CN105005077B - 稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法。其技术方案为：根据已有实际钻井的钻测井数据和野外露头测试分析资料，建立地质模型；将建立的模型进行正演模拟，将正演模拟结果分析薄层厚度和地震属性变化的因果关系，采用子波精细标定将虚拟钻井与实际钻井中的模拟地震记录与实际地震记录进行匹配；已建立的地质模型和匹配后的正演模拟地震记录为基础，提取模型中不同薄层厚度及模拟地震记录中对应的地震属性，建立地震属性样本集，将虚拟钻井的样本集与实际钻井的样本集排列组合。采用上述技术方案，提供了一种在勘探早期钻井较少的条件下，增加了有效样本点数，能够明显降低地震薄层预测多解性的方法。

Description

稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法

技术领域

本发明涉及一种能源勘探，特别涉及一种稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法。

背景技术

由于能源的紧缺，地下能源(即石油、天然气及页岩气)的开采是当下科研较为重要的研究方向。众所周知，地下储备有大量的能源，然而，其分布广，分布不均匀，在开采之前需要对其实施较为精准的勘探及研究，勘探主要采用钻井与地球物理的方式实施。而经过几十年的发展，目前的油气勘探转入精细勘探阶段，对薄油气储层的预测精度提出了更高的要求，只有对薄储层预测精确了，才能准确地判断该区域的进一步勘探潜力，也即该地块是否具有较为丰厚的能源可供开采。

然而，薄层厚度预测一直是公认的难题之一，在该区域钻设过多的钻井需要耗费较大的资金，使科研及施工单位无法承受。传统的预测方式皆是在钻取少量钻井的情况下，对钻井的数据实施分析及预测，由于钻井数量少，促使分析时的有效的样本点贫乏，预测的结果很难达到精准，使后期的的评价及开采无法达到预期的效果，同时也会浪费较多的人力及物力。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种在勘探早期钻井较少的条件下，增加了有效样本点数，能够明显降低地震薄层预测多解性的方法，能够明显提高薄层预测精度的稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：稀井条件下一种结合实钻井及虚拟井的薄层厚度预测方法，其特征在于：以多尺度地质资料为基础，构建地质模型并开展正演模拟，提取有效虚拟井点样本，开发出一种稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层地震预测新技术方法，增加了有效样本点数，能够提高薄层预测结果的可信度，减少多解性。步骤如下：a、根据已有实际钻井的钻测井数据和野外露头测试分析资料，综合微观、中观、宏观的多尺度地质、地球物理资料，建立与研究区实际地质特征相吻合，并能够反映不同薄层厚度的地质模型；b、将a步骤中的地质模型进行正演模拟，根据正演模拟结果分析薄层厚度和地震属性变化的因果关系，并采用子波精细标定将虚拟钻井与实际钻井中的模拟地震记录与实际地震记录进行一致性匹配；c、利用步骤b中已建立的地质模型和一致性匹配后的正演模拟地震记录为基础，提取模型中不同薄层厚度及模拟地震记录中对应的地震属性，形成虚拟钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集。再提取实际钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集，然后将虚拟钻井的样本集与实际钻井的样本集排列组合；d、根据步骤c中的联合样本集进行属性优选，进行储层参数与地震属性的定量关系拟合，建立薄层厚度与地震属性的定量映射关系后，提取实际地震资料的各种属性，通过该映射关系进行薄层厚度的横向预测。

