CN105445800B - 一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，本发明结合待识别区域地质背景，分析厚层砂体形成顶部分异的地质模式；根据地质模式，建立正演模型，利用计算生成的确定性子波进行地震正演模拟；在地震数据上追踪后砂顶部的同相轴，沿解释层位提取地震属性，结合已知井信息确定地震属性识别的厚层砂体顶部分异岩性油藏目标区；再利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上进一步识别油藏，最后运用频谱分解技术对目标区进行烃类检测，落实其含油气性，从而识别出厚层砂体顶部分异岩性油藏。将本发明应用到实际油井的勘探过程中取得了良好的效果，证明了本发明的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法具有很高的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，属于石油勘探开发技术领域。
背景技术
在三角洲沉积环境下，厚层分流河道砂体往往会由于沉积水体能量变弱、物源供给不足或沉积微相改变等原因在其内部形成夹层。当近顶部发育一定规模的夹层时，厚层砂体顶部形成薄层的分异砂体，如果上覆盖层条件良好，构造上能够形成圈闭，若有油气运移至此时，厚层砂体顶部分异砂体即可形成油藏。
在目前的岩性油藏识别过程中，有些是通过地震正演模拟识别岩性油藏；有些是通过河道演化的地质模式，重塑河道内部砂体；有些是通过测井数据约束波阻抗反演结果，进而预测砂体厚度。专利《薄层岩性储层识别与水平钻井跟踪技术》(申请号：201310618364.1)公开了利用高产井反射特征追踪有利砂体，刻画薄层岩性砂体并实现水平井钻井跟踪技术，但是该方法不能识别未钻井区域的薄砂体。专利《河道砂岩性油藏的识别方法》(申请号：201410844281.9)提出了河道砂体识别、描述技术，该技术缺乏对于砂体含油气性的检测。专利《一种基于演化进程的曲流河砂体储层建筑结构分析方法》(申请号：201410211934X)公开一种基于演化进程的曲流河砂体储层建筑结构分析方法，从地质角度分析了曲流河砂体分布特征，但是没有提供预测砂体的地震方法。专利《利用测井约束波阻抗反演预测砂体厚度的方法和装置》(申请号：2013103468502)提出在测井约束波阻抗反演模型的反演剖面上针对砂组采用采样点统计方法预测砂体厚度，可提高地质条件复杂地区砂体厚度预测的可靠性，但对于薄层砂体，特别是紧邻厚砂的薄层砂体识别能力不够。
前人针对因夹层而形成的厚层砂体顶部分异岩性油藏研究较少，对于识别出厚层砂体顶部形成的薄层分异砂体以及预测其含油气性还没有形成一套系统而成熟的技术方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，以解决目前厚层砂体顶部分异岩性油藏识别过程出现的单从地质角度或地震角度分析、识别砂体的局限性和在综合分析下只识别砂体却缺乏对其含油气性的检测。
本发明为解决上述技术问题提供了一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，该识别方法包括以下步骤：
1)结合区域地质背景和已知井实测信息，分析厚层砂体沉积成因，形成厚层砂体顶部分异的地质模式；
2)根据地质模式和已知井实测信息建立正演模型，利用由已知井测井曲线计算生成的确定性子波进行地震正演模拟，根据油层、水层、非储层的地震响应特征确定反应油层的地震数据；
3)在地震数据上追踪厚层砂体顶部的同相轴，形成一个地震解释层位，沿地震解释层位提取地震属性，根据已知井的实测信息与地震属性的对应关系，筛选出能精确识别研究区岩性油藏的地震属性；
4)利用筛选出的地震属性确定厚层砂体顶部分异岩性油藏目标区；
5)在目标区内利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上识别厚层砂体顶部分异岩性油藏。
