CN107966731A - 一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其方法步骤为：通过积分类属性识别砂体分布较厚区域，找到砂体较厚的分布区域；凭借统计类属性识别砂体叠置区；依据差分类属性再次验证识别砂体叠置区，通过复合包络差、半时弯曲度差、峰谷峰度差属性切片再次验证识别河道砂体叠置形成的线条、纽带，同时和统计类属性切片作联立分析以确定出河道叠置区。本发明有益效果：本发明提出地震波形结构属性，有明确的计算公式，易于实现，提出在一个周期上提取地震波形结构属性，计算速度快，每一个在一个周期上提取的地震波形结构属性，利用在一个周期上提取的波形结构属性，对河流相储层砂体叠置区的预测和识别有非常明显的优势。
Description
技术领域
本发明涉及地震波形属性技术领域,尤其是一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法。
背景技术
目前，石油行业技术突飞猛进，经济效益也极大提高，石油作为国家重要战略资源，其重要性不言而喻。石油勘探与开发密不可分，没有前期的勘探工作，就难以完成后期的开发工作；如果开发效益不能保证，由于勘探成本太高，下一步的勘探工作就难以继续。可是，经过多年的勘探与开发，那些容易勘探的油田大多被发现，大多数油田都进入开发中后期，目前石油勘探工作难度越来越大，开发工作也困难重重。面对勘探与开发这样的难题，作为从事石油行业工作的工作人员和研究人员，有必要在实践中总结更成熟的经验，从理论上得到更新的认识，找到应对当前难题的科学方法。
我国陆相沉积分布普遍，在塔里木盆地、准噶尔盆地、陕甘宁盆地、松辽盆地、渤海湾盆地和南海大陆架，都有发现陆相大油田。建国以来，油气勘探工作蓬勃发展，在我国东部的渤海湾盆地陆续发现了一批大油田。渤海湾盆地的石油、天然气资源量大，油气资源丰度高，主要分布着胜利、辽河、华北、大港、冀东、渤海等油田。
在渤海湾盆地已开发油田中，渤海油田是目前中国海上最大的油田，也是全国第二大原油生产基地，主要储层类型为河流相砂岩。如在渤海湾盆地的冀中凹陷中部、石臼坨凸起以及黄河口凹陷发现的油藏，多为曲流河沉积砂体，砂岩单层厚度基本都低于地震调谐厚度以下，并表现出典型的多期河道砂体叠置的沉积特征。由于多期砂体的侧向加积，纵向叠置，导致了这些砂体储层的内部结构复杂多变。河流相砂体作为重要的油藏空间，其沉积特征、地震响应特征、内部结构都是广大研究人员和开发人员关注的重点。
河流相是陆相环境中的一种重要沉积类型，其中，曲流河和辫状河沉积砂体是油气储集的良好场所。河流相沉积砂体在沉积过程中，由于河流的迁徙摆动、沉积物的供应变化以及一些其他原因，导致了河流相沉积储层具有非常复杂的地质沉积特征。其沉积特征主要是：在纵向上厚薄不均，砂泥互层，单一砂体厚度一般只有几米，大多都在地震调谐厚度以下；横向上砂体连续性强弱不定，岩性变化非常快；由于河道纵横向的迁移变化，导致沉积砂体的空间叠置关系异常复杂。
河流相储层的地震反射特征为：整体上表现为强振幅、弱反射，平行或亚平行反射结构；在横向上，同相轴连续性变化复杂，断断续续，振幅变化也是强弱不定；在纵向上，波形或压缩或拉伸，甚至发生畸变，波形的波峰与波谷多为复合叠加形成。
对于上述特征的油田开发来说，需要解决的两个关键问题是：储层的连通性和非均质性问题，在注水开发时，连通性在河流相砂体储层开发中显得尤为重要。
由于河流相特殊的沉积特征，导致其地震反射特征也非常复杂，用什么方法探讨储层砂体的内部结构特征，怎么样才能够更准确快速的分析预测砂体的连通模式？需要强调的是，砂体叠置区是河道砂体最有可能形成连通的地方，那么如何找到砂体的叠置区也成为了当下急需解决的关键难题。
现有技术方案：河流相叠置砂体的类型、连通性、内部规律都是研究的重点，他们对于油气勘探开发有着重大的意义。对于河流相储层来说，关于砂体叠置类型的研究已经基本成熟，目前最为典型的分类是将河流相叠置砂体分为3种类型7个小类：分别为孤立型(包括孤立河道、下切侵蚀河道、决口扇)、侧叠型(离散接触型、疏散接触型、紧密接触型)、堆叠型。
