CN113267809A - I类页岩储层预测方法及装置 - Google Patents
I类页岩储层预测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113267809A CN113267809A CN202010095459.XA CN202010095459A CN113267809A CN 113267809 A CN113267809 A CN 113267809A CN 202010095459 A CN202010095459 A CN 202010095459A CN 113267809 A CN113267809 A CN 113267809A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- seismic
- data
- shale reservoir
- dimensional
- prestack gather
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims abstract description 35
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 17
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 8
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 4
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 abstract description 8
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
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
-
- 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
- G01V2210/6242—Elastic parameters, e.g. Young, Lamé or Poisson
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
本发明提供了一种I类页岩储层预测方法及装置,该方法包括:获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;得到待测区域的叠前道集地层反射层位;进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,I类页岩储层的敏感参数是根据地质测井资料预先分析得到的。该方法实现了对待测区域内的I类页岩储层预测,且利用地震波形差异反演得到的弹性参数反演体分辨率高,因此按照本方法预测I类页岩储层的准确率高,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理信号解释技术领域,尤其涉及一种I类页岩储层预测方法及装置。
背景技术
工业生产中,通常按照页岩储层的品质,将页岩储层分为I类、II类和III类,其中,I类代表优质页岩储层,是目前国内页岩气开发的主力产层,III类则代表一般页岩储层。在页岩气勘探成熟的区域,大量开钻的水平探井,确定水平井的目标层段为I类页岩段,但I类页岩厚度仅有3-12米,为了保障水平井靶点的精准性,亟需一种高分辨率的I类页岩储层预测方法,来指导水平井的平台部署。
发明内容
本发明实施例提供一种I类页岩储层预测方法,用以准确地预测I类页岩储层,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率,该方法包括:
获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
根据所述地质测井资料和所述三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
根据所述地质测井资料、所述三维地震叠前道集数据、所述时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
根据所述三维地震叠前道集数据、所述地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
根据I类页岩储层的敏感参数和所述弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,所述I类页岩储层的敏感参数是根据所述地质测井资料预先分析得到的。
本发明实施例还提供一种I类页岩储层预测装置,用以准确地预测I类页岩储层,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率,该装置包括:
数据获取模块,用于获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
第一层位确定模块,用于根据所述地质测井资料和所述三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
第二层位确定模块,用于根据所述地质测井资料、所述三维地震叠前道集数据、所述时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
反演模块,用于根据所述三维地震叠前道集数据、所述地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
储层分布确定模块,用于根据I类优质页岩储层的敏感参数和所述弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,所述I类页岩储层的敏感参数是根据所述地质测井资料预先分析得到的。
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I类页岩储层预测方法。
本发明实施例也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I类页岩储层预测方法的计算机程序。
本发明实施例中,通过获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、所时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;实现了对待测区域内的I类页岩储层预测,且利用地震波形差异反演得到的弹性参数反演体分辨率高,因此按照本方法预测I类页岩储层的准确率高,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例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为本发明实施例中I类页岩储层预测方法的示意图。
