CN110579802B - 一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法 - Google Patents
一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法，包括以下步骤：(1)建立地质格架模型；(2)利用水合物饱和度划分储层岩相；(3)确定储层岩相比例；(4)分岩相建立概率密度函数；(5)分岩相进行岩石物理交汇分析；(6)分岩相进行垂向变差函数分析；(7)建立横向变差函数模型；(8)建立先验地质统计学模型；(9)求取分岩相的纵波阻抗数据体以及岩相数据体；(10)计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。本发明的反演方法，能够准确估算水合物饱和度、孔隙度等天然气水合物储层物性参数，有效识别不同饱和度水合物层的分界面，为地质勘探技术人员估算水合物储量以及确定井位提供了更为方便、可靠的依据。
Description
技术领域
本发明属于地质勘探技术领域，具体涉及一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法。
背景技术
天然气水合物，是一种类似于冰的固态化合物，主要由甲烷分子与水分子组成，其地质储量相当于全球陆地已知天然气地质储量总和，被誉为二十一世纪新型能源。
在国际多个海域，通过钻探证实了天然气水合物呈脉状、层状、球状、分散状等赋存在沉积层中。水合物测井与三维地震研究发现，水合物在空间分布上具有明显的不均匀性，厚达从几米至几十米不等，不同层水合物饱和度相差较大。
反射地震和测井，都是研究天然气水合物储层物性的一种方法。反射地震的方法虽然简便，但分辨率低，一般为十多米，而测井虽然具有较高的分辨率，一般是十几厘米尺度，但耗时很长，投资风险也大。
现阶段，主要是利用反射地震以及测井与地震数据相结合等传统方法研究天然气水合物储层的空间分布，其获得的水合物储层物性参数的分辨率较低，在水合物低饱和度层估算的饱和度误差较大，不准确，特别是，当水合物层较薄(5米以下)时，地震反演误差就更大，这些传统方法在水合物勘探阶段尚能满足寻找天然气水合物的勘探需要，但进入后期的水合物试验开发阶段就不能满足对储层物性的要求了。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法，能够准确估算出水合物饱和度、孔隙度、波阻抗等天然气水合物储层物性参数，有效识别天然气水合物储层中的低饱和度水合物层、高饱和度水合物层等以及不同饱和度水合物层的分界面，为地质勘探技术人员估算天然气水合物储量以及确定井位提供了更为方便、可靠的依据。
本发明提供的技术方案如下：
一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法，包括以下步骤：
(1)建立地质格架模型；
(2)利用水合物饱和度划分储层岩相，将天然气水合物层划分为低饱和度与高饱和度天然气水合物层；
(3)确定储层岩相比例；
(4)分岩相建立纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数；
(5)分岩相进行岩石物理交汇分析，确定纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数；
(6)分岩相进行垂向变差函数分析；
(7)建立横向变差函数模型；
(8)建立先验地质统计学模型；
将上述步骤中得到的储层岩相比例、分岩相的概率密度函数、分岩相的垂向变差函数以及横向变差函数输入到地质格架模型中，建立先验地质统计学模型；
(9)求取分岩相的纵波阻抗数据体以及岩相数据体；
基于步骤(8)的先验地质统计学模型，结合地震数据，进行地质统计学反演，求取分岩相的纵波阻抗数据体以及岩相数据体；
(10)计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体
将步骤(9)得到的纵波阻抗数据体以及岩相数据体作为输入，计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(1)中，采用顶底平行的方式建立地质格架模型。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(3)中，基于钻井数据分析，计算所有钻井的低饱和度与高饱和度天然气水合物层的比例，确定储层段内低饱和度与高饱和度水合物层的比例，即为储层岩相比例。
进一步的，
在上述任一技术方案中，通过测井曲线分析分岩相的直方图，分岩相建立纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数，概率密度函数类型是Normal。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(5)中，分岩相进行岩石物理交汇分析，确定纵波阻抗与孔隙度、纵波阻抗与水合物饱和度、孔隙度与水合物饱和度之间的相关系数。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(6)中，低饱和度与高饱和度水合物层的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的垂向变差函数类型均为指数类型，低饱和度水合物层的垂向变程是10ms，高饱和度水合物层的垂向变程是14ms。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(7)中，以储层段地震数据的均方根振幅属性平面的变差函数，作为纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的横向变差函数；优选的，横向变差函数类型为指数类型，横向变程采用1000m。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(9)中，利用Jason软件进行地质统计学反演。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(9)和(10)中，纵波阻抗数据体以及岩相数据体为高分辨率的纵波阻抗数据体以及岩相数据体。
进一步的，
在上述任一技术方案中，步骤(10)中，将步骤(9)得到的纵波阻抗数据体以及岩相数据体作为输入，利用先验地质统计学模型中的分岩相的纵波阻抗与测井上分析得到的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数，拟合纵波阻抗和孔隙度、水合物饱和度的二维概率密度分布，利用这种概率密度分布将输入数据体通过协模拟方法计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。
本发明的有益效果，具体包括如下几点：
(1)本发明反演方法基于地震解释、测井分析、饱和度估算以及统计学分析，把地震与测井两种不同分辨率的数据有机地结合起来，能够准确估算出水合物饱和度、孔隙度等储层物性参数，极大的提高了天然气水合物储层预算的精度与分辨率；
(2)本发明反演方法，分辨率高，可以识别清楚3米左右的不含天然气水合物地层，并能够有效识别天然气水合物储层中的非水合物层、薄水合物层(低饱和度)、水合物夹层、水合物层(高饱和度)等以及不同饱和度水合物层的分界面；
(3)本发明反演方法，提高了天然气水合物储层物性估计结果的客观性和准确性，反演结果更加精确、可靠，为地质勘探技术人员估算天然气水合物储量以及确定井位提供了更为方便、可靠的依据，大大降低了投资风险，在实际生产中具有很好的应用效果。
附图说明
图1为岩石物理交汇分析图，模型A不考虑饱和度岩相差异，本发明模型B考虑水合物饱和度岩相差异，水合物饱和度分为低饱和度(相1)与高饱和度(相2)。
图2为垂向变差函数分析结果图。
图3为本发明反演方法的应用效果对比图，图中：
(a)约束稀疏脉冲反演(传统方法)的纵波阻抗效果图；
(b)模型A不考虑水合物饱和度岩相差异反演的纵波阻抗效果图；
(c)本发明模型B考虑水合物饱和度差异反演的纵波阻抗效果图；
(d)约束稀疏脉冲反演(传统方法)的孔隙度效果图；
(e)模型A不考虑水合物饱和度岩相差异反演的孔隙度效果图；
(f)本发明模型B考虑水合物饱和度差异反演的孔隙度效果图；
(g)约束稀疏脉冲反演(传统方法)的水合物饱和度效果图；
(h)模型A不考虑水合物饱和度岩相差异反演的水合物饱和度效果图；
(i)本发明模型B考虑水合物饱和度差异反演的水合物饱和度效果图。
图4为本发明反演方法三维可视化显示能够清楚给出天然气水合物横向分布与垂向分布差异：(a)过两个不同井位地震剖面；(b)过井地震剖面与沿任意层水合物饱和度横向分布。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合本发明的实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它类同实施例，都应当属于本申请保护的范围。
实施例1
一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法，包括以下步骤：
步骤1：建立地质格架模型；
选择研究靶区，识别关键地层层位，采用顶底平行的方式，建立研究目标层位的地质格架模型；
步骤2：利用水合物饱和度划分储层岩相；
计算测井曲线上水合物饱和度曲线，综合分析水合物饱和度、速度和电阻率等曲线，将天然气水合物层划分为低饱和度与高饱和度天然气水合物层，统称为岩相划分；
步骤3：确定储层岩相比例；
基于本区域钻井分析，计算所有钻井的低饱和度与高饱和度天然气水合物层的比例，确定水合物储层段内低饱和度与高饱和度水合物层的比例，即储层岩相比例为37:63；
步骤4：分岩相建立纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数；
通过测井曲线分析分岩相的纵波阻抗直方图，并建立概率密度函数，其中，岩相为低饱和度天然气水合物的纵波阻抗的概率密度函数类型是Normal，均值为3.706e+06，标准偏差为144881，岩相为高饱和度天然气水合物的纵波阻抗的概率密度函数类型是Normal，均值为3.98e+06，标准偏差为201481；
通过测井曲线分析分岩相的孔隙度直方图，并建立概率密度函数，其中，岩相为低饱和度天然气水合物的纵波阻抗的概率密度函数类型是Normal，均值为0.509，标准偏差为0.024，岩相为高饱和度天然气水合物的孔隙度的概率密度函数类型是Normal，均值为0.491，标准偏差为0.017；
