩储层岩心单井及不同层位、多井之间进行储层比较分类评价。油田矿场核磁共振技术测量计算的含油饱和度结果与常规方法测量的含油饱和度结果对比,表明油田矿场核磁测量含油饱和度是可行且可靠的。岩心含油饱和度与可动流体饱和度比值大小可识别油水层。      

基于近似支持向量机的流体识别因子融合

通过叠前反演获得的单参数或组合参数都有一定的流体识别能力,但如何将多种流体识别因子有效融合是目前进行流体识别的一个难题.利用人工参与进行流体性质的综合解释是目前流体识别因子融合的主要途径,但这种方法人为干扰较大,不确定性强.鉴于此,本文提出了一种基于近似支持向量机的流体识别方法.该方法首先以实际工区测井资料为依据,优选出对工区内储层所含流体特征敏感的流体识别因子作为输入参数,然后通过近似支持向量机进行流体性质的判别,实例证明该方法的识别结果客观准确,是一种可靠的流体识别方法.     

叠前地震描述技术在SLG地区储层预测中的应用

SLG地区天然气资源量丰富,是我国油气增储上产的重要区域,利用叠后地震描述进行储层预测时多解性很强.本文针对SLG地区盒8段储层,充分利用了叠前地震资料信息丰富的特点,以AVO模型正演技术为基础,研究含气砂岩的地球物理响应特征.利用弹性波阻抗反演和叠前同步反演等技术,开展了叠前储层预测和含气性检测,形成了叠前地震描述技术系列.实际钻探结果表明,预测结果的精度较高,表明利用叠前地震描述技术进行SLG地区盒8段储层预测是可行的.     

Improving reservoir thickness prediction using seismic attributes and attributes fusion

Usage of any single attribute would introduce unacceptable uncertainty due to limited reservoir thickness and distribution, and strong lateral variations in lithological traps. In this paper, a wide range of prestack and post-stack seismic attributes is utilized to identify a range of properties of turbidity channel sandstone reservoir in Block L118 of J Oilfield, China. In order to better characterize the turbidity channel and lower the uncertainty, we applied multi-attribute fusion to weight a variety of seismic attributes in terms of their relevance to the identification of turbidity channel reservoir. Turbidity channel boundary is clearly present in the new attribute and the reservoir thickness prediction is improved. Additionally, fluid potential of reservoir was predicted using this fused attribute with a high value anomaly indicating high fluid potential. The multi-attribute fusion is a valid approach for the fine prediction of lithologic reservoirs, reducing the risks typically associated with exploration.     

基于叠前反演的流体敏感属性实验研究及应用

提取叠前地震振幅信息的叠前反演技术已成为储层预测的重要手段,其能获得各种岩石弹性参数,丰富储层预测方法.因目标储层的差异性,优选并建立有利的流体敏感参数对储层流体检测尤为重要.本文基于岩石物理实验, 测量并分析了岩石弹性参数随流体饱和度的变化特征, 进一步根据岩石物理理论建立组合流体敏感参数, 达到对油气检测的最佳敏感效果.定义了流体敏感量,定量分析岩石弹性参数的流体敏感性.最后本文在X区块进行了叠前地震反演的应用, 结果表明通过岩石物理实验分析并建立获得的流体敏感参数能明显的提高储层的识别能力.     

致密砂岩气藏动态分类委员会机器测井流体识别方法

致密砂岩流体识别难度大,智能算法能够较好地建立其流体识别模型.相较于单一智能算法,分类委员会机器通过联合多个专家(智能算法)有助于提升智能模型整体性能.而针对分类委员会机器中单个专家性能难以提升的问题,添加门网络构建动态分类委员会机器是一种更有效的模块化学习方式.本研究首先采用门网络将输入数据划分为多个子数据集,然后联合决策树、概率神经网络、贝叶斯分类、BP神经网络、最近邻算法分别训练子数据集得到多个子模型,最后利用组合器最优化子模型组合得到最佳的流体识别模型.针对塔里木盆地库车坳陷大北、克深、博孜地区致密砂岩地层测井数据和测试数据,采用平均影响值法优选敏感测井系列作为输入,构建了动态的测井流体识别模型,其训练、验证准确率分别为96.29%和91.39%.利用此模型以BZ9井为例进行流体类型判别,预测结果与测试结果一致.该方法将无监督与有监督学习相结合,引入门网络提高了数据集利用效率,避免了数据集分布不均衡对模型构建的影响;采用投票机制集成多种专家,建立了子模型与专家的适应关系,流体识别模型预测精度和泛化能力大大提高.     

