CN111381280A - 预测储层含烃饱和度的方法及装置 - Google Patents
预测储层含烃饱和度的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111381280A CN111381280A CN201911011840.7A CN201911011840A CN111381280A CN 111381280 A CN111381280 A CN 111381280A CN 201911011840 A CN201911011840 A CN 201911011840A CN 111381280 A CN111381280 A CN 111381280A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hydrocarbon
- frequency
- saturation
- bearing
- attribute
- 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.)
- Pending
Links
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 title claims abstract description 241
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 title claims abstract description 241
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 title claims abstract description 137
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 52
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 51
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 36
- 125000001183 hydrocarbyl group Chemical group 0.000 claims description 104
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. analysis, for interpretation, for correction
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. analysis, for interpretation, for correction
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/307—Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/62—Physical property of subsurface
- G01V2210/624—Reservoir parameters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/63—Seismic attributes, e.g. amplitude, polarity, instant phase
Abstract
本发明提供一种预测储层含烃饱和度的方法及装置,其中,该方法包括以下步骤:获取储层岩石基质物理信息;根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。本发明通过综合频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
Description
技术领域
本发明涉及石油地球物理勘探技术领域,特别涉及一种预测储层含烃饱和度的的方法及装置。
背景技术
随着石油勘探程度的深入,油气勘探的目标由常规构造油气藏转变为岩性油气藏,储层预测由定性描述进入到定量检测阶段。上世纪80年代发展起来的AVO技术利用振幅随偏移距变化的特征定性的判断含气砂岩储层的类型,大大提高了储层预测的精度。然而常规的基于弹性Zoeppritz方程的AVO技术只考虑了地下岩石的弹性性质,忽略了地震波在传播过程中的速度频散对反射能量的影响。在实际勘探过程中,地下岩石是黏弹性的,当地层裂缝或孔隙中部分饱和流体时,由于流体的非均匀流动会使得地下介质表现出衰减特性,导致地震波场发生频散。随着双相介质理论的发展,地震衰减以及频散特征被越来越多的应用到流体检测当中,根据岩石物理理论分析,地震波在地下含流体介质中传播时会引起孔隙流体的相对运动,进而导致地震波衰减的发生,而这种衰减特征在一定程度上反映了储层流体的分布特征以及饱和状态。双相介质理论的提出有效促进了人们对于地球岩石物理的认识,建立了地震波传播特征与地下储层物性之间的内在关系,为地震资料三高处理、储层特征反演与解释提供了理论支持,同时促进了储层流体检测由定性描述向定量化解释的转化。
然而无论是常规的AVO分析技术还是地震衰减特征分析技术目前都无法单独的定量的进行储层含烃饱和度预测,上述方法技术通常只能定性表征储层流体分布规律,对于孔隙流体的组成以及含量难以做到定量检测,导致无法满足高精度定量含烃饱和度预测的要求。
针对上述问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种预测储层含烃饱和度的方案,解决了现有技术中无法单独定量地进行储层含烃饱和度预测,以及无法满足高精度定量含烃饱和度预测的技术问题。
本发明实施例提供了一种预测储层含烃饱和度的方法,该方法包括:
获取储层岩石基质物理信息;
根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
本发明实施例还提供了一种预测储层含烃饱和度的装置,该装置包括:
储层岩石基质信息获取模块,用于获取储层岩石基质物理信息;
频变属性计算模块,用于根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
分段含烃饱和度分布特征标定模块,用于根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
