CN111399055B - 一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,包括以下步骤:步骤1,提取砂砾岩储层各个期次的速度频散属性;步骤2,提取各个期次的常规地震属性,选出能辅助相带描述的优势属性;步骤3,将速度频散属性与砂砾岩优势属性相结合进行砂砾岩期次相带的划分;步骤4:利用井资料进一步验证期次相带划分的正确性。本发明可以较好地完成砂砾岩期次相带的描述,方法是在砂砾岩体期次解释完成的基础上,对各期次提取速度频散属性。随后以常规地震属性为辅助,完成复杂沉积环境下的砂砾岩体有利储层不同期次相带的描述工作。本发明为在复杂沉积环境下砂砾岩体储层描述提供了一种新的解决方法,从而提升砂砾岩体油气藏的勘探开发能力。

Description

一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法
技术领域
本发明涉及地震资料属性提取与储层描述领域,特别涉及到一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法。
背景技术
砂砾岩体多由上游洪流携带大量碎屑物在山间或断陷盆地陡坡带沉积而成,常见的沉积类型有冲积扇、近岸水下扇、扇三角洲等。砂砾岩储层,以多个扇体相互叠置最为常见。砂砾岩体油气藏属于隐蔽型油气藏,但其储层厚度大、油气含量高,所以越来越受到油田勘探开发者的关注。但由于砂砾岩储层内部构造复杂,形成时期不同、位置不同、地质条件不同,其类型、形态、规模、岩性和物性也有很大的不同,使得研究的难度远大于常规储层。对于砂砾岩储层来说,其每个期次相带的准确描述是最难的研究内容,它的有效划分能够为寻找有利储层提供较可靠的依据。传统的期次相带划分通常是通过多井来统计完成的,这种划分远离井点会有较大误差。对于少井或无井的地区,这种方法显然不能够满足研究需求。
发明内容
基于上述技术问题,本发明提出一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,该方法是从三维地震数据体中提取速度频散因子,根据该特色属性的特征,并结合其他砂砾岩优势地震属性和井资料,描述出砂砾岩体期次的相带,解决常规地震解释无法做到的期次相带划分技术难点,为砂砾岩体有效储层的刻画和砂砾岩油气勘探开发提供地震依据。
本发明所采用的技术解决方案是:
一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,包括以下步骤:
步骤1:提取砂砾岩储层各个期次的速度频散属性;
步骤2:提取各个期次的常规地震属性,选出能辅助相带描述的优势属性;
步骤3:将速度频散属性与砂砾岩优势属性相结合进行砂砾岩期次相带的划分。
进一步的,该方法还包括以下步骤:
步骤4:利用井资料进一步验证期次相带划分的正确性。
上述步骤1中:
在砂砾岩体各期次解释工作完成的基础上,提取不同期次的速度频散属性,绘出期次的速度频散属性图;其中速度频散属性的计算公式如下:
Figure BDA0002438246590000011
式(1)中:Rf表示反射系数;I表示频散属性参数;D表示频率f对应的振幅大小;G表示由频率f对应的子波振幅构成的参数矩阵;T为矩阵转置运算符。
公式(1)采用如下方法步骤得到:
地震波在介质表面发生反射后可以得到反射系数为:
Figure BDA0002438246590000021
其中v2,v1代表介质上下层的纵波速度,ρ2,ρ1代表上下层密度,定义v=(v2+v1)/2,ρ=(ρ21)/2,Δv=v2-v1,Δρ=ρ21,可以得到:
Figure BDA0002438246590000022
假设频散只发生在纵波速度,密度不随频散发生变化,可以得到以下公式:
Figure BDA0002438246590000023
将公式(4)在f0处展开可以得到:
Figure BDA0002438246590000024
式(5)中f0为主频,
Figure BDA0002438246590000025
为频散属性,用
Figure BDA0002438246590000026
代表
Figure BDA0002438246590000027
用Dvf(t)代表
Figure BDA0002438246590000028
Figure BDA00024382465900000212
代表
Figure BDA0002438246590000029
可以得到:
Figure BDA00024382465900000210
在两个时间采样点(t1和t2)和三个频率(f1,f2,f3)的情况下,应用公式(6)可得:
Figure BDA00024382465900000211
假设现在有N个采样点,每个采样点有M个频率数据;令Ri(i=1,2,…,M)代表每个采样点处fi频率形成的数据列向量;C代表由对角线全为1/2形成的方阵;Fi(i=1,2,...,M)代表由频率fi和f0组成的斜对角矩阵;
Figure BDA0002438246590000031
和Dvf代表求取的纵波放射系数列向量和频散属性列向量;利用以上的定义,可得到以下公式:
Figure BDA0002438246590000032
现在令Wi(i=1,2,...,M)代表频率为fi时的子波序列,再同时乘到公式(8)的两边可以得到:
Figure BDA0002438246590000033
Figure BDA0002438246590000034
I=Dvf,
Figure BDA0002438246590000035
则公式(9)变为
Figure BDA0002438246590000036
对公式(10)进行最小二乘法计算,可以得到公式(1)。
进一步的,上述步骤2中:所选出的优势属性为90°相移属性、瞬时相位属性、最大能量属性和均方根振幅属性。
进一步的,上述步骤3中:将提取的速度频散属性与常规地震属性进行综合分析对比,确定砂砾岩体不同相带的范围,绘制出不同期次的相带划分图。具体地,首先将频散属性与常规属性按有利值归一化;计算频散属性和常规属性的加权值Z,Z=a1*P1+a2*P2+a3*P3,P1为归一化后各期次的频散属性值,P2和P3分别为其他归一化后的常规地震属性值,权系数a1、a2、a3通过试验得到;最后根据加权值的分布范围,绘出相带分布图。
在后文对实际工区期次3的研究中,P2优选为归一化后的90°相移属性值,P3优选为归一化后的最大能量属性值,权系数a1取0.5,a2取0.3,a3取0.2;在期次5的研究中,P2为归一化后的相位属性值,P3为归一化后的最大能量属性值,通过试验,加权系数a1取0.6,a2取0.1,a3取0.3;在期次6的研究中,P2为归一化后的相位属性值,P3为归一化后的均方根振幅属性值,通过试验,加权系数a1取0.5,a2取0.2,a3取0.3。其他期次,研究方法类似,由于规模较小,在此不一一列出。
上述步骤4中:将绘制的不同期次相带图与岩心资料进行对比分析,验证并完善相带划分,完成砂砾岩储层期次的描述。具体的实施过程是利用岩心资料进行最终的相带确定,井点岩心与以上划分符合,则不做任何修改;如果有出入,则按井点值修改相带划分。
本发明的原理及取得的有益技术效果如下:
本发明中的基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,涉及到对速度频散特色属性的提取与常规地震属性的优选,并通过综合分析划分出砂砾岩的相带,方法可应用于以砂砾岩储层为主要特征的其他地震工区。
该方法首先需要了解速度频散因子的物理含义,当地震波在岩石孔隙中传播时,由于岩石内部存在扩张孔隙和收缩孔隙,当岩石饱含流体时,孔隙间的流体流通会造成地震波能量衰减,即速度频散。在实际的地质情况中,由于地层是非完全弹性的,地震波在经过不同的介质时,由于其物性条件的差异,使得地震波具有不同的速度。因此首先要求取纵波入射到介质边界时的反射系数,再求取地震信号的瞬时谱,再对其进行均衡化处理,再将其在频率域展开,最后将反射系数代入进行整理,即可求取速度频散属性;其次为了验证速度频散属性对砂砾岩期次描述的适用性,需要建立理论模型来验证,通过观察模型对速度频散属性的响应特征来为实际应用提供理论指导;再对实际地震剖面进行测试,观察其速度频散属性的响应特征;最后对实际工区进行提取速度频散特色属性与常规砂砾岩描述地震优势属性进行综合分析,划分并绘出砂砾岩储层各期次的相带分布图。
本发明可以较好地完成砂砾岩不同期次的相带描述,方法是在砂砾岩体期次解释完成的基础上,对各期次提取速度频散属性。随后以常规地震属性为辅助,完成复杂沉积环境下的砂砾岩体有利储层期次相带的描述工作。本发明为在复杂沉积环境下砂砾岩体储层描述提供了一种新的解决方法,从而提升砂砾岩体油气藏的勘探开发能力。
附图说明
图1为本发明基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法的一具体实施例的流程图;
图2为本发明的频散属性算法具体流程图;
图3为本发明的一具体实施例中砂砾岩纵向正演模型图;
图4为本发明的一具体实施例中砂砾岩横向正演模型图;
图5为本发明的一具体实施例中砂砾岩纵向正演剖面图;
图6为本发明的一具体实施例中砂砾岩横向正演剖面图;
图7为本发明的一具体实施例中砂砾岩纵向正演剖面频散属性图;
图8为本发明的一具体实施例中砂砾岩横向正演剖面频散属性图;
图9为本发明的一具体实施例中某工区平面图;
图10为本发明的一具体实施例中过某井主测线原始地震剖面图;
图11为本发明的一具体实施例中过某井主测线原始地震剖面频散属性图;
图12为本发明的一具体实施例中期次3 T0层位图;
图13为本发明的一具体实施例中期次3频散属性图;
图14为本发明的一具体实施例中期次3 90°相移属性图;
图15为本发明的一具体实施例中期次3最大能量属性图;
图16为本发明的一具体实施例中期次3相带划分图;
图17为本发明的一具体实施例中期次5 T0层位图;
图18为本发明的一具体实施例中期次5频散属性图;
图19为本发明的一具体实施例中期次5相位属性图;
图20为本发明的一具体实施例中期次5最大能量属性图;
图21为本发明的一具体实施例中期次5相带划分图;
图22为本发明的一具体实施例中期次6 T0层位图;
图23为本发明的一具体实施例中期次6频散属性图;
图24为本发明的一具体实施例中期次6相位属性图;
图25为本发明的一具体实施例中期次6均方根属性图;
图26为本发明的一具体实施例中期次6相带划分图。
具体实施方式
基于研究砂砾岩测井声波时差,发现其值明显小于围岩,是高速体。从地震剖面分析来看,砂砾岩扇体从扇根到扇端速度频散差异大。根据以上特点,本发明从速度频散理论出发,研发了以速度频散特色属性为主,结合砂砾岩优势地震属性和井资料验证为辅的砂砾岩期次相带描述新方法,解决了实际生产中遇到的技术难题,具有理论研究意义和生产指导价值。
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举出较佳实施例,并配合附图所示,作详细说明如下。
如图1所示,一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,包括以下步骤:
步骤1,首先需要对砂砾岩体期次进行精细解释,再提取各期次的速度频散属性。
为了更好地理解速度频散属性在砂砾岩体不同期次相带描述中的作用,首先需要理解其基本原理,在实际情况中,由于地层是非完全弹性的,地震波的传播必然会出现衰减现象,不同地层速度频散和衰减的规模有所差异,砂砾岩体由于纵向上物性差异大,速度频散差异尤为突出,砂砾岩体储层纵向上速度变化快,采用速度频散属性符合其基本条件。地震波在介质表面发生的反射可以得到反射系数为:
Figure BDA0002438246590000061
其中v2,v1代表介质上下层的纵波速度,ρ2,ρ1代表上下层密度,v=(v2+v1)/2,ρ=(ρ21)/2,Δv=v2-v1,Δρ=ρ21
假设频散只发生在纵波,密度不随频散发生变化,可以得到以下公式:
Figure BDA0002438246590000062
将公式(2)在f0处展开可以得到:
Figure BDA0002438246590000063
在这里f0为频率的主频,
Figure BDA0002438246590000064
为频散属性,用
Figure BDA0002438246590000065
代表
Figure BDA0002438246590000066
用Dvf(t)代表
Figure BDA0002438246590000067
Figure BDA0002438246590000068
代表
Figure BDA0002438246590000069
可以得到:
Figure BDA00024382465900000610
假设现在有两个时间采样点(t1和t2)和三个频率点(f1,f2,f3),应用公式(4)可得:
Figure BDA00024382465900000611
假设现在有N个采样点,每个采样点有M个频率数据。令Ri(i=1,2,…,M)代表每个采样点处fi频率形成的数据列向量;C代表由对角线全为1/2形成的方阵;Fi(i=1,2,…,M)代表由频率fi和f0组成的斜对角矩阵。
Figure BDA00024382465900000612
和Dvf代表求取的纵波放射系数列向量和频散属性列向量。利用以上的定义,可得到以下公式:
Figure BDA0002438246590000071
现在令Wi(i=1,2,...,M)代表频率为fi时的子波序列,再同时乘到公式(6)的两边可以得到:
Figure BDA0002438246590000072
Figure BDA0002438246590000073
I=Dvf
Figure BDA0002438246590000074
则公式(7)变为
Figure BDA0002438246590000075
对公式(8)进行最小二乘法计算,可以得到公式(9)
Figure BDA0002438246590000076
式(9)中:Rf表示反射系数;I表示频散属性参数;D表示频率f对应的振幅大小;G表示由频率f对应的子波振幅构成的参数矩阵;T为矩阵转置运算符。
通过公式(9)来求取频散属性的值。根据上述原理与计算公式,编程提取各期次速度频散属性图,为方便理解,算法流程如图2所示。
步骤2,完成速度频散属性的提取后,再提取各期次的常规地震属性,采用常规属性进行辅助分析。经试验,常规砂砾岩描述优势地震属性为最大能量属性、相位属性、均方根振幅属性、90°相移属性四种。
步骤3,根据速度频散属性与常规属性进行综合分析,绘制砂砾岩体各期次相带图。在此之前需要通过理论模型进行验证。首先根据砂砾岩体地震相特征以及测井资料建立砂砾岩正演速度模型,如图3和图4所示,此砂砾岩体模型根据实际地震剖面建立而成,砂砾岩体由冲积扇沿着陡坡带沉积而成,横向上砂砾岩体呈现隆起的形态,这与砂砾岩体的沉积环境有一定的关系,砂砾岩体由多期次叠加而成,内部结构相对比较复杂。由砂砾岩模型经过正演得到砂砾岩正演剖面如图5和图6所示,根据正演结果计算其速度频散属性,得到的结果如图7和图8所示,可以看见对于各个期次的扇端部位,频散属性能够有效的区别出来,在泥岩夹层的地方,速度会发生明显的变化,证明速度频散在速度变化大的砂砾岩储层中能够得到应用。
步骤4,根据测井资料对划分的相带进行验证,得到准确的砂砾岩体期次相带图。
经过上述内容可以知道,本次拟采用速度频散属性的前提条件是经过地震精细解释得到砂砾岩体不同期次的层位图。首先再对速度频散属性做了一个理论上的描述,再通过对砂砾岩模型进行验证,通过对正演结果提取频散属性进行分析,可以知道,速度频散属性对于砂砾岩体的特征响应明显。最后以速度频散属性为主,结合常规地震属性进行砂砾岩体期次相带的划分。
本发明的基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,其核心思想为:砂砾岩体作为一种特殊的致密储层,由于纵向上物性条件差异大,造成速度频散的程度不一样,通过提取砂砾岩储层各个期次的频散属性图,结合常规地震属性图进行相带的划分,最后利用拥有的测井资料进行验证分析,得到准确的相带图,完成砂砾岩体期次的描述。
下面是本发明的具体应用实例:
将本发明应用于某工区,工区平面图如图9所示,道数为300道,线数为400线,过某井主测线原始地震剖面如图10所示,采样点1501,采样间隔2毫秒。对该地震剖面提取速度频散属性如图11所示,可以看见在图10中所画的几个期次在图11中有不同程度的响应。利用本发明的基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法对三维地震数据提取各个期次的速度频散属性,图12为期次3的T0层位图,通过提取该期次的速度频散属性图如图13所示,继续对该期次提取了90°相移属性图和最大能量属性图,分别如图14和15所示,计算频散属性和常规属性的加权值Z(Z=a1*P1+a2*P2+a3*P3),a1、a2、a3为不同属性的加权系数,其中P1为归一化后各期次的频散属性值,P2为归一化后的90°相移属性值,P3为归一化后的最大能量属性值,通过试验,加权系数a1取0.5,a2取0.3,a3取0.2,最终得到划分结果如图16所示;完成期次3的相带划分,继续对期次5进行相带划分,图17为期次5的T0层位图,通过提取其速度频散属性得到结果如图18所示,再提取该期次的相位属性图和最大能量属性图,如图19和20所示,计算频散属性和常规属性的加权值Z(Z=a1*P1+a2*P2+a3*P3),a1、a2、a3为不同属性的加权系数,其中P1为归一化后各期次的频散属性值,P2为归一化后的相位属性值,P3为归一化后的最大能量属性值,通过试验,加权系数a1取0.6,a2取0.1,a3取0.3,划出其相带图如图21所示。最后以期次6为例进行说明,图22为该期次的T0层位图,同理提取速度频散属性图如图23所示,再提取相位属性图和均方根属性图作为辅助分析,如图24和25所示,通过计算频散属性和常规属性的加权值Z(Z=a1*P1+a2*P2+a3*P3),a1、a2、a3为不同属性的加权系数,其中P1为归一化后各期次的频散属性值,P2为归一化后的相位属性值,P3为归一化后的均方根振幅属性值,通过试验,加权系数a1取0.5,a2取0.2,a3取0.3,最终划分其相带图如图26所示。
由于该区域少井,根据仅有的岩心资料进行分析,如表1所示,表1为本发明的一具体实施例中测井岩心资料对比表。从表1可以看出,相带划分结果完全吻合,这也验证了本发明在砂砾岩储层中期次相带描述的优越性。
表1
钻遇井 岩性资料 预测相带 实钻相带 吻合度
L563 细砾岩 扇根 扇根 吻合
L565 砾状砂岩、灰质粉砂岩、泥岩夹层 扇中 扇中 吻合
L567 灰质泥岩、泥质细砂岩、灰质粉砂岩 扇中 扇中 吻合
L35 泥岩、粉砂岩、灰质砂岩互层 扇端 扇端 吻合

Claims (1)

1.一种基于速度频散因子的砂砾岩体相带描述方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:提取砂砾岩储层各个期次的速度频散属性;
步骤2:提取各个期次的常规地震属性,选出能辅助相带描述的优势属性;
步骤3:将速度频散属性与砂砾岩优势属性相结合进行砂砾岩体不同期次相带的划分;步骤1中:
在砂砾岩体各期次解释工作完成的基础上,提取不同期次的速度频散属性,绘出期次的速度频散属性图;其中速度频散属性的计算公式如下:
Figure FDA0003256835850000011
式(1)中:Rf表示反射系数;I表示频散属性参数;D表示频率f对应的振幅大小;G表示由频率f对应的子波振幅构成的参数矩阵;T为矩阵转置运算符;
所述速度频散属性的计算公式(1)采用如下步骤推导获得:
地震波在介质表面发生反射后可以得到反射系数为:
Figure FDA0003256835850000012
其中v2,v1分别代表介质上下层的纵波速度,ρ2,ρ1分别代表上下层密度,定义v=(v2+v1)/2,ρ=(ρ21)/2,Δv=v2-v1,Δρ=ρ21,可以得到:
Figure FDA0003256835850000013
假设频散只发生在纵波速度,密度不随频散发生变化,可以得到以下公式:
Figure FDA0003256835850000014
将公式(4)在f0处展开可以得到:
Figure FDA0003256835850000015
式(5)中f0为主频,
Figure FDA0003256835850000016
为频散属性,用
Figure FDA0003256835850000017
代表
Figure FDA0003256835850000018
用Dvf(t)代表
Figure FDA0003256835850000019
Figure FDA00032568358500000112
代表
Figure FDA00032568358500000110
可以得到:
Figure FDA00032568358500000111
在两个时间采样点t1和t2和三个频率f1,f2,f3的情况下,应用公式(6)可得:
Figure FDA0003256835850000021
假设现在有N个采样点,每个采样点有M个频率数据;令Ri,i=1,2,...,M;代表每个采样点处fi频率形成的数据列向量;C代表由对角线全为1/2形成的方阵;Fi,i=1,2,...,M;代表由频率fi和f0组成的斜对角矩阵;
Figure FDA0003256835850000022
和Dvf代表求取的纵波反射系数列向量和频散属性列向量;利用以上的定义,可得到以下公式:
Figure FDA0003256835850000023
令Wi,i=1,2,...,M;代表频率为fi时的子波序列,再同时乘到公式(8)的两边可以得到:
Figure FDA0003256835850000024
Figure FDA0003256835850000025
则公式(9)变为
Figure FDA0003256835850000026
对公式(10)进行最小二乘法计算,可以得到公式(1);
步骤2中:所选出的优势属性为90°相移属性、瞬时相位属性、最大能量属性和均方根振幅属性;
步骤3中:将提取的速度频散属性与常规地震属性进行综合分析对比,确定砂砾岩体不同相带的范围,绘制出不同期次的相带划分图;具体地,首先将频散属性与常规地震属性按有利值归一化;计算频散属性和常规地震属性的加权值Z,Z=a1*P1+a2*P2+a3*P3,P1为归一化后各期次的频散属性值,P2和P3分别为其他归一化后的常规地震属性值,权系数a1、a2、a3通过试验得到;最后根据加权值的分布范围,绘出相带划分图;
该方法还包括:
步骤4:利用井资料进一步验证期次相带划分的正确性;
步骤4中:将绘制的不同期次相带划分图与岩心资料进行对比分析,验证并完善相带划分,完成砂砾岩储层期次的描述。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112782760B (zh) * 2020-12-11 2022-07-29 中国海洋石油集团有限公司 一种利用地震储层不连续边界解剖辫状河储层结构的方法
CN114764149B (zh) * 2021-01-13 2023-04-07 中国石油化工股份有限公司 陡坡带砂砾岩体有利相带描述方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107255831A (zh) * 2017-06-14 2017-10-17 中国石油化工股份有限公司 一种叠前频散属性的提取方法
CN110426737A (zh) * 2019-06-20 2019-11-08 中国石油化工股份有限公司 基于振幅极值、相位极性双控的砂砾岩体轮廓描述方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8483009B2 (en) * 2008-03-28 2013-07-09 Exxonmobil Upstream Research Company Characterizing spatial variability of surface waves in seismic processing
EP2904427A1 (en) * 2012-12-11 2015-08-12 Halliburton Energy Services, Inc. Method and system for direct slowness determination of dispersive waves in a wellbore environment

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107255831A (zh) * 2017-06-14 2017-10-17 中国石油化工股份有限公司 一种叠前频散属性的提取方法
CN110426737A (zh) * 2019-06-20 2019-11-08 中国石油化工股份有限公司 基于振幅极值、相位极性双控的砂砾岩体轮廓描述方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Dispersion-dependent attribute and application in hydrocarbon detection;Zhang Shixin et al.;《JOURNAL OF GEOPHYSICS AND ENGINEERING》;20110826;第499-501页 *
Seismic dynamic monitoring in CO2 Flooding based on characterization of frequency-dependent velocity factor;Zhang Jun-Hua et al.;《APPLIED GEOPHYSICS》;20160630;第13卷(第2期);第308-309页 *
砂砾岩致密油藏地震预测技术综述;王静等;《特种油气藏》;20190228;第26卷(第1期);第8-9页 *
频变属性预测民丰地区盐下砂砾岩体含气性;魏文;《油气地球物理》;20170731;第15卷(第3期);第6-8页 *

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