CN112180466B - 一种河道砂体识别方法及装置 - Google Patents
一种河道砂体识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112180466B CN112180466B CN202011212109.3A CN202011212109A CN112180466B CN 112180466 B CN112180466 B CN 112180466B CN 202011212109 A CN202011212109 A CN 202011212109A CN 112180466 B CN112180466 B CN 112180466B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sand body
- target reservoir
- lithologic
- river channel
- river
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- 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
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明提供了一种河道砂体识别方法及装置,属于石油勘探开发领域。该方法包括:利用目标工区的测井数据和地震数据标定目的储层;根据目的储层中砂岩的厚度、围岩的厚度、砂岩和围岩的叠置关系,确定目的储层包含的岩性结构;针对目的储层的不同岩性结构选择相应的地震解释性处理方式,使不同岩性结构的河道砂体对应的地震响应特征得到增强,然后提取沿层地震最大振幅属性;根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别。本发明进行河道砂体识别前先对目的储层包含的岩性结构进行细分,然后针对不同的岩性结构采用相应的方法识别河道砂体,保证每种类型岩性结构的河道砂体均能取得较高的识别精度,能适用于目标工区的岩性结构复杂多样的情况。
Description
技术领域
本发明涉及一种河道砂体识别方法及装置,属于石油勘探开发技术领域。
背景技术
随着中国陆相盆地油气勘探开发的不断深入,构造油藏的识别方法逐渐清晰,以河道砂体为代表的岩性油藏、断层-岩性油藏的发现对油气勘探开发的重要性日趋提高,其在油气勘探领域的地位愈显重要。
由于陆相盆地河道砂体的储层厚度薄且河道砂体对应的地震资料频率较低,导致河道砂体在地震剖面上往往难以识别,严重制约着油气勘探开发的进程。
现有的河道砂体识别方法,往往是为识别某一种岩性结构的河道砂体设计的,例如金振奎,时晓章等在2010年新疆石油地质第31卷第6期公开了一篇名为《单河道砂体的识别方法》的文献,该文献中包括层切片分析技术在内的众多方法均是针对叠置结构的河道砂体而设计的,沿层切片技术是根据目的层的需要在地震数据体上找到一个适当的参考层(即标志层),在参考层的基础上将数据体沿参考层从拉平,最后在拉平体上作切片进行分析研究。
但是,在实际油气勘探开发中发现实际目标工区的岩性结构并不是单一的,而是往往包含多种不同的岩性结构,岩性结构非常复杂。目前进行目标工区的河道砂体识别时,往往将针对某一种岩性结构设计的河道砂体方法应用到整个目标工区,例如在目标工区内发现叠置结构,则将识别叠置结构的方法应用到整个目标工区,这种情况下,若目标工区内还存在薄互层等其他岩性结构,则会导致只能对叠置结构这一类型的河道砂体取得较高的识别精度,对于目标工区内其他类型的岩性结构的河道砂体的识别精度则较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种河道砂体识别方法及装置,用于解决现有的河道砂体识别方法无法适用于目标工区的岩性结构复杂多样的情况,导致河道砂体识别精度低的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种河道砂体识别方法,该方法包括以下步骤:
获取目标工区的测井数据和地震数据;
利用目标工区的测井数据和地震数据标定目的储层;
根据目的储层中砂岩的厚度、围岩的厚度、砂岩和围岩的叠置关系,确定目的储层包含的岩性结构;
针对目的储层的不同岩性结构选择相应的地震解释性处理方式,使不同岩性结构的河道砂体对应的地震响应特征得到增强,然后提取沿层地震最大振幅属性;
根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别。
本发明还提供了一种河道砂体识别装置,该装置包括处理器和存储器,所述处理器执行由所述存储器存储的计算机程序,以实现上述的河道砂体识别方法。
本发明的有益效果:首先确定目的储层包含的岩性结构,然后针对目的储层的不同岩性结构选择相应的地震解释性处理方式,增强不同岩性结构的河道砂体对应的地震响应特征,并提取沿层地震最大振幅属性;根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别。也就是说,本发明进行河道砂体识别前,先对目的储层包含的岩性结构进行了细分,然后针对不同的岩性结构采用相应的方法识别河道砂体,保证每种类型的岩性结构的河道砂体均能取得较高的识别精度,能够适用于目标工区的岩性结构复杂多样的情况。
进一步地,在上述方法及装置中,所述确定目的储层包含的岩性结构的方法包括:当目的储层中单层砂岩厚度≥8m且上下泥岩围岩厚度≥8m时,目的储层的岩性结构为“泥包砂”结构;当目的储层中两个单层厚度≥4m的砂体叠置、泥岩夹层厚度在2m~4m之间且上下泥岩围岩厚度≥4m时,目的储层的岩性结构为“叠置”结构;当目的储层中单层厚度在2m~4m之间的砂岩与单层厚度在2m~4m之间的泥岩围岩交互出现时,目的储层的岩性结构为“薄互层”结构。
