基于GST算法的储层裂缝识别技术在某页岩气工区的应用

发布时间：2017-03-26 17:08

  本文关键词：基于GST算法的储层裂缝识别技术在某页岩气工区的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在众多类型的油气藏中,页岩气是一种革命性的新型非常规能源,近些年针对页岩气勘探的研究越来越多,其中裂缝识别是页岩气勘探中的重点和难点。论文针对页岩气勘探中的这一重点和难点,实现并应用了基于梯度结构张量算法的裂缝识别技术。裂缝是地震数据中的地质细微特征,梯度构造张量(GST)算法可以较好地识别这种细微特征,本文实现了基于梯度构造张量(GST)的页岩气储层裂缝识别技术。该技术基于GST算法,从地震数据中得到了倾角方位角属性,相干属性以及曲率属性。倾角方位角属性可以直观的反映地震的反射界面;相干属性可以得到相邻道的相关程度,以此识别地层的裂缝或者其它异常地质体;曲率属性对岩层的裂缝、弯曲、褶皱、断层等信息较为敏感。将三种属性组合使用,可以对储层裂缝信息做更加精确的识别。在裂缝识别理论研究的基础上,基于Windows环境,用VC++实现了基于GST算法的页岩气储层裂缝识别技术,该技术包括三个软件模块,分别是GST倾角方位角模块、GST相干模块、GST曲率模块,这三个模块可以单独使用,也可以联合使用。这些模块能够完成对三维数据体属性的自动提取而不需要人工干预,同时它得到的结果能够作为其他属性的输入条件,做到一次处理多次分析使用。将上述基于GST的裂缝识别技术应用到某页岩气工区,分别得到了该工区的表征裂缝的倾角方位角属性、相干属性和曲率属性。分析了三种GST地震属性对工区裂缝的识别效果,同时与传统裂缝识别方法取得的属性进行了对比。对比结果显示,GST算法在储层裂缝识别中能够有效识别裂缝及微裂缝,效果优于传统裂缝识别方法,取得了较好的裂缝识别效果,达到了识别裂缝的目的。
【关键词】：裂缝识别 梯度构造张量算法 属性 软件模块
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P618.13;P631.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及研究意义8
• 1.2 研究现状8-12
• 1.2.1 GST算法的研究现状9
• 1.2.2 倾角方位角属性的研究现状9-10
• 1.2.3 相干属性的研究现状10-11
• 1.2.4 曲率属性的研究现状11-12
• 1.3 本文的主要工作12
• 1.4 本文的论文结构12
• 1.5 本章小结12-14
• 第2章 地震裂缝识别技术方法原理14-33
• 2.1 倾角方位角属性的研究与应用14-16
• 2.1.1 地震反射面的倾角和方位角14-15
• 2.1.2 复数道分析法15-16
• 2.1.3 离散倾角扫描法16
• 2.2 相干属性技术的研究与应用16-24
• 2.2.1 地震波的相干性17
• 2.2.2 相干数据处理原理17-18
• 2.2.3 C1相干算法18-20
• 2.2.4 C2相干算法20-23
• 2.2.5 C3相干算法23-24
• 2.2.6 C2算法和C3算法的参数选取24
• 2.2.7 三代相干算法的优缺点24
• 2.3 曲率属性技术的研究与应用24-32
• 2.3.1 曲率的概念及意义25-28
• 2.3.2 曲率分析方法28-30
• 2.3.3 体曲率属性30-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 梯度结构张量（GST）算法原理33-45
• 3.1 梯度结构张量理论33-37
• 3.1.1 特征值分析34-35
• 3.1.2 主成分分析35-36
• 3.1.3 基于GST算法的倾角方位角计算36-37
• 3.1.4 基于GST算法的相干计算37
• 3.1.5 基于GST算法的曲率计算37
• 3.2 GST算法实现流程37-39
• 3.3 算法的实验39-41
• 3.4 三维地震属性的预处理41-44
• 3.4.1 一维ESP算法42
• 3.4.2 二维ESP算法42-43
• 3.4.3 三维ESP算法43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 基于GST算法的裂缝识别技术的应用45-59
• 4.1 研究区域概况45-49
• 4.1.1 工区地质特征45-46
• 4.1.2 工区测井情况46-48
• 4.1.3 页岩气特征48-49
• 4.2 数据准备49-50
• 4.2.1 三维叠后地震资料49-50
• 4.2.2 工区的地震资料参数50
• 4.3 GST在地震裂缝识别中的应用50-58
• 4.3.1 GST相干属性在裂缝识别中的应用51-52
• 4.3.2 GST倾角方位角属性在裂缝识别中的应用52-56
• 4.3.3 GST曲率属性在裂缝识别中的应用56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 结论与展望59-61
• 5.1 结论与认识59-60
• 5.2 展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 攻读学位期间取得学术成果66

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