CN101738637B - 一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及石油地球物理勘探技术，是一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法。该方法从叠后地震道集出发，首先对目标层段各地震道信号采用数学交换进行时频分析；然后从时间频率域数据集中提取各地震道信号的群特征参数道集；最后从群特征参数道集上提取群能量梯度属性(GVF)进行油气识别。本发明提高了油气层识别的敏感性和可靠性，降低了常规方法中的不确定性；显著提高了油气与水的区分能力，对储层含油气性识别准确率高。

Description

一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法

技术领域

本发明属于石油地球物理勘探技术，是一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法。

背景技术

在石油地球物理勘探烃类检测技术中，利用地震资料进行油气检测除了采用常用的“亮点”技术、“AVO”技术、地震波吸收衰减技术以及谱分解技术外，地震波的速度频散特性研究正越来越受到人们的高度重视。

实际含油气储层是由含孔隙或裂隙的固体部分和孔隙或裂隙中的流体(包括油、气、水等)两部分构成，是属于双相或多相介质。Biot理论(Biot，M.A.，1956)描述了饱和流体孔隙介质(或双相介质)中弹性波的传播。含流体孔隙介质BISQ模型(Dvorkin，J.等，1993，1995)将Biot宏观流机制和Squirt局部喷射流机制有机结合起来，描述了饱和或部分饱和流体孔隙介质(或双相介质)中弹性波的传播。BISQ模型对双相介质中地震波的衰减和频散描述要比单纯的Biot理论更加符合实际。地震频带内，双相介质中Squirt局部喷射流机制起主导作用(Dvorkin，J.等，1993，1995；Batzle，M.L.等，2006)。

地震波在非弹性介质中传播过程中，存在能量衰减，速度频散、主频降低、初至延迟、相位滞后等现象。这些现象从不同侧面反映了介质的粘滞性。地震波的能量衰减(品质因子Q)与速度频散之间存在定量关系(Futterman，1962；Aki和Richards，1980)。对非弹性介质而言，地震波的衰减与速度频散是耦合的。当地震波存在衰减时，就有不同程度的速度频散。

非弹性介质中，地震波的相速度和群速度是不同的。群速度表示了振幅包络(或能量)随时间的变化。而相速度则表示质点振幅随时间的变化。群速度的频散效应比相速度的明显得多(Aki和Richards，1980)。Richards，1980)。

含流体岩石中地震波的衰减和速度与频率有密切关系(Sam，M.S.等，1997；Brown，R.L.等，1997；Korneev，V.A.等，2004)。

含流体岩石中地震波的衰减和频散与流体的物理参数如渗透率、粘滞系数、饱和度等有密切关系(Dvorkin，J.等，1993，1995；Korneev，V.A.等，2004；Batzle，M.L.等，2006)。因此，地震波的能量衰减和速度频散属性是对流体敏感的地震属性，可利用它们来检测油气。

谱分解技术(Castagna等，2003)，子波能量吸收法(Lichuman等，2004)等是基于不同频率反射振幅(或能量)的不同进行油气检测。这些方法在实际气藏应用中取得到一定效果。

目前的地震属性烃类检测技术存在两个缺陷：一是目前常用的油气检测方法和技术严格意义上讲都是基于单相介质理论的，而含油气储层是多相介质的，因此，造成了油气检测结果存在多解性和不确定性；二是现有的油气检测方法和技术是利用地震振幅(或能量)或振幅(能量)衰减属性进行油气检测的，这些方法，对于储层的含气性检测是有一定效果，而对储层的含油性检测效果不好。

发明内容

本发明目的是提供一种从地震记录中提取与储层流体密切相关的属性，提高油气检测敏感性和可靠性的利用速度随频率变化信息进行油气检测的方法。

本发明通过以下的技术方案实现：

具体步骤包括：

(1)对工区激发并接收采集的地震记录资料，进行常规的地震数据保真处理，形成叠后道集u(x，y，t)。

步骤(1)所述的常规地震数据处理包括叠前去噪、地表一致性、静校正、速度分析、动校正、叠加和偏移。

步骤(1)所述的保真处理是保持振幅、频率、相位的相对变化规律，以真实地反映地震波在地层和储层中传播的反射、频散和衰减的相对变化特征。

(2)从叠后道集u(x，y，t)中选取目标层段时间窗数据体s(x，y，t)。

步骤(2)所述的目标层段是利用测井的声波速度和密度数据制作合成地震记录，结合钻井和测井的含油气砂层的分层数据，将钻井、测井深度域中的油气层的深度值，转换成时间域中的时间值；再利用合成地震记录与实际地震记录的相互关系，将含油气层标定在实际地震记录的相应时间位置上，该时间位置所在的层位。

