CN113917532A - 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 - Google Patents
分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113917532A CN113917532A CN202010661772.5A CN202010661772A CN113917532A CN 113917532 A CN113917532 A CN 113917532A CN 202010661772 A CN202010661772 A CN 202010661772A CN 113917532 A CN113917532 A CN 113917532A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- logging
- layer
- sedimentary
- seismic
- curve
- 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 61
- 230000007480 spreading Effects 0.000 title description 8
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 61
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 42
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims abstract description 39
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 39
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 14
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 claims description 72
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 19
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 17
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 13
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims description 12
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 161
- 238000011160 research Methods 0.000 description 18
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 16
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 10
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 7
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 6
- 102100039855 Histone H1.2 Human genes 0.000 description 3
- 102100027368 Histone H1.3 Human genes 0.000 description 3
- 101001035375 Homo sapiens Histone H1.2 Proteins 0.000 description 3
- 101001009450 Homo sapiens Histone H1.3 Proteins 0.000 description 3
- 238000000819 phase cycle Methods 0.000 description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 3
- 241000282836 Camelus dromedarius Species 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- DWDURZSYQTXVIN-UHFFFAOYSA-N 4-[(4-aminophenyl)-(4-methyliminocyclohexa-2,5-dien-1-ylidene)methyl]aniline Chemical compound C1=CC(=NC)C=CC1=C(C=1C=CC(N)=CC=1)C1=CC=C(N)C=C1 DWDURZSYQTXVIN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 229920006052 Chinlon® Polymers 0.000 description 1
- 241000446313 Lamella Species 0.000 description 1
- 239000004677 Nylon Substances 0.000 description 1
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005136 cathodoluminescence Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 229920001778 nylon Polymers 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000004626 scanning electron microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 210000004243 sweat Anatomy 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
- G01V1/307—Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
-
- 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
- G01V1/282—Application of seismic models, synthetic seismograms
-
- 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
-
- 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
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- 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
- G01V2210/6244—Porosity
-
- 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
- G01V2210/63—Seismic attributes, e.g. amplitude, polarity, instant phase
