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利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测-何火华

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第 35 卷第 6 期 物 探 与 化 探 5, 2011 年 12 月 , 2011利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测何火华1, 2, 李少华1, 杜家元1, 3, 李密1, 王全2( 1. 长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室 , 湖北 荆州 434023; 2. 延长油田股份有限公司 直罗采油厂 , 陕西 延安 727500; 3. 中海石油有限公司 深圳分公司研究院 , 广东 广州510240)摘 要 : 某地区三角洲前缘砂体相变快 , 非均质性强 , 单砂体厚度小 , 常规的确定性反演由于受到地震频带限制 , 反演地震体的垂向分辨力低 , 往往难以识别 。基于随机建模技术的地质统计学反演方法 , 能有效地综合地质 、测井和三维地震数据 , 极大地提高了预测结果的垂向分辨率 , 能更加精确地描述储层细微的变化 , 可以更好地识别薄层砂体 。利用地质统计学反演方法对某地区三角洲前缘目标层段的薄层砂体进行了预测 , 通过高分辨率的地质统计学反演波阻抗体和密度反演体剖面对比 , 可以有效识别出薄层砂体在反演剖面上横向展布 。关键词 : 确定性反演 ; 地质统计学反演 ; 随机模拟 ; 薄层砂体识别 ; 储层预测中图分类号 : 文献标识码 : A 文章编号 : 1000 -8918( 2011) 06 -0804 -05利用常规地震反演进行储层预测受到诸多因素的影响 , 一方面反演结果是否与储层存在良好的对应关系 , 例如由于泥岩不同程度的含有盐类矿物 , 其速度与砂岩较接近 , 造成这些盐岩的阻抗值与渗透性砂岩阻抗值差异较小 , 此时波阻抗反演的结果具有多解性 , 无法区分岩性[ 1 -2]; 另一方面 , 由于受地震分辨率的限制 , 识别不了薄互层沉积 。由于常规地震反演存在诸多不足 , 地质统计学反演应运而生 。地质统计学反演是由 1992 年提出来的 , 1994 年 3]和 4]等又在 会上对该方法进行了讨论 , 但受制于对计算机硬件要求和算法本身的复杂性 , 该方法推广较慢 , 近年来随着计算机技术的快速发展 , 该方法得到越来越广泛的应用[ 5]。随机反演的结果基本上能够满足精细油藏建模的约束要求 , 尤其适合于薄夹层或者波阻抗无法描述的储层或油藏的地质建模[ 6]。本次研究的三角洲前缘目标区沉积相变快 , 非均质性强 , 单砂体厚度小 , 常规确定性反演由于垂向分辨率比较低 , 所以无法识别薄砂体 。笔者采用的随机反演方法充分地利用地质 、地震和测井资料 , 极大地提高地震反演结果分辨率 , 能有效识别 3 m 以下薄砂体 。1 基本原理及过程地质统计学反演首先应用确定性反演方法得到波阻抗体 , 以了解储层的大致分布 , 并用于求取水平变差函数 ; 然后从井点出发 , 井间遵从原始地震数据 , 通过随机模拟产生井间波阻抗 , 再将波阻抗转换成反射系数并与确定性反演方法求得的子波进行褶积产生合成地震道 , 通过反复迭代直至合成地震道与原始地震道达到一定程度的匹配[ 7]。该方法有效地综合了地质 、测井和三维地震数据 , 反演结果是多个等概率的波阻抗数据体实现 , 符合输入数据的地质统计学特征并受地质模型的约束 , 具有测井数据的垂向分辨率高和地震数据的横向分辨率高的优势 , 可用于不确定性评价 。地质统计学反演以地质统计学分析为基础 , 主要包括随机模拟过程和反演过程 。通过对地震和测井数据进行统计分析 , 求取变差函数 , 选择合适的随机模拟算法和反演算法 , 得到高分辨率的数据体 。1.1 地质统计学分析过程在反演时 , 首先要统计随机变量的直方图分布 ,了解数据的大致分布情况 , 对于高斯模拟要求随机变量要服从高斯分布 , 一般要对数据进行正态变换 。随后分析随机变量的变差图 , 确定随机变量在不同方向上的变程 , 得到合适的变差函数 。变差函数变程确定方法是值得探讨的问题 , 现阶段常用的方法主要有 : ①根据已经建立的地质信息库信息 , 结合研究区的沉积环境特征 , 确定不同沉积环境下沉积体的变程 ( 变差函数 ) ; ②根据递推反收稿日期 : 2010 -09 -13基金项目 : 国家科技重大专项 ( 2011; 湖北省自然科学基金项目 ( 2010资助6 期 何火华等 : 利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测演结果 , 在地震主测线和联络测线上研究沉积体的展布特征 , 结合沉积体的平面分布特征 , 定量地确定变量在 x 和 y 方向的变程 ; ③根据地震属性分析结果来确定 x 和 y 方向的变程 ; ④根据小层对比成果确定 x 和 y 方向的变程 。对属性 ( 如伽马 、密度 、自然电位等 ) 进行随机模拟前 , 应对该属性与波阻抗进行相关性分析 。只有相关性高时 , 才能认为使用该属性随机反演的结果是可靠的 。1.2 随机模拟过程随机地震反演的随机模拟性过程主要运用序贯模拟的算法 , 序贯模拟算法有序贯高斯随机模拟和序贯指示随机模拟 , 其主要差别是累计条件概率分布函数的求取方法不同 。在序贯高斯模拟中 , 所有的累计条件概率分布函数都假设为高斯分布 , 其均值和方差由简单的克里金方程组给出 , 而在序贯指示模拟中 , 累计条件概率分布函数直接由指示克里金方程组给出 。值得注意的是 , 搜索半径不能过小 ,条件数据的范围必须大到足以体现变差函数的正确性 。序贯随机模拟尽管各个实现各不相同 , 但每次实现都满足 : 在井点处与测井数据计算的波阻抗一致 ; 在井间符合地震数据和已知数据的地质统计学特征 。具体实现过程为[ 8 -9]: ①建立随机路径 ; ②随机选取井间尚未模拟的 1 个网格点 ; ③估计该网格点的条件概率密度函数 ; ④从该条件概率分布函数中随机抽取 1 个值 , 利用反射系数公式计算反射系数并与子波进行褶积生成合成地震道 ; 根据合成地震道与实际地震道匹配程度 , 决定是否接受该地震道 , 若接受则计算终止 , 转向下一个地震道即转向②, 否则重复 ④ ~ ⑤; ⑥直到完成整个数据体的模拟 。1.3 地震反演过程在每一个实现的地震道上 , 将随机提取的反射系数与求取的地震子波进行褶积 , 生成合成地震道 ,比较合成道与原始地震道之间的误差 , 达到要求的精度后输出反演结果 。选择合成地震记录最好的节点值作为反演的结果 , 然后对下一个随机选取的节点进行反演 , 直到完成一个随机实现的全部反演为止 。随机地震反演的算法主要有模拟退火和 模拟退火算法是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程 , 算法终止时的当前解即为所得近似最优解[ 10]。法是一种逐步构造最优解的方法 , 从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标 , 以尽可能快地求得更好的解 , 当达到某算法中的某一步不能再继续前进时 , 算法停止 。由于 法不能保证求得的最后解是最佳的且不能用来求最大或最小解问题 , 只能求满足某些约束条件的可行解的范围 , 所以通常采用模拟退火算法 。2 实例2.1 工区概况所选工区属于三角洲前缘沉积环境 , 沉积相变快 , 非均质性强 , 单砂体厚度小 , 一般都小于 3 m,岩性圈闭的隐蔽程度较高 , 工区内构造简单 , 断层不发育 , 工区面积相对较大 , 可用测井数据有限 。针对工区特点采用了地质统计学反演方法 , 即首先用确定性反演得到声波波阻抗 , 而后在此基础上进行随机反演得到薄砂层的展布 。2.2 关键技术随机反演的基础工作是三维地震资料的精细解释和测井资料的标准化处理 , 其关键技术主要有 : 子波提取 、初始地质模型建立 、波阻抗反演约束参数的选取等 , 笔者重点介绍储层参数的统计分析 、岩性曲线的产生 。2.2.1 储层参数的统计分析根据研究目的 , 分小层对确定性反演波阻抗体和测井波阻抗体进行直方图和变差函数分析 , 分别为随机反演提供横向变差函数和垂向变差函数 , 从而随机反演的结果综合体现测井的垂向分辨率高和地震的横向分辨率高的优势 。由于井资料较少 , 可以先通过随机反演的波阻抗体对砂体在空间上的分布有大致的了解 , 在此基础上进行变差函数的分析 。图 1 是研究区 组储层参数的频率分布直方图和高斯变换拟合曲线 ; 图 2 是地震波阻抗变差函数图及理论拟合曲线 。通过做测井曲线 ( 密度 , 孔隙度等 ) 和地震波阻抗直方图及变差函数分析可以看出如何在随机反演的时候综合测井和地震数据优势来求取变差函数是随机反演提高地震分辨率的关图 1 研究区 组波阻抗高斯变换·508·物 探 与 化 探 35 卷图 2 研究区 组波阻抗变差函数 ( 水平方向 )键 。另外 , 垂向变差函数的变程不大 , 说明数据空间相关性范围小 , 反映出储层薄 , 变化快的特点 。2.2.2 岩性曲线的产生本区在目标层段有岩性解释的井很少 , 直接进行岩性随机模拟效果不好 。由于研究区内用波阻抗无法区分砂 、泥岩 ( 图 3) , 而密度和伽马测井对岩性的变化较为敏感 ( 图 4) , 所以采用密度和 线将工区内参与模拟的 8 口井的曲线数据离散化为岩性数据 , 以此作为岩性指示模拟建模的控制数据 。2.2.3 岩性随机模拟及结果优选首先分析密度和伽马曲线与井上波阻抗相关性 , 采用同位协同模拟得到多个等概率密度和伽马曲线的反演体 , 并优选出最终的密度和伽马反演体 ,结合后面的岩性模拟结果确立薄砂体位置 。产生岩性曲线后 , 利用这些岩性曲线分岩性与井上波阻抗分层作概率做相关性分析 , 把相关关系应用到井约束波阻抗模型 , 从而由波阻抗模型转化得到岩性概率模型 , 作为后面岩性指示模拟的约束趋势 。对岩性曲线进行统计分析 , 选择合适的变差函数 , 在概率模型和变差函数控制下 , 结合产生的岩性曲线 , 利用“带趋势岩性指示模拟 ”对该区进行岩性模拟 , 得到图 3 研究区波阻抗与岩性关系直方图图 4 研究区伽马 、密度与岩性关系交会图 砂油组反演剖面 。随机模拟产生一组等概率的三维模型 , 其优选原则主要有 : 模拟结果是否符合地质含义 ; 模拟结果与原始数据是否符合 ;模拟结果要与生产动态相结合 。图 5 为确定性反演和随机反演波阻抗体过井剖面图 , 对比可以看出随机反演确实提高了反演结果的分辨率 , 能较清楚地反映出有利储层的位置 ( 图中黄色条带状 ) ; 图 6 为随机反演岩性剖面 , 从图中可以看出各种岩性能直观地展现出来 , 砂体横向变化较清晰且与井数据吻合较好 。图 5 研究区确定性反演 ( 左 ) 和地质统计学反演 ( 右 ) 波阻抗体过井剖面·608·6 期 何火华等 : 利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测图 6 研究区岩性过井剖面图 7 研究区抽井前 ( 左 ) 与后 ( 右 ) 岩性剖面检验结果通过抽井检验结果 ( 图 7) 可以看出抽井前后岩性反演结果基本一致 , 只是抽经后井上的岩性连续性有细微变化 , 说明随机反演结果还是比较可靠的 。3 结论三角洲前缘沉积一直是储层预测的重点 , 由于其自身沉积特点 , 导致砂体厚度一般都比较薄 , 常规的反演分辨率不高 , 很难满足预测薄砂体的需求 。而地质统计学反演由于能有效地综合地质 、测井 、地震资料 , 使得反演结果的分辨率极大提高 , 通过统计过井砂岩厚度 , 可以看出能够识别 3 m 以下的薄砂层 , 为有利储层预测提供依据 , 也为三角洲前缘储层预测提供一种有效的方法 。参考文献 :[ 1] 苏云 , 李禄明 . 随机反演在储层预测中的应用 [ J] . 煤田地质与探 , 2009, 37( 6) : 63 -66.[ 2] 崔永谦 , 邵龙义 , 谢建荣 , 等 . 河流砂岩地震储层预测中的几个问题 [ J] . 物探与化探 , 2010, 34( 1) : 54 -58.[ 3] , , H. d J] . 998, 4: 121 -128.[ 4] H. -D J] . 1998, 51( 2) : 332 -346.[ 5] 李方明 . 地质统计反演之随机地震反演方法 ———以苏 M 盆地P 油田为例 [ J] . 石油勘探与开发 , 2007, 34( 4) : 451 -455.[ 6] 陈殿远 . 随机地震反演技术在 田随机地质建模中的应用 [ J] . 中国海上油气 , 2004, 16( 4) : 250 -253.[ 7] 孙思敏 , 彭仕宓 . 地质统计学反演方法及其在薄层砂体储层预测中的应用 [ J] . 西安石油大学学报 : 自然科学学报 , 2007, 22( 1) : 41 -44.[ 8] at R] . 2004.[ 9] , , . 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