多属性联合反演储层地震预测方法研究
本文选题:储层正演分析 + 地震属性优选 ; 参考:《吉林大学》2017年硕士论文
【摘要】:随着油气田勘探与开发的深入,油藏研究面临的地质条件越来越复杂,储层研究也面临着诸多挑战。地震数据蕴含了大量的油藏信息,包含了地层的构造信息,以及储层的岩性、物性以及流体等信息,如何应用地震属性挖掘地震数据包括的油藏信息,以及认识地震属性及优化地震属性开展地震多属性反演是储层研究的关键。论文首先综合前人的研究结果对地震属性按几何类、动力学类、反演类及混合属性进行了分类,进一步分为结构属性、体属性、AVO分析、振幅、相位、频率、衰减、叠前反演、叠后反演和混合属性十个小类,并以列表的方式分析了地震属性的地质意义、物理意义,为地震属性的优选提供理论支持方案,此外,对地震属性的提取和储层预测方法进行了详细的论述。针对储层厚度、物性、流体变化以及薄互层影响四个方面因素构建了相应的地震正演模型,分析并总结了上述储层参数变化对地震响应的影响规律:储层厚度、岩性和物性变化主要影响地震反射的幅值变化,因此,振幅类的属性以及波阻抗反演能够较好地识别砂、泥岩储层的厚度、岩性和物性变化。对于流体变化,地震响应相对较弱,需综合多项技术与多种资料开展综合分析,以降低流体预测的多解性。薄互层模型分析表明,隔夹层存在不仅影响地震反射的幅值,也对地震波形的频率和相位特性产生影响,因此,应结合振幅、频率和相位属性进行隔夹层预测。地震属性能够反映储层的不同特征,但由于实际地质条件的复杂性,应用某一属性解决实际地质问题时,往往面临着地震属性表征多解的问题,开展地震多属性分析是降低多解性的有效途径。为此,本文针对储层厚度与隔夹层研究的生产需求,对刻画储层厚度变化的楔形模型,以及反映隔夹层发育的薄互层模型的正演数据进行了敏感地震属性分析,优选了反映二者的敏感地震属性集合,为地震属性优选及多属性联合反演储层预测奠定了理论基础。针对单一属性储层预测应用的多解性问题,课题开展了地震多属性反演与储层参数定量预测研究,详细阐述了地震多属性反演技术方法与实现过程,包括:地震多属性反演目标函数构建、多元逐步回归敏感地震属性分析和基于概率神经网络的地震多属性反演。最后,通过M油田的实际应用,实现了砂体的地震属性分析、储层参数的敏感属性优选和储层厚度与孔隙度的定量预测,取得了较好的应用效果。
[Abstract]:With the exploration and development of oil and gas fields, the geological conditions of reservoir research are becoming more and more complex, and the reservoir research is also facing many challenges. Seismic data contain a lot of reservoir information, including formation structure information, as well as reservoir lithology, physical properties and fluid information. How to use seismic attributes to mine reservoir information including seismic data, Recognition of seismic attributes and optimization of seismic attributes for seismic multi-attribute inversion are the key to reservoir research. In this paper, seismic attributes are classified according to geometry, dynamics, inversion and mixed attributes, which are further divided into structural attributes, volume attribute AVO analysis, amplitude, phase, frequency, attenuation, prestack inversion. Ten sub-categories of post-stack inversion and mixed attributes are analyzed in this paper, and the geological and physical meanings of seismic attributes are analyzed in a tabular way, which provides a theoretical support scheme for the optimal selection of seismic attributes. The methods of seismic attribute extraction and reservoir prediction are discussed in detail. According to the four factors of reservoir thickness, physical property, fluid change and thin interbed influence, the corresponding forward seismic model is constructed, and the influence of reservoir parameters on seismic response is analyzed and summarized: reservoir thickness, reservoir thickness, The variation of lithology and physical property mainly affects the amplitude change of seismic reflection. Therefore, the properties of amplitude class and wave impedance inversion can better identify the thickness, lithology and physical property of sand and mudstone reservoir. For fluid variation, the seismic response is relatively weak, so it is necessary to synthesize multiple techniques and data for comprehensive analysis in order to reduce the multi-solvability of fluid prediction. The analysis of thin interlayer model shows that the existence of interlayer not only affects the amplitude of seismic reflection, but also affects the frequency and phase characteristics of seismic waveforms. Therefore, the interlayer prediction should be combined with amplitude, frequency and phase attributes. Seismic attributes can reflect different characteristics of reservoir, but because of the complexity of actual geological conditions, the application of one attribute to solve practical geological problems often faces the problem of multiple solutions represented by seismic attributes. Seismic multi-attribute analysis is an effective way to reduce multi-solution. In this paper, according to the production demand of the research on reservoir thickness and interbed, the sensitive seismic attribute analysis is carried out on the wedge-shaped model which describes the variation of reservoir thickness and the forward data of thin interbed model which reflects the development of interbed. A set of sensitive seismic attributes reflecting both of them is selected, which lays a theoretical foundation for seismic attribute selection and multi-attribute joint inversion of reservoir prediction. Aiming at the multi-solution problem of single attribute reservoir prediction, the research on seismic multi-attribute inversion and reservoir parameter quantitative prediction is carried out in this paper, and the technical method and realization process of seismic multi-attribute inversion are described in detail. It includes: constructing objective function of seismic multi-attribute inversion, multivariate stepwise regression sensitive seismic attribute analysis and seismic multi-attribute inversion based on probabilistic neural network. Finally, through the practical application of M oilfield, the seismic attribute analysis of sand body, the selection of sensitive attributes of reservoir parameters and the quantitative prediction of reservoir thickness and porosity have been realized, and good application results have been obtained.
