CN109425890A - 碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法及系统，该方法包括：基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。本发明提出的频率梯度属性，不受充填特征的影响，能够直接反映溶洞储集体规模，指导油田开发井部署，提高钻井成功率。

Description

碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法及系统
技术领域
本发明涉及油气地球物理勘探领域，具体地，涉及一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法及系统。
背景技术
塔河油田奥陶系缝洞型碳酸盐岩油藏具有复杂特殊性，埋藏深，储集类型以裂缝、溶洞为主，且储层发育极不规则，纵横向非均质性强，储层预测难度大。塔河油田奥陶系碳酸盐岩油藏是典型的缝洞型储层，孔、洞、缝共存，储集体发育具有分区分带性，非均质性极强。油田开发实践表明，溶洞型储集体是碳酸盐岩缝洞型油藏主要的储集体类型，钻井过程中钻遇几率较大，是油田高产、稳产的关键。溶洞储集性能主要受溶洞规模、溶洞内充填物类型及充填程度的影响，不同充填特征的溶洞型储集体产量差异大，难以根据地震反射特征准确刻画溶洞规模。
发明内容
本发明针对目前碳酸盐岩储层溶洞储集体规模难以准确刻画的问题，提出了一种新的地震属性(频率梯度)，频率梯度属性不受溶洞充填的影响，能够比较准确的反映溶洞储集体的真实规模。
根据本发明的一个方面，提供一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，该方法包括：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
进一步地，利用傅里叶变换或者匹配追踪方法提取各分频能量地震数据体。
进一步地，基于叠后时间域地震数据Seis(x,y,t)，获得n个不同频率地震数据体Seis_f(f1,x,y,t)、Seis_f(f2,x,y,t)、…Seis_f(fn,x,y,t)，其中，x,y代表每个地震道对应的空间位置，t代表时间域，Seis_f(f1,x,y,t)为频率为f1的分频地震数据体，Seis_f(f2,x,y,t)为频率为f2的分频地震数据体，Seis_f(fn,x,y,t)为频率为fn的分频地震数据体，并且满足频率f1至频率fn均分布在主频带范围内，即fn＝f1+(n-1)*Δf，Δf为频率步长。
进一步地，采用最小二乘拟合计算频率梯度属性，拟合各单频能量随频率的变化的规律，拟合公式为：
y＝a*x+b
其中x＝{f1,f2,…,fn}，y＝{Seis_f(f1,x,y,t),Seis_f(f2,x,y,t),…,Seis_f(fn,x,y,t)}，拟合系数a即为频率的能量随频率变化的梯度属性，b为常数。
进一步地，通过已知井建立溶洞规模同频率梯度的拟合关系，在获得频率梯度属性体中，频率梯度与溶洞规模呈负相关关系。
根据本发明的另一方面，提供一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，该系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
基于频率梯度属性刻画碳酸盐岩储层溶洞储集体发育规模，具有如下特点：
目前基于地震振幅属性，能够较好的刻画碳酸盐岩储层中溶洞储集的存在。由于溶洞储集体不同充填特征和不同规模都同时会对地震振幅造成影响，目前的地球物理技术手段难以有效消除两者的相互影响，因此对溶洞处集体发育规模的刻画还缺乏有效的手段。本研究提出的频率梯度属性，不受充填特征的影响，能够直接反映溶洞储集体规模，指导油田开发井部署，提高钻井成功率。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了实施例碳酸盐岩古河道溶洞储集体发育规模地震预测流程图。
图2示出了16Hz分频地震数据平面图。
图3示出了22Hz分频地震数据平面图。
图4示出了28Hz分频地震数据平面图。
图5示出了34Hz分频地震数据平面图。
图6示出了频率梯度平面图。
图7示出了过A井频率梯度剖面图。
图8示出了过B井频率梯度剖面图。
图9示出了频率梯度与已知钻井钻遇溶洞厚度统计分析拟合图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本发明公开了一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，该方法包括：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
更具体地，本发明基于叠后时间域地震数据Seis(x,y,t)(这里x,y代表每个地震道对应的空间位置，可以是x,y坐标，也可以是纵横测线号，t代表时间域，单位为s或者ms)，通过以下步骤实现碳酸盐溶洞储集体规模的识别：
首先，提取各分频能量地震数据体。基于傅里叶变换或者匹配追踪等方法，获得n个不同频率地震数据体Seis_f(f1,x,y,t)、Seis_f(f2,x,y,t)、…Seis_f(fn,x,y,t)，其中Seis_f(f1,x,y,t)为频率为f1的分频地震数据体，Seis_f(f2,x,y,t)为频率为f2的分频地震数据体，Seis_f(fn,x,y,t)为频率为fn的分频地震数据体。并且满足频率f1至频率fn均分布在主频带范围内，即fn＝f1+(n-1)*Δf，Δf为频率步长。
接下来，计算频率梯度属性。频率梯度的计算过程是以采用最小二乘拟合，拟合各单频能量随频率的变化的规律，拟合公式为y＝a*x+b，其中x＝{f1,f2,…,fn}，y＝{Seis_f(f1,x,y,t),Seis_f(f2,x,y,t),…,Seis_f(fn,x,y,t)}。拟合系数a即为频率的能量随频率变化的梯度属性，b为常数。
最后，获得频率梯度属性与溶洞储集体规模的关系。在获得频率梯度属性体中，频率梯度与溶洞规模呈负相关关系，频率梯度越大溶洞规模越小，频率梯度越小溶洞规模越大。
根据本发明的另一方面，提供一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，该系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
实施例以塔河西部碳酸盐岩储层为目标进行研究，通过本专利提供的方法提取频率梯度属性，基于频率梯度属性能准确刻画溶洞储集体规模。现在，将参照附图描述在实施例中具体的实施过程。
图1示出根据本发明的实施例获取碳酸盐岩储层古河道溶洞储集体发育规模地震预测流程图。
如图1所示，在本实施例中利用中石化物探技术研究院自主研发软件—NEWS地震综合解释软件中的频谱分解模块，获得各分频能量地震数据体。首先进行瞬时谱分析，选择时频分析方法，包括短时傅立叶变换、小波变换、广义S变换、匹配追踪等方法，通过交互瞬时谱分析，根据目标层段瞬时谱分析结果，确定频谱分解方法及计算参数，然后生成瞬时谱体(即调谐体)，实际就是一段时窗内多个频率组成的数据体，其在垂向上为连续变化的频率，在平面上为部分单一频率对应的调谐振幅切片(如图2至图5所示)，图中可以看出单一频率下古河道的溶洞储集体展布特征。
基于获得的各分频数据体，利用本发明介绍的数据拟合方法，计算频率梯度数据体。在精细刻画出古河道溶洞储集体平面展布之后，将频率梯度属性对刻画出的古暗河进行填充，根据频率属性变化特征可以确定古河道溶洞处集体的发育规模，频率梯度低值反映河道发育规模比较大，相对高值区河道发育规模较小，如图6所示。图7为过A井频率梯度剖面放大图，A井钻遇溶洞厚度为50米，图8为过B井频率梯度剖面放大图，B井钻遇溶洞厚度为14米，可以看出，可以看出河道发育较厚的A井频率属性为低值，而河道储层发育较薄的B井频率属性相对高值。
为了更进一步验证频率梯度属性能够有效刻画古暗河溶洞储集体的规模，将实际钻井过程中钻遇了溶洞储集体的井实钻溶洞厚度值同频率梯度值进行交会拟合分析，如图9所示。可以看出频率梯度与溶洞储集体厚度有很好的相关关系。图中的TH12164及TH12112井偏离曲线较远，分析原因可能是这两口井处于水流梯度较大的位置，下切深度明显，河道的厚度较大，但横向规模相对较小(河道横向发育窄)，即综合规模不大而造成频率梯度值相对较高。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，其特征在于，该方法包括：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
2.根据权利要求1所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，其特征在于，利用傅里叶变换或者匹配追踪方法提取各分频能量地震数据体。
3.根据权利要求1所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，其特征在于，基于叠后时间域地震数据Seis(x,y,t)，获得n个不同频率地震数据体Seis_f(f1,x,y,t)、Seis_f(f2,x,y,t)、…Seis_f(fn,x,y,t)，
其中，x,y代表每个地震道对应的空间位置，t代表时间域，Seis_f(f1,x,y,t)为频率为f1的分频地震数据体，Seis_f(f2,x,y,t)为频率为f2的分频地震数据体，Seis_f(fn,x,y,t)为频率为fn的分频地震数据体，并且满足频率f1至频率fn均分布在主频带范围内，即fn＝f1+(n-1)*Δf，Δf为频率步长。
4.根据权利要求1所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，其特征在于，采用最小二乘拟合计算频率梯度属性，拟合各单频能量随频率的变化的规律，拟合公式为：
y＝a*x+b
其中x＝{f1,f2,…,fn}，y＝{Seis_f(f1,x,y,t),Seis_f(f2,x,y,t),…,Seis_f(fn,x,y,t)}，拟合系数a即为频率的能量随频率变化的梯度属性，b为常数。
5.根据权利要求1所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别方法，其特征在于，通过已知井建立溶洞规模同频率梯度的拟合关系，在获得频率梯度属性体中，频率梯度与溶洞规模呈负相关关系。
6.一种碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，其特征在于，该系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
基于叠后地震数据提取各分频能量地震数据体；
基于各分频能量地震数据体提取频率梯度属性；
基于频率梯度属性实现碳酸盐岩溶洞储集体发育规模预测。
7.根据权利要求6所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，其特征在于，利用傅里叶变换或者匹配追踪方法提取各分频能量地震数据体。
8.根据权利要求6所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，其特征在于，基于叠后时间域地震数据Seis(x,y,t)，获得n个不同频率地震数据体Seis_f(f1,x,y,t)、Seis_f(f2,x,y,t)、…Seis_f(fn,x,y,t)，
其中，x,y代表每个地震道对应的空间位置，t代表时间域，Seis_f(f1,x,y,t)为频率为f1的分频地震数据体，Seis_f(f2,x,y,t)为频率为f2的分频地震数据体，Seis_f(fn,x,y,t)为频率为fn的分频地震数据体，并且满足频率f1至频率fn均分布在主频带范围内，即fn＝f1+(n-1)*Δf，Δf为频率步长。
9.根据权利要求6所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，其特征在于，采用最小二乘拟合计算频率梯度属性，拟合各单频能量随频率的变化的规律，拟合公式为：
y＝a*x+b
其中x＝{f1,f2,…,fn}，y＝{Seis_f(f1,x,y,t),Seis_f(f2,x,y,t),…,Seis_f(fn,x,y,t)}，拟合系数a即为频率的能量随频率变化的梯度属性，b为常数。
10.根据权利要求6所述的碳酸盐岩溶洞储集体发育规模地震识别系统，其特征在于，通过已知井建立溶洞规模同频率梯度的拟合关系，在获得频率梯度属性体中，频率梯度与溶洞规模呈负相关关系。
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