河流相叠置砂体的连通性、内部规律等问题，前人大多从测井、井震结合、波形分类、传统地震属性方面做了大量研究。如刘钰铭等人对辫状河砂体储层根据测井资料对砂体内部进行了详细解剖，并建立模型探讨其内部剩余油分布模式。赵春明等人依据岩性和测井资料，采用层次分析法，对曲流河和辫状河2种河流砂体的内部连通模式进行了对比，并探讨了不同河流砂体的开发特征和影响因素。
高玉飞等人采用单井分析方法并结合地震资料，分析了河流相砂体内部叠置特征。张京思等人根据钻井资料和地震资料应用正演模拟技术探讨了识别砂体横向连通性问题。
田鑫等人将地震波形分类、相干体属性分析应用于薄层砂体识别，取得了较好地应用效果。陈妍等人利用地震波形识别技术，并介绍了波形分析的主要参数峰度、偏度，较好地识别和刻画出主要的沉积微相。井涌泉等人应用精细波形分类技术识别砂体叠置模式，并选择波形分类的时窗为一个周期。范洪军等人通过测井和三维地震，采用地震波形分类技术，研究叠置砂体的平面分布特征。
闵小刚等人综合应用井-震数据表征河流相储层非均质性，通过阻抗反演并提取振幅和相干信息，识别平面岩相变化、废弃河道、点坝及小断层的分布。曹卿荣等人应用地震属性分析技术刻画河道砂体，采用沿层地震属性切片较好地描述了砂体的展布特征。
现有技术在提高生产力方面存在很多问题，有些技术需要的经济成本太高，有些技术耗时又耗力，下面具体分析这些现有技术的一些缺点：
1、基于测井、岩性资料分析预测砂体内部构型以及连通状况，最明显的缺点是必须要有足够多的井资料，然而在很多待开发区域缺少足够的测井资料；
2、在测井较少的情况下，通过井震结合的方法可以研究砂体内部结构特征，但是，为了提高地震分辨率在对地震资料进行拓频处理后，总会带来一些干扰信息，在此基础上开展的地震多属性反演得到的结果，其多解性严重，往往不能够达到很好地应用效果；
3、地震波形分类技术是一种比较有效的储层预测技术，多应用于油田开发前期阶段(井少)，但是该技术的关键是，必须建立典型砂体叠置模式与地震波形之间的对应关系，从而需要依据测井、地质资料建立正演模型，然后找到不同类型叠置砂体的波型特征，在不同区域都需重新建立正演模型；
4、利用传统地震属性进行地震相分析、河道刻画，有助于识别砂体分布区域，但是对砂体内部很难做到清晰的刻画，往往需要专家进行多次的评价分析。
因此，对于上述问题有必要提出一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法。
发明内容
针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，在河流相储层油田开发初期，在结合测井、地质资料的基础上，主要通过充分有效地利用地震资料，对河道砂体内部构型有一个更加准确的认识，为开发井位部署提供有力的辅助手段。
一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其方法步骤为：步骤一：进行资料准备，准备地质资料、地震资料和测井资料；步骤二：筛选一周期时窗的目标层位，提取积分类、统计类和差分类的波形结构属性；步骤三：通过积分类属性识别砂体分布较厚区域，比如利用波形面积、波形长度、波形平均弯曲度属性切片分析河道厚薄分布情况，找到砂体较厚的分布区域；步骤四：凭借统计类属性识别砂体叠置区，如果厚砂体区域存在叠置砂体，那么在峰度、变异系数、偏度属性切片上，厚砂体区域中就会出现一些线条、纽带，而这些线条、纽带多是砂体叠置区反映出来的；步骤五：依据差分类属性再次验证识别砂体叠置区，通过复合包络差、半时弯曲度差、峰谷峰度差属性切片再次验证识别河道砂体叠置形成的线条、纽带，同时和统计类属性切片作联立分析以确定出河道叠置区。
优选地，其中积分类包括波形面积、波形长度和波形平均弯曲度。
优选地，其中统计类包括波形结构峰度、波形变异系数和波形结构偏度。
优选地，其中差分类包括波形复合包络差、波形半时弯曲度差和波形谷峰差。
优选地，其中波形面积为时窗内波形曲线的近似面积，计算公式为：
其中波形长度，时窗内波形曲线的近似长度，计算公式为：
其中，波形平均弯曲度指时窗内波形的长度与时窗长度之比，计算公式
为：
L＝(N-1)Δt；Wb＝WLength/L。
优选地，其中波形结构峰度是四阶中心矩除以标准差的四次方，用来度量数据在中心聚集程度，计算公式为：
其中波形变异系数为标准差与平均数的比值，计算公式为：
其中波形结构偏度是三阶中心矩除以标准差的三次方，是描述分布偏离对称性程度，计算公式为：
优选地，其中波形复合包络差是指上半时窗的平均反射强度与下半时窗的平均反射强度之差，计算公式为：
Sudr＝Su-Sd。
优选地，其中波形半时弯曲度差是指，上半时窗的波形平均弯曲度与下半时窗的波形平均弯曲度之差，计算公式为：
Lu＝(N1-1)Δt；Bu＝Wu/Lu
优选地，其中波形峰谷峰度差是峰度与波谷的峰度之差，计算公式为：
Kur＝WP-Kurtosis-WT-Kurtosis。
由于采用上述技术方案，本发明有益效果：本发明提出地震波形结构属性，有明确的计算公式，易于实现，提出在一个周期上提取地震波形结构属性，计算速度快，每一个在一个周期上提取的地震波形结构属性，其都有明确的物理意义，对目标地质信息有更清晰准确地刻画效果，预测效果更好，利用在一个周期上提取的波形结构属性，对河流相储层砂体叠置区的预测和识别有非常明显的优势，这种方法使得地震数据在油气开发初期评价中发挥了更重要作用。
附图说明
图1是本发明的方法流程框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
如图1所示，一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其方法步骤为：步骤一：进行资料准备，准备地质资料、地震资料和测井资料；步骤二：筛选一周期时窗的目标层位，提取积分类、统计类和差分类的波形结构属性；步骤三：通过积分类属性识别砂体分布较厚区域，比如利用波形面积、波形长度、波形平均弯曲度属性切片分析河道厚薄分布情况，找到砂体较厚的分布区域；步骤四：凭借统计类属性识别砂体叠置区，如果厚砂体区域存在叠置砂体，那么在峰度、变异系数、偏度属性切片上，厚砂体区域中就会出现一些线条、纽带，而这些线条、纽带多是砂体叠置区反映出来的；步骤五：依据差分类属性再次验证识别砂体叠置区，通过复合包络差、半时弯曲度差、峰谷峰度差属性切片再次验证识别河道砂体叠置形成的线条、纽带，同时和统计类属性切片作联立分析以确定出河道叠置区。
进一步的，其中积分类包括波形面积、波形长度和波形平均弯曲度，其中统计类包括波形结构峰度、波形变异系数和波形结构偏度，其中差分类包括波形复合包络差、波形半时弯曲度差和波形谷峰差。
其中波形面积为时窗内波形曲线的近似面积，计算公式为：
其中波形长度，时窗内波形曲线的近似长度，计算公式为：
其中，波形平均弯曲度指时窗内波形的长度与时窗长度之比，计算公式
为：
L＝(N-1)Δt；Wb＝WLength/L，
反映与砂体厚度应该的波形强弱变化。
其中波形结构峰度是四阶中心矩除以标准差的四次方，用来度量数据在中心聚集程度，计算公式为：
反映波形的尖锐程度；
其中波形变异系数为标准差与平均数的比值，计算公式为：
反映波形的稳定程度；
其中波形结构偏度是三阶中心矩除以标准差的三次方，是描述分布偏离对称性程度，计算公式为：
反映波形的对称程度。
其中波形复合包络差是指上半时窗的平均反射强度与下半时窗的平均反射强度之差，计算公式为：
Sudr＝Su-Sd。
进一步的，其中波形半时弯曲度差是指，上半时窗的波形平均弯曲度与下半时窗的波形平均弯曲度之差，计算公式为：
Lu＝(N1-1)Δt；Bu＝Wu/Lu
Ld＝(N1-1)Δt；Bd＝Wd/Ld；Br＝Bu-Bd。
其中波形峰谷峰度差是峰度与波谷的峰度之差，计算公式为：
Kur＝WP-Kurtosis-WT-Kurtosis，反映砂体叠置区的半周期波形的相对变化特征。
本发明提出地震波形结构属性，有明确的计算公式，易于实现，提出在一个周期上提取地震波形结构属性，计算速度快，每一个在一个周期上提取的地震波形结构属性，其都有明确的物理意义，对目标地质信息有更清晰准确地刻画效果，预测效果更好，利用在一个周期上提取的波形结构属性，对河流相储层砂体叠置区的预测和识别有非常明显的优势，这种方法使得地震数据在油气开发初期评价中发挥了更重要作用。
其中，地震波形结构属性包括积分、统计、差分三大类属性，通过明确的数学物理公式(波形面积、波形长度、波形平均弯曲度、峰度、变异系数、偏度、峰谷峰度差等)反映地震波形结构特征，这三大类属性对波形的强弱变化、尖锐程度、稳定程度、对称程度、相对变化等都有清晰刻画，数学物理意义明确，也能更准确地反映地质信息。
常规时窗是基于井标定得到的，但忽视了地震垂向分辨率限制，没有充分考虑薄层效应产生的复合波的影响，常规时窗内包括的地质目标的振幅信息不全，而一个周期时窗有效地克服了这些缺陷。在提取地震波形结构属性时，一个周期时窗内的地震振幅数据是目标地质体地震响应的最有效代表，一个周期时窗内的波峰波谷是地震响应的复合信息，在这样的时窗上提取地震属性，可以为解释人员提供更有效、更可信的地质信息。
利用地震波形结构属性识别河流相砂体叠置区，尤其是通过在一个周期上提取的积分、统计、差分三大类地震波形结构属性，然后递进式识别河流相砂体叠置区。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其方法步骤为：
步骤一：进行资料准备，准备地质资料、地震资料和测井资料；
步骤二：筛选一周期时窗的目标层位，提取积分类、统计类和差分类的波形结构属性；
步骤三：通过积分类属性识别砂体分布较厚区域，找到砂体较厚的分布区域；
步骤四：凭借统计类属性识别砂体叠置区，如果厚砂体区域存在叠置砂体，那么在峰度、变异系数、偏度属性切片上，厚砂体区域中就会出现一些线条、纽带，而这些线条、纽带多是砂体叠置区反映出来的；
步骤五：依据差分类属性再次验证识别砂体叠置区，通过复合包络差、半时弯曲度差、峰谷峰度差属性切片再次验证识别河道砂体叠置形成的线条、纽带，同时和统计类属性切片作联立分析以确定出河道叠置区。
2.根据权利要求1所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中积分类包括波形面积、波形长度和波形平均弯曲度。
3.根据权利要求1所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中统计类包括波形结构峰度、波形变异系数和波形结构偏度。
4.根据权利要求1所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中差分类包括波形复合包络差、波形半时弯曲度差和波形谷峰差。
5.根据权利要求2所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中波形面积为时窗内波形曲线的近似面积，计算公式为：
其中波形长度，时窗内波形曲线的近似长度，计算公式为：
其中，波形平均弯曲度指时窗内波形的长度与时窗长度之比，计算公式
为：
L＝(N-l)Δt；Wb＝WLength/L。
6.根据权利要求3所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中波形结构峰度是四阶中心矩除以标准差的四次方，用来度量数据在中心聚集程度，计算公式为：
其中波形变异系数为标准差与平均数的比值，计算公式为：
其中波形结构偏度是三阶中心矩除以标准差的三次方，是描述分布偏离对称性程度，计算公式为：
7.根据权利要求4所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中波形复合包络差是指上半时窗的平均反射强度与下半时窗的平均反射强度之差，计算公式为：
Sudr＝Su-Sd
8.根据权利要求4所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中波形半时弯曲度差是指，上半时窗的波形平均弯曲度与下半时窗的波形平均弯曲度之差，计算公式为：
Lu＝(N1-1)Δt；Bu＝Wu/Lu
Ld＝(N1-1)Δt；Bd＝Wd/Ld；Br＝Bu-Bd。
9.根据权利要求4所述的一种基于地震波形结构属性的河流相砂体叠置区识别方法，其特征在于：其中波形峰谷峰度差是峰度与波谷的峰度之差，计算公式为：
Kur＝WP-Kurtosis-WT-Kurtosis。
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