CN110609328A - 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法 - Google Patents

一种基于井震结合的含油饱和度预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110609328A
CN110609328A CN201910856286.6A CN201910856286A CN110609328A CN 110609328 A CN110609328 A CN 110609328A CN 201910856286 A CN201910856286 A CN 201910856286A CN 110609328 A CN110609328 A CN 110609328A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wave velocity
density
seismic
data
oil saturation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910856286.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110609328B (zh
Inventor
徐立恒
何英伟
梁宇
杨会东
王元波
朱权
李红星
周华建
黄勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Petrochina Co Ltd
Daqing Oilfield Co Ltd
Original Assignee
Daqing Oilfield Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Daqing Oilfield Co Ltd filed Critical Daqing Oilfield Co Ltd
Priority to CN201910856286.6A priority Critical patent/CN110609328B/zh
Publication of CN110609328A publication Critical patent/CN110609328A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110609328B publication Critical patent/CN110609328B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/40Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
    • G01V1/44Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
    • G01V1/48Processing data
    • G01V1/50Analysing data

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于井震结合的含油饱和度预测方法。主要解决了现有预测方法含油饱和度预测结果精度较低的问题。其特征在于:1)对目标工区进行地震采集,获取角度叠加地震数据、岩芯资料和测井数据;2)利用岩芯资料试验得到井点含油饱和度数据;3)建立与井点含油饱和度数据的关系图版;4)分别统计井点纵波速度、横波速度、密度的变差函数;5)输入纵波速度、横波速度、密度测井数据和角度叠加地震数据,建立纵波速度、横波速度、密度数据模型;6)根据含油饱和度与纵横波速度比、纵波速度×密度关系图版,将纵波速度、横波速度、密度数据模型转换生成含油饱和度模型。该井震标定方法利用高密度地震资料优势精确预测储层含油饱和度。

