简介:裂缝预测在致密油气、煤层气、页岩气等非常规油气勘探中起着十分重要的作用。本文将裂缝分成大(大于1/4波长)、中(1/4~1/100波长)、小(远小于1/100波长)三种尺度类型开展综合预测研究。基于多尺度岩石物理正演模拟技术,分析区分中等尺度裂缝的叠前方位各向异性敏感属性,结合地质、测井和地震属性大尺度裂缝预测方法和岩心薄片观测小尺度裂缝预测,形成了一套综合地质岩心信息、成像测井解释和地震信息的多尺度裂缝综合预测方法。该方法通过岩心裂缝描述和成像测井解释,分析得到裂缝发育控制因素,再通过应力场构造模拟,完成区域性大尺度裂缝发育控制因素研究。利用叠后几何类属性进行大尺度裂缝预测,结合叠前衰减属性进行中等尺度裂缝预测,以及岩性统计学反演和断层叠合结果,验证中等尺度裂缝与岩性、断层的对应关系,明确了中尺度裂缝成因。通过岩心电镜扫描,分析小裂缝发育状况,最后综合三类裂缝研究成果分析储层裂缝发育状况。通过对某实际工区灰岩储层的裂缝发育情况进行综合预测研究,结果表明文中提出的多尺度裂缝预测基础理论方法和多尺度裂缝预测技术流程,能够较好地解决裂缝预测的强非均质性、多尺度问题,综合地质、测井和地震多信息裂缝多尺度预测技术能够实现裂缝性油气藏的储层描述和甜点预测。
简介:塔里木盆地碳酸盐岩岩溶型储层广泛分布于塔北、塔中、巴楚等地区,是塔里木盆地碳酸盐岩勘探的重点,也是塔里木油田增储上产的主要层系之一.由于埋藏深度大、反射信号饺酢⑿旁氡冉系?更由于岩溶型储层非均质性严重,使得储层预测的难度增大.通过多年的攻关研究,从碳酸盐岩风化壳储层的地球物理响应特征出发,逐步探索并建立了技术、岩溶型储层测井评价技术、岩溶型储层地震描述技术、应变量分析技术为手段的溶型储层综合评价技术.在塔北、以地质概念模型为基础,以基于层序格架的潜山古地貌恢复塔中等地区应用中取得了良好的地质效果,相继获得了工业油气流.本文介绍了该技术在塔北轮古西地区的具体实施和应用效果.
简介:山区重力勘探中,重力外部校正是重力勘探料处理和解释的前提,其内容包括地形校正、中间层校正等.本文在分析常规外部校正方法的基础上,提出了一套适合于山区重力勘探的球面地形校正及有限球壳中间层校正方法,并严格推出了球面地形校正公式.对中国南方ZJJ地区重力资料处理结果表明,该方法提高了地形校正的精度,使山区重力资料品质达到或接近平原区的水平.
简介:从大量的地震属性中提取最能反映地质特征的综合属性是储层预测技术的关键,通常选用降维方法来优选属性。目前应用最为广泛的线性降维方法。但是,由于地震属性与地质特征的关系通常是非线性的,基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分地反映这种非线性关系,降低了储层预测的精度。流形学习是一种新的非线性学习方法,它是通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间,挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性,开拓了地震属性降维优化研究的新领域。本文首次实现了3D地震数据的层问属性特征提取,讨论了LLE方法及其关键技术,并以奥陶系礁滩相储层实例说明LLE和PCA两种方法降维及聚类的不同效果。理论模型分析和实例应用表明:LLE较好地保持了数据本身的原始结构;提取的综合属性和聚类相图较好地刻画了沉积相带、储层和流体的特征。这说明流形学习具有更好的特征提取性能。
简介:井地电位成像是通过套管向井中供电或将电源放在井中,在地表观测电位异常的一项技术,其供电源有线源和点源两种类型。为了研究这两种电源对地下异常体产生的电位异常特征,本文针对不同激励源,采用有限差分方法进行数值模拟研究,在线性方程组求解电位时引入不完全Cholesky共轭梯度(ICCG)迭代方法,分别实现了点源和线源井地电位成像技术的三维正演。最后,基于阻尼最小二乘法实现了井地电位成像技术的电阻率三维反演。设计不同地电模型分别进行正演和反演试算,正演结果表明,供电电源的类型不同,异常体在地表的电位异常特征也不同;反演结果表明,低阻体的反演结果要好于高阻体,点源置于异常体下方时反演的电阻率对异常体边界的识别比线源更加准确。
简介:类中梯装置三维激电成像技术兼顾了激电测深与激电剖面二者的特点,能快捷高效的获得测区三维电阻率及极化率信息,空间分辨率高,探测深度大。本文从类中梯装置的数据采集方式入手,阐述了采用类中梯装置进行三维激电成像的工作方式.建立了一个三维地电模型,采用类中梯装置进行三维正演模拟,并进行反演及成像。数值模拟结果表明,采用类中梯装置进行三维激电成像能较好地刻画实际地电模型的特点。以甘肃省某多金属矿为例,利用阵列式电磁法综合测量系统,进行了三维大功率激电成像技术的应用研究。实际应用结果表明,采用三维激电成像技术,可以多角度、多细节显示测区地下介质电阻率、极化率的分布情况,明确电性突变界面的延展状态,快速圈定成矿有利区。该研究对多金属矿产勘探等领域具有一定的指导性意义。
简介:通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO(FDAVO)技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法(BIDCMP),它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场(MRF)作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率(MAP)准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。