进一步地,在上述方法及装置中,所述根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别的过程包括:结合目的储层的岩性结构、相应岩性结构对应的沿层地震最大振幅属性和储层发育的门槛值之间的关系确定河道砂体对应的振幅区域,实现河道砂体识别;所述储层发育的门槛值利用相应岩性结构处的已知油井和干井的振幅平均值确定。
进一步地,在上述方法及装置中,当目的储层的岩性结构为“泥包砂”结构时,直接提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值<“泥包砂”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域。
进一步地,在上述方法及装置中,当目的储层的岩性结构为“叠置”结构时,利用层切片分析技术增强河道砂体对应的地震响应特征,然后提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值>“叠置”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域。
进一步地,在上述方法及装置中,当目的储层的岩性结构为“薄互层”结构时,利用地震分频解释技术增强河道砂体对应的地震响应特征,然后提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值>“薄互层”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域。
进一步地,在上述方法及装置中,利用多元线性交会法对扩径段声波曲线进行校正,进而得到校正后的声波曲线,利用校正后的声波曲线标定目的储层。
附图说明
图1是本发明方法实施例中的河道砂体识别方法流程图;
图2-1是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的RILM曲线与AC曲线的线性交汇图;
图2-2是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的CNL曲线与AC曲线的线性交汇图;
图2-3是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的SP曲线与AC曲线的线性交汇图;
图2-4是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的RFOC曲线与AC曲线的线性交汇图;
图2-5是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的GR曲线与AC曲线的线性交汇图;
图3是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的钻井岩石物理分析图;
图4是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的储层精细标定连井地震剖面图;
图5-1是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅱ5小层的测井曲线图;
图5-2是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅱ5小层的地震剖面图;
图5-3是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅱ10小层的测井曲线图;
图5-4是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅱ10小层的地震剖面图;
图5-5是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅵ3小层的测井曲线图;
图5-6是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区的H3Ⅵ3小层的地震剖面图;
图6是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区H3Ⅱ5小层沿层最大振幅图;
图7是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区H32底拉平地震剖面图;
图8是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区H3Ⅱ10小层地层切片最大振幅图;
图9-1是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区22-70Hz分频剖面图;
图9-2是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区原始地震剖面图;
图10是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区H3Ⅵ3小层沿层最大振幅图;
图11是本发明方法实施例中泌阳凹陷杜坡地区河道砂体预测成果图;
图12是本发明装置实施例中的河道砂体识别装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。
方法实施例:
如图1所示,本实施例的河道砂体识别方法包括以下步骤:
步骤1、获取目标工区的测井数据和地震数据;
本实施例中,以泌阳凹陷杜坡地区作为目标工区。
步骤2、利用目标工区的测井数据和地震数据精细标定储层;具体包括以下步骤:
(1)声波曲线(即AC曲线)校正;
