地震储层预测与评价ppt课件

.,1,地震储层预测技术与分析评价,.,2,交流内容,前言地震储层预测方法储层预测实例分析评价,.,3,前言,.,4,前言,.,5,前言,.,6,前言,.,7,前言,.,8,前言,.,9,前言,.,10,前言,.,11,前言,.,12,前言,.,13,前言,.,14,前言,.,15,前言,.,16,前言,增加维数、找到最佳映射,.,17,前言,.,18,前言,.,19,前言,.,20,前言,.,21,前言,.,22,前言,.,23,前言,.,24,前言,这是谁？为什么？,.,25,.,26,交流内容,前言地震储层预测方法（叠后）储层预测实例与评价分析,.,27,一、地震储层预测方法,.,28,地震属性分析技术的发展历程,.,29,.,30,一、地震储层预测方法,.,31,.,Brown,.,32,一、地震储层预测方法,TANER,.,33,从属性的计算角度大体可以将地震属性分成两类：一类是单道计算属性，如频率、相位和振幅类属性等另一类是多道计算属性，如相干属性和波形聚类等,一、地震储层预测方法,.,34,地震属性的计算提取,瞬时属性(InstantaneousAttributes)单道时窗属性(SingleTraceWindowedAttributes)多道时窗属性(MultiTraceWindowedAttributes)沿层构造属性(EventObjectStructureAttributes),一、地震储层预测方法,.,35,多道地震属性计算原理,方法原理：多道计算地震属性方法主要通过空间不同提取方法来发现地震信息的变化。方法实质：求取地震道的空间相似性或空间差异性，进而发现地震属性和地质信息的相关关系。常规计算方法：相干计算差异性波形聚类相似性,.,36,一、地震储层预测方法,.,37,一、地震储层预测方法,.,38,三种方法：瞬时提取法、沿层提取法和多道体属性提取法,一、地震储层预测方法,.,39,沿层和层间地震属性拾取方式,图a沿一个解释层开固定时窗，有4种时窗选择，提取不同目标层段属性。图b沿两个解释层开固定时窗，有5种时窗选择，提取不同目标层段属性。,.,40,时窗选择的基本准则,一般时窗长度应根据地震数据的主频而定，要以各道均包含目标层又尽可能少地包含非目标层信息为准；提取层间属性，准确追踪目标层顶、底界面，作为限定时窗，提取层间各种信息；如果无法追踪目标层顶、底界面，则可以利用目的层上、下可连续追踪的标准层来限定时窗的选取。,.,41,地震属性的标定,对地震属性进行标定，是应用地震属性进行各种研究的前提条件。没有经过标定的属性仅仅是一种地球物理参数，不含任何地质意义，不能用于地质解释。,.,42,地震属性的标定,基于模型基于专家知识或前人成果基于井孔资料,属性标定,三种方法,.,43,基于模型的标定,AVO,薄层,单层,多层,高低高低高低高低互层,一、地震储层预测方法,.,44,振幅类属性:相长干涉振幅增强相消干涉振幅减弱频率类属性:厚度减小，频率升高厚度减小，频率降低,薄层,一、地震储层预测方法,.,45,相长干涉,相消干涉,垂向分辨率:,横向上可辨：振幅变化很大,沿层属性、等时属性、体属性均可用于储层/油藏横向预测。,结论,（剖面图）,（平面图）,.,46,小于,分层()圈边(),对于薄层而言,分层并不重要,圈定边界才是最重要的。地震属性有可能做到！,.,47,用调谐效应探测小于14波长地质目标体,最终沿层提取的波型聚类结果可以看出一条明显的边界线。,.,48,地震属性的标定,第一类属性(相干等)部分第二类属性（新区）,基于专家知识的标定,.,49,地震属性的标定,基于井孔资料的标定,第二类属性,交会分析模式识别神经网络,将过井地震道作为已知样本,.,50,地震属性的标定,需要有足够数量的标定样本,降低风险,.,51,地震属性的优化,属性优化就是优选出对求解问题最敏感、最有效或最有代表性的属性。,.,52,问题的提出,随着地震属性应用的不断深入，提取的属性越来越多。地震属性分析通常要经过一个属性个数从少到多，又从多到少的过程。所谓从少到多，是指在设计预测方案的初期阶段应尽量多地提取各种可能与储层预测有关的属性。这样可以充分利用各种有用的信息，改善储层预测的效果。但是，属性的无限增加对于储层预测也会带来不利的影响。