地震序列属性分析在储层预测中的应用

地震属性是具体表征和研究地震数据内部所包含的时间、振幅、频率、相位以及衰减特性的指标。序列属性分析法作为一种地震属性数据的统计分析方法，可以使很细微的、不易被发现的统计规律会变得很明显。提取选定对比层位的序列属性参数的均值，在分别对同一属性的各层位数据排序的基础上，对各层排序情况进行总体评价，分析预测储层的含油气情况。经过与井资料反演和高阶统计量分析结果对比验证，证明了本方法储层预测的可行性。     

地震属性优化技术在胜利油田CJZ东坡的应用

随着地球物理勘探技术的发展,为寻找油气藏提供了许多可靠的手段。近年来,地震属性作为一种有效的手段,发展迅速,在储层预测中发挥了巨大的作用。但是,由于地震属性多达几十种,其代表的地质意义也不同,且在不同地区发挥的作用也不一样。因此,针对各个地区的特点,需要对地震属性进行优化。在CJZ东坡YB三维的储层预测研究中,成功地进行多属性提取和优化,并取得了满意的效果。     

储层地震预测应用条件及其实例分析

地震属性技术已经在油气勘探开发,油气藏预测与描述中得到了广泛的应用,其与地球物理和地质特征之间的关系,也越来越受到人们的重视。但地震属性之间,地震属性与储层参数之间的相互关系仍较模糊,对地震属性的使用缺乏系统的研究和分析,这使得地震属性在应用中存在较大的不确定性。这里通过模型和实例分析,研究了储层地质特征,地质与地球物理参数的相关性,地震属性的有效性以及储层预测的基础地质条件,对油气勘探开发具有一定的实际意义和指导作用。     

沿层地震属性分析在川东北储层研究中的应用

提取相关的地震属性，对这些地震属性进行聚类研究及分析归纳，找出针对储集体的敏感属性，建立起储集层的地震响应模式。这里对几种重要参数的计算原理、物理特性进行了分析，并做了正演模型研究，对川东北部地区飞仙关组鲕滩储层进行了参数提取与过井参数聚类。结果表明，对高品质的地震资料，使用属性分析进行储层的模式建立以及储层的横向变化研究是可行的。     

基于地震叠后反演与属性分析的页岩气有利储层预测

中国南方页岩气勘查区块多为勘探新区,仅部署少量二维地震和地质钻井,且资料品质普遍较差,页岩气储层预测很难像成熟勘探区一样开展系统性研究工作,如何对现有数据进行充分挖掘是解决勘探新区页岩气储层预测的关键。为此,综合利用不依赖初始模型的叠后约束稀疏脉冲反演方法和多种频率类属性分析技术,开展页岩气有利储层预测。地震反演能够获得多种参数参与储层预测,属性分析能够从多种角度识别储层,通过多种信息综合应用和叠合分析以提高储层预测精确性和有效性,为新区页岩气勘探提供了一种新的思路。该项技术应用于南方某区块,圈定了页岩气的有利目标区,在该区部署的两口水平井均获得高产工业气流。     

厄瓜多尔奥连特盆地斜坡带地震多属性储层预测

南美安第斯前陆盆地斜坡带主要含油气圈闭为低幅度构造-岩性圈闭,储层预测是厄瓜多尔奥连特盆地低幅度隐蔽圈闭识别和描述的重要环节。为了准确预测储层砂体及油藏空间分布特征,采用高品质3D地震资料,沿层提取包括AVO信息在内的多种地震属性参数,利用地震属性和已知井的地层物性参数建立统计对应关系,并利用这一关系预测了未知点地层的储层物性、砂岩储层空间分布特征和储层含油气性特征预测。结果表明:预测结果与已有钻井吻合程度较高;下一步勘探潜力区位于区块南部和西部。     

基于时变分频反褶积与地震多属性融合方法的碳酸盐岩储层预测

地震资料分辨率的提高能更好地识别储层地震响应特征,能更精确对复杂储层进行储层预测研究.地震属性分析技术作为储层识别和储层描述的方法之一,其种类繁多且意义不尽相同,单一的地震属性对实际地层特点的反应往往是不确定、不完整的,为此结合地震多属性分析,利用RGB属性融合方法提高储层预测的准确性.这里首先用时变分频反褶积方法提高...     

基于KICA属性优化的支持向量机储层参数预测

为提高储层参数预测的精度,提出一种基于核独立分量分析(KICA)属性优化的支持向量机储层参数预测技术,KICA属性优化技术充分体现属性信息的非线性关系与高阶统计特性,提取出相互统计独立的反映地下储层参数的储层信息。支持向量机技术基于结构风险最小化原理,可解决小样本、高维与局部最小的非线性系统问题,二者有效的结合,能够将繁冗的地震属性空间,结合较少的井数据精确预测出储层的参数分布。通过模型及实际资料研究表明,本文储层参数预测方法的应用效果好,预测精度高。     

基于地震属性的致密碳酸盐岩储层裂缝分布的人工智能预测方法

裂缝是致密碳酸盐岩储层的重要渗流通道,影响油藏开发效果.由于裂缝的地球物理响应弱且复杂,使得裂缝预测困难.在深度挖掘地震属性中裂缝特征信息的基础上,建立了基于人工智能的裂缝分布预测方法 .该方法通过支持向量机算法优选裂缝敏感属性,利用梯度提升决策树(GBDT)算法深度挖掘单井裂缝发育情况与地震属性之间的非线性关系,梯度提升决策树算法对于异常值有较强的鲁棒性,可以较好地解决裂缝地震响应弱且复杂的问题.该方法在中东扎格罗斯盆地某油田古近系渐新统-新近系中新统Asmari组主力产油层位的致密碳酸盐岩储层中进行了实例应用,优选出方差、曲率、倾角偏差、倾角、方位角5种裂缝敏感地震属性,利用梯度提升决策树集成不同地震属性中的裂缝特征,建立裂缝分布预测模型,对研究区碳酸盐岩储层裂缝分布进行了预测.与常用裂缝预测方法的对比实验表明,本方法的裂缝预测结果与单井裂缝解释更为符合.预测结果表明,研究区北部裂缝更为发育,构造高部位附近裂缝更为发育,与生产动态认识相符合.     