采用上述技术方案，首先野外露头岩性、电性、岩石物理测试分析等多尺度资料建立地质模型，并通过正演模拟得出虚拟钻井的数据(薄层厚度及地震属性)，再结合实际钻井所获得的数据(薄层厚度及地震属性)分析相应的因果关系，并对虚拟钻井所获得数据与实际钻井的数据实施对比，如若虚拟钻井的数据与实际钻井的数据存在差异，则在正演模拟中对虚拟钻井的数据进行修正，使其与实际钻井的数据相近或一致；其次对虚拟钻井及实际钻井中的数据采用软件制作成样本集，在此过程中，虚拟钻井和实际钻井中的薄层厚度与正演模拟数据和实际数据的地震属性分别对应，并将虚拟钻井及实际钻井的样本集实施组合，此处的组合为排列，如传统的方式在此过程只具有实际钻井的样本集，其样本数量少，对于后续的分析不能够全面的反应出所需薄层厚度的预测，然而，在此基础上添加了虚拟钻井的样本集后，促使后续分析的样本集的数量增多，并且虚拟钻井的样本集是通过野外露头岩性、电性、岩石物理性质得出，经过与实际钻井数据之间的校正，其为有效的样本点，能够准确的反应可实施正确分析的样本；最后通过特定数学拟合方法对储层参数与地震属性的定量关系拟合及分析后，便可预测出精准的薄层厚度，为后期的开采提供了有利的条件，使开采过程更为顺畅，后期的实际钻井中所获得的能源量达到预期的效果，同时避免了由于薄层厚度预测不准而导致的空钻井及钻井后获得少量的能源，节约了科研及施工单位的生产成本，为能源的勘探及开采提供了重要且精确的信息。

本发明进一步设置为：步骤a、b中以多尺度资料建立地质模型并开展正演模拟，模拟地震记录与实际地震记录进行一致性匹配时需通在正演模拟过程中采用的子波以及相关参数要与实际地震资料参数一致。

采用上述技术方案，该处相关参数保持一致后，便可使虚拟钻井的数据与实际钻井的数据保持一致，为虚拟井样本点的提取和提高预测精确度奠定基础。

本发明更进一步设置为：步骤d中通过线性、非线性或神经网络等方法，针对虚拟井-实钻井联合样本集进行储层参数与地震属性的定量关系拟合。

采用上述技术方案，储层参数与地震属性的定量关系拟合，不仅简单易行，而且使薄层厚度的预测更为精准。

下面结合附图对本发明作进一步描述。

附图说明

图1为本发明实施例中涪陵地区石灰系项面等T0图；

图2为本发明实施例中chi56井储层测井响应特征示意图；

图3为本发明实施例中石炭系及邻层速度统计直方图；

图4为本发明实施例中石炭系厚度渐变地质模型示意图；

图5为本发明实施例中正演采用的地震子波示意图；

图6为本发明实施例中正演模拟地震剖面示意图；

图7为本发明实施例中石炭系厚度-地震属性交会图及拟合曲线示意图；

图8为本发明实施例中石炭系厚度平面分布预测图；

具体实施方式

本发明的预测方法为：a、根据已有实际钻井的钻测井数据和野外露头测试分析资料，综合微观、中观、宏观的多尺度地质、地球物理资料，建立与研究区实际地质特征相吻合，并能够反映不同薄层厚度的地质模型；b、将a步骤中的地质模型进行正演模拟，根据正演模拟结果分析薄层厚度和地震属性变化的因果关系，并将虚拟钻井与实际钻井中的模拟地震记录与实际地震记录进行一致性匹配；在步骤b中需要对虚拟钻井所获得数据与实际钻井的数据实施对比，如若使虚拟钻井的数据与实际钻井的数据存在差异，则在正演模拟中对虚拟钻井的数据进行修正，使其与实际钻井的数据相近或一致，该处的一致性，为后续薄层预测的精准度提供了必要的准备。并且步骤b中将虚拟钻井与实际钻井中的模拟地震记录与实际地震记录进行一致性匹配时需通在正演模拟过程中采用的子波以及相关参数要与实际地震资料参数一致，且正演模拟可采用射线追踪法或波动方程法，上述射线追踪法及波动方程法可根据实验效果进行选定。c、利用步骤b中已建立的地质模型和一致性匹配后的正演模拟地震记录为基础，提取模型中不同薄层厚度及模拟地震记录中对应的地震属性，形成虚拟钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集。再提取实际钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集，然后将虚拟钻井的样本集与实际钻井的样本集排列组合；在此步骤中，如若实际钻井为两口，即实际钻井的数据具有两组，而虚拟钻井的数据可为多组，具体数量可根据实际需要而定，下面以数值对该处的实际钻井数据及虚拟钻井数据进行说明。虚拟井薄层厚度、地震属性样本集建立：以建立的地质模型和一致性匹配后的正演模拟地震记录为基础，提取模型中不同薄层厚度及模拟地震记录中对应的地震属性，形成虚拟井的薄层厚度、地震属性样本集，如Rv_i是第i口虚拟井的薄层厚度，Av_i,n是第i口虚拟井点处的第n个地震属性，i为虚拟井的序号，n为提取的地震属性序号；{Rv₁、Av_1,1、Av_1,2...Av_1,n}{Rv₂、Av_2,1、Av_2,2...Av_2,n}……{Rv_i、Av_i,1、Av_i,2...Av_i,n}。虚拟井-实钻井联合样本集的建立：首先，对实际地震资料也提取井点处的薄层厚度与相应的地震属性，形成实钻井的薄层厚度、地震属性样本集{Rt₁、At_1,1、At_1,2...At_1,n}，{Rt₂、At_2,1、At_2,2...At_2,n}……{Rt_j、At_j,1、At_j,2...At_j,n}。其中Rt_j是第j口实钻井的薄层厚度，At_j,n是第j口虚拟井点处的第n个地震属性，j为实钻井的序号，n为提取的地震属性序号；然后，将虚拟井和实钻井的薄层厚度、地震属性样本集合并，形成一个新的联合样本集，{Rv₁、Av_1,1、Av_1,2...Av_1,n}，{Rv₂、Av_2,1、Av_2,2...Av_2,n}，{Rt₁、At_1,1、At_1,2...At_1,n}，{Rt₂、At_2,1、At_{2, 2}...At_2,n}……{Rv_i、Av_i,1、Av_i,2...Av_i,n}，{Rt_j、At_j,1、At_j,2...At_j,n}。该样本集的样本点共有i+j个，相比仅j口实钻井的情况来说，增加了i个样本点。最后，d、根据步骤c中的联合样本集进行属性优选，进行储层参数与地震属性的定量关系拟合，建立薄层厚度与地震属性的定量映射关系后，提取实际地震资料的各种属性，通过该映射关系进行薄层厚度的横向预测。在步骤d中通过线性或非线性或神经网络等方法来进行储层参数与地震属性的定量关系拟合。

上述预测方法为后期的开采提供了有利的条件，使开采过程更为顺畅，后期的实际钻井中所获得的能源量达到预期的效果，同时避免了由于薄层厚度预测不准而导致的空钻井及钻井后获得少量的能源，节约了科研及施工单位的生产成本，为能源的勘探及开采提供了重要且精确的信息。

下面本发明以四川盆地涪陵地区石炭系为例，建立虚拟井-实钻井联合样本集，开展石炭系厚度预测，以说明该方法的应用。

四川盆地涪陵地区的地质概况：涪陵地区位于四川盆地东部，构造上属于川东褶皱带万县复向斜礁石坝～苟家场～黄泥塘斜列背斜带，在其周边的高峰场、大池干等气田均在石炭系产出工业气流。涪陵地区部署有一块747km²的三维地震，处于背斜夹持的向斜构造区，三维覆盖区内仅有两口钻井feng9井、bx1井钻遇石炭系，勘探程度非常低，在其周边背斜构造上有部分钻井钻遇石炭系，如距三维区较近的chi56井(如图1所示)。

工区内石炭系残余的地层为上石炭统黄龙组，其上覆地层为二叠系梁山组泥页岩与栖霞组灰岩，下伏地层为志留系韩家店组泥岩夹粉砂岩。黄龙组在川东地区厚0-90m，沉积相带为萨勃哈、有障壁海岸、海湾陆棚，储集岩中最重要的是孔隙性溶蚀角砾白云岩、孔隙性颗粒白云岩及晶粒白云岩，储集空间类型以粒(或砾)间溶孔、晶间溶孔为主，次为粒(或砾)内溶孔、晶间孔、晶内溶孔、生物骨架体腔孔等，储层类型主要为裂缝-孔隙型。陈宗清根据四川盆地大量的实际勘探资料证实，黄龙组厚度小于10米时，多为C₂h_l孔隙性极低的去云化灰岩及石膏(厚2-10m)和残层顶部孔缝被二叠系梁山组沉积时泥质物充填(取心证实有2-5m)的非渗透层组成，无法作为储层。因此，石炭系厚度是决定其能否成藏的重要因素，其厚度预测对于该区下步勘探具有重要的指导意义。

研究区及周边石炭系地层平均速度为6350m/s，地震资料在石炭系目的层主频为36hz，可计算四分之一波长(调谐厚度)为6350/36/4＝44.1m。而在研究区及周边钻井钻遇石炭系厚度最大为35m，石炭系厚度均小于1/4波长，在研究区现有的地震及地质条件下，石炭系属于典型的薄层。

模型建立及正演模拟：其中的储层测井响应特征如下：储层测井响应特征的研究是进行地质模型建立的基础，更是下一步正演模拟工作的基础，除了分析黄龙组之外，也要分析其上覆、下伏地层的测井响应特征，以建立准确的地质模型。根据工区的两口钻井及周边高峰场、大池干气田的部分钻测井资料分析，黄龙组主要为白云岩，自然伽马值整体处于低值，在12-54API之间，声波时差较低，在44-63μs/ft之间，其上覆梁山组和下伏韩家店组泥页岩层均表现为高伽玛、高声波时差的特征。因为梁山组较薄，其上部栖霞组灰岩的反射也会对黄龙组反射产生干涉叠加作用，因此也要对栖霞组进行分析，栖霞组灰岩伽马值整体处于低值，在21-46API之间，声波时差在46-73μs/ft之间(如图2所示)。

通过对各井黄龙组白云岩及其围岩的声波速度分析，结果显示这四层的速度界线较为明显，韩家店组泥岩速度4568.2-4954.5m/s，平均4782.1m/s；黄龙组白云岩速度平均为6353.4m/s，梁山组泥页岩速度平均为4492.5m/s；栖霞组灰岩速度平均为5899.1m/s(如图3所示)。

储层地质模型的建立如下：根据储层测井响应特征的研究成果，结合黄龙组及其围岩的构造、沉积演化特征，建立黄龙组厚度渐变的地质模型。黄龙组沉积后，昆明运动将其整体抬升为陆，顶部遭受剥蚀，形成不整合面，故厚度渐变模型设计为石炭系底部隆起、倾斜，顶部剥蚀夷平面水平的特征，各套地层速度来自测井响应特征的研究成果，石炭系的厚度从0m渐变至97m，石炭系厚度44.39m(调谐厚度)位于水平距离1720m(cdp87)的位置，即在水平距离1720m(cdp87)以内的石炭系均为薄层(如图4所示)。

正演模拟如下：正演模拟前必须对实际地震资料进行分析，包括数据类型、道间距、采样率等信息，并提取实际地震子波，保证正演的结果与实际地震资料具有一致性，建立的联合样本集才具有相同的、可对比的地震信息。实际地震数据为偏移数据，道间距20米，采样率1ms，故应用相同的参数和从地震资料提取的子波(如图5所示)，采用射线追踪的方法模拟偏移地震数据(如图6所示)。

为了验证正演结果与实际地震资料的一致性，应在模型中设计两口与实钻井具有相同地质特征的虚拟井，在正演地震记录中提取虚拟井地震属性，在实际地震资料中提取实钻井地震属性进行对比分析，两种数据提取的属性应该基本一致才证明正演结果可信，联合样本集中的数据具有一致性。三维区内bx1井石炭系厚17.68m，对比的虚拟井位于模型的cdp53处，石炭系厚度17.7m；feng9井石炭系厚25.1m，对比的虚拟井位于模型的cdp63处，石炭系厚25.79m。与振幅、频率、能量相关的主要属性对比如表1所示，从表中可以看出其基本一致，说明正演结果与实际地震资料一致性较好，可以建立联合样本集(如表1所示)。

表1 虚拟井与实钻井地震属性参数对比

虚拟井-实钻井联合样本集建立如下：虚拟井的设计要考虑实际地质特征及地震资料分辨率，研究区的薄层极限是44.1m，故这里虚拟井取石炭系厚度40m-10m，以5m为间隔，均属于薄层范围，有7口，另外在正演地震记录中振幅最弱的特征点上建立1口虚拟井，共8口虚拟井，实钻井有2口，既bx1井和feng9井。这样建立的联合样本集就共有10个样本点，且增加的8个样本点并非随意添加的，而是由符合本区地质规律的地质模型及正演结果得来的，拟合的精度将会显著提高。联合样本集的部分地震属性值如表2所示。

