CN109655905A - 基于全方位角数据叠前avaz反演裂缝预测方法及系统 - Google Patents

基于全方位角数据叠前avaz反演裂缝预测方法及系统 Download PDF

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柯兰梅
吕秋玲
朱博华
胡玮
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Sinopec Geophysical Research Institute
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Abstract

本发明提出了一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法及系统。该方法包括：OVT域全方位处理，获得OVG道集；OVG道集处理；Snail道集分选；方位各向异性校正；方位AVO分析；方位AVO反演裂缝预测；裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。用本发明的方法裂缝预测结果与实钻井结果吻合度高，证明该方法有效性和实用性，能够解决实际生产中裂缝预测中对裂缝发育强度和裂缝发育方位的需求，并且在实际生产中也得到了实践的检验，值得进一步推广与应用。

Description

基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法及系统
技术领域
本发明属于油气地球物理领域，具体涉及一种叠前AVAZ反演裂缝预测方法及系统，特别涉及一种基于全方位角数据叠前AVAZ直接反演裂缝预测方法及系统。
背景技术
近年来，裂缝性储层中发现的油气日益增多，储量不断扩大，裂缝性储层的勘探受到普遍重视，准确的裂缝发育强度和裂缝发育方向预测结果对于钻井及随后的开发至关重要。
目前，国内外已经发展了许多较为成熟的裂缝型储层地震检测方法，如叠后地震裂缝预测方法：主要包括三维相干体、突变或分形分维、倾角扫描技术、三维方差体、谱分解、多尺度边缘检测等；利用三维宽方位地震资料开展裂缝预测P波方位各向异性裂缝预测方法，包括P波振幅、速度、传播时间、AVO的方位各向异性研究等；多波裂缝预测方法，也即多波多分量裂缝检测、横波勘探等。
由于多波多分量、横波勘探等方法采集处理非常昂贵困难，因此目前比较普遍且广泛应用的是基于地震纵波方位各向异性的裂缝发育强度和裂缝方向预测方法。该方法基于纵波方位各向异性原理，对不同方位角偏移结果提取地震属性来拟合各向异性椭圆，预测裂缝的方向和强度。该方法主要包括：保幅预处理、超面元处理、方位角分组、分方位速度分析、基于覆盖次数的叠前振幅均衡处理、分方位偏移成像、方位各向异性地震属性提取、各向异性椭圆拟合和裂缝发育强度预测等步骤。该方法虽然已经广泛应用，但是仍然存在以下缺陷：
1、在分方位角分组处理中，要求每一方位角内覆盖次数近似相等，往往为了保证相同覆盖次数而损失远偏移距信息，然后对每个方位角数据偏移，这种方法不断工作量大，而且对数据要求高，同时由于远偏移距信息的缺失，降低裂缝预测结果精度。
2、方位角道集是方位角分组之后，每一方位角叠加形成表征该方位的叠加道，然后把所有方位角的叠加道合并之后形成方位角道集，虽然方位角道集信噪比高，但是没有考虑不同的偏移距和方位角信息，因此提取的方位属性部分失真，导致裂缝预测结果存在一定误差。
3、各向异性椭圆拟合过程中，方位角多则拟合结果越精确，然而方位角分组多则每一方位角覆盖次数降低，导致信噪比低则影响裂缝预测可靠性。
目前广泛应用的P波方位各向异性属性裂缝预测中存在诸多问题，裂缝定量预测方面没有一种行之有效的描述方法。
发明内容
本发明的主要目的是要提供一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，应用本发明能够提高地震纵波方位各向异性裂缝预测精度。
根据本发明的一个方面，提供一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，该方法包括：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
进一步地，所述OVT域全方位处理包括：
①将数据抽成十字交叉排列；
②划分OVT面元；
③提取响应的OVT构成OVT道集；
④对所述OVT道集进行重新组合划分，得到偏移距范围更窄的规则化道集；
⑤OVT域处理，通过划分方位角和偏移距来抽取OVT域道集；
⑥OVT域叠前时间偏移，输入上述④、⑤步骤中的道集，开展叠前时间偏移处理，偏移形成的道集为OVG道集。
进一步地，OVG道集处理可以包括：在OVG道集基础上，开展道集优化，比如超道处理，提高信噪比，提高后期反演运算效率。
进一步地，所述Snail道集分选包括：将偏移距作为第一关键字，方位角作为第二关键字，将OVG道集分选为Snail道集。
进一步地，所述方位各向异性校正包括：通过在所述OVG道集上拾取方位时差剩余动校正量，与CMP道集开展非刚性匹配消除剩余方位时差，确保道集方位一致性与储层振幅各向异性特征。
进一步地，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
进一步地，向方程输入方位各向异性校正后的Snail道集数据体，反演得到各向同性截距Aiso数据体、各向同性梯度Biso数据体，各向异性梯度Bani数据体和表征裂缝发育方位属性数据体。
进一步地，利用获得的各种属性数据体，提取研究区目的层平面裂缝发育强度和裂缝发育方位属性，获得裂缝预测结果。
进一步地，还包括在OVT域全方位处理之前的数据准备，包括静校正处理、保护低频和绕射波去噪、能量和频率一致性处理。
根据本发明的另一方面，提供一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测系统，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：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
OVG道集处理；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
进一步地，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
本发明主要针对分方位角之后构建方位角道集，工作量大、方位角信息损失，各向异性椭圆拟合过程中又需要较多方位角等问题，提出了全方位角裂缝直接反演裂缝预测技术方法。通过精细全方位OVT域处理，为叠前裂缝预测提供可靠基础数据，在此基础上，应用Ruger简化方程，引入各方位裂缝发育情况，在方位AVO数据分析基础上，直接反演得到裂缝发育强度和裂缝发育方位属性数据，为裂缝定量预测提供技术方法和流程，具有值得进一步推广应用价值。
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1a和图1b为分方位道集与全方位道集各向异性信息差异对比图，图中可见，全方位角数据道集方位角信息全，且各向异性特征更加明显。
图2a和图2b为某工区原始CRP道集与OVT域处理之后CRP道集，从图中可见，经过OVT域处理，道集近、中、远能量更加一致，信噪比提高，为后期裂缝预测提供好的资料基础。
图3a和图3b为某工区Snail道集各向异性校正前后对比图，可见各向异性校正之后，道集同相轴一致性更好，信噪比提高，更有利于利用振幅等信息描述各向异性特征。
图4a为某工区道集数据，图4b为该工区目的层方位AVO属性分析图，从图中可见振幅随方位角变化呈现正玄曲线变化，且30°方位角处振幅变化最为显著，与实际成像测井标定结果一致，证明本次处理道集满足叠前方位AVO裂缝预测需求。
图5为某工区目的层Well1井区裂缝发育强度平面分布图，Well1井实钻裂缝较发育，处在预测裂缝发育强度较大区域边界处，与预测结果吻合，因此应用本方法获得的裂缝发育强度可指导后期探井、开发井位部署。
图6为某工区目的层Well1井区裂缝发育方位平面分布图，Well1井成像测井解释结果裂缝发育NE向，与预测结果吻合，因此应用本发明获得的裂缝发育方位可进一步指导后期水平井位部署。
图7为本发明叠前AVAZ反演裂缝预测方法的流程图。
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。
本发明针对叠前裂缝预测急需技术以及P波方位各向异性裂缝预测中存在问题，提出了一种叠前AVAZ反演裂缝预测方法，本方法基于精细预处理资料，首先通过OVT域精细处理，得到振幅一致性好、方位角全的叠前道集，然后分选蜗牛道集，针对由于速度各向异性引起的同相轴抖动，采用非刚性匹配技术进行剩余时差校正，得到一致性更好的偏移距-方位角道集数据，在此基础上开展井点处方位AVO属性分析，并将分析结果与实钻井进行标定，如果一致，则开展后期反演研究工作，获得裂缝预测强度和裂缝发育方位属性，反之，则需要根据实钻结果对道集振幅、一致性重新检查与修正。
如图7所示，提供一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，该方法包括：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
OVG道集处理；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
优选地，所述OVT域全方位处理包括：
①将数据抽成十字交叉排列；
②划分OVT面元；
③提取响应的OVT构成OVT道集；
④对所述OVT道集进行重新组合划分，得到偏移距范围更窄的规则化道集；
⑤OVT域处理，通过划分方位角和偏移距来抽取OVT域道集；
⑥OVT域叠前时间偏移，输入上述④、⑤步骤中的道集，开展叠前时间偏移处理，偏移形成的道集为OVG道集。
优选地，所述Snail道集分选包括：将偏移距作为第一关键字，方位角作为第二关键字，将OVG道集分选为Snail道集。
进一步地，所述方位各向异性校正包括：通过在所述OVG道集上拾取方位时差剩余动校正量，与CMP道集开展非刚性匹配消除剩余方位时差，确保道集方位一致性与储层振幅各向异性特征。
进一步地，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
向方程输入方位各向异性校正后的Snail道集数据体，反演得到各向同性截距Aiso数据体、各向同性梯度Biso数据体，各向异性梯度Bani数据体和表征裂缝发育方位属性数据体。
进一步地，利用获得的各种属性数据体，提取研究区目的层平面裂缝发育强度和裂缝发育方位属性，获得裂缝预测结果。
进一步地，还包括在OVT域全方位处理之前的数据准备，包括静校正处理、保护低频和绕射波去噪、能量和频率一致性处理。
实施方式1
根据本发明的一个实施方式，基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法包括以下步骤：
(1)数据准备
首先要求做好叠前精细预处理，包括静校正处理、保护低频和绕射波去躁、能量和频率一致性处理等工作。
(2)OVT域全方位处理
OVT域全方位处理可以包括：
①将数据抽成十字交叉排列，即把来自同一炮线和同一检波线的所有地震道集合起来；
②划分OVT面元，十字交叉排列中按照炮线距和检波线距等距离划分得到许多小矩形，每一个矩形就是一个OVT；
③提取OVT道集，提取所有十字排列道集中响应的OVT，就构成一个OVT道集；
④规则化偏移距道集划分，在上述②、③步骤基础上，对OVT道集进行重新组合划分，得到一个偏移距范围更窄的规则化道集，通过细化OVT道集分组，尽可能使炮线距、检波线距越小，OVT道集中的不连续性就越小，使得空间不连续性进一步稀疏分布，数据空间一致性进一步提高，解决面元不规则引起的假振幅现象，更加有利于后期叠前储层预测和方位各向异性分析；
⑤OVT域处理，相较常规处理，OVT域通过划分方位角和偏移距来抽取道集(OVT域道集)，可以很好解决远、近偏移距能量缺失问题，同时OVT域空间采样更加充分，信号和假频噪音更易区分；
⑥OVT域叠前时间偏移，输入上述④、⑤步骤中的道集，开展叠前时间偏移处理。OVT偏移形成的道集称为OVG道集(offset vector gather)。
(3)OVG道集处理
OVG道集较共炮检距方法的共成像点(CRP)道集，具有道数更多，能量更加均衡，近、中、远道集能量更加一致等优点。同时，OVG道集具有三维方位角道头信息，无需做分方位处理，避免了分方位角，然后偏移、叠加等工作，且较分方位之后构建方位角道集，OVG道集方位角信息更加完整，有利于各向异性分析和裂缝预测。在OVG道集基础上，开展道集优化，比如超道处理，提高信噪比，提高后期反演运算效率。
(4)Snail道集分选
OVG道集中包含了完整的方位角、偏移距信息，因此可以按照需求开展不同方式的道集分选。为了研究各向异性特征，将偏移距作为第一关键字，方位角为第二关键字，将OVG道集分选为偏移距方位角道集，即Snail道集。
(5)方位各向异性校正
由于各向异性存在，导致Snail道集不同方位角存在时差，即速度方位各向异性特征，已知裂缝引起的地震波振幅的增加比率较速度变化引起的振幅的增加比率大两个数量级，因此裂缝预测中为了确保振幅方位一致性，则需进一步消除速度方位各向异性，在OVG道集上拾取方位时差剩余动校正量，与CMP道集开展非刚性匹配消除剩余方位时差，确保道集方位一致性与储层振幅各向异性特征。例如，在实际工作中，可采用互相关算法，拾取最大值地方就是剩余时差。
非刚性匹配方法的原理相似于数码摄影用到的将几张照片“缝合”到一张全景照片里。它依赖于图像的相似和有局部光滑变形(或位移)场匹配，非刚性术语指的是该算法的局部匹配特性。该方法的基本模式是：预先使输入的地震数据体按基准的立方体的形状分解形成体积元素(三维像素)，并将为每个像素进行位移估计，属3维处理(Nickel和Sonneland，1999)。在OVT域处理中，优选部分炮检距数据形成模型，然后对每一个炮检距数据逐一与模型进行非刚性匹配，实现数据的一致性处理。
(6)方位AVO分析
Ruger(2002)在HTI介质中线性化AVO方程，提出了HTI介质反射系数简化公式：
其中：Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角。
为了进一步表征各方向裂缝发育情况，推广该方程，定义其中：为裂缝方位，这使得上述方程更能处理复杂的各向异性情况，方程进一步可写为：
利用上述(1)-(5)步骤得到满足方位AVO分析的道集数据，开展基于Ruger方程的方位AVO分析，利用已知井点处AVAZ响应特征，分析裂缝发育方位，与成像测井结果进行标定，判断道集是否合理及后期反演结果解释。
(7)方位AVO反演裂缝预测
在上述步骤(6)基础上，开展基于Ruger方程的裂缝直接反演研究，反演过程中输入步骤(5)偏移距方位角道集数据体，最终反演得到各向同性截距数据体、各向同性梯度数据体，表征裂缝发育强度的各向异性梯度数据体和表征裂缝发育方位属性数据体。
(8)裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析
利用步骤(7)获得的各种属性数据体，提取研究区目的层平面裂缝发育强度和裂缝发育方位属性，则可获得裂缝预测结果，应用步骤(6)对预测结果进一步量化解释，当预测结果与实钻效果吻合度较高时(>60％)，则裂缝预测结果可进一步推广应用，为下步探井及开发井位部署提供支撑。
实施方式2
本发明还提供一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测系统，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：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
OVG道集处理；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
进一步地，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
