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基于物理模型的碳酸鹽巖孔洞地震屬性量化分析

發(fā)布時(shí)間:2018-02-09 18:41

  本文關(guān)鍵詞: 碳酸鹽巖 定量分析 稀疏約束反演譜分解 多孔洞組合 Q值估算 出處:《中國(guó)石油大學(xué)(北京)》2016年博士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文


【摘要】:我國(guó)的碳酸鹽巖儲(chǔ)層擁有巨大的勘探和開(kāi)發(fā)潛力,但是油氣藏埋藏深,縫洞的分布規(guī)律復(fù)雜,勘探開(kāi)發(fā)和定量預(yù)測(cè)難度大,因此展開(kāi)基于物理模型的碳酸鹽巖孔洞地震屬性定量化分析,對(duì)后續(xù)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和儲(chǔ)量估算奠定基礎(chǔ)。以塔里木哈拉哈塘地區(qū)碳酸鹽巖儲(chǔ)層三維地震物理模型為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),研究了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞的地震響應(yīng)特征,并通過(guò)地震屬性技術(shù)和三維可視化技術(shù),建立了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞儲(chǔ)集體雕刻體積和真實(shí)體積之間的定量關(guān)系曲線,著重分析了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞儲(chǔ)集體在不同上覆層結(jié)構(gòu)、不同孔洞充填物以及不同孔洞尺度因素下的雕刻體積和真實(shí)體積之間的關(guān)系曲線的差異,取得了一些認(rèn)識(shí);谙∈杓s束反演譜分解的理論,通過(guò)合成地震記錄的例子,認(rèn)識(shí)到其時(shí)頻能量譜比傳統(tǒng)的譜分解方法如STFT、S變換及CWT等具有較高的時(shí)頻分辨率、較好的時(shí)頻聚焦性和較好的抗噪性,能夠有效反映信號(hào)的局部特征,不受時(shí)窗長(zhǎng)度和形狀的影響;其時(shí)頻相位譜不但清楚反映了時(shí)頻能量分布,還帶有有效可識(shí)別的相位信息。將稀疏約束反演譜分解的時(shí)頻能量譜與時(shí)頻相位譜結(jié)合,用于碳酸鹽巖多孔洞儲(chǔ)集體組合的識(shí)別中,通過(guò)物理模型數(shù)據(jù)中的規(guī)則洞組合、陷落柱洞和層狀垂直組合的例子以及一個(gè)實(shí)際地震剖面的例子,說(shuō)明該方法有利于判斷多孔洞儲(chǔ)集體的組合形式和孔洞組成個(gè)數(shù),為后續(xù)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和孔洞儲(chǔ)集體體積的定量估算提供有利依據(jù)。此外,根據(jù)稀疏約束反演譜分解的稀疏性和地震信號(hào)的可重構(gòu)性,對(duì)碳酸鹽巖物理模型數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的疊后地震剖面進(jìn)行了去噪,有效去除隨機(jī)噪聲。以頻譜比值法為算法基礎(chǔ),認(rèn)為頻率域的Q值估算方法對(duì)于譜估計(jì)的結(jié)果非常敏感,而精確的譜估計(jì)更有利于Q值的估算,使用傳統(tǒng)譜分解方法估算Q值,存在時(shí)頻分辨率和抗噪性差的問(wèn)題,而稀疏約束反演譜分解恰好彌補(bǔ)了這一缺陷,因此提出了基于稀疏約束反演譜分解的Q值估算方法。通過(guò)合成地震數(shù)據(jù)的例子,證明該方法的優(yōu)勢(shì)以及有效性,并將其應(yīng)用到不同含氣量和不同孔隙度的碳酸鹽巖孔洞中,得到了一些認(rèn)識(shí),為判斷孔洞含油氣特性提供了依據(jù)。
[Abstract]:Carbonate reservoirs in China have great potential for exploration and development, but the depth of oil and gas reservoirs is deep, the distribution of fractures and cavities is complex, and the exploration and development and quantitative prediction are difficult. Therefore, the quantitative analysis of seismic attributes of carbonate pores based on physical model is carried out, which lays a foundation for the subsequent reservoir prediction and reserve estimation, and takes the three-dimensional seismic physical model of carbonate reservoir in Hala Hattang area of Tarim as the data base. The seismic response characteristics of holes in buried hill karst area and interlayer karst area are studied, and the seismic attribute technology and 3D visualization technology are used to study the seismic response characteristics of holes in buried hill karst area and interbedded karst area. The quantitative relationship curve between the volume of hole reservoir and the real volume in buried hill karst area and interlayer karst area is established, and the different overburden structure of hole reservoir in buried hill karst area and interlayer karst area is analyzed emphatically. Based on the theory of spectral decomposition of sparse constrained inversion, the difference of relationship curves between engraved volume and real volume under different pore filling and different pore size factors is obtained. Based on the theory of spectral decomposition of sparse constrained inversion, an example of synthetic seismic records is obtained. Recognizing that the time-frequency energy spectrum has higher time-frequency resolution, better time-frequency focusing and better anti-noise than the traditional spectral decomposition methods such as STFTs transform and CWT, and can effectively reflect the local characteristics of the signal, The time-frequency phase spectrum not only clearly reflects the time-frequency energy distribution, but also has effectively identifiable phase information. The time-frequency energy spectrum decomposed by sparse constrained inversion spectrum is combined with the time-frequency phase spectrum. Used in the identification of multi-porosity reservoir assemblages in carbonate rocks, through regular hole combinations in physical model data, examples of cave-hole and layered vertical combinations, and an example of an actual seismic profile. It is shown that this method is helpful to judge the combination form and the number of pore components of the multi-porosity reservoir, and to provide a favorable basis for the subsequent reservoir prediction and quantitative estimation of the volume of the pore body. According to the sparsity of spectral decomposition of sparse constrained inversion and the reconfiguration of seismic signal, the post-stack seismic profile of carbonate physical model data and actual data is de-noised, and the random noise is effectively removed. The spectral ratio method is used as the basis of the algorithm. It is considered that the estimation method of Q value in frequency domain is very sensitive to the result of spectrum estimation, and accurate spectrum estimation is more favorable to the estimation of Q value. The problem of time-frequency resolution and poor noise resistance exists when the traditional spectral decomposition method is used to estimate Q value. The sparse constraint inversion spectral decomposition makes up for this defect. Therefore, a Q value estimation method based on sparse constraint inversion spectral decomposition is proposed. The advantages and effectiveness of this method are proved by an example of synthetic seismic data. It has been applied to carbonate pores with different gas content and different porosity, and some understanding has been obtained, which provides a basis for judging the oil-gas characteristics of pores.
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:P618.13;P631.4

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本文編號(hào):1498601

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