CN112083485A - 一种油气分布检测方法及装置 - Google Patents

一种油气分布检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112083485A
CN112083485A CN201910513719.8A CN201910513719A CN112083485A CN 112083485 A CN112083485 A CN 112083485A CN 201910513719 A CN201910513719 A CN 201910513719A CN 112083485 A CN112083485 A CN 112083485A
Authority
CN
China
Prior art keywords
transverse wave
fast
slow
time
seismic data
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
CN201910513719.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112083485B (zh
Inventor
李向阳
蔡志光
撒振宇
孙绍寒
梅璐璐
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.)
China National Petroleum Corp
BGP Inc
Original Assignee
China National Petroleum Corp
BGP Inc
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 China National Petroleum Corp, BGP Inc filed Critical China National Petroleum Corp
Priority to CN201910513719.8A priority Critical patent/CN112083485B/zh
Publication of CN112083485A publication Critical patent/CN112083485A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112083485B publication Critical patent/CN112083485B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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. for interpretation or for event detection
    • 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
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60—Analysis
    • G01V2210/62—Physical property of subsurface
    • G01V2210/624—Reservoir parameters
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Landscapes

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

Abstract

本发明公开了一种油气分布检测方法及装置，该方法包括：获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。本发明可以使油气检测结果更加准确。