用地震资料预测煤层气储层参数的方法初探

通过分析沁水煤田的地震地质条件,利用井信息结合地震资料,得出该区煤层气储层的特征与规律;利用数学地质知识的统计分析、回归分析,讨论了煤层气储层参数(煤层厚度、孔隙度及含气量)的预测方法。     

基于地震相分析的孔隙度预测

这里主要讨论在地震相分析下的孔隙度预测。其基本原理是：首先对研究区块进行前期常规解释（合成记录、层位追踪、构造及断层解释）,在此基础上利用地震相分析技术,并结合测井及岩芯资料对研究区进行沉积相带划分,将地震信息转化为地质信息;然后根据相带划分结果,对单一相带中的密度、声波速度与孔隙度井资料进行统计,拟合获得相关最好的波阻抗与孔隙度关系公式,这样多个相带就有不同的孔隙度计算公式;最后通过反演得到的波阻抗计算获得孔隙度。由于在横向上加入了地质解释,所以通过这种方法能够有效结合地质规律,提高三维孔隙度预测精度,还能更好地进行孔隙流体预测及储层评价。     

地震非线性随机反演技术在煤层气储层厚度预测中的应用

对煤层气储层进行识别和预测是煤层气勘查工作的一个重要问题。常规的反演方法对储层厚度预测精度不高,不能很好满足实际需要。利用非线性随机反演方法,在充分利用地震资料的基础上,以钻井、测井等已知信息作为约束条件,同时,考虑地下介质的随机性,通过拾取目的层地震反射波振幅、频率、相位等信息,提高了储层预测的精度。该方法在沁水煤田榆社-武乡煤层气区块得到了良好的应用,与实际地质资料对比发现,预测精度与钻井揭露成果吻合率较高,预测的煤层气储层厚度的分布与地质规律吻合。     

哈萨克斯坦B油田M02段综合地震储层预测

哈萨克斯坦B油田下白垩统上达乌尔组M02段为辫状河相沉积,储层以含砾砂岩和细砂岩为主,砂体在纵横向上变化较快,储层展布规律认识不清严重制约了油田的滚动勘探开发进程.本次研究基于新一轮精细构造解释成果,通过精细合成记录标定、地震正演模拟、地震属性分析、常规地震反演以及地质统计学反演等储层预测技术的综合应用,消除了地震属性...     

密井网区井震结合进行沉积微相研究及储层预测方法探讨——以大庆杏树岗油田杏56区为例

随着中国油气田开发程度的逐步加深,有效预测井间砂体的分布已成为高效开采与提高采收率的核心问题。文中以大庆杏树岗油田杏56区块为例,尝试利用井、震有机结合的方法进行精细沉积微相展布的研究,对进入特高含水阶段的油田进行井间砂体的预测。在密测网地震层位追踪的前提下提取多种地震属性,以反距离加权平均法提取井点属性,并采用聚类方法对提取的井点地震属性和井点储层参数进行多元统计相关性分析,以确定聚类分析中使用的地震信息,进而建立多元一次方程,描述敏感地震信息与储层参数的桥梁,以便用井、震信息综合预测井间储层参数的变化,由此编制出目的层段的沉积微相平面展布图,并结合生产动态资料进行验证。其成果在实际生产中得到较好的验证。     

饱和砂土地震液化判别的可拓聚类预测方法

基于可拓学的物元模型和聚类分析原理,提出了饱和砂土地震液化判别的可拓聚类方法。选取地震烈度、震中距、砂层埋置深度、地下水位、标贯击数、平均粒径、不均匀系数和动剪应力比等8个影响因素,作为饱和砂土地震液化的评价因子,构建了经典域物元和节域物元。应用物元理论和可拓集合中的关联函数,建立预测模型,通过聚类分析得到饱和砂土地震液化的判别结果。实例研究表明,该模型能客观地反映砂土的液化规律,可拓聚类预测方法应用于饱和砂土地震液化判别是有效可行的。     

北黄海盆地某区块火成岩地震识别与预测

利用北黄海盆地某区块最新采集处理的三维地震资料,通过钻、测井资料综合分析建立井震关系。使用地震相分析、叠前反演以及多属性综合预测等技术刻画火成岩的形态和空间展布特征,总结本区火成岩在地震剖面上的响应特征及空间变化规律。综合预测结果显示研究区内东部发育有规模巨大的潜山型火成岩,西北部发育有侵入岩体刺穿,其他区域主要发育小规模岩株、岩墙或岩脉状侵入岩。     

储层预测相干技术在北正镇地区的应用

本文通过在北正镇地区应用储层预测新一代相干技术,清晰、快速的展现断层的空间展布,反映断层的细节特征,识别地质异常体,而且可以反映构造倾向及构造陡缓程度,为构造及沉积演化史研究提供可靠依据。     

地震多参数神经网络储层油气预测中的参数优化

在利用多参数进行储层油气预测时,并不是使用的特征越多越好,最佳特征的维数取决于实际问题的预测效果。这里运用聚类分析法优选地震特征参数,将距离较远或相似系数低的特征参数聚为一类,用来对未知样本进行地震储层预测。利用优选后的参数进行神经网络储层油气预测,在实际应用时取得了较好的效果。