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。
图1a和图1b为国内某盆地主力产油层段顶面方位各向异性道集对比图，可见全方位角道集信息更加完整，各向异性特征更为明显，有利于后期裂缝预测研究。
图2a和图2b为本发明提出的全方位处理与常规处理得到的CRP道集对比图，图中可见，本发明方法和流程得到的CRP道集，道集近、中、远能量更加均衡，信噪比明显提高，为后期裂缝预测研究提供基础保障。
图3a和图3b为应用本发明构建Snail道集之后方位各向异性校正对比图，图中可见校正前道集方位各向异性明显，同相轴一致性差，这主要是速度方位各向异性引起，我们后期反演过程中主要应用振幅属性，因此需要对速度各向异性进行校正，具体实施过程中，本发明主要应用非刚性匹配技术对剩余时差进行校正，使得偏移距方位角道集拉平，有利于后期叠前裂缝反演研究。
图4a为所得道集数据，图4b为应用本发明对所得道集数据进行方位AVO分析，并且将分析结果与实际成像测井进行标定分析，质控道集质量及为后期反演提供依据。图5、图6分别为本发明技术方法和流程得到的研究区主要目的层Well1井区裂缝发育强度、裂缝发育方位平面分布预测图，图中可见Well1井位于裂缝发育区边界，其主要方位为NE向，实钻效果与预测结果吻合，进一步证明本发明裂缝预测结果的准确性，同时本方法可推广应用到其他裂缝性油气藏勘探与开发，解决裂缝预测急需地球物理技术方法问题。
用本发明的方法裂缝预测结果与实钻井结果吻合度高，证明该方法有效性和实用性，能够解决实际生产中裂缝预测中对裂缝发育强度和裂缝发育方位的需求，并且在实际生产中也得到了实践的检验，值得进一步推广与应用。
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)

1.一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，该方法包括：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
OVG道集处理；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
2.根据权利要求1所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，所述OVT域全方位处理包括：
①将数据抽成十字交叉排列；
②划分OVT面元；
③提取响应的OVT构成OVT道集；
④对所述OVT道集进行重新组合划分，得到偏移距范围更窄的规则化道集；
⑤OVT域处理，通过划分方位角和偏移距来抽取OVT域道集；
⑥OVT域叠前时间偏移，输入上述④、⑤步骤中的道集，开展叠前时间偏移处理，偏移形成的道集为OVG道集。
3.根据权利要求1所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，所述Snail道集分选包括：将偏移距作为第一关键字，方位角作为第二关键字，将OVG道集分选为Snail道集。
4.根据权利要求1所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，所述方位各向异性校正包括：通过在所述OVG道集上拾取方位时差剩余动校正量，与CMP道集开展非刚性匹配消除剩余方位时差，确保道集方位一致性与储层振幅各向异性特征。
5.根据权利要求1所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
6.根据权利要求5所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，向方程输入方位各向异性校正后的Snail道集数据体，反演得到各向同性截距Aiso数据体、各向同性梯度Biso数据体，各向异性梯度Bani数据体和表征裂缝发育方位属性数据体。
7.根据权利要求6所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，利用获得的各种属性数据体，提取研究区目的层平面裂缝发育强度和裂缝发育方位属性，获得裂缝预测结果。
8.根据权利要求1所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测方法，其特征在于，进一步包括在OVT域全方位处理之前的数据准备，包括静校正处理、保护低频和绕射波去噪、能量和频率一致性处理。
9.一种基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测系统，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：
OVT域全方位处理，获得OVG道集；
OVG道集处理；
Snail道集分选；
方位各向异性校正；
方位AVO分析；
方位AVO反演裂缝预测；
裂缝发育强度和裂缝发育方位提取与分析。
10.根据权利要求/9所述的基于全方位角数据叠前AVAZ反演裂缝预测系统，其特征在于，利用以下方程进行所述方位AVO分析：
其中，Aiso为各向同性截距，Biso为各向同性梯度，Bani为各向异性梯度，θ为入射角，为方位角，为裂缝方位。
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