CN112287532A - 一种缘控地震驱动建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种缘控地震驱动建模方法，包括如下步骤：a收集油田储层的数据，计算得到倾角体、不连续界面和三维空间沉积相，并利用倾角体对储层进行倾角导向的层位剖分，生成三维储层地质模型网格；b验证不连续界面在空间上分布的合理性；c并把三维空间沉积相投影至步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；d敏感三维地震属性体投影到步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；e将测井数据与地震数据共同投影到步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；f建立三维物性参数模型。本发明提出用在储层地质模型建立的过程中加入不连续界面约束的方法，提高储层地质模型的精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种缘控地震驱动建模方法，特别是关于一种油气田勘探开发过程中应用不连续界面(缘)、沉积相数据共同约束储层地质模型的建立。
背景技术
储层非均质性对油气勘探与开发过程影响深远，尤其是储层内部渗流单元的划分对油气田精细开发十分重要。河流相砂体储层具有强非均质性，表现为河道砂内部沉积结构复杂。储层构型研究学者认为，其是由不同级序的沉积界面和结构单元构成。沉积界面是沉积过程中不同级次沉积旋回的界面，会对流体的流动产生影响甚至阻隔，在本专利中称之为“缘”；结构单元是一个可由其形态和相类型描述的同成因沉积体。复杂储层非均质性描述，包储层内部结构、岩性、物性及含油气性等，对提高油气采收率、改善剩余油挖潜及注采井网部署至关重要。
海、陆油田对储层非均质性研究的方法、尺度和精度存在一定差异。陆上油田依靠大量钻井解剖储层非均质性的成熟做法，不适用于解决井较少的海上油田储层非均质性问题。海上油田钻井以及工程费用高昂，常采用“高效高速”的开采模式，这导致大多数海上油田在整个开采寿命期之中具有井距大、井网稀、以平台为中心分布等特点，油田开发模式、历程与陆上油田迥然不同。在基于地质统计学的储层地质建模方法中必须要计算变差函数，而变差函数的求取对测井数据的多少和井位置的平面分布依赖性大，对于海上油田井网稀、井距大，变差函数很难计算准确。地震驱动建模方法是一种把地震数据和测井数据同时作为约束数据的确定性建模方法，它能够充分利用地震数据中包含的空间信息，规避变差函数的求取。因此，最大限度的利用地震数据在空间上的分辨优势，通过综合地质、测井及地震等不同分辨率、不同尺度的数据，用地震驱动建模方法建立高分辨率的储层地质模型是精细描述储层非均质性有效手段。
根据Widess分辨率准则，地震资料的垂向分辨率为地震子波波长的四分之一。为了获取更加精细的储层描述结果，前人通过地震平面属性提取与分析，可以预测小于该分辨率的砂体搭接关系及分布，形成了不连续界面(缘)识别方法。现有的地震驱动建模方法仅建立在测井、地震信息的基础上，没有利用不连续界面的信息。由于地震数据纵向分辨能力有限，仅仅依靠原始地震数据无法准确的表征小尺度的河道内砂体叠置的接触界面(不连续界面)，从而影响对砂体连通关系的描述。
发明内容
针对上述突出问题，本发明提供一种缘控地震驱动建模方法，解决了以往地震驱动建模方法无法表征不连续界面的缺点。
本发明建模方法所采用的软件为自主研发的“河流相地震驱动三维建模软件V1.0”(简称为SDM)，专利登记号为2014SR195186。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
一种缘控地震驱动建模方法，包括如下步骤：
a收集油田储层的地震数据、测井数据和地质资料，并根据所述地震数据、所述测井数据和所述地质资料，计算得到倾角体、不连续界面和三维空间沉积相，然后利用所述倾角体对储层进行倾角导向的层位剖分，生成三维储层地质模型网格；
b根据步骤a得到的所述不连续界面的数据，结合所述地质资料、所述测井数据中的测井曲线数据和所述地震数据对其进行检查，验证所述不连续界面在空间上分布的合理性；
c根据所述测井曲线数据并解释分析得到单井的沉积相，提取地震属性，利用神经网络方法预测三维空间沉积相，并把所述三维空间沉积相投影至所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；
d结合井点砂体的物性与所述步骤c中的地震属性，筛选出对所述井点砂体的物性比较敏感的地震属性，提取敏感三维地震属性体，并把所述敏感三维地震属性体投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；
e将所述测井数据与所述地震数据共同投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，得到井震数据，分析井震相关性，并对所述井震数据的匹配程度进行优化调整；
f利用所述地震数据中的井旁道地震数据，按照所述三维空间沉积相分类标记的网格类型，结合所述不连续界面的空间分布，逐类计算空间匹配因子，利用已知井的物性参数求取井间物性参数，建立三维物性参数模型。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤a包括如下具体步骤：
a1利用在软件中输入的所述地震数据分别计算沿主测线方向和联络测线方向的所述倾角体；
a2在软件中输入利用所述地震数据解释得到的储层的顶、底地震层位数据以及所述步骤a1中的主测线、联络测线方向的所述倾角体，对储层的顶、底地震层位内部进行倾角导向的层位剖分，生成所述三维储层地质模型网格，使得剖分后的层位与地震等时界面走向一致。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤b包括如下具体步骤：
b1根据储层的地质沉积规律，总结砂体叠置规律和地震反射信号特征；
b2在软件中输入所述不连续界面的数据，利用过井的所述不连续界面分布特征与井上所述测井曲线数据进行对比，验证所述不连续界面正确与否；
b3通过所述不连续界面与地震剖面的叠合显示，检查所述不连续界面在空间上与所述步骤b1分析的砂体叠置规律、地震反射信号的特征是否一致；不一致时，根据地震反射信号的特征对所述不连续界面进行编辑优化。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤c包括如下具体步骤：
c1在软件中输入所述测井曲线数据，绘制曲线并从曲线上分析砂、泥岩分布规律，通过分析总结得到单井的沉积相；
c2从所述地震数据中提取平面地震属性，以平面地震属性为输入数据，并将所述步骤c1中单井的沉积相作为指导数据，利用神经网络方法推演得到所述三维空间沉积相；
c3将所述三维空间沉积相投影至所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，并对三维储层地质模型网格按照所述三维空间沉积相的类型进行分类标记。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤d包括如下具体步骤：
d1将所述地震数据中的井旁道地震数据抽取到所述测井数据中，得到测井地震振幅曲线；
d2利用所述步骤d1中的测井地震振幅曲线计算不同的地震属性；
d3建立井点物性数据与不同地震属性的散点交会图，通过分析散点交会图，筛选出对物性数据比较敏感的三维地震属性；
d4提取所述敏感三维地震属性体，并将所述敏感三维地震属性体投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤e包括如下具体步骤：
e1将所述测井数据与所述地震数据共同投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，得到三维储层地质模型网格上的所述井震数据；
e2对所述井震数据的相关性做出分析；
e3对所述井震数据的匹配程度进行优化调整。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤f包括如下具体步骤：
f1利用所述地震数据中的井旁道地震数据，按照所述三维空间沉积相分类标记的网格类型，逐类计算空间匹配因子λi，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Si表示第i口已知井的井旁道地震数据，i＝1,2,…,n；Su表示未知待估井点处的实际地震数据；
f2根据空间匹配因子，从已知井的物性参数值Li外推未知待估井点处的物性参数值Lu，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Li表示已知第i口井点处的物性参数值，i＝1,2,…,n；Lu表示未知待估井点处的物性参数值；
当预测所述不连续界面附近的待估井点时，则需要额外考虑所述不连续界面对待估井点处的物性参数值的影响；因此，需要在所述不连续界面的空间范围内进行随机扰动，并且扰动的方式分为三类：不连通、弱连通、连通，从而上式则变为：
其中，δ为表征连通强弱的连通系数；x为随机变量；t为x的正态分布函数的自变量；μ为数学期望；σ是指标准差，σ2为方差；
f3依次对其他三维空间沉积相类型重复所述步骤f1和所述步骤f2，直至完成所有沉积相类型。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述步骤d中井点砂体的物性包括孔隙度和渗透率。
所述的缘控地震驱动建模方法，优选地，所述软件为SDM软件。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1、本发明在原有地震驱动建模方法的基础上，使用不连续界面和沉积相共同约束储层地质模型。沉积相在宏观上按相类别进行地震驱动建模；不连续界面(缘)则将不同砂体之间的接触关系直接引入到地震驱动建模的过程中；最终的建模结果，不仅宏观上符合地震相、地质相的认识，而且在微观上表征了不同级序不连续分布的界面，提高了储层描述的精度，建立了高精度的缘控地震驱动建模方法；
2、本发明所提出的缘控地震驱动建模方法，利用沉积相把储层划分成不同区域，约束空间匹配因子的计算范围，并且利用不连续界面刻画出不同砂体叠置区的物性变化，提高了储层的刻画精度；
3、本发明提出用在储层地质模型建立的过程中加入不连续界面约束的方法，提高储层地质模型的精度，与传统的方法相比，本发明在井少的情况下，能够明显提高储层地质建模精度。
附图说明
图1是本发明中由地震数据计算的主测线、联络测线方向倾角剖面示意图；
图2是本发明中倾角导向的层位剖分示意图；
图3是本发明中网格剖分剖面示意图；
图4是本发明中不连续界面和三维储层地质模型网格三维示意图；
图5是本发明中平面地震属性、不连续界面与该平面的交线(黑色虚线)示意图；
图6是本发明中单井的沉积相(最左侧)与测井曲线示意图；
图7是本发明中三维空间沉积相示意图；
图8是本发明中井点砂体的物性(孔隙度)与敏感属性(道积分)的交会分析图；
图9是提取的敏感三维地震属性体投影到三维储层地质模型网格后的剖面示意图；
图10是本发明中缘控地震驱动建模孔隙度剖面结果示意图；
图11是本发明中缘控地震驱动建模孔隙度平面结果叠加不连续界面(线)示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
为了进一步说明本发明的实际应用效果，下面以某油田为例介绍缘控地震驱动建模的过程，其包括以下步骤：
(1)利用目标工区的原始地震数据，分别计算得到目标层位置的主测线方向和联络测线方向的倾角体，如图1所示。然后，利用倾角体和顶、底地震层位进行网格剖分：以顶、底地震层位作为骨架，倾角值作为引导剖分层位的方向，通过设置每一个剖分层位之间的平均间隔，得到倾角引导的层位剖分结果，如图2所示。剖分的层位与地震反射的同相轴方向基本一致，避免了剖分后出现穿时的现象。
(2)利用步骤1中剖分的层位进行三维储层地质模型网格的建立和细化，如图3所示，由于目标层内部的地震反射同相轴的形态特征反映了储层内部的构造特征，从而使建立的三维储层地质模型网格具有了储层内部构造的信息。
(3)根据储层的地质沉积规律，总结砂体叠置规律和地震反射信号特征；在SDM软件(seismic drived modelling，河流相地震驱动三维建模软件)中输入不连续界面的数据，利用过井的不连续界面分布特征与井上测井曲线数据进行对比，验证不连续界面正确与否；通过不连续界面与地震剖面的叠合显示，检查不连续界面在空间上与砂体叠置规律、地震反射信号的特征是否一致；不一致时，根据地震反射信号的特征对不连续界面进行编辑优化，如图4中的曲面所示。结合地质材料、测井曲线数据和地震数据对其进行检查，图5显示了地震属性平面图、不连续界面和该平面的交线(黑色虚线)，可以看出在该平面上不连续界线(面)展布合理。
(4)在SDM软件中输入测井曲线数据，绘制曲线并从曲线上分析砂、泥岩分布规律，通过分析总结得到单井的沉积相；结合井点各类测井曲线和研究区的地质材料，解释单井的沉积相，如图6所示。同时提取目标层内的各类地震属性，并结合区域地质材料，筛选出反映沉积相的属性。以井点沉积相为种子点，筛选的地震属性为训练图像，使用有井监督的神经网络方法，得到三维空间沉积相的分布，如图7所示。
(5)将原始地震数据体转换为各种地震属性数据体，并将井旁道的地震属性提取到测井数据中，得到测井地震振幅曲线，从而可以对比井点物性曲线与地震属性之间的相关性，利用测井地震振幅曲线计算不同的地震属性；建立井点物性数据与不同地震属性的散点交会图，通过分析散点交会图，筛选出对物性数据比较敏感的三维地震属性；提取敏感三维地震属性体，并将敏感三维地震属性体投影到已建立的三维储层地质模型网格中。在本实例中是将孔隙度与各类地震属性进行相关性分析，通过对比，道积分属性与孔隙度的关系较好，如图8所示。因此，把道积分的体属性结果作为地震驱动建模的空间约束数据，并将道积分属性投影到步骤2建立的三维储层地质模型网格中，如图9所示。
(6)将测井数据与地震数据共同投影到已建立的三维储层地质模型网格中，得到三维储层地质模型网格上的井震数据；对井震数据的相关性做出分析；对井震数据的匹配程度进行优化调整。
(7)从井旁道地震数据出发，按照三维空间沉积相分类标记的网格类型，逐类计算空间匹配因子λi，并结合不连续界面在空间位置上的分布，通过设定缘控地震驱动建模过程中的各类参数，利用已知井的物性参数求取井间物性参数，建立物性模型，如孔隙度模型。图10为建立的过井孔隙度模型剖面结果，图11为孔隙度模型叠合不连续界面(线)的平面图。
步骤(7)包括如下具体步骤：
(7.1)利用地震数据中的井旁道地震数据，按照三维空间沉积相分类标记的网格类型，逐类计算空间匹配因子λi，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Si表示第i口已知井的井旁道地震数据，i＝1,2,…,n；Su表示未知待估井点处的实际地震数据；
(7.2)根据空间匹配因子，从已知井的物性参数值Li外推未知待估井点处的物性参数值Lu，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Li表示已知第i口井点处的物性参数值，i＝1,2,…,n；Lu表示未知待估井点处的物性参数值；
当预测不连续界面附近的待估井点时，则需要额外考虑不连续界面对待估井点处的物性参数值的影响；因此，需要在不连续界面的空间范围内进行随机扰动，并且扰动的方式分为三类：不连通、弱连通、连通，从而上式则变为：
其中，δ为表征连通强弱的连通系数；x为随机变量；t为x的正态分布函数的自变量；μ为数学期望；σ是指标准差，σ2为方差；
(7.3)依次对其他三维空间沉积相类型重复所述步骤f1和所述步骤f2，直至完成所有沉积相类型。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种缘控地震驱动建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
a收集油田储层的地震数据、测井数据和地质资料，并根据所述地震数据、所述测井数据和所述地质资料，计算得到倾角体、不连续界面和三维空间沉积相，然后利用所述倾角体对储层进行倾角导向的层位剖分，生成三维储层地质模型网格；
b根据步骤a得到的所述不连续界面的数据，结合所述地质资料、所述测井数据中的测井曲线数据和所述地震数据对其进行检查，验证所述不连续界面在空间上分布的合理性；
c根据所述测井曲线数据并解释分析得到单井的沉积相，提取地震属性，利用神经网络方法预测三维空间沉积相，并把所述三维空间沉积相投影至所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；
d结合井点砂体的物性与所述步骤c中的地震属性，筛选出对所述井点砂体的物性比较敏感的地震属性，提取敏感三维地震属性体，并把所述敏感三维地震属性体投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中；
e将所述测井数据与所述地震数据共同投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，得到井震数据，分析井震相关性，并对所述井震数据的匹配程度进行优化调整；
f利用所述地震数据中的井旁道地震数据，按照所述三维空间沉积相分类标记的网格类型，结合所述不连续界面的空间分布，逐类计算空间匹配因子，利用已知井的物性参数求取井间物性参数，建立三维物性参数模型。
2.根据权利要求1所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤a包括如下具体步骤：
a1利用在软件中输入的所述地震数据分别计算沿主测线方向和联络测线方向的所述倾角体；
a2在软件中输入利用所述地震数据解释得到的储层的顶、底地震层位数据以及所述步骤a1中的主测线、联络测线方向的所述倾角体，对储层的顶、底地震层位内部进行倾角导向的层位剖分，生成所述三维储层地质模型网格，使得剖分后的层位与地震等时界面走向一致。
3.根据权利要求2所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤b包括如下具体步骤：
b1根据储层的地质沉积规律，总结砂体叠置规律和地震反射信号特征；
b2在软件中输入所述不连续界面的数据，利用过井的所述不连续界面分布特征与井上所述测井曲线数据进行对比，验证所述不连续界面正确与否；
b3通过所述不连续界面与地震剖面的叠合显示，检查所述不连续界面在空间上与所述步骤b1分析的砂体叠置规律、地震反射信号的特征是否一致；不一致时，根据地震反射信号的特征对所述不连续界面进行编辑优化。
4.根据权利要求3所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤c包括如下具体步骤：
c1在软件中输入所述测井曲线数据，绘制曲线并从曲线上分析砂、泥岩分布规律，通过分析总结得到单井的沉积相；
c2从所述地震数据中提取平面地震属性，以平面地震属性为输入数据，并将所述步骤c1中单井的沉积相作为指导数据，利用神经网络方法推演得到所述三维空间沉积相；
c3将所述三维空间沉积相投影至所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，并对三维储层地质模型网格按照所述三维空间沉积相的类型进行分类标记。
5.根据权利要求4所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤d包括如下具体步骤：
d1将所述地震数据中的井旁道地震数据抽取到所述测井数据中，得到测井地震振幅曲线；
d2利用所述步骤d1中的测井地震振幅曲线计算不同的地震属性；
d3建立井点物性数据与不同地震属性的散点交会图，通过分析散点交会图，筛选出对物性数据比较敏感的三维地震属性；
d4提取所述敏感三维地震属性体，并将所述敏感三维地震属性体投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中。
6.根据权利要求5所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤e包括如下具体步骤：
e1将所述测井数据与所述地震数据共同投影到所述步骤a已建立的三维储层地质模型网格中，得到三维储层地质模型网格上的所述井震数据；
e2对所述井震数据的相关性做出分析；
e3对所述井震数据的匹配程度进行优化调整。
7.根据权利要求6所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤f包括如下具体步骤：
f1利用所述地震数据中的井旁道地震数据，按照所述三维空间沉积相分类标记的网格类型，逐类计算空间匹配因子λi，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Si表示第i口已知井的井旁道地震数据，i＝1,2,…,n；Su表示未知待估井点处的实际地震数据；
f2根据空间匹配因子，从已知井的物性参数值Li外推未知待估井点处的物性参数值Lu，表示为：
其中，n表示空间沉积相类型内的井数量；Li表示已知第i口井点处的物性参数值，i＝1,2,…,n；Lu表示未知待估井点处的物性参数值；
当预测所述不连续界面附近的待估井点时，则需要额外考虑所述不连续界面对待估井点处的物性参数值的影响；因此，需要在所述不连续界面的空间范围内进行随机扰动，并且扰动的方式分为三类：不连通、弱连通、连通，从而上式则变为：
其中，δ为表征连通强弱的连通系数；x为随机变量；t为x的正态分布函数的自变量；μ为数学期望；σ是指标准差，σ2为方差；
f3依次对其他三维空间沉积相类型重复所述步骤f1和所述步骤f2，直至完成所有沉积相类型。
8.根据权利要求1所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述步骤d中井点砂体的物性包括孔隙度和渗透率。
9.根据权利要求2到7任一项所述的缘控地震驱动建模方法，其特征在于，所述软件为SDM软件。
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