地震测试方法在储层分析研究中的应用.doc

地震测试方法在储层分析研究中的应用 在油气勘探中，储量的规模、品质和产量的高低都直接与储层息息相关，储层研究是个永恒的课题。 从 20 世纪 40 年代开始，石油学家从不同角度和研究方向相继建立了地震地层学、层序地层学、高分辨率层序地层学、地震沉积学等学科来开展储层研究，但这些方法均缺乏对井间储层变化以及储层的三维空间特征的准确描述。 为了弥补这些不足，实现三维空间的储层建模，一门新的地震地质交叉学科地震储层学应运而生。 由于地震储层学是一门新的学科，其相关概念、提出的背景以及与其它学科的相互关系值得进一步探讨。 一、 地震储层学概述 卫平生等人首次使用了“地震储层学”一词，并定义地震储层学是利用地震和地质资料，包括地质、测井、钻井、测试、采油、分析化验等各种资料，研究储层的岩性、空间几何形态、储集空间、物性、所含流体，实现储层建模和三维可视化的一门新兴边缘交叉学科。 地震储层学适用于从勘探到开发各个阶段。 沉积学、储层地质学、地震学等是地震储层学的理论基础。 储层岩性特征、储层外观形态特征、储层储集空间类型、储层物性、储层所含流体特征和储层建模是地震储层学研究的六大内容。 地震、测井和地质的有机结合是地震储层学研究的根本方法。 测井分析技术、储层地震预测、流体预测、储层建模和三维可视化是地震储层学的五大关键技术。二、地震储层学提出的背景 1、 储层地质学的发展阶段及特点 从 1859 年至今，随着现代石油工业的发展，储层地质学已有 150 余年的历史。 储层地质学作为石油地质学中的一个核心分支学科，在石油工业的迅速发展中占有举足轻重的地位。 随着油气勘探开发的不断深入，储层地质学得到迅速发展，研究领域也越来越广泛，逐渐从原来的储层描述向预测储层特征方向发展，产生的方法和理论也越来越多。 从储层地质学的发展历程来看 ，它经历了 5个重大的阶段：开发地质学的萌芽阶段；开发地质学的形成阶段；储层地质学的形成与发展阶段；储层表征的形成与发展阶段；多学科渗透与多技术的应用阶段。（1） 开发地质学的萌芽阶段（18591940 年）从现代石油工业开始，人们就形成了油藏（储层）的初步概念。 20 世纪之前，人们对油气藏还没有形成一个十分明确的认识。 1921 年，第一本石油地质学问世，这时人们已对油气藏（储层） 有了一个较为初步的认识。 20 世纪 30 年代，人们对井间干扰所涉及的油层物理、渗流力学、油藏工程等问题，以及对开发地质问题已有初步认识，但没有进行系统的研究。 （2） 开发地质学的形成阶段（19411965 年）1949 年，美国成立的石油工程师协会，标志着开发地质学开始形成。 前苏联 M. . 钦克（1946 ）出版的油矿地质学和美国 L. M. 里诺（1946 ）编著的 地下地质学 代表储层地质学已初见端倪 。 20世纪 50 年代，随着我国大庆油田的发现，我国学者裘怿楠就开始深入研究油层的基本单元油砂体。 20 世纪 60 年代后期，随着油田生产实际的需要，运用沉积学的理论和方法来解决石油勘探开发中的储层特征描述及分布问题，因此储层沉积学就随之而诞生。 （3） 储层地质学的形成与发展阶段 （19661983 年）美国的 Mac Kenzie（1971）首次明确提出“储层地质学”的概念，着重从储层的沉积特征、油层的对比以及砂体的连通性等方面进行了论述。 这个时期已经开始利用多学科、多方位相互交叉开展了储层研究，并形成了多种新的专业发展方向，如“油藏描述”的提出、储层沉积学的形成、储层非均质概念的形成、地质统计学的引入、随机建模技术的形成等。 （4） 储层表征的形成与发展阶段（19841995 年） 随着油田勘探与开发的不断深入，多学科的渗入，尤其是地质统计学的引入，储层地质学在油藏描述的基础上更趋于量化，为满足储层预测模型建立之目的，诞生了储层表征的概念。 （5） 多学科渗透与多技术的应用阶段（1996 年至今）近年来，地震地层学、层序地层学、高分辨率层序地层学以及地震沉积学广泛应用于储层研究中。如，高分辨率层序地层学不仅为高分辨率地层划分和对比提供了新的思路和方法，而且是预测储层宏观与微观发育规律的有效手段。 地震沉积学不仅是用以识别沉积单元的三维几何形态、内部结构和沉积过程的一项新的方法体系，也是识别地层岩石宏观发育规律的有效手段。随着三维地震勘探技术的不断普及和实践，地球物理勘探出现了许多新技术， 如储层模型正演、储层反演、波形分类、多属性分析、分频、油气检测、三维可视化及多信息融合等技术。 这些技术大多是以图像的形式展示储层空间的变化特征，再通过地质分析来推测其地质含义，以达到定性或半定量地预测储层之目的，其多解性较大。 当前的攻关热点就是在具体的地区寻找出能够较好反映某地质特征的个别属性，以实现准确的预测。2、地震储层学提出的背景 目前，储层研究的发展趋势是从宏观向微观、从定性到定量、从理论沉积学向应用沉积学（并形成储层表征技术）、从单学科向多学科协同研究以及储层研究智能化方向发展，由此可见多学科协同在储层研究中的重要性，尤其是地震资料在储层研究中的作用越来越受到普遍的重视。 Cooke 介绍了地震资料广义线性反演方法，揭开了地震资料研究储层的新篇章。 刘宪斌等提出地震储层研究是指以地震勘探信息为主，综合测井、试井、地质、采油及分析化验等各种资料研究储集层的分布情况、岩性变化、厚度变化、物性特征、所含流体情况和油气藏。 杨仁超进一步指出地震技术在储层预测和油藏描述等方面的应用。 近年来，随着地球物理技术的快速发展，地震资料品质的提高，为地震储层学的建立提供了条件。 随着油气勘探程度的不断提高，构造油气藏、断块油气藏越来越少，隐蔽性强的岩性、地层油气藏逐步成为勘探的主要对象，油气勘探难度不断增加，对储层研究的要求也越来越高，需要半定量、定量化描述储层的三维空间特征，使井间的储层和储层非均质性以及储层的三维空间特征得到更精细、更准确的描述，因此有必要建立一门新的学科（地震储层学）来研究储层的岩性特征、外观形体特征、储集空间类型、物性特征、所含流体特征等在三维空间的变化，实现储层建模。三、地震储层学与其它相关学科的比较地震储层学是一门刚刚处于萌芽阶段的地震地质交叉学科，是储层地质学的一门分支学科。 地震储层学既继承了地震地层学、层序地层学和地震沉积学的思想，又在此基础之上有更深刻的内涵和更广的外延。 传统的储层研究方法是利用野外露头和钻井取心样品的分析化验资料来确定储层的岩性、物性、储集空间类型和所含流体；通过沉积相研究和井间对比来描述储层的空间几何形态；通过井点数据的数学插值方法来开展储层建模。地震地层学是在传统储层地质学的基础上，利用地震资料，开展地震层序识别，确定层序界面；通过地震层序内部地震反射特征的分析，进行地震相分析；编制年代地层曲线、区域性的海平面相对变化曲线，并将其与全球性的海平面变化曲线进行对比，进行宏观的地层等时对比与沉积相解释。 地震地层学的提出使得沉积层序研究和地层研究与地震勘探实现了联合，为非构造油气藏勘探开发提供了思路和研究方法。 层序地层学继承了地震地层学的部分思想与方法，但更多地融合了沉积学思想，同时也是在生物地层学、年代地层学和岩石地层学的基础上发展起来的。 层序地层学是综合利用地震、钻井及露头资料，结合沉积环境及岩相古地理解释，对地层层序格架进行综合解释的一门学科。 在地质历史的概念上，它以生物地层学与年代地层学所建立的宏观年代地层格架为基础，开展宏观沉积体系的展布与预测研究。 在理论和方法上，它将地质学和地球物理学相互交叉渗透而发展起来，逐渐形成了一套相对独立的理论方法体系。地震沉积学是在地球物理学、沉积学、地震地层学及层序地层学等学科基础上发展起来的，主要利用高密度三维地震资料、现代沉积环境、露头和钻井岩心资料建立的沉积环境模式的联合反馈，是用以识别沉积单元的三维几何形态、内部结构和沉积过程的一项新的方法体系。 在地质规律（尤其是沉积环境及沉积相模式）的指导下，利用现代地球物理技术，开展宏观岩石研究，侧重于地震岩石学、地震地貌学、沉积结构、沉积史、沉积体系和沉积相平面展布。地震储层学是在传统的储层地质学、地震地层学、层序地层学、地震沉积学等学科的基础上发展起来的一门新的地震地质交叉学科。 地震储层学是利用露头资料和岩心资料，开展岩性识别、物性测试、储集空间类型和储层含有物研究；利用井震结合，开展储层反演、模型正演、地震响应分析、地震属性分析、分频解释、岩石物理分析、相干分析、裂缝预测、缝洞雕刻、烃类检测、叠前 AVO 和三维可视化等研究；利用露头和岩心标定地震资料得出的各种储层信息，开展储层建模，实现储层的岩性特征、几何形态、物性特征和储层所含流体的空间分布特征。 地震储层学的最大优势是实现储层特征在三维空间上的可视化。地震储层学作为一门新的学科目前还处于刚刚起步阶段，仍存在诸多问题，需要不断发展和完善，比如现有的地震分辨率对薄储层、储层物性、储层流体性质等方面还存在许多难以解决的问题；又如地震解释的多解性、解释人员的经验等都严重影响着地震处理与成果解释的可靠性。 随着地球物理技术的不断发展，地震储层学的研究精度将不断提高。 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、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、温度、压力、沉积厚度等.岩性的变化引起弹性参量的变化,包括弹性模量、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,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,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征参量,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,达到地震相识别的目的.通过模式识别方法,可将地震层序内的地震样本分类,划分出不同的地震相带.根据地震相带的反射特征、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积模式的分析和推断,从而完成地震岩性预测.最初划分地震相是手工操作,费时费工.特别当地震剖面上反射特征异常不突出时,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法.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.因而影响了上述二方法的效果与应用.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、推理规则不明确的问题,且允许样本有较大的缺损与畸变,具有比一般模式识别更强的分类能力和更少的局限性,故选用一种常用的人工神经网络来自动划分地震相,试用效果良好.应当指出,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,应根据先验知识,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.四、 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,人们提出了多种储层厚度预测方法。其主要方法大致可分为三大类. 1、单参数与多参数法 (l)振幅图版法.此方法依据薄层和薄互层的地震振幅与储层厚度呈线性关系.适用范围为薄层和薄互层. (2)时差法. 适用于储层厚度大于又/4(又为波长)的厚层.显然,振幅法和时差法都只能适用于一定范围,且对地震地质条件要求比较严格.实际上,振幅法和时差法所要求的激发和接收条件稳定.目的层及上、下波阻抗变化很小,夹层及邻近地层对目的层反射波影响较小,这些条件很难满足.特别是在沉积变化剧烈、探井稀少,甚至无井的地区.如果应用上述两种方法则会产生相当大的误差.实际应用时,又具有以下缺陷:(a)在层厚介于又/4和3又/8之间时,双层反射时差t随厚度变化平缓,线性关系不明显,计算时容易产生误差;在层厚小于又/4时,振幅随厚度变化为一准线性关系,影响计算的精度.(b)需要制作解释量板、选取合适的子波和提取准确的速度、密度参数,实际上很难做到.(c)在实际地震记录中,找出调谐点相当困难.(d)由于在调谐点厚度住/4)附近,一个振幅值对应两个真厚度,因此利用振幅预测厚度会出现明显的多解性. (3)反射波特征点法.此方法依据褶积理论,认为薄互层的反射波形是薄层厚度及顶、底反射系数的函数.找出波形的峰点、零点及谷点为特征点,便可求取薄层厚度.本方法可以适用于无井的情况,但要求地震资料除了做常规处理外,必须做精细处理,高保真的振幅处理和子波提取.且子波提取很难准确.这些都说明了该方法的局限性.仆)频率法.频率法与振幅法比较,能克服振幅法的缺陷,对地震采集和振幅处理无严格要求,且适用于横向上岩性变化的地层.因此,频率法比振幅法更优越. (5)主振幅、主频率法.储层厚度与主振幅、主频率关系复杂,既可为线性,也可为非线性.为我们的预测工作增加了难度. (6)有限带宽反射波波形分析法.本方法不受储层岩性的制约,但要求地震资料处理尽量保真,不使用严重改造波形的模块.并且,一个地区需要事先建立一个模型,计算关联资建立起储层厚度分级表.预测时仍需计算关联度,增加了工作量. 2、反演方法 (l)振幅、频率综合反演.此方法采用诬/Fn变换,其中A为振幅,F为频率.通过增加频率随厚度变化速度的办法,选择出最佳n值,使拟合的参数与厚度的关系持续到3又/8处.(2)约束反演法.将波峰与波谷间的振幅绝对值积分乘以波峰与波谷间的时差得到一个量值,然后建立此量值与储层厚度的线性关系,从而可进行储层厚度预测.概括第一类中六种方法,从适用条件、工作量等方面都大大限制了其使用范围.第二类中的两种方法与第一类中方法相比,都充分利用了振幅、频率、时间与储层厚度的互补关系,克服了将三种信息分离的不足,并且第二类中的方法简便易行,计算精度高,对误差有较好的控制作用.同时,也存在一定的缺陷:综合反演中利用的A/Fn变换只持续到3又/8,大于3又/8的储层则需要借助其它方法;约束反演法应用于横向上速度变化大的地区,容易产生误差. 3、CUSI网络法目前常用的储层厚度预测方法适用条件不同,预侧精度有别,各有优点和局限性.考虑到地震储层厚度预测的复杂性及特点(不同储层厚度对应不同的地震特征),与BP网络函数逼近需要利用全体样本的信息、学习效率低等不足,提出了用完全利用样本信息(缩写为CUsl:CompleteUtilizationofsamplesInformation)的网络做储层厚度预测.此方法是储层厚度预测的新方法之一它利用CUsl网络的局部逼近功能,依据井孔资料与井旁地震资料建立地震特征与储层厚度的函数关系,然后预测储层厚度,应用效果良好.但此方法不适于在无井或有井而储层厚度分布极不均匀的工区使用.五、地震孔隙度预测方法 孔隙度是储层研究的主要内容之一,对油气田勘探与开发具有十分重要的意义,已成为石油物探工作者的热门研究课题之一经多年研究已发展了多种用地震资料求取孔隙度的方法.其主要方法大致可分为四类: 1、用Wyme时间平均方程或修正了的wyme公式求孔隙度它是从地震速度出发,建立速度与孔隙度的函数关系,然后用此函数关系求取无井处的孔隙度.此方法原理简单,应用方便,是目前广为应用的方法之一但文献30)中指出石英砂岩的孔隙度在3%一28%之间变化,其速度并无明显改变.这说明孔隙度是速度的多值函数.因此,仅根据速度参数求取孔隙度容易出现多解性,难以提高孔隙度的计算精度.此外,用地震资料求速度,无论从精度上还是从速度层的可分辨厚度上,仍是一个值得研究的问题,这也影响了该方法的效果. 2、井约束反演与非井约束反演方法此方法是从地震资料出发,在一定的假设条件下,反演出相对孔隙度(非井约束反演)或孔隙度(井约束反演).通常情况下,井约束反演精度高于非井约束反演精度,而非井约束反演适用于少井区块.但因假设条件难以满足,通常效果欠佳. 3、Cok血加只及其改进方法这类方法均利用相关函数把不规则分布的测井孔隙度和从三维地震数据中求出的储层垂直旅行时结合起来重建孔隙度的空间分布,同时又利用相关函数评价孔隙度估计的可靠性,其精度取决于测井孔隙度与储层垂直旅行时的关联程度.此类方法是目前应用较多且精度较高的方法之一。 4、函数逼近法用地震资料求取孔隙度的每种方法适用条件不同,预测效果也有差异,各有优点和局限性.ANN函数逼近法预测孔隙度是其新方法之一它利用ANN的函数逼近功能,依据测井资料和井旁地震资料建立地震特征与孔隙度的函数关系,然后预测孔隙度.预测效果良好.但此方法不适于在无井或有井但孔隙度分布极不均匀的地区使用. 六、提高地震储层预测精度的途径地球物理工作者经近些年的研究,已发展了一些新的地震储层预测方法(如油气预测与岩性预测中的模式识别方法和储层厚度预测与孔隙度预测中的函数逼近法),在一定程度上满足了油气勘探的需要,但需要解决的主要问题之一是如何进一步提高地震储层预测精度.从目前的情况看,提高地震储层预测精度的主要途径有:1、 目标处理目标处理(如要处理用做油气预测的地震资料,需将与油气无关的信息当作干扰滤掉)中有些理论问题有待进一步研究,目前效果不明显.下面重点讨论特征优化方法。2、特征优化. 特征选择不仅是模式识别的关键之一,对提高函数逼近法储层预测的精度也具有重要意义.在储层预测中,通常提取多卜特征(记为m),采用模式识别或函数逼近法进行储层预测.但是在不同地区,还同储层对所预测问题敏感的(或有效的、最有代表性的)地震特征是不完全相同的;即使在同一地区,同一储层对所解问题敏感的地震特征也是有差异的.因此有必要研究储层预测中的地震特征优化方法.最简单的特征选择方法是根据专家的知识挑选那些对储层预测最有影响的特征.另一种可能则是用数学的方法进行筛选比较,找出带有最多储层信息的特征. （1）专家优化一般说来,油田专家对某个地区带有较多储层信息的特征是比较了解的,可凭经验进行特征选择;有时专家能提出几组较优的特征或特征组合,但哪一组最优难下结论,这可通过计算误识率膜式识别法)或预测误差(函数逼近法)并比较,选取误识率或预测误差最小者为最优的特征或特征组合。 （2）自动优化由于所解问题与地震特征间关系复杂,难于凭经验直观地选取.为了取得储层预测的最优效果,需优选地震特征组合.衡量“最优”的标准就是使误识率或预测误差最小要想得到最优特征组合,只有采用枚举法,将各种特征组合(共有Zm一l个)的误识率或预测误差进行比较,选出最优特征组合,此即组合最优化问题.由于m较大时,Zm一1很大,不宜用枚举法求解.因此,只好寻找计算量较小的次优解法,常用的特征比较法、顺序前进法、顺序后退法、增l减:法、K一L等存在一些问题(如有的要事先提供最优特征组合个数等),而用遗传算法优选地震特征是能在一定程度上弥补上述不足的新方法之一。遗传算法是一种解组合最优化间题的全局搜索算法.它通过把可行解空间离散化为离散可行解空间(简称解空间),再将解空间的点一一映射到染色体空间的染色体(二进制编码)上.从染色体空间随叽生成一个母本集,由母本集根据目标函数的“优”、“劣”,通过选择、交换、变异来进行繁殖.为了加快收敛速度和进一步避免陷人局部极值,在算法中还引进了“灾变”过程,能加快变异速度且能产生各种随机样本,从而随机地搜索远处的全局极值.引人遗传算法可以找到组合最优化问题的全局(或近似)最优解,即找出储层预测中的最优(或次优)地震特征组合. 用遗传算法做地震特征选择应选定合适的目标函数.此处的目标函数即误识率或预测误差.特征组合与遗传算法中的二进制编码的对应关系为:染色体长度与地震特征个数相同,每个特征分别与每个基因相对应.每个基因用二进制表示只能取O和1,因此,当某基因为1时,表示其对应的特征被选用:否则不参与特征组合.经过试算,遗传算法能选择出对所解问题较优的特征组合,从而提高了地震储层预侧精度. 利用地震资料进行储层横向预测是石油地球物理勘探中最热门的课题之一尽管这项工作开始时间不长,但进展快,成果丰富、前景可观,是一项值得深人研究的课题.现已有一批应用软件投人使用,解决了当前油气勘探中的部分问题.如果使用者能充分利用这些软件,注意到其应用条件与局限