Description

一种基于井震结合的含油饱和度预测方法
技术领域
本发明涉及油田开发技术领域,尤其涉及一种基于井震结合的含油饱和度预测方法。
背景技术
目前国内陆上油田大多处于高含水开发阶段,井网密度大,剩余油分散,如何精确预测储层含油饱和度,对于油田稳产增效有重要意义。高密度地震资料具有横向高密度采样的优势,能够提高含有饱和度预测的精度。
目前发表的文献及专利中的与地震有关的含有饱和度预测方法存在以下不足:(1)没有建立油、水解释的定量化特征图版,导致预测结果的不确定性增强,与实际剩余油特征有偏差;(2)常规方法一般选择流体因子、振幅及地震低频信息等手段模拟剩余油的分布,没有充分发挥井资料纵向分辨率高与地震资料横向采样密集的优势,导致含有饱和度预测结果精度较低。因此,如何通过井震结合实现剩余油精细预测是亟待解决的问题。
发明内容
本发明在于克服背景技术中存在的现有预测方法含油饱和度预测结果精度较低的问题,而提供一种基于井震结合的含油饱和度预测方法。该基于井震结合的含油饱和度预测方法,充分利用高密度地震资料优势,能够精确预测储层含油饱和度,对于油田稳产增效有重要意义。
本发明解决其问题可通过如下技术方案来达到:一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,包括以下步骤:
一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,包括以下步骤:
1)对目标工区进行地震采集,获取角度叠加地震数据,在该目标工区内钻井和测井,获取岩芯资料和测井数据;其中测井数据包括纵波速度、横波速度和密度测井曲线;
2)利用步骤(1)中的岩芯资料通过实验测量得到井点含油饱和度数据;
3)统计步骤(1)中纵波速度、横波速度、密度测井曲线,计算得到纵波速度/横波速度、纵波速度×密度,并建立与步骤(2)中井点含油饱和度数据的关系图版;
4)分别统计步骤(1)中井点纵波速度、横波速度、密度的主、次、垂向变差函数;
5)输入步骤(1)中纵波速度、横波速度、密度测井数据和角道集叠加地震资料,采用井震结合方法建立纵波速度、横波速度、密度数据模型;
6)根据步骤(5)得到的纵波速度、横波速度、密度三维模型,计算得到纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型,然后,根据含油饱和度与纵横波速度比、纵波速度×密度的关系图版,将纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型联合生成含油饱和度三维模型。
所述步骤(5)中三维模型具体实现过程为:
1)基于井点纵波速度、横波速度、密度曲线数据,采用变差函数为核心的序惯高斯模拟算法,得到纵波速度、横波速度、密度初始三维模型;
2)将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,利用Richards公式,得到3个近、中、远角度的反射系数模型;
3)将近、中、远角度反射系数模型与子波进行褶积计算得到近、中、远角度合成地震模型,并将近、中、远角度合成地震模型分别与实际采集得到的近、中、远角度地震模型进行差值计算,得到近、中、远地震残差值;
4)当地震残差值小于设定值(一般为1%)时,即将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型定为最终结果输出,否则重新计算纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,直至满足设定值要求。
Richards公式:
θ为入射角,vs纵波速度,vp横波速度,ρ为密度,Δρ上下介质的密度差值,Δvp为上下介质的纵波速度差值,Δvs为上下介质的横波速度差值。
地震残差值公式:Qθ=(合成记录θ-实际地震θ)/实际地震θ
本发明与上述背景技术相比较可具有如下有益效果:本发明提供了一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,该方法能够充分发挥井资料纵向分辨率高与地震资料横向采样密集的优势,含油饱和度预测结果更加精细,能够定量预测储层含油饱和度信息,提升剩余油挖潜效果,有利于油田高效稳产,对于在我国油田开发具有较大的应用价值。
附图说明:
附图1是本发明井震结合含油饱和度预测方法流程图;
附图2是本发明实施例中含油饱和度与纵横波速度比、纵波速度×密度曲线关系图版;
附图3是本发明实施例中纵波速度、横波速度和密度的主方向变差函数;
附图4是本发明实施例中纵波速度、横波速度和密度的次方向变差函数;
附图5是本发明实施例中纵波速度、横波速度和密度的垂向变差函数;
附图6是本发明实施例中纵横波速度比三维模型图;
附图7是本发明实施例中纵波速度×密度三维模型图;
附图8是本发明实施例中含油饱和度三维模型图。
具体实施方式:
下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步说明:
实施例1
以大庆油田北西区为例子,如图1所示,研究基于井震结合的含油饱和度预测方法,该方法包括以下步骤:
步骤1、对目标工区进行地震采集,获取角度叠加地震数据,在该目标工区内钻井和测井,获取岩芯资料和测井数据;其中测井数据包括纵波速度、横波速度和密度测井曲线;
步骤2、利用步骤(1)中的岩芯资料通过实验测量得到井点含油饱和度数据;
步骤3、统计步骤(1)中纵波速度、横波速度、密度测井曲线,计算得到纵波速度/横波速度、纵波速度×密度,并建立与步骤(2)中井点含油饱和度数据的关系图版(如图2所示);从图2图版上可以看到,随着含油饱和度的增加,纵横波速度比、纵波速度×密度数值逐渐降低,这是井震结合定量识别含油饱和度的关键和依据。
步骤4、分别统计步骤(1)中井点纵波速度或横波速度或密度的主、次、垂向变差函数(如图3、4、5所示);图3是纵波速度、横波速度、密度主方向的变差函数图,是基于井点纵波速度、横波速度、密度数据进行空间拟合得到;图4是纵波速度、横波速度、密度的次方向变差函数图,是基于井点纵波速度、横波速度、密度数据进行空间拟合得到;图5是纵波速度、横波速度、密度的垂向变差函数图,是基于井点纵波速度、横波速度、密度数据进行空间拟合得到。
步骤5、输入纵波速度、横波速度、密度测井数据和角度叠加地震资料,采用井震结合方法建立纵波速度、横波速度、密度三维模型。具体实现过程为:首先,基于井点纵波速度、横波速度、密度曲线数据,采用变差函数为核心的序惯高斯模拟算法,得到纵波速度、横波速度、密度初始三维模型;其次,将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,利用Richards公式,得到3个近、中、远角度的反射系数模型;然后,将近、中、远角度反射系数模型与子波进行褶积计算得到近、中、远角度合成地震模型,并将近、中、远角度合成地震模型分别与实际采集得到的近、中、远角度地震模型进行差值计算,得到近、中、远地震残差值,当地震残差值小于设定值(一般为1%)时,即将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型定为最终结果输出,否则重新计算纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,直至满足设定值要求。
Richards公式:
θ为入射角,vs纵波速度,vp横波速度,ρ为密度,Δρ上下介质的密度差值,Δvp为上下介质的纵波速度差值,Δvs为上下介质的横波速度差值。
残差值公式:Qθ=(合成记录θ-实际地震θ)/实际地震θ
步骤6、基于步骤5得到的纵波速度、横波速度、密度三维模型,计算得到纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型(如图6、图7)。然后,根据含油饱和度与纵横波速度比、纵波速度×密度的关系图版,将纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型联合生成含油饱和度三维模型(如图8所示)。
该井震标定方法,与常规识别流体方法相比,优势在于能够充分发挥井资料纵向分辨率高与地震资料横向采样密集的优势,含油饱和度预测结果更加精细,有助于提升油田剩余油开采效果。

Claims (5)

1.一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,包括以下步骤:
1)对目标工区进行地震采集,获取角度叠加地震数据,在该目标工区内钻井和测井,获取岩芯资料和测井数据;其中测井数据包括纵波速度、横波速度和密度测井曲线;
2)利用步骤(1)中的岩芯资料通过实验测量得到井点含油饱和度数据;
3)统计步骤(1)中纵波速度、横波速度、密度测井曲线,计算得到纵波速度/横波速度、纵波速度×密度,并建立与步骤(2)中井点含油饱和度数据的关系图版;
4)分别统计步骤(1)中井点纵波速度、横波速度、密度的主、次、垂向变差函数;
5)输入步骤(1)中纵波速度、横波速度、密度测井数据和角道集叠加地震资料,采用井震结合方法建立纵波速度、横波速度、密度数据模型;
6)根据步骤(5)得到的纵波速度、横波速度、密度三维模型,计算得到纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型,然后,根据含油饱和度与纵横波速度比、纵波速度×密度的关系图版,将纵横波速度比三维模型和纵波速度×密度三维模型联合生成含油饱和度三维模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,其特征在于:所述步骤(5)中三维模型具体实现过程为:
1)基于井点纵波速度、横波速度、密度曲线数据,采用变差函数为核心的序惯高斯模拟算法,得到纵波速度、横波速度、密度初始三维模型;
2)将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,利用Richards公式,得到3个近、中、远角度的反射系数模型;
3)将近、中、远角度反射系数模型与子波进行褶积计算得到近、中、远角度合成地震模型,并将近、中、远角度合成地震模型分别与实际采集得到的近、中、远角度地震模型进行差值计算,得到近、中、远地震残差值;
4)当地震残差值小于设定值(一般为1%)时,即将纵波速度、横波速度、密度初始三维模型定为最终结果输出,否则重新计算纵波速度、横波速度、密度初始三维模型,直至满足设定值要求。
3.根据权利要求2所述的一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,其特征在于:所述步骤(2)中Richards公式:
θ为入射角,vs纵波速度,vp横波速度,ρ为密度,Δρ上下介质的密度差值,Δvp为上下介质的纵波速度差值,Δvs为上下介质的横波速度差值。
4.根据权利要求2所述的一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,其特征在于:所述步骤(3)中地震残差值公式:Qθ=(合成记录θ-实际地震θ)/实际地震θ
5.根据权利要求1所述的一种基于井震结合的含油饱和度预测方法,其特征在于:所述步骤(4)中地震残差值设定值为1%。
CN201910856286.6A 2019-09-11 2019-09-11 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法 Active CN110609328B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910856286.6A CN110609328B (zh) 2019-09-11 2019-09-11 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910856286.6A CN110609328B (zh) 2019-09-11 2019-09-11 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110609328A true CN110609328A (zh) 2019-12-24
CN110609328B CN110609328B (zh) 2022-03-22

Family

ID=68892623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910856286.6A Active CN110609328B (zh) 2019-09-11 2019-09-11 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110609328B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111323814A (zh) * 2019-12-31 2020-06-23 中国石油天然气股份有限公司 基于岩石物理模板定量确定砂岩储层含水饱和度的方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1912655A (zh) * 2005-08-10 2007-02-14 大庆油田有限责任公司 一种沉积相控制预测砂岩油藏储层属性的方法
EP1896876B1 (en) * 2005-06-03 2013-04-17 Baker Hughes Incorporated Pore-scale geometric models for interpretation of downhole formation evaluation data
CN103424772A (zh) * 2012-05-24 2013-12-04 中国石油化工股份有限公司 一种基于岩石物理的储层横波速度预测方法
CN103993862A (zh) * 2014-02-12 2014-08-20 中国石油天然气股份有限公司 复杂断块稀油油藏分层开发方法
CN106019378A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 中国海洋石油总公司 一种时移测井曲线的动态重构方法
CN106842329A (zh) * 2016-12-22 2017-06-13 中国石油天然气股份有限公司 储层含油饱和度的获取方法与装置
CN107367762A (zh) * 2017-06-27 2017-11-21 中国石油天然气股份有限公司 一种确定储层参数的方法及装置
US20170371072A1 (en) * 2015-01-26 2017-12-28 Schlumberger Technology Corporation Method for determining formation properties by inversion of multisensor wellbore logging data
CN107807410A (zh) * 2017-09-29 2018-03-16 中国石油化工股份有限公司 储层地球物理敏感参数优选方法及系统
CN108691537A (zh) * 2018-04-18 2018-10-23 中国石油大港油田勘探开发研究院 一种油藏地质储量预测方法
WO2018204110A1 (en) * 2017-05-05 2018-11-08 Schlumberger Technology Corporation Method for determining properties of a thinly laminated formation by inversion of multisensor wellbore logging data

