地震储层预测方法研究进展

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展

第

卷

第

期

地震储层预测方法研究进展陈遵德江汉石油学院物探系,

①

朱广生荆沙

摘

要

本文重点介绍地震储层预测方法中的油气预测,

、

岩性预测

、

储层厚度预测及孔隙度预,

测等内容

简述提高地震储层预测精度的途径之一一特征优化方法

一

并指出了今后地震储层

预测方法研究的方向关键词

地震解释

,

地震勘探

,

储层预测

,

油气预测

,

岩性预测

,

储层厚度预测

,

孔隙度预测

近二十年来方法的发展其是近年来,,

,

随着地震勘探数据采集方法和装备的改进

、

数据处理技术的提高和解释,

逐渐研究出了利用地震资料进行储层预测的方法地震储层预测方法所提供的资料日益丰富和可靠,,

并已应用于工业生产尤这使地震勘探方法不但在

油气勘探而且在油气开发中成为不可缺少的工具由于地震储层预测方法在油气勘探中的重要作用了浓厚的兴趣绍,,

吸引不少石油勘探工作者对此产生

并投入相当的人力,

、

物力进行研究、

,

从而使地震储层预测方法成为正在研、

究的热门课题之一

并获得了较大的发展本文就地震储层预测方法研究进展情况作一介岩性预测

重点介绍地震储层预测方法中的油气预测,

储层厚度预测及孔隙度预测等,

内容

简述提高地震储层预测精度的途径之一

预测方法研究的方向

—

特征优化方法

并指出了今后地震储层

地震油气预测方法信号处理技术等引人地震勘探后从地震资料中提取的地下地每质信息较过去大大地增加了人们很自然地产生根据反射地震资料直铸找地下油气藏的当各种新的数学方法,、

,

想法首先是七十年代出现的亮点技术为特征以识别油气藏十年代起,,

“

’

,

在这个技术中

,

反射波的振幅和极性被用来作

以后又出现了各种利用多种地震特征综合检测油气藏的技术、

从八、

模式识别技术受到特别重视先后研究出了模糊模式识别统计模式识别神’经网络模式识别等油气预测技术〔一’〕新近出现的分形油气预测与灰色油气预测方法是正在研究中的方法“〔’一‘

下面对各类方法作一概述,

单参数

油气预测方法适用于地质条件比较简单①本文于

油气藏类型比较理想

、

原始地震

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陈遵德等地震储层预测方法研究进展

剖面信噪比较高的情况

它具有方法简单

、

快速

、

方便

、

经济等方面的优点但其应用条

件难以满足

常出现如下弊端,

只利用一个参数不能很好地分离含油气与不含油气的情况利用单项信息预测油气效果差因此,

精度低,

本方法已不常用它有利于油气,

统计模式识别油气预测方法是在单参数方法的基础上发展起来的的定量分析可提供丰富的成果

但如何优选含油气信息量大的地震参数是其困难之一实际是一模糊概,

模糊模式识别油气预测方法可以充分利用井中目的层有无油气念的信息,

使油气预测更切合实际本方法存在的问题是标准模式较难选取

隶属度函、

数的确定带有较大的人为因素神经网络模式识别油气预测是九十年代初出现的新方法具有自学习能力适应能力,

自

还有较强的容错能力,

,

是较好的一种油气预测方法,

但是

,

它所用训练样本的,

选取较为困难

不适宜于仅有油气井或仅有干井的区域只需井标定即可

新近出现的分形油气预测方法属无监督类预测方法灰色油气预测方法是以样本为聚类中心井分布的区域性但它本质上属线性分类器限制,,

它为油气

预测提供了一种新的手段但对预测结果进行解释时带有一定的人为因素以参数变化的规律进行预测,

,

考虑到了

,

具有强行分类的欠缺

应用于少井区将受到

它是一种正在走向成熟的方法

地震岩性预测方法划分地震相是地震地层学的最重要的目的之一,

它对油气勘探具有十分重要的意义

我们知道

,

在一个地震层序内包含着不同的沉积相带,

由于沉积环境的不同、

,

在岩性参量、

上会表现出很大的差异

包括岩石的组成温度、、、

、

颗粒的大小和形状

胶结程度

、

孔隙度

孔隙,

中的流体成份和饱和度括弹性模量、

、

压力、、

、

沉积厚度等岩性的变化引起弹性参量的变化、

包

密度,

、

速度

泊松比

吸收特性等弹性参量的变化又将引起地震剖面上反

射特性的变化

征参量,

包括振幅

波形

频率成份、

波的干涉

、

相干性等

因此

,

在地震剖面上,

表现为不同的地震相特征震相识别的目的通过模式识别方法地震相带的反射特征积模式的分析和推断、

,

即不同的地震相模式

提取和分析地震层序内的这些地震相特达到地

将具有大致相同的地震相特征,

属于同一类地震相模式的地段识别出来,

可将地震层序内的地震样本分类,

划分出不同的地震相带根据,

结构特征

再结合其它地质和地球物理知识,

可以进行沉积相和沉,

,

从而完成地震岩性预测费时费工特别当地震剖面上反射特征异常不突出时,

最初划分地震相是手工操作法‘〔

做此工作更是困难后来发展了用统计模式识别与模糊聚类为工具自动划分地震相的方卜’,,

由于统计模式识别对特征提取与选择要求高,

模糊聚类方法又难以建立准确因而影响了上述

合理的隶属度函数

且当数据量大时

,

运算时间长

,

有时几乎不能实现

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二方法的效果与应用推理规则不明确的问题

而人工神经网络可处理一些环境信息十分复杂,

背景知识不清楚

、

且允许样本有较大的缺损与畸变

类能力和更少的局限性划分地震相,

,

故选用,

网络,

‘

,

具有比一般模式识别更强的分一种常用的人工神经网络来自动,

,

试用效果良好,

应当指出根据先验知识

对于一个工区

尤其是新工区,

要确切地说出有几类模式、

且对每一类模,

式还要求提供相当数量的已知样本是困难的,

对于类别未知,

缺乏已知样本的新工区

应

先作无监督的聚类分析

再进行初始分类

可能会得到更好的结果

地震储层厚度预测方法储层厚度的求取是油气藏描述的一个重要环节,

,

在岩性勘探和油气田开发评价过程中,

起着举足轻重的作用随着对储层厚度预测研究的不断深人一测方法。’〕其主要方法大致可分 …… 此处隐藏：7581字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……