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统,该方法包括:对目的层的岩心样品进行分析,确定目的层的岩性和沉积环境;利用岩心样品的分析结果对选取的测井曲线进行组合和标定,获取岩性敏感曲线及其岩性敏感变化特征;利用岩性敏感曲线的岩性敏感变化特征,对标志层和高频层序界面进行识别以及对测井相和地震相进行标定;利用识别结果和标定结果,通过井震结合建立高频层序格架并以此来划分目的层的目的小层,在测井相和地震相的综合响应特征的分析约束下,分析沉积微相平面展布以及主河道的沉积演化过程。本发明能够准确描述以高频层序为约束和划分单元的沉积微相展布,并进行辫状河道的迁移摆动演化分析。
Description
技术领域
本发明属于油气勘探、开发领域,涉及一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统。
背景技术
经典层序地层学在我国油气勘探方面取得了巨大成就,但通常其应用于低频三级层序及以上级别层序的地层,在开发阶段成功应用的实例较少。近年来,四级及其以下高频层序,即经典层序地层学中的准层序组级别的高频层序,在油气藏开发阶段被越来越重视。精细的高频层序划分与对比往往依赖于地质露头的详细观察,而在缺乏地质露头对比或钻井取心厚度有限的条件下,基于测井曲线进行四级及其以下级别的高频层序的划分方法相对较少。而且所应用的测井曲线往往集中于自然伽玛(GR)、声波时差(AC)等一条或两条,存在多解性大、描述方法也都过于笼统、未对层序界面的测井曲线响应及变化特征进行详细分析的问题,因而实现全井段高频层序划分的实例较少。
近年来,碎屑岩微相的分析研究工作日益受到关注,并得以迅速发展,已成为储层研究中不可缺少的内容。许多学者对沉积微相的研究也做出了重要的论述。“微相”一词最早由Brown(1943)提出,Flügel(2004)进一步将“沉积微相”定义为可在薄片、揭片和磨光片中区分出所有古生物学和沉积学特征的综合。沉积微相的研究在方法和技术上,通常强调野外工作和室内薄片研究的结合,利用野外露头、岩心、常规薄片、扫描电镜、阴极发光、X衍射、矿物学与地球化学等来分析沉积微相。在盆地或区带勘探的阶段应用广泛,即通过沉积微相的研究,分析沉积环境,从而寻找有利的勘探区带。相对而言,油气藏开发阶段,在四级或五级高频层序格架的约束下,更加精细的开展沉积微相的纵向和横向对比及沉积演化研究的实例较少。
碎屑岩地层中的高效油气勘探和开发,离不开沉积微相的指导。传统的平面沉积微相的研究一般是统计单井上各层的地层厚度、砂岩厚度和含砂率等数据,考虑各井的各层段的测井曲线形态,以井点为控制点,勾绘工区内的等值线,进而在平面上分析砂体的展布状况以及确定工区的沉积微相展布。目前,利用地震资料进行沉积相的研究主要包括反演与地震属性的分析。反演方法目前常用多井约束进行反演,但由于过多考虑了井信息,其预测性受到一定限制。地震属性方法在目前应用较广,更遵循地震信息。
对于一个油气田来说,在勘探阶段,井距较大,单凭井资料研究的精度是远远不够的。而在开发阶段,虽然井网密度较大,但仅靠单井信息是达不到开发调整要求,需要借助地震信息辅助刻画沉积微相的展布分析,以此达到勘探、开发调整的要求。但由于地震分辨率有限的原因,一般认为不能直接利用地震资料进行高频层序单元的沉积相刻画。在垂向上,陆相油藏属于薄互层结构,单层厚度往往低于地震分辨率——四分之一主波长,无法达到真正薄层意义上的地震成像。
针对复杂的辫状河油气藏在勘探开发阶段所遇到沉积微相的多变、纵向上多期的切割叠加、沉积微相的平面展布复杂、沉积演化的规律难以总结等难题,有必要提供一种方案来解决上述问题,达到油气藏精细描述的目的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种分析河流的沉积微相平面展布和沉积演化的方法,该方法将基于高频层序划分与利用地震沿层切片分析相结合,能够准确描述以高频层序为约束和划分单元的沉积微相展布,并进行河道的迁移摆动演化分析。
为了解决上述技术问题,本申请的实施例首先提供了一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法,该方法包括:步骤一,对目的层的岩心样品进行分析,确定目的层的岩性和沉积环境;步骤二,利用岩心样品的分析结果对选取的测井曲线进行组合和标定,获取岩性敏感曲线及其岩性敏感变化特征;步骤三,利用岩性敏感曲线的岩性敏感变化特征,对标志层和高频层序界面进行识别以及对测井相和地震相进行标定;步骤四,利用所述步骤三的识别结果和标定结果,通过井震结合建立高频层序格架并以此高频层序格架来划分目的层的目的小层,在测井相和地震相的综合响应特征的分析约束下,分析以目的小层为单元的沉积微相平面展布以及主河道的沉积演化过程。
在一个实施例中,在所述步骤二中,执行如下步骤:选择多种测井曲线,根据所述岩心样品的岩性分析结果,对这些测井曲线进行组合并标定,确定不同岩性的各种测井曲线的响应特征,并从测井曲线组合中寻找对岩性敏感的测井曲线作为岩性敏感曲线,以及将它们随岩性变化的变化趋势作为岩性敏感变化特征。
在一个实施例中,所述测井曲线包括自然伽马测井曲线、自然电位测井曲线、井径测井曲线、深侧向电阻率测井曲线、浅侧向电阻率测井曲线和三孔隙度测井曲线;在进行组合时,将自然伽马测井曲线、自然电位测井曲线和井径测井曲线至于同一测井曲线道,将三孔隙度测井曲线和电阻率曲线分别至于另外两个测井曲线道。
在一个实施例中,在所述步骤二中,还包括:根据所述岩心样品的岩性分析结果和测井曲线组合的岩性敏感变化特征选取致密砂岩段,利用实测的岩心孔隙度对计算得到的三条孔隙度曲线进行校正,将校正后的三孔隙度计算曲线在致密砂岩段处重合作为岩性敏感曲线之一。
在一个实施例中,在所述步骤三中,通过如下步骤对标志层进行识别:在测井曲线组合的岩性敏感变化特征及重合后的三孔隙度计算曲线的基础上,结合区域钻井地层、岩性特征资料,利用测井曲线突变特征所反映的岩性突变,对目的层已有钻井的标志层进行测井识别和级次划分。
在一个实施例中,在所述步骤三中,通过如下步骤对高频层序界面进行识别:利用标志层划分结果,通过地震合成记录来标定地震剖面,并建立标志层的岩性界面、测井界面和地震界面彼此对应的综合响应特征模式;在标志层的综合响应特征模式的地震响应特征的约束下,开展标志层的井间横向对比;以标志层的井间横向对比结果作为约束,总结高频沉积旋回的岩性变化趋势以及不同高频沉积旋回接触面上下的岩性突变差异,识别高频层序界面;利用所述高频层序界面,标定对岩性敏感的测井曲线与重合后的三孔隙度计算曲线,总结高频层序界面的测井响应特征,进而完成全井段的高频层序界面识别。
在一个实施例中,在所述步骤三中,通过如下步骤对测井相和地震相进行标定:对目的层利用岩石相标定测井曲线得到测井相,利用测井相标定地震剖面响应特征得到地震相,进而总结岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式。
在一个实施例中,在所述步骤四中,包括:根据识别的高频层序界面建立高频层序格架,并依据砂体分布和实际开发需要,划分目的层的目的小层,并在地震剖面和标志层对比剖面的约束下,开展目的小层的对比。
在一个实施例中,在所述步骤四中,还包括:以岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式为沉积微相分析的参考依据,以高频层序格架为约束,完成目的层的单井沉积微相划分和连井沉积微相的对比;以单井沉积微相划分、井间沉积微相对比为基础,依据井震标定结果,计算每个目的小层厚度在地震剖面上所对应的时窗,利用沿层地震切片技术和该时窗提取能够反映各个小层沉积微相的地震相属性,实现目的小层的平面沉积微相展布和河道带主流线的绘制;将目的小层的平面沉积微相的河道主流线在平面上叠置,分析总结主河道的迁移摆动特征得到河流沉积演化过程。
根据本发明的另一方面,还提供了一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的系统,该系统执行如上所述的方法。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
