本文選題：儲層正演分析 + 地震屬性優(yōu)選　； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著油氣田勘探與開發(fā)的深入,油藏研究面臨的地質(zhì)條件越來越復雜,儲層研究也面臨著諸多挑戰(zhàn)。地震數(shù)據(jù)蘊含了大量的油藏信息,包含了地層的構(gòu)造信息,以及儲層的巖性、物性以及流體等信息,如何應用地震屬性挖掘地震數(shù)據(jù)包括的油藏信息,以及認識地震屬性及優(yōu)化地震屬性開展地震多屬性反演是儲層研究的關(guān)鍵。論文首先綜合前人的研究結(jié)果對地震屬性按幾何類、動力學類、反演類及混合屬性進行了分類,進一步分為結(jié)構(gòu)屬性、體屬性、AVO分析、振幅、相位、頻率、衰減、疊前反演、疊后反演和混合屬性十個小類,并以列表的方式分析了地震屬性的地質(zhì)意義、物理意義,為地震屬性的優(yōu)選提供理論支持方案,此外,對地震屬性的提取和儲層預測方法進行了詳細的論述。針對儲層厚度、物性、流體變化以及薄互層影響四個方面因素構(gòu)建了相應的地震正演模型,分析并總結(jié)了上述儲層參數(shù)變化對地震響應的影響規(guī)律:儲層厚度、巖性和物性變化主要影響地震反射的幅值變化,因此,振幅類的屬性以及波阻抗反演能夠較好地識別砂、泥巖儲層的厚度、巖性和物性變化。對于流體變化,地震響應相對較弱,需綜合多項技術(shù)與多種資料開展綜合分析,以降低流體預測的多解性。薄互層模型分析表明,隔夾層存在不僅影響地震反射的幅值,也對地震波形的頻率和相位特性產(chǎn)生影響,因此,應結(jié)合振幅、頻率和相位屬性進行隔夾層預測。地震屬性能夠反映儲層的不同特征,但由于實際地質(zhì)條件的復雜性,應用某一屬性解決實際地質(zhì)問題時,往往面臨著地震屬性表征多解的問題,開展地震多屬性分析是降低多解性的有效途徑。為此,本文針對儲層厚度與隔夾層研究的生產(chǎn)需求,對刻畫儲層厚度變化的楔形模型,以及反映隔夾層發(fā)育的薄互層模型的正演數(shù)據(jù)進行了敏感地震屬性分析,優(yōu)選了反映二者的敏感地震屬性集合,為地震屬性優(yōu)選及多屬性聯(lián)合反演儲層預測奠定了理論基礎(chǔ)。針對單一屬性儲層預測應用的多解性問題,課題開展了地震多屬性反演與儲層參數(shù)定量預測研究,詳細闡述了地震多屬性反演技術(shù)方法與實現(xiàn)過程,包括:地震多屬性反演目標函數(shù)構(gòu)建、多元逐步回歸敏感地震屬性分析和基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的地震多屬性反演。最后,通過M油田的實際應用,實現(xiàn)了砂體的地震屬性分析、儲層參數(shù)的敏感屬性優(yōu)選和儲層厚度與孔隙度的定量預測,取得了較好的應用效果。
[Abstract]:With the exploration and development of oil and gas fields, the geological conditions of reservoir research are becoming more and more complex, and the reservoir research is also facing many challenges. Seismic data contain a lot of reservoir information, including formation structure information, as well as reservoir lithology, physical properties and fluid information. How to use seismic attributes to mine reservoir information including seismic data, Recognition of seismic attributes and optimization of seismic attributes for seismic multi-attribute inversion are the key to reservoir research. In this paper, seismic attributes are classified according to geometry, dynamics, inversion and mixed attributes, which are further divided into structural attributes, volume attribute AVO analysis, amplitude, phase, frequency, attenuation, prestack inversion. Ten sub-categories of post-stack inversion and mixed attributes are analyzed in this paper, and the geological and physical meanings of seismic attributes are analyzed in a tabular way, which provides a theoretical support scheme for the optimal selection of seismic attributes. The methods of seismic attribute extraction and reservoir prediction are discussed in detail. According to the four factors of reservoir thickness, physical property, fluid change and thin interbed influence, the corresponding forward seismic model is constructed, and the influence of reservoir parameters on seismic response is analyzed and summarized: reservoir thickness, reservoir thickness, The variation of lithology and physical property mainly affects the amplitude change of seismic reflection. Therefore, the properties of amplitude class and wave impedance inversion can better identify the thickness, lithology and physical property of sand and mudstone reservoir. For fluid variation, the seismic response is relatively weak, so it is necessary to synthesize multiple techniques and data for comprehensive analysis in order to reduce the multi-solvability of fluid prediction. The analysis of thin interlayer model shows that the existence of interlayer not only affects the amplitude of seismic reflection, but also affects the frequency and phase characteristics of seismic waveforms. Therefore, the interlayer prediction should be combined with amplitude, frequency and phase attributes. Seismic attributes can reflect different characteristics of reservoir, but because of the complexity of actual geological conditions, the application of one attribute to solve practical geological problems often faces the problem of multiple solutions represented by seismic attributes. Seismic multi-attribute analysis is an effective way to reduce multi-solution. In this paper, according to the production demand of the research on reservoir thickness and interbed, the sensitive seismic attribute analysis is carried out on the wedge-shaped model which describes the variation of reservoir thickness and the forward data of thin interbed model which reflects the development of interbed. A set of sensitive seismic attributes reflecting both of them is selected, which lays a theoretical foundation for seismic attribute selection and multi-attribute joint inversion of reservoir prediction. Aiming at the multi-solution problem of single attribute reservoir prediction, the research on seismic multi-attribute inversion and reservoir parameter quantitative prediction is carried out in this paper, and the technical method and realization process of seismic multi-attribute inversion are described in detail. It includes: constructing objective function of seismic multi-attribute inversion, multivariate stepwise regression sensitive seismic attribute analysis and seismic multi-attribute inversion based on probabilistic neural network. Finally, through the practical application of M oilfield, the seismic attribute analysis of sand body, the selection of sensitive attributes of reservoir parameters and the quantitative prediction of reservoir thickness and porosity have been realized, and good application results have been obtained.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P618.13;P631.4

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本文編號：1894962