含烃饱和度定量预测模块,用于根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述所述方法的计算机程序。
本发明实施例提供技术方案的有益技术效果是:
本发明实施例通过综合频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种预测储层含烃饱和度的方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中频变零偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性交汇分析图;
图3为本发明实施例中基于频变特性分段定量预测储层含烃饱和度分布图;
图4是本发明实施例提供的一种预测储层含烃饱和度的方装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
发明人发现:无论是常规的AVO分析技术还是地震衰减特征分析技术目前都无法单独的定量的进行储层含烃饱和度预测,上述方法技术通常只能定性表征储层流体分布规律,对于孔隙流体的组成以及含量难以做到定量检测,导致无法满足高精度定量含烃饱和度预测的要求。
基于上述技术问题,本发明实施例目的是提出一种基于频变特性分段定量预测储层含烃饱和度的方法和装置,通过利用频率约束下基于频变零偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性分段定量预测储层含烃饱和度,提高储层预测的精度。
本发明实施例中预测储层含烃饱和度的方法流程示意图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤101:获取储层岩石基质物理信息;
步骤102:根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
步骤103:根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
步骤104:根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
本发明实施例提供技术方案的有益技术效果是:
本发明实施例通过综合频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
下面结合附图2至图4,对本发明实例涉及的各个步骤进行详细介绍如下。
具体实施时,先获取储层岩石基质物理信息,储层岩石基质物理信息例如可以包括:基质体积模量、剪切模量、密度、孔隙含烃体积模量、密度以及孔隙度信息等其中之一或任意组合。
具体实施时,根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,例如可以包括对储层岩石基质物理信息,根据频率约束岩石物理理论,计算得到频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性。
实施例中,先基于储层岩石基质物理信息计算频变零偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性。
结合储层岩石基质物理信息,根据频率约束岩石物理理论分别计算不同频率对应的零偏移距地震振幅属性和能量衰减属性,计算过程中同时改变含烃饱和度的值,变化范围为0到1。
基于HM理论在参考孔隙度条件下,岩石骨架的有效体积模量和剪切模量的公式为:
基于岩石骨架体积模量和剪切模量,可以计算饱和流体的岩石体积模量,计算公式如下所示:
储层岩石的密度计算公式如下所示:
基于饱和流体岩石的体积模量、剪切模量以及密度,可以得到饱和流体岩石的频变纵波速度V,单位为km/s,公式为:
则纵波速度Vp,单位为km/s,计算公式为:
根据上述频变速度信息,进一步得到频变零偏移距振幅属性NI:
ω=2πf
其中,f为频率,单位Hz,ω为角频率,单位Hz,α为衰减调节因子。
得到频变衰减属性Q,单位为dB:
具体实施时,根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征,可以包括:根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定两个含烃饱和度的临界点;根据两个含烃饱和度的临界点,确定分段含烃饱和度分布特征。
具体实施时,根据两个含烃饱和度的临界点,将整个含烃饱和度范围进行分段,确定分段含烃饱和度分布特征分为三段,
分别为低含烃区段、中等含烃区段、高含烃区段,其中低含烃区含烃饱和度小于第一临界点值、中等含烃区含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间、高含烃区含烃饱和度大于第二临界点值。
在本发明实施例中,对于其他频率能够得到对应的含烃饱和度分布规律,当只考虑某一频率时由于计算存在误差的原因可能会导致含烃饱和度分布规律预测不准确,应用多频率约束能够有效减少计算误差带来的不确定性,有利于提高含烃饱和度预测精度。
实施例中,对频变零偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性进行交汇分析得到含烃饱和度鞍状分布特征,其中横坐标为频变衰减属性,纵坐标为频变零偏移距振幅属性,基于含烃饱和度鞍状分布特征确定频变偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性的应用范围。
如图2所示为频变零偏移距地震振幅属性NI以及频变衰减属性Q交汇分析模板,图中横坐标为衰减属性Q,纵坐标为零偏移距地震振幅属性NI,频率变化范围为10到80Hz,对于每一个频率(比如80Hz),含烃饱和度对应分布规律如图2所示,在本实施例中第一临界点值为5%,第二临界点值为95%,根据两个临界点将整个含烃饱和度预测范围进行分段,分别为低含烃区(含烃饱和度<5%),中等含烃区(含烃饱和度5%—95%)和高含烃区(含烃饱和度>95%)。
具体实施时,根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度,可以包括:根据含烃饱和度分布特征的分段,
当含烃饱和度小于第一临界点值即处于低含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度大于第二临界点值即处于高含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间即处于中等含烃区时,根据频变零偏移距地震振幅属性,确定储层预测的含烃饱和度。
本发明实施例在实际应用过程中,分别计算分频段的零偏移距地震振幅属性NI和衰减属性Q,在低含烃区(含烃饱和度<5%)和高含烃区(含烃饱和度>95%)利用衰减属性Q可以准确的进行含烃饱和度定量预测;在中等含烃区(含烃饱和度5%—95%),利用零偏移距地震振幅属性NI可以准确的进行含烃饱和度定量预测,在此含烃饱和度范围内配合频变约束能够更加有效的降低预测的多解性。最后将两种属性预测的含烃饱和度结果进行综合显示即可得到目的层段的储层含烃饱和度分布规律。
实施例中,根据含烃饱和度分布规律利用分段预测的方法进行储层含烃饱和度定量预测,由图2可知,在低含烃区(含烃饱和度<5%),对于所有频率范围,零偏移距地震振幅属性NI对于含烃饱和度不敏感,而衰减属性Q对于含烃饱和度非常敏感,随着含烃饱和度从1%增大到5%,衰减属性Q明显增加;同样的,在高含烃区(含烃饱和度>95%),对于所有频率范围,零偏移距地震振幅属性NI对于含烃饱和度不敏感,而衰减属性Q对于含烃饱和度非常敏感,随着含烃饱和度从95%增大到99%,衰减属性Q明显减小;在中等含烃区(含烃饱和度5%—95%),在中高频范围内(30Hz—80Hz),对于特定频率(比如80Hz)衰减属性Q对于含烃饱和度不敏感,而零偏移距地震振幅属性NI对于含烃饱和度非常敏感,即随着含烃饱和度从5%增大到95%,零偏移距地震振幅属性NI明显增大,而衰减属性Q基本没有变化。在中等含烃区(含烃饱和度5%—95%),随着频率逐渐增大,衰减属性Q整体向着增大的方向移动。
举一例,图3展示了在实际工区中应用频变特性分段定量预测储层含烃饱和度分布图,其中井W-1为高产气井,含气饱和度到达96%,日产气达到1万方,产水很少,井W-2为中等产气井,含水饱和度达到46%,产量受到含水饱和度的影响并不高,日产气达到800方。通过对比含烃饱和度预测结果以及气井产气情况,验证了本发明实施例所提出的方法具有很好的应用效果,是一种有效的储层含烃饱和度预测方法。
针对我国陆相沉积盆地储层含烃饱和度定量预测存在的问题,本发明实施例提出了一种基于频变特性分段定量预测储层含烃饱和度的方法和装置,旨在实现频率约束下联合运用频变零偏移距地震振幅属性以及频变衰减属性分段标定含烃饱和度分布特征,并针对分段标定结果有针对性的选取分频属性进行定量预测,其中在高含烃(含烃饱和度>95%)与低含烃(含烃饱和度<5%)区域利用衰减属性进行预测,在中等含烃(含烃饱和度5%至95%)区域利用频率约束的零偏移距属性进行预测,最后通过综合两种属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
本发明实施例通过综合频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种预测储层含烃饱和度的装置,如下面的实施例所述。由于预测储层含烃饱和度的装置解决问题的原理与预测储层含烃饱和度的方法相似,因此预测储层含烃饱和度的装置的实施可以参见预测储层含烃饱和度的方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“模块”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是本发明实施例的预测储层含烃饱和度的装置的一种结构框图,如图4所示,包括:储层岩石基质信息获取模块01,用于获取储层岩石基质物理信息;
频变属性计算模块02,用于根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
分段含烃饱和度分布特征标定模块03,用于根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
含烃饱和度定量预测模块04,用于根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
具体实施时,储层岩石基质物理信息包括:基质体积模量、剪切模量、密度、孔隙含烃体积模量、密度以及孔隙度信息其中之一或任意组合。
具体实施时,频变属性计算模块具体用于:
对储层岩石基质物理信息,根据频率约束岩石物理理论,计算得到频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性。
具体实施时,分段含烃饱和度分布特征标定模块具体用于:
根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定两个含烃饱和度的临界点;
根据两个含烃饱和度的临界点,确定分段含烃饱和度分布特征。
具体实施时,
分段含烃饱和度分布特征标定模块还用于:
根据两个含烃饱和度的临界点,将整个含烃饱和度范围进行分段,确定分段含烃饱和度分布特征分为三段,
分别为低含烃区段、中等含烃区段、高含烃区段,其中低含烃区含烃饱和度小于第一临界点值、中等含烃区含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间、高含烃区含烃饱和度大于第二临界点值。
具体实施时,含烃饱和度定量预测模块具体用于:
当含烃饱和度小于第一临界点值即处于低含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度大于第二临界点值即处于高含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间即处于中等含烃区时,根据频变零偏移距地震振幅属性,确定储层预测的含烃饱和度。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述所述方法的计算机程序。
本发明实施例通过综合频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性预测结果得到最终的储层含烃饱和度分布规律,通过分段频率约束预测,提高了不同地质背景条件下储层含烃饱和度的预测精度,降低了勘探风险。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种预测储层含烃饱和度的方法,其特征在于,包括:
获取储层岩石基质物理信息;
根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述储层岩石基质物理信息包括:基质体积模量、剪切模量、密度、孔隙含烃体积模量、密度以及孔隙度信息其中之一或任意组合。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,包括:
对储层岩石基质物理信息,根据频率约束岩石物理理论,计算得到频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征,包括:
根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定两个含烃饱和度的临界点;
根据两个含烃饱和度的临界点,确定分段含烃饱和度分布特征。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据两个含烃饱和度的临界点,确定分段含烃饱和度分布特征,包括:
根据两个含烃饱和度的临界点,将整个含烃饱和度范围进行分段,确定分段含烃饱和度分布特征分为三段,
分别为低含烃区段、中等含烃区段、高含烃区段,其中低含烃区含烃饱和度小于第一临界点值、中等含烃区含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间、高含烃区含烃饱和度大于第二临界点值。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度,包括:
根据含烃饱和度分布特征的分段,
当含烃饱和度小于第一临界点值即处于低含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度大于第二临界点值即处于高含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间即处于中等含烃区时,根据频变零偏移距地震振幅属性,确定储层预测的含烃饱和度。
7.一种预测储层含烃饱和度的装置,其特征在于,包括:
储层岩石基质信息获取模块,用于获取储层岩石基质物理信息;
频变属性计算模块,用于根据储层岩石基质物理信息,确定频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性;
分段含烃饱和度分布特征标定模块,用于根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定分段含烃饱和度分布特征;
含烃饱和度定量预测模块,用于根据分段含烃饱和度分布特征,频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述储层岩石基质物理信息包括:基质体积模量、剪切模量、密度、孔隙含烃体积模量、密度以及孔隙度信息其中之一或任意组合。
9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,频变属性计算模块具体用于:
对储层岩石基质物理信息,根据频率约束岩石物理理论,计算得到频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性。
10.如权利要求7所述的装置,其特征在于,分段含烃饱和度分布特征标定模块具体用于:
根据频变零偏移距地震振幅属性和频变衰减属性,确定两个含烃饱和度的临界点;
根据两个含烃饱和度的临界点,确定分段含烃饱和度分布特征。
11.如权利要求10所述的装置,其特征在于,分段含烃饱和度分布特征标定模块还用于:
根据两个含烃饱和度的临界点,将整个含烃饱和度范围进行分段,确定分段含烃饱和度分布特征分为三段,
分别为低含烃区段、中等含烃区段、高含烃区段,其中低含烃区含烃饱和度小于第一临界点值、中等含烃区含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间、高含烃区含烃饱和度大于第二临界点值。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,含烃饱和度定量预测模块具体用于:
当含烃饱和度小于第一临界点值即处于低含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度大于第二临界点值即处于高含烃区时,根据频变衰减属性,确定储层预测的含烃饱和度;
当含烃饱和度介于第一临界点值与第二临界点值之间即处于中等含烃区时,根据频变零偏移距地震振幅属性,确定储层预测的含烃饱和度。
13.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。
14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至6任一所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911011840.7A CN111381280A (zh) | 2019-10-23 | 2019-10-23 | 预测储层含烃饱和度的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911011840.7A CN111381280A (zh) | 2019-10-23 | 2019-10-23 | 预测储层含烃饱和度的方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111381280A true CN111381280A (zh) | 2020-07-07 |
Family
ID=71221340
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911011840.7A Pending CN111381280A (zh) | 2019-10-23 | 2019-10-23 | 预测储层含烃饱和度的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111381280A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111381292A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-07-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种预测砂岩含烃储层的测井解释方法与装置 |
CN112505764A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种高孔隙含烃砂岩储层预测方法与装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108873065A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩优质储层预测方法及装置 |
