简介:伽马曲线是反映泥质含量的重要参数,相比速度资料来说更加稳定,不受所含流体的影响。针对含气层来说,利用地震信息进行伽马反演相对于常规的波阻抗反演所描述的砂体展布更为直观。在对目前常用的伽马反演方法进行总结、讨论的基础上,指出地震体属性分析法具有明确的物理意义,并有效结合了多元逐步回归和交互验证法进行属性的优选和组合,采用褶积因子消除地震信息和测井信息的频率差异,以神经网络为拟合和预测手段,加之具有严谨的理论基础,相比其它几种方法更为准确合理。最后,通过川东T气田伽马反演的实例说明该方法的应用,预测了T气田须家河组砂体展布,取得了较好的效果。
简介:研究区位于HT盆地东次凹中央洼槽,由于该区岩性复杂,各岩性波阻抗叠置严重,所以单纯利用纵波阻抗不能很好地识别岩性,进而影响砂体展布形态的刻画。叠前同时反演技术利用地震道集近、中、远不同偏移距地震道上的丰富振幅、频率等信息,不仅反演出纵波阻抗和横波阻抗,还可以得到纵横波速度比和泊松比等重要的弹性参数数据,对有利储层预测和岩性识别具有重要作用。在测井和地震资料处理、地震岩石物理分析以及叠前同时反演等方面研究的基础上,有效刻画出有利区带,降低了井位部署风险,并指出了有利勘探靶区。应用结果表明,利用叠前同步反演技术能够较好地预测有利砂岩的分布形态,预测成果在HT盆地岩性勘探中发挥了极大作用。