步骤(2)所述的时间窗T_w选取为：T_w＝t_u-t_b～t_d+t_b。t_d表示目标层段(区)底部反射时间，单位为ms。t_u表示目标层段(区)顶部反射时间，单位为ms。t_b表示目标层段(区)上下界外延时间宽度。

(3)对所有目标层段时间窗数据体s(x，y，t)按地震道采用数学变换进行每个采样点的时频分析，形成时间频率域数据集A(x，y，t，f)。f表示频率。

步骤(3)所述的数学变换可以是小波变换或S变换或加窗Fourier变换。

(4)根据时间频率域数据集A(x，y，t，f)，并利用下式计算各地震道的群特征参数曲线t_g(f)，

$t_g\left(f\right)=t{|}_{\max \left(E(t_i,f)\right)}---\left(1\right)$

式中，E(t_i，f)表示不同频率地震道信号的振幅包络。t∈T_w。T_w表示目标层段时间窗。

对于一定厚度的油气储层，步骤(4)的群特征参数t_g(f)曲线表示了群速度的频散关系，是群速度随频率变化的关系曲线。

(5)利用以下公式从各地震道的群特征参数曲线提取群能量梯度属性GVF，

式中，E表示t_g对应的地震波群能量。avg(·)表示求平均值。

表示群速度随频率的变化率，

表示群能量随频率的变化率。

(6)利用各地震道地震属性GVF的异常值，确定储层流体异常和识别油气变化。

所述的确定储层流体异常和识别油气变化是：含油气储层的GVF为高的正异常值，含水层为很小的正异常值，而非油气储层的GVF值负值。

本发明直接从叠后地震资料中提取与孔隙流体密切相关的速度随频率变化信息的方法，无需先验信息，不依赖于测井资料，大大地提高了油气层识别的敏感性和可靠性，降低了常规方法中的不确定性，显著提高了油气藏识别的准确率。本发明储层含油性识别准确率由常规的60％左右提高到85％以上，显著地提高了油气藏钻井的成功率，从而大大提高了油气勘探开发的经济效益。

附图说明

图1是本发明速度随频率变化群能量梯度分析技术流程图；

图2是基于BISQ模型的双相介质低频带纵波相速度频散曲线。其中饱和油与饱和水储层参数是：孔隙度为0.2，渗透率为50mD，油的粘滞系数为40mPa.s，水的粘滞系数为1mPa.s，特征喷射流长度为9mm；

图3是井旁道(CH2000井)地震信号的群特征曲线和相特征曲线；

图4a是某地区油藏勘探常规处理和层位解释后的连井地震剖面。

图4b是由地震剖面上提取的目标层均方根振幅与井油水产量对比图；

图4c是提取的平均群能量梯度(GVF)属性剖面图；

图4d是由GVF属性剖面上提取的目标层均方根属性值与井油水产量对比图。

具体实施方式

本发明从叠后地震道集出发，首先对目标层段各地震道信号采用

具体实施方式

本发明从叠后地震道集出发，首先对目标层段各地震道信号采用数学变换进行时频分析；然后从时间频率谱图中提取各地震道信号的群特征参数道集；最后从群特征参数道集上提取群能量梯度属性(GVF)进行油气识别。该方法大大地提高了油气层识别的敏感性和可靠性，降低了常规方法中的不确定性，显著地提高了油气与水的区分能力。

本发明具体步骤包括：

具体步骤包括：

(1)对工区激发并接收采集的地震记录资料，按常规的地震资料处理进行振幅相对保持、频率保真的高保真处理，形成用于地震属性提取的叠后道集u(x，y，t)。

(2)结合钻井和测井资料，利用合成地震记录在叠后地震道集u(x，y，t)上标定目标层位置，并从叠后道集u(x，y，t)中提取目标层段时间窗数据体s(x，y，t)。

(3)对所有目标层段时间窗数据体s(x，y，t)按地震道采用小波变换进行每个采样点的时频分析，形成时间频率域数据集A(x，y，t，f)。f表示频率。

(4)根据时间频率域数据集A(x，y，t，f)，并利用下式计算各地震的群特征参数曲线t_g(f)，

$t_g\left(f\right)=t{|}_{\max \left(E(t_i,f)\right)}---\left(1\right)$

式中，E(t_i，f)表示不同频率地震道信号的振幅包络。t∈T_w。T_w表示目标层段时间窗。

对于一定厚度的油气储层，步骤(4)的群特征参数t_g(f)曲线表示了群速度的频散关系，是群速度随频率变化的关系曲线。

油气储层中群速度的频散效应(如图3中红色曲线)比相速度(如图3中篮色曲线)的明显得多。

群速度与相速度之间存在数学关系。含流体岩石中地震波的相速度频散与流体的物理参数如渗透率、粘滞系数、饱和度等有密切关系(如图2)。

(5)利用以下公式从各地震道的群特征参数曲线提取群能量梯度属性GVF，

$\mathrm{GVF}=\mathrm{avg}\left(\frac{{\∂t}_g}{\∂f}\right)\·\mathrm{avg}\left(\frac{\∂E}{\∂f}\right)---\left(2\right)$

式中，E表示t_g对应的地震波的群能量。avg(·)表示求平均值。

表示群速度随频率的变化率，

表示群能量随频率的变化率。

(6)利用各地震道地震属性GVF的异常值大小，确定储层流体异常和识别油气变化。

实践证明：对于含油气储层则GVF表现为正异常，而含水储层则GVF表现为较小的正异常。负值为非储层(如图4c所示)。

本发明的实例图1是本发明速度随频率变化的群能量梯度分析技术流程图。

图2是根据图4储层参数由基于双相介质BISQ模型所计算的低频带纵波相速度频散曲线。可以看出，在中孔、中渗条件下饱和含油砂层与饱和含水砂层的纵波相速度频散存在明显区别。

图3是根据图4的井旁道(CH2000井)含油储层段通过小波时频分析提取的群特征曲线和相特征曲线。可以看出，群速度的频散效应(如图3中红色曲线)比相速度(如图3中篮色曲线)的明显得多。因此，群特征曲线对储层的含油气性的反映比相特征曲线更敏感。

图4a是某地区油藏勘探常规处理和层位解释后的连井地震剖面。测线上已钻有4口井。其中，CH2037缺测井资料未标出，而其余3口井的测井孔隙度曲线已落在了地震剖面图上。另外，除CH2026为产水井，其余为含油井。目标层段为K1tg～J3q。

图4b是由图4a地震剖面上提取的目标层段的均方根振幅与井油水产量对比图。可以看出，均方根振幅与井油水产量之间的对应关系不好。

图4c是提取的平均群能量梯度(GVF)属性剖面图。可以看出，CH2000和CH2024两口井目标层段具有高的正GVF值，而CH2026井的目标层段则表现为非常低的正GVF值。另外，目标层段的正GVF值异常区正好分布在测井孔隙度曲线的高孔隙区段内。

图4d是由GVF属性剖面上提取的目标层段的均方根属性值与井油水产量对比图。可以看出，4口井均方根属性值与对应井的油水产量之间的对应关系良好。产油井与产水井的属性值之间的差异很大。正GVF高值表示了目标层段的油的产量高，而非常低的正GVF值表示了目标层段产水(见CH2026井)。

Claims (5)

1.一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法，其特征在于：具体步骤包括：

(1)对工区激发并接收采集的地震记录资料，进行常规的地震数据保真处理，形成叠后道集u(x，y，t)；

(2)从叠后道集u(x，y，t)中选取目标层段时间窗数据体s(x，y，t)；

(3)对所有目标层段时间窗数据体s(x，y，t)按地震道采用数学变换进行每个采样点的时频分析，形成时间频率域数据集A(x，y，t，f)，f表示频率；

(4)根据时间频率域数据集A(x，y，t，f)，并利用下式计算各地震道的群特征参数曲线t_g(f)，

$t_g\left(f\right)={t|}_{\max \left(E(t_i,f)\right)}---\left(1\right)$

式中，E(t_i，f)表示不同频率地震道信号的振幅包络，t∈T_w，T_w表示目标层段时间窗；

(5)利用以下公式从各地震道的群特征参数曲线提取群能量梯度属性GVF，

$\mathrm{GVF}=\mathrm{avg}\left(\frac{\∂t_g}{\∂f}\right)\·\mathrm{avg}\left(\frac{\∂E}{\∂f}\right)---\left(2\right)$

式中，E表示t_g对应的地震波群能量，avg(·)表示求平均值，表示群速度随频率的变化率，

表示群能量随频率的变化率；

(6)利用各地震道地震属性GVF的异常值，确定储层流体异常和识别油气变化。

2.根据权利要求1所述的一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法，其特征在于：所述数学变换是小波变换或S变换或加窗Fourier变换之一。

3.根据权利要求1所述的一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法，其特征在于：根据步骤4)对步骤3)的时间频率域数据集进行数学运算，得到群特征参数t_g(f)曲线。

4.根据权利要求1所述的一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法，其特征在于：根据步骤5)对步骤4)的群特征参数t_g(f)曲线进行数学运算，得到群速度随频率的变化率

群能量随频率的变化率

以及群能量梯度属性GVF。

5.根据权利要求1所述的一种基于速度随频率变化信息的油气检测方法，其特征还在于：利用群速度随频率的变化率

群能量随频率的变化率

以及群能量梯度属性GVF进行储层识别和油气检测。

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