基于叠前多属性与古地貌融合技术的碳酸岩储层预测方法与流程

[0001]
本发明属于石油勘探领域，涉及石油勘探中地震资料解释领域的碳酸盐岩储层预测技术，特别涉及一种基于叠前多属性与古地貌融合技术的碳酸盐岩储层预测方法具体为利用地震资料解释多属性融合技术进行碳酸盐岩储层预测的技术。


背景技术：

[0002]
在碳酸盐岩储层预测方面涌现出了多种地球物理技术，包括叠后振幅属性分析、叠前avo分析、地球物理反演、波形分类、频谱分析、三维相干分析等等。20世纪70年代，ostrander就提出了应用“亮点”和反射系数随入射角变化的avo分析技术预测储层，依据的是1919年建立的地震波在水平分界面上的反射和投射的zoeppritz方程，但该方程解析复杂，用于解决实际问题难度大，后来aki richards、shuy、fatti等人将该方程简化分析用于实际地震资料解释(左国平,吕福亮,范国章等.avo技术在孟加拉湾含气性检测中的应用.石油地球物理勘探,2011,46(1):60-66.任丽丹,王鹏，刘成芳等.叠前avo反演技术在顺南地区碳酸盐岩储层含油气性预测中的应用.工程地球物理学报,2018,15(3):292-298)。经过几十年的发展，该技术已经成为地震勘探中重要的储层及流体预测方法。此外，叠前弹性参数研究及叠前弹性反演提供了丰富的信息，为岩性和流体的识别提供了更加可靠的依据。应用avo技术对碳酸盐岩储层描述取得了一定成效，孔隙度和含气性是碳酸盐岩储层的重要参数，avo是速度、孔隙度及含气性的综合响应(李建华,刘败红,张延庆等.叠前avo反演在储层含油气性预测中的应用.石油地球物理勘探.2016,51(6):1180-1187)。地球物理反演技术，如波阻抗反演、叠前弹性反演等，借助于测井资料的高分辨率和高精度，可以有效的明确碳酸盐岩储层空间分布规律，提高碳酸盐岩储层预测的可靠性。
[0003]
但随着勘探不断发展，单纯依靠振幅和储层弹性参数预测碳酸盐岩储层在实际应用中逐渐露出局限性。碳酸盐岩储层类型多，非均质性强，储层横向变化快，地震振幅响应特征和弹性参数异常不明显，常规方法存在多解性，特别是在钻井较少的地区反演可靠程度大大降低，影响了储层预测的准确性。在实际应用中，碳酸盐岩储层振幅横向变化较大，影响了振幅随偏移距变化规律，此外，由于埋深和应用条件的限制，在中深层地层中和构造起伏较大的地区应用效果不好。而地震反演主要信息来自地震，由于碳酸盐岩储层的高密度高速度影响，在和其它岩性混合的地方，反射较弱，存在于实际地质特征差异大的情况，加上勘探区块一般钻井较少，时常使得反演技术在碳酸盐岩储层预测中效果不理想。
[0004]
然而，目前对碳酸盐岩储层预测精度的要求确越来越高，只有高精度的碳酸盐岩储层预测才能有效的实现碳酸盐岩勘探目标评价及井位论证，特别是在海洋深水碳酸盐岩油气勘探中，高精度碳酸盐岩储层预测意义重大。


技术实现要素：

[0005]
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种精度较高、效率较高的碳酸盐岩储层预测方法。该预测方法基于叠前多属性与古地貌融合技术，提高了碳酸盐岩储层预
测的精度和效率，降低多解性和不确定性。
[0006]
为达到上述目的，本发明提供了一种基于叠前多属性与古地貌融合技术的碳酸盐岩储层的预测方法，其中，该方法包括：
[0007]
1)针对待预测层段所在的区域，基于已钻井资料进行岩石物理分析，确定对碳酸盐岩储层敏感的叠前弹性参数，即通过不同弹性参数与孔隙度或者含油气性的交汇分析等方式判断哪些种类的叠前弹性参数对碳酸盐岩储层和非储层分异性好；
[0008]
2)针对待预测层段，分别基于已钻井资料确定纵波速度与横波速度之间的关系式、确定碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式，然后进行叠前avo属性反演计算得出步骤1)确定的对碳酸盐岩储层敏感的叠前弹性参数的具体数值；
[0009]
3)针对待预测层段，分别进行构造解释确定现今构造形态，并进行古地貌恢复；
