河道储层的地震属性的预测方法与流程

文档序号:12747102阅读:810来源:国知局
河道储层的地震属性的预测方法与流程

本发明涉及油气地球物理技术领域,更具体地,涉及河道储层的地震属性的预测方法。



背景技术:

河道砂体是碎屑岩中最重要的一类油气储集体。由于河道频繁改道与迁移,使得多期河道沉积地层中广泛发育砂泥混杂相和砂泥交互相。这类砂体不仅相互交叉、叠置或切割,空间分布稳定性差,而且储层厚度薄,因此河道储层平面分布预测难度很大。

目前,预测河道砂岩储层的地震属性方法大致可分为两类,一类主要是利用各类振幅类属性方法,如利用均方根振幅,最大波峰(或最大波谷)振幅,振幅变化率,以及分频振幅属性等来预测河道的平面展布;另一类是利用边缘检测手段刻画河道的边界,如利用小波变换的多尺度边缘检测、最优滤波二阶差分边缘检测和地震相干分析边缘检测等。

前一类预测方法利用了河道储层地震响应的物理属性特征,即河道储层与围岩之间波阻抗的差异;后一类方法利用了河道砂体展布形态及其边界的几何类波形特征。

显然,这两类地震属性预测方法都没有充分利用河道砂体地震响应的综合信息,而只是利用了储层地震响应中某一方面的特征,均存在一定的局限性。因此,这两类河道储层地震属性预测方法应用范围有限,精度较低。



技术实现要素:

为了提高地震属性预测河道储层的精度和适应性,本公开提出了一种河道 储层的地震属性的预测方法,该方法以所述河道储层的属性参数数据体A来预测所述河道储层的地震属性,其包括如下步骤:S10.估算地震资料的波形相似性数据体S;S20.估算并筛选出反映所述河道储层的敏感地震参数属性数据体P;S30.根据公式A=P/(K·S)计算所述属性参数数据体A,其中,K为预定的加权系数。

优选地,所述步骤S10中,所述波形相似性数据体S的估算方法为:在目标层段内,垂直于主河道的延伸方向,进行地震反射波组的波形相似性分析,从而估算所述波形相似性数据体S。其中,所述目标层段的确定方法为:根据钻井资料进行井震标定,确定河道沉积在地震剖面上的时间段;在区域上确定在地震工区内的河道沉积的时间段范围[Tmin,Tmax],从而得到所述目标层段。所述主河道的延伸方向的确定方法为:根据沉积相分析,得到所述主河道的延伸方向。

优选地,所述步骤S20中,所述敏感地震参数属性数据体P的估算方法为:根据钻井资料的河道厚度、物性或含油气性与地震振幅、频率的属性参数的相关性分析,筛选出反映所述河道储层的敏感地震参数属性数据体P。

进一步地,所述步骤S20中,在估算所述敏感地震参数属性数据体P之前,还包括:估算所述地震资料的均方根振幅数据体P1、反射能量数据体P2、振幅变化率数据体P3、地震平均振幅数据体P4、以及频率数据体P5,从P1、P2、P3、P4、和P5中筛选出反映所述河道储层的敏感地震参数属性数据体P。

进一步地,在所述步骤S10之后、所述步骤S30之前,还包括步骤S15:从估算的所述波形相似性数据体S中,在所述河道沉积的时间段范围[Tmin,Tmax]内,确定所述波形相似性数据体S的对应的数值范围[Smin,Smax],以确定所述加权系数K。

进一步地,在所述步骤S15之后、所述步骤S30之前,还包括步骤S25:在所述波形相似性数据体S上,用所述加权系数K,对所述地震相似性数据体S进行加权增强。

进一步地,在所述步骤S30之后,还包括步骤S40:从所述属性参数数据体A中提取在所述河道沉积的时间段范围[Tmin,Tmax]内的数据,并进行显示。

本发明的河道储层的地震属性的预测方法,基于地震物理响应特征和几何响应特征的混合地震属性,有效识别预测出优质的河道砂岩储层,极大地降低河道砂岩油气勘探开发钻井的风险性,提升地震采集资料的价值。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的一个实施例的河道储层的地震属性的预测方法的流程图。

图2示出了根据本发明的具体应用示例的河道储层的地震属性的预测方法的流程图。

图3示出了某工区地震波形相似性属性表征的河道储层分布图。

图4示出了某工区地震敏感属性表征的河道储层分布图。

图5示出了某工区利用本发明的河道储层的地震属性的预测方法表征的河道储层分布图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开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使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

通常,河道类砂岩储层在垂直河道方向具有沉积岩性横向变化快、连续性差、非均质性强等特点;而在顺延河道方向上却具有砂体连续性好、岩相相对 稳定等特点。此外,随着河道砂岩的岩性、物性和含油气性的差异,会与河道间或河道砂岩上下的泥岩沉积形成一定的波阻抗差异,而且不同部位河道沉积砂岩的厚度也有很大的变化。

图1示出了根据本发明的一个实施例的河道储层的地震属性的预测方法的流程图。该方法以河道储层的属性参数数据体A来预测河道储层的地震属性,其包括如下步骤:

S10.估算地震资料的波形相似性数据体S;

S20.估算并筛选出反映河道储层的敏感地震参数属性数据体P;

S30.根据公式A=P/(K·S)计算属性参数数据体A,其中,K为预定的加权系数。

本实施例利用河道砂岩沉积的前述特点,先估算出地震资料的波形相似性数据体S,提取出河道砂岩大致的沉积分布;再采用估算加权系数K,突出河道响应;然后估算出多种地震属性数据体(P1,P2,P3,P4,P5),并根据钻井资料从(P1,P2、,P3,P4,P5)中筛选出反映河道储层物性或含油气性的敏感地震参数属性数据体P;最后把这两种属性复合在一起,计算出河道储层属性参数数据体A,达到实现了沉积相控下河道储层预测的目的。

为便于理解本发明实施例的方案及其效果,以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解,该示例仅为了便于理解本发明,其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

图2示出了根据本发明的具体应用示例的河道储层的地震属性的预测方法的流程图。在该实施例中,该方法包括如下步骤:

S10.根据钻井资料(声波、密度测井等数据)和地震资料(主要是地震叠偏数据),确定目标层时间段。然后在目标层段的时间窗口范围[Tmin,Tmax]内,即河道储层在地震资料中出现的最小时间Tmin和最大时间Tmax范围内,垂直于主河道的延伸方向,进行地震反射波组的波形相似性分析,估算出地震资料的波形相似性数据体S。

河道储层目标层段的确定方法为:根据钻井资料进行井震标定,确定河道沉积在地震剖面上的时间段;在区域上确定河道沉积在地震工区内的时间段,即目标层段的时间范围。主河道的延伸方向的确定方法为:根据沉积相分析,得到所述主河道的延伸方向。

S15和S25.从地震资料中估算河道沉积的地震反射波形的相似性数数据体S,确定河道沉积对应的时间段范围[Tmin,Tmax]内相似性数据体S的数值范围[Smin,Smax],即S数据体的最大值Smax和最小值Smin;在河道沉积对应的时间段范围[Tmin,Tmax]内,根据[Smin,Smax]对波形相似性数据体S进行加权增强,以突出河道的沉积响应。其加权系数为预定的加权系数K,即得到K·S。

S20.估算地震资料的均方根振幅数据体P1、反射能量数据体P2,振幅变化率数据体P3、地震平均振幅数据体P4、以及频率数据体P5;根据河道厚度、物性或含油气性与地震振幅、频率属性的相关性分析,从P1,P2,P3,P4,和P5多种地震属性数据体中筛选出反映所述河道储层的敏感地震参数属性数据体P;

S30.根据公式A=P/(K·S)来计算所述属性参数数据体A,其中,K为前述步骤S15和S25中预定的加权系数。

S40.从所述属性参数数据体A中提取所述河道沉积对应的时间段范围[Tmin,Tmax]内的数据,并进行显示,以便进行分析。

为了便于理解本发明实施例的技术效果,图3示出了某工区地震波形相似性属性表征的河道储层分布图;图4示出了某工区地震敏感属性表征的河道储层分布图;图5示出了某工区利用本发明的河道储层的地震属性的预测方法表征的河道储层分布图。对比这三幅图可知,应用本发明的河道储层的地震属性的预测方法得到的属性参数数据体A的储层分布显示(图5所示),比图3和图4中示出的现有技术中的用单一属性的参数来表征河道储层的方案,其分布图中的边界更为清晰,整个预测图像的河道储层识别的精度更高。

本发明的河道储层的地震属性的预测方法,融合了有关河道形态的地震反射几何学方面的特征,又突出了与储层岩性、物性和含油气性变化相关的物理 特性,真正意义上实现了沉积相控下的储层预测。应用该方法得到的新的复合属性参数与单一属性参数相比,表征河道储层细节分布的能力明显增强,刻画出的河道分布图的精度大幅提高,降低了后续油气勘探开发井位钻探的风险。

附图中的流程图显示了根据本公开的多个实施例的方法的可能实现的功能和操作。在这点上,流程图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分,所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,流程图中的每个方框、以及流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

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