CN114706125A - 一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统,其特征在于,包括:对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果;对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据;对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果;基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性;根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果,本发明可以广泛应用于石油勘探与开发领域中。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探与开发领域,特别是关于一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统。
背景技术
随着中国近海勘探程度的深入,成熟油气区勘探难度越来越大,潜山勘探成为近海油气勘探的重点领域。中国南海深水区潜山岩性以中生界花岗岩为主,而花岗岩属于极为坚硬致密的岩石,与常规沉积岩储层相比,花岗岩潜山储层具有复杂多变,纵、横向变化快的特征,造成潜山储层的预测难度极大。同时,潜山储层地震响应特征复杂,潜山顶界对应强波峰、潜山内幕呈杂乱反射,储层发育程度和地震响应特征之间的关系不清晰,这些因素制约了潜山储层地球物理技术的应用。
潜山储层评价所采用的地震数据主要包括窄方位地震数据和宽方位地震数据。对于窄方位地震数据,所有的公开文献中,潜山储层预测均是以叠后属性为主,例如相干、曲率、波形聚类等属性。对于宽方位地震数据,采用P波方位各向异性分析方法进行叠前裂缝预测的应用较多,然而海上宽方位地震数据少且方位角不够宽,实际应用效果并不理想,成效比较低。对于海上新区新领域勘探,能采用的只有窄方位地震数据。
然而,目前缺乏一种专门针对窄方位叠前地震数据的潜山裂缝储层预测方法。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种针对窄方位叠前地震数据的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:第一方面,提供一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,包括:
获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果;
对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据;
对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果;
基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性;
根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
进一步地,所述角度域转换采用地震数据偏移成像的速度,转换速度为层速度,如果地震数据偏移成像的速度为均方根速度,则先将均方根速度转换为层速度,角度转换采用射线追踪方式,转换时需放开入射角限制,得到全角度地震数据。
进一步地,所述对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果,包括:
根据勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层岩石进行岩石物理分析;
基于岩石物理分析结果和勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对潜山储层地震进行AVO正演模型模拟,建立叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系;
根据叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系,对勘探目标的潜山地震道集进行分类,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果。
进一步地,所述潜山地震道集分类结果包括正常反射、近临界角反射和超临界角反射。
进一步地,所述根据勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层岩石进行岩石物理分析,包括:
对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行检验;
基于潜山纵向上分带特征,根据检验后的测井数据,分析勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层纵波速度、纵波阻抗与孔隙度之间的关系。
进一步地,所述基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性,包括:
基于AVO正演模型结果,采用Shuey两项公式,根据角度域全角度地震数据,反演得到AVO截距和梯度;
根据AVO截距和梯度的乘积,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性。
进一步地,所述根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果,包括:
根据勘探目标的地质层位解释结果和广角AVO属性,提取潜山面的层属性,得到勘探目标的沿层广角AVO属性平面图;
基于潜山地震道集分类结果、广角AVO属性和沿层广角AVO属性平面图,从点、线、面三个维度进行研究,得到勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
第二方面,提供一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测系统,包括:
三维解释追踪模块,用于获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果;
角度域转换模块,用于对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据;
分类模块,用于对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果;
AVO数据计算模块,用于基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性;
预测模块,用于根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
第三方面,提供一种处理设备,包括计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现上述基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的步骤。
第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的步骤。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:
1、本发明提取广角反射异常信号,根据异常信号的强弱实现对勘探目标潜山储层风化壳的分布规律的预测,本发明为叠前地震属性分析,首次实现了将远角度振幅畸变异常信号进行工业应用,将传统窄方位采集叠前地震数据利用最大化。
2、传统的基于精确Zoeppritz方程或AVO简化公式的反演类方法,可以反演得到纵波阻抗、横波阻抗、密度等信息,但此类方法均不适用于广角反射数据,同时,传统的AVO方法进行碎屑岩储层含气分析较多,而本发明得到的广角AVO属性主要是针对广角反射数据,没有角度限制,是针对潜山储层物性预测提出的特有方法,纯数据驱动,无需像反演类算法依赖初始模型,实用性更强,且经过实钻成功检验,可以适用于潜山储层地震勘探,尤其对于海上勘探初期探井较少情况下进行潜山储层评价,能够有效降低勘探风险,提高勘探项目评价效率。
综上所述,本发明可以广泛应用于石油勘探与开发领域中。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中,用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中:
图1是本发明一实施例提供的方法流程示意图;
图2是本发明一实施例提供的由zoeppritz方程计算得到的入射角0-90度的反射系数曲线示意图;
图3是本发明一实施例提供的广角反射的地球物理特征示意图,其中,图3(a) 为上覆地层速度一定时潜山速度变化时反射系数曲线示意图,图3(b)为上覆地层速度2776m/s、潜山速度为5000m/s时的弹性波正演模拟示意图;
图4是本发明一实施例提供的钻遇花岗岩潜山的一口井的纵波速度、纵波阻抗与GR交会示意图,其中,图4(a)为纵波速度与GR交会示意图,图4(b)为纵波阻抗与GR交会示意图;
图5是本发明一实施例提供的叠前地震反射特征与潜山储层物性的关系示意图;
图6是本发明一实施例提供的广角AVO属性分析法的原理示意图,其中,图6(a) 为某井的叠前角度道集示意图,图6(b)为图6(a)潜山顶面拾取的振幅值及由Shuey 两项式拟合1-25度入射角得到的振幅曲线,图6(c)为图6(a)叠前角度道集选择 1-25度入射角时,采用Shuey两项式反演得到的截距(P)-梯度(G)交会图,图6 (d)为图6(a)潜山顶面拾取的振幅值及由Shuey两项式拟合1-45度入射角得到的振幅曲线,图6(e)为图6(a)叠前角度道集选择1-45度入射角时,采用Shuey两项式反演得到的截距(P)-梯度(G)交会图;
图7是本发明一实施例提供的海上某勘探目标的实际资料应用示意图,其中,图 7(a)为该勘探目标中B-1井的地震剖面,图7(b)为采用本发明方法计算得到的广角AVO属性,图7(c)为图7(b)低部位目的层的角度道集及其AVO振幅曲线,图7 (d)为图7(b)高部位井点处目的层的角度道集及其AVO振幅曲线。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
应理解的是,文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的,而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出,否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的,并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在,但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行,除非明确指出执行顺序。还应当理解,可以使用另外或者替代的步骤。
传统的振幅随入射角特征分析是基于碎屑岩的,碎屑岩的特点是法向入射响应的声阻抗具有较小的变化,因此在实际道集和模型正演中难以看见首波(有时称为折射初至)现象或全反射(临界角:这一术语来自光学,又称全反射现象。光线从光密介质射向光疏介质时,折射角将大于入射角;当入射角为某一数值时,折射角等于90°,此入射角称临界角)现象。而花岗岩潜山属于极为坚硬致密的岩石,与上覆沉积碎屑岩速度差异明显,当这种固体-固体界面存在大速度差时,则容易在实际道集和模型正演中观察到临界角反射,当入射角大于临界角时,反射系数将发生振幅畸变,这就是所谓的首波干涉现象。传统储层预测中一般将此类远道异常信息直接切除,没有得到应有的重视。
本发明实施例提供的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统,能够用于潜山储层风化壳的储层裂缝预测,可以有效划分潜山优质储层发育带,降低潜山储层预测的多解性。
实施例1
如图1所示,本实施例提供一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,包括以下步骤:
1)获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP(共反射点)地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果。
具体地,测井数据包括纵波速度、横波速度和密度等。
具体地,叠前CRP地震数据需进行可行性评估,要求叠前CRP地震数据处理时放开远角度(大偏移)振幅能量,确保叠前CRP道集远道信息完整。如果地震资料已进行远角度切除,或最大炮检距小于潜山目的层埋深1.2倍时,本发明则不适用于潜山裂缝储层预测。
2)采用地震数据偏移成像的速度,对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,转换过程中放开入射角限制,得到角度域全角度(0~90度)地震数据。
具体地,角度域转换的转换速度为层速度,如果地震数据偏移成像的速度为均方根速度,则先将均方根速度转换为层速度,角度转换采用射线追踪方式,转换时需放开入射角限制,得到全角度地震数据。
3)对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO(振幅随偏移距的变化)正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果,其中,潜山地震道集的分类结果包括正常反射、近临界角反射和超临界角反射。
具体地,为实现勘探目标的潜山地震道集分类,建立叠前地震响应特征与潜山储层物性之间的关系,具体为:
3.1)根据勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层岩石进行岩石物理分析:
3.1.1)检验勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,要求测井数据无缺失且无奇异值。
3.1.2)基于潜山分带(例如潜山纵向上通常分为砂砾质风化带、风化裂缝带、致密段、内幕裂缝带)特征,根据检验后的测井数据,分析勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层纵波速度、纵波阻抗与孔隙度之间的关系。
如图2所示,为介质1参数分别为纵波速度Vp1=2776m/s、横波速度Vs1=1220m/s和密度ρ1=2.43g/cc,以及介质2参数分别为纵波速度Vp2=4250m/s、横波速度Vs2=2491m/s和密度ρ2=2.65g/cc,采用zoeppritz(佐伊普里兹)方程计算得到的一条完整的反射系数曲线,按照反射特征,可以将其分为三段,正常反射、近临界角反射和超临界角反射(或叫广角广射)。常规碎屑岩沉积储层之间速度差异小,通常只能观察到正常反射,而潜山储层如花岗岩与碎屑岩速度差异大,容易观察到与临界角相关的反射现象。
如图3所示,为广角反射的地球物理特征,其中,图3(a)为上覆地层速度不变 (Vp1=2776m/s),潜山速度变化(Vp2=3500m/s、4250m/s、5000m/s,分别对应下表1中例1、例2、例3中的参数)时反射系数曲线,说明临界角大小与潜山速度相关,广角反射的能量是一般正常反射能量的2至3倍以上;图3(b)为图3(a)中例3的弹性波方程正演道集,说明过临界角后振幅能量增强,频率降低,相位易发生变化:
表1
如图4所示,为钻遇花岗岩潜山的一口井的纵波速度、纵波阻抗与GR交会图,孔隙度与纵波速度、纵波阻抗表现为负相关性,潜山储层纵波速度、纵波阻抗越高,孔隙度越小,说明通过速度可以间接指示潜山储层物性。
3.2)基于岩石物理分析结果和勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对潜山储层地震进行AVO正演模型模拟,建立叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系:
基于勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,采用完全zoeppritz方程或基于波动方程的反射率法正演模拟砂砾质风化带、风化裂缝带、致密段、内幕裂缝带的叠前地震响应特征,模拟时偏移距(或入射角大于60度)足够大;如果勘探目标无法满足分带正演模拟需求,可以通过速度、密度替换,模拟勘探目标的叠前地震反射特征。
叠前地震反射特征与速度相关,而速度与储层物性之间存在相关性,进而建立叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系,即碎屑岩下覆的潜山速度越大,临界角越小、远道振幅畸变程度越大,潜山储层物性越差,反之亦然。
3.3)根据叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系,对勘探目标的潜山地震道集进行分类,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果:
潜山储层物性好即孔隙度大于预设值时(例如:本实施例中孔隙度大于9%时,潜山储层物性好),通常表现为弱阻抗差,勘探目标的潜山地震道集为正常反射,无远道振幅畸变,存在透射波,其中,具体孔隙度的门槛值由测井解释人员提供,不同研究靶区会有所不同;
潜山储层物性差即孔隙度较低时,表现为中等阻抗差,勘探目标的潜山地震道集为近临界角反射,存在远道振幅畸变,但临界角较大;
潜山储层致密时,表现为强阻抗差,勘探目标的潜山地震道集为超临界角反射,此时临界角较小,具有远角振幅畸变且常伴有波形相位畸变。
如图5所示,为叠前地震反射特征与潜山储层物性的关系图。基于勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,通过速度替换,进行正演模拟研究,建立起叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系。
4)基于AVO正演模型结果,采用Shuey两项公式进行反演得到AVO截距(P)和梯度(G),根据角度域全角度(0-90度)地震数据,进而得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO(P*G)属性,具体为:
4.1)基于AVO正演模型结果,采用Shuey两项公式,根据角度域全角度(0-90 度)地震数据,反演得到AVO截距(P)和梯度(G)。
具体地,常规的AVO属性分析常用Shuey公式计算得到AVO截距(P)和梯度(G),根据AVO截距和梯度的不同排列,将AVO划分为第I类到第IV类AVO异常,一般情况下地震角道集数据取30度即可,当角度大于30度时采用Shuey三项公式进行拟合,但是实际应用中很少采用长偏移距信息,尤其是远角度有振幅畸变的信息。
4.2)根据AVO截距(P)和梯度(G)的乘积,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO(P*G)属性。
如图6所示,为广角AVO属性分析方法的原理示意图,其中,图6(a)为某井的叠前角度道集,该井钻遇基岩潜山,黑色测井曲线为纵波速度,岩性曲线由色标显示,浅灰色为潜山上覆碎屑岩的气层,黑色为花岗岩潜山,干层,可以看出潜山具有明显高速的特征(曲线靠右表明速度大)。图6(b)为图6(a)潜山顶面拾取的振幅曲线,可以看出在30~45度范围存在明显的振幅畸变,当采用shuey两项公式计算近角度例如1~25度时,其振幅拟合曲线表现为远道减弱的第一类AVO(实线所示),图6(c) 为图6(a)叠前角度道集选择1-25度入射角时,采用Shuey两项式反演得到的截距 (P)-梯度(G)交会图,潜山顶面(干层)计算得到的P*G<0,其在截距-梯度交会图上的投影位于椭圆背景之中,解释为无AVO异常。图6(d)为图6(a)潜山顶面拾取的振幅曲线,当采用shuey两项公式计算大角度例如1~45度时,由于远道振幅强畸变,振幅拟合曲线上会表现为远道增强的第III类AVO异常。图6(e)为图6(a)叠前角度道集选择1-45度入射角时,采用Shuey两项公式反演得到的截距(P)-梯度 (G)交会图,潜山顶面(干层)计算得到的P*G>0,其在截距-梯度交会图上的投影偏离椭圆背景,这是一种假第III类含气AVO异常,与AVO对含气异常的划分的含义是不同的。因此采用AVO(P*G)属性判断是否存在由过临界角反射引起的假第三类AVO 异常,可以作为潜山储层物性预测的有用工具。AVO(P*G)属性异常弱则物性好,异常强则物性差。
5)根据勘探目标的地质层位解释结果和广角AVO(P*G)属性,提取潜山面的层属性,得到勘探目标的沿层广角AVO(P*G)属性平面图。
具体地,根据步骤1)中得到的潜山勘探目标地质层位解释结果中的潜山地质层位,选择一定时窗(视研究靶区潜山风化壳时间厚度确定),提取潜山面时窗内广角AVO (P*G)属性正值的平均,得到沿层广角AVO(P*G)属性平面图。
6)基于步骤3)的潜山地震道集分类结果、步骤4)的广角AVO(P*G)属性和步骤5)的沿层广角AVO(P*G)属性平面图,从点、线、面三个维度对勘探目标潜山储层风化壳的分布规律进行研究,得到勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果,实现对勘探目标潜山储层风化壳的发育程度的综合评价。
具体地,当潜山顶界为“弱高阻抗差”时,地震道集AVO特征表现为远道振幅逐渐减小,剖面上广角AVO属性(P*G)无异常,且在沿层广角AVO(P*G)属性平面图上为背景低值,则判断潜山储层物性较好;
当潜山顶界为“中等高阻抗差”时,地震道集AVO特征为振幅先减小后突然增大,在大角度处出现临界角,剖面上广角AVO属性(P*G)中等强度第III类异常,在沿层广角AVO(P*G)属性平面图上为中等正值,则判断潜山储层物性较差;
当潜山顶界为“超高阻抗差”,地震道集AVO特征为振幅先减小后突然增大,且临界角较小,剖面上广角AVO属性(P*G)强的第III类异常,在沿层广角AVO(P*G)属性平面图上为正值最大,则判断潜山储层致密。
对沿层广角AVO(P*G)属性平面图根据值的大小赋予不同的颜色,即可从平面上预测潜山储层风化壳的分布规律,指导勘探井位部署。因此,通过潜山顶面阻抗差大小、临界角大小、广角AVO属性异常的程度,可以对潜山储层的物性进行定性预测。
下面以海上某勘探目标为具体实施例详细说明本发明的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法:
如图7所示,为本实施例的实际资料应用示意图,基底潜山为主要目的层,其中,图7(a)为该勘探目标中B-1井的地震剖面,构造高部位为中强振幅差连续结构,构造低部位强振幅连续结构;图7(b)为由采用本发明方法计算得到的广角AVO属性,构造高部位为无异常,呈空白反射,构造低部位为强第III类AVO异常(黑色所示),指示构造高部位储层物性好,构造低部位储层物性差;图7(c)为图7(b)构造低部位黑色竖线处目的层的角度道集(左图)及其AVO振幅曲线,从右图AVO振幅曲线看,目的层具有明显的振幅随入射角先减小后再突然增大的特征,分析认为临界角约30度,预测该处潜山储层物性较差。图7(d)为图7(b)高部位井点处目的层的角度道集及其AVO振幅曲线,设计井的道集为典型的第I类AVO异常,即振幅随入射角增大而减小并在35度发生极性反转,预测储层物性好,为含气有利识别标志,钻后证实B-1井潜山储层为优质储集体,储层厚度大、裂缝发育、物性好,钻遇厚气层。实钻结果与钻前预测一致,说明本发明方法在潜山储层预测的有效性。
实施例2
本实施例提供一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测系统,包括:
三维解释追踪模块,用于获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到潜山勘探目标地质层位解释结果。
角度域转换模块,用于采用地震数据偏移成像的速度,对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据。
分类模块,用于对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果。
AVO数据计算模块,用于基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性。
预测模块,用于基于点、线、面三个维度,根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
实施例3
本实施例提供一种与本实施例1所提供的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的处理设备,处理设备可以是用于客户端的处理设备,例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等,以执行实施例1的方法。
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线,处理器、存储器和通信接口通过总线连接,以完成相互间的通信。存储器中存储有可在处理设备上运行的计算机程序,处理设备运行计算机程序时执行本实施例1所提供的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法。
在一些实现中,存储器可以是高速随机存取存储器(RAM:Random AccessMemory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
在另一些实现中,处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器,在此不做限定。
实施例4
本实施例提供一种与本实施例1所提供的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的计算机程序产品,计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于执行本实施例1所述的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (10)
1.一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,包括:
获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果;
对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据;
对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果;
基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性;
根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
2.如权利要求1所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述角度域转换采用地震数据偏移成像的速度,转换速度为层速度,如果地震数据偏移成像的速度为均方根速度,则先将均方根速度转换为层速度,角度转换采用射线追踪方式,转换时需放开入射角限制,得到全角度地震数据。
3.如权利要求1所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果,包括:
根据勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层岩石进行岩石物理分析;
基于岩石物理分析结果和勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对潜山储层地震进行AVO正演模型模拟,建立叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系;
根据叠前地震反射特征与潜山储层物性之间的关系,对勘探目标的潜山地震道集进行分类,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果。
4.如权利要求1所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述潜山地震道集分类结果包括正常反射、近临界角反射和超临界角反射。
5.如权利要求3所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述根据勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据,对勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层岩石进行岩石物理分析,包括:
对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行检验;
基于潜山纵向上分带特征,根据检验后的测井数据,分析勘探目标靶区内钻遇潜山的潜山储层纵波速度、纵波阻抗与孔隙度之间的关系。
6.如权利要求1所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性,包括:
基于AVO正演模型结果,采用Shuey两项公式,根据角度域全角度地震数据,反演得到AVO截距和梯度;
根据AVO截距和梯度的乘积,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性。
7.如权利要求1所述的一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法,其特征在于,所述根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果,包括:
根据勘探目标的地质层位解释结果和广角AVO属性,提取潜山面的层属性,得到勘探目标的沿层广角AVO属性平面图;
基于潜山地震道集分类结果、广角AVO属性和沿层广角AVO属性平面图,从点、线、面三个维度进行研究,得到勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
8.一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测系统,其特征在于,包括:
三维解释追踪模块,用于获取勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据、叠前CRP地震数据和叠后纯波地震数据,并对勘探目标的潜山顶面进行三维解释追踪,得到勘探目标的地质层位解释结果;
角度域转换模块,用于对获取的叠前CRP道集数据进行角度域转换,得到角度域全角度地震数据;
分类模块,用于对勘探目标靶区内钻遇潜山的测井数据进行AVO正演模型模拟和实际道集特征统计,得到勘探目标的潜山地震道集分类结果;
AVO数据计算模块,用于基于AVO正演模型结果,根据角度域全角度地震数据,得到包括广角反射异常信号信息的广角AVO属性;
预测模块,用于根据勘探目标的地质层位解释结果、潜山地震道集分类结果和广角AVO属性,确定勘探目标潜山储层风化壳的分布规律预测结果。
9.一种处理设备,其特征在于,包括计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的步骤。
10.一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上存储有计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法对应的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210317454.6A CN114706125A (zh) | 2022-03-29 | 2022-03-29 | 一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210317454.6A CN114706125A (zh) | 2022-03-29 | 2022-03-29 | 一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114706125A true CN114706125A (zh) | 2022-07-05 |
Family
ID=82171337
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210317454.6A Pending CN114706125A (zh) | 2022-03-29 | 2022-03-29 | 一种基于广角反射信息的潜山裂缝储层预测方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
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CN (1) | CN114706125A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116559940A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-08-08 | 广州海洋地质调查局 | 一种潜山精细成像的地震数据处理方法及装置 |
CN116609830A (zh) * | 2023-04-11 | 2023-08-18 | 福瑞升(成都)科技有限公司 | 基于砂体avo响应特征的河道砂体识别方法 |
-
2022
- 2022-03-29 CN CN202210317454.6A patent/CN114706125A/zh active Pending
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