CN117950051A - 一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的avo反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于油气地球物理勘探技术领域，提供了一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，包括以下步骤：提出了参数F＝1/(Kf×μ)，将其作为含气量识别因子；构建包含含气量指示因子F、横波阻抗和孔隙度乘积Is×φ、密度ρ和孔隙度φ的AVO表达式；对构建的AVO表达式进行精度分析；获取目标储层的叠前地震资料，生成叠前角道集；基于AVO表达式，利用弹性阻抗对储层参数F进行直接反演，用于致密砂岩储层甜点区域的直接检测；应用测井数据标定反演结果，验证构建的F对致密砂岩储层高含气量区域预测识别的精度与可靠性。该方法对致密砂岩储层中具有高含气量区域识别是可靠和稳健的，为致密砂岩气储层的甜点表征提供了有价值的信息。
Description
技术领域
本发明属于油气地球物理勘探技术领域，尤其涉及一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法。
背景技术
致密砂岩气储层具有低孔低渗、孔隙结构复杂和非均质性强等特点，这些特点导致了甜点识别困难。流体识别是评价致密砂岩气储层潜在生产能力和天然气资源的关键。Smith和Gidlow首先定义了由纵波和横波速度的相对变化加权组成的流体因子。Fatti等定义了新的流体因子。之后，流体因子的定义扩展到阻抗域。Goodway等分析了弹性模量比常规的速度和密度具有更明显的物理意义，并提出了拉梅阻抗来区分储层流体。虽然基于弹性参数提出了许多新的流体因子，但对于致密储层，由于其复杂的孔隙结构和强非均质性，应根据流体特征建立新的流体因子，以避免流体识别误差。Russell将流体项和骨架项从各向同性地震速度公式中分离出来，并使用流体项(ρf)作为敏感的孔隙流体指示因子。Russell等提出了流体因子、剪切模量和密度的三项AVO(Amplitude variation withoffset，振幅随偏移距的变化)表达式。然而，Gassmann流体项f可能导致孔隙流体识别模糊，因为其敏感性受到孔隙流体和孔隙度的叠加影响。为了解决这一问题，提出了一个新的包含流体体积模量的线性化AVO近似式(Yin和Zhang)。根据地层流体对弹性参数的敏感性，Xu等根据不同的地质条件提出了致密气敏感参数λ/VS和扩展属性f/VS。
气体含量是影响致密砂岩气储层有效开发的因素之一。根据地震数据估算与流体和孔隙度相关的储层性质对于预测高质量储层至关重要，这在储层特征和甜点识别中发挥着重要作用。然而，致密砂岩的孔隙度和渗透率较低，使得评价气体含量具有挑战性。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，包括以下步骤：
步骤1、通过测井数据分析，提出了一个新的参数F＝1/(Kf×μ)，因其与Sg×φ具有明显的正相关性，因此将其作为含气量识别因子；
步骤2、通过岩石物理理论与AVO理论，构建包含含气量指示因子F、横波阻抗和孔隙度乘积Is×φ、密度ρ和孔隙度φ的AVO表达式；
步骤3、与Zoeppritz反射系数公式和Fatti反射系数公式对比，对构建的AVO表达式进行精度分析；
步骤4：获取目标储层的叠前地震资料，生成叠前角道集；
步骤5：基于步骤2的AVO表达式，利用弹性阻抗对储层参数F进行直接反演，用于致密砂岩储层甜点区域的直接检测。
步骤6：应用测井数据标定反演结果，验证构建的F对致密砂岩储层高含气量区域预测识别的精度与可靠性。
进一步的技术方案，在所述步骤2中，Murphy等(1991)提出了Gassmann公式的速度形式：
式中，Kdry为干岩的体模量，μ为岩石骨架的剪切模量，f为流体项，VP、VS和ρ分别为饱和岩石的纵波速度、横波速度和密度。
此外，Russell(2011)给出关系：
公式(3)两侧同时乘μ后，将公式(2)代入，得到：
将公式(5)带入公式(1)，得到：
公式(6)两侧同时除ρVP 2后，将公式(4)代入，得到：
