CN106199755B - 点线面三维度综合沉积相的研究方法 - Google Patents

点线面三维度综合沉积相的研究方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种点线面三维度综合沉积相的研究方法。其目的是为了提供一种准确性高、适用范围广的沉积相的研究方法。本发明以数据为核心,整个沉积相绘制过程结合单井剖面相分析、剖面对比相分析和平面相分析,三者之间实时数据通信,保证井上的相数据、旋回数据始终一致。从单井相,再延伸到剖面相的线空间,最后形成平面图。建立单井的标准相数据库,利用神经网络方法,对单井的测井曲线进行对比,精确分析出井间的相分界位置。单井和剖面的数据实时反馈到平面相模块中,使用三角网算法,结合剖面相的井间分界在平面图中的分界数据,生成平面沉积相分布图。同时还引入物源方向等多因素来整体控制沉积相勾绘方法,随时调整相的趋势和位置。

Description

点线面三维度综合沉积相的研究方法
技术领域
本发明涉及断块油藏断层研究领域,特别是涉及一种点线面三维度综合沉积相的研究方法。
背景技术
沉积相研究的目的是分析油藏范围内储集体所属的沉积环境、沉积相、微相类型和时空演化过程,进而揭露储集砂体的几何形态、大小、展布及其纵、横向连通性的非均质特征,建立沉积模式,并深入探讨沉积微相对油气的控制关系。正确识别沉积相和微相类型及其相互关系,是进行油田勘探和开发研究的重要内容。
当前国内的沉积相研究在实际工作中现状如下:
手工绘制沉相积:该工作方式是目前沉积相分析最常见也是最可靠的,地质专家根据多年积累的经验,结合地下构造形态、代表井的相解释结果、连井剖面井间的相展布等数据,手工在平面图上描绘沉积相。它的优点是参考的数据资料齐全,加上专家对该区块下的地质构造形态有很好的宏观把握,最终的效果不会偏差太大。同时它的缺点也很明显,这种整体把握能力只掌握在少数的行业专家手里,对于一些经验不那么丰富,知识积累量不是很大的业务人员来说,手工绘制的方式就会变得无章可循,研究结果往往是差之千里。
软件自动勾绘沉积相:国内有一些行业软件也在着力研究如何打造一款分析结果准确、高效的沉积相系统,直到今天还是没有达到业务人员期待的效果。有的软件引入了沉积相的自动勾绘算法,但是却对于井间的相分界位置、当前层位的物源方向都不予考虑,最终很难精确的描述平面沉积相真实分布状态。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种准确性高、适用范围广、方法先进的点线面三维度综合沉积相的研究方法。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,其中,包括以下步骤
步骤一:收集需要采集的地区的多个单井的测井形态资料,建立该地区标准的单井数据库;
步骤二:指定需要进行研究的沉积相的目标层段,测出该目标层段的测井曲线图,将目标层段的测井曲线与单井数据库中同一层段的测井曲线进行对比,根据神经网络算法,识别出目标层段的测井曲线与单井数据库中的测井曲线的匹配度;
步骤三:分别进行单井相分析和连井剖面相分析,实时更新单井相分析数据和连井剖面相分析数据,根据单井相分析数据对连井剖面相的剖面相图进行绘制;
步骤四:根据单井相分析数据和连井剖面相分析数据进行平面相分析,绘制出平面图;
步骤五:根据平面相分析数据,采用三角网算法,绘制出平面沉积相;
步骤六:根据收集到的该地区的物源和水流方向信息,采用相拓扑联动的方法对绘制出的沉积相进行修改编辑。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,其中所述标准的单井数据库中存储有该地区各单井的曲线名称、形态名称以及对应的微相,分别对曲线名称、形态名称和微相进行数字矢量化编辑。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,其中所述目标层段的测井曲线与单井数据库中的测井曲线进行对比时,截取目标层段的测井曲线图中测井曲线的一部分,在单井数据库中选取与截取的目标层段的测井曲线同一段层的测井曲线进行对比。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,其中所述目标层段的测井曲线与单井数据库中的测井曲线进行对比时,截取多段测井曲线进行联合识别。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,其中所述连井剖面相中井间相分界位置在平面图中作为井间相的分界点。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法与现有技术不同之处在于:本发明为沉积相研究的地质人员提供了一套完备可靠的技术方法,彻底摆脱了手工画相的工作方式,在充分利用用户手里的资料数据的基础上,从多方位、多角度考虑对沉积相研究的外界因素,快速准确的绘制出沉积相。建立不同地区建立相应的标准单井数据库,为沉积相的识别提供了依据和模板,不同地区的用户可根据自身掌握的资料对标准单井数据库进行扩展添加,适用性更广。采用点线面三维度综合研究,数据在单井相分析模块、剖面相分析模块和平面相分析模块之间进行传输,三者之间相互验证又相互引导,保证了数据的准确性和制图的精确程度。采用神经网络算法对多条测井曲线进行比对,是识别单井相更加准确。在整个沉积相的研究制图过程中,既考虑到了局部点的数据,也考虑到了点与点之间的分界位置,而且引入了物源数据对沉积相的绘制进行修改编辑,大大提高了成图效率和成图的准确性。
下面结合附图对本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法作进一步说明。
附图说明
图1为本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法的流程图;
图2为本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法中井间相的分界点的示意图;
图3为本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法中对沉积相进行编辑的示意图。
具体实施方式
本发明设计一种点线面三维度综合沉积相的研究方法,图1是本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法的流程框图。
如图1所示,该点线面三维度综合沉积相的研究方法包括以下步骤:
