CN103048678A - 预测储层的方法 - Google Patents
预测储层的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103048678A CN103048678A CN2012105786929A CN201210578692A CN103048678A CN 103048678 A CN103048678 A CN 103048678A CN 2012105786929 A CN2012105786929 A CN 2012105786929A CN 201210578692 A CN201210578692 A CN 201210578692A CN 103048678 A CN103048678 A CN 103048678A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- reservoir
- data
- carried out
- frequency division
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
提供了一种预测储层的方法,所述方法包括:(a)采集待测地区的地震数据以及待测地区的测井数据;(b)对测井数据进行频谱分析,以确定对储层敏感的储层敏感频率和对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率;(c)对采集的地震数据进行分频处理,以获取频域地震数据;(d)从所述频域地震数据获取待测地区的特定地质层位处的与不同频率对应的分频振幅切片;(e)将所述特定地质层位的与储层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的储层分布,并将所述特定地质层位的与泥岩层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的泥岩层分布。
Description
技术领域
本申请涉及地球物理勘探领域,更具体地讲,涉及一种储层预测方法。
背景技术
目前,鲕滩储层和生物礁储层是四川盆地的勘探热点。鲕滩储层是发育在三叠系飞仙关组的鲕粒状滩相储层,礁储层是发育在二叠系长兴组的与生物礁相关的滩相储层。由于礁滩储层具有埋藏深、较大非均质性、各向异性较强的特点,因此预测鲕滩储层和礁滩储层的勘探风险大、成本高。除位于台缘区域附近的鲕滩储层与生物礁储层具有较好的物性,能获得较高的产能外,台内礁滩储层受泥岩的影响,预测准确率较低。例如,在四川盆地,对礁滩储层的量化预测还仅处在利用常规的叠后速度反演(波阻抗)和伽玛反演对储层厚度进行预测,不能指示真正的礁滩开发有利区。因此,需要一种既能有效预测鲕滩储层和礁滩储层,又能排除其它影响因素的方法。
发明内容
根据本发明的示例性实施例,提供了一种预测储层的方法,所述方法包括:(a)采集待测地区的地震数据以及待测地区的测井数据;(b)对测井数据进行频谱分析,以确定对储层敏感的储层敏感频率和对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率;(c)对采集的地震数据进行分频处理,以获取频域地震数据;(d)从所述频域地震数据获取待测地区的特定地质层位处的与不同频率对应的分频振幅切片;(e)将所述特定地质层位的与储层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的储层分布,并将所述特定地质层位的与泥岩层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的泥岩层分布。
所述的方法还可包括:在对采集的地震数据进行分频处理之前,对所述地震数据进行地震资料处理,其中,可在上述步骤(c)中对经过地震资料处理的地震数据进行分频处理来获取待测地区的频域地震数据。
所述地震资料处理可包括:对采集的地震数据进行动校正和静校正中的至少一个。
所述分频处理的步骤可包括:对采集的地震数据进行离散傅里叶变换或小波变换。
在上述步骤(b)中对测井数据进行频谱分析的步骤可包括:对测井数据中的声波测井曲线和电阻率曲线进行广义S变换频谱分析。
有益效果
通过利用根据本发明的预测储层的方法,能够有效预测礁滩储层,同时排除泥岩对储层预测的影响,从而能够预测真正的储层发育区。
附图说明
通过下面对结合示例性实施例示出的附图进行的描述,本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚,其中:
图1是示出根据本发明的示例性实施例的预测储层的方法的流程图;
图2是示出根据本发明的方法预测的三叠系飞仙关组鲕滩储层分布的示例;
图3是示出根据本发明的方法预测的三叠系飞仙关组泥岩层分布的示例。
以下通过参考附图描述实施例以解释本发明。
具体实施方式
在下文中,除非另有定义,否则这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。还将理解,除非这里确切地定义,否则术语(诸如在常用词典中定义的那些术语)应被解释为具有与所述术语在相关领域的上下文中的含义一致的含义,而不应被理想化或过于正式地解释。
图1是示出根据本发明的示例性实施例的预测储层的方法的流程图。
参照图1,在步骤101,首先需要采集待测地区的地震数据以及待测地区的测井数据。具体地讲,通常为了获得某一地区的目的层储层分布情况,可在该地区进行地震勘探,人工激发地震波,接收反射纵波信息,并通过对采集的地震信息进行处理解释来获得与不同岩石的弹性或波阻抗差异有关的地震数据。同时,对于该区已有的钻井,利用井下仪器沿井身测量地层的各物理参数,包括声波、密度、电阻率等参数,从而确定储层等地质层的深度或厚度(例如,确定储层分布在地表以下多少米处)并获得相应的地球物理参数数据(如储层的厚度、孔隙度等)。然而,通过测井的方式来获得地表下的地质分布情况(即,地表以下不同地质层的深度或厚度)需要花费较大的时间、人力物力成本,并且还只是一孔之见,不能查明待测地区的目的层的平面展布。因此,在本发明中,可通过在待测地区进行地震勘探来获得该地区的地震数据,并基于通过测井获得的有效测井结果,使用在待测地区采集的地震数据来预测整个待测地区的地质分布情况,尤其是目的层段的储层和泥岩层的分布情况。以下将具体说明预测的方法。