,.,53,不利影响,属性的增加会给计算带来困难，因为过多的数据要占用大量的存储空间和计算时间。大量的属性中肯定会包含着许多彼此相关的成分，从而造成信息的重复，导致预测不准。属性个数与训练样本数有关。,.,54,瞬时振幅：与提取部位地层的反射系数有关，反映地层的速度、密度和流体性质，也反映AVO性质；瞬时频率：与沉积物颗粒有关。沉积物颗粒较粗时共振频率低，沉积物颗粒较细时共振频率较高，因而瞬时频率能够反映沉积旋回，也与薄层厚度的调谐作用有关；瞬时相位：反映地震波穿过不同岩性地层时相位的变化，因而可以用来检测岩性边界；相干体属性：反映横向差异性，用于检测地质信息的变化，特别是断裂特征的识别；波形聚类属性：反映相同或相近地质信息的相似性，是上述属性的综合，用于环境和岩相分析。实际中提取各类地震属性都与这5种基本地震属性相关,5种常用物理意义明确的基本属性,.,55,振幅类地震属性,振幅类属性,振幅类地质意义,.,56,频率类地震属性,频率类属性,瞬时频率振幅加权瞬时频率能量加权瞬时频率响应频率优势频率主频率比率衰减度带宽,频率类地质意义,60Hz,反映沉积物及沉积旋回变化；频率的薄层厚度的调谐作用，反映沉积环境或沉积体的特征；油气层对高频部分的吸收作用，可以检测储层的含油气性。,.,57,相位类属性,瞬时相位瞬时相位余弦瞬时相位余弦与瞬时真振幅之积瞬时相位余弦与反射强度滤波结果之积响应相位,相位类基本意义,相位类地震属性,相位类属性,相位类基本意义,相位类属性,相位类基本意义,瞬时相位,可用于识别地层或地质体的边界。瞬时相位非常敏感，可以用来描述岩性尖灭、透镜体和小断裂等边界。储层中油气的存在会引起相位的局部变化，因此，该属性与其他属性一起可用作油气检测。,.,58,常用地震属性及其地质意义,.,59,一、地震储层预测方法,.,60,一、地震储层预测方法,.,61,一、地震储层预测方法,.,62,地震属性参数的总体选择原则,不同的研究区域应根据本区的地质特点，并在试验的基础上选择相应的属性参数；需要解决的地质目标(如岩性、地层、含油气性、断裂带等)不同，选择的属性参数应有所不同；选择反映异常特征最敏感、物理意义最明确的属性参数参与运算或用作综合研究；,.,63,地震属性参数的总体选择原则,在众多的地震属性参数中，反映异常特征相似的若干个参数中，只选其中之一即可；根据实践和经验，参与综合分析或处理的属性参数一般在3至5个为佳。,.,64,地震属性优选准则,优选后属性集整体与研究对象具有某种相关性，能够对样本进行有效分类；达到属性结构的最优化，以尽可能相互独立的变量组成尽可能低维的变量空间；使有用信息损失为最小，剔除起干扰作用的属性,.,65,选择属性的常规,在预测储集层的各种地震属性中,要根据预测对象选取不同的属性及其组合.预测砂体厚度选用振幅类,频率类属性一般效果较好；预测油气选取频谱类,衰减吸收类属性效果为佳;预测不同相带储集层的油气时,要进一步考虑频谱,衰减吸收类地震属性的次一级属性组合,如富里叶谱,功率谱,复赛谱,低频能量谱,振幅谱分维,振幅比,反演波阻抗,地震记录旅行时间等间的不同组合;预测同类相带不同深度储集层的油气时,需要考虑再次一级属性组合,.,66,一、地震储层预测方法,.,67,一、地震储层预测方法,.,68,一、地震储层预测方法,.,69,一、地震储层预测方法,.,70,一、地震储层预测方法,.,71,一、地震储层预测方法,.,72,一、地震储层预测方法,.,73,地震道波形特征是振幅、频率和相位的综合反映，是沉积物及其结构或含有物的共同响应。地震道形状变化有好几种情况,如强负、负、零、正、强正等。波形聚类就是依据上述特征变化对地震道的形态进行分类，因而具有岩性识别及指相意义。