CN109061737B - 一种基于合成地震记录的储层预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于合成地震记录的储层预测方法及装置，属于石油勘探开发技术领域。本发明通过寻找适合研究区的密度‑速度关系的经验公式，对研究区内测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井曲线和声波测井曲线，根据校正后的测井曲线进行合成地震记录制作，得到了与井旁道更加吻合的合成记录，从而为后续的模型反演降低多解性、为提高反演精度提供了重要的基础数据，进一步提高了储层预测的准确性。

Description

一种基于合成地震记录的储层预测方法及装置

技术领域

本发明涉及一种基于合成地震记录的储层预测方法及装置，属于石油勘探开发技术领域。

背景技术

随着石油勘探开发的不断深入，构造圈闭油气藏越来越难发现，隐蔽油气藏的勘探日益重要。地震反演技术作为一项核心技术在隐蔽油气藏的勘探中发挥着重要的作用。地震反演的目的是用地震反射资料，反演出地下地层的波阻抗体或速度的分布，获取储层相关参数，从而对储层进行预测和对油藏进行描述，为油气勘探提供有力的参考依据。

以模型为基础的反演方法在进行反演时，对测井资料有很大的依赖性，它将测井资料作为反演的约束条件。然而，由于水基泥浆浸泡时间的增长，靠近井壁的部分发生垮塌，造成井径扩大。另外，泥岩有可能继续膨胀而占据垮塌泥岩的位置，使井径无异常。这些情况可能引起探测深度内的密度、声波等曲线的畸变。在储层预测中，声波和密度是联系测井和地震的桥梁，若声波或密度曲线畸变严重，将会导致储层预测的失败。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于合成地震记录的储层预测方法，以解决目前储层预测中由于泥岩垮塌引起探测深度内的密度、声波等曲线的畸变而导致储层预测不准的问题；本发明还提供了一种基于合成地震记录的储层预测装置。

本发明为解决上述技术问题而提供一种基于合成地震记录的储层预测方法，包括以下六个方案，方法方案一：该预测方法包括以下步骤：

1)获取研究区的测井曲线，包括原始声波测井曲线和原始密度测井曲线，对研究区内的测井曲线进行统计，得到地层速度实测值和密度实测值；

2)根据得到的地层速度实测值和密度实测值，确定速度数据和密度数据之间的关系；

3)对研究区内密度测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井数据；

4)将校正后的密度测井数据代入步骤2)所确定的速度数据和密度数据之间的关系，换算出校正泥岩段深度范围内的地层速度，并将换算出的地层速度转换成声波数据与原始声波测井曲线中同深度范围内的声波数值替换，形成校正后的声波测井曲线；

5)根据校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录，根据得到的合成地震记录来进行储层预测。

方法方案二：在方法方案一的基础上，所述步骤3)在进行环境校正时，将需要校正的泥岩段深度范围内的测井密度用泥浆密度代替。

方法方案三：在方法方案二的基础上，所述步骤3)是通过对井径曲线分析来确定需要校正的泥岩段深度范围，需要校正的泥岩段深度范围为井径扩大的井段范围。

方法方案四：在方法方案一的基础上，所述步骤2)采用最小二乘法和Gardner公式的函数关系确定研究区速度数据和密度数据之间的关系。

方法方案五：在方法方案四的基础上，所述步骤2)中建立的研究区速度数据和密度数据之间的关系为：

ρ＝aV^b

其中，ρ为研究区地层密度，V为研究区地层速度，a、b为系数。

方法方案六：在方法方案一的基础上，所述步骤5)在进行合成地震记录制作时，采用地震波传播的褶积模型，合成地震记录制作时采用的公式为：

Si(t)＝Wi(t)*Ri(t)

其中Si(t)为合成地震记录，Wi(t)为地震子波，Ri(t)为反射系数序列，*为褶积符号。

本发明还提供了一种基于合成地震记录的储层预测装置，包括以下六个方案，装置方案一：该装置包括存储器和处理器以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，存储器上还存储有研究区的测井曲线，包括速度测井曲线和密度测井曲线，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下指令：

1)获取研究区的测井曲线，包括原始声波测井曲线和原始密度测井曲线，对研究区内的测井曲线进行统计，得到地层速度实测值和密度实测值；

2)根据得到的地层速度实测值和密度实测值，确定速度数据和密度数据之间的关系；

3)对研究区内密度测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井数据；

4)将校正后的密度测井数据代入步骤2)所确定的速度数据和密度数据之间的关系，换算出校正泥岩段深度范围内的地层速度，并将换算出的地层速度转换成声波数据与原始声波测井曲线中同深度范围内的声波数值替换，形成校正后的声波测井曲线；

5)根据校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录，根据得到的合成地震记录来进行储层预测。

装置方案二：在装置方案一的基础上，所述步骤3)在进行环境校正时，将需要校正的泥岩段深度范围内的测井密度用泥浆密度代替。

装置方案三：在装置方案二的基础上，所述步骤3)是通过对井径曲线分析来确定需要校正的泥岩段深度范围，需要校正的泥岩段深度范围为井径扩大的井段范围。

装置方案四：在装置方案一的基础上，所述步骤2)采用最小二乘法和Gardner公式的函数关系确定研究区速度数据和密度数据之间的关系。

装置方案五：在装置方案四的基础上，所述步骤2)中建立的研究区速度数据和密度数据之间的关系为：

ρ＝aV^b

其中，ρ为研究区地层密度，V为研究区地层速度，a、b为系数。

装置方案六：在装置方案一的基础上，所述步骤5)在进行合成地震记录制作时，采用地震波传播的褶积模型，合成地震记录制作时采用的公式为：

Si(t)＝Wi(t)*Ri(t)

其中Si(t)为合成地震记录，Wi(t)为地震子波，Ri(t)为反射系数序列，*为褶积符号。

本发明的有益效果是:本发明通过寻找适合研究区的密度-速度关系的经验公式，对研究区内测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井曲线和声波测井曲线，根据校正后的测井曲线进行合成地震记录制作，得到了与井旁道更加吻合的合成记录，从而为后续的模型反演降低多解性、为提高反演精度提供了重要的基础数据，进一步提高了储层预测的准确性。

附图说明

图1是本发明合成地震记录制作方法的流程图；

图2是本发明实施例中得到密度-速度关系拟合图及经验公式；

图3是本发明实施例中经过环境校正后得到的密度曲线示意图；

图4是本发明实施例中未校正测井曲线制作的合成记录与经过校正的测井曲线制作的合成记录对比图。

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。

本发明首先对研究区所有井的测井资料进行统计分析，得到研究区密度-速度关系的经验公式；然后根据井径测井曲线，对扩径处的密度测井曲线进行校正；再将校正后的密度测井数据带入到密度-速度关系的经验公式换算出扩径处的声波测井曲线；最后根据得到的校正后的密度测井曲线和声波测井曲线进行地震合成记录制作。该方法的实现流程如图1所示，具体实施步骤如下：

1.获取研究区的测井数据，对研究区内的全井测井曲线进行统计，得到地层的速度和密度实测值。

本实施例针对的研究区面积为54Km²，有声波测井曲线和密度测井曲线的井共15口井，获取该研究区内15口井的声波测井曲线和密度测井曲线，同时采集各井的井径曲线和电阻率曲线。对研究区内同时有声波测井曲线和密度测井曲线的井进行统计和预处理，将整理好的密度测井曲线和声波测井曲线，按照0.125m采样间隔数字化后输入电脑，求取每米地层密度值17834个数据，每米地层速度值17834个数据，一共35668个数据。其中声波测井的单位是us/m，速度的单位是m/s，1秒(s)＝1000000微秒(μs)，所以需要用以1000000除以声波测井的数值得到相应的速度。

2.根据得到的速度和密度实测值，确定速度数据和密度数据之间的关系。

最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术，可以通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。为了在地震反演中建立尽可能接近实际地层情况的初始波阻抗模型，需要求取适合研究区的密度-速度的关系，本发明根据最小二乘法的原理以及似Gardner公式的函数关系，设研究区的密度-速度关系为：

ρ＝aV^b

其中ρ为研究区地层密度，V为研究区地层速度，本发明的目的是为了建立适合研究区的密度-速度关系的经验公式。对工区内的井求取线性关系ρ＝aV^b，求取过程如下：

第一步：由ρ＝aV^b可推导出公式LN(ρ)＝LN(a)+b*LN(V)；

第二步：建立上步公式的直线方程，既求解LN(a)和b的过程；

第三步：应用最小二乘法原理，将LN(ρ)的实测值与计算值的离差的平方和的最小值做为“优化判据”，即可确定LN(ρ)和b；

第四步：运用EXCEL中的LINEST函数，即可求出以(LN(V)，LN(ρ))为变量的直线方程的斜率(b)与截距LN(a)；

第五步：依据LN(V)和LN(ρ)数列，应用最小二乘法，使用LINEST函数，计算出b＝0.0792，a＝1.1626。

得到密度-速度关系如图2所示，具体关系式下：

ρ＝1.1626V^0.0792

3.对研究区内密度测井资料进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井数据。

泥岩垮塌段指的是井径扩大的地方，通过对井径曲线的分析，根据井径扩大的地方来确定需要校正的泥岩段深度范围，然后对该深度范围内的密度曲线进行环境校正，将需要校正的泥岩段深度范围内的测井密度用泥浆密度代替，在具体实施例中，泥浆密度为1.14g/cm³，本实施例中得到的校正后的密度曲线如图3所示。

4.根据经验公式与经过校正所得的密度测井数据，换算出泥岩垮塌段地层速度。

本实施例是将校正过的密度数值代入步骤2中的经验关系式，以计算出泥岩垮塌段对应深度范围内的地层速度，将地层速度转换成声波测井数值，并与原始声波曲线中同深度范围内的声波数值替换，形成新的声波测井曲线。

5.根据校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录。

本发明根据地震波传播的褶积模型，利用校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录，采用的公式如下：

Si(t)＝Wi(t)*Ri(t)

其中Si(t)为合成地震记录，Wi(t)为地震子波，Ri(t)为反射系数序列，*为褶积符号。在本实施例中，子波选用20Hz雷克子波，正极性。

将得到的合成地震记录与过井地震剖面进行对比，如图4所示，用校正过的密度测井曲线和声波测井曲线制作的合成地震记录与井旁地震道的吻合度要比用原始密度测井曲线和声波测井曲线制作的合成地震记录与井旁地震道的吻合度高。

本发明通过寻找适合研究区的密度-速度关系的经验公式，并对密度曲线和声波测井曲线进行校正，得到了与井旁道更加吻合的合成记录，从而为后续的模型反演降低多解性、为提高反演精度提供了重要的基础数据，进一步提高了储层预测的准确性。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于合成地震记录的储层预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：

1）获取研究区的测井曲线，包括原始声波测井曲线和原始密度测井曲线，对研究区内的测井曲线进行统计，得到地层速度实测值和密度实测值；

2）根据得到的地层速度实测值和密度实测值，确定速度数据和密度数据之间的关系；根据最小二乘法的原理以及似Gardner公式的函数关系，建立的研究区速度数据和密度数据之间的关系为：ρ=aV^b，其中ρ为研究区地层密度，V为研究区地层速度，a、b为系数；其中，a、b的求取过程如下：

第一步：由ρ=aV^b可推导出公式LN(ρ)=LN(a)+b*LN(V)；

第二步：建立第一步公式的直线方程，即求解LN(a)和b的过程；

第三步：应用最小二乘法原理，将LN(ρ)的实测值与计算值的离差的平方和的最小值做为优化判据，即可确定LN(ρ)和b；

第四步：求出以LN(V)、LN(ρ)为变量的直线方程的斜率b与截距LN(a)；

第五步：依据LN(V)和LN(ρ)数列，应用最小二乘法，计算出a和b；

3）对研究区内密度测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井数据；

4）将校正后的密度测井数据代入步骤2）所确定的速度数据和密度数据之间的关系，换算出校正泥岩段深度范围内的地层速度，并将换算出的地层速度转换成声波数据与原始声波测井曲线中同深度范围内的声波数值替换，形成校正后的声波测井曲线；

5）根据校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录，根据得到的合成地震记录来进行储层预测；

所述步骤3）在进行环境校正时，将需要校正的泥岩段深度范围内的测井密度用泥浆密度代替。

2.根据权利要求1所述的基于合成地震记录的储层预测方法，其特征在于，所述步骤3）是通过对井径曲线分析来确定需要校正的泥岩段深度范围，需要校正的泥岩段深度范围为井径扩大的井段范围。

3.根据权利要求1所述的基于合成地震记录的储层预测方法，其特征在于，所述步骤5）在进行合成地震记录制作时，采用地震波传播的褶积模型，合成地震记录制作时采用的公式为：Si(t)＝Wi(t)*Ri(t)

其中Si(t)为合成地震记录，Wi(t)为地震子波，Ri(t)为反射系数序列，*为褶积符号。

4.一种基于合成地震记录的储层预测装置，其特征在于，该装置包括存储器和处理器以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，存储器上还存储有研究区的测井曲线，包括速度测井曲线和密度测井曲线，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下指令：

1）获取研究区的测井曲线，包括原始声波测井曲线和原始密度测井曲线，对研究区内的测井曲线进行统计，得到地层速度实测值和密度实测值；

2）根据得到的地层速度实测值和密度实测值，确定速度数据和密度数据之间的关系；

3）对研究区内密度测井数据进行泥岩垮塌段的环境校正，得到校正后的密度测井数据；

4）将校正后的密度测井数据代入步骤2）所确定的速度数据和密度数据之间的关系，换算出校正泥岩段深度范围内的地层速度，并将换算出的地层速度转换成声波数据与原始声波测井曲线中同深度范围内的声波数值替换，形成校正后的声波测井曲线；

5）根据校正后的密度测井曲线和声波测井曲线制作合成地震记录，根据得到的合成地震记录来进行储层预测；

根据最小二乘法的原理以及似Gardner公式的函数关系，建立的研究区速度数据和密度数据之间的关系为：ρ=aV^b，其中ρ为研究区地层密度，V为研究区地层速度，a、b为系数；其中，a、b的求取过程如下：

第一步：由ρ=aV^b可推导出公式LN(ρ)=LN(a)+b*LN(V)；

第二步：建立第一步公式的直线方程，即求解LN(a)和b的过程；

第三步：应用最小二乘法原理，将LN(ρ)的实测值与计算值的离差的平方和的最小值做为优化判据，即可确定LN(ρ)和b；

第四步：求出以LN(V)、LN(ρ)为变量的直线方程的斜率b与截距LN(a)；

第五步：依据LN(V)和LN(ρ)数列，应用最小二乘法，计算出a和b；

所述步骤3）在进行环境校正时，将需要校正的泥岩段深度范围内的测井密度用泥浆密度代替。

5.根据权利要求4所述的基于合成地震记录的储层预测装置，其特征在于，所述步骤3）是通过对井径曲线分析来确定需要校正的泥岩段深度范围，需要校正的泥岩段深度范围为井径扩大的井段范围。

6.根据权利要求4所述的基于合成地震记录的储层预测装置，其特征在于，所述步骤5）在进行合成地震记录制作时，采用地震波传播的褶积模型，合成地震记录制作时采用的公式为：

Si(t)＝Wi(t)*Ri(t)

其中Si(t)为合成地震记录，Wi(t)为地震子波，Ri(t)为反射系数序列，*为褶积符号。

Images