在步骤103,可通过对在步骤101中采集的测井数据进行频谱分析,从而确定对储层敏感的储层敏感频率和对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率。具体地讲,可对测井数据中的声波测井曲线和电阻率曲线进行广义S变换频谱分析。然后,在频域中,可将井区中探测到储层的地质层位的声波测井曲线和电阻率曲线的主频确定为对储层敏感的储层敏感频率。此外,还可将井区中探测到泥岩层的地质层位的声波测井曲线和电阻率曲线的主频确定为对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率。应该理解,在某一井区的同一地质层位,相同岩性的电阻率曲线与声波测井曲线的主频通常是一致的。当电阻率曲线与声波测井曲线的主频不一致时,还可使用其他测井数据来确定对储层敏感的频率和对泥岩层敏感的频率,例如,还可使用伽玛曲线或横波曲线来确定对储层敏感的频率和对泥岩层敏感的频率。此外,应该理解,可在待测地区钻多个钻井,并通过对所述多个钻井的测井数据进行上述分析,以更准确地确定对储层敏感的储层敏感频率和对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率。此外,对测井数据进行频谱分析的方法对于本领域技术人员而言是已知的,因此为了简明,在此将不再进行详细描述。
然后,在步骤105,可对在该待测地区采集的地震数据进行分频处理,以获取待测地区的频域地震数据。具体地讲,可对采集的待测地区的时域地震数据进行离散傅里叶变换或小波变换,从而将时域的地震数据转换为频域地震数据。此外,在对采集的地震数据进行分频处理之前,必须对所述地震数据进行地震资料处理(例如,对所述地震数据进行动校正、静校正等中的至少一项处理),从而使得经过处理的地震数据能够更真实的反映待测地区的地质构造。在对采集的地震数据进行地震资料处理之后,可对经过地震资料处理的地震数据进行分频处理来获取待测地区的频域地震数据,从而有利于获得更为准确的预测结果。应该理解,对地震数据进行地震资料处理的方法以及对地震数据进行分频处理的方法对于本领域技术人员而言是已知的,因此为了简明,在此将不进行详细描述。此外,应该理解,尽管以上描述中在步骤103之后执行步骤105,但步骤105也可在步骤103之前执行。
接下来。在步骤107,可从待测地区的频域地震数据获取该待测地区的特定地质层位处的与不同频率对应的分频振幅切片。所述分频振幅切片是指在特定频率下,待测地区的特定地质层位的频域地震数据的振幅分布。例如,假设在步骤105中获得了某一地区的0-100Hz的频域地震数据,则对于该地区的特定地质层位平面,可将0-100Hz的频域地震数据中与该地质层位平面对应的1Hz、2Hz、...、99Hz和100Hz的频域地震数据的振幅分布情况分别确定为该地质层位平面的1Hz、2Hz、...、99Hz和100Hz的分频振幅切片(图2和图3中示出分频振幅切片的示例,稍后将进行解释)。
在步骤109,在待测地区的特定地质层位处(即,待测地区地表下的处于该特定地质层位的平面),可将该特定地质层位的与储层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为该特定地质层位的储层分布,并将该特定地质层位的与泥岩层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为该特定地质层位的泥岩层分布。
图2至图3详细示出了通过分频振幅切片来预测储层和泥岩层分布的示例。图2是示出根据本发明的方法预测的三叠系飞仙关组鲕滩储层分布的示例。图3是示出根据本发明的方法预测的三叠系飞仙关组泥岩层分布的示例。假设在步骤103中确定在待测地区中对储层敏感的储层敏感频率为18Hz,对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率为40Hz。在图2中,标定为龙岗1的井区的实际测井结果表明井区的该地质层位的位置为储层,并且在图3中标定为龙岗37的井区的实际测井结果表明井区的该地质层位的位置为泥岩层。
图2示出待测地区三叠系飞仙关组内部的18Hz的分频振幅切片中的振幅分布情况,其中,图2中标注为210的浅色区域是强振幅区,根据本发明的预测方法,所述强振幅区(即,标注为210的浅色区域)可被确定为分布有储层的区域。应该理解,龙岗1处于图2中的强振幅区,这与预测结果相符。
图3示出待测地区三叠系飞仙关组内部的40Hz的分频振幅切片中的振幅分布情况,其中,图3中标注为310的浅色区域是强振幅区,根据本发明的预测方法,所述强振幅区(即,标注为310的浅色区域)可被确定为分布有泥岩层的区域。应该理解,龙岗37处于图3中的强振幅区,这与预测结果相符。
通过图2和图3的预测和测井结果可知,使用本发明的储层预测方法能够准确地预测礁、滩储层的分布,并可为礁滩勘探开发提供更好的地震技术支撑。
尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本发明,但是本领域的技术人员应该理解,在不脱离权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下,可以对其进行形式和细节上的各种改变。
Claims (5)
1.一种预测储层的方法,所述方法包括:
(a)采集待测地区的地震数据以及待测地区的测井数据;
(b)对测井数据进行频谱分析,以确定对储层敏感的储层敏感频率和对泥岩层敏感的泥岩层敏感频率;
(c)对采集的地震数据进行分频处理,以获取频域地震数据;
(d)从所述频域地震数据获取待测地区的特定地质层位处的与不同频率对应的分频振幅切片;
(e)将所述特定地质层位的与储层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的储层分布,并将所述特定地质层位的与泥岩层敏感频率对应的分频振幅切片的强振幅区域的分布确定为所述特定地质层位的泥岩层分布。
2.如权利要求1所述的方法,还包括:在对采集的地震数据进行分频处理之前,对所述地震数据进行地震资料处理,
其中,在步骤(c)中对经过地震资料处理的地震数据进行分频处理来获取待测地区的频域地震数据。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述地震资料处理包括:对采集的地震数据进行动校正和静校正中的至少一个。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述分频处理的步骤包括:对采集的地震数据进行离散傅里叶变换或小波变换。
5.如权利要求1所述的方法,其中,在步骤(b)中对测井数据进行频谱分析的步骤包括:对测井数据中的声波测井曲线和电阻率曲线进行广义S变换频谱分析。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012105786929A CN103048678A (zh) | 2012-12-27 | 2012-12-27 | 预测储层的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012105786929A CN103048678A (zh) | 2012-12-27 | 2012-12-27 | 预测储层的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103048678A true CN103048678A (zh) | 2013-04-17 |
Family
ID=48061383
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012105786929A Pending CN103048678A (zh) | 2012-12-27 | 2012-12-27 | 预测储层的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103048678A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103454686A (zh) * | 2013-08-12 | 2013-12-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地层切片的小尺度沉积相进行储层预测的方法及系统 |
CN104280770A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 致密过渡岩储层的预测方法 |
CN105760673A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-13 | 中国海洋石油总公司 | 一种河流相储层地震敏感参数模板分析方法 |
CN105974473A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-09-28 | 中国石油天然气集团公司 | 一种确定薄储层的地震属性的方法和装置 |
CN108710149A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种薄储层的预测方法及装置 |
CN111610575A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-09-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种测井曲线环境校正方法、系统及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540250A (zh) * | 2010-12-08 | 2012-07-04 | 同济大学 | 基于方位保真角度域成像的裂缝型油气储层地震探测方法 |
CN102809762A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-12-05 | 成都理工大学 | 基于全频带地震信息挖掘的储层成像技术 |
CN102830432A (zh) * | 2011-06-13 | 2012-12-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种煤系强地震反射特征掩盖下弱反射储层的识别方法 |
-
2012
- 2012-12-27 CN CN2012105786929A patent/CN103048678A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540250A (zh) * | 2010-12-08 | 2012-07-04 | 同济大学 | 基于方位保真角度域成像的裂缝型油气储层地震探测方法 |
CN102830432A (zh) * | 2011-06-13 | 2012-12-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种煤系强地震反射特征掩盖下弱反射储层的识别方法 |
CN102809762A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-12-05 | 成都理工大学 | 基于全频带地震信息挖掘的储层成像技术 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103454686A (zh) * | 2013-08-12 | 2013-12-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地层切片的小尺度沉积相进行储层预测的方法及系统 |
CN104280770A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 致密过渡岩储层的预测方法 |
CN104280770B (zh) * | 2014-09-28 | 2017-01-11 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 致密过渡岩储层的预测方法 |
CN105760673A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-13 | 中国海洋石油总公司 | 一种河流相储层地震敏感参数模板分析方法 |
CN105760673B (zh) * | 2016-02-22 | 2018-05-25 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种河流相储层地震敏感参数模板分析方法 |
CN105974473A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-09-28 | 中国石油天然气集团公司 | 一种确定薄储层的地震属性的方法和装置 |
CN105974473B (zh) * | 2016-06-15 | 2018-10-16 | 中国石油天然气集团公司 | 一种确定薄储层的地震属性的方法和装置 |
CN108710149A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种薄储层的预测方法及装置 |
CN111610575A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-09-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种测井曲线环境校正方法、系统及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zhang et al. | Near-surface site investigation by seismic interferometry using urban traffic noise in Singapore | |