该方法还包括对目标区进行烃类检测，以确定目标区的含油气性。
所述步骤2)中的确定性子波是对已知井测井曲线计算的反射系数序列和井旁地震数据提取的子波执行褶积运算，按照褶积模型生成的合成记录与井旁地震道达到最佳相似的原则，统计计算生成。
所述步骤5)的实现过程如下：
A.用步骤2)中统计计算生成的确定性子波与地震数据体执行反褶积运算，生成反射系数序列，计算相对波阻抗曲线；
B.在地震层位控制下，用已知井的波阻抗曲线进行插值运算，生成波阻抗数据体，经过低通滤波，生成低频波阻抗背景，将相对阻抗与低频阻抗作合并运算，生成绝对波阻抗数据；
C.统计已知井厚层砂体顶部波谷同相轴与分异砂体顶部的时间差，按此时间差对波阻抗数据体上的厚层砂体顶部层位向下做时间偏移，在绝对波阻抗数据体上沿偏移后的层位做时间切片，得到反演波阻抗分布平面图，根据该平面图识别岩性油藏。
所述步骤2)中建立的正演模型包括油藏波阻抗正演模型和水层波阻抗正演模型。
所述目标区的含油气性的确定过程如下：对工区的地震数据进行频谱分解，提取个频段分解的数据体；然后在厚层砂体顶部波谷至下邻的波谷范围内，沿平行于厚层砂体顶部的曲面在不同频段数据体上做振幅切片；根据各频段切片上的振幅变化情况绘制目标区内低频振幅增强和高频振幅减弱的振幅变化量图，由该图确定目标区的含油气性。
所述的地震属性包括振幅属性、频率属性和相位属性。
所述对地震数据进行频谱分解可采用离散傅立叶变换、S-变换、时间-频率连续小波变换、连续小波变换和连续小波包变换中的任意一种。
本发明的有益效果是:本发明结合待识别区域地质背景，分析厚层砂体形成顶部分异的地质模式；根据地质模式，建立正演模型，利用计算生成的确定性子波进行地震正演模拟，分析油层、水层和非储层的地震响应特征；并在地震数据上追踪厚砂顶部的同相轴，沿解释层位提取地震属性，结合已知井信息确定地震属性识别的厚层砂体顶部分异岩性油藏目标区；再利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上进一步识别油藏，最后运用频谱分解技术对目标区进行烃类检测，落实其含油气性，从而识别出厚层砂体顶部分异岩性油藏。将本发明应用到实际油井的勘探过程中取得了良好的效果，证明了本发明的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法具有很高的可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例中的厚层砂体顶部分异地质模式图；
图2是本发明实施例中油藏波阻抗正演模型示意图；
图3是本发明实施例中油层正演模拟的地震时间剖面图；
图4是本发明实施例中水层正演模拟的地震时间剖面图；
图5是本发明实施例中地震解释层位示意图；
图6是本发明实施例中厚层砂体顶部波谷振幅分布平面图；
图7是本发明实施例中波阻抗数据体上的厚层砂体顶部层位图；
图8是本发明实施例中厚层砂体顶部的反演波阻抗分布平面图；
图9是本发明实施例中分异砂体下方的不同频段振幅变化量综合图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。
本发明首先结合区域地质背景，分析厚层砂体形成顶部分异的地质模式；然后根据地质模式建立正演模型，利用计算生成的确定性子波进行地质正演模拟，分析油层、水层和非储层的地震响应特征；再在地震数据上追踪厚砂顶部的同相轴，沿解释层位提取地震属性，结合已知井信息，分析地震属性识别的厚层砂体顶部分异岩性油藏的目标区；利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上进一步识别油藏；最后运用频谱分解技术对目标区进行烃类检测，落实其含油气性，识别出厚层砂体顶部分异岩性油藏。
下面以某工区为例进行说明，该工区的三维地震资料的工区面积为6.7km2，在对该工区应用本发明的方法之前，已钻有B和C两口探井，其中B井钻遇厚层砂体顶部分异岩性油藏，C井没有钻遇厚层砂体顶部分异岩性油藏。
1.结合区域地质背景和已知井实测信息，分析厚层砂体沉积成因，寻找形成厚层砂体顶部分异的地质模式。
本实施例中得到的地质模式如图1所示，A时期在1、2、3井点处均发育分流河道，井点3处分流河道规模最为发育；B时期，井点1、2物源供给发生间断形成夹层，且井点1由于沉积能量变弱或物源供给不足等原因导致发生微相的转换，形成一些水下决口扇或者溢岸沉积，井点3分流河道依然发育；这就造成了厚层砂体顶部分异的形成。
2.对已知井测井曲线计算的反射系数序列和井旁地震数据提取的子波执行褶积运算，按照褶积模型生成的合成记录与井旁地震道达到最佳相似的原则，统计计算生成一个确定性子波。本实施例中的确定性子波必须满足根据已钻井的反射系数序列和井旁地震数据计算生成的条件。
3.结合地质模式和实钻井地震剖面反射特征，针对油藏和水层建立两个波阻抗正演模型，通过对比分析两个地震正演模拟结果确定油层、水层和非储层的地震响应特征。
首先统计已知井的油层、水层、非储层的速度、密度、厚度等数据，本实施例中的油层平均速度2216m/s，平均密度2.14g/cm3；水层平均速度2781m/s，平均密度2.23g/cm3；泥岩平均速度3092m/s、平均密度2.45g/cm3。
然后结合地质模式和实钻井地震剖面反射特征，建立油藏波阻抗正演模型，如图2所示，将油藏波阻抗正演模型中油层替换成水层，建立水层波阻抗正演模型，对这两个波阻抗正演模型分别使用确定性子波执行褶积运算生成油藏正演模拟地震时间剖面和水层正演模拟地震时间剖面，分别如图3和图4所示；在两个正演模拟地震时间剖面上，存在顶部分异的厚层砂体顶部波谷上下均有波峰反射特征，表现为“两峰夹一谷”，且存在顶部分异的厚层砂体顶部波谷两侧存在波形变化，较无顶部分异的厚层砂体顶部波谷高约半个相位。但油藏正演模拟地震时间剖面显示，存在顶部分异岩性油藏的厚层砂体顶部波谷及其相邻的波峰能量明显更强，表现为“两强峰夹一强谷”。因此，可利用厚砂顶部波谷的振幅属性识别分异岩性油藏。
4.在地震数据上追踪厚层砂体顶部的同相轴，形成一个地震解释层位，如图5所示。
对地震层位的追踪必须满足在地震数据上追踪能够反映厚层砂体顶部分异岩性油藏的反射波的同相轴，该同相轴指的是位于厚层砂体顶部的一个连续稳定的反射波同相轴。
5.沿地震解释层位提取地震属性，统计已知井的实测信息与多种地震属性的对应关系，筛选出能精确识别研究区岩性油藏的地震属性。
这里的地震属性包括振幅属性、频率属性和相位属。本实施例中以优选的波谷振幅属性为例，沿步骤4形成的地震解释层位，提取地震数据的波谷振幅信息，在平面上对不同的振幅值赋予不同的颜色，形成厚层砂体顶部波谷振幅分布平面图，如图6所示；根据已知井的实测信息，对厚层砂体顶部波谷振幅分布平面图所指示的意义进行综合分析，识别出研究区内可能存在油藏。
6.利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上进一步识别厚层砂体顶部分异岩性油藏。
本实施例中首先用步骤2中统计计算生成的确定性子波与地震数据体执行反褶积运算，生成反射系数序列，计算相对波阻抗曲线；然后在地震层位控制下，用工区内已知井的波阻抗曲线进行插值运算，生成波阻抗数据体，经过低通滤波，生成低频波阻抗背景，将相对阻抗与低频阻抗作合并运算，生成绝对波阻抗数据；统计已知井厚层砂体顶部波谷同相轴与分异砂体顶部的时间差，按此时间差对波阻抗数据体上的厚层砂体顶部层位向下做时间偏移，如图7所示，在绝对波阻抗数据体上沿偏移后的层位做时间切片，得到反演波阻抗分布平面图，如图8所示，在反演波阻抗分布平面图上进一步识别岩性油藏。
7.利用频谱分解技术对目标区进行烃类检测，落实目标区含油气性。对地震数据进行频谱分解的算法包括离散傅立叶变换(DFT)、S-变换、时间-频率连续小波变换(TFCWT)、连续小波变换(CWT)、连续小波包变换(CWPT)等。
本实施例中对工区的地震数据体做S-变换，提取各频段的频谱分解数据体，在厚层砂体顶部波谷至下邻的波谷范围内，沿平行于厚层砂体顶部的曲面在不同频段数据体上做振幅切片，分析各频段切片上的振幅变化情况，绘制目标区内低频振幅增强和高频振幅减弱的振幅变化量，如图9所示，评价目标区的含油气性。
通过以上过程，本发明在研究区识别了三个厚层砂体顶部分异岩性油藏，在C井西北预测的油藏区域新部署了1口探井(A井)，钻遇厚层砂体顶部分异岩性油藏。因此说明本发明识别厚层砂体顶部分异岩性油藏的方法在该区取得了良好的应用效果，说明本发明所提出的厚层砂体顶部分异岩性油藏方法具有可靠性。
Claims (6)
1.一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，该识别方法包括以下步骤：
1)结合区域地质背景和已知井实测信息，分析厚层砂体沉积成因，形成厚层砂体顶部分异的地质模式；
2)根据地质模式和已知井实测信息建立正演模型，利用由已知井测井曲线计算生成的确定性子波进行地震正演模拟，根据油层、水层、非储层的地震响应特征确定反应油层的地震数据；
3)在地震数据上追踪厚层砂体顶部的同相轴，形成一个地震解释层位，沿地震解释层位提取地震属性，根据已知井的实测信息与地震属性的对应关系，筛选出能精确识别研究区岩性油藏的地震属性；
4)利用筛选出的地震属性确定厚层砂体顶部分异岩性油藏目标区；
5)在目标区内利用地震反演技术在反演波阻抗剖面和平面上识别厚层砂体顶部分异岩性油藏；
该方法还包括对目标区进行烃类检测，以确定目标区的含油气性；
所述目标区的含油气性的确定过程如下：对工区的地震数据进行频谱分解，提取各频段分解的数据体；然后在厚层砂体顶部波谷至下邻的波谷范围内，沿平行于厚层砂体顶部的曲面在不同频段数据体上做振幅切片；根据各频段切片上的振幅变化情况绘制目标区内低频振幅增强和高频振幅减弱的振幅变化量图，由该图确定目标区的含油气性。
2.根据权利要求1所述的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，所述步骤2)中的确定性子波是对已知井测井曲线计算的反射系数序列和井旁地震数据提取的子波执行褶积运算，按照褶积模型生成的合成记录与井旁地震道达到最佳相似的原则，统计计算生成。
3.根据权利要求2所述的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，所述步骤5)的实现过程如下：
A.用步骤2)中统计计算生成的确定性子波与地震数据体执行反褶积运算，生成反射系数序列，计算相对波阻抗曲线；
B.在地震层位控制下，用已知井的波阻抗曲线进行插值运算，生成波阻抗数据体，经过低通滤波，生成低频波阻抗背景，将相对波阻抗与低频波阻抗作合并运算，生成绝对波阻抗数据；
C.统计已知井厚层砂体顶部波谷同相轴与分异砂体顶部的时间差，按此时间差对波阻抗数据体上的厚层砂体顶部层位向下做时间偏移，在绝对波阻抗数据体上沿偏移后的层位做时间切片，得到反演波阻抗分布平面图，根据该平面图识别岩性油藏。
4.根据权利要求3所述的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，所述步骤2)中建立的正演模型包括油藏波阻抗正演模型和水层波阻抗正演模型。
5.根据权利要求3所述的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，所述的地震属性包括振幅属性、频率属性和相位属性。
6.根据权利要求3所述的厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法，其特征在于，所述对地震数据进行频谱分解可采用离散傅立叶变换、S-变换、时间-频率连续小波变换、连续小波变换和连续小波包变换中的任意一种。
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