表2 虚拟井-实钻井联合样本集部分地震属性

属性的拟合及厚度预测如下：属性优选的方法很多，可以完全以数学方法如多元回归方法来优选，也可以结合属性的地质意义来优选，都是比较成熟的方法，也并非本次研究的重点，这里就不再详述。本例子通过属性交会图分析并结合属性的地质意义，确定各类振幅属性与石炭系厚度的变化密切相关，总能量、平均绝对振幅等属性与最大波峰振幅相关性接近于1，故选择最大波峰振幅一种属性参加运算就可以较好的反映石炭系的厚度了。最大波峰振幅与石炭系厚度的交会图如图7所示，可以看出如果仅靠两口实钻井信息建立拟合公式多解性将会非常的大，增加虚拟井点信息后有效的降低了多解性。通过线性和指数两种拟合方法对比，发现指数拟合的效果相对较好，拟合公式为：Y＝7.312967*(10^(0.000065*X))，其中Y为石炭系厚度，X为最大波峰振幅，该公式的R²＝0.9853。

根据拟合的公式，提取相应的地震属性，按拟合公式预测出石炭系的厚度平面分布(如图8所示)。值得说明的是，在本项研究工作完成后，工区内于2011年完钻了fs1井，该井钻遇石炭系白云岩及白云质泥岩共12.5米，而本项研究预测在fs1井位处石炭系厚度为10m-15m，较为吻合，充分证明了该方法的可信度。

虚拟井-实钻井联合的地震属性分析方法在建立薄层厚度与地震属性的定量关系时充分挖掘和融合了现有能够利用到的地质和地球物理信息，相比只用少量或分布不均钻井建立的关系来说，大大的增加了有效样本点数，同时具有前人正演模拟和数学拟合两种方法的优点，明显降低了薄层预测的多解性，提高了预测精度。

应用本方法进行了涪陵地区石炭系薄层厚度预测，预测结果的准确性被该区新钻井fs1井钻探结果所证实，预测结果为涪陵地区石炭系下步勘探提供了重要依据。

不同地区预测薄层厚度时，其地质条件、围岩特征可能不同，地震属性的影响因素也较为复杂，所以针对不同地区要建立符合其地质特征的薄层厚度渐变模型，提取的虚拟井点信息才具有可用性。

在涪陵地区石炭系厚度预测的实例中，重点在于介绍联合样本集建立方法及其准确性的判断，而限于篇幅，对于属性优选、拟合的过程及方法介绍较少。具体应用中可以采用严格的多元回归分析、交互验证、神经网络的方法并结合属性的地质意义进行属性优选与拟合，以确保拟合结果的准确性。

Claims (2)

1.一种稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法，其特征在于，步骤如下：

a、根据已有实际钻井的钻井数据、测井数据和野外露头测试分析资料，综合微观、中观、宏观的多尺度地质、地球物理资料，建立与研究区实际地质特征相吻合，并能够反映不同薄层厚度的地质模型；

b、将a步骤中的地质模型进行正演模拟，根据正演模拟结果分析薄层厚度和地震属性变化的因果关系，并采用子波精细标定将虚拟钻井与实际钻井中的正演模拟地震记录与实际地震记录进行一致性匹配；

c、利用步骤a中已建立的地质模型和步骤b中一致性匹配后的正演模拟地震记录为基础，提取模型中不同薄层厚度及模拟地震记录中对应的地震属性，形成虚拟钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集；再提取实际钻井的薄层厚度及分别与薄层厚度相对应的地震属性样本集，然后将虚拟钻井的地震属性样本集与实际钻井的地震属性样本集排列组合，形成联合样本集；

d、根据步骤c中的联合样本集进行属性优选，进行储层参数与地震属性的定量关系拟合，建立薄层厚度与地震属性的定量映射关系后，提取实际地震资料的各种属性，通过该映射关系进行薄层厚度的横向预测。

2.根据权利要求1所述的稀井条件下实钻井与虚拟井联合的薄层厚度预测方法，其特征在于：所述的步骤d中通过线性、非线性或神经网络方法，针对虚拟井-实钻井联合样本集进行储层参数与地震属性的定量关系拟合。