本文選題：儲層特征參數(shù)估算 + 儲層評價��； 參考：《中國石油大學(xué)(華東)》2015年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代地震數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)的發(fā)展為儲層目標(biāo)研究提供了良好的疊前與疊后地震資料,如何有效提取地震資料中的地層巖性和孔隙流體信息成為油藏地球物理研究的難點與熱點。以測井揭示的地層巖性與孔隙流體信息為導(dǎo)向數(shù)據(jù),研究地震資料中儲層目標(biāo)特征信息的提取與評價方法具有重要的研究意義與工業(yè)價值。本研究的目的在于研究出一套疊前和疊后地震屬性提取與優(yōu)選、儲層特征參數(shù)估算與評價方法及技術(shù),從大量地震資料中有效地提取出刻畫儲層巖性、物性及含油氣性的儲層特征參數(shù),評價其在儲層目標(biāo)研究中的適應(yīng)性與可信度,實現(xiàn)儲層目標(biāo)的定量分析。論文在系統(tǒng)研究與分析了疊前與疊后地震屬性理論與提取方法的基礎(chǔ)上,引入層次聚類分析-偏最小二乘回歸方法,優(yōu)選出與地層巖性、物性與含流體相關(guān)性好的疊前與疊后地震屬性。在研究與分析了測井綜合解釋理論與實際測井?dāng)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上,引入模糊聚類算法挑選出能夠用于巖性解釋,同時也能夠表征儲層的自然伽馬曲線、密度曲線、聲波時差曲線與有效孔隙度曲線作為目標(biāo)估算的儲層特征參數(shù)。在研究相關(guān)向量機理論和方法的基礎(chǔ)之上,通過模型數(shù)據(jù)對比,闡述了相關(guān)向量回歸在回歸預(yù)測性能方面的優(yōu)勢,并對優(yōu)選出來的地震屬性與測井曲線進行預(yù)處理,進而構(gòu)建地震屬性與目標(biāo)儲層特征參數(shù)之間的非線性相關(guān)向量回歸模型,估算出各儲層特征參數(shù)三維數(shù)據(jù)體。在研究了模糊推理系統(tǒng)理論和方法以及綜合分析了儲層特征參數(shù)與巖心地質(zhì)資料的基礎(chǔ)之上,依據(jù)巖性解釋的基本原理,構(gòu)建了語言式規(guī)則推理的Mamdani型模糊推理系統(tǒng),同時詳細(xì)闡述了模糊推理過程中的參數(shù)確定與模糊規(guī)則庫的修剪,并應(yīng)用最速下降算法計算規(guī)則權(quán)重獲取最優(yōu)模糊規(guī)則庫,綜合儲層特征參數(shù)與巖心資料進行地層巖性解釋。針對儲層分類的目標(biāo),構(gòu)建了基于T-S模型的模糊推理系統(tǒng),融合估算的儲層特征參數(shù),根據(jù)融合結(jié)果得分,運用儲層分類輸出模型獲取儲層的分類結(jié)果。通過模型數(shù)據(jù)測試與勝利油田埕北工區(qū)實際資料應(yīng)用,層次聚類-偏最小二乘回歸地震屬性優(yōu)選方法能夠有效地優(yōu)選出與目標(biāo)參數(shù)最為緊密的、個數(shù)較少的地震屬性;相關(guān)向量回歸方法能夠很好地擬合出地下地層構(gòu)造形態(tài)、沉積體系,同時與井曲線吻合度較高;基于Mamdani型的模糊推理系統(tǒng)能夠較好地解釋地層巖性;基于T-S模型的模糊推理系統(tǒng)能夠較好地反映出地層中砂體的展布特征,吻合實際鉆井結(jié)果。
[Abstract]:The development of modern seismic data acquisition and processing technology provides good pre-stack and post-stack seismic data for reservoir target research. How to effectively extract the formation lithology and pore fluid information from seismic data has become a difficult and hot point in reservoir geophysics. Based on the information of formation lithology and pore fluid revealed by logging, it is of great significance and industrial value to study the extraction and evaluation method of reservoir target characteristic information from seismic data. The purpose of this study is to develop a set of prestack and post-stack seismic attributes extraction and optimization, reservoir characteristic parameters estimation and evaluation methods and techniques, and effectively extract from a large number of seismic data to describe reservoir lithology. The reservoir characteristic parameters of physical property and oil-bearing property are evaluated to evaluate their adaptability and credibility in the study of reservoir target, and the quantitative analysis of reservoir target is realized. Based on the systematic study and analysis of prestack and poststack seismic attribute theory and extraction method, the hierarchical cluster analysis and partial least square regression method are introduced to optimize the selection and lithology of strata. Prestack and poststack seismic attributes with good correlation between physical properties and fluids. Based on the research and analysis of the comprehensive interpretation theory and the actual logging data, the fuzzy clustering algorithm is introduced to select the natural gamma curves and density curves that can be used in lithology interpretation. Acoustic moveout curve and effective porosity curve are used as reservoir characteristic parameters for target estimation. On the basis of studying the theory and method of correlation vector machine, the advantage of correlation vector regression in regression prediction performance is expounded through the comparison of model data, and the preprocessing of the selected seismic attributes and logging curves is carried out. Then the nonlinear correlation vector regression model between seismic attributes and target reservoir characteristic parameters is constructed and the 3D data volume of each reservoir characteristic parameter is estimated. On the basis of studying the theory and method of fuzzy inference system and synthetically analyzing reservoir characteristic parameters and core geological data, according to the basic principle of lithology interpretation, a Mamdani fuzzy inference system based on linguistic rule reasoning is constructed. At the same time, the parameter determination and the pruning of fuzzy rule base in the process of fuzzy reasoning are expounded in detail, and the optimal fuzzy rule base is obtained by calculating the weight of rules by using the steepest descent algorithm, and the formation lithology interpretation is carried out by synthesizing the reservoir characteristic parameters and core data. Aiming at the target of reservoir classification, a fuzzy inference system based on T-S model is constructed, and the estimated reservoir characteristic parameters are fused. According to the score of the fusion result, the reservoir classification results are obtained by using the reservoir classification output model. Based on the model data test and the application of actual data in Chengbei area of Shengli Oilfield, the hierarchical clustering and partial least square regression seismic attribute optimization method can effectively select the seismic attributes which are most closely related to the target parameters and the number of seismic attributes is relatively small. The correlation vector regression method can fit the structure and sedimentary system of underground strata very well, at the same time, the fuzzy inference system based on Mamdani model can explain the lithology of strata well, at the same time, the correlation vector regression method can fit well with the well curve. The fuzzy inference system based on T-S model can well reflect the distribution characteristics of sand bodies in the formation and coincide with the actual drilling results.
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P618.13

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本文編號：1778753