[0010]
4)针对待预测层段，分别将步骤3)确定的现今构造形态、恢复的古地貌与步骤2)确定的叠前avo属性反演得到的各叠前弹性参数进行数据归一化和融合处理，利用融合后的结果进行碳酸盐岩储层预测。
[0011]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，所述待预测层段可以为一个层段也可以为多个层段；当待预测层段为多个层段时，分别对每个待预测层段进行碳酸盐岩储层预测，即在进行完步骤1)后，分别对每个待预测层段进行步骤2)、3)、4)涉及的操作。
[0012]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，步骤4)所述分别将步骤3)确定的现今构造形态、恢复的古地貌与步骤2)确定的叠前avo属性反演得到的叠前弹性参数进行数据归一化和融合处理，利用融合后的结果进行碳酸盐岩储层预测。即对于每一个待预测层段，步骤3)确定的现今构造形态、恢复的古地貌分别与每种叠前弹性参数(这里是指由步骤1)确定的对碳酸盐岩储层敏感的叠前弹性参数中的每种)进行数据归一化处理，归一化处理成在同一范围内的无量纲值，归一化处理后的现今构造形态数据、恢复的古地貌数据、叠前弹性参数数据再进行融合处理，最终利用融合处理的结果进行碳酸盐岩储层预测。
[0013]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，优选地，步骤1)所述的叠前弹性参数包括纵、横波阻抗变化率，纵横波速度变化率，泊松比变化率，流体因子，λ
·
ρ，μ
·
ρ中的一种或两种以上的组合；更优选地，步骤1)所述的叠前弹性参数包括横波阻抗、纵波阻抗、μ
·
ρ中的一种或两种以上的组合；其中，λ为lam
é
的第一个参数，μ为lam
é
的第二个参数即剪切模量，ρ为碳酸盐岩岩石密度(g/cm3)。
[0014]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，纵波速度和横波速度之间的关系式可以采用本领域的常规方法进行；优选地，所述纵波速度和横波速度之间的关系式通过测井资料进行确定；具体而言，所述纵波速度和横波速度之间的关系式为：vs＝m
·
vp-n，即横波速度等于m乘以纵波速度减去n；其中，vs为横波速度(m/s)，vp为纵波速度(m/s)，m、n为关系式中的参数，m、n根据测井资料拟合得到。
[0015]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式可以采用本领域的常规方法进行；优选地，所述碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式通过测井资料进行确定；具体而言，所述碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式为：log(ρ)＝j
·
log(vp)-k，其中，ρ为碳酸盐岩岩石密度(g/cm3)，vp为纵波速度(m/s)，j、k为关系式中的参数，j、k根据测井资料拟合得到。
[0016]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，步骤2)所述进行叠前avo属性反演的方法可
以为：根据确定的纵波速度与横波速度之间的关系式、碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式，基于叠前crp道集，利用shuey公式和/或aki richards公式计算叠前弹性参数，实现叠前avo属性反演。其中，shuey公式包括原始shuey公式以及原始shuey公式的近似公式，aki richards公式包括原始的aki richards公式以及原始aki richards公式的近似公式。通常利用aki richards公式可以计算纵、横波阻抗，纵、横波速度变化率，泊松比变化率，流体因子等属性。通常利用shuey公式可以计算泊松比变化率，λ
