CN106970422B - 一种在三类avo亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在三类AVO亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法,属于石油勘探开发技术领域。该方法综合利用地震资料和井数据,建立不同储层套数的波阻抗模型进行正演模拟,明确储层波阻抗模型与“非亮点”油藏之间的对应关系,在此基础上生成“非亮点”油藏的正演数据体,采用约束稀疏脉冲反演算法优选出对非亮点储层敏感的反演参数,应用于实际地震数据的波阻抗反演,最终确定合理的地震储层预测结果。本发明针对储层进行正反演联合预测,提高了预测的精度,降低了勘探风险,是岩性油藏储层预测的一种有效手段。
Description
技术领域
本发明涉及一种在三类AVO亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法,属于石油勘探开发技术领域。
背景技术
在三类AVO“亮点”特征储层区,由于储层的埋深较浅,压实作用较弱,砂岩储层一般表现为低密度、低速度特征,泥岩盖层一般表现为高密度、高速度特征。在地层沉积过程中,常常会形成一些具有尖灭特征的储层,如果上覆盖层条件良好,与构造配合能够形成圈闭,当有油气运移至此时,便可以形成油藏。油藏内储层因为含油,速度、密度、纵波阻抗会更低,在地震反射剖面上表现为地震反射波振幅相对增强的“亮点”。但是当油藏上下发育砂泥岩薄互层时,受薄互层内储层纵向分辨率限制,油藏的反射波由于受到上下薄互层的反射波的干涉,波形特征变得难以识别,常规探测方法难以识别出油藏。
目前,针对三类AVO“亮点”特征储层区的“非亮点”油藏识别问题开展的研究并不多,也没有形成一套完整的、行之有效的技术方法。在现有的专利文献中,有些是通过分析古构造与生烃期的匹配关系识别油藏有利区,有些是采用地震波分析、反演等技术手段识别油藏。如申请号201510528088.9的发明专利公开的一种依赖频率的AVO频散参数反演中敏感参考频率的交会确定方法,申请号201110384347.7的发明专利公开的一种叠前反演的薄层含油气性识别方法,等等。但是,上述方法均没有建立储层波阻抗模型与“非亮点”油藏之间的对应关系。
发明内容
本发明的目的是提供一种在三类AVO亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法。
为了实现以上目的,本发明所采用的技术方案是:
一种在三类AVO亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法,包括以下步骤:
1)根据测井数据计算得到反射系数序列,对反射系数序列使用理论子波进行褶积运算,生成合成地震记录;
2)根据反射系数序列和井旁地震数据,按照合成地震记录的波形与井旁地震道的波形达到最佳相似的原则,计算生成一个井旁道子波;
3)根据地质分层数据,对研究区的大套岩性界面及目的层砂体进行构造层位解释;
4)对已知井薄互层的油层、水层、非储层信息进行统计,根据层位解释结果,建立不同套数的储层波阻抗模型,再分别使用井旁道子波进行褶积运算,得到二维正演模拟的反射波形图;
根据研究区砂体沉积特征,并结合统计的薄互层的岩性结构以及波阻抗特征来构建伪井,建立与构造相匹配形成油藏的三维地质模型,再用井旁道子波进行正演,生成三维正演数据体;
5)对三维正演数据体提取振幅属性平面图,通过对反射波形图的波形特征以及上述振幅属性平面图的分析确定非亮点油藏的弱振幅地震反射特征,并提取实际地震数据的振幅属性平面图;
6)选择步骤5)中水层、非储层岩性结构的伪井,根据伪井的波阻抗数据,结合步骤3)中层位解释建立反演波阻抗初始模型,利用伪井的波阻抗数据、反演波阻抗初始模型和正演数据体,采用约束稀疏脉冲反演算法得到对非亮点储层敏感的反演参数,进行实际地震数据的波阻抗反演,并生成三维反演数据体;
7)根据实际地震数据的波阻抗反演结果,提取平行于解释层位的波阻抗反演属性平面图,结合步骤5)中根据实际地震数据提取的振幅属性平面图,在三类AVO亮点特征储层区识别出非亮点油藏。
步骤1)中合成地震记录的计算方法为:
Si(t)=Wi(t)*Gi(t);
式中,Si(t)为合成记录,Wi(t)为子波,Gi(t)为反射系数序列,*为褶积符号。
步骤1)中生成合成地震记录后,将合成地震记录的波形与井旁地震道的波形进行对比,使测井数据与井旁地震数据对应,以此让井上的地质分层数据精细标定在地震剖面上,再根据反射系数序列和井旁地震数据,计算生成一个井旁道子波。
步骤2)中井旁道子波的计算采用最小平方法,具体为:
式中,t(如t0、ts)为目的层的起止时间,Ri(t)为实际地震道,Si(t)为合成记录;该式中E取最小值,导出求子波的方程,再求出子波。
步骤3)中构造层位解释为现有技术,此处不再赘述。
