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陸相頁巖油烴源巖總有機(jī)碳含量疊前地震反演預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-01-30 20:31
  針對(duì)濟(jì)陽坳陷地區(qū)致密頁巖儲(chǔ)層微孔縫中以吸附態(tài)和游離態(tài)存在的頁巖油預(yù)測(cè)問題,在測(cè)井資料的基礎(chǔ)上,通過巖石物理分析,發(fā)展了一種陸相頁巖油總有機(jī)碳含量(TOC)疊前地震反演預(yù)測(cè)方法。該方法首先對(duì)濟(jì)陽坳陷已有測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的縱橫波速度、密度、孔滲性、TOC和泥質(zhì)含量等信息進(jìn)行分析,研究對(duì)TOC敏感的彈性參數(shù),根據(jù)縱、橫波速度和密度的標(biāo)準(zhǔn)化彈性阻抗方程,建立TOC和彈性阻抗之間的關(guān)系,即確定性巖石物理模型,并將誤差項(xiàng)加入這種關(guān)系中,從而獲取統(tǒng)計(jì)性巖石物理模型,建立彈性參數(shù)與物性參數(shù)的橋梁。再進(jìn)一步假設(shè)TOC先驗(yàn)分布服從混合高斯分布,并假設(shè)噪聲也是高斯的,則TOC的后驗(yàn)概率密度是混合高斯分布。利用最大期望化(EM)算法計(jì)算混合高斯和高斯分布參數(shù),解析地計(jì)算出TOC的后驗(yàn)概率分布,取最大后驗(yàn)估計(jì)(MAP)為最終反演結(jié)果。將該方法應(yīng)用于濟(jì)陽坳陷典型陸相頁巖油工區(qū),得到了和測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)較為一致的TOC預(yù)測(cè)結(jié)果,為該地區(qū)頁巖油地質(zhì)甜點(diǎn)預(yù)測(cè)提供了參考依據(jù)。 

【文章來源】:石油物探. 2020,59(05)北大核心

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

陸相頁巖油烴源巖總有機(jī)碳含量疊前地震反演預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用


陸相頁巖油烴源巖預(yù)測(cè)TOC疊前地震反演流程

阻抗圖,物理模型,巖石,阻抗


利用濟(jì)陽坳陷中東營(yíng)凹陷西部工區(qū)中的井資料對(duì)本文方法進(jìn)行測(cè)試,工區(qū)內(nèi)的鉆井鉆遇頁巖油。首先驗(yàn)證巖石物理模型,統(tǒng)計(jì)性巖石物理模型的建立是通過巖石物理分析建立起TOC與彈性阻抗之間的聯(lián)系。圖2顯示了用確定性巖石物理模型和井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算得到的3個(gè)角度的彈性阻抗值。由圖2可見,巖石物理模型計(jì)算獲取的彈性阻抗曲線與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)實(shí)測(cè)值吻合程度較高,趨勢(shì)一致,曲線之間的誤差較小,證明了本文建立的巖石物理模型的合理性。由于實(shí)際井?dāng)?shù)據(jù)樣本空間較小,使得構(gòu)建的混合高斯概率分布不能滿足實(shí)際的求解需要,從而使得樣本空間獲取的反演參數(shù)不適用于整個(gè)工區(qū),導(dǎo)致最終反演的TOC不具有代表性,從而無法準(zhǔn)確刻畫濟(jì)陽坳陷頁巖油工區(qū)的地質(zhì)甜點(diǎn)。所以首先需要擴(kuò)大頁巖油工區(qū)測(cè)井獲取的參數(shù)樣本空間。擴(kuò)大后的樣本空間數(shù)據(jù)量明顯增多,便于后續(xù)獲取穩(wěn)定可靠的TOC分布參數(shù)以及其它反演參數(shù)。本文利用蒙特卡洛模擬技術(shù)對(duì)工區(qū)內(nèi)測(cè)井獲得的TOC、彈性阻抗值等參數(shù)進(jìn)行樣本抽樣,并將得到的TOC測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和用蒙特卡洛模擬技術(shù)隨機(jī)抽樣后得到的樣本進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖3所示。其中,圖3a為原始的真實(shí)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)樣本直方圖;圖3b為采用蒙特卡洛隨機(jī)抽樣后的結(jié)果。由圖3可見,采用蒙特卡洛模擬技術(shù)隨機(jī)抽樣后,樣本更加豐富。利用蒙特卡洛模擬得到的TOC和彈性阻抗等參數(shù)為獲取穩(wěn)定的反演參數(shù)奠定了基礎(chǔ)。

分布情況,蒙特卡洛,模擬技術