Description

一种油气分布检测方法及装置
技术领域
本发明涉及油气勘探技术领域，尤其涉及一种油气分布检测方法及装置。
背景技术
在油气勘探开发作业中，为了降低勘探风险与开发成本，提高油气生产效益，一般需要在作业前对地下储层中的石油与天然气的分布范围进行检测。
现有技术在进行油气开发时，主要是利用纵波和转换波地震波场来检测油气分布，该技术仅考虑了纵波和转换波地震波场中的振幅信息的变化情况，认为储层中流体性质和流体饱和度的变化导致地层中波阻抗的差异，从而引起纵波与转换波地震波场的反射振幅的变化，而这种变化是与频率无关的。然而，无论砂岩储层还是碳酸盐岩储层，都是双相介质，由固体和流体两部分组成，储层中不同类型的流体的存在，导致地震波场发生不同程度的频散和衰减。现有技术利用纵波和转换波地震波场检测油气忽略了频率的变化特征，导致油气分布检测结果不准确。
发明内容
本发明实施例提供一种油气分布检测方法，用以保证油气检测结果更加准确，该方法包括：
获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；
对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；
根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；
根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；
根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
可选的，对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配，包括：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
可选的，根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率，包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
可选的，根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将所述差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
本发明实施例还提供一种油气分布检测装置，用以保证油气检测结果更加准确，该装置包括：
数据获取模块，用于获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；
时间匹配模块，用于对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；
时频谱获取模块，用于根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；
特征频率获取模块，用于根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；
油气检测模块，用于根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
可选的，时间匹配模块进一步用于：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
可选的，特征频率获取模块进一步用于包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
可选的，油气检测模块进一步用于，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将所述差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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方法。
本发明实施例还提供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方法的计算机程序。
本发明实施例提供的油气分布检测方法，通过获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配，并获取时频谱，得到了快横波的特征频率和慢横波的特征频率。由于快横波的频率基本不受流体类型的影响，而慢横波的频率则受流体类型的影响，快横波与慢横波的频率差异越大，则目标工区存在油气的几率就越大。通过获取开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值，根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，最终确定油气分布范围，保证了油气检测结果更加准确。
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。在附图中：
图1为本发明实施例中油气分布检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中油气分布检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
需要说明的是，由于储层内的流体一般位于裂缝中，本申请所述的“快横波”指的：沿裂缝主传递方向传递的横波，而“慢横波”则是与裂缝主传递方向垂直的横波。其中，快横波的频率基本不受流体类型的影响，而慢横波的频率则受流体类型的影响，快横波与慢横波的频率差异越大，则该裂缝中存在石油的几率就越大。
现有技术在进行油气开发时，主要是利用纵波和转换波地震波场来检测油气分布，当地震波穿过储层传播时，储层中所填充的不同类型的流体对地震波速度的影响因素主要有三个：a、流体的体积模量。不同类型流体的体积模量对饱含流体岩石体积模量的贡献不同，流体体积模量对地震波速度的影响主要体现在纵波速度上，横波速度受到的影响较小；b、流体的密度。当孔隙中流体被另外一种流体替代时，这会导致饱含流体介质密度的改变，那么很显然这也会影响到纵横波速度；c、流体的黏滞度。其对地震波速度的影响一般等效于流体弛豫时间对地震波速度的影响，所以流体粘滞度对地震波速度影响主要体现在地震波速度的频变特征上。而横波地震勘探中的反射横波属于剪切波，沿着岩石骨架传播，受储层中流体类型的影响小，而地震勘探中的纵波属于涨缩波，储层中的流体类型对纵波地震波场的频率变化特征有相对于转换波更大的影响。
现有技术仅考虑了纵波和转换波地震波场中的振幅信息的变化情况，认为储层中流体性质和流体饱和度的变化导致地层中波阻抗的差异，从而引起纵波与转换波地震波场的反射振幅的变化，而这种变化是与频率无关的。然而，无论砂岩储层还是碳酸盐岩储层，都是双相介质，由固体和流体两部分组成，储层中不同类型的流体的存在，导致地震波场发生不同程度的频散和衰减。现有技术利用纵波和转换波地震波场检测油气忽略了频率的变化特征，导致油气分布检测结果不准确。
附图1为本发明实施例提供的一种油气分布检测方法的流程示意图，如附图1所示，该方法包括：
步骤101、获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值。
步骤102、对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配。
步骤103、根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱。
步骤104、根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率。
步骤105、根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
本发明实施例提供的油气分布检测方法，通过获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配，并获取时频谱，得到了快横波的特征频率和慢横波的特征频率。由于快横波的频率基本不受流体类型的影响，而慢横波的频率则受流体类型的影响，快横波与慢横波的频率差异越大，则目标工区存在油气的几率就越大。通过获取开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值，根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，最终确定油气分布范围，保证了油气检测结果更加准确。
在步骤102中，对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配，包括：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
具体地，在实施例中，将快横波地震波场记为sfs(tfs,x)，慢横波地震波场记为sls(tls,x)，通过对两个地震波场的人工交互对比解释，可得到快横波反射时间tfs和慢横波反射时间tls之间的对应关系
Figure BDA0002094322700000051
其中，
Figure BDA0002094322700000052
代表快横波和慢横波的传播速度比值，通过对比分析快横波和慢横波地震数据得到，利用
Figure BDA0002094322700000053
将慢横波地震数据sls(tls,x)的时间坐标变换到快横波反射时间域sl's(tfs,x)。
在步骤103中，示例性的，设一道数据的快横波地震信号记为sfs(t)，则它的解析信号记为zfs(t)，有
zfs(t)＝sfs(t)+jH[sfs(t)] (1)
sfs(t)作为zfs(t)的实部，其虚部H[sfs(t)是sfs(t)的希尔伯特变换，则sfs(t)的时频分布可用其解析信号zfs(t)形式定义为：
Figure BDA0002094322700000054
Figure BDA0002094322700000055
其中，
Figure BDA0002094322700000061
为zfs的共轭，KZfs为zfs的瞬时自相关函数。(2)式可以理解为zfs的瞬时自相关函数关于时间延迟τ的傅立叶变换。
同理，一道慢横波地震信号(已转换为快横波反射时间域)可记为sl's(t)，则它的解析信号记为zls(t)，它的时频谱记为
Figure BDA0002094322700000062
Figure BDA0002094322700000063
计算并存储快横波与慢横波地震数据中的每一道的时频谱。
进一步地，在步骤104中，根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率，包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
对每一道的快横波和慢横波地震数据，显示并观察它的时频分析谱，交互解释其中的信噪比最强的点，并将其时间和频率的坐标值记录并保存，本发明中将该点对应的频率大小称作特征频率。
在本发明实施例中，根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
具体地，分析计算快横波与慢横波地震数据中的特征频率之差的绝对值大小，然后以不同颜色代表特征频率差异的绝对值大小将快横波慢横波地震数据的特征频率差异显示为彩色图件。随后，将上述差值与油气检测阈值进行比较，手工将检测的油气分布范围标识出来。举例来说，当油气检测阈值为3时，若上述差值大约3，则证明此处没有油气，反正则证明此处有油气。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种油气分布检测装置，如下面的实施例所述。由于油气分布检测装置解决问题的原理与油气分布检测方法相似，因此，油气分布检测装置的实施可以参见批次间追平冲突的识别方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”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。
本发明实施例还提供了一种油气分布检测装置，如附图2所示，该装置包括：
数据获取模块201，用于获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；
时间匹配模块202，用于对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；
时频谱获取模块203，用于根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；
特征频率获取模块204，用于根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；
油气检测模块205，用于根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
在本发明实施例中，时间匹配模块202进一步用于：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
在本发明实施例中，特征频率获取模块204进一步用于包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
在本发明实施例中，油气检测模块205进一步用于，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将所述差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
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，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
综上，本发明为油气田开发方案设计提供更多的储层信息，降低油气勘探开发的风险与成本，提高油气生产的效率与效益。
现有的油气检测理论认为储层中流体类型的变化导致地层中波阻抗的差异，从而引起地震波反射振幅的变化，而这种变化是与频率无关的。然而无论砂岩储层还是碳酸盐岩储层，都是由固体和流体两种部分组成的双相介质，流体的存在导致地震波发生不同程度的频散和衰减。因此，如果将频率因素引入目前的油气检测技术中，考虑储层中流体类型在纵波转换波地震波场中引起的频率变化特征的差异，则根据这一性质可以实现储层油气分布的检测。
本发明将快横波与慢横波地震波场时频分析谱中具有最大信噪比的频率定义为特征频率，认为储层中流体类型在快横波与慢横波地震数据的特征频率上有各不相同的相应特征，因此可以通过分析快横波与慢横波的特征频率差异的变化检测储层中油气分布范围。
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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种油气分布检测方法，其特征在于，包括：
获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；
对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；
根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；
根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；
根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配，包括：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率，包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率的差异，参考油气检测阈值，确定油气分布范围，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将所述差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
5.一种油气分布检测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标工区的快横波地震数据、慢横波地震数据，以及开发井生产数据，并根据开发井生产数据设定油气检测阈值；
时间匹配模块，用于对快横波地震数据和慢横波地震数据进行时间匹配；
时频谱获取模块，用于根据快横波地震数据、慢横波地震数据和时间匹配的结果获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱；
特征频率获取模块，用于根据快横波的时频谱和慢横波的时频谱获取快横波的特征频率和慢横波的特征频率；
油气检测模块，用于根据快横波的特征频率和慢横波的特征频率，参考油气检测阈值，确定油气分布范围。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，时间匹配模块进一步用于：
利用快横波地震数据中的快横波地震波场和慢横波地震数据中的慢横波地震波场获取快横波反射时间与慢横波反射时间的对应关系；
将慢横波地震数据的时间坐标匹配到快横波反射时间域。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，特征频率获取模块进一步用于包括：
获取快横波的时频谱和慢横波的时频谱中的信噪比最强点；
将快横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为快横波的特征频率，将慢横波的时频谱中信噪比最强点对应的频率作为慢横波的特征频率。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，油气检测模块进一步用于，包括：
计算快横波的特征频率和慢横波的特征频率的绝对值的差值；
将所述差值与油气检测阈值进行比较，确定油气分布范围。
9.一种计算机设备，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4任一所述方法。
10.一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4任一所述方法的计算机程序。
CN201910513719.8A 2019-06-14 2019-06-14 一种油气分布检测方法及装置 Active CN112083485B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910513719.8A CN112083485B (zh) 2019-06-14 2019-06-14 一种油气分布检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910513719.8A CN112083485B (zh) 2019-06-14 2019-06-14 一种油气分布检测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112083485A true CN112083485A (zh) 2020-12-15
CN112083485B CN112083485B (zh) 2024-03-01

Family

ID=73733775

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910513719.8A Active CN112083485B (zh) 2019-06-14 2019-06-14 一种油气分布检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112083485B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102053259A (zh) * 2009-10-28 2011-05-11 中国石油化工股份有限公司 一种油气藏识别方法
US20120250459A1 (en) * 2011-03-28 2012-10-04 Conocophillips Company Methods for seismic fracture parameter estimation and gas filled fracture identification from vertical well log data
CN103076632A (zh) * 2012-09-20 2013-05-01 中国石油天然气集团公司 一种检测油气储层中裂缝发育程度的方法及装置
US20140058678A1 (en) * 2011-05-11 2014-02-27 Reeshidev Bansal True-Amplitude Layer-Stripping in Fractured Media
US20140198614A1 (en) * 2011-09-26 2014-07-17 Exxonmobil Upstream Research Company Corp-Urc-Sw359 S-Wave Anisotropy Estimate by Automated Image Registration
CN105044780A (zh) * 2015-08-26 2015-11-11 成都理工大学 依赖频率的avo频散参数反演中敏感参考频率的交会确定方法
WO2016110298A1 (fr) * 2015-01-06 2016-07-14 Entreprise Nationale De Geophysique Procede pour l'estimation du volume d'argile (v clay) a partir de la densite de formation, de la porosite et des vitesses acoustiques dans les reservoirs argileux-greseux
CN107678061A (zh) * 2017-10-24 2018-02-09 中国地质大学（北京） 基于横波分裂振幅差属性的流体检测方法
CN107894616A (zh) * 2017-11-14 2018-04-10 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 多分量转换波裂缝预测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102053259A (zh) * 2009-10-28 2011-05-11 中国石油化工股份有限公司 一种油气藏识别方法
US20120250459A1 (en) * 2011-03-28 2012-10-04 Conocophillips Company Methods for seismic fracture parameter estimation and gas filled fracture identification from vertical well log data
US20140058678A1 (en) * 2011-05-11 2014-02-27 Reeshidev Bansal True-Amplitude Layer-Stripping in Fractured Media
US20140198614A1 (en) * 2011-09-26 2014-07-17 Exxonmobil Upstream Research Company Corp-Urc-Sw359 S-Wave Anisotropy Estimate by Automated Image Registration
CN103076632A (zh) * 2012-09-20 2013-05-01 中国石油天然气集团公司 一种检测油气储层中裂缝发育程度的方法及装置
WO2016110298A1 (fr) * 2015-01-06 2016-07-14 Entreprise Nationale De Geophysique Procede pour l'estimation du volume d'argile (v clay) a partir de la densite de formation, de la porosite et des vitesses acoustiques dans les reservoirs argileux-greseux
CN105044780A (zh) * 2015-08-26 2015-11-11 成都理工大学 依赖频率的avo频散参数反演中敏感参考频率的交会确定方法
CN107678061A (zh) * 2017-10-24 2018-02-09 中国地质大学（北京） 基于横波分裂振幅差属性的流体检测方法
CN107894616A (zh) * 2017-11-14 2018-04-10 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 多分量转换波裂缝预测方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CONG LUO;XIANGYANG LI;GUANGTAN HUANG: "Application of oil–water discrimination technology in fractured reservoirs using the differences between fast and slow shear-waves", 《JOURNAL OF GEOPHYSICS AND ENGINEERING》, vol. 14, no. 4, pages 723 - 738, XP020318513, DOI: 10.1088/1742-2140/aa664f *
卢明辉等: "含粘滞流体孔隙介质中的弹性波", 《工程力学》, vol. 26, no. 05, pages 36 - 40 *
曹占宁;李向阳;孙绍寒;秦喜林: "基于岩石物理模型的转换横波分裂在碳酸盐岩裂缝储层预测中的应用", 《石油科学通报》, vol. 3, no. 1, pages 11 - 21 *
滕佃波等: "基于地震横波分裂理论的火成岩裂缝检测", 《地球物理学进展》, vol. 20, no. 02, pages 513 - 517 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112083485B (zh) 2024-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2615591C1 (ru) Многопараметрическая инверсия через зависящую от сдвига упругую полноволновую инверсию (fwi)
US6789018B1 (en) Mapping reservoir rocks using frequency spectral broadening and the presence of the slow-wave
RU2369884C2 (ru) Устройство и способы измерения интервального времени для бурового раствора в буровой скважине
US20160349389A1 (en) Method for developing a geomechanical model based on seismic data, well logs and sem analysis of horizontal and vertical drill cuttings
EA005692B1 (ru) Зависящая от частоты обработка и интерпретация (fdpi) сейсмических данных для идентификации, изображения и мониторинга насыщенных флюидом подземных месторождений
WO2007021857A2 (en) Method of accounting for wavelet stretch in seismic data
CN108375785B (zh) 裂缝带位置校正方法及装置
US6845325B2 (en) Global classification of sonic logs
WO2009067330A2 (en) Methods and systems for evaluating fluid movement related reservoir properties via correlation of low-frequency part of seismic data with borehole measurements
CN106526678B (zh) 一种反射声波测井的波场分离方法及装置
Zaree et al. Estimating fracture intensity in hydrocarbon reservoir: an approach using DSI data analysis
Saul et al. The combined effects of pressure and cementation on 4D seismic data
US20130262070A1 (en) System and method for subsurface reservoir characterization
CN112083485A (zh) 一种油气分布检测方法及装置
Parra et al. Detection of guided waves between gas wells for reservoir characterization
Plessix Estimation of velocity and attenuation coefficient maps from crosswell seismic data
Luo et al. Abnormal transmission attenuation and its impact on seismic-fracture prediction—A physical modeling study
CN112817042B (zh) 沉积储层中油气识别方法及装置
CN111025393B (zh) 针对含薄煤层地层的储层预测方法、装置、设备及介质
Weinzierl et al. Volumetric impact of fault perturbation in the first Fresnel zone
CN112415601A (zh) 表层品质因子q值的确定方法及装置
US9052408B2 (en) Method and system for detecting geometry variations of seismic reflections
Jin et al. Role of forward model in surface-wave studies to delineate a buried high-velocity layer
Kong et al. A multiple filtering and correlation array signal processing technique for cased-hole acoustic logging and applications
Tiapkina et al. Simultaneous seismic inversion to identify prospective areas in carbonate rocks of the southeastern part of the West Siberian Platform

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant