CN105807320A - 页岩气储层的地震预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了页岩气储层的地震预测方法，包括如下步骤：步骤A)采用波阻抗反演技术实现页岩层段的空间展布预测；步骤B)根据空间展布预测的基础上进行页岩总有机碳TOC敏感参数分析，明确TOC敏感参数并建立其与页岩总有机碳TOC含量之间的数学模型；步骤C)基于三维地震数据，在波阻抗反演页岩层段的空间约束下，采用叠前反演方法求得敏感参数体；步骤D)根据数学模型，将敏感参数体转换为页岩总有机碳TOC数据体，由页岩总有机碳TOC反演数据体即可获得研究区页岩气储层空间展布的预测果，从而定量预测研究区页岩气储层的空间展布，得出地震预测结果。本发明采用上述方法，地震预测方法测量误差小，精确度大大提高。
Description
技术领域
本发明涉及地质领域，具体涉及页岩气储层的地震预测方法。
背景技术
页岩气是从页岩层中开采出来的天然气，主体位于暗色泥页岩或高碳泥页岩中，页岩气是主体上以吸附或游离状态存在于泥岩、高碳泥岩、页岩及粉砂质岩类夹层中的天然气，它可以生成于有机成因的各种阶段天然气主体上以游离相态（大约50%）存在于裂缝、空隙及其它储集空间，以吸附状态（大约50%）存在于甘罗根、粘土颗粒及空隙表面，极少量以溶解状态存储于干诺根、沥青质及石油中天然气也存在于夹层状的粉砂岩、粉砂质泥岩、泥质粉砂岩、甚至砂岩地层中为天然气生成之后，在源岩层内的就近聚集表现为典型的原地成藏模式，与油页岩、油砂、地沥青等差别较大。与常规储层气藏不同，页岩既是天然气生成的原岩，也是聚集和保存天然气的储层和盖层。现有的页岩气存储层地震测量存在测量误差大的缺陷。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供页岩气储层的地震预测方法，该种地震预测方法测量误差小，精确度大大提高，非常适合于盆地环境使用。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：页岩气储层的地震预测方法，包括如下步骤：
步骤A)采用波阻抗反演技术实现页岩层段的空间展布预测；
步骤B)根据空间展布预测的基础上进行页岩总有机碳TOC敏感参数分析，明确TOC敏感参数并建立其与页岩总有机碳TOC含量之间的数学模型；只有页岩的总有机碳TOC的平均含量达到一定门限值时，才能获得有工业价值的页岩气藏，现有规定的TOC的标准为TOC的平均值大于等于1%。目前对TOC的评价主要以测井资料为主。利用测井信息建立TOC与地震参数之间的关系，从而预测储层TOC的变化，用以预测地震。
步骤C)基于三维地震数据，在波阻抗反演页岩层段的空间约束下，采用叠前反演方法求得敏感参数体；由以往的测试结果可知，TOC与焦石坝地区的密度整体呈负相关关系，即TOC含量越高，密度越低。当密度小于2.68g/cm3时，能有效区分页岩气储层TOC大于等于1%和非页岩气储层TOC小于1%。因此可以利用密度反演以及TOC与密度之间的相关性来进行研究区岩储层TOC含量来进一步辅助预测地震，增加预测方法的准确性。
步骤D)根据数学模型，将敏感参数体转换为页岩总有机碳TOC数据体，由页岩总有机碳TOC反演数据体即可获得研究区页岩气储层空间展布的预测果，从而定量预测研究区页岩气储层的空间展布，得出地震预测结果。TOC反演采用叠前密度反演，叠前密度反演采用叠前同时反演方法，首先对优化后的地震道集资料进行分角度叠加，然后对各角度叠加数据体分别进行并震解释层位为横向约束建立第频模型，将分角度叠加数据体、子波、低频模型作为数据输入，对这些变量加以约束同时反演得到纵波阻抗、横波阻抗以及密度，从而进一步提高预测地震的准确性。
步骤A)中采用波阻抗反演技术中的约束稀疏脉冲反演法。
步骤B)中采用电阻率-孔隙度重叠法进行敏感参数分析。
步骤B)中页岩总有机碳TOC敏感参数分析包括常规测井曲线和弹性参数与测井解释TOC含量的两两交会分析结果，其中的常规测井曲线包括焦石坝地区声波阻抗I、伽马r、密度p和声波时差t，弹性参数包括泊松比a。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明先通过分析页岩储层地震响应特性的前提下，采用波阻抗反演技术实现页岩层段的精细预测，然后再分析页岩的总有机碳TOC敏感参数，得到页岩储层密度参数与测井解释的TOC含量之间的相关特性，精确预测出页岩气储层的空间展布，精确定量预测地震，与现有采用单种数据进行预测相比，精确度大大提高，非常适合于盆地环境使用。
具体实施方式
下面对本发明作进一步阐述，本发明的实施例不限于此。
实施例：
本发明包括页岩气储层的地震预测方法，包括如下步骤：
步骤A)采用波阻抗反演技术实现页岩层段的空间展布预测；以适应页岩层段与上、下围岩波阻抗差异明显进行的测量。
步骤B)根据空间展布预测的基础上进行页岩总有机碳TOC敏感参数分析，明确TOC敏感参数并建立其与页岩总有机碳TOC含量之间的数学模型；只有页岩的总有机碳TOC的平均含量达到一定门限值时，才能获得有工业价值的页岩气藏，现有规定的TOC的标准为TOC的平均值大于等于1%。目前对TOC的评价主要以测井资料为主。利用测井信息建立TOC与地震参数之间的关系，从而预测储层TOC的变化，用以预测地震。
步骤C)基于三维地震数据，在波阻抗反演页岩层段的空间约束下，采用叠前反演方法求得敏感参数体；由以往的测试结果可知，TOC与焦石坝地区的密度整体呈负相关关系，即TOC含量越高，密度越低。当密度小于2.68g/cm3时，能有效区分页岩气储层TOC大于等于1%和非页岩气储层TOC小于1%。因此可以利用密度反演以及TOC与密度之间的相关性来进行研究区岩储层TOC含量来进一步辅助预测地震，增加预测方法的准确性。
步骤D)根据数学模型，将敏感参数体转换为页岩总有机碳TOC数据体，由页岩总有机碳TOC反演数据体即可获得研究区页岩气储层空间展布的预测果，从而定量预测研究区页岩气储层的空间展布，得出地震预测结果。TOC反演采用叠前密度反演，叠前密度反演采用叠前同时反演方法，首先对优化后的地震道集资料进行分角度叠加，然后对各角度叠加数据体分别进行并震解释层位为横向约束建立第频模型，将分角度叠加数据体、子波、低频模型作为数据输入，对这些变量加以约束同时反演得到纵波阻抗、横波阻抗以及密度，从而进一步提高预测地震的准确性。
实施例2：