,波形聚类属性,分成9类，反映出中部河道特征,.,74,一、地震储层预测方法,.,75,一、地震储层预测方法,.,76,一、地震储层预测方法,叠前属性分析,.,77,一、地震储层预测方法,.,78,一、地震储层预测方法,.,79,一、地震储层预测方法,.,80,一、地震储层预测方法,.,81,一、地震储层预测方法,.,82,一、地震储层预测方法,.,83,一、地震储层预测方法,.,84,一、地震储层预测方法,.,85,一、地震储层预测方法,.,86,一、地震储层预测方法,.,87,一、地震储层预测方法,.,88,Well9,Well2,Well6,SandShale,SandShale,SandShale,Whichseismicattributesdifferentiateaveragesandthickness?,.,89,Maximum,Average,Minimum,.,90,SeismicAttributeCalibration,0,50,100,150,200,250,300,40,60,80,100,120,140,160,AveragePositiveAmplitude,MeasuredAverageSandThickness(ft),SeismicAttributeCalibration,.,91,Low,High,AverageAmplitude,140,125,110,95,70,55,.,92,RESULT,160feet,140,120,100,80,60,.,93,QuantitativeAnalysis:ABriefExample,PorosityintheUpperSmackover,PorousZone,Impedance,Smackover,Norphlet,Haynesville,NoPorosityintheUpperSmackover,Tight,Smackover,Norphlet,Haynesville,Impedance,AnOilField,OnshoreAlabama,.,94,ChangePorosity-ChangeSeismicResponse,RepresentativeIn-Line,PorosityintheSmackover,NoPorosityintheSmackover,Thetroughislowerinamplitudeandloopdurationislonger,Thetroughishigherinamplitudeandloopdurationisshorter,MappedHorizon(white),2.84,2.82,2.92,2.84,2.82,2.92,.,95,1-DSeismicModeling,ChangingtheporosityintheUpperSmackoverin1-Dmodelsconfirmsthereisaseismicsignaturerelatedtoporosity,Smackover,Haynesville,Norphlet,16ftPorousZone,3ftPorousZone,10ftPorousZone,.,96,PorosityfortheSmackoverPredictedbasedon4attributesCalibrationbasedon8wells,.,97,Applyingthederivedattribute“equation”tothe3DseismicsurveyresultedinaSmackoverporositymap,PossibleNewWellLocation,.,98,采集因素对振幅的影响,.,99,采集因素对振幅的影响,.,100,野外资料采集时有5个因素,球面扩散射线弯曲能量的损失是最重要的影响。对振幅的这个影响通常近似地和距离的平方成反比，和速度时间及时间成反比对于深层反射振幅的完全恢复是困难的透射不连续当反射系数足够大时（火成岩、盐丘），下面同相轴很弱调谐是主要因素，是2倍，在尖灭处降至0AVA（AVO）含气的AVA效应可提高5倍激发接收“跳点”缺失地面位置/炮检距，会影响道和频率,.,101,数据处理对振幅的影响,.,102,数据处理对振幅的影响,曲射线球面扩散的补偿是地震数据处理的主要目的前面提到的地震采集其它四个因素，通常在地震处理中是不校正的（透射不连续、调谐、AVO、跳空点）处理阶段对振幅影响主要有三个因素:振幅补偿反褶积和叠加偏移对倾斜反射的振幅是有影响的,一、地震储层预测方法,.,103,一、地震储层预测方法,.,104,一、地震储层预测方法,.,105,一、地震储层预测方法,.,106,一、地震储层预测方法,.,107,叠后纵波声阻抗反演绝对阻抗,叠后多井约束稀疏脉冲反演原理介绍,.,108,一、地震储层预测方法,.,109,一、地震储