CN104516018A - 一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，属于石油地球物理勘探领域。所述方法利用地震数据和测井数据，构建孔隙度反演的目标函数；所述测井数据包括孔隙度、伽马曲线和波阻抗曲线；所述方法包括：(1)波阻抗反演；(2)岩性反演；(3)在反演的岩性数据的约束下，对所述目标函数进行反演得到储层的孔隙度。本发明通过测井约束地震反演方法提高了分辨率，大大提高了对薄储层的识别能力，进一步应用岩性约束下的孔隙度反演方法对砂岩内部的孔隙度进行反演，得到了高精度的三维孔隙度数据体。

Description

一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法

技术领域

本发明属于石油地球物理勘探领域，具体涉及一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，针对测井约束地震反演中的孔隙度反演问题，涉及应用地球物理资料进行精细地震反演，可应用于石油地球物理勘探中的精细储层描述。

背景技术

在石油勘探开发中，以往的油气勘探主要是针对较易发现的构造、断块油气藏，这类油气藏成藏条件相对简单，成藏规律比较清楚，随着勘探程度的深入，目标区转移到以岩性因素为主导的岩性地层油气藏上，整体上从发现构造油气藏向研究地层、岩性圈闭发展。

到了岩性勘探阶段，如何更加充分地应用多种地球物理资料包含的丰富信息，分析地下地层的发育情况，进而识别储层的空间变化(横向尖灭与厚度变化情况)，更需要对储层内部的孔隙度变化情况做出预测，是我们追求的目标。

孔隙度是描述储层品质的一个重要参数，对指导油田的勘探开发和储量估算具有重要的意义。目前孔隙度数据体的主要用途：识别储层中高孔隙度发育部位，为钻遇高产井提供依据；计算储层中孔隙的体积，为储量估算和部署开发方案提供基础资料。

应用测井资料计算井筒的孔隙度曲线，得到能反映井孔周围的孔隙度情况，但仍然是一孔之见，地质家更希望清楚储层的孔隙度在空间上的变化情况，如何求取远离井区域的孔隙度，众多学者作了大量的研究，更多的是应用地震属性与孔隙度的拟合关系，从地震属性转化成孔隙度体或者孔隙度平面展布图。

近几年，随着地震反演技术的发展，更多地开始应用地震反演的方法来求取孔隙度。目前孔隙度的反演主要有两种方法：一种是通过测井曲线拟合井中波阻抗曲线与孔隙度曲线的关系，由井曲线建立由阻抗求取孔隙度的关系式，将地震反演的波阻抗数据通过该关系式进行转换的方法得到孔隙度数据；第二种是对测井的孔隙度曲线通过数值模拟方法得到孔隙度数据体，该方法只是用到了井曲线，没有应用地震反演数据，离开井点后的变化主要靠井的内插或外推实现。

现有的两种孔隙度反演方法各有缺陷：方法一是利用地震反演的波阻抗数据通过数学转换的方式得到孔隙度数据体，没有孔隙度曲线参与到反演过程中，得到的孔隙度数据体与阻抗数据体基本类似，精度较低，而且经常存在与实际测井获得的孔隙度不一致的情况；另一种只是用到了孔隙度曲线，应用孔隙度曲线进行模拟，没有用到地震数据或者是地震反演数据，该方法在井点处与测井的孔隙度比较吻合，但在离开井点后的孔隙度预测精度存在非常大的问题，尤其是在井资料比较少和井与井之间的距离比较大时，该方法可信度非常低。两种方法对储层孔隙度空间变化的表征均存在较大的误差。

综上所述，常规地震资料分辨率低，进行薄储层厚度的预测难度较大，对于大于四分之一地震波长的储层能够识别的，但对于小于四分之一波长的薄储层的识别难度较大，对薄储层的孔隙度的预测难度更大，对储层孔隙度变化情况的分析解释等精度降低，多解性更强。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，针对现有两种反演孔隙度方法的不足，充分融合两种方法的优势，充分应用测井垂向高分辨率信息和地震的横向高分辨率信息，大大提高反演结果的精度和可信度。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，所述方法利用地震数据和测井数据，构建孔隙度反演的目标函数；

所述测井数据包括孔隙度、伽马曲线和波阻抗曲线；

所述方法包括：

(1)波阻抗反演：地震反射资料来自于地下波阻抗界面的反射，与井中的波阻抗有很好的对应关系，空间数据量较大，信息丰富，但其分辨率较低，通过波阻抗反演，有效的将三维空间中地震资料的信息和纵向分辨率高的测井信息有效结合为一体，得到分辨率较高的三维波阻抗数据体，有效提高储层的识别能力；

(2)岩性反演：以岩性在井点处的已知测井数据为基础，通过测井波阻抗曲线与岩性的测井解释结果进行交会分析，得到岩性的阻抗分布概率表，对岩性测井解释结果进行变差分析和函数拟合，得到其空间变化的函数。应用随机模拟的方法得到反映空间变化的岩性数据体；

(3)在反演的岩性数据的约束下，对所述目标函数进行反演得到储层的孔隙度：以孔隙度在井点处的已知测井数据为基础，通过测井波阻抗曲线与孔隙度的测井解释结果进行交会分析，得到孔隙度的分布概率表，对波阻抗数据体处理得到空间孔隙度出现机会的概率体，对孔隙度测井解释结果进行变差分析和函数拟合，得到其空间变化的函数。应用随机模拟的方法，得到反映空间变化的孔隙度数据体。

该孔隙度数据体在井旁与井中的孔隙度曲线比较接近，在离开井的地方，形态与地震的形态一致。

所述步骤(1)包括：

(11)利用测井曲线求取岩性曲线；

(12)分岩性对井中的波阻抗数据进行地质统计分析：应用步骤(11)得到的岩性曲线，分别对砂岩和泥岩进行波阻抗直方统计分析得到砂岩和泥岩的阻抗分布规律，然后分别对砂岩和泥岩进行变差函数分析，最后采用线性拟合的方法对砂岩孔隙度曲线和波阻抗曲线的相关关系进行拟合，得到孔隙度与阻抗的关系曲线；

(13)在测井资料和地质层位的约束下，应用步骤(12)得到的砂岩和泥岩的阻抗分布规律对地震数据进行高精度测井约束波阻抗反演，获得三维波阻抗数据体。

所述步骤(12)中的变差函数分析是采用下面的变差函数实现的：

变差函数是指区域化变量Z(x)在x和(x+h)两点处的增量的半方差：

G(x，h)=1／2*∑[Z(x)-Z(x+h)]²。   (1)。

所述步骤(2)是采用序贯指示模拟实现的，所述序贯指示模拟如下：

将步骤(1)得到的三维波阻抗数据体按照不同的门槛值重新编码成l或0，得到岩性数据体：

假设在位置u处的随机函数z(u)，对门槛值为z的指示变换可写成：

则

Prob{Z(u)<=z|(n)}=E{I(u；z)|(n)}   (3)

对于模拟目标区内的每一类岩性，当它出现在某一位置时，指示变量为l，否则为0。

所述步骤(3)包括：

(31)采用步骤(2)得到的岩性数据体对地震数据进行过滤，只保留砂岩部分的数据，然后对保留的数据进行高斯配置协模拟，其公式如下：

$y={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{w}_i{x}_i+{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^m{u}_j{z}_j---\left(4\right)$

公式(4)就是所述孔隙度反演的目标函数，

其中，y为待估算的孔隙度；

w、u为i点处的权重，由所述变差函数求的；

x为井点处孔隙度曲线值，由测井的孔隙度曲线求得；

z为步骤(1)得到的三维波阻抗数据体；

(32)采用模拟退火的算法，对所述目标函数进行反演，得到砂岩中的孔隙度。

本发明将测井数据中的阻抗、孔隙度、岩性曲线等更多的信息应用到反演中，先验信息越多，反演结果会越准确，本发明增加了测井孔隙度和岩性信息的应用，构建了岩性约束下的孔隙度反演的目标函数，在反演的岩性数据的约束下，反演得到储层的孔隙度数据，充分应用了测井垂向高分辨率信息和地震的横向高分辨率信息，提高了应用地球物理资料进行孔隙度反演的精度。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过测井约束地震反演方法提高了分辨率，大大提高了对薄储层的识别能力，通过岩性反演，较好的识别砂泥岩，进一步应用岩性约束下的孔隙度反演方法能够对砂岩内部的孔隙度进行反演，得到了高精度的三维孔隙度数据体，进一步分析砂岩内部孔隙度的变化情况，可以从连井、平面等不同的方式，对储层孔隙度的空间变化情况进行有效的分析，优选孔隙度高的砂岩进行井位部署。

附图说明

图1为波阻抗曲线、孔隙度曲线和岩性曲线的对比图，可以看到高孔隙度的层段对应为砂岩。

图2为常规反演方法反演出的孔隙度剖面，其分辨率较低，对薄层识别能力差。图中深颜色表示高孔隙度。

图3为岩性反演的剖面，图中白色表示砂岩，黑色表示泥岩。

图4为岩性约束下的孔隙度反演剖面。

图5为本发明方法的步骤框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

如图5所示，本发明方法包括：

①对地震资料进行多套反射层位和断层的解释和追踪，以此作为反演中的地质约束，尤其对一些不整合面和标准反射层需要进行解释。通过层位和断层的解释，将研究区的地质沉积特征和构造演化特征信息刻画出来，这样就能够将这些地质信息作为约束条件应用到后续的地震反演中。