本实施例中,利用多元线性交汇法校正声波曲线,改善声波曲线质量。校正后的声波曲线由校正后的扩径段声波曲线和未扩径段的声波曲线共同组成。
其中,对井径扩径段声波曲线的校正过程如下:
首先,在与扩径段相邻的井段中选取具有相同岩性的未扩径井段;
其次,在未扩径井段建立不受扩径影响或受扩径影响较小的其他测井曲线与声波曲线的相关关系;例如,将未扩径段的中感应电阻率曲线(即RILM曲线)、中子曲线(即CNL曲线)、自然电位曲线(即SP曲线)、八侧向曲线(即RFOC曲线)、自然伽马曲线(即GR曲线)分别与AC曲线做相关性分析,见图2-1至2-5所示,选取与AC曲线相关性高的RILM曲线、CNL曲线和RFOC曲线建立多元线性方程AC=f(RILM,CNL,RFOC)(例如采用SMI软件建立);
最后,利用扩径段的RILM曲线、CNL曲线和RFOC曲线以及多元线性方程AC=f(RILM,CNL,RFOC)拟合得到扩径段的声波曲线(即校正后的扩径段声波曲线)。
(2)岩石物理分析,确定砂岩与泥岩之间的波阻抗相对关系;
通过岩石物理分析,确定了不同深度段的砂岩波阻抗明显高于泥岩的波阻抗(见图3),二者存在明显波阻抗差异,具备地震储层预测的岩石物理基础。
(3)储层精细标定。
利用校正后的声波曲线完成储层的精细标定(见图4),得到目的储层在地震数据上的位置。图4的纵坐标为时深,图中的泌208、泌398、泌388代表井号,图中的H代表层位,将泌208井的H32-5层、泌398井的H32-5-YC层和泌388井的H32-5层进行连线,得到目的储层所在的位置(图4中的粗实线)。
其中,完成储层的精细标定有两种方式:当目标工区内的井数据中包含密度曲线时,可以先采用声波曲线校正的方法对密度曲线进行校正,利用校正后的密度曲线和校正后的声波曲线完成储层的精细标定;当目标工区内的井数据中不包含密度曲线时,可以利用其他测井曲线计算得到密度曲线,例如采用Gardner公式法计算出密度曲线,利用计算出的密度曲线和校正后的声波曲线完成储层的精细标定。
步骤3、根据目的储层中砂岩的厚度、围岩的厚度、砂岩和围岩的叠置关系,确定目的储层包含的岩性结构;
其中,确定目的储层包含的岩性结构的方法包括:当目的储层中单层砂岩厚度≥8m且上下泥岩围岩厚度≥8m时,目的储层的岩性结构为“泥包砂”结构;当目的储层中两个单层厚度≥4m的砂体叠置、泥岩夹层厚度在2m~4m之间且上下泥岩围岩厚度≥4m时,目的储层的岩性结构为“叠置”结构;当目的储层中单层厚度在2m~4m之间的砂岩与单层厚度在2m~4m之间的泥岩围岩交互出现时,目的储层的岩性结构为“薄互层”结构。
本实施例中,解剖泌阳凹陷杜坡地区已知油藏泌398井的H3Ⅱ5小层(见图5-1和图5-2中的虚线框内所示)、泌377井的H3Ⅱ10小层(见图5-3,以及图5-4中的虚线框内所示)、泌206井的H3Ⅵ3小层(见图5-5和图5-6中的虚线框内所示),分析这3个小层的油藏类型,均为受河道控制的断层-岩性油藏,但三个小层的岩性结构不同。具体如下:
(1)“泥包砂”结构:结合图5-1和图5-2可知,H3Ⅱ5小层的砂体厚度为10m左右,上下均发育15m以上的泥岩围岩,反映了稳定的沉积环境,属于典型的“泥包砂”结构,在地震剖面上的地震响应特征比较清楚,呈现弱波峰反射的地震特征;
(2)“叠置”结构:结合图5-3和图5-4可知,H3Ⅱ10小层发育2层厚度5m左右的单砂体,两个单砂体叠置发育,上下围岩为5m以上的泥岩,反映了较稳定的沉积环境,属于叠置结构,地震剖面上标定在强波峰,与周围干井的响应特征区分不开;
(3)“薄互层”结构:结合图5-5和图5-6可知,H3Ⅵ3小层的砂体厚度在2m左右,上下围泥为砂泥岩互层,反映了不稳定的沉积环境,属于砂泥岩“薄互层”结构,地震剖面上标定在强波峰上部零相位的位置,地震响应特征不清。
综上所述,本实施例中目的储层包含3种不同的岩性结构,即“泥包砂”结构、“叠置”结构和“薄互层”结构。
易知,当选择的目标工区不同时,目的储层所包含的岩性结果也会不同,有可能会出现目的储层仅包含一种岩性结构的情况,也有可能会出现目的储层包含3种以上不同岩性结构的情况,此时目的储层包含的岩性结构可能不限于本实施例中的这3种。
步骤4、根据目的储层的不同岩性结构选择相应的地震解释性处理方式,增强不同岩性结构的河道砂体对应的地震响应特征,并在河道砂体对应的地震响应特征得到增强后的地震数据上提取相应岩性结构对应的沿层地震最大振幅属性;然后,根据不同岩性结构处已知油井和干井的振幅平均值设定相应岩性结构对应的储层发育的门槛值;最后,结合目的储层的岩性结构、相应岩性结构对应的沿层地震最大振幅属性和储层发育的门槛值之间的关系确定河道砂体对应的振幅区域,实现河道砂体识别。
本实施例中,针对上述3种不同的岩性结构,分别采用不同的方法实现河道砂体识别,具体如下:
1)针对H3Ⅱ5小层“泥包砂”结构,由于其弱波峰地震响应特征清楚,可直接提取沿层地震最大振幅属性(例如采用SMI软件提取),以刻画河道砂体的展布形态。振幅门槛值设置为“泥包砂”结构处已知油井和干井的振幅平均值2500,由于对于“泥包砂”结构的储层来讲,砂岩的地震响应特征比泥岩围岩要弱,因此选取振幅值(这里的振幅值是指最大振幅值)<2500的区域作为河道砂体对应的振幅区域,根据该区域确定H3Ⅱ5小层砂体的平面展布(见图6中的虚线框内区域)。
2)针对H3Ⅱ10小层叠置结构和H3Ⅵ3小层薄互层结构,需先借助相应的地震解释性处理方式增强河道砂体对应的地震响应特征后,在河道砂体对应的地震响应特征得到增强后的地震数据上提取沿层地震最大振幅属性,进而实现河道砂体识别。具体如下:
(1)采用层切片分析技术识别“叠置”结构中的单砂体,层切片分析技术为现有技术,可参见文献《单河道砂体的识别方法》。本实施例中,针对H3Ⅱ10小层“叠置”结构,在其下部H3Ⅱ油组底部发育25m厚泥岩,为极大湖泛面,可作为等时界面标志层。利用标志层(即T32层)进行底拉平,叠置砂体引起地震相位的改变(见图7的相位突变点),以标志层为底界面,制作平行于底界面的2ms间隔的地层切片,以过H3Ⅱ10小层的地层切片提取最大振幅属性。振幅门槛值设置为“叠置”结构处已知油井和干井的平均值0,由于对于“叠置”结构的储层来讲,砂岩的地震响应特征比泥岩要高,因此选取振幅值(这里的振幅值是指最大振幅值)>0的区域作为河道砂体对应的振幅区域,根据该区域确定H3Ⅱ10小层砂体的平面展布(见图8中的虚线框内区域)。
(2)采用地震分频解释技术识别“薄互层”结构中的河道砂体,地震分频解释为现有技术,可参见文献《地震分频解释技术在河道砂预测中的应用》。本实施例中,H3Ⅵ3小层的原始地震剖面见图9-2,针对H3Ⅵ3小层“薄互层”结构,利用地震分频解释技术,试验对比不同频段的地震数据体,确定H3Ⅵ3小层在22-70Hz的分频地震剖面上出现弱波峰地震响应特征(见图9-1中虚线位置),在22-70Hz分频地震数据体上提取沿层最大波峰振幅属性。振幅门槛值设置为“薄互层”结构处已知油井和干井的平均值0,由于对于“薄互层”结构的储层来讲,砂岩的地震响应特征比泥岩要高,因此选取振幅值(这里的振幅值是指最大振幅值)>0的区域作为河道砂体对应的振幅区域,根据该区域确定H3Ⅵ3小层砂体的平面展布(见图10中的虚线框内区域)。
通过以上步骤,在杜坡地区发现一批河道砂体控制的断层-岩性圈闭(见图11),图11中的线条代表识别的河道,河道和断层配置形成断层-岩性圈闭,优选部署了多口高效滚动探井,并取得了高产工业油流,证明了本实施例的河道砂体识别方法在发现断层-岩性油藏方面的可行性与可靠性。
本实施例中,针对低频地震资料条件下,河道砂体薄、识别难度大等问题,利用多元线性交汇法校正井径扩径段声波曲线,改善声波曲线质量,通过岩石物理分析,明确砂岩与泥岩间的波阻抗相对关系,完成储层的精细标定;然后解剖已知油藏,根据砂岩的厚度、围岩的厚度、砂岩和围岩的叠置关系,分类归纳不同岩性结构的特征;其次针对不同岩性结构条件下的河道砂体,利用不同的地震解释性处理方式,增强河道砂体对应的地震响应特征;最后提取沿层地震最大振幅属性,根据不同岩性结构处已知油井和干井的振幅平均值设定相应岩性结构对应的储层发育的门槛值,结合不同岩性结构中砂体的地震响应特点,确定砂体对应的振幅区域,根据砂体对应的振幅区域刻画河道砂体的平面展布形态,实现河道砂体识别。本发明能有效地提高河道砂体的识别能力,具有系统、有效、经济、实用等特点,广泛应用于相同地质条件下的油气勘探,有良好的社会和经济价值。
本实施例中,借鉴地质上划分岩性边界的方法,利用已知油井和干井的振幅平均值确定储层发育的门槛值,进而识别砂体发育的区域;作为其他实施方式,还可以选取现有的其他方法确定砂体发育的区域。
装置实施例:
本实施例的河道砂体识别装置,如图12所示,该装置包括处理器、存储器,存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述方法实施例中的方法。
也就是说,以上方法实施例中的方法应理解为可由计算机程序指令实现河道砂体识别方法的流程。可提供这些计算机程序指令到处理器,使得通过处理器执行这些指令产生用于实现上述方法流程所指定的功能。
本实施例所指的处理器是指微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。
本实施例所指的存储器包括用于存储信息的物理装置,通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。例如:利用电能方式存储信息的各式存储器,RAM、ROM等;利用磁能方式存储信息的的各式存储器,硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘;利用光学方式存储信息的各式存储器,CD或DVD。当然,还有其他方式的存储器,例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
通过上述存储器、处理器以及计算机程序构成的装置,在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现,处理器可以搭载各种操作系统,如windows操作系统、linux系统、android、iOS系统等。
Claims (4)
1.一种河道砂体识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
获取目标工区的测井数据和地震数据;
利用目标工区的测井数据和地震数据标定目的储层;
根据目的储层中砂岩的厚度、围岩的厚度、砂岩和围岩的叠置关系,确定目的储层包含的岩性结构;
针对目的储层的不同岩性结构选择相应的地震解释性处理方式,使不同岩性结构的河道砂体对应的地震响应特征得到增强,然后提取沿层地震最大振幅属性;
根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别;
所述根据提取的沿层地震最大振幅属性实现河道砂体识别的过程包括:结合目的储层的岩性结构、相应岩性结构对应的沿层地震最大振幅属性和储层发育的门槛值之间的关系确定河道砂体对应的振幅区域,实现河道砂体识别;所述储层发育的门槛值利用相应岩性结构处的已知油井和干井的振幅平均值确定;
当目的储层的岩性结构为“泥包砂”结构时,直接提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值<“泥包砂”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域;
当目的储层的岩性结构为“叠置”结构时,利用层切片分析技术增强河道砂体对应的地震响应特征,然后提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值>“叠置”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域;
当目的储层的岩性结构为“薄互层”结构时,利用地震分频解释技术增强河道砂体对应的地震响应特征,然后提取沿层地震最大振幅属性,选取振幅值>“薄互层”结构处已知油井和干井的振幅平均值的区域作为河道砂体对应的振幅区域。
2.根据权利要求1所述的河道砂体识别方法,其特征在于,所述确定目的储层包含的岩性结构的方法包括:当目的储层中单层砂岩厚度≥8m且上下泥岩围岩厚度≥8m时,目的储层的岩性结构为“泥包砂”结构;当目的储层中两个单层厚度≥4m的砂体叠置、泥岩夹层厚度在2m~4m之间且上下泥岩围岩厚度≥4m时,目的储层的岩性结构为“叠置”结构;当目的储层中单层厚度在2m~4m之间的砂岩与单层厚度在2m~4m之间的泥岩围岩交互出现时,目的储层的岩性结构为“薄互层”结构。
3.根据权利要求1所述的河道砂体识别方法,其特征在于,利用多元线性交会法对扩径段声波曲线进行校正,进而得到校正后的声波曲线,利用校正后的声波曲线标定目的储层。
4.一种河道砂体识别装置,其特征在于,该装置包括处理器和存储器,所述处理器执行由所述存储器存储的计算机程序,以实现如权利要求1-3任一项所述的河道砂体识别方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011212109.3A CN112180466B (zh) | 2020-11-03 | 2020-11-03 | 一种河道砂体识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011212109.3A CN112180466B (zh) | 2020-11-03 | 2020-11-03 | 一种河道砂体识别方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112180466A CN112180466A (zh) | 2021-01-05 |
CN112180466B true CN112180466B (zh) | 2022-09-09 |
Family
ID=73916448
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011212109.3A Active CN112180466B (zh) | 2020-11-03 | 2020-11-03 | 一种河道砂体识别方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112180466B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2420863A2 (en) * | 2010-08-20 | 2012-02-22 | Services Pétroliers Schlumberger | Determining a Position of a Geological Layer Relative to a Wavelet Response in Seismic Data |
WO2017192926A1 (en) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Baker Hughes Incorporated | Improved post-well reservoir characterization using imageconstrained inversion |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8213261B2 (en) * | 2008-05-22 | 2012-07-03 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for geophysical and geological interpretation of seismic volumes in the domains of depth, time, and age |
CN103454678B (zh) * | 2013-08-12 | 2016-02-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种地震切片等时性的确定方法及系统 |
CN104502969B (zh) * | 2014-12-30 | 2017-04-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 河道砂岩性油藏的识别方法 |
CN104991270A (zh) * | 2015-06-08 | 2015-10-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种利用地震正演模拟的叠置砂体识别方法 |
US10641676B1 (en) * | 2016-10-30 | 2020-05-05 | Jason Cruz | Method and apparatus for tracing sewer connections with RFID PIT tags |
-
2020
- 2020-11-03 CN CN202011212109.3A patent/CN112180466B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2420863A2 (en) * | 2010-08-20 | 2012-02-22 | Services Pétroliers Schlumberger | Determining a Position of a Geological Layer Relative to a Wavelet Response in Seismic Data |
WO2017192926A1 (en) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Baker Hughes Incorporated | Improved post-well reservoir characterization using imageconstrained inversion |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112180466A (zh) | 2021-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109387867B (zh) | 一种致密砂岩储层建模方法 | |
CN111257926B (zh) | 一种利用老旧地震资料进行古河谷铀储层预测的方法 | |
JP3390445B2 (ja) | 地質学的特性を推定するために統計学的較正技術を使用する地震トレース解析方法 | |
CN104698497B (zh) | 一种砂泥岩薄互层层位的精细标定方法 | |
US20070219724A1 (en) | Method for Geologic Modeling Through Hydrodynamics-Based Gridding (Hydro-Grids) | |
CN109541685B (zh) | 一种河道砂体识别方法 | |
CN114114459B (zh) | 一种相控约束下的深层-超深层碳酸盐岩薄储层预测方法 | |
Norton et al. | Surface seismic to microseismic: An integrated case study from exploration to completion in the Montney shale of NE British Columbia, Canada | |
CN107678061A (zh) | 基于横波分裂振幅差属性的流体检测方法 | |
CN106285642A (zh) | 一种基于地震资料的地层孔隙压力预测方法 | |
Bueno et al. | Structural and stratigraphic feature delineation and facies distribution using seismic attributes and well log analysis applied to a Brazilian carbonate field | |
Thachaparambil | Discrete 3D fracture network extraction and characterization from 3D seismic data—A case study at Teapot Dome | |
US10481297B2 (en) | Fluid migration pathway determination | |
WO2023124912A1 (zh) | 碳酸盐岩沉积相类型的预测方法及装置 | |
CN112180466B (zh) | 一种河道砂体识别方法及装置 | |
CN113219531A (zh) | 致密砂岩气水分布的识别方法及装置 | |
CN115327627A (zh) | 多信息融合的致密砂岩气分流河道表征方法及装置 | |
CN109283574B (zh) | 低频模型构建方法及计算机可读存储介质 | |
Singleton | Geophysical data processing, rock property inversion, and geomechanical model building in a Midland Basin development project, Midland/Ector counties, Texas | |
Zawila* et al. | An integrated, multi-disciplinary approach utilizing stratigraphy, petrophysics, and geophysics to predict reservoir properties of tight unconventional sandstones in the Powder River Basin, Wyoming, USA | |
CN109581489B (zh) | 嵌套式地震相的提取方法及系统 | |
CN115903026B (zh) | 复合砂体构型解析方法、设备及介质 | |
CN113514883B (zh) | 一种断层-岩性油藏刻画方法 | |
CN116794722A (zh) | 一种复杂构造区断层岩性圈闭的确定方法及系统 | |
Helfardi et al. | Application of geostatistical inversion for thin bed reservoir characterization on Eka field, Central Sumatra Basin, Indonesia |
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 |