本实施例子在实施例1的基础上优选如下：步骤A)中采用波阻抗反演技术中的约束稀疏脉冲反演法。该方法不仅具有一般递推反演方法的特点，反演结果忠实于地震资料，能反映储层的横向变化，而且在迭代过程中引入地质和测井资料参与反演约束，增加了部分低频和高频成分，拓宽了反演频带。
步骤B)中采用电阻率-孔隙度重叠法进行敏感参数分析。采用该种方法测量出来的结果更加的准确。
步骤B)中页岩总有机碳TOC敏感参数分析包括常规测井曲线和弹性参数与测井解释TOC含量的两两交会分析结果，其中的常规测井曲线包括焦石坝地区声波阻抗I、伽马r、密度p和声波时差t，弹性参数包括泊松比a。
如上所述便可实现该发明。
Claims (4)
1.页岩气储层的地震预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A)采用波阻抗反演技术实现页岩层段的空间展布预测；
步骤B)根据空间展布预测的基础上进行页岩总有机碳TOC敏感参数分析，明确TOC敏感参数并建立其与页岩总有机碳TOC含量之间的数学模型；
步骤C)基于三维地震数据，在波阻抗反演页岩层段的空间约束下，采用叠前反演方法求得敏感参数体；
步骤D)根据数学模型，将敏感参数体转换为页岩总有机碳TOC数据体，由页岩总有机碳TOC反演数据体即可获得研究区页岩气储层空间展布的预测果，从而定量预测研究区页岩气储层的空间展布，得出地震预测结果。
2.根据权利要求1所述的页岩气储层的地震预测方法，其特征在于：步骤A)中采用波阻抗反演技术中的约束稀疏脉冲反演法。
3.根据权利要求1所述的页岩气储层的地震预测方法，其特征在于：步骤B)中采用电阻率-孔隙度重叠法进行敏感参数分析。
4.根据权利要求1所述的页岩气储层的地震预测方法，其特征在于：步骤B)中页岩总有机碳TOC敏感参数分析包括常规测井曲线和弹性参数与测井解释TOC含量的两两交会分析结果，其中的常规测井曲线包括焦石坝地区声波阻抗I、伽马r、密度p和声波时差t，弹性参数包括泊松比a。
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| CN106324674A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-11 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩气toc叠前地震反演预测方法 |
| CN107102354A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-08-29 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 一种页岩甜点地震综合评价方法 |
| CN107831537A (zh) * | 2017-01-05 | 2018-03-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 高砂地比浊积岩储层描述方法 |
| CN108415075A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-08-17 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种少井条件下的储层预测方法 |
| CN110118994A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-13 | 同济大学 | 一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法 |
| CN112147696A (zh) * | 2019-06-27 | 2020-12-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于储集性能指数的页岩储集性能地震评价方法及系统 |
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106324674A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-11 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩气toc叠前地震反演预测方法 |
| CN106324674B (zh) * | 2016-08-23 | 2018-06-12 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩气toc叠前地震反演预测方法 |
| CN107102354A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-08-29 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 一种页岩甜点地震综合评价方法 |
| CN107102354B (zh) * | 2016-12-21 | 2019-04-02 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 一种页岩甜点地震综合评价方法 |
| CN107831537A (zh) * | 2017-01-05 | 2018-03-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 高砂地比浊积岩储层描述方法 |
| CN108415075A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-08-17 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种少井条件下的储层预测方法 |
| CN108415075B (zh) * | 2018-01-24 | 2019-09-06 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种少井条件下的储层预测方法 |
| CN110118994A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-13 | 同济大学 | 一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法 |
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