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P618.13;P631.4
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 谢力 ,王华;岩性约束条件下重磁数据的联合反演[J];石油勘探与开发;2002年05期
2 魏宝君;;井间电磁场的一维、二维联合反演方法[J];地球物理学报;2006年01期
3 夏吉庄,李云平,阎汉杰,林治模;重磁电震联合反演技术及应用[J];油气地质与采收率;2003年05期
4 邬世英;王延江;李莉;胡加山;冯国志;阎汉杰;;支持向量机在重震联合反演中的应用研究[J];地球物理学进展;2007年05期
5 于鹏;戴明刚;王家林;吴健生;;密度和速度随机分布共网格模型的重力与地震联合反演[J];地球物理学报;2008年03期
6 张朝玉;许才军;;具有自适应权比的大地测量联合反演序贯算法及其应用[J];武汉大学学报(信息科学版);2012年10期
7 关小平,,黄嘉正;谈重震联合反演问题[J];物探与化探;1994年06期
8 Miguel Bosch ,陈伟;岩性约束重磁资料联合反演[J];勘探地球物理进展;2002年02期
9 阎汉杰;;重磁联合反演电震界面的统计建模技术[J];油气地球物理;2003年01期
10 王震;刁博;;江汉盆地应城—监利剖面重震联合反演[J];现代地质;2005年04期
相关会议论文 前10条
1 李雄;;地震-重力联合反演——不同的实现方式[A];中国科学技术协会首届青年学术年会论文集(工科分册·上册)[C];1992年
2 谭海平;徐宝慈;李春华;金成志;薛维志;;人机交互联合反演及其在盆地模拟中的应用[A];1994年中国地球物理学会第十届学术年会论文集[C];1994年
3 李雄;;地震-重力联合反演——不同方式的实现与对比[A];1991年中国地球物理学会第七届学术年会论文集[C];1991年
4 李媛媛;刘天佑;;井约束重力地震资料联合反演[A];中国地球物理学会年刊2002——中国地球物理学会第十八届年会论文集[C];2002年
5 黎益仕;殷秀华;刘占坡;;重磁对应分析和联合反演在塔里木东部剖面的应用[A];1994年中国地球物理学会第十届学术年会论文集[C];1994年
6 陈晓;何伟;张罗磊;于鹏;王家林;吴健生;;重磁震联合反演在琼东南盆地的应用[A];中国地球物理·2009[C];2009年
7 冯锐;陶裕录;;地震-重力联合反演[A];1990年中国地球物理学会第六届学术年会论文集[C];1990年
8 黄锡柳;;物探异常广义逆联合反演的方法与应用[A];1995年中国地球物理学会第十一届学术年会论文集[C];1995年
9 许才军;王华;;大地测量地球物理资料联合反演研究中国大陆现今构造变形场[A];地理空间信息技术与应用——中国科协2002年学术年会测绘论文集[C];2002年
10 刘家琦;傅有升;杨炜;唐永福;匡正;刘维林;;深浅三侧向联合反演的方法研究[A];1993年中国地球物理学会第九届学术年会论文集[C];1993年
相关博士学位论文 前8条
1 王涛;磁法与可控源音频大地电磁法二维联合反演研究[D];中国地质大学(北京);2016年
2 朴英哲;多重地球物理数据交叉梯度联合反演研究及应用[D];吉林大学;2015年
3 张学庆;测井属性的地震测井智能联合反演[D];成都理工大学;2002年
4 李爽;大地测量联合反演的模式及算法研究[D];武汉大学;2005年
5 过仲阳;环境演变中的数值模拟研究[D];华东师范大学;2000年
6 于常青;鄂北地区储层地球物理联合反演技术[D];中国地质大学(北京);2005年
7 陈伟文;中等强度地震的震源参数联合反演[D];中国科学技术大学;2015年
8 陈晓红;基于交叉梯度函数的重震同步联合反演方法研究[D];中国石油大学(华东);2013年
相关硕士学位论文 前10条
1 唐飞;基于交叉梯度约束的重力、磁法和电阻率法二维联合反演研究[D];中国地质大学(北京);2015年
2 付少帅;基于交叉梯度的重磁和大地电磁三维联合反演研究[D];中国地质大学(北京);2015年
3 朱德朋;磁法与大地电磁法数据二维联合反演研究[D];中国地质大学(北京);2015年
4 张磊;基于岩石物性约束的MT与重力二维正则化联合反演[D];东华理工大学;2016年
5 别康;双侧向与双感应联合反演地层真电阻率算法研究[D];长江大学;2016年
6 高家乙;青藏高原东南缘地壳速度与密度结构的地震波走时与重力异常联合反演[D];中国地震局地球物理研究所;2016年
7 吴凌根;重震联合界面反演技术研究[D];长安大学;2016年
8 陈向新;基于伽马—磁共振联合反演的薄层评价研究[D];华中科技大学;2015年
9 张显娜;多属性联合反演储层地震预测方法研究[D];吉林大学;2017年
10 孙中科;基于相关分析的混沌—粒子群重、磁联合反演[D];中南大学;2012年
本文编号:1894962
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/diqiudizhi/1894962.html