图2为本发明具体实施例中步骤102的具体实现方法示意图。
图3为本发明具体实施例中步骤103的具体实现方法示意图。
图4为本发明具体实施例中步骤104的具体实现方法示意图。
图5为本发明具体实施例中步骤105的具体实现方法示意图。
图6为本发明实施例中I类页岩储层预测装置的结构框图。
图7为本发明一具体实施例中I类页岩储层预测装置的结构框图。
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。
本发明实施例提供了一种I类页岩储层预测方法,用以准确地预测I类页岩储层,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率,如图1所示,该方法包括:
步骤101:获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
步骤102:根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
步骤103:根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
步骤104:根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
步骤105:根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;
其中,I类页岩储层的敏感参数是根据地质测井资料预先分析得到的。
由图1所示流程可以得知,本发明实施例中,通过获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、所时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;实现了对待测区域内的I类页岩储层预测,且利用地震波形差异反演得到的弹性参数反演体分辨率高,因此按照本方法预测I类页岩储层的准确率高,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率。
具体实施时,首先获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料。其中,三维地震叠前道集数据是指通过地表一致性静校正、超道集处理过后的可用于叠前地震波形差异反演的道集数据;地质测井资料包括相关钻井资料、测井资料和地质资料等;三维地震叠前时间偏移数据包括叠前时间偏移的纯波数据和叠前时间偏移的显示带数据。
获取完上述数据和资料后,根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置,具体过程如图2所示,包括:
步骤201:利用地质测井资料中的声波测井曲线和密度曲线,合成得到声波合成记录;
步骤202:利用声波合成记录对三维叠前时间偏移数据进行标定,获取待测区域中钻井的第一时深曲线和第一时间地震反射层位;
步骤203:根据第一时深曲线和第一时间地震反射层位,结合三维叠前时间偏移数据呈现的地震剖面上的波形特征和波组关系,进行层位和断层解释,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置。
其中,步骤201例如可通过声波测井曲线和密度曲线联合制作合成记录,也可通过声波测井曲线和密度(恒定值)制作合成记录。具体实施时,步骤202是将制作的声波合成记录道与相邻井的井旁地震道的波组关系、波形特征和层间时差相似的特征的道进行对齐,将测井上的地质分层标定到三维地震剖面上,在地震剖面上找到相应的地震反射特征。
得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置后,根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位,具体过程如图3所示,包括:
步骤301:将时间域地层反射层位加载到三维地震叠前道集数据上得到三维地震叠前道集数据体;
步骤302:利用声波合成记录对三维地震叠前道集数据体进行标定,得到待测区域中钻井的第二时深曲线和第二时间地震反射层位;
步骤303:根据第二时深曲线和第二时间地震反射层位,结合三维叠前道集偏移数据呈现的叠前道集剖面上的波形特征和波组关系,进行层位解释,得到待测区域的叠前道集地层反射层位。
得到待测区域的叠前道集地层反射层位后,根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体,具体过程如图4所示,包括:
步骤401:根据地质测井资料,对三维地震叠前道集数据的井震标定;
步骤402:导入经过井震标定的三维地震叠前道集数据,利用地震波形的横向变化模拟地震波形差异,根据叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形驱动下的井震协同模拟,完成地震波形差异反演,得到弹性参数反演体。
其中,地震波形差异模拟是在假设子波不变的情况下,认为地震阻抗差异与井阻抗结构的变化有密切的相关性,也就是说地震阻抗随着井阻抗的变化而变化。利用重心,均值,方差,变方差四种属性作为描述地震阻抗差异的特征向量,然后用已钻井统计上述变量与井阻抗的垂向变差函数,表征井阻抗垂向结构变化对地震阻抗差异的贡献量。最后统计预测地震阻抗的特征向量,并利用上述表差函数模拟预测道井阻抗。步骤402具体实施时,将地震波形的横向变化代替变差函数来表征储层空间结构,主要经过数据导入、层位标定、子波提取、模型构建、反演参数选取(反演参数QC)及反演共6个步骤完成。
得到弹性参数反演体后,根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,I类页岩储层的敏感参数是根据地质测井资料预先分析得到的。具体实施时,根据地质测井资料,对I类页岩储层进行测井响应特征分析,确定I类页岩储层的敏感参数,即根据地质测井资料中已经发现的I类页岩储层的地质资料,进行测井响应特征分析,确定I类页岩储层的敏感参数。该敏感参数用于表征I类页岩储层的独有特征,例如包括:地层密度、纵横波速度比、横波阻抗、纵横波阻抗等。预先分析得到I类页岩储层的敏感参数后,根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布的具体流程如图5所示,包括:
步骤501:根据I类页岩储层的敏感参数,提取得到I类页岩储层的速度体;
步骤502:根据I类页岩储层的速度体,通过样点统计法,得到I类页岩储层厚度分布;
步骤503:通过拟合,根据弹性参数反演体,得到I类页岩储层的总有机碳的分布。
在五峰到龙马溪组一段一小段1小层的具体实施例中,提取的I类页岩储层的速度体为纵波阻抗小于11700m/s·g/cc的纵波速度体。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供一种I类页岩储层预测装置,由于I类页岩储层预测装置所解决问题的原理与I类页岩储层预测方法相似,因此I类页岩储层预测装置的实施可以参见I类页岩储层预测方法的实施,重复之处不再赘述,具体结构如图6所示:
数据获取模块601,用于获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
第一层位确定模块602,用于根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
第二层位确定模块603,用于根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
反演模块604,用于根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
储层分布确定模块605,用于根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,I类页岩储层的敏感参数是根据地质测井资料预先分析得到的。
具体实施例中,第一层位确定模块602具体用于:
利用地质测井资料中的声波测井曲线和密度曲线,合成得到声波合成记录;
利用声波合成记录对三维叠前时间偏移数据进行标定,获取待测区域中钻井的第一时深曲线和第一时间地震反射层位;
根据第一时深曲线和第一时间地震反射层位,结合三维叠前时间偏移数据呈现的地震剖面上的波形特征和波组关系,进行层位和断层解释,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置。
具体实施例中,第二层位确定模块603具体用于:
将时间域地层反射层位加载到三维地震叠前道集数据上得到三维地震叠前道集数据体;
利用声波合成记录对三维地震叠前道集数据体进行标定,得到待测区域中钻井的第二时深曲线和第二时间地震反射层位;
根据第二时深曲线和第二时间地震反射层位,结合三维叠前道集偏移数据呈现的叠前道集剖面上的波形特征和波组关系,进行层位解释,得到待测区域的叠前道集地层反射层位。
具体实施时,反演模块604具体用于:
根据地质测井资料,对三维地震叠前道集数据的井震标定;
导入经过井震标定的三维地震叠前道集数据,利用地震波形的横向变化模拟地震波形差异,根据叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形驱动下的井震协同模拟,完成地震波形差异反演,得到弹性参数反演体。
具体实施例中,I类页岩储层预测装置,如图7所示,还包括:预分析模块701,用于:
根据地质测井资料,对I类页岩储层进行测井响应特征分析,确定I类页岩储层的敏感参数。
具体实施时,储层分布确定模块605具体用于:
根据I类页岩储层的敏感参数,提取得到I类页岩储层的速度体;
根据I类页岩储层的速度体,通过样点统计法,得到I类页岩储层厚度分布;
通过拟合,根据弹性参数反演体,得到I类页岩储层的总有机碳的分布。
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I类页岩储层预测方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,存储有执行上述I类页岩储层预测方法的计算机程序。
综上所述,本发明实施例提供的I类页岩储层预测方法及装置具有如下优点:
通过获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;根据地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;根据地质测井资料、三维地震叠前道集数据、所时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;根据三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;根据I类页岩储层的敏感参数和弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;实现了对待测区域内的I类页岩储层预测,且利用地震波形差异反演得到的弹性参数反演体分辨率高,因此按照本方法预测I类页岩储层的准确率高,从而保障水平井靶点的精准性,提高页岩气水平井的钻遇成功率。
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、装置、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、装置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 (14)
1.一种I类页岩储层预测方法,其特征在于,包括:
获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
根据所述地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
根据所述地质测井资料、三维地震叠前道集数据、时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
根据所述三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
根据I类页岩储层的敏感参数和所述弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,所述I类页岩储层的敏感参数是根据所述地质测井资料预先分析得到的。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述地质测井资料和所述三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置,包括:
利用所述地质测井资料中的声波测井曲线和密度曲线,合成得到声波合成记录;
利用所述声波合成记录对所述三维叠前时间偏移数据进行标定,获取待测区域中钻井的第一时深曲线和第一时间地震反射层位;
根据所述第一时深曲线和所述第一时间地震反射层位,结合所述三维叠前时间偏移数据呈现的地震剖面上的波形特征和波组关系,进行层位和断层解释,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述地质测井资料、所述三维地震叠前道集数据、所述时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位,包括:
将所述时间域地层反射层位加载到所述三维地震叠前道集数据上得到三维地震叠前道集数据体;
利用所述声波合成记录对所述三维地震叠前道集数据体进行标定,得到待测区域中钻井的第二时深曲线和第二时间地震反射层位;