步骤一:收集需要采集的区块和油田下的多个具有代表性的单井的测井形态资料,将各测井相的形态进行存储,并采用模块库对各单井的曲线名称、形态名称以及对应的微相(具体位置)进行模块数字矢量化编辑,建立该地区标准的单井数据库。
步骤二:指定需要进行研究的沉积相的目标层段,测出该目标层段的测井曲线图,在目标层段的测井曲线图中截取一部分测井曲线,将截取的目标层段的测井曲线与单井数据库中同一层段的测井曲线进行对比,根据神经网络算法,识别出目标层段的测井曲线与单井数据库中的测井曲线的匹配度,并列出沉积相的解释结果。在对比过程中可截取多段测井曲线进行联合识别,最终得出识别结果。
步骤三:同时采用单井相分析模块和剖面相分析模块分别进行单井相分析和连井剖面相分析,单井相分析模块和剖面相分析模块之间实时通讯进行数据传输,实时更新单井相分析模块和剖面相分析模块内部的沉积相数据和沉积旋回数据,保证单井相分析模块和剖面相分析模块之间数据的一致性。根据单井相分析数据对连井剖面相的剖面相图进行绘制,通过连井剖面相的井间构造和形态数据反向修正单井相的分析结果。
步骤四:单井相分析模块和剖面相分析模块分别与平面相分析模块之间进行实时通讯,将单井相分析数据和连井剖面相的井间构造和形态数据传输到平面相分析模块中,根据单井相分析数据和连井剖面相的井间构造和形态数据进行平面相分析,绘制出平面图,如图2所示,连井剖面相中的井间相的分界位置在平面图中作为井间相的分界点。
步骤五:根据平面相分析所得数据,采用三角网算法,绘制出平面沉积相。
步骤六:对沉积相进行编辑,如图3所示,根据事先收集到的该地区的物源和水流等方向信息,采用相拓扑联动的方法对沉积相进行修改编辑。
本发明点线面三维度综合沉积相的研究方法,为沉积相研究的地质人员提供了一套完备可靠的技术方法,彻底摆脱了手工画相的工作方式,在充分利用用户手里的资料数据的基础上,从多方位、多角度考虑对沉积相研究的外界因素,快速准确的绘制出沉积相。建立不同地区建立相应的标准单井数据库,为沉积相的识别提供了依据和模板,不同地区的用户可根据自身掌握的资料对标准单井数据库进行扩展添加,适用性更广。采用点线面三维度综合研究,数据在单井相分析模块、剖面相分析模块和平面相分析模块之间进行传输,三者之间相互验证又相互引导,保证了数据的准确性和制图的精确程度。采用神经网络算法对多条测井曲线进行比对,是识别单井相更加准确。在整个沉积相的研究制图过程中,既考虑到了局部点的数据,也考虑到了点与点之间的分界位置,而且引入了物源数据对沉积相的绘制进行修改编辑,大大提高了成图效率和成图的准确性。本发明准确性高、适用范围广、方法先进,与现有技术相比具有明显的优点。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种点线面三维度综合沉积相的研究方法,其特征在于:包括以下步骤
步骤一:收集需要采集的地区的多个单井的测井形态资料,建立该地区的标准的单井数据库;
步骤二:指定需要进行研究的沉积相的目标层段,测出该目标层段的测井曲线图,将目标层段的测井曲线与标准的单井数据库中同一层段的测井曲线进行对比,根据神经网络算法,识别出目标层段的测井曲线与标准的单井数据库中的测井曲线的匹配度;
步骤三:分别进行单井相分析和连井剖面相分析,实时更新单井相分析数据和连井剖面相分析数据,根据单井相分析数据对连井剖面相的剖面相图进行绘制;
步骤四:根据单井相分析数据和连井剖面相分析数据进行平面相分析,绘制出平面图;
步骤五:根据平面相分析数据,采用三角网算法,绘制出平面沉积相;
步骤六:根据收集到的该地区的物源和水流方向信息,采用相拓扑联动的方法对绘制出的沉积相进行修改编辑。
2.根据权利要求1所述的点线面三维度综合沉积相的研究方法,其特征在于:所述标准的单井数据库中存储有该地区各单井的曲线名称、形态名称以及对应的微相,分别对曲线名称、形态名称和微相进行数字矢量化编辑。
3.根据权利要求1所述的点线面三维度综合沉积相的研究方法,其特征在于:所述目标层段的测井曲线与标准的单井数据库中的测井曲线进行对比时,截取目标层段的测井曲线图中测井曲线的一部分,在标准的单井数据库中选取与截取的目标层段的测井曲线同一段层的测井曲线进行对比。
4.根据权利要求1所述的点线面三维度综合沉积相的研究方法,其特征在于:所述目标层段的测井曲线与标准的单井数据库中的测井曲线进行对比时,截取多段测井曲线进行联合识别。
5.根据权利要求1所述的点线面三维度综合沉积相的研究方法,其特征在于:所述连井剖面相中井间相分界位置在平面图中作为井间相的分界点。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111983714B (zh) * 2019-05-24 2023-04-25 中国石油天然气股份有限公司 一种基于沉积结构剖面的野外地层测量方法及系统
CN111369479B (zh) * 2019-11-12 2023-04-25 北京金阳普泰石油技术股份有限公司 一种沉积相带图局部自动更新方法及装置
CN111061892B (zh) * 2019-12-13 2023-05-23 成都理工大学 一种山前地区沉积相带分布范围勘测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101634718A (zh) * 2009-05-05 2010-01-27 中国石油集团西北地质研究所 相对波阻抗约束条件下多井测井参数反演的储层预测方法
CN102011583A (zh) * 2010-11-30 2011-04-13 中国石油天然气股份有限公司 一种电成像结合礁滩地质模型识别储层的方法
CN102650702A (zh) * 2012-05-03 2012-08-29 中国石油天然气股份有限公司 一种地震波形分析及储层预测方法和装置
CN103033846A (zh) * 2011-10-10 2013-04-10 中国石油化工股份有限公司 地质相控制的地震反演系统和地震反演方法
CN104632200A (zh) * 2013-11-14 2015-05-20 中国石油化工股份有限公司 河流相多层及厚层油藏精细建模方法
WO2015127349A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, methods, and computer medium to produce efficient, consistent, and high-confidence image-based electrofacies analysis in stratigraphic interpretations across multiple wells

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103797381A (zh) * 2011-07-22 2014-05-14 界标制图有限公司 绘制地质特征
US10359529B2 (en) * 2014-01-30 2019-07-23 Schlumberger Technology Corporation Singularity spectrum analysis of microseismic data

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101634718A (zh) * 2009-05-05 2010-01-27 中国石油集团西北地质研究所 相对波阻抗约束条件下多井测井参数反演的储层预测方法
CN102011583A (zh) * 2010-11-30 2011-04-13 中国石油天然气股份有限公司 一种电成像结合礁滩地质模型识别储层的方法
CN103033846A (zh) * 2011-10-10 2013-04-10 中国石油化工股份有限公司 地质相控制的地震反演系统和地震反演方法
CN102650702A (zh) * 2012-05-03 2012-08-29 中国石油天然气股份有限公司 一种地震波形分析及储层预测方法和装置
CN104632200A (zh) * 2013-11-14 2015-05-20 中国石油化工股份有限公司 河流相多层及厚层油藏精细建模方法
WO2015127349A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, methods, and computer medium to produce efficient, consistent, and high-confidence image-based electrofacies analysis in stratigraphic interpretations across multiple wells

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"基于BP神经网络的测井相分析及沉积相分析";吴灿灿 等;《煤田地质与勘探》;20120228;第40卷(第1期);第68-71页 *

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