CN113050165A - 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置 - Google Patents

预测致密砂岩油气富集带的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113050165A
CN113050165A CN201911373290.3A CN201911373290A CN113050165A CN 113050165 A CN113050165 A CN 113050165A CN 201911373290 A CN201911373290 A CN 201911373290A CN 113050165 A CN113050165 A CN 113050165A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
oil
well
gas
completed
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
Application number
CN201911373290.3A
Other languages
English (en)
Inventor
张超
代双和
郭亚斌
王世成
李金付
高秦
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 CN201911373290.3A priority Critical patent/CN113050165A/zh
Publication of CN113050165A publication Critical patent/CN113050165A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. analysis, for interpretation, for correction
    • G01V1/30Analysis
    • G01V1/306Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. analysis, for interpretation, for correction
    • G01V1/30Analysis

Abstract

本发明提供一种预测致密砂岩油气富集带的方法及装置,该方法包括:根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。本发明可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测。

Description

预测致密砂岩油气富集带的方法及装置
技术领域
本发明涉及石油地震勘探开发技术领域,特别涉及一种预测致密砂岩油气富集带的方法及装置。
背景技术
现有技术中,预测致密砂岩油气富集带的做法,主要是以完钻井的砂岩厚度或含油气砂岩厚度为评价标准,依据该评价标准进行分析,对含油气富集区带进行评价。
目前现有技术中,根据井点的砂岩厚度或含油气砂岩厚度,评价含油气富集区带的方法,并不能准确反映地下地质体含油气的富集程度。
发明内容
本发明实施例提供了一种预测致密砂岩油气富集带的方法,用以更准确的预测致密砂岩油气富集带,该方法包括:
根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
本发明实施例还提供了一种预测致密砂岩油气富集带的装置,该装置包括:
井类型确定模块,用于根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
吻合率确定模块,用于针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
权重确定模块,用于根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
工区油气属性概率分布参数确定模块,用于根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
预测结果模块,用于根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
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。
本发明通过对工区内完钻井分类,并对每一种地震属性进行吻合度计算,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,进而进行多属性赋值加权计算,确定得到所述工区的油气属性概率分布参数,最终预测了所述工区的致密砂岩油气富集带。本发明可以针对不同工区的不同地震属性通过多属性赋值加权计算,可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测。
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致密砂岩油气富集带的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的实例的完钻井点分布图;
图3是本发明实施例提供的实例的属性1-产油层段含油气砂体厚度图;
图4是本发明实施例提供的实例的属性2-产油层段构造趋势图;
图5是本发明实施例提供的实例的属性3-产油层段砂体厚度图;
图6是本发明实施例提供的实例的属性4-产油层段渗透率趋势图;
图7是本发明实施例提供的实例的属性5-产油层段孔隙度趋势图;
图8是本发明实施例提供的一种预测致密砂岩油气富集带的装置的结构示意图。
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:同类相似技术方法在该领域的做法主要可以分为以下几个步骤:
1、选择评价标准,以完钻井的静态特征(砂岩厚度、含油气砂岩厚度)为评价标准;
但是现有技术存在着一定缺点:井点的静态特征并不能准确反映地下地质体含油气的富集程度;含油气砂岩的厚薄和井产量并不是正比关系,含油气砂岩薄的区带也会出现高产工业气流井。
2、据完钻井的静态特征(砂岩厚度、含油气砂岩厚度)进行分析,优选出对于致密砂岩储层含油气富集带吻合度高的属性进行融合,并依据最终融合结果对含油气富集区带进行评价。
由于发明人发现了上述技术问题,本发明实施例目的是提出一种可以针对不同工区的不同地震属性通过多属性赋值加权计算,可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测的方案。
本发明实施例中预测致密砂岩油气富集带的方法流程示意图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤101:根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
步骤102:针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
步骤103:根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
步骤104:根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
步骤105:根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
本发明实施例通过对工区内完钻井分类,并对每一种地震属性进行吻合度计算,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,进而进行多属性赋值加权计算,确定得到所述工区的油气属性概率分布参数,最终预测了所述工区的致密砂岩油气富集带。本发明实施例可以针对不同工区的不同地震属性通过多属性赋值加权计算,可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测。
具体实施时,根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型的方法有多种,下面给出其中一个实施例。
在一实施例中,根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
根据完钻井的含油气砂体厚度值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第一类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第二类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第三类井。
根据完钻井的日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第四类井;
在完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第五类井;
在完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第六类井。
根据完钻井的含油气砂体厚度值和日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第七类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第八类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第九类井。
在上述实施例中,首先选取工区内的完钻井进行动静态结合,动静态结合是指将动态特征和静态特征结合分析,动态特征可以为井日产量等,静态特征可以为砂岩厚度、含油气砂岩厚度等。动静态结合分析重新划分为Ⅰ(优)、Ⅱ(中)、Ⅲ(差)三类特征;划分依据如下所示:
Ⅰ类:含油气砂体厚(单层厚度达到5米以上或出油层段累计厚度达到8米以上)或者单井日产量达10万方/日;
Ⅱ类:含油气砂体较厚(单层厚度达到3米以上或出油层段累计厚度达到5米以上)或者单井日产量达5万方/日;
Ⅲ类:含油气砂体薄(单层厚度小于3米或出油层段累计厚度小于5米)或者单井日产量小于4万方/日;
以上划分标准是根据鄂尔多斯盆地苏里格地区制定的划分依据,在利用本发明具体实施中可根据实际工区的地质特征和油田指定的标准进行适当调整。
具体实施时,针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率的方法有多种,下面给出其中一个实施例。
具体实施时,所述地震属性包括:砂体厚度、含油气砂体厚度、构造特征分布、孔隙度及渗透率其中之一或任意组合。
在一实施例中,根据对完钻井中的分类标准,优选与井点分类吻合度高的属性,即Ⅰ、Ⅱ类井点处的属性特征表现为一种特性类型;Ⅲ类井点出表现为另一种特征特征,这两种特征要具有明显的差异性。具体属性可参考以下几种:砂体厚度、含油气砂体厚度、构造特征分布、孔隙度、渗透率。上述几种属性针对致密砂岩油气富集区比较敏感,在鄂尔多斯盆地苏里格地区的工作实例中已得到证实。
具体实施时,根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值的方法有多种,下面给出其中一个实施例。
在一实施例中,根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值,包括:
按如下公式,根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值:
Figure BDA0002340276260000061
其中,n是地震属性的个数;ci为第i种地震属性的赋值加权比例值,i=1,2,...n;ai为第i种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,i=1,2,...n,无量纲。
上述实施例实现了对选取的吻合度高的属性进行权重分析,以及对吻合度最高和其余的属性所占的比例因子进行明确定义到的目的,且对比于现有技术,同样针对了不同区域地质特征,突出了本发明实施例的其含油气富集带的评价方法和现有技术的差别,并且定量的体现出来这种差别。
上述实施例对所选取的多种地震属性进行权重划分,划分依据以划分地震属性时制定的标准为主,可以计算得出与单井分类吻合度高的属性,权重大;依次类推,直到所选地震属性的权重配置完成;在本实施例中,赋值加权比例值可以为可控赋值加权因子,每一种属性设置相应可控赋值加权因子;该因子与属性权重成正比;且所有因子之和应达到百分之百;可控赋值加权因子的量化标准应与相应属性在单井点处的吻合度正相关或与之相同。
具体实施时,根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数的方法有多种,下面给出其中一个实施例。
在一实施例中,根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数,包括:
根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数,包括:
按如下公式对每一种地震属性进行归一化处理:
Figure BDA0002340276260000062
其中,di是第i种地震属性归一化处理后的值,i=1,2,...n,无量纲;bi是第i种地震属性的值,无量纲;δ是在地震属性值域范围内最大值,无量纲;
按如下公式,根据每一种地震属性的赋值加权比例值和归一化处理后的值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数:
Figure BDA0002340276260000071
其中,A是所述工区的油气属性概率分布参数,无量纲。
在上述实施例中,赋值加权比例值可以为可控赋值加权因子,本发明实施例创新性地引入了可控的赋值加权因子设置,对含油气敏感的多种属性进行定量分析,设置不同权重的可控因子,达到对于不同区域地质条件下的含油气富集区带都能用一个公式表述的效果。
在上述实施例中,按如下公式根据每一种地震属性的赋值加权比例值和对每一种地震属性进行归一化处理后的值进行了多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数:
Figure BDA0002340276260000072
其中,A是所述工区的油气属性概率分布参数,无量纲。
具体实施时,根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带的方法有多种,下面给出其中一个实施例。
在一实施例中,根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带,包括:
按如下公式根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带:
Figure BDA0002340276260000073
其中,Ρ是所述工区的致密砂岩油气富集程度值,无量纲;β是所述工区油气属性概率分布参数值域范围内最大值,无量纲。
在上述实施例中,利用该公式将多种属性赋值加权计算最终能得到一个新属性,其值域分布的范围可定量表示致密砂岩储层油气富集分布范围,值越大,表示油气富集程度越高。
在上述实施例中,按如下公式根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带:
Figure BDA0002340276260000081
其中,Ρ是所述工区的致密砂岩油气富集程度值,无量纲;β是所述工区油气属性概率分布参数值域范围内最大值,无量纲。
本发明还提供了一具体实例,下面是XX三维工区含油气富集区带预测的实施例。
依据上述对井的三种类型划分标准,对图2中的井(20口)进行重新划分;依据上述对井的三种类型划分标准,对图2中的井(20口)进行重新划分;
图3中,深色代表含油气砂体较厚区域,浅色代表含油气砂体较薄区域;黑色点代表完钻井点,依据重新划分的井类型,对含油气砂体厚度图这个属性进行单井点处的验证,验证标准:Ⅰ、Ⅱ类井对应在图3中厚值区(深色部分),为吻合;Ⅲ类井对应薄值区(浅色部分),为吻合;反之为不吻合,最后得出吻合率(即:吻合的井数除以总井数);该吻合率就代表这个属性的权重。实例中20口完钻井与该属性的吻合率为71%。
图4为产油气层段构造趋势图,黑色点代表完钻井点,依据重新划分的井类型,对构造趋势图这个属性进行单井点处的验证,验证标准:Ⅰ、Ⅱ类井对应在图4中构造高部位,为吻合;Ⅲ类井对应构造低部位,为吻合;反之为不吻合,最后得出吻合率(即:吻合的井数除以总井数);该吻合率就代表这个属性的权重。实例中20口完钻井与该属性的吻合率为62%。
图5中,深色代表砂体较厚区域,浅色代表砂体较薄区域;黑色点代表完钻井点,依据重新划分的井类型,对砂体厚度图这个属性进行单井点处的验证,验证标准:Ⅰ、Ⅱ类井对应在图5中厚值区(深色部分),为吻合;Ⅲ类井对应薄值区(浅色部分),为吻合;反之为不吻合,最后得出吻合率(即:吻合的井数除以总井数);该吻合率就代表这个属性的权重。实例中20口完钻井与该属性的吻合率为50%。
图6中,深色代表渗透率高值区,浅色代表渗透率低值区;黑色点代表完钻井点,依据重新划分的井类型,对渗透率趋势图这个属性进行单井点处的验证,验证标准:Ⅰ、Ⅱ类井对应在图6中高值区(深色部分),为吻合;Ⅲ类井对应低值区(浅色部分),为吻合;反之为不吻合,最后得出吻合率(即:吻合的井数除以总井数);该吻合率就代表这个属性的权重。实例中20口完钻井与该属性的吻合率为57%。
图7中,深色代表空隙度高值区,浅色代表孔隙度低值区;黑色点代表完钻井点,依据重新划分的井类型,对孔隙度趋势图这个属性进行单井点处的验证,验证标准:Ⅰ、Ⅱ类井对应在图7中高值区(深色部分),为吻合;Ⅲ类井对应低值区(浅色部分),为吻合;反之为不吻合,最后得出吻合率(即:吻合的井数除以总井数);该吻合率就代表这个属性的权重。实例中20口完钻井与该属性的吻合率为53%。
通过对上述几种属性与完钻井的验证结果,可以得到对致密砂岩储层油气富集带敏感属性的最优排列顺序:产油层段含油气砂体厚度图(71%)、产油层段构造趋势图(62%)、产油层段渗透率趋势图(57%)、产油层段孔隙度趋势图(53%)、产油层段砂体厚度图(50%);再对这些吻合率的数值进行归一化处理(即用每一个属性的吻合率除以这几种属性吻合率之和),得到每种属性的赋值加权比例因子;然后利用关键保护公式
Figure BDA0002340276260000091
进行初步计算;再利用公式
Figure BDA0002340276260000092
进行最终计算,得到的计算结果即为定量预测致密砂岩储层油气富集带分布趋势,值越大,表示油气富集程度越高;本发明使井位钻探成功率由原来的46.3%提高到65.8%。
本发明实施例通过对工区内完钻井分类,并对每一种地震属性进行吻合度计算,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,进而进行多属性赋值加权计算,确定得到所述工区的油气属性概率分布参数,最终预测了所述工区的致密砂岩油气富集带。本发明实施例可以针对不同工区的不同地震属性通过多属性赋值加权计算,可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测。
本发明实施例将完钻井的动、静态特征进行权重配比,重新划分其分类标准,精细描述了针对含油气富集区带的评价标准,在以往只依靠完钻井静态分类的局限上提出了动、静态结合的评价标准;针对不同地质条件下,利用优选出的多种属性融合进行含油气富集带评价时,本发明实施例设计出一个通用公式,通过调和每种属性间设置的可控赋值加权因子,达到凸显优势属性,弱化辅助属性的目的,并对含油气富集带进行定量评价。
本发明实施例是在鄂尔多斯盆地苏里格油气田现有针对致密砂岩储层含油气富集带评价技术基础上针对存在的主要问题进行本质上的改进;重点是充分结合完钻井的动、静态特征,综合分析单项属性的优势和应用效果,根据应用效果对其进行权重划分;在不同区域地质条件下,对单项优势属性进行可控的赋值加权因子设置,最后对每个属性特征值进行加权计算,得到多种属性赋值加权融合的新属性,新属性值域分布的范围可定性表示致密砂岩储层油气富集分布范围,值越大,表示油气富集程度越高。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种预测致密砂岩油气富集带的装置,如下面的实施例所述。由于预测致密砂岩油气富集带的装置解决问题的原理与预测致密砂岩油气富集带的方法相似,因此预测致密砂岩油气富集带的装置的实施可以参见预测致密砂岩油气富集带的方法的实施,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。
图8是本发明实施例中预测致密砂岩油气富集带的装置的结构示意图,如图8所示,包括:
井类型确定模块01,用于根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
吻合率确定模块02,用于针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
权重确定模块03,用于根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
工区油气属性概率分布参数确定模块04,用于根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
预测结果模块05,用于根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
在一个实施例中,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第一类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第二类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第三类井。
在一个实施例中,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第四类井;
在完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第五类井;
在完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第六类井。
在一个实施例中,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第七类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第八类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第九类井。
在一个实施例中,所述地震属性包括:砂体厚度、含油气砂体厚度、构造特征分布、孔隙度及渗透率其中之一或任意组合。
在一个实施例中,权重确定模块具体用于按如下公式确定每一地震属性的赋值加权比例值:
Figure BDA0002340276260000111
其中,n是地震属性的个数;ci为第i种地震属性的赋值加权比例值,i=1,2,...n;ai为第i种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,i=1,2,...n,无量纲。
在一个实施例中,工区油气属性概率分布参数确定模块具体用于:
按如下公式对每一种地震属性进行归一化处理:
Figure BDA0002340276260000112
其中,di是第i种地震属性归一化处理后的值,i=1,2,...n,无量纲;bi是第i种地震属性的值,无量纲;δ是在地震属性值域范围内最大值,无量纲;
按如下公式,根据每一种地震属性的赋值加权比例值和归一化处理后的值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数:
Figure BDA0002340276260000121
其中,A是所述工区的油气属性概率分布参数,无量纲。
在一个实施例中,预测结果模块具体用于:
按如下公式根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带:
Figure BDA0002340276260000122
其中,Ρ是所述工区的致密砂岩油气富集程度值,无量纲;β是所述工区油气属性概率分布参数值域范围内最大值,无量纲。
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。
本发明实施例通过对工区内完钻井分类,并对每一种地震属性进行吻合度计算,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,进而进行多属性赋值加权计算,确定得到所述工区的油气属性概率分布参数,最终预测了所述工区的致密砂岩油气富集带。本发明实施例可以针对不同工区的不同地震属性通过多属性赋值加权计算,可以凸显不同种地震属性的比重差异,可以实现对致密砂岩油气富集带的精确预测。
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 (18)

1.一种预测致密砂岩油气富集带的方法,其特征在于,包括:
根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据完钻井的含油气砂体厚度值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第一类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第二类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第三类井。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据完钻井的日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第四类井;
在完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第五类井;
在完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第六类井。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据完钻井的含油气砂体厚度值和日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型,包括:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第七类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第八类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第九类井。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述地震属性包括:砂体厚度、含油气砂体厚度、构造特征分布、孔隙度及渗透率其中之一或任意组合。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,按如下公式,根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值:
Figure FDA0002340276250000021
其中,n是地震属性的个数;ci为第i种地震属性的赋值加权比例值,i=1,2,...n;ai为第i种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,i=1,2,...n,无量纲。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数,包括:
按如下公式对每一种地震属性进行归一化处理:
Figure FDA0002340276250000022
其中,di是第i种地震属性归一化处理后的值,i=1,2,...n,无量纲;bi是第i种地震属性的值,无量纲;δ是在地震属性值域范围内最大值,无量纲;
按如下公式,根据每一种地震属性的赋值加权比例值和归一化处理后的值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数:
Figure FDA0002340276250000023
其中,A是所述工区的油气属性概率分布参数,无量纲。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,按如下公式,根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带:
Figure FDA0002340276250000024
其中,Ρ是所述工区的致密砂岩油气富集程度值,无量纲;β是所述工区油气属性概率分布参数值域范围内最大值,无量纲。
9.一种预测致密砂岩油气富集带的装置,其特征在于,包括:
井类型确定模块,用于根据完钻井的含油气砂体厚度值和/或日产量值,将工区内的完钻井划分为不同类型;
吻合率确定模块,用于针对多种地震属性,确定每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率;
权重确定模块,用于根据每一种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,确定每一种地震属性的赋值加权比例值;
工区油气属性概率分布参数确定模块,用于根据每一种地震属性的赋值加权比例值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数;
预测结果模块,用于根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第一类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第二类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值时,确定完钻井为第三类井。
11.如权利要求9所述的装置,其特征在于,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第四类井;
在完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第五类井;
在完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第六类井。
12.如权利要求9所述的装置,其特征在于,井类型确定模块具体用于:
在完钻井的含油气砂体厚度值大于等于第一设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值大于等于第一设定日产量值时,确定该完钻井为第七类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于第一设定含油气砂体厚度值且大于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于第一设定日产量值且大于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第八类井;
在完钻井的含油气砂体厚度值小于等于第二设定含油气砂体厚度值,且完钻井的日产量值小于等于第二设定日产量值时,确定该完钻井为第九类井。
13.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述地震属性包括:砂体厚度、含油气砂体厚度、构造特征分布、孔隙度及渗透率其中之一或任意组合。
14.如权利要求9所述的装置,其特征在于,权重确定模块具体用于按如下公式确定每一地震属性的赋值加权比例值:
Figure FDA0002340276250000041
其中,n是地震属性的个数;ci为第i种地震属性的赋值加权比例值,i=1,2,...n;ai为第i种地震属性对工区内不同类型的完钻井的吻合率,i=1,2,...n,无量纲。
15.如权利要求14所述的装置,其特征在于,工区油气属性概率分布参数确定模块具体用于:
按如下公式对每一种地震属性进行归一化处理:
Figure FDA0002340276250000042
其中,di是第i种地震属性归一化处理后的值,i=1,2,...n,无量纲;bi是第i种地震属性的值,无量纲;δ是在地震属性值域范围内最大值,无量纲;
按如下公式,根据每一种地震属性的赋值加权比例值和归一化处理后的值,对所述多种地震属性进行多属性赋值加权计算,得到所述工区的油气属性概率分布参数:
Figure FDA0002340276250000043
其中,A是所述工区的油气属性概率分布参数,无量纲。
16.如权利要求15所述的装置,其特征在于,预测结果模块具体用于:
按如下公式,根据所述工区的油气属性概率分布参数,预测所述工区的致密砂岩油气富集带:
Figure FDA0002340276250000044
其中,Ρ是所述工区的致密砂岩油气富集程度值,无量纲;β是所述工区油气属性概率分布参数值域范围内最大值,无量纲。
17.一种计算机设备,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8任一所述方法。
18.一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8任一所述方法的计算机程序。
CN201911373290.3A 2019-12-27 2019-12-27 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置 Pending CN113050165A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911373290.3A CN113050165A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911373290.3A CN113050165A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113050165A true CN113050165A (zh) 2021-06-29

Family

ID=76506222

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911373290.3A Pending CN113050165A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113050165A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103376468A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 中国石油化工股份有限公司 基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法
CN103930802A (zh) * 2011-11-15 2014-07-16 雪佛龙美国公司 利用空间独立的数据子集为空间相关储层数据确定性质分布的软数据去偏不确定性的系统及方法
CN104965979A (zh) * 2015-06-16 2015-10-07 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩有效储层识别方法
CN105243463A (zh) * 2014-07-09 2016-01-13 中国石油化工股份有限公司 河道砂含油性评价方法
CN105403916A (zh) * 2015-10-27 2016-03-16 中国石油天然气集团公司 储层预测方法和装置
CN108957534A (zh) * 2018-06-12 2018-12-07 中国石油天然气股份有限公司 含气饱和度预测方法及装置
CN110109178A (zh) * 2018-09-27 2019-08-09 中国石油天然气股份有限公司 优势砂体分布区域的确定方法、装置及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103930802A (zh) * 2011-11-15 2014-07-16 雪佛龙美国公司 利用空间独立的数据子集为空间相关储层数据确定性质分布的软数据去偏不确定性的系统及方法
CN103376468A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 中国石油化工股份有限公司 基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法
CN105243463A (zh) * 2014-07-09 2016-01-13 中国石油化工股份有限公司 河道砂含油性评价方法
CN104965979A (zh) * 2015-06-16 2015-10-07 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩有效储层识别方法
CN105403916A (zh) * 2015-10-27 2016-03-16 中国石油天然气集团公司 储层预测方法和装置
CN108957534A (zh) * 2018-06-12 2018-12-07 中国石油天然气股份有限公司 含气饱和度预测方法及装置
CN110109178A (zh) * 2018-09-27 2019-08-09 中国石油天然气股份有限公司 优势砂体分布区域的确定方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIFENG LIU ET AL: "《A new reservoir prediction method: PCA value-weighted attribute optimization》", SEG SAN ANTONIO 2011 ANNUAL MEETING, pages 2024 - 2028 *
PEIDONG SHI ET AL: "《Fracture Identification in a Tight Sandstone Reservoir: A Seismic Anisotropy and Automatic Multisensitive Attribute Fusion Framework》", IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, vol. 15, no. 10, pages 1 - 5 *
任莉萍等: "《多属性聚类分析技术在FL、YX地区含气性预测中的应用》", 天然气工业, vol. 27, no. 1, pages 339 - 341 *
张丹妮等: "《地震属性预测西湖凹陷N构造"甜点"》", 特种油气藏, vol. 23, no. 4, pages 73 - 76 *
曾臻: "《相控多属性预测在元坝东砂体刻画中的应用》", 天然气技术与经济, vol. 10, no. 04, pages 6 - 9 *
李在光等: "《吐哈盆地胜北地区含油气性检测》", 天然气地球科学, vol. 17, no. 4, pages 533 - 534 *
杨子川等: "《塔河油田S48井区流体多波属性综合预测》", 新疆石油地质, vol. 39, no. 6, pages 742 - 747 *
杨晓利等: "《相控地震多属性预测技术在南堡凹陷碳酸盐岩储层的应用》", 地球物理学进展, vol. 27, no. 4, pages 1565 - 1571 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108122066B (zh) 储层岩性的确定方法和装置
CN101266299B (zh) 利用地震数据体结构特征预测油气的方法
CN111425193B (zh) 一种基于聚类分析测井岩石物理相划分的储层可压性评价方法
CN106529667A (zh) 一种大数据环境下基于模糊深度学习的测井相识别与分析方法
CN106372402A (zh) 一种大数据环境下模糊区域卷积神经网络的并行化方法
Mohaghegh et al. Modeling, history matching, forecasting and analysis of shale reservoirs performance using artificial intelligence
KR101148835B1 (ko) 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 암상 예측방법 및 이를 구현하는 시스템
EP2271954A2 (en) System and method for interpretation of well data
CN105700034A (zh) 利用地层元素迁移指数进行储层识别的方法
CN105089642B (zh) 油气藏异常生产井的识别方法及装置
CN110347720B (zh) 基于流程化的压裂选井选层方法
CN113807021B (zh) 一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法
CN106199754B (zh) 油气钻探目标综合优选评价方法
CN112576238B (zh) 一种低渗透油藏剩余油位置与含量测定系统、方法及应用
CN114638147A (zh) 一种油气藏压裂工艺参数确定方法
CN111239809B (zh) 一种基于属性融合原理的优势储层确定方法及系统
CN113050165A (zh) 预测致密砂岩油气富集带的方法及装置
CN113393335A (zh) 基于多地震属性优化的储层油气预测方法及装置
CN115110936B (zh) 确定致密油水平井分簇射孔位置的方法与装置
Grujic et al. Fast Track Reservoir Modeling of Shale Formations in the Appalachian Basin. Application to Lower Huron Shale in Eastern Kentucky.
CN112285773B (zh) 一种隐伏断层二元结构定量表征方法
Palmer Using AI and Machine Learning to Indicate Shale Anisotropy and Assist in Completions Design
Darabi et al. Augmented AI framework for well performance prediction and opportunity identification in unconventional reservoirs
CN109655933A (zh) 非常规地层的岩性识别方法及系统
Xu et al. Probabilistic evaluation of hydraulic fracture performance using ensemble machine learning

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