利用交会图法识别国外M油田岩性与流体类型的研究

利用测井曲线进行岩性与流体类型的识别是测井解释的重要内容之一,可为油田油气藏的综合评价提供重要的基础依据.基于交会图法和岩心资料,本文分析研究了国外M油田的常规测井曲线特征与岩性和流体类型的关系.首先以岩心资料为基础,选取对岩性和孔隙流体敏感的物理量进行交会图分析识别,在现有测井资料的前提下,综合这些物理量建立了GR-BK、GR-NGR、NGR-BK、PHIE-SW交会图版,然后利用这些图版进行了岩性和流体的识别.其中:岩性主要依据自然伽马、中子伽马、电阻率交会图版来识别,流体类型主要依据饱和度和电阻率交会图版进行识别.在上面工作的基础上确定了该油田不同类型的岩性和流体的识别标准值范围:1)碳酸岩识别标准为GR<70API,NGR>2.5CU,BK<5Ω.m;砂岩识别标准为,70API162API.2)油气层有效孔隙度PHIE>20%,SW<55%,BK>2Ω.m;水层的有效孔隙度PHIE>20%,但是SW>55%,BK<2Ω.m.从上面的结果可看出,在该研究区域,该方法不仅可以区分砂岩和泥岩这样不太复杂的岩性,甚至可以区分砂岩、石灰岩和白云岩这样易混淆的岩性.最后,通过待测试数据对建立的交会图版进行检验,岩性和流体识别的准确率达到了94%和100%.本文的研究结果对中亚地区油田的岩性识别和储层预测具有重要的应用价值.     

基于匹配追踪的瞬时能量异常属性在Albertine地堑油气预测中的应用

东非裂谷Albertine地堑是当今世界油气勘探的热点地区之一,具有埋藏浅、演化快、地层新的地质特点。作为主力含油气层段的新生代地层中疏松砂岩异常发育,物性参数差异较大,受控于孔隙度以及孔隙流体的综合影响,含油气储层的地震响应无明显规律,油气预测难度较大。基于能量吸收分析思想的指导,在利用匹配追踪时频分解方法有效提高时频分辨率的前提下,进一步提出瞬时能量异常属性的计算方法。以Albertine地堑的W油田为例,针对含油气储层表现的低频能量增加、高频能量衰减的异常特征,借助瞬时能量异常属性实现了油气预测,预测结果获得了钻井的验证。      

The application of elastic impedance inversion in reservoir prediction at the Jinan area of Tarim Oilfield

The Triassic reservoir in the Jinan area of Tarim Oilfield consists largely of interbedded sand and shale. Because of the large overlap between sandstone and shale impedance, it is difficult to distinguish sandstone from shale by acoustic impedance alone. Compared to acoustic impedance, elastic impedance contains more lithologic and physical information of the reservoir. Based on meticulous well-tie calibration, elastic impedance data volumes for 10°, 20°, and 30° emergence angles are obtained using pre-stack elastic impedance inversion. A non-linear statistical relationship between elastic impedance and shale content is set up by a PNN neural network. The non-linear mapping relationship is used to predict the reservoir shale content from elastic impedance, which will depict and predict the reservoir oil-bearing sands.     

低渗特低渗砂岩储层流体识别技术研究综述和展望

低渗、特低渗储层是国内外油田地质研究的重点,而其流体识别问题更是一个焦点问题.本文根据以往的研究成果,再认识了低渗、特低渗储层流体识别的难点,进而梳理和归纳了流体识别的常规技术和新技术.研究表明,利用单一的测井解释方法容易引起多解性,技术风险高;基于地区地质、岩心、录井等资料,结合多种测井曲线,开展流体的综合识别评价是一个重要的技术思路;将现代地质数学方法和信号分析技术引入流体识别中将会产生积极地意义,本文对此进行了展望.