本申请实施例提出了一种分析河流的沉积微相平面展布和沉积演化的方法,该方法基于河流相的高频层序格架约束,通过岩心及薄片的沉积相标志分析,开展单井和连井沉积微相分析,以例如四级高频层序为作图单元,建立基于井震结合与地震沿层切片技术的小层沉积微相平面展布与主河道沉积演化。该方法能够准确描述以高频层序为约束和划分单元的沉积微相展布,并进行河道的迁移摆动演化分析。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明的技术方案而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构和/或流程来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分。其中,表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,但并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请实施例的分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法的流程示意图。
图2为本发明实施例的目的层段的地层岩心的岩性、沉积构造的特征照片。
图3为本发明实施例的目的层段的测井曲线的岩性识别的交会图。
图4为本发明实施例的利用目的层段A1井的实测岩心孔隙度对三孔隙度校正后,将其在致密砂岩段处重合的结果图。
图5为本发明实施例的利用目的层段的标志层岩心界面来标定测井标志层界面的结果图。
图6为本发明实施例的将目的层段上古地层的标志层岩心界面、测井界面、地震界面相互标定的结果及响应特征图。
图7为本发明实施例的通过目的层段的井震结合得到的不同级别标志层的地震界面识别结果在地震剖面上的追踪情况的示意图。
图8为本发明实施例的使目的层段在地震剖面约束下的标志层在连井剖面上的对比结果图。
图9为本发明实施例的利用目的层段A1的井岩心高频层序的界面识别对测井曲线进行标定的结果图。
图10为本发明实施例的目的层段的高频层序划分及小层对比结果图。
图11为本发明实施例的目的层段通过岩心标定测井和测井标定地震,建立沉积微相、测井相和地震相的综合响应模式的示意图。
图12为本发明实施例的使目的层段在研究区高频层序格架和地震剖面的约束下,连井沉积微相对比的结果图。
图13为本发明实施例的研究区的目的层段按照H12小层对应的时间切片的地震属性及其对应的沉积微相平面展布和河道主流线的刻画示意图。
图14为本发明实施例的研究区目的层段H11小层、H12小层和H13小层的辫状河道主流线的迁移摆动的平面演化过程示意图。
图15为本申请实施例的分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的系统的功能框图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征,在不相冲突前提下可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
另外,附图的流程图示出的某些步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例提供了一种细致、可操作性强和符合沉积学原理的分析河流的沉积微相平面展布和河道迁移规律、沉积演化的方法。该方法针对缺乏野外露头对比的复杂碎屑岩地层的分布区,基于已有的钻井资料,建立了高频层序格架,并以此为约束。具体来说,通过对主要目的层段岩心、岩屑及其薄片的详细观察,分析主要的沉积环境,进而总结得到沉积微相类型。在高频层序的约束及沉积认识的指导下,开展单井沉积微相的分析和连井微相的对比,并以高频层序为分析单元,在地震解释标志层层位上选取合适的沿层时窗切片。通过提取能够反映沉积微相的敏感属性进行井震结合,实现沉积微相的平面展布。最后,利用河流(例如辫状河)河道主流线的迁移摆动分布趋势,来总结河流平面摆动沉积演化过程。
需要说明的是,在本实施例中以辫状河为例来进行说明,但并不限定与辫状河,还可以是曲流河,以及辫状河三角洲等。该实施例解决了如下技术问题:由于勘探开发阶段辫状河岩性气藏目的层缺乏露头对比、钻井少、岩性复杂,难以准确有效的开展基于高频层序格架约束的小层对比和精细描述以小层为单元的辫状河道砂体展布,以及河道迁移沉积演化过程分析难度大。
实施例一
图1为本申请实施例的分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法的流程示意图。概括来说,在本发明实施例中,利用不同级别标志层的岩心界面特征详细标定测井曲线,利用测井曲线的组合特征,对标志层、高频层序界面进行识别、对测井相和地震相进行标定。在全井段识别高频层序界面之后,利用地震标志层界面的识别在横向上进行对比约束,开展小层对比、分析小层内沉积微相和辫状河道迁移摆动过程。
下面参考图1来具体说明该方法涉及的各个步骤。
首先,在步骤S10(步骤一)中,对目的层岩心样品进行分析,确定目的层的岩性与沉积环境。
在本步骤中,通过详细观察目的层岩心样品,确定目的层主要岩性与大致沉积环境。具体地,通过对取心段的岩心、岩屑及其薄片进行详细观察来确定该目的层段的岩性和沉积环境。
图2为本发明实施例的目的层段处地层岩心的岩性、沉积构造的特征照片,该图像显示了杭锦旗太原组-下石盒子组气藏研究区目的层段(厚约250m-300m)的岩心的岩性和沉积构造。在图2中,从左侧开始说明这些岩心样品的岩性和沉积环境:锦94井:层位在盒1段,沉积环境为杂色砾岩河道滞留沉积;锦69井,层位在盒1段,岩性为下部为泥质粉砂岩、上部为粗砂岩,沉积环境为冲刷面;锦72井,层位在山1段,岩性为灰色含砾粗砂岩,沉积环境为粒序层理;锦75井,岩性为粗砂岩、沉积环境为槽状交错层理;锦93井,层位在盒2段,岩性为含砾粗砂岩,沉积环境为板状交错层理;锦21井,层位在盒一段,岩性为粗砂岩,沉积环境为块状层理;锦21井,为辫状河道非典型二元结构,下部河床沉积厚度远大于上部堤岸、河漫;锦107井,层位在盒3段,岩性为褐色泥岩;锦111井,层位在盒1段,岩性为花斑状泥岩;锦75井,层位在山1段,岩性为浅灰绿色泥岩;锦116井,层位在山1段,岩性为泥质粉砂岩,沉积环境为透镜状层理;锦21井,层位在山1段,河漫浅灰色粉砂岩与灰绿色、灰色泥岩交互沉淀。
如图2所示,通过对目的层段的取心进行详细的岩心观察与薄片镜下的鉴定结果显示,目的层以含砾粗砂岩、粗砂岩、中砂岩为主,层理类型多样,为高能(水动力条件比较强的)辫状河道的典型岩相发育。主要目的层盒1段的河道类型多以向上变浅的米级沉积旋回为主,呈非典型二元结构,下部河床沉积厚度远大于上部堤岸、河漫沉积,反映了典型的辫状河道沉积(见图2中间部分)。山西组-盒1段的泛滥平原沉积总体以深灰色、灰绿色、灰色等(弱)还原色为主,盒2+3段褐色等氧化色逐渐增多(图2),以向上变浅的河漫浅灰色的粉砂岩与灰绿色、灰色的泥岩交互沉积为主(图2的最右侧)。
结合岩石相分析结果和前人对本区域的沉积研究结果,可以得到本区太原组-山西组-下石盒子组具有近物源、相变快的特点,主要属于(辫状河)三角洲-辫状河沉积体系,可划分辫状河三角洲、辫状河、曲流河-辫状河等沉积相。目的层H1段为辫状河沉积,进一步划分为辫状河河道心滩、辫状河河道充填和泛滥平原等微相沉积。
接下来,在步骤S20(步骤二)中,利用岩心样品的分析结果对选取的测井曲线进行组合和标定,获取岩性敏感曲线及其岩性敏感变化特征。在本例中,岩性敏感曲线包括对岩性敏感的测井曲线和在致密砂岩段处重合的通过计算得到的三孔隙度曲线(可简称“三孔隙度计算曲线”)。
具体地,选择多种测井曲线,根据步骤S10中岩心样品的岩性分析结果,对这些常规测井曲线进行组合并标定,确定不同岩性的各种测井曲线的响应特征,然后,从测井曲线组合中寻找对岩性敏感的测井曲线(作为岩性敏感曲线),以及岩性敏感测井曲线随岩性变化的变化趋势,进而得到测井曲线组合的岩性敏感变化特征。
在本例中,优选常规测井曲线包括自然伽马(GR)测井曲线、自然电位(SP)测井曲线、井径(CAL)测井曲线、深侧向电阻率(LLD)测井曲线、浅侧向电阻率(LLS)测井曲线和三孔隙度测井曲线(包括密度(DEN)、声波时差(AC)和中子孔隙度(CNL))这八条常规测井曲线。在进行组合时,将CAL、GR、SP曲线至于同一测井曲线道,此处的组合是因为它们可以展现出基本的岩性特征。将三孔隙度测井曲线和电阻率曲线(LLD和LLS)分别至于另外两个测井曲线道。
此外,发明人经过研究发现,通过岩性鉴定结果来标定测井曲线时,针对单井岩心分析,在识别不同的岩性方面,自然伽马曲线和中子曲线在识别岩性方面的效果比较好,可以被认为是对岩性敏感的测井曲线,因此,本发明提出的岩性识别图版主要是中子曲线(CNL)与自然伽玛曲线(GR)结合的交会图,如图3所示的取心段不同岩性的测井曲线交会图的示例图。从图3中可以看出,砾岩、砂砾岩、含砾粗砂岩、粗砂岩的测井响应重叠性很高,基本可以归为一类,因此,将上述例子中的锦72地区岩性分为三大类,分别是粗岩性类(砾岩、砂砾岩、含砾粗砂岩、粗砂岩)、中细砂岩类和泥岩。自然伽玛和中子曲线随着这三类岩性的粒度变细,测井值呈由低到高变化。
需要说明的是,仅是利用选取的测井曲线组合可以识别大部分的岩性,但对于某些特殊情况来说,岩性识别的精确度不高,因此在本例中,提出的上述交会图可以很好地准确反应岩性特征,除交会图之外的其他测井曲线具有辅助的岩性识别作用,它们的结合能够更好地提高岩性识别的精确度。另外,本步骤所选择的测井曲线组合、交会图仅为一个优选示例,根据实际的应用情况可以选取其他的曲线,本发明实施例并不限定其他合理的组合方式。
另外,如图1所示,在该步骤S20中,还包括如下步骤:根据步骤S10的岩心样品的岩性分析结果和测井曲线组合的岩性敏感变化特征(具体指反应岩性和岩性界面的特征),选取致密砂岩段,利用实测岩心孔隙度对计算得到的三条孔隙度曲线进行校正,将校正后的三孔隙度计算曲线在致密砂岩段处重合作为岩性敏感曲线之一。
具体地,利用声波和密度的孔隙度解释模型,分别计算声波孔隙度和密度孔隙度,并将计算的这两个孔隙度与中子孔隙度放置于同一测井曲线道,形成孔隙度测井曲线组合作为计算的三孔隙度曲线。然后利用实测岩心孔隙度(依据岩心样本实测出来的三种孔隙度)对计算得到的三条孔隙度曲线进行校正,然后将校正后的三孔隙度计算曲线在致密砂岩段处重合。
需要说明的是,该步骤的设置是为了进一步提高岩性区分和岩性界面的区分的精确度,在三孔隙度重合时反应出当前层为致密砂岩,由重合到分开的状态,则反映了另一种岩性。
如图4A1井在3027m-3034m处,岩心样品孔隙度值介于1.2%-8.7%,平均4.07%,为典型的致密砂岩段。密度骨架平均值和声波骨架平均值分别取值约为2.63g/cm3和180μs/m,通过计算密度孔隙度和声波孔隙度,并与中子孔隙度放置于同一测井曲线道,形成计算的孔隙度测井曲线组合,利用实测岩心孔隙度对三孔隙度(密度孔隙度、声波孔隙度与中子孔隙度)测井曲线进行校正,然后将校正后的三孔隙度计算曲线在该层段处大致重合。
在步骤S30(步骤三)中,利用岩性敏感曲线的岩性敏感变化特征,对标志层和高频层序界面进行识别以及对测井相和地震相进行标定。
在该步骤中包括标志层识别步骤S310、高频层序界面识别步骤S320~S340和测井相、地震相标定步骤S350。
在步骤S310中,在步骤S20的测井曲线组合的岩性敏感的特征识别结果及重合后的三孔隙度计算曲线的基础上,结合区域钻井地层、岩性特征资料,利用测井曲线突变特征所反映的岩性突变,对研究区目的层已有钻井的标志层进行测井识别和级次划分。
在进行级次划分时,按照利用岩性和测井曲线方式进行标志层识别的难易程度,大致将标志层划分为如下四种不同的级次。
1)全区分布稳定的明显标志层界面
太原组(T)/下古生界奥陶系(O)界面:奥陶系碳酸盐岩顶面为一区域岩溶风化壳不整合面界面,界面上下岩性与常规曲线(如自然伽玛测井曲线、电阻率测井曲线等)以及计算的三孔隙度曲线呈突变特征,标志层界面特征明显(如图5a所示)。
石千峰组(P2sh)/上石盒子组(P1s)界面:上石盒子组的低阻、厚层状湖相泥岩为标志层。标志层界面为高阻、中厚层状河流相砂岩与低阻、厚层状湖相泥岩的分界面。计算的三孔隙度曲线、电阻率测井曲线、自然电位测井曲线为岩性特征曲线,易于识别。
2)全区分布较稳定、易识别的标志层界面
山西组(S)/太原组(T)和山二段(S2)/山一段(S1)。
太原组顶部煤层和山一段顶部煤层为标志层。标志层地层界面为河流-三角洲碎屑岩(底部以砂岩为主)与沼泽相厚煤层的界面。在测井曲线上,煤层呈高阻、高声波时差、高中子、低密度“三高一低”的测井曲线响应特征,与上覆地层电性差异明显,为易识别区域标志层(如图5b所示)。
3)大部分地区分布较稳定、较易识别的标志层界面
下石盒子组(H)/山西组(S)界面:下石盒子组的骆驼脖子砂岩通常为标志层,标志层界面为下石盒子组的骆驼脖子砂岩与山西组的顶面平原沼泽灰黑色泥岩的界面。在界面的上下部分,自然伽玛(GR)、深侧向电阻率(LLD)和计算的三孔隙度曲线突变特征也较明显,为较易识别的标志层(如图5c所示)。
山1-1小层(S1-1)/山1-2小层(S1-2)小层界面:山1-1小层顶部煤层为标志层。标志层界面为山1-2小层河流-三角洲碎屑岩(底部以砂岩为主)与山1-1小层顶部沼泽相煤层的界面。在测井曲线上,计算的三孔隙度曲线、深侧向电阻率(LLD)曲线突变特征也较明显,为较易识别的标志层。
4)局部分布较稳定、可识别的标志层界面
上石盒子组(P2s)/下石盒子组(H)界面:上石盒子组的厚层状低阻泥岩为标志层。上石盒子组的岩性主要为暗紫色、灰紫色湖湘泥岩夹杂色砂岩;在测井曲线上,自然电位(SP)明显偏正,电阻率偏低。与下伏H3段泥岩或砂岩具有一定的区别,因而可形成一个标志层界面,但在研究区部分地区,界面差异特征不明显。
盒二段(H2)/盒一段(H1)界面:盒一段的顶部低阻泥岩为一局部标志层。研究区大部分地区盒一段的顶部通常发育低阻泥岩层,与上覆盒二段相对高阻的砂岩层,可形成较明显的岩性界面(如图5d所示)。
盒一段内部H1-3/H1-2界面:H1-2顶部通常发育低阻泥岩层,为一局部标志层,与上覆H1-3段相对高阻的砂岩层具有较明显的区别,为可识别的局部标志层界面。
在步骤S320中,利用标志层划分结果,通过地震合成记录来标定地震剖面,并建立标志层的岩性界面、测井界面和地震界面彼此对应的综合响应特征模式(可记为“岩性界面-测井界面-地震界面的综合响应特征模式”)。
具体地,执行井震结合,通过合成地震记录标定的方式,将标志层测井界面标定地震界面,总结标志层的岩性界面-测井界面-地震界面的综合响应特征模式。
如图6所示,通过井震结合和标志层界面横向追踪综合分析,研究区有三个标志层界面在地震剖面上可以很好地被识别和区域追踪,分别是全区分布稳定的标志层界面,即太原组/下古生界界面、石千峰组/上石盒子组界面,和研究区大部分地区稳定、较易识别的下石盒子组/山西组的标志层界面,它们分别对应的地震解释层位为T9bc、T8、T9d(参见图7)。有两个局部分布较稳定、可识别的标志层界面在地震剖面上大致可以识别和追踪,分别对应的地震解释层位为T9e、T9f(参见图7)。另外,还有一个大部分地区较稳定、较易识别的标志层在地震剖面上也可局部追踪,对应的地震解释层位为T9c1(参见图7)。
在步骤S330中,在标志层的综合响应特征模式的地震响应特征的约束下,开展标志层的井间横向对比。
在以上不同级别的标志层岩性-测井-地震识别结果的逐级约束下,利用地震剖面进行标志层井间约束对比,为高频层序和主要目的小层的进一步精细划分提供依据。
首先将区域稳定分布的标志层界面在连井剖面上进行对比,然后进行全区较稳定易识别的标志层开展连井对比,以此类推,采用标志层界面逐级约束的方法,开展对比。在以上两级标志层岩性-测井界面对比格架的约束下,以井震标定的结果作为井间横向对比重要的参考依据,横向上的厚度变化参考地震剖面(如图7所示),开展下一级别标志层的井间对比,避免对比串层。即在对比过程中,利用地震剖面横向上厚度变化的趋势,对测井曲线标志层相对不明显的下石盒子组/山西组、S1-1/S1-2标志层界面和局部分布较稳定可识别的标志层界面上石盒子组/下石盒子组、盒二段/盒一段、H1-3/H1-2小层界面进行约束。图8即为通过井震紧密结合约束后的不同级次标志层界面的对比结果。
在步骤S340中,以步骤S330识别的标志层井间横向对比结果作为约束,总结高频沉积旋回的岩性变化趋势以及不同高频沉积旋回接触面上下的岩性突变差异,识别高频层序界面。然后,利用岩心识别的高频层序界面,进一步标定对岩性敏感的测井曲线与重合后的三孔隙度计算曲线,总结高频层序界面的测井响应特征,进而完成全井段的高频层序界面识别。
如在步骤S330的低频层序界面约束下,进一步详细观察岩心,对高频层序界面进行识别,本区四级高频层序界面一般为砂岩/泥岩的岩性突变界面、河道冲刷面等,测井曲线(如伽马曲线)和三孔隙度计算曲线的响应突变特征较明显。如以上岩性岩相界面或河道冲刷面等高频层序的界面上下表现为由高伽马突变为低伽马,三孔隙度计算曲线往往由重合状态突变为分开(密度孔隙度易受井径变化影响,结果用于参考);在每个高频层序内,伽马测井曲线随着岩石中泥质含量增加逐渐升高,三孔隙度计算曲线总体呈重合和分开的特征,由此构成一个明显向上变细沉积的高频层序(如图9所示,(1)表示冲刷面滞留砾岩与粉细砂岩的界面;(2)表示砂岩与粉砂质泥岩的界面;(3)表示河道冲刷面砂砾岩与下伏泥岩的分界面;(4)表示粗砂岩与粉砂质泥岩的界面;(5)表示河道冲刷面含砾砂岩与下伏泥岩的界面)。
在步骤S350中,在步骤S10、S20、S310分析基础上,进一步对主要目的层利用岩石相详细标定测井曲线得到测井相,利用测井相标定地震剖面响应特征得到地震相,进而总结岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式。
通过步骤S10对研究区主要目的层盒1段的岩石相分析,该研究区为辫状河,主要包含以下三种微相:辫状河河道心滩、河道充填和泛滥平原。进一步通过岩石相详细标定测井曲线,使岩心—测井紧密结合,具体岩石相和测井相特征如下:
河道心滩微相:主要发育于垂向相序的中下部,可见较典型冲刷面及各种类型交错层理(含砾)粗砂岩相等,测井曲线Gr呈高幅齿化箱形,三孔隙度计算曲线多呈略有分开或大致重合的特征。
河道充填微相:主要发育于垂向相序的中上部,可见中小交错层理砂岩相、砂纹层理细砂岩等,测井曲线Gr呈幅齿化箱形和钟形;三孔隙度计算曲线中,声波时差孔隙度和密度孔隙度大致重合,而中子孔隙度略有升高,而与其他两条孔隙度曲线分离,或者三孔隙度曲线呈低值的大致重合特征。
泛滥平原微相:主要发育于垂向相序的上部,岩性以泥岩相为主,夹粉砂岩,偶见泥岩变形层理,测井曲线Gr呈低幅平直、齿化,曲线异常幅度低;三孔隙度计算曲线的中子孔隙度曲线较声波时差曲线和密度孔隙度曲线呈明显升高,可与其他两条孔隙度曲线可形成明显的包络。
这三种微相在垂向上自下而上依次叠置,总体上构成了沉积粒度由粗变细的沉积相序旋回,与向上变浅的四级高频层序类型基本一致。
通过以上钻井岩心的岩石沉积构造相对应的测井响应特征,进一步根据测井曲线的幅度、形态、接触关系、组合特征的研究,建立十里加汗地区山西组-下石盒子组主要沉积相的测井相模式(如图11)。利用测井相分析结果,在步骤S320的利用合成地震记录详细标定地震剖面的响应特征的基础上,依据地质-测井-地震的对应关系(模式)对地震相进行了地质属性分析,结合区域沉积背景,建立地震反射结构、振幅属性与相关沉积微相类型的转化模式,进一步总结与岩石相-测井相对应的地震相特征。
例如,杭锦旗地区下石盒子组砂岩的测井曲线主要为箱型,少量钟型、指型等。在垂直物源方向,盒1段砂体在地震剖面具有中短轴低频-中强波谷状反射特征。通常情况下,河道砂体因强烈侵蚀下伏泥岩沉积,因而由具有较强的波阻抗反射界面所形成,地震剖面通常呈强振幅亮点反射,主要分布于辫状河河道心滩微相。在顺物源方向,砂体连续性好,T9d之上的亮点反射相对更连续。中弱振幅和弱振幅反射这种地震反射经钻井资料(合成地震记录)均证实分别为河道充填、泛滥平原沉积更为发育。综合以上分析认为,河道心滩微相通常为中强振幅波谷反射,河道充填微相为中弱振幅波谷反射,泛滥平原微相为典型的弱振幅波谷反射,据此,进一步总结了岩石相-测井相-地震相的综合响应模式(如图11所示)。
在步骤S40(步骤四)中,利用所述步骤S30的识别结果和标定结果,通过井震结合建立高频层序格架并以此高频层序格架来划分目的层的目的小层,在测井相和地震相的综合响应特征的分析约束下,分析以目的小层为单元的沉积微相平面展布以及主河道的沉积演化过程。
具体地,该步骤包括如下子步骤。
在步骤S410中,在辫状河沉积特征及规律的指导下,根据步骤S340识别的高频层序界面建立高频层序格架,并依据砂体分布和实际开发需要,划分目的层的目的小层,并在步骤S330的地震剖面和标志层对比剖面的约束下,开展目的小层的对比。
如研究区主要为辫状河-泛滥平原沉积,平原化特征明显,各高频旋回或各小层厚度变化小,因此,高频旋回间横向对比具有一定的稳定性。依据高频层序在地层中的分布和泥岩隔夹层在地层中的分布,将主要目的层太原组-下石盒子组划分为13个小层,并在标志层对比剖面和地震剖面的约束下,开展小层对比(如图10所示的结果)。
在步骤S420中,以步骤S350的岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式为沉积微相分析的参考依据,以高频层序格架为约束,完成目的层的单井沉积微相划分和连井沉积微相的对比。
具体地,利用步骤S350的综合响应模式下的测井相开展主要目的层单井沉积相划分,将基于步骤S410的高频层序识别的小层划分对比结果作为小层沉积微相分析的基本格架,并以连井地震剖面作为参考和约束条件,开展主要目的层的井间沉积微相对比。
例如图12所示,利用研究区的岩相组合所反映的测井相特征,对研究区主要目的层的下石盒子组进行单井相划分,并基于步骤S410的高频层序识别的小层划分对比结果,作为小层沉积微相分析的基本格架,并以单井相对应的井旁地震相模式及其变化趋势为约束,开展主干连井剖面沉积微相对比,从而实现地震相识别与沉积微相的刻画,然后逐条剖面向无井区或少井区,进行追踪、对比和闭合(如图12所示)。
在步骤S430中,以步骤S420获得的单井沉积微相划分、连井沉积微相对比为基础,依据步骤S320的井震标定结果,计算每个目的小层厚度在地震剖面上所对应的时窗,利用沿层地震切片技术和该时窗提取能够反映各个目的小层沉积微相的地震相属性,实现小层平面沉积微相展布和河道带主流线的绘制。
以单井沉积微相划分、连井沉积微相对比为基础,平面上以各目的小层的地震振幅属性作为沉积微相边界的约束,井震结合,相互标定,编制各目的小层平面沉积微相相图。例如,对于目的层H1段,利用该时窗沿T9d层(H1段的底部)向上提取能够反映各个目的小层沉积微相的地震敏感振幅属性切片,井震结合刻画平面沉积微相的分布特征,并绘制河道带主流线。
例如,如图13所示,锦72井区H11小层、H12小层和H13小层平面上自西向东,大致可以划分为6条复合河道带。进一步在复合河道带内,将砂体粒度粗、厚度大、最大波谷振幅响应强的心滩微相,在河道带内顺河道方向用线条依次相连,绘制辫状河道的主流线。
在步骤S440中,将目的小层的平面沉积相的河道主流线在平面上叠置,分析总结辫状主河道的迁移摆动特征,总结河流沉积演化过程。
如图14所示,自上而下依次将H11小层、H12小层、H13小层的辫状河主流线在平面上叠置,从三个小层的辫状河道主流线的平面分布特征可以看出,河道弯曲度较小,平面分布具有分叉合并,迁移摆动的特征。相对而言,H11小层和H12小层的河道主流线呈小幅的迁移摆动特征,表明河道总体具有继承性发育的特点,河流的展布形态可能一定程度上受沉积时期古地貌等条件的限制。H13小层辫状河道主流线与H11小层、H12小层河道主流线相比,弯曲度略有增加,摆动特征相对明显,反映了H13小层沉积时期,影响辫状河发育的古地貌、地形坡度等沉积环境有了一定的变化。
本发明实施例通过岩心、薄片观察鉴定出样品的岩性,以高频层序地层学、沉积学和岩石学地质理论为指导,将高频层序格架作为约束,地球物理作为剖面沉积相和平面沉积相的参考,利用地球物理沿层切片技术与高频层序相结合,形成了一种辫状河沉积微相与河道迁移摆动沉积演化分析的方法。该方法解决了缺乏露头对比、钻井少、岩性复杂的辫状河碎屑岩地层,难以准确刻画河道边界,以及河道迁移摆动过程沉积演化分析难度大的问题。该方法可操作性强,符合层序地层学、沉积学和地球物理学原理,经中石化已有辫状河岩性气藏应用证实,可以准确描述以高频层序为约束和划分单元的沉积微相展布,并进行辫状河道的迁移摆动演化分析,为辫状河岩性气藏的沉积认识、储层地球物理预测正演模型建立、气藏综合评价等奠定了良好的基础。
实施例二
图15为本申请实施例的分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的系统的功能结构框图。下面参考图15来说明该系统的功能模块。
该系统1500通过利用岩心-测井曲线相互标定,标志层分级约束,井震结合建立高频层序格架,划分小层;在目的小层内部,利用岩心观察总结沉积微相标志,建立岩石相-测井相-地震相的综合响应模式,随之开展单井沉积微相和连井沉积微相对比分析,以目的小层为作图单元,利用地震沿层切片技术提取地震相等属性,综合开展沉积微相平面展布和辫状河道迁移摆动的沉积演化分析。
如图15所示,该系统包括第一模块1500A、第二模块1500B、第三模块1500C和第四模块1500D,这些模块通过合理设计能够实现实施例一的对应步骤,即执行步骤S10、S20、S30和S40,因此不再对这些模块的功能进行赘述。
应该理解的是,本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤,而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是,在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的,而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此,说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法,该方法包括:
步骤一,对目的层的岩心样品进行分析,确定目的层的岩性和沉积环境;
步骤二,利用岩心样品的分析结果对选取的测井曲线进行组合和标定,获取岩性敏感曲线及其岩性敏感变化特征;
步骤三,利用岩性敏感曲线的岩性敏感变化特征,对标志层和高频层序界面进行识别以及对测井相和地震相进行标定;
步骤四,利用所述步骤三的识别结果和标定结果,通过井震结合建立高频层序格架并以此高频层序格架来划分目的层的目的小层,在测井相和地震相的综合响应特征的分析约束下,分析以目的小层为单元的沉积微相平面展布以及主河道的沉积演化过程。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤二中,执行如下步骤:
选择多种测井曲线,根据所述岩心样品的岩性分析结果,对这些测井曲线进行组合并标定,确定不同岩性的各种测井曲线的响应特征,并从测井曲线组合中寻找对岩性敏感的测井曲线作为岩性敏感曲线,以及将它们随岩性变化的变化趋势作为岩性敏感变化特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述测井曲线包括自然伽马测井曲线、自然电位测井曲线、井径测井曲线、深侧向电阻率测井曲线、浅侧向电阻率测井曲线和三孔隙度测井曲线;
在进行组合时,将自然伽马测井曲线、自然电位测井曲线和井径测井曲线至于同一测井曲线道,将三孔隙度测井曲线和电阻率曲线分别至于另外两个测井曲线道。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,在所述步骤二中,还包括:
根据所述岩心样品的岩性分析结果和测井曲线组合的岩性敏感变化特征选取致密砂岩段,利用实测的岩心孔隙度对计算得到的三条孔隙度曲线进行校正,将校正后的三孔隙度计算曲线在致密砂岩段处重合作为岩性敏感曲线之一。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述步骤三中,通过如下步骤对标志层进行识别:
在测井曲线组合的岩性敏感变化特征及重合后的三孔隙度计算曲线的基础上,结合区域钻井地层、岩性特征资料,利用测井曲线突变特征所反映的岩性突变,对目的层已有钻井的标志层进行测井识别和级次划分。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述步骤三中,通过如下步骤对高频层序界面进行识别:
利用标志层划分结果,通过地震合成记录来标定地震剖面,并建立标志层的岩性界面、测井界面和地震界面彼此对应的综合响应特征模式;
在标志层的综合响应特征模式的地震响应特征的约束下,开展标志层的井间横向对比;
以标志层的井间横向对比结果作为约束,总结高频沉积旋回的岩性变化趋势以及不同高频沉积旋回接触面上下的岩性突变差异,识别高频层序界面;
利用所述高频层序界面,标定对岩性敏感的测井曲线与重合后的三孔隙度计算曲线,总结高频层序界面的测井响应特征,进而完成全井段的高频层序界面识别。
7.根据权利要求1~6中任一项所述的方法,其特征在于,在所述步骤三中,通过如下步骤对测井相和地震相进行标定:
对目的层利用岩石相标定测井曲线得到测井相,利用测井相标定地震剖面响应特征得到地震相,进而总结岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式。
8.根据权利要求1~7中任一项所述的方法,其特征在于,在所述步骤四中,包括:
根据识别的高频层序界面建立高频层序格架,并依据砂体分布和实际开发需要,划分目的层的目的小层,并在地震剖面和标志层对比剖面的约束下,开展目的小层的对比。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在所述步骤四中,还包括:
以岩石相、测井相和地震相彼此对应的综合响应模式为沉积微相分析的参考依据,以高频层序格架为约束,完成目的层的单井沉积微相划分和连井沉积微相的对比;
以单井沉积微相划分、井间沉积微相对比为基础,依据井震标定结果,计算每个目的小层厚度在地震剖面上所对应的时窗,利用沿层地震切片技术和该时窗提取能够反映各个小层沉积微相的地震相属性,实现目的小层的平面沉积微相展布和河道带主流线的绘制;
将目的小层的平面沉积微相的河道主流线在平面上叠置,分析总结主河道的迁移摆动特征得到河流沉积演化过程。
10.一种分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的系统,该系统执行如权利要求1~9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010661772.5A CN113917532B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010661772.5A CN113917532B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113917532A true CN113917532A (zh) | 2022-01-11 |
CN113917532B CN113917532B (zh) | 2024-08-02 |
Family
ID=79232136
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010661772.5A Active CN113917532B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113917532B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115450611A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-09 | 中国地质大学(北京) | 一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法 |