根据所述第二时深曲线和所述第二时间地震反射层位,结合所述三维叠前道集偏移数据呈现的叠前道集剖面上的波形特征和波组关系,进行层位解释,得到待测区域的叠前道集地层反射层位。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述三维地震叠前道集数据、所述地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体,包括:
根据所述地质测井资料,对所述三维地震叠前道集数据的井震标定;
导入经过井震标定的三维地震叠前道集数据,利用地震波形的横向变化模拟地震波形差异,根据所述叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形驱动下的井震协同模拟,完成地震波形差异反演,得到弹性参数反演体。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述地质测井资料预先分析得到所述I类页岩储层的敏感参数的过程,包括:
根据所述地质测井资料,对I类页岩储层进行测井响应特征分析,确定I类页岩储层的敏感参数。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据I类页岩储层的敏感参数和所述弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布,包括:
根据所述I类页岩储层的敏感参数,提取得到I类页岩储层的速度体;
根据所述I类页岩储层的速度体,通过样点统计法,得到I类页岩储层厚度分布;
通过拟合,根据所述弹性参数反演体,得到I类页岩储层的总有机碳的分布。
7.一种I类页岩储层预测装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取待测区域的三维叠前时间偏移数据、三维地震叠前道集数据和地质测井资料;
第一层位确定模块,用于根据所述地质测井资料和三维叠前时间偏移数据,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置;
第二层位确定模块,用于根据所述地质测井资料、三维地震叠前道集数据、时间域地层反射层位,得到待测区域的叠前道集地层反射层位;
反演模块,用于根据所述三维地震叠前道集数据、地质测井资料、叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形差异反演,得到弹性参数反演体;
储层分布确定模块,用于根据I类页岩储层的敏感参数和所述弹性参数反演体,确定I类页岩储层厚度分布及总有机碳的分布;其中,所述I类页岩储层的敏感参数是根据所述地质测井资料预先分析得到的。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一层位确定模块具体用于:
利用所述地质测井资料中的声波测井曲线和密度曲线,合成得到声波合成记录;
利用所述声波合成记录对所述三维叠前时间偏移数据进行标定,获取待测区域中钻井的第一时深曲线和第一时间地震反射层位;
根据所述第一时深曲线和所述第一时间地震反射层位,结合所述三维叠前时间偏移数据呈现的地震剖面上的波形特征和波组关系,进行层位和断层解释,得到待测区域的时间域地层反射层位和断层位置。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第二层位确定模块具体用于:
将所述时间域地层反射层位加载到所述三维地震叠前道集数据上得到三维地震叠前道集数据体;
利用所述声波合成记录对所述三维地震叠前道集数据体进行标定,得到待测区域中钻井的第二时深曲线和第二时间地震反射层位;
根据所述第二时深曲线和所述第二时间地震反射层位,结合所述三维叠前道集偏移数据呈现的叠前道集剖面上的波形特征和波组关系,进行层位解释,得到待测区域的叠前道集地层反射层位。
10.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述反演模块具体用于:
根据所述地质测井资料,对所述三维地震叠前道集数据的井震标定;
导入经过井震标定的三维地震叠前道集数据,利用地震波形的横向变化模拟地震波形差异,根据所述叠前道集地层反射层位和断层位置,进行地震波形驱动下的井震协同模拟,完成地震波形差异反演,得到弹性参数反演体。
11.如权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:预分析模块,用于:
根据所述地质测井资料,对I类页岩储层进行测井响应特征分析,确定I类页岩储层的敏感参数。
12.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述储层分布确定模块具体用于:
根据所述I类页岩储层的敏感参数,提取得到I类页岩储层的速度体;
根据所述I类页岩储层的速度体,通过样点统计法,得到I类页岩储层厚度分布;
通过拟合,根据所述弹性参数反演体,得到I类页岩储层的总有机碳的分布。
13.一种计算机设备,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6任一所述方法。
14.一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6任一所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010095459.XA CN113267809B (zh) | 2020-02-17 | 2020-02-17 | I类页岩储层预测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010095459.XA CN113267809B (zh) | 2020-02-17 | 2020-02-17 | I类页岩储层预测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113267809A true CN113267809A (zh) | 2021-08-17 |
CN113267809B CN113267809B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=77227387
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010095459.XA Active CN113267809B (zh) | 2020-02-17 | 2020-02-17 | I类页岩储层预测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113267809B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115169247A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-10-11 | 中国矿业大学(北京) | 储层参数的预测方法、装置和电子设备 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007001759A2 (en) * | 2005-06-24 | 2007-01-04 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for obtaining porosity and shale volume from seismic data |
CN102967883A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-03-13 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 通过页岩气叠前弹性参数反演预测岩石脆性概率的方法 |
CN103527184A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种白云岩储层的预测方法和系统 |
CN104345345A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-11 | 中国石油天然气集团公司 | 一种页岩储层总有机碳toc含量预测方法 |
CN104977618A (zh) * | 2014-04-09 | 2015-10-14 | 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
CN105842736A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-10 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种构建地层速度模型的方法 |
CN106842313A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于方位叠前地震数据的各向异性参数反演方法 |
US20170192118A1 (en) * | 2016-01-05 | 2017-07-06 | Schlumerger Technology Corporation | Amplitude Inversion on Partitioned Depth Image Gathers Using Point Spread Functions |
CN107102354A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-08-29 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 一种页岩甜点地震综合评价方法 |
WO2018010628A1 (zh) * | 2016-07-15 | 2018-01-18 | 河海大学 | 一种基于大面积致密储层地震岩石物理反演方法 |
CN107817535A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-03-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 薄夹层的确定方法和装置 |
CN109425896A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 白云岩油气储层分布预测方法及装置 |
CN110333551A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-10-15 | 长江大学 | 基于井震结合的白云岩储层预测方法、系统及存储介质 |
-
2020
- 2020-02-17 CN CN202010095459.XA patent/CN113267809B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007001759A2 (en) * | 2005-06-24 | 2007-01-04 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for obtaining porosity and shale volume from seismic data |
CN102967883A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-03-13 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 通过页岩气叠前弹性参数反演预测岩石脆性概率的方法 |
CN103527184A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种白云岩储层的预测方法和系统 |
CN104977618A (zh) * | 2014-04-09 | 2015-10-14 | 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
CN104345345A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-11 | 中国石油天然气集团公司 | 一种页岩储层总有机碳toc含量预测方法 |
CN106842313A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于方位叠前地震数据的各向异性参数反演方法 |
US20170192118A1 (en) * | 2016-01-05 | 2017-07-06 | Schlumerger Technology Corporation | Amplitude Inversion on Partitioned Depth Image Gathers Using Point Spread Functions |
CN105842736A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-10 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种构建地层速度模型的方法 |
WO2018010628A1 (zh) * | 2016-07-15 | 2018-01-18 | 河海大学 | 一种基于大面积致密储层地震岩石物理反演方法 |
CN107102354A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-08-29 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 一种页岩甜点地震综合评价方法 |