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1896876B1 (en) * 2005-06-03 2013-04-17 Baker Hughes Incorporated Pore-scale geometric models for interpretation of downhole formation evaluation data
CN1912655A (zh) * 2005-08-10 2007-02-14 大庆油田有限责任公司 一种沉积相控制预测砂岩油藏储层属性的方法
CN103424772A (zh) * 2012-05-24 2013-12-04 中国石油化工股份有限公司 一种基于岩石物理的储层横波速度预测方法
CN103993862A (zh) * 2014-02-12 2014-08-20 中国石油天然气股份有限公司 复杂断块稀油油藏分层开发方法
US20170371072A1 (en) * 2015-01-26 2017-12-28 Schlumberger Technology Corporation Method for determining formation properties by inversion of multisensor wellbore logging data
CN106019378A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 中国海洋石油总公司 一种时移测井曲线的动态重构方法
CN106842329A (zh) * 2016-12-22 2017-06-13 中国石油天然气股份有限公司 储层含油饱和度的获取方法与装置
WO2018204110A1 (en) * 2017-05-05 2018-11-08 Schlumberger Technology Corporation Method for determining properties of a thinly laminated formation by inversion of multisensor wellbore logging data
CN107367762A (zh) * 2017-06-27 2017-11-21 中国石油天然气股份有限公司 一种确定储层参数的方法及装置
CN107807410A (zh) * 2017-09-29 2018-03-16 中国石油化工股份有限公司 储层地球物理敏感参数优选方法及系统
CN108691537A (zh) * 2018-04-18 2018-10-23 中国石油大港油田勘探开发研究院 一种油藏地质储量预测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姜岩 等: "叠前地质统计学反演方法在长垣油田储层预测中的应用", 《地球物理学进展》 *
戴小平 等: "时移扩展弹性波阻抗预测流体饱和度及压力变化", 《SPG/SEG 2014年国际地球物理会议》 *
李洁 等: "含油饱和度对纵波速度影响规律的实验研究", 《工程地球物理学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111323814A (zh) * 2019-12-31 2020-06-23 中国石油天然气股份有限公司 基于岩石物理模板定量确定砂岩储层含水饱和度的方法
CN111323814B (zh) * 2019-12-31 2022-07-05 中国石油天然气股份有限公司 基于岩石物理模板定量确定砂岩储层含水饱和度的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110609328B (zh) 2022-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108875122B (zh) 利用随钻测井数据计算地质参数的人工智能方法和系统
CN103233727B (zh) 一种反演地层横波速度径向剖面的方法
CN106154351A (zh) 一种低孔渗储层渗透率的估算方法
CN101776768B (zh) 一种各向异性速度分析和动校正方法
CN103713319B (zh) 一种基于地震约束建模的叠前反演方法
CN102937720B (zh) 井控提高地震资料分辨率的方法
CN104181585A (zh) 一种地球物理勘探横波估算方法和系统
CN112883564A (zh) 一种基于随机森林的水体温度预测方法及预测系统
CN101285381B (zh) 一种泄漏模式波反演软地层横波速度的方法
CN107843927A (zh) 基于井震联合速度的页岩地层压力预测方法及装置
CN115220101B (zh) 一种深层碎屑岩砂体沉积结构的建模方法
CN109339778B (zh) 一种定量评价射孔穿透深度的声学测井方法
CN107831540A (zh) 储层物性参数直接提取新方法
CN103777245A (zh) 基于地震资料的油气成藏条件定量评价方法
CN112177605B (zh) 一种海域天然气水合物有利聚集区主控因素的确定方法
CN106199704B (zh) 一种三维三分量海底电缆地震资料速度建模方法
CN110426751A (zh) 一种利用测井资料预测横波时差的方法
CN105259581A (zh) 一种地震资料时深转换方法
CN110609328B (zh) 一种基于井震结合的含油饱和度预测方法
CN104007466B (zh) 一种基于纵波振幅的无井约束叠前反演实现的储层与流体预测方法
CN107762483A (zh) 一种基于测井曲线的相关系数及包络面积的流体识别方法
CN108665545B (zh) 录井参数三维地质模型建立方法
CN112185469B (zh) 一种预测海域天然气水合物有利聚集区的方法
CN109283577B (zh) 一种地震层位标定方法
CN113219531A (zh) 致密砂岩气水分布的识别方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20211224

Address after: 163453 Heilongjiang Province, Daqing City Ranghulu District No. 233 South Central Avenue

Applicant after: Daqing Oilfield Co.,Ltd.

Applicant after: PetroChina Company Limited

Address before: 163453 Heilongjiang Province, Daqing City Ranghulu District No. 233 South Central Avenue

Applicant before: Daqing Oilfield Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant