CN113740905A - 一种基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了在地球物理地震储层预测领域一种基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法。该方法首先利用叠前CRP道集数据和地震速度开展弹性地震直接求解,得到对油气尤其是气藏响应敏感的泊松比、Lambda和密度(反射率)地震,然后在这三种弹性地震数据上在目的层段寻找负的强振幅,即“新亮点”,沿目的层提取这三种弹性地震数据振幅属性,在剖面和平面上圈出这三种弹性地震数据的负强振幅异常区。使用本发明的方法能够在没有钻井的探区快速发现工业规模的油气藏且预测精度较传统“亮点”技术可提高30%左右,缩短地震储层预测研究周期,开展快速井位部署。本发明方法尤其适用于深水区或陆域岩性油气藏探区中深层包括深层勘探阶段或评价阶段烃类直接检测研究。
Description
技术领域
本发明属于地球物理地震储层预测领域。
背景技术
在油气勘探中,传统的直接烃类检测技术即所谓的“亮点”技术具有非常强的多解性。传统的“亮点”技术通常指叠加地震上的强振幅反射,或者III类AVO异常响应(反射系数在零偏移距为负的强反射,随着偏移距的增大而增大)。前人的研究成果反复证明,传统的“亮点”技术具有以下缺陷:
(1)传统“亮点”可能是非储层(如钙质泥岩等)、或水层、或低饱和度气藏引起,并不一定是高饱和度工业规模的气藏引起。
(2)传统“亮点”不能检测非“亮点”型高饱和度气藏,在中国的南海白云凹陷深水区和莺歌海盆地乐东地区都出现过典型的非“亮点”型气藏。对于这类气藏的预测,传统“亮点”技术无能为力。
传统“亮点”技术使用的两种数据包括叠加地震和两参数AVO属性反演结果,叠加地震是近似P波阻抗的反射率,两参数AVO属性的P属性和G属性分别代表P波速度反射率、梯度属性(没有明确的物理意义)。而无论P波阻抗或P波速度在绝大多数的情况下尤其在中深层和深层都不能有效区分气藏和非气藏(如水层、低饱和度气等),所以传统“亮点”技术具有很大的多解性。
弹性地震是指弹性参数的反射率,如Δλ/λ(Lambda反射率)、Δσ/σ(泊松比反射率)和Δρ/ρ(密度反射率)。弹性地震可由三参数AVO反演或求解得到。但弹性地震从来没有被用于直接烃类检测研究,都是利用弹性参数绝对值反演结果结合岩石物理分析开展烃类检测。
对于碎屑岩储层,前人大量的岩石物理研究成果已经证明,相对于泥岩,砂岩具有明显的低泊松比的特征,即砂岩和泥岩的泊松比差异大,那么反映到泊松比反射率数据即泊松比地震上就是负的强振幅;同样,相对于非气藏如水层、低饱和度气藏,高饱和度气藏具有明确(不是模糊)且显著的低泊松比、低Lambda和低密度特征(不会出现高弹性性质),即这三个弹性参数气藏与非气藏的差异大,那么反映到这些参数的弹性地震上就是负的强振幅(这个特征较传统“亮点”多解性显著减少)。因此我们将在泊松比、Lambda和密度弹性地震上负的强振幅定义为弹性地震“新亮点”。使用弹性地震“新亮点”可以直接检测高饱和度气藏。
本次发明的方法基于碎屑岩储层流体岩石物理研究成果及弹性地震求解结果,在弹性地震直接求解的基础上,直接在泊松比地震、Lambda地震和密度地震上寻找负的强振幅异常,这些弹性地震负强振幅异常就是“新亮点”。这种方法简便(无需井数据约束)、快速且有效。
发明内容
本发明旨在解决地震储层预测中传统“亮点”烃类直接检测存在多解性强以及不能检测非“亮点“工业规模(高饱和度)气藏的难题。
本发明具体是这样实现的:
步骤一、利用叠前CRP道集数据和地震速度数据开展弹性地震直接求解,得到对气藏响应敏感的三个弹性参数反射率数据即弹性地震,包括泊松比反射率、Lambda反射率和密度反射率。
可以使用两个Zoeppritz线性公式(1)和(2)开展弹性地震直接求解得到这三个弹性地震数据。
式中:R为反射系数;θ为入射角;Vp为纵波速度;Vs为横波速度;k为Vs2/Vp2;λ为压缩模量;μ为剪切模量;E为杨氏模量;σ为泊松比;ρ为密度。
步骤二、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据体上解释目的层顶、底层位或者直接加载层位解释数据(如有)。
步骤三、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据剖面上,针对目的层圈定出负的强振幅异常区,即弹性地震“新亮点”区。这三个弹性地震负强振幅异常重叠部位即是弹性地震“新亮点”最有利区。
步骤四、沿着目的层提取泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震的振幅属性平面图,并在这些平面图上圈定出负的强振幅异常区,即弹性地震“新亮点”区。这三个弹性地震振幅属性的重叠区即是弹性地震“新亮点”最有利区。在弹性地震“新亮点”最有利区结合其它资料部署新钻井位。
在上述四个步骤中,如果是二维地震,只需要做前三个步骤即可。三个用于“新亮点”的弹性地震可以根据研究区实际情况只保留一个最有效的。
附图说明
图1弹性地震“新亮点”烃类直接检测流程图
图2叠加地震与泊松比地震对比图。
具体实施方式
以下结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施方式,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明是这样实现的。
步骤一、利用叠前CRP道集数据和地震速度数据开展弹性地震直接求解,得到对气藏响应敏感的三个弹性参数反射率数据即弹性地震,包括泊松比反射率、Lambda反射率和密度反射率。
求解弹性地震可以使用前述的公式(1)和公式(2)。
在本实施例中,首先利用合成的CRP道集进行叠加处理得到了叠加地震,如图2a。再利用合成的CRP道集使用公式(1)开展三参数AVO反演/求解,得到了泊松比地震,如图2b。
步骤二、在泊松比弹性地震数据体上解释目的层顶、底层位或者直接加载层位解释数据(如有)。
因为本实施例剖面很短,不需要解释层位,这一步骤可以省略。
步骤三、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据剖面上,针对目的层圈定出负的强振幅异常区,即弹性地震“新亮点”区。
本实施例只有泊松比地震。
图2a是叠加地震,在该叠加地震剖面上有四个强振幅,即传统的“亮点”,这四个强振幅中有一个水层顶、一个岩性界面,另外两个是高饱和度气层顶界面。这表明叠加地震“亮点”检测高饱和度气藏具有很大的多解性。
图2b是泊松比地震,在该泊松比地震剖面上有三个负的强振幅,即“新亮点”,这三个“新亮点”分别对应全部的三个高饱和度气层(3号、4号和5号)顶界面。另外两个水层(1号和2号)顶都是弱振幅(非“新亮点”)。这表明泊松比地震“新亮点”检测高饱和度气藏的准确率100%,即具有非常小的多解性。
因为只有一条地震剖面,所以不需要做步骤四。
上述实施例以泊松比为例对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制。本实施例以泊松比为例,但很显然可以容易推广到Lambda和密度参数反射率数据体。
Claims (3)
1.一种基于基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法,其特征在于使用泊松比、Lambda和密度三个弹性地震负的强振幅异常作为烃类(主要是高饱和度气藏)直接检测指标,从而实现在缺少钻井和测井资料的地区较准确预测高饱和度气藏目标。其实现步骤如下:
步骤一、利用叠前CRP道集数据和地震速度数据开展弹性地震直接求解,得到对气藏响应敏感的三个弹性参数反射率数据即弹性地震,包括泊松比反射率、Lambda反射率和密度反射率。
步骤二、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据体上解释目的层顶、底层位或者直接加载层位解释数据(如有)。
步骤三、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据剖面上,针对目的层圈定出负的强振幅异常区,这三个弹性地震负强振幅异常重叠部位即是弹性地震“新亮点”最有利区。
步骤四、沿着目的层提取泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震的振幅属性平面图,并在这些平面图上圈定出负的强振幅异常区,这三个弹性地震振幅属性的重叠区即是弹性地震“新亮点”最有利区。在弹性地震“新亮点”最有利区结合其它资料部署新井位。
2.如权利要求1所述一种基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法其特征在于,步骤三、在泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震数据剖面上,针对目的层圈定出负的强振幅异常区。
3.如权利要求1所述一种基于基于弹性地震“新亮点”的烃类直接检测方法其特征在于,步骤四、沿着目的层提取泊松比、Lambda和密度这三个弹性地震的振幅属性平面图,并在这些平面图上圈定出负的强振幅异常区,这三个弹性地震负的强振幅异常区重叠区即是弹性地震“新亮点”最有利区。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5798982A (en) * | 1996-04-29 | 1998-08-25 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Method for inverting reflection trace data from 3-D and 4-D seismic surveys and identifying subsurface fluid and pathways in and among hydrocarbon reservoirs based on impedance models |
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 |
WO2016041189A1 (zh) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | 杨顺伟 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
CN106526669A (zh) * | 2016-09-19 | 2017-03-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩油气藏的地震储层预测方法 |
CN106970422A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种在三类avo亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5798982A (en) * | 1996-04-29 | 1998-08-25 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Method for inverting reflection trace data from 3-D and 4-D seismic surveys and identifying subsurface fluid and pathways in and among hydrocarbon reservoirs based on impedance models |
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 |
WO2016041189A1 (zh) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | 杨顺伟 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
CN106526669A (zh) * | 2016-09-19 | 2017-03-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩油气藏的地震储层预测方法 |
CN106970422A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种在三类avo亮点特征储层区识别非亮点油藏的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李红梅;李惠玲;魏文;王树刚;王凡剑;: "中深层天然气藏地震预测技术研究", 华北地震科学, no. 03, 15 September 2008 (2008-09-15) * |
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