通过测井曲线分析分岩相的水合物饱和度直方图，并建立概率密度函数，其中岩相为低饱和度天然气水合物的水合物饱和度概率密度函数类型是Normal，均值为0.098，标准偏差为0.090；岩相为高饱和天然气水合物的水合物饱和度概率密度函数类型是Normal，均值为0.346，标准偏差为0.061；
步骤5：岩石物理交汇分析，确定纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数；
孔隙度、水合物饱和度与纵波阻抗不分岩相与分岩相的岩石物理交汇分析，确定其相关系数，为协模拟提供相关系数模型，包括：
模型A不考虑水合物饱和度差异，只进行孔隙度、水合物饱和度与纵波阻抗交汇分析，确定不分岩相单一的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数；
本发明的模型B考虑水合物饱和度差异，低饱和度称之为相1，高饱和度称之为相2(见图1)，然后进行交汇分析，分别确定相1和相2的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数，其中：
低饱和度水合物层的纵波阻抗与孔隙度交汇分析，其相关系数为-0.708；低饱和度水合物层的纵波阻抗与水合物饱和度交汇分析，其相关系数为0.425；低饱和度水合物层的孔隙度与水合物饱和度交汇分析，其相关系数为-0.529；
高饱和度水合物层的纵波阻抗与孔隙度交汇分析，其相关系数为-0.465；高饱和度水合物层的纵波阻抗与水合物饱和度交汇分析，其相关系数为0.481；高饱和度水合物层的孔隙度与水合物饱和度交汇分析，其相关系数为-0.016；
步骤6：开展垂向变差函数分析；
通过不同的测井数据开展分岩相的垂向变差函数分析，见图2：
对于模型A，不考虑水合物饱和度的变化及差异，分析饱和度、孔隙度与纵波阻抗岩相数据(离散数据)的变差函数，其变差函数类型为高斯类型，垂向变程是16ms；
本发明的模型B中，分析低饱和度水合物(相1)和高饱和度水合物(相2)的纵波阻抗、孔隙度和饱和度(连续数据)的垂向变差函数，其中相1的垂向变差函数类型都为指数类型，垂向变程是10ms；相2垂向变差函数类型都为指数类型，垂向变程是14ms；
步骤7：建立横向变差函数模型；
建立横向变差函数模型，受限于钻井数量，无法拟合合理的横向变差函数，故提取水合物储层段地震数据的均方根振幅，分析该振幅属性平面的变差函数并作为纵波阻抗、孔隙度和水合物饱和度的横向变差函数，该变差函数类型为指数类型，在模型A与模型B中，横向变程都采用1000m；
步骤8：建立先验地质统计学模型；
将上述步骤中得到的储层岩相比例(步骤3)、分岩相的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数(步骤4、步骤5)、分岩相的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的垂向变差函数(步骤6)以及地震振幅分析的横向变差函数(步骤7)输入到地质格架模型(步骤1)中，建立先验地质统计学模型；
步骤9：进行地质统计学反演，得到纵波阻抗数据体以及岩相数据体；
利用Jason软件进行地质统计学反演，该反演方法实现多信息源融合，基于先验地质统计学模型，结合地震数据进行反演，求取分岩相高分辨率的纵波阻抗数据体以及岩相数据体；
步骤10：计算得出高分辨率孔隙度数据体和水合物饱和度数据体
将上述步骤9中高分辨率的纵波阻抗数据体以及岩相数据体作为输入，利用先验地质统计学模型中的分岩相的纵波阻抗与测井上分析得到的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数，拟合弹性参数(纵波阻抗)和物性参数(孔隙度、水合物饱和度)的二维概率密度分布，利用这种概率密度分布将输入数据体通过协模拟方法(协模拟，是通过纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度建立相关关系，如步骤5，进而转换数据体)计算得出高分辨率孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。
利用南海北部天然气水合物钻探的W11和SC03井以及该区域采集的常规三维地震资料，对本发明反演方法的应用效果进行了对比分析(模型A、模型B)，见图3，结果表明：
(1)约束稀疏脉冲反演方法得到的反演结果：纵波阻抗(a)、孔隙度(d)与水合物饱和度(g)，均与测井结果之间存在较大的误差，分辨率低；
(2)不考虑水合物饱和度岩相差异的反演方法(模型A)得到的反演结果：纵波阻抗(b)、孔隙度(e)与水合物饱和度(h)，优于约束稀疏脉冲反演方法得到的反演结果，但存在部分反演结果与测井结果不吻合的情况；
(3)本发明反演方法(模型B)得到的反演结果：纵波阻抗(c)、孔隙度(f)与水合物饱和度(i)，与测井结果的吻合度最高，能够清楚地识别出低饱和度与无水合物层，分辨率高，能够识别清楚3米左右的不含天然气水合物地层。
将步骤10中求取得到的高分辨率水合物饱和度数据体进行三维可视化显示，进行过井剖面的物性对比，见图4：(a)过两个不同井位地震剖面；(b)过井地震剖面与沿任意层水合物饱和度横向分布；反演结果能够清楚地识别不同饱和度水合物层的分界面，以及水合物层、非水合物层、不同饱和度层的边界的横向与垂向变化，揭示了水合物储层的非均质性。
当然，本发明还可以有其它多种实施方式，在不违背本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可以根据本发明作出各种相应的改变和/或变形，这些相应的改变和/或变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种天然气水合物储层物性参数的高精度反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立地质格架模型；
(2)利用水合物饱和度划分储层岩相，将天然气水合物层划分为低饱和度与高饱和度天然气水合物层；
(3)确定储层岩相比例；
(4)分岩相建立纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数；
(5)分岩相进行岩石物理交汇分析，确定纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数；
(6)分岩相进行垂向变差函数分析；
(7)建立横向变差函数模型；
(8)建立先验地质统计学模型：将步骤(3)～(7)中得到的储层岩相比例、分岩相的概率密度函数、分岩相的垂向变差函数以及横向变差函数输入到地质格架模型中，建立先验地质统计学模型；
(9)求取分岩相的纵波阻抗数据体以及岩相数据体：基于步骤(8)的先验地质统计学模型，结合地震数据，进行地质统计学反演，求取分岩相的纵波阻抗数据体以及岩相数据体；
(10)计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体：将步骤(9)得到的纵波阻抗数据体以及岩相数据体作为输入，计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。
2.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(1)中，采用顶底平行的方式建立地质格架模型。
3.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(3)中，基于钻井数据分析，计算所有钻井的低饱和度与高饱和度天然气水合物层的比例，确定储层段内低饱和度与高饱和度水合物层的比例，即为储层岩相比例。
4.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(4)中，通过测井曲线分析分岩相的直方图，分岩相建立纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的概率密度函数，概率密度函数类型是Normal。
5.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(5)中，分岩相进行岩石物理交汇分析，确定纵波阻抗与孔隙度、纵波阻抗与水合物饱和度、孔隙度与水合物饱和度之间的相关系数。
6.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(6)中，低饱和度与高饱和度水合物层的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的垂向变差函数类型均为指数类型，低饱和度水合物层的垂向变程是10ms，高饱和度水合物层的垂向变程是14ms。
7.根据权利要求1所述的反演方法，其特征在于，步骤(7)中，以储层段地震数据的均方根振幅属性平面的变差函数，作为纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度的横向变差函数，横向变差函数类型为指数类型，横向变程采用1000m。
8.根据权利要求1～7任意一项所述的反演方法，其特征在于，步骤(9)中，利用Jason软件进行地质统计学反演。
9.根据权利要求1～7任意一项所述的反演方法，其特征在于，步骤(9)和(10)中，纵波阻抗数据体以及岩相数据体为高分辨率的纵波阻抗数据体以及岩相数据体。
10.根据权利要求1～7任意一项所述的反演方法，其特征在于，步骤(10)中，将步骤(9)得到的纵波阻抗数据体以及岩相数据体作为输入，利用先验地质统计学模型中的分岩相的纵波阻抗与测井上分析得到的纵波阻抗、孔隙度、水合物饱和度之间的相关系数，拟合纵波阻抗和孔隙度、水合物饱和度的二维概率密度分布，利用这种概率密度分布将输入数据体通过协模拟方法计算得出孔隙度数据体和水合物饱和度数据体。
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- 2019-10-09 CN CN201910953976.3A patent/CN110579802B/zh active Active
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| CN110579802A (zh) | 2019-12-17 |
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