层预测方法,.,110,叠后多井约束稀疏脉冲反演原理介绍,不断迭代，得到地震可识别的有限稀疏脉冲,.,111,叠后多井约束稀疏脉冲反演原理介绍,关键是补充地震数据缺少的低频信息,.,112,Frequencyspectraofinputseismicdatabeinginverted(inblack)andoutputimpedancemodel(inblue).,.,113,波长,波长/8,波长/4,波长/2,/4,叠后多井约束稀疏脉冲反演原理介绍,地震：兰色识别薄层厚度的极限为1/4波长（黄线）反演：绿、红识别薄层厚度的极限为1/8波长（红线）,.,114,叠后多井约束稀疏脉冲反演原理介绍,叠后反演算法：1、递推反演2、约束稀疏脉冲反演,.,115,一、地震储层预测方法,.,116,基于模型的地质统计随机模拟与随机反演半定量与定量储层预测,由于地震数据分辨率的限制，叠后地震反演只能分辨大于10米以上的储层。如果只是靠提高地震的分辨率，总是有限的。为了提高反演的分辨率，识别薄储层，在钻、测井数据较多（10口左右）的情况下，且平面分布较合理的情况下，可采用随机协模拟与随机反演的算法，模拟或反演声阻抗、岩性、孔隙度、伽玛等，其结果可识别2-6米的薄储层。,一、地震储层预测方法,.,117,克里金估计（kriging）：它是一种线性最佳无偏估计但实际上：是一种线性平滑与内插，是一个低通滤波器，反映数据的平均变化趋势。把它用于储层描述，常常会平滑掉储层特征在空间展布的变异性，因而用它来研究储层的非均质性和不确定性是不合适的。只有一个结果，即对平均值的估算。随机模拟（stochasticsimulation）：对油藏非均质的认识通过建立油藏属性的概率模型，并多次实现(即多次模拟）得到同样条件下的多个相互独立的、等概率的随机模拟结果，即多个可能的结果。它们反映储层属性空间分布的不确定性。,一、地震储层预测方法,.,118,运用地震数据（波阻抗数据），结合井数据，可以对井间的非均质性进行约束，以减少模型的不确定性。关键：波阻抗数据是否与要预测的数据有相关性？井得数目要多，平面分布要合理,结合地震数据进行随机模拟,应用于早期的评价到后期的开发,测井和岩芯数据具有较高的垂向分辨率-硬数据，可得到储层模型中，小尺度结构的变化；由于钻井成本高，横向采样点少，所以横向分辨率低。对于井间区域很难得到较准确的预测。地震数据垂向分辨率低，横向采样点密集，横向分辨率高-软数据，利用地震数据对井间大尺度结构进行约束，并符合地质含义和生产数据。,.,119,叠后反演与叠前反演的对比,叠前同时反演应用了叠前地震道集数据，因此考虑了入射角，考虑了横波，并结合了测井数据，所以它的结果可以预测许多与岩性和流体有关的弹性参数，属于半定量预测，并且能够解决叠后反演所不能解决的地质难题，因此该技术优势很大。,.,120,模型反演实验井间存在岩性异常,.,121,反演实验地震记录,主频26Hz子波，褶积模型合成地震记录,26Hz,.,122,六口井，井中层位已知,.,123,先用3口井建立初始模型(直接内插)，3口井都没有过砂体,.,124,井约束波阻抗反演的剖面，砂体有显示,6233.77,7605.88,.,125,反演实验04关于反演分辨率的解释,将波阻抗剖面转换成反射系数剖面,.,126,反演实验04关于反演分辨率的解释,上述反射系数剖面与子波进行褶积得到的合成地震记录,反演结果对应的合成记录,.,127,反演实验04关于反演分辨率的解释,原始地震记录-与反演阻抗合成地震记录对比,原始地震记录,反演结果02对应的合成记录,两者之差（能量已经放大5倍）-残差很小说明所得到的波阻抗剖面是反演的一个解，反演结果正确,.,128,反演实验04关于反演分辨率的解释,从反演得到的反射系数可以看出：由于在初始模型中并没有给出三套砂体的信息（高频），因此反演结果中三套砂体的频率没有得到有效的扩展，基本上在子波有效频率之内。,26Hz,.,129,反演实验04关于反演分辨率的解释,0106070滤波,.,130,6070-480-500滤波在高频段没有砂体反射的显示，反演没有给砂体反射加入高频成分,反演实验04关于反演分辨率的解释,.,131,反演实验04关于反演分辨率的解释,原始地震记录,原始地震记录,26Hz,.,