一种基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法与流程

本发明涉及应用地球物理处理方法，特别是指基于井资料约束匹配追踪算法的一种利用地震数据高分辨率谱分布与孔隙度反演预测砂砾岩有效储层的方法，具体是一种基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法。

背景技术：

砂砾岩油藏作为隐蔽油气藏的重要类型之一，多发育在陆相断陷湖盆的陡坡带，以含油面积大、储量丰度高著称，日益受到勘探开发的重视。砂砾岩由山麓河流冲积相陆源沉积物组成，储层岩性以砾岩为主，局部为砂质砾岩，构造圈闭为主，为稀油油藏。

针对砂砾岩储层期次划分及预测难度大的问题，多采用地震精细处理成像的方法。如v.bucha(2004)、neillp.symons(2006)等学者利用叠前时间偏移、深度偏移等技术对地震资料精细处理，提高砂砾岩分辨率，并采用随机地震反演技术对砂砾岩储层进行预测。但是上述方法由于受以下因素的影响，仍然不能对砂砾岩中有效储层进行有效识别：(1)砂砾岩有效储层与非有效储层在测井及各类岩石物理参数上的差异较小；(2)砂砾岩具有相带分布较窄、沉积结构复杂、非均质性较强等特殊性，造成砂砾岩有效储层预测技术的敏感参数均不适用；(3)不同井的解释油层段，产能差异巨大，砂砾岩有效与非有效储层在划分识别上存在困难。

技术实现要素：

勘探实践证明，砂砾岩有效储层与储层的孔隙度和厚度均成正比。鉴于此，本发明的目的是要提供一种基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法。

为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：

一种基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法，包括以下步骤：

s1、根据匹配追踪算法在复数域中求取的振幅和频率值提取砂砾岩厚度信息；

s2、利用井约束匹配追踪算法反演砂砾岩孔隙度；

s3、将砂砾岩厚度信息和孔隙度乘积得到孔厚系数，进行砂砾岩有效储层预测，识别出厚度较大的高孔隙度有效储层。

其中，所述步骤s1包括以下步骤：

s11、地震资料复数域匹配追踪分解：将地震信号进行希尔伯特变换引入复数域，在复数域中进行地震资料匹配追踪分解，同时确定匹配子波的实振幅和相位参数；

s12、高分辨率谱分布的构建：将匹配追踪分解得到的子波振幅和频率值包络按振幅进行外积运算，构建不同频率的谱分布：

式中p(f)为频率f的谱分布，env表示振幅包络，ai为第i个最优子波w的振幅值，ti为第i个最优子波w的中心时间，fi为第i个最优子波w的频率；

s13、提取砂砾岩厚度信息：用匹配追踪谱分布计算目标砂砾岩体优势频率，构建该频率的地震数据谱分布，从而得到与砂砾岩厚度有关的信息。

其中，所述步骤s2包括以下步骤：

s21、利用井约束匹配追踪方法反演孔隙度，在匹配追踪计算振幅时，加入测井先验信息，并且采用迭代方法计算，从而反演孔隙度：

(g^hg+ρc^hc)a＝(g^hs+ρc^hφ)

上式中g表示最佳匹配子波矩阵，a表示匹配子波振幅，s表示复地震数据，φ表示井中先验孔隙度信息，c表示φ与a的协方差矩阵，h表示矩阵的共轭转置运算；计算得到砂砾岩孔隙度值。

与现有技术相比，本发明基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法通过匹配追踪算法获取砂砾岩厚度信息，然后通过井约束匹配追踪算法反演砂砾岩孔隙度，将两者加权乘积以获取砂砾岩有效储层识别因子，提高了砂砾岩有效储层的预测精度。

附图说明

图1为本发明基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法工作流程图；

图2a是用本发明方法计算的砂砾岩频率谱分布图；

图2b是利用地震数据直接计算的均方根振幅分布图；

图3a是匹配追踪频率谱分布；

图3b是匹配追踪反演得到的孔隙度值；

图3c为孔厚系数分布图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步描述，在此发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如图1所示，本发明的一种基于井约束匹配追踪的砂砾岩有效储层预测方法，包括以下步骤：

s1、根据匹配追踪算法在复数域中求取的振幅和频率值提取砂砾岩厚度信息：

s11、地震资料复数域匹配追踪分解：将地震信号进行希尔伯特变换引入复数域，在复数域中进行地震资料匹配追踪分解，同时确定匹配子波的实振幅和相位参数；

s12、高分辨率谱分布的构建：将匹配追踪分解得到的子波振幅和频率值包络按振幅进行外积运算，构建不同频率的谱分布，不同频率的谱特征对应不同厚度的砂砾岩体，低频对应厚度较大的砂砾岩体，高频对应厚度较小的砂砾岩体：

式中p(f)为频率f的谱分布，env表示振幅包络，ai为第i个最优子波w的振幅值，ti为第i个最优子波w的中心时间，fi为第i个最优子波w的频率；

s13、提取砂砾岩厚度信息：用匹配追踪谱分布计算目标砂砾岩体优势频率，构建该频率的地震数据谱分布，从而得到与砂砾岩厚度有关的信息；

s2、利用井约束匹配追踪算法反演砂砾岩孔隙度：

s21、利用井约束匹配追踪方法反演孔隙度，在匹配追踪计算振幅时，不仅依赖地震数据，加入测井先验信息，并且采用迭代方法计算，从而反演孔隙度：

(g^hg+ρc^hc)a＝(g^hs+ρc^hφ)

上式中g表示最佳匹配子波矩阵，a表示匹配子波振幅，s表示复地震数据，φ表示井中先验孔隙度信息，c表示φ与a的协方差矩阵，h表示矩阵的共轭转置运算；计算得到砂砾岩孔隙度值；

s3、将砂砾岩厚度信息和孔隙度乘积得到有效储层识别因子即孔厚系数，从而进行砂砾岩有效储层预测，识别出厚度较大的高孔隙度有效储层。

图2是利用本发明的方法和常用的均方根振幅方法对同一实际地震数据提取的厚度信息对比图：图中井c66、c660、c661、c662在该层均钻遇砂岩，并且井c66为高产油井。图2a是用本发明方法计算的砂砾岩频率谱分布图；图2b是利用地震数据直接计算的均方根振幅分布图。对比可以看出，图2a所示的匹配追踪频率谱分布可以明显识别出砂砾岩的边界，而图2b所示的均方根振幅不能识别。

图3a是匹配追踪频率谱分布，图3b是匹配追踪反演得到的孔隙度值，将此二者相乘即得到图3c所示的孔厚系数分布图；从图3c中可以看出，该结果可以准确预测砂砾岩中的有效储层。

本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。