CN109975871A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-05 | 中国地质大学(北京) | 一种基于pp波反射系数能谱的薄层厚度预测方法 |
-
2019
- 2019-10-23 CN CN201911011840.7A patent/CN111381280A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108873065A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩优质储层预测方法及装置 |
CN109975871A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-05 | 中国地质大学(北京) | 一种基于pp波反射系数能谱的薄层厚度预测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
HAITAO REN ET AL.: "Poroelastic analysis of amplitude-versus-frequency variations", 《GEOPHYSICS》 * |
LEI WANG ET AL.: "Modeling and analysis of frequency-dependent seismic responses based on rock physics model", 《2015 SEG NEW ORLEANS ANNUAL MEETING》 * |
王钧等: "基于斑块饱和模型利用地震波频散特征分析含气饱和度", 《石油地球物理勘探》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111381292A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-07-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种预测砂岩含烃储层的测井解释方法与装置 |
CN111381292B (zh) * | 2019-07-31 | 2022-06-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种预测砂岩含烃储层的测井解释方法与装置 |
CN112505764A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种高孔隙含烃砂岩储层预测方法与装置 |
CN112505764B (zh) * | 2020-11-05 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种高孔隙含烃砂岩储层预测方法与装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2739994B1 (en) | Correcting time lapse seismic data for overburden and recording effects | |
CN109425896A (zh) | 白云岩油气储层分布预测方法及装置 | |
US5060204A (en) | Method of layer stripping to determine fault plane stress build-up | |
CN102053259A (zh) | 一种油气藏识别方法 | |
CN104316966B (zh) | 一种流体识别方法及系统 | |
CN104155693A (zh) | 储层流体流度的角道集地震响应数值计算方法 | |
CN107045143A (zh) | 一种预测裂缝发育的方法及装置 | |
CN103869362A (zh) | 体曲率获取方法和设备 | |
CN108873065B (zh) | 砂岩优质储层预测方法及装置 | |
CN111381280A (zh) | 预测储层含烃饱和度的方法及装置 | |
CN102253414B (zh) | 基于地震纹分析的储层检测方法 | |
CN110515122B (zh) | 正演网格搜索定位及微地震信号识别方法及装置 | |
CA2045261C (en) | Method of layer stripping to predict subsurface stress regimes | |
CN105626056A (zh) | 一种确定目标区三维地层孔隙压力的方法和装置 | |
CN106772599B (zh) | 一种计算地层横波速度的方法及装置 | |
CN111435174B (zh) | 强反射地区地震资料振幅补偿方法及装置 | |
CN111239809B (zh) | 一种基于属性融合原理的优势储层确定方法及系统 | |
CN104820237B (zh) | 计算地层的方差体的方法 | |
CN112684498A (zh) | 一种基于宽方位地震数据的储层裂缝预测方法及系统 | |
CN108089228B (zh) | 一种确定地层岩石特性的解释数据方法和装置 | |
CN109991663B (zh) | 工区地震速度体校正方法和装置 | |
Huang et al. | The High‐Cut Parameter (Kappa) for the Near‐Surface Geology in and around the Taipei Basin, Taiwan | |
CN113138412A (zh) | 深层页岩气孔隙度地震预测方法及装置 | |
CN106650036B (zh) | 水平井钻井方法和装置 | |
Yao et al. | High Resolution Modeling of Pore Pressure Change, Fault Slip Potential and Induced Seismicity in the Fort Worth Basin |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200707 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |