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地面阵列式微地震监测关键技术研究

发布时间:2018-03-23 01:29

  本文选题:致密油气藏 切入点:水力压裂 出处:《岩性油气藏》2017年01期  论文类型:期刊论文


【摘要】:微地震监测技术通过对储层压裂改造引发的震源点进行成像,可实现压裂过程监控和井网布局优化等。相对井中微地震监测而言,地面微地震监测数据具有信号能量弱、噪音干扰强及事件定位困难等特点,严重制约着微地震事件定位精度和监测结果的可靠性。针对地面微地震数据特征,利用微地震数据联合去噪、能量聚焦精确定位和压裂裂缝联合解释等关键技术,考虑不同噪音特征进行噪音压制,基于能量聚焦叠加原理确保微地震事件定位精度,并采用多类信息联合解释提高裂缝预测的可靠性,从而为储层压裂改造提供依据。在实际地面微地震监测应用中,监测结果与压裂井油藏开发数据吻合程度较高,证实了联合解释等关键技术的有效性和实用性。地面阵列式微地震监测技术在致密油气藏储层压裂改造中具有广阔的应用前景。
[Abstract]:By imaging the focal points caused by reservoir fracturing, micro-seismic monitoring technology can realize fracturing process monitoring and well pattern optimization. Compared with in-well micro-seismic monitoring, surface micro-seismic monitoring data have weak signal energy. The characteristics of strong noise interference and difficulty in locating events seriously restrict the accuracy of micro-seismic event location and the reliability of monitoring results. According to the characteristics of ground micro-seismic data, the microseismic data are combined to de-noise. The key techniques, such as accurate location of energy focusing and joint interpretation of fracturing fractures, are used to suppress noise in consideration of different noise characteristics. Based on the principle of energy focusing superposition, the positioning accuracy of micro-seismic events is ensured. The reliability of fracture prediction is improved by combined interpretation of multiple types of information, which provides a basis for reservoir fracturing reconstruction. In the application of actual ground micro-seismic monitoring, the monitoring results are in good agreement with the reservoir development data of fracturing wells. The effectiveness and practicability of key techniques such as joint interpretation are confirmed. The surface array micro-seismic monitoring technology has a broad application prospect in fracturing reconstruction of tight reservoirs.
【作者单位】: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;中国石化胜利油田分公司物探研究院;
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)项目“陆上非一致性时延地震、微地震油藏监测方法研究”(编号:2011AA060303)资助
【分类号】:TE357;P631.4

【参考文献】

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10 刁瑞;尚新民;芮拥军;Q鞔,

本文编号:1651310


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