步骤4)中得到二维正演模拟的反射波形图以及生成三维正演数据体都是对波阻抗模型用井旁道子波进行褶积运算得到的,不同的是二维正演模拟的反射波形图能够说明哪种非储层波阻抗模型存在着非亮点油藏,而三维正演是结合实际的地质情况,选择一种在二维正演模拟中存在的非亮点油藏所对应的波阻抗模型进行三维正演处理。三维正演需要构建伪井来对三维地质模型进行充填统计的参数,而二维正演模拟则相对简单,只需要对二维储层波阻抗模型直接进行手工充填统计的参数。具体操作如下:
a.对多口已知井的油层、水层、非储层的速度、密度、厚度、储层套数等数据进行统计;
b.结合研究区的地质情况,分别建立不同套数的储层模型,再分别使用井旁道子波进行褶积运算,得到二维正演模拟的反射波形图;
c.根据步骤3)中层位解释结果,确定砂体尖灭线位置;
d.根据步骤a中统计结果,结合实际地质情况,确定尖灭线两侧的伪井分布,构建伪井;
e.利用步骤2)中井旁道子波制作伪井的合成记录,并与过井地震剖面进行对比,确定测井曲线砂体的岩性界面,精确地标定在地震剖面上的地震层位;
f.根据解释的地震层位、伪井的波阻抗曲线以及框架内的地层接触关系(如整合、上超、下超或削截关系),建立地质框架模型;在此基础上,将伪井的波阻抗信息(波阻抗是伪井的速度、密度曲线乘积得到)按照反距离乘方的方式在三维空间内进行内插和外推,建立三维的初始波阻抗约束模型;
g.对模拟得到的初始波阻抗约束模型用井旁道子波执行声波方程运算,生成三维正演数据体。
步骤d中构建伪井的操作为:结合实际地质情况,根据步骤c中尖灭线的展布特征,明确中间储层发育的是油层、水层、非储层,然后用步骤a中油层、水层、非储层的速度、密度、厚度进行充填,得到不同位置伪井的速度、密度曲线。构建伪井的原则是在尖灭线位置左右随机均匀选择。
步骤5)中确定非亮点油藏的弱振幅地震反射特征的方法为:沿砂体地震解释层位提取步骤4)生成的三维正演数据体的振幅信息,在平面上对不同的振幅值赋予不同的颜色,形成振幅分布平面图,其中非亮点油藏在地震剖面上表现为弱振幅特点。
步骤6)中生成三维反演数据体的具体操作为:
a.根据步骤3)中层位解释结果,确定砂体尖灭线位置;
b.筛选步骤4)中不含油井的伪井;
c.利用步骤2)中井旁道子波制作合成记录,并与过伪井正演剖面进行对比,确定正演地震剖面与伪井曲线的时深关系,精确标定各岩性界面在地震剖面上的反射位置;
d.根据解释的地震层、伪井的波阻抗曲线以及框架内的地层接触关系(如整合、上超、下超或削截关系),建立地质框架模型,并在此基础上,将伪井的波阻抗信息按照反距离乘方的方式在三维空间内进行内插和外推,建立三维的初始波阻抗约束模型;
e.同上,再对三维正演数据进行波阻抗反演,优选出能够反映储层的反演参数,对原始地震数据体进行反演,得到三维反演数据体。
步骤4)中正演是得到已知油层、水层及非储层的地震响应特征,步骤6)中反演是对步骤4)中正演数据体进行反演得到油层的分布范围,因此步骤6)中的建模是不能让油层的伪井参与的,并且建模中的层位也只需要对大层进行控制,不需要精细到目的层。虽然步骤4)中正演和步骤6)中反演都需要建立波阻抗初始模型,但是建模所用的数据(伪井和层位)不一样。步骤4)中建模是从已知的油藏得到地震上的响应特征,而步骤6)中建模是从地震上的响应特征来推断油藏位置,所以步骤4)中建立波阻抗初始模型要用到已知油藏对应的伪井信息以及油藏对应的目的层信息,步骤6)则不需要。具体表现为以下两点:1)步骤6)中反演波阻抗初始模型的伪井比步骤4)中波阻抗初始模型的伪井少了油层信息的伪井;2)步骤6)中反演波阻抗初始模型的层位没有目的层,只是用大层控制下的模型。
步骤7)中提取平行于解释层位的波阻抗反演属性平面图的具体操作为:沿砂体地震解释层位提取步骤6)中生成的三维反演数据体的振幅信息,在平面上对不同的振幅值赋予不同的颜色,形成振幅分布平面图,其中非亮点油藏在平面图中表现为强振幅特点;结合步骤5)中在实际地震数据的振幅属性平面图中表现弱振幅特点的位置信息,确定非亮点油藏的分布范围。
本发明的有益效果:
本发明综合利用地震资料和井数据,建立不同储层套数的波阻抗模型进行正演模拟,明确储层波阻抗模型与“非亮点”油藏之间的对应关系,在此基础上生成“非亮点”油藏的正演数据体,采用约束稀疏脉冲反演算法优选出对非亮点储层敏感的反演参数,应用于实际地震数据的波阻抗反演,最终确定合理的地震储层预测结果。
本发明针对储层进行正反演联合预测,提高了预测的精度,降低了勘探风险,是岩性油藏储层预测的一种有效手段。
附图说明
图1为合成地震记录标定;
图2为提取井旁道子波;
图3为地震解释层位;
图4为正演模拟分析;
图5为正演模型、正演地震剖面及平面图;
图6为实际地震数据的振幅属性平面图;
图7为实际地震数据体反演波阻抗剖面图;
图8为实际地震数据体反演波阻抗平面图。
具体实施方式
下述实施例仅对本发明作进一步详细说明,但不构成对本发明的任何限制。
实施例1
工区三维地震资料的工区面积5.6km2,已钻有A1探井,A1井在三类AVO“亮点”特征储层区发现油藏。该工区目的层砂泥岩薄互层最多发育四套砂体,正演模拟证实,薄互层顶部地震反射波受薄互层反射干涉的程度相对较小,使得在薄互层顶面形成一个较强的地震反射同相轴。如果薄互层顶面砂体含油,会使顶部上下地层的波阻抗差异增大,在顶面形成一个“亮点”特征同相轴;如果薄互层内中间砂体含油,薄互层内含油砂岩储层受薄互层上下砂泥岩界面反射波的干扰,同相轴不会出现“亮点”反射特征。以往的油藏识别方法均无法对这种三类AVO“亮点”特征储层区可能存在的“非亮点”油藏进行有效识别。
本实施例中在三类AVO“亮点”特征储层区识别“非亮点”油藏的方法,具体步骤如下:
1)根据测井数据计算得到反射系数序列,对反射系数序列使用理论子波进行褶积运算,生成合成地震记录;将合成地震记录的波形与井旁地震道的波形进行对比,使测井数据与井旁地震数据准确地对应起来,并得到由合成地震记录标定的地质分层数据,如图1所示,4套薄互层砂体被标定在三个波谷、二个波峰中。
2)根据反射系数序列和井旁地震数据,按照使褶积生成的合成地震记录与井旁地震道达到最佳相似的原则,计算生成一个井旁道子波(见图2,图中a、b、c依次为时间与振幅、振幅与频率、周期与频率的关系图)。
3)根据地质分层数据,对研究区C顶、N1s3底、N1s2底、N1s1底、N1t底5个大层及主要目的层段的3个波谷进行构造解释(见图3)。其中,大套岩性界面标定在地震剖面波峰上,此井目的层发育四套砂体且标定在地震剖面三个波谷上。
4)对目的层段的储层信息进行统计,目的层最多发育四套薄互层储层,对已知井薄互层的油层、水层、非储层的速度、密度、厚度等信息进行统计,统计结果如下:
油层:平均速度2500m/s,平均密度2.1g/cm3,厚度5.2m,时间厚度4.16ms;
水层:平均速度2800m/s,平均密度2.2g/cm3,厚度5.2m,时间厚度3.71ms;
泥岩:平均速度3350m/s,平均密度2.41g/cm3,厚度2.9m,时间厚度1.73ms;
根据以上统计结果,为明确“非亮点”油藏的地震剖面响应特征,分别用统计的油层、水层、非储层的速度、密度、厚度等信息进行充填,建立一套、二套、三套、四套共四组储层的二维波阻抗模型,其中每组模型只有一套砂体含油,对四组波阻抗模型分别使用井旁道子波执行褶积运算,生成四组正演模拟的反射波形图(见图4)。
为研究“非亮点”油藏在振幅平面属性图上的特征,结合研究区砂体沉积特征,建立四套砂体,中间砂体存在砂体尖灭,再与构造相匹配形成油藏的地质模型,并使用井旁道子波进行正演生成三维正演数据体。
5)对正演数据体提取振幅属性平面图,通过对正演模拟的反射波形图的波形特征以及上述振幅属性平面图的分析,明确“亮点”油藏的强振幅以及“非亮点”油藏的弱振幅地震反射特征,并提取实际地震数据的振幅属性平面图。
从图4可以看出,当储层只有一套时,砂体具有明显的两峰夹一谷特征,且含油后振幅整体增强,是典型的三类AVO“亮点”特征储层响应特征。当储层有二套时,由于干涉作用,砂体没有明显的两峰夹一谷特征,第1套砂体含油后,具有强波谷反射特征,第2套砂体含油,具有强波峰反射特征,其他同相轴发生复杂的干涉。当储层有三套时,仅第1套、第3套两套砂体的顶界面有对应的波谷同相轴,且两个波谷的振幅差异较大;若顶部砂体含油,具有较强的两峰夹一谷特征,是典型的“亮点”油藏;若第2套砂体含油,没有明显的振幅反射特征,是典型的“非亮点”油藏;若下部砂体含油,具有较强的波峰反射特征。当储层有四套时,仅第1、3、4套砂体顶界面有对应的波谷同相轴,且这些波谷的振幅差异较大;若第1套砂体含油,具有较强的两峰夹一谷特征,是典型的“亮点”油藏;若第2套砂体含油,没有明显的振幅反射特征,是典型“非亮点”油藏;若第3套砂体含油,没有明显的振幅反射特征,是典型“非亮点”油藏;若第4套砂体含油,具有较强的波峰反射特征,是典型的“亮点”油藏。
对正演数据体提取振幅属性切片图(见图5,图中(a)为正演模型,(b)为正演地震剖面图,(c)为地震属性平面图),明确顶部砂体含油形成的“亮点”油藏及中间砂体含油形成的“非亮点”油藏的地震属性平面图特征,并根据该特征指导提取实际地震数据的振幅属性平面图(见图6)。
6)根据正演模型薄互层的岩性结构及波阻抗特征,构建7口具有4套薄互层的伪井,参考中间砂体的尖灭线平面分布图,构建5口中间一套砂体缺失的伪井;根据伪井的波阻抗数据,结合步骤3)中解释的研究区宏观的大套岩性界面的时间层位,建立反演波阻抗初始模型,利用伪井波阻抗数据、反演波阻抗初始模型、正演模拟的地震数据,采用约束稀疏脉冲反演算法优选出对“非亮点”储层敏感的反演参数,应用于实际地震数据的波阻抗反演(见图7);
7)对实际地震数据的波阻抗反演结果提取平行于解释层位的波阻抗反演属性切片图(见图8),其中A1和B1油井位于波阻抗较低的区域,但通过对图6和图8的对比分析可知,B1油井位于地震振幅较弱的区域。
由此可知,地震反演波阻抗平面属性图不仅能够反映“亮点”特征储层的平面展布特征,还能反映“非亮点”油藏的平面展布特征,而地震振幅属性平面图能够清楚地反映“亮点”油藏的平面展布特征,但在反映“非亮点”油藏方面存在较大的局限性。
通过开展以上的正反演综合研究,最终在三类AVO“亮点”特征储层区识别出“非亮点”油藏,说明本实施例中油藏识别方法在寻找“非亮点”隐蔽油藏方面能提高储层预测的精度,取得了良好的应用效果,具有一定的可靠性。
Claims (7)
1.一种在三类AVO亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)根据测井数据计算得到反射系数序列,对反射系数序列使用理论子波进行褶积运算,生成合成地震记录;
2)根据反射系数序列和井旁地震数据,按照合成地震记录的波形与井旁地震道的波形达到最佳相似的原则,计算生成一个井旁道子波;
3)根据地质分层数据,对研究区的大套岩性界面及目的层砂体进行构造层位解释;
4)对已知井薄互层的油层、水层、非储层信息进行统计,根据层位解释结果,建立不同套数的储层波阻抗模型,再分别使用井旁道子波进行褶积运算,得到二维正演模拟的反射波形图;
根据研究区砂体沉积特征,并结合统计的薄互层的岩性结构以及波阻抗特征来构建伪井,建立与构造相匹配形成油藏的三维地质模型,再用井旁道子波进行正演,生成三维正演数据体;
5)对三维正演数据体提取振幅属性平面图,通过对反射波形图的波形特征以及上述振幅属性平面图的分析确定非亮点油藏的弱振幅地震反射特征,并提取实际地震数据的振幅属性平面图;
6)选择步骤5)中水层、非储层岩性结构的伪井,根据伪井的波阻抗数据,结合步骤3)中层位解释建立反演波阻抗初始模型,利用伪井的波阻抗数据、反演波阻抗初始模型和正演数据体,采用约束稀疏脉冲反演算法得到对非亮点储层敏感的反演参数,进行实际地震数据的波阻抗反演,并生成三维反演数据体;
7)根据实际地震数据的波阻抗反演结果,提取平行于解释层位的波阻抗反演属性平面图,结合步骤5)中根据实际地震数据提取的振幅属性平面图,在三类AVO亮点特征储层区识别出非亮点油藏。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1)中合成地震记录的计算方法为:
Si(t)=Wi(t)*Gi(t);
式中,Si(t)为合成地震记录,Wi(t)为子波,Gi(t)为反射系数序列,*为褶积符号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤2)中井旁道子波的计算采用最小平方法,具体为:
式中,t为目的层的起止时间,Ri(t)为实际地震道,Si(t)为合成地震记录;该式中E取最小值,导出求子波的方程,再求出子波。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤4)中生成三维正演数据体的具体操作如下:
a.对多口已知井的油层、水层、非储层的速度、密度、厚度、储层套数数据进行统计;
b.结合研究区的地质情况,分别建立不同套数的储层模型,再分别使用井旁道子波进行褶积运算,得到二维正演模拟的反射波形图;
c.根据步骤3)中层位解释结果,确定砂体尖灭线位置;
d.根据步骤a中统计结果,结合实际地质情况,确定尖灭线两侧的伪井分布,构建伪井;
e.利用步骤2)中井旁道子波制作伪井的合成地震记录,并与过井地震剖面进行对比,确定测井曲线砂体的岩性界面,精确地标定在地震剖面上的地震层位;
f.根据解释的地震层位、伪井的波阻抗曲线以及框架内的地层接触关系,建立地质框架模型;在此基础上,将伪井的波阻抗信息按照反距离乘方的方式在三维空间内进行内插和外推,建立三维的初始波阻抗约束模型;
g.对模拟得到的初始波阻抗约束模型用井旁道子波执行声波方程运算,生成三维正演数据体。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤5)中确定非亮点油藏的弱振幅地震反射特征的方法为:沿砂体地震解释层位提取步骤4)生成的三维正演数据体的振幅信息,在平面上对不同的振幅值赋予不同的颜色,形成振幅分布平面图,非亮点油藏表现为弱振幅特点。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于:步骤6)中建立反演波阻抗初始模型的具体操作为:
a.根据步骤3)中层位解释结果,确定砂体尖灭线位置;
b.筛选步骤4)中不含油井的伪井;
c.利用步骤2)中井旁道子波制作合成地震记录,并与过伪井正演地震剖面进行对比,确定正演地震剖面与伪井曲线的时深关系,精确标定各岩性界面在地震剖面上的反射位置;
d.根据解释的地震层位、伪井的波阻抗曲线以及框架内的地层接触关系,建立地质框架模型,并在此基础上,将伪井的波阻抗信息按照反距离乘方的方式在三维空间内进行内插和外推,建立三维的初始波阻抗约束模型;
e.用井旁道子波对初始波阻抗约束模型执行声波方程运算,生成三维正演数据体;
f.对三维正演数据进行波阻抗反演,得到反演波阻抗初始模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤7)中提取平行于解释层位的波阻抗反演属性平面图的具体操作为:沿砂体地震解释层位提取步骤6)中生成的三维反演数据体的振幅信息,在平面上对不同的振幅值赋予不同的颜色,形成振幅分布平面图,非亮点油藏表现为强振幅特点;结合步骤5)中在实际地震数据的振幅属性平面图中表现弱振幅特点的位置信息,确定非亮点油藏的分布范围。
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Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109839663B (zh) * | 2019-03-20 | 2020-04-10 | 山西山地物探技术有限公司 | 一种隐伏陷落柱的地震识别方法和装置 |
CN111913218B (zh) * | 2019-05-09 | 2023-08-22 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于多尺度混合反演的薄层反演方法、设备以及系统 |
CN110727030B (zh) * | 2019-10-22 | 2021-06-18 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于子波多极值特征联合分析的储层预测方法 |
CN110703329B (zh) * | 2019-10-23 | 2021-08-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于弱振幅地震反射形成机制的岩性油藏边界确定方法 |
CN111158052B (zh) * | 2020-01-07 | 2021-07-13 | 吉林大学 | 基于三维储层反演井中含铀砂体井旁分布范围的圈定方法 |
CN111352172B (zh) * | 2020-02-21 | 2021-12-03 | 吉林大学 | 一种用井震联合法获取铀异常在砂体中空间分布位置的方法 |
CN111856561B (zh) * | 2020-07-28 | 2023-03-14 | 清华大学 | 一种基于深度学习的高精度地震构造曲率体计算方法 |
CN112965109B (zh) * | 2021-02-05 | 2023-05-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种强反射屏蔽下的储层的预测方法及装置 |
CN113740905B (zh) * | 2021-09-03 | 2024-03-08 | 北京珠玛阳光科技有限公司 | 一种基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7636275B2 (en) * | 2007-02-06 | 2009-12-22 | Conocophillips Company | Direct time lapse inversion of seismic data |
GB2477215B (en) * | 2010-01-25 | 2012-02-22 | Cggveritas Services U S Inc | Methods and systems for estimating stress using seismic data |
CA2436188C (en) * | 2001-02-13 | 2013-04-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for spectral balancing of near- and far-offset seismic data |
CN104570067A (zh) * | 2013-10-11 | 2015-04-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探中相控地震反演方法 |
CN105044780A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-11-11 | 成都理工大学 | 依赖频率的avo频散参数反演中敏感参考频率的交会确定方法 |
CN105319585A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-02-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种利用薄层干涉振幅恢复识别油气藏的方法 |
CN105334535A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-02-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别薄储层隐蔽岩性油气藏的方法 |
CN105445800A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-03-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
MXPA01009829A (es) * | 1999-04-02 | 2003-07-21 | Conoco Inc | Metodo para inversion de datos magneticos y de gravedad utilizando metodos de vector y tensor con formacion de imagenes sismicas y prediccion de geopresion para petroleo, gas y produccion y exploracion mineral. |
-
2017
- 2017-03-02 CN CN201710121641.6A patent/CN106970422B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2436188C (en) * | 2001-02-13 | 2013-04-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for spectral balancing of near- and far-offset seismic data |
US7636275B2 (en) * | 2007-02-06 | 2009-12-22 | Conocophillips Company | Direct time lapse inversion of seismic data |
GB2477215B (en) * | 2010-01-25 | 2012-02-22 | Cggveritas Services U S Inc | Methods and systems for estimating stress using seismic data |
CN104570067A (zh) * | 2013-10-11 | 2015-04-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探中相控地震反演方法 |
CN105044780A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-11-11 | 成都理工大学 | 依赖频率的avo频散参数反演中敏感参考频率的交会确定方法 |
CN105319585A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-02-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种利用薄层干涉振幅恢复识别油气藏的方法 |
CN105334535A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-02-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别薄储层隐蔽岩性油气藏的方法 |
CN105445800A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-03-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种厚层砂体顶部分异岩性油藏的识别方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
AVO技术进展;宋建国等;《地球物理学进展》;20080430;第23卷(第2期);第508-514页 * |
基于AVO反演的频变流体识别方法;张震等;《地球物理学报》;20141231;第57卷(第12期);第4171-4184页 * |
应用AVO技术识别深水区非亮点气藏;张卫卫等;《石油地球物理勘探》;20150228;第50卷(第1期);第123-128页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106970422A (zh) | 2017-07-21 |
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