·
ρ，μ
·
ρ等属性。根据确定的纵波速度与横波速度之间的关系式、碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式，基于叠前crp道集，利用shuey公式和/或aki richards公式计算叠前avo属性可以但不限于采用本领域的常规方法进行。在一具体实施方式中，所述shuey公式为r(θ)＝p+g
·
sin2θ，其中，r(θ)为纵波反射系数(无量纲)，θ为入射角，p为截距(无量纲)，g为梯度即斜率(无量纲)。在另一具体实施方式中，所述aki richards公式为其中，r(θ)为纵波反射系数，θ为入射角度，vs为横波速度，vp为纵波速度，ρ为碳酸盐岩岩石密度。
[0017]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，可以但不限于采用常规的归一化处理方法进行。优选地，步骤4)中所述归一化处理通过离差标准化方法进行，使结果值映射到[0-1]之间。转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值，f为样本数据，f*为归一化后的样本数据。
[0018]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，优选地，步骤4)中，所述融合处理的计算方法为：
[0019][0020]
其中，f(i)表示融合后的属性值；x(i)表示归一化处理后叠前属性平面上i点值，x(min)表示归一化处理后叠前属性平面上最小值，x(max)表示归一化处理后叠前属性平面上最大值；y(i)表示归一化处理后古地貌属性平面上i点的值，y(min)表示归一化处理后古地貌属性平面上的最小值，y(max)表示归一化处理后古地貌属性平面上的最大值；z(i)表示归一化处理后现今构造属性平面上i点的值，z(min)表示归一化处理后现今构造属性的最小值，z(max)表示归一化处理后现今构造属性的最大值；式中的α、β、δ是归一化处理后不同属性的权重系数，根据不同属性在碳酸盐岩储层预测中所占权重进行选取，较佳地，1≥α≥0，1≥β≥0，1≥δ≥0，且α+β+δ＝1；a、b、c是指按权重分配后不同属性的指数影响因子，根据不同属性对储层的影响程度确定a、b、c的值，较佳地，3≥a≥1，3≥b≥1，3≥c≥1。α、β、δ以及a、b、c的取值可以根据已钻井资料确定的碳酸盐岩储层发育区进行拟合得到；在实际应用中，可以结合钻井确定的碳酸盐岩储层发育区和石油地质条件进行多次调试参数，以达到最佳融合效果，即通过对已知碳酸盐岩发育区试验研究调整确定参数使之与已知情况吻合，进而对其它未钻井区域进行碳酸盐岩储层预测。
[0021]
在上述碳酸盐岩储层的预测方法中，优选地，利用融合后的结果进行碳酸盐岩储层预测的方法为，利用f(i)的值判断i点是否为碳酸盐岩储层，f(i)的数值越大，i点是碳酸
盐岩储层的可能性越大。更优选地，利用已钻井资料、石油地质综合条件分析、结合计算得到的f(i)值确定出碳酸盐岩储层判断的阈值f，当f(i)≥f时，则该i点为碳酸盐岩储层，当f(i)＜f时，则该i点不为碳酸盐岩储层。
[0022]
本发明提供了一种基于avo多属性与古地貌融合技术的碳酸盐岩储层预测方法，该方法能够适应构造复杂地区的碳酸盐岩储层预测，既考虑了储层发育情况又考虑了油气运移聚集，能够改善构造发育区的碳酸盐岩储层预测质量。与现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下优势：
[0023]
1)本发明提供的预测方法具有较高的预测精度；
[0024]
2)本发明提供的预测方法较为简便，有利于实现高效预测，应用前景好。
附图说明
[0025]
图1a为纵波阻抗、孔隙度交汇图。
[0026]
图1b为横波阻抗、孔隙度交汇图。
[0027]
图1c为μ
·
ρ、孔隙度交汇图。
[0028]
图2a为纵横波速度交汇图。
[0029]
图2b为纵波速度和密度交汇图。
[0030]
图3是avo多属性与古地貌融合技术流程图。
[0031]
图4a为归一化处理前现今构造图。
[0032]
图4b为归一化处理前古构造图。
[0033]
图4c为归一化处理前纵波阻抗图。
[0034]
图4d为归一化处理前横波阻抗图。
[0035]
图4e为归一化处理前μ
·
ρ属性图。
[0036]
图5a为归一化处理后现今构造图。
[0037]
图5b为归一化处理后古构造图。
[0038]
图5c为归一化处理后纵波阻抗图。
[0039]
图5d为归一化处理后横波阻抗图。
[0040]
图5e为归一化处理后μ
·
ρ属性图。
[0041]
图6a为古构造、现今构造与纵波阻抗归一化融合后的平面图。
[0042]
图6b为古构造、现今构造与横波阻抗归一化融合后的平面图。
[0043]
图6c为古构造、现今构造与μ
·
ρ归一化融合后平面图。
具体实施方式
[0044]
为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，现对本发明的技术方案进行以下详细说明，但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。
[0045]
实施例1
[0046]
本实施例提供一种基于叠前多属性与古地貌融合技术的碳酸岩储层预测方法(技术流程参考图3)，待预测区域为巴西海域桑托斯盆地白垩系碳酸盐岩地层，具体过程如下：
[0047]
1)针对待预测层段所在的区域，基于已钻井资料进行岩石物理分析，确定对碳酸盐岩储层敏感的叠前弹性参数；
[0048]
岩石物理分析如图1a-图1c所示(图1a、图1b、图1c分别为纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ与孔隙度的交汇图)，由图可知，碳酸盐岩储层总体上储层表现为高阻抗，非储层为低阻抗。纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ弹性参数对碳酸盐岩储层有一定区分，确定纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ为对碳酸盐岩储层敏感的叠前弹性参数；然而由图1a-图1c可以看出仅依靠横波阻抗、纵波阻抗、μ
·
ρ仍然还有一些储层难以识别，即仅仅依靠avo方法识别碳酸盐岩还存在一定多解性。进一步分析显示，低阻抗碳酸盐岩储层主要位于现构造和古地貌相对高部位，即碳酸盐岩储层的分布受古地貌控制作用明显，此外，优质碳酸盐岩储层中烃类的聚集受到现今构造影响。
[0049]
2)针对待预测层段，基于已钻井资料确定纵波速度与横波速度之间的关系式(具体参见图2a)、确定碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式(具体参见图2b)，然后进行叠前avo属性反演计算得出步骤1)确定的对碳酸盐岩储层敏感的各叠前弹性参数的具体数值；
[0050]
其中纵波速度和横波速度之间的关系式为：vs＝m
·
vp-n；其中，vs为横波速度(m/s)，vp为纵波速度(m/s)，m、n为关系式中的参数，m、n根据测井资料拟合得到；得到的关系式具体为vs＝0.547vp-23；
[0051]
碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式为：log(ρ)＝j
·
log(vp)-k，其中，ρ为碳酸盐岩岩石密度(g/cm3)，vp为纵波速度(m/s)，j、k为关系式中的参数，j、k根据测井资料拟合得到；得到的关系式具体为log(ρ)＝0.259log(vp)-0.539；
[0052]
所述进行叠前avo属性反演的方法为：根据确定的纵波速度与横波速度之间的关系式、碳酸盐岩岩石密度与纵波速度之间的关系式，基于叠前crp道集，利用shuey公式和/或aki richards公式计算步骤1)确定的各叠前弹性参数，实现叠前avo属性反演；其中，利用aki richards公式计算纵波阻抗、横波阻抗，利用shuey公式计算μ
·
ρ；其中shuey公式为r(θ)＝p+g
·
sin2θ，其中，r(θ)为纵波反射系数，θ为入射角度，p为截距，g为梯度，所述aki richards公式为其中，r(θ)为纵波反射系数，θ为入射角度，vs为横波速度，vp为纵波速度，ρ为碳酸盐岩岩石密度；计算得到的纵波阻抗、横波阻抗以及μ
·
ρ的平面图如图4c-图4e所示。图4c为纵波阻抗平面图，图4d为横波阻抗平面图，图4e为μ
·
ρ平面图。
[0053]
3)针对待预测层段，进行构造解释确定现今构造形态，并进行古地貌恢复，图4a、图4b为现今构造形态以及古地貌在归一化前的平面图(图4a为现今构造平面图，图4b为古地貌(即古构造)平面图)。
[0054]
4)针对待预测层段，将步骤3)确定的现今构造形态、恢复的古地貌分别与步骤2)确定的叠前avo属性反演得到的纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ进行数据归一化和融合处理，利用融合后的结果进行碳酸盐岩储层预测；
[0055]
其中，归一化处理通过离差标准化方法进行：使现今构造形态、古地貌、纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ的值通过转换函数映射到[0-1]之间，其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值，f为样本数据，f*为归一化后的样本数据；归一化处理后的现今构造形态、古地貌、纵波阻抗、横波阻抗、μ
·
ρ的平面图如图5a-图5e所示，其中图
5a为现今构造平面图，图5b为古构造平面图，图5c为纵波阻抗平面图，图5d为横波阻抗平面图，图5e为μ
·
ρ平面图；
[0056]
融合处理的计算方法为：
[0057][0058]
其中，f(i)表示融合后的属性值；x(i)表示归一化处理后叠前属性平面上i点值，x(min)表示归一化处理后叠前属性平面上最小值，x(max)表示归一化处理后叠前属性平面上最大值；y(i)表示归一化处理后古地貌属性平面上i点的值，y(min)表示归一化处理后古地貌属性平面上的最小值，y(max)表示归一化处理后古地貌属性平面上的最大值；z(i)表示归一化处理后现今构造属性平面上i点的值，z(min)表示归一化处理后现今构造属性的最小值，z(max)表示归一化处理后现今构造属性的最大值；式中的α、β、δ是归一化处理后不同属性的权重系数，根据不同属性在碳酸盐岩储层预测中所占权重选取0-1之间的一个数，使α+β+δ＝1；a、b、c是指按权重分配后不同属性的指数影响因子，根据不同属性对储层的影响程度分配1-3之间的任意数；本实施例中，α、β、δ取值分别为0.2，0.2，0.6，a、b、c取值分别为1，2，1。融合处理的结果如图6a-图6c所示，其中，图6a为古构造、现今构造与纵波阻抗融合后的平面图，图6b为古构造、现今构造与横波阻抗融合后的平面图，图6c为古构造、现今构造与μ
·
ρ融合后平面图。
[0059]
利用融合处理得到的f(i)的值判断i点是否为碳酸盐岩储层，f(i)的值数值越大，i点是碳酸盐岩储层的可能性越大，利用已钻井资料结合计算得到的f(i)值确定出碳酸盐岩储层判断的阈值f，当f(i)≥f时，则该点为碳酸盐岩储层，当f(i)＜f时，则该点不为碳酸盐岩储层。本实施例中综合已钻井信息和石油地质条件分析，选取的古构造、现今构造与纵波阻抗融合的f阈值0.7，古构造、现今构造与横波阻抗融合的f阈值0.75，古构造、现今构造与μ
·
ρ融合的f阈值0.65，分析认为融合后的属性图上比阈值大的区域指示碳酸盐岩较为发育，即图6a-图6c中的灰白色区域。
[0060]
根据图5c、图5d和图5e与图6a、图6b和图6c对比可见，图6a、图6b、图6c的属性图较图5c、图5d和图5e属性图有明显改进，储层与非储层的分异更明显，更有利于指示有利碳酸盐岩发育区，该方法有效预测了碳酸盐岩储层分布，指导了研究区的油气勘探。