CN109425896A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 白云岩油气储层分布预测方法及装置 |
CN107817535A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-03-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 薄夹层的确定方法和装置 |
CN110333551A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-10-15 | 长江大学 | 基于井震结合的白云岩储层预测方法、系统及存储介质 |
Non-Patent Citations (8)
Title |
---|
刘喜武 等: "《基于全方位地下局部角度域成像的页岩气储层各向异性预测》", 《地球物理学进展》, vol. 30, no. 2, 30 April 2015 (2015-04-30), pages 853 - 857 * |
彭作磊 等: "《基于拓频的波形差异反演在渭北油田的应用》", 《宁夏大学学报(自然科学版)》, vol. 40, no. 4, pages 410 - 416 * |
李远 等: "《基于页岩岩石物理分析技术的TOC和脆性预测》", 《石油地球物理勘探》, vol. 53, no. 2, pages 204 - 210 * |
苏小军 等: "《波形差异反演方法及其在气藏描述中的应用》", 《地球物理学进展》, vol. 22, no. 5, pages 1578 - 1584 * |
赵懿 等: "《中国南方某页岩气井弹性参数计算与分析》", 《长江大学学报(自科版)》, vol. 12, no. 8, 31 March 2015 (2015-03-31), pages 37 - 43 * |
郭同翠 等: "《叠前地质统计学反演在页岩甜点和薄夹层预测中的应用――以西加拿大盆地W区块为例》", 《石油地球物理勘探》, vol. 55, no. 1, pages 167 - 177 * |
陈彦虎 等: "《波形指示反演在煤层屏蔽薄砂岩分布预测中的应用》", 《物探与化探》, vol. 43, no. 6, pages 1254 - 1260 * |
陈胜 等: "《利用地球物理综合预测方法识别页岩气储层甜点――以四川盆地长宁区块下志留统龙马溪组为例》", 《天然气工业》, vol. 37, no. 5, pages 20 - 30 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115169247A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-10-11 | 中国矿业大学(北京) | 储层参数的预测方法、装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113267809B (zh) | 2024-05-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100557464C (zh) | 基于叠前波场模拟的地震勘探层位标定方法 | |
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 | |
CA2931435A1 (en) | Method for developing a geomechanical model based on seismic data, well logs and sem analysis of horizontal and vertical drill cuttings | |
CN102636812B (zh) | 一种获得碳酸盐岩储层储集空间体积的方法 | |
WO2012139082A1 (en) | Event selection in the image domain | |
CN104769458A (zh) | 一种基于柯西分布的叠后波阻抗反演方法 | |
CN105697002A (zh) | 一种用于识别煤系地层岩性的方法 | |
CN110646850B (zh) | 隔夹层地震预测方法及装置 | |
CN111722284B (zh) | 一种基于道集数据建立速度深度模型的方法 | |
CN113050189B (zh) | 一种测井曲线的重构方法、装置、设备及存储介质 | |
US20170052268A1 (en) | Improved Interpretation of Seismic Survey Data Using Synthetic Modelling | |
CN111308558B (zh) | 页岩气水平井纵波时差校正方法 | |
CN113267809B (zh) | I类页岩储层预测方法及装置 | |
CN110118994B (zh) | 一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法 | |
RU2011148308A (ru) | Способ комплексной обработки геофизических данных и технологическая система "литоскан" для его осуществления | |
CN113608258B (zh) | 一种构建高分辨率波阻抗反演标签的自洽深度学习方法 | |
Vidal et al. | Characterizing reservoir parameters by integrating seismic monitoring and geomechanics | |
CN111025393B (zh) | 针对含薄煤层地层的储层预测方法、装置、设备及介质 | |
CN112394392B (zh) | 对烃源岩分布情况进行评价的方法和装置 | |
CN112211628A (zh) | 一种基于多条测井曲线的地层划分方法 | |
CN113848593A (zh) | 一种定量预测含煤地层中岩浆岩侵蚀区的方法 | |
CN112147676A (zh) | 一种煤层及夹矸厚度预测方法 | |
CN111830593A (zh) | 一种储层物性预测方法及装置 | |
Lee et al. | Predicting S-wave sonic logs using machine learning with conventional logs for the Delaware Basin, Texas | |
CN114076990B (zh) | 油页岩反射能量确定方法、系统、存储介质及电子设备 |
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 |