基于地震波形指示的碳酸盐岩储集体反演方法——以塔河油田中-下奥陶统为例

发布时间：2018-03-26 03:18

  本文选题：波形指示反演　切入点：贝叶斯理论　出处：《石油与天然气地质》2017年04期

【摘要】：塔河油田奥陶系碳酸盐岩岩溶储集体埋深大,分布不均,类型复杂,具有较强的非均质性,储集体类型识别一直是该区油气勘探和开发的难题。为此,基于贝叶斯判别理论和马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法,实现了一种新型波阻抗反演方法。在储集体类型识别、地震反射特征和岩石物理分析基础上,利用地震波形相似性优选样本井,参照样本空间分布距离和曲线分布特征建立初始阻抗模型。通过建立建议分布与先验信息之间的关系,实现先验解空间的有效采样,同时采用Metropolis-Hastings抽样算法对贝叶斯后验概率分布抽样,从而获得最大后验概率解。将该反演方法应用到塔河油田奥陶系岩溶储集体类型识别中,在反演精度得到明显提高的同时,充分利用了地震波形横向变化特征反映岩溶储集体空间分布位置和横向展布规律,有效识别了岩溶储集体类型,为非均质极强的岩溶缝洞储集体的精细表征提供有力支撑。
[Abstract]:The karst reservoirs of Ordovician carbonate rocks in Tahe Oilfield have a large buried depth, uneven distribution, complex types and strong heterogeneity. The identification of reservoir types has always been a difficult problem for oil and gas exploration and development in Tahe Oilfield. Based on Bayesian discriminant theory and Markov chain Monte Carlo sampling algorithm, a new wave impedance inversion method is implemented. Using the similarity of seismic waveform to select the sample well, the initial impedance model is established according to the distribution distance of the sample space and the characteristic of the curve distribution. By establishing the relationship between the suggested distribution and the prior information, the effective sampling of the prior solution space is realized. At the same time, the Metropolis-Hastings sampling algorithm is used to sample the Bayesian posterior probability distribution, and the maximum posterior probability solution is obtained. When the inversion method is applied to the classification of Ordovician karst reservoirs in Tahe Oilfield, the inversion accuracy is obviously improved. The transverse variation characteristics of seismic waveforms reflect the spatial distribution and horizontal distribution of karst reservoirs, identify the types of karst reservoirs effectively, and provide strong support for the fine characterization of heterogeneous karst fracture-cavernous reservoirs.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;山东省油藏地质重点实验室;中国石油油气储层重点实验室中国石油大学(华东)研究室;中国石油新疆油田分公司石西采油厂;
【基金】：国家科技重大专项(2017ZX05009-001)
【分类号】：P618.13;P631.4

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本文编号：1666102