利用关系IP＝ρVP，公式(7)可以进一步写为：
公式(8)两侧同时乘μ，并使用Han和Batzle(2003)给出的流体项f的简化形式：
f＝KfG(φ) (9)
则公式(8)可以表示为：
公式(10)两侧同时乘并定义参数F：
得到：
利用表达式：
以及关系公式(12)可以进一步写为：
如果定义：
通过将多变量微积分规则应用于公式(15)和(16)中，可以得到跨地下界面对应值的差值：
将公式(15)代入公式(17)，得到：
进一步地，结合公式(15)和关系IP＝ISγsat，可以得到：
此外，将公式(16)代入公式(18)，得到：
进一步地，ΔB/B可以表示为：
根据Yin和Zhang(2014)的研究结果：
公式(22)可以表示为：
当A＝B≠0,可以假设ΔA＝ΔB，并进一步得到ΔA/A＝ΔB/B。因此，结合公式(20)和(24)得到：
公式(25)可以进一步写为：
将公式(26)代入Fatti的反射系数方程(Fatti等，1994)：
得到：
公式(28)可以进一步写为：
进一步的技术方案，在所述步骤5中，根据Connolly(1999)提出的弹性阻抗反转理论，P波反射系数RPP(θ)与弹性阻抗EI(θ)之间的关系可以用与声阻抗相似的形式表示：
其中，EI1(θ)和EI2(θ)为上下介质在反射界面上的弹性阻抗，而ΔEI(θ)和为两者的差值和平均值。
将公式(29)代入为公式(30)，两边同时积分和指数：
EI(θ)＝Fa(θ)(ISφ)b(θ)ρc(θ)φd(θ) (31)
其中：
为了使弹性阻抗数据体的尺寸与声阻抗相同，根据Whitcombe(2002)提出的弹性阻抗归一化方法，对(31)进行归一化：
其中，F0、Is0、φ0和ρ0为平均值；EI0为弹性阻抗归一化因子，可表示为：
公式(36)两边除以EI0后取自然对数
得到方程组：
本发明实施例提供的一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，该方法提出了一个因子F＝1/(Kf×μ)来表示含气量的特征，因子Sg×φ与F具有明显的正相关性，因此F可作为致密砂岩气储层含气量的指示因子。然后，利用相应的岩石物理理论建立了一个新的AVO近似方程，并通过弹性阻抗方法来直接估计因子F。研究结果表明，该反演方法对致密砂岩储层中具有高含气量区域识别是可靠和稳健的，为致密砂岩气储层的甜点表征提供了有价值的信息。
附图说明
图1为A、B、C、D和E井的因子F与Sg×φ的交汇图；
图2为新的AVO公式精度对比分析图；
图3为过研究区内A-E井的连井叠后振幅图；
图4为过研究区内A-E井的反演结果F的连井剖面图；
图5为过研究区内A-E井的反演结果φ的连井剖面图；
图6为本发明实施例提供的一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
如图6所示，为本发明一个实施例提供的一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，包括以下步骤：
步骤1、通过测井数据分析，提出了一个新的参数F＝1/(Kf×μ)，因其与Sg×φ具有明显的正相关性，因此将其作为含气量识别因子。
步骤2、通过岩石物理理论与AVO理论，构建包括含气量指示因子F、横波阻抗和孔隙度乘积Is×φ、密度ρ和孔隙度φ的AVO表达式：
Murphy等(1991)提出了Gassmann公式的速度形式：
式中，Kdry为干岩的体模量，μ为岩石骨架的剪切模量，f为流体项，VP、VS和ρ分别为饱和岩石的纵波速度、横波速度和密度。
此外，Russell(2011)给出关系：
公式(3)两侧同时乘μ后，将公式(2)代入，得到：
将公式(5)带入公式(1)，得到：
公式(6)两侧同时除ρVP 2后，将公式(4)代入，得到：
利用关系IP＝ρVP，公式(7)可以进一步写为：
公式(8)两侧同时乘μ，并使用Han和Batzle(2003)给出的流体项f的简化形式：
f＝KfG(φ) (9)
则公式(8)可以表示为：
公式(10)两侧同时乘并定义参数F：
得到：
利用表达式：
以及关系公式(12)可以进一步写为：
如果定义：
通过将多变量微积分规则应用于公式(15)和(16)中，可以得到跨地下界面对应值的差值：
将公式(15)代入公式(17)，得到：
进一步地，结合公式(15)和关系IP＝ISγsat，可以得到：
此外，将公式(16)代入公式(18)，得到：
进一步地，ΔB/B可以表示为：
根据Yin和Zhang(2014)的研究结果：
公式(22)可以表示为：
当A＝B≠0,可以假设ΔA＝ΔB，并进一步得到ΔA/A＝ΔB/B。因此，结合公式(20)和(24)得到：
公式(25)可以进一步写为：
将公式(26)代入Fatti的反射系数方程(Fatti等，1994)：
得到：
公式(28)可以进一步写为：
步骤3、与Zoeppritz反射系数公式和Fatti反射系数公式对比，对构建的AVO表达式进行精度分析；
步骤4：获取目标储层的叠前地震资料，生成叠前角道集；
步骤5：基于步骤2的AVO表达式，利用弹性阻抗对储层参数F进行直接反演，用于致密砂岩储层甜点区域的直接检测：
根据Connolly(1999)提出的弹性阻抗反转理论，P波反射系数RPP(θ)与弹性阻抗EI(θ)之间的关系可以用与声阻抗相似的形式表示：
其中，EI1(θ)和EI2(θ)为上下介质在反射界面上的弹性阻抗，而ΔEI(θ)和为两者的差值和平均值。
将公式(29)代入为公式(30)，两边同时积分和指数：
EI(θ)＝Fa(θ)(ISφ)b(θ)ρc(θ)φd(θ) (31)
其中：
为了使弹性阻抗数据体的尺寸与声阻抗相同，根据Whitcombe(2002)提出的弹性阻抗归一化方法，对(31)进行归一化：
其中，F0、Is0、φ0和ρ0为平均值；EI0为弹性阻抗归一化因子，可表示为：
公式(36)两边除以EI0后取自然对数
得到方程组：
步骤6：应用测井数据标定反演结果，验证构建的F对致密砂岩储层高含气量区域预测识别的精度与可靠性。
在本发明实施例中，结合图1可发现F和Sg×φ具有明显的正相关性。
根据图4的结果与图3进行对比，其中，产气井B、C和D井位置异常明显，干井A和E井位置的异常较少。产气C井的异常值高于B井，地震反演的F值与井内Sg×φ值相对应。特别是在D井中，F参数可以较高精度地确定致密砂岩的薄层。因此，F参数能够识别出含气量高的致密砂岩气储层。同时，我们也可以得到孔隙度地震剖面，如图5所示。孔隙度异常与孔隙度测井数据一致，孔隙度的值也可以作为鉴别高质量储层的指标。
作为本发明的一种优选实施例，在所述步骤3中，将包括含气量指示因子F的AVO表达式与Zoeppritz反射系数公式以及Fatti反射系数公式的精度进行了分析，具体请参照图2，使用参数如表1所示：
表1.参数表
对比发现，包括含气量指示因子F的弹性AVO表达式具有较高的精度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过测井数据分析，提出新的参数F＝1/(Kf×μ)，因其与Sg×φ具有正相关性，因此将其作为含气量识别因子；
步骤2、通过岩石物理理论与AVO理论，构建包含含气量指示因子F、横波阻抗和孔隙度乘积Is×φ、密度ρ和孔隙度φ的AVO表达式；
步骤3、与Zoeppritz反射系数公式和Fatti反射系数公式对比，对构建的AVO表达式进行精度分析；
步骤4：获取目标储层的叠前地震资料，生成叠前角道集；
步骤5：基于步骤2的AVO表达式，利用弹性阻抗对储层参数F进行直接反演，用于致密砂岩储层甜点区域的直接检测；
步骤6：应用测井数据标定反演结果，验证构建的F对致密砂岩储层高含气量区域预测识别的精度与可靠性。
2.根据权利要求1所述的关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，其特征在于，所述步骤2中构建的AVO表达式为：
其中，Is为横波阻抗，ρ为地下岩石的密度，φ为孔隙度，ΔF为界面两侧参数F的差值，Δ(Isφ)为界面两侧参数Is×φ的差值，Δρ为界面两侧密度的差值，Δφ为界面两侧φ的差值，θ为入射角。
3.根据权利要求2所述的关于致密砂岩含气量识别因子与孔隙度的AVO反演方法，其特征在于，在所述步骤5中，利用弹性阻抗对储层参数F进行直接反演的公式为：
其中，a(θ)、b(θ)、c(θ)和d(θ)是与入射角有关的系数，分别为：
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