Mi et al. | Dispersion energy analysis of Rayleigh and Love waves in the presence of low-velocity layers in near-surface seismic surveys | |
Mohamed et al. | Site-specific shear wave velocity investigation for geotechnical engineering applications using seismic refraction and 2D multi-channel analysis of surface waves | |
CA2865212A1 (en) | Integrated passive and active seismic surveying using multiple arrays | |
CN103048678A (zh) | 预测储层的方法 | |
Poggi et al. | Seismic site-response characterization of high-velocity sites using advanced geophysical techniques: application to the NAGRA-Net | |
Maurer et al. | Seismicity induced during the development of the Rittershoffen geothermal field, France | |
Al‐Harrasi et al. | Seismic anisotropy in a hydrocarbon field estimated from microseismic data | |
Bujakowski et al. | Integrated seismic and magnetotelluric exploration of the Skierniewice, Poland, geothermal test site | |
Tafti et al. | Characterizing fracture network in shale reservoir using microseismic data | |
Du et al. | Determining the soil-bedrock interface and fracture-zone scope in the central urban area of the Jinan city, China, by using microtremor signals | |
Gouveia et al. | Deeper Vs profile constraining the dispersion curve with the ellipticity curve: A case study in Lower Tagus Valley, Portugal | |
Rault et al. | Seismic response of a mountain ridge prone to landsliding | |
Macau et al. | Geophysical measurements for site effects characterisation in the urban area of Girona, Spain | |
Dietrich et al. | Integrated analysis and interpretation of cross‐hole P‐and S‐wave tomograms: A case study | |
Ezersky et al. | Quantitative assessment of in-situ salt karstification using shear wave velocity, Dead Sea | |
Liu et al. | Detection of karst voids at pile foundation by full-waveform inversion of single borehole sonic data | |
Gajek et al. | Results of downhole microseismic monitoring at a pilot hydraulic fracturing site in Poland—Part 2: S-wave splitting analysis | |
Socco et al. | Seismic characterization of an Alpine site | |
Galibert et al. | Seismic study of the low-permeability volume in southern France karst systems | |
Boucher | Approaches to model non-uniqueness and site complexity for non-invasive shear-wave depth profiling | |
Maufroy et al. | Travel time inversion from ground level to gallery: protocol for the characterization of P‐wave seismic signature in a fractured‐porous Urgonian platform at hectometric scale | |
Davydov | Shallow seismic sounding based on ellipticity analysis of microtremor | |
Jansen et al. | Benefits of using dense OBN for exploration: an example from Utsira using AI and machine learning | |
Ismail et al. | Near‐surface characterization of a geotechnical site in north‐east Missouri using shear‐wave velocity measurements |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20130417 |