CN116084928A (zh) * | 2022-11-16 | 2023-05-09 | 中国石油大学(华东) | 一种碎屑岩地层中冲刷面的地质-测井综合识别方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120044784A1 (en) * | 2010-08-20 | 2012-02-23 | Schlumberger Technology Corporation | Determining a position of a geological layer relative to a wavelet response in seismic data |
US20130325349A1 (en) * | 2012-05-31 | 2013-12-05 | Chevron U.S.A. Inc. | Methods for Generating Depofacies Classifications for Subsurface Oil or Gas Reservoirs or Fields |
CN105182444A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-12-23 | 中国海洋石油总公司 | 一种高分辨率层序地层格架约束的地质统计学反演方法 |
WO2016161914A1 (zh) * | 2015-04-07 | 2016-10-13 | 四川行之智汇知识产权运营有限公司 | 一种利用地质和测井信息预测储层成岩相的方法 |
CN106707337A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-05-24 | 西安石油大学 | 基于分频地震反射能量地层切片进行沉积体系解释的方法 |
CN108957549A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种辫状河沉积非均质致密砂岩气藏地质建模方法 |
CN110275210A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩高频层序格架的沉积微相相模式的识别方法 |
CN110274859A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 碳酸盐岩储层对比方法 |
CN111381277A (zh) * | 2018-12-27 | 2020-07-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩等时地层格架建立方法及装置 |
-
2020
- 2020-07-10 CN CN202010661772.5A patent/CN113917532B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120044784A1 (en) * | 2010-08-20 | 2012-02-23 | Schlumberger Technology Corporation | Determining a position of a geological layer relative to a wavelet response in seismic data |
US20130325349A1 (en) * | 2012-05-31 | 2013-12-05 | Chevron U.S.A. Inc. | Methods for Generating Depofacies Classifications for Subsurface Oil or Gas Reservoirs or Fields |
WO2016161914A1 (zh) * | 2015-04-07 | 2016-10-13 | 四川行之智汇知识产权运营有限公司 | 一种利用地质和测井信息预测储层成岩相的方法 |
CN105182444A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-12-23 | 中国海洋石油总公司 | 一种高分辨率层序地层格架约束的地质统计学反演方法 |
CN106707337A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-05-24 | 西安石油大学 | 基于分频地震反射能量地层切片进行沉积体系解释的方法 |
CN110275210A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩高频层序格架的沉积微相相模式的识别方法 |
CN110274859A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 碳酸盐岩储层对比方法 |
CN108957549A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种辫状河沉积非均质致密砂岩气藏地质建模方法 |
CN111381277A (zh) * | 2018-12-27 | 2020-07-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩等时地层格架建立方法及装置 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
张媛;闫伟鹏;古莉: "高分辨率层序地层格架内储层的综合预测方法", 《海洋地质前沿》, vol. 30, no. 12, pages 53 - 59 * |
李宏涛等: "基于井-震结合的水下分流河道砂岩储层展布分析与评价――以什邡气藏JP_3~5砂组为例", 《岩性油气藏》, vol. 32, no. 2, pages 78 - 89 * |
李超;廖新武;侯东梅;刘传奇;韩雪芳;胡勇: "地震沉积学在BZ19-4油田中的应用", 《断块油气田》, vol. 20, no. 01, pages 47 - 50 * |
汪佳: "凹陷区浅水三角洲层序地层格架及沉积微相研究——以松辽盆地古龙凹陷扶余油层为例", 《中国博士学位论文全文数据库基础科学辑》, no. 01, pages 1 - 92 * |
沈加刚;张凤青;宋永忠;李昂;关晓巍: "陆相地震沉积学砂体识别技术", 《大庆石油地质与开发》, vol. 32, no. 04, pages 129 - 133 * |
黄薇;王始波;张玉鹏;郭学斌;王晨: "地震沉积学在薄储层岩性油藏勘探中的应用", 《大庆石油地质与开发》, vol. 37, no. 01, pages 1 - 8 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115450611A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-09 | 中国地质大学(北京) | 一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法 |
CN116084928A (zh) * | 2022-11-16 | 2023-05-09 | 中国石油大学(华东) | 一种碎屑岩地层中冲刷面的地质-测井综合识别方法 |
CN116084928B (zh) * | 2022-11-16 | 2024-06-11 | 中国石油大学(华东) | 一种碎屑岩地层中冲刷面的地质-测井综合识别方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113917532B (zh) | 2024-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Vail | Seismic stratigraphy interpretation using sequence stratigraphy: Part 1: Seismic stratigraphy interpretation procedure | |
Doyle et al. | Three-dimensional distribution of lithofacies, bounding surfaces, porosity, and permeability in a fluvial sandstone—Gypsy Sandstone of northern Oklahoma | |
Eschard et al. | Combining sequence stratigraphy, geostatistical simulations, and production data for modeling a fluvial reservoir in the Chaunoy field (Triassic, France) | |
Deveugle et al. | A comparative study of reservoir modeling techniques and their impact on predicted performance of fluvial-dominated deltaic reservoirs | |
Minisini et al. | Sedimentology, depositional model, and implications for reservoir quality | |
CN109143399B (zh) | 一种识别碳酸盐岩层序界面的方法 | |
White et al. | Sedimentology, statistics, and flow behavior for a tide-influenced deltaic sandstone, Frontier Formation, Wyoming, United States | |
Zhu et al. | Seismic sedimentology of sand-gravel bodies on the steep slope of rift basins—A case study of the Shahejie Formation, Dongying Sag, Eastern China | |
CN113917532A (zh) | 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 | |
Fugelli et al. | Delineating confined slope turbidite systems offshore mid-Norway: The Cretaceous deep-marine Lysing Formation | |
Hassan et al. | An advanced workflow to compress the uncertainties of stochastic distribution of Bahariya reservoir properties using 3D static modeling: an example from Heba Oil Fields, Western Desert, Egypt | |
Wethington et al. | Stratigraphic architecture of the Mississippian limestone through integrated electrofacies classification, Hardtner field area, Kansas and Oklahoma | |
Fustic et al. | Reservoir modeling by constraining stochastic simulation to deterministically interpreted three-dimensional geobodies: Case study from Lower Cretaceous McMurray Formation, Long Lake steam-assisted gravity drainage project, Northeast Alberta, Canada | |
CN112505754B (zh) | 基于高精度层序格架模型的井震协同划分沉积微相的方法 | |
Clayton et al. | Reservoir compartmentalization of a deep-water ooid fan, Happy Field, Permian Basin | |
Volpi et al. | Vertical proportion curves: a qualitative and quantitative tool for reservoir characterization | |
Esan | High resolution sequence stratigraphic and reservoir characterization studies of D-07, D-08 and E-01 sands, Block 2 Meren field, offshore Niger Delta | |
Chen et al. | Seismic geomorphology of shoal-water deltaic and mixed carbonate-siliciclastic beach-bar systems in hanging wall of rift basins: Paleogene of the Raoyang Sag, Bohai Bay Basin, China | |
CN113885096A (zh) | 高频层序划分与小层对比方法、装置、电子设备及介质 | |
Flood et al. | Analysis of floodplain sedimentation, avulsion style and channelized fluvial sandbody distribution in an upper coastal plain reservoir: Middle Jurassic Ness Formation, Brent Field, UK North Sea | |
Webb et al. | A time-lapse case study in West Africa: Integrating disciplines for a complete reservoir study and field management | |
Rotar | Reservoir Modeling and Uncertainty Estimation: A Comparison Between Stochastic and Deterministic Inversion. | |
CN113341480B (zh) | 分频rgb切片与多属性融合的砂质水合物储层预测方法 | |
Kana et al. | Geophysical investigation of hydrocarbon in the southern part of Douala Kribi Campo basin, Cameroon | |
Harryandi | Facies Modeling Using 3D Pre-Stack Simultaneous Seismic Inversion and Multi-Attribute Probability Neural Network Transform in the Wattenberg Field, Colorado |
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 |