②分析测井曲线，要求将声波、密度、伽玛、孔隙度、电阻率及岩性等曲线类型，综合分析储层特征，分析储层与非储层的阻抗特征、电性特征、物性特征，指出反映储层敏感的参数，分析后续应用地震反演识别储层的物理基础。

③应用测井曲线求取岩性曲线：岩性数据从测井资料解释中得到，也可以参考岩屑录井资料，对测井数据进行分岩性表征，采用固定值表征，如泥岩用0表示，砂岩用1表示等，建立测井中的岩性曲线，图1中1代表砂岩，0代表泥岩。岩性曲线的建立主要参考伽玛和密度曲线，一般认为伽玛值小于85且密度小于2300kg／m^3为砂岩(数值可以根据不同地区进行调整)，伽玛值大于85且密度大于2300kg／m^3为泥岩。

④分岩性对井中的波阻抗数据(可以由声波曲线和密度曲线相乘求得)进行地质统计分析：应用步骤③求得的岩性曲线，分别对砂岩和泥岩进行分析(本方法也可以用于其他岩性，对其他岩性，也是采用同样的方法)，即分岩性进行砂岩波阻抗直方统计分析和泥岩的波阻抗直方统计分析，即分析砂岩的阻抗分布规律(横轴表示阻抗，纵轴表示分布情况)和泥岩的阻抗分布规律。得到砂岩和泥岩的阻抗分布规律，然后分别对砂岩和泥岩进行变差函数分析，变差函数主要是描述空间数据场中数据之间的相互关系，进而达到建立起空间储层参数点之间的统计相关函数。

变差函数是指区域化变量Z(x)在x和(x+h)两点处的增量的半方差。

G(x，h)=1／2*∑[Z(x)-Z(x+h)]²。   (1)

采用线性拟合的方法对砂岩孔隙度曲线和波阻抗曲线的相关关系进行拟合，得到孔隙度与阻抗的关系曲线。

⑤子波估算及合成记录标定：应用地震数据提取研究的目的层段的振幅和相位，通过井旁地震与井资料联合提取子波，可提取更适合该井情况的子波。对井震进行精心的标定对比分析，从波组特征、波形特征等方面进行对比，使合成地震记录与地震的相关性进一步提高，得到好的子波和合成记录标定结果。精细的标定结果和子波作为后续高精度反演的输入，有效保证后续反演(步骤⑥)的精度。

⑥高精度波阻抗反演：在测井资料和地质层位的约束下，对三维地震数据进行高精度测井约束波阻抗反演，并通过子波褶积运算，误差分析及迭代反演运算，实现波阻抗反演运算过程，获得地下三维空间的波阻抗数据体。

⑦序贯指示模拟：将步骤⑥得到的三维波阻抗数据体按照不同的门槛值重新编码成l或0，得到岩性数据体(门槛值确定主要根据测井分析得到，从测井曲线上划分储层和非储层的波阻抗分界线。)。

假设在位置u处的随机函数z(u)，对门槛值为z的指示变换可写成：

则

Prob{z(u)<=z|(n)}=E{I(u；z)|(n)}   (3)

公式(2)表示在阻抗小于某个值时候，岩性为1，公式(3)表示概率统计中出现的概率。

对于模拟目标区内的每一类岩性(砂岩或者泥岩)，当它为砂岩时，指示变量为l，否则为0(即出现其它岩石类型时，其指示值为0)。即一个位置应该出现一类岩性。

⑧岩性遮挡下的高斯配置协模拟：采用步骤⑦得到的岩性数据体进行遮挡(用岩性数据体对地震数据进行过滤，只保留砂岩部分的数据)，只在砂岩区进行高斯配置协模拟，采用井资料为硬约束，以变差函数确定权系数，在解释层位的控制下，把阻抗数据作为协变量，对三维孔隙度进行模拟，高斯协模拟公式如(4)，有效的将测井孔隙度信息和地震反演的波阻抗信息融合在一起。

$y={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{w}_i{x}_i+{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^m{u}_j{z}_j---\left(4\right)$

y为待估算的孔隙度；

w、u为i点处的权重，由步骤④中的变差函数求的(该权重系数根据已知井与i点的距离，依据公式(1)求得)；

x为井点处孔隙度曲线值(由测井的孔隙度曲线求得)；

z为步骤⑥得到的三维波阻抗数据体。

⑨通过采用模拟退火的算法(一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻最优解。)，对三维孔隙度(即公式(4)得到的y)进行反演，得到砂岩中的三维孔隙度数据体。

图1为我国西部某盆地陆相沉积地层的测井曲线，砂泥岩阻抗差比较小，通过岩性曲线和孔隙度曲线可以对砂泥岩进行有效识别。采用常规的孔隙度反演方法，受地震资料分辨率低的限制，从图2上仅能够识别三层高孔隙度(深色表示)砂岩，分辨率较低。

图3和图4为应用本发明的方法进行两步法反演得到的反演剖面，即先做岩性反演，然后在岩性反演数据体的约束下，在砂岩中进行孔隙度的反演，达到了先识别岩性，再识别物性的目标。应用岩性资料进行的岩性反演(如图3所示)，能够对砂泥岩进行清晰地识别，反演过程引入了井点处的岩性信息，参与反演过程的先验信息越多，结果越精确。在岩性反演结果的基础上，在岩性数据体的约束下，进一步开展岩性约束下的孔隙度反演，如图4所示，该反演结果只在砂岩内进行孔隙度的反演，有效提高了反演的精度，从图中可以看出其反演分辨率得到了较大的提高，同时反映的储层在横向变化上也表现自然。取得了很好的反演效果。在高孔隙度的层段与岩性反演(图3)中的深色(砂岩)对应良好，同时在砂岩中表现出孔隙度的变化情况。该反演方法比常规反演方法分辨率高，能够识别6米以上的薄储层并对储层的孔隙度进行有效识别，提高了对储层物性的识别能力。

本发明针对应用地球物理资料反演储层的孔隙度问题，采用地质统计学方法，构建了岩性约束下的孔隙度反演的目标函数，同时利用地震数据和测井的孔隙度、岩性和波阻抗曲线，在反演的岩性数据的约束下，反演得到储层的孔隙度数据，该孔隙度数据体在井旁与井中的孔隙度曲线比较接近，在离开井的地方，形态与地震的形态一致，充分应用了测井垂向高分辨率信息和地震的横向高分辨率信息。该方法在精细储层描述中能够发挥较大作用。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (5)

1.一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，其特征在于：所述方法利用地震数据和测井数据，构建孔隙度反演的目标函数；

所述测井数据包括孔隙度、伽马曲线和波阻抗曲线；

所述方法包括：

(1)波阻抗反演；

(2)岩性反演；

(3)在反演的岩性数据的约束下，对所述目标函数进行反演得到储层的孔隙度。

2.根据权利要求1所述的地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，其特征在于：所述步骤(1)包括：

(11)利用测井曲线求取岩性曲线；

(12)分岩性对井中的波阻抗数据进行地质统计分析：应用步骤(11)得到的岩性曲线，分别对砂岩和泥岩进行波阻抗直方统计分析得到砂岩和泥岩的阻抗分布规律，然后分别对砂岩和泥岩进行变差函数分析，最后采用线性拟合的方法对砂岩孔隙度曲线和波阻抗曲线的相关关系进行拟合，得到孔隙度与阻抗的关系曲线；

(13)在测井资料和地质层位的约束下，应用步骤(12)得到的砂岩和泥岩的阻抗分布规律对地震数据进行高精度测井约束波阻抗反演，获得三维波阻抗数据体。

3.根据权利要求2所述的地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，其特征在于：所述步骤(12)中的变差函数分析是采用下面的变差函数实现的：

变差函数是指区域化变量Z(x)在x和(x+h)两点处的增量的半方差：

G(x，h)=1／2*∑[Z(x)-Z(x+h)]²   (1)。

4.根据权利要求3所述的地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，其特征在于：所述步骤(2)是采用序贯指示模拟实现的，所述序贯指示模拟如下：

将步骤(1)得到的三维波阻抗数据体按照不同的门槛值重新编码成l或0，得到岩性数据体：

假设在位置u处的随机函数z(u)，对门槛值为z的指示变换可写成：

则

Prob{Z(u)<=z|(n)}=E{I(u；z)|(n)}   (3)

对于模拟目标区内的每一类岩性，当它出现在某一位置时，指示变量为l，否则为0。

5.根据权利要求4所述的地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法，其特征在于：所述步骤(3)包括：

(31)采用步骤(2)得到的岩性数据体对地震数据进行过滤，只保留砂岩部分的数据，然后对保留的数据进行高斯配置协模拟，其公式如下：

$y={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{w}_i{x}_i+{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^m{u}_j{z}_j---\left(4\right)$

公式(4)就是所述孔隙度反演的目标函数，

其中，y为待估算的孔隙度；

w、u为i点处的权重，由所述变差函数求的；

x为井点处孔隙度曲线值，由测井的孔隙度曲线求得；

z为步骤(1)得到的三维波阻抗数据体；

(32)采用模拟退火的算法，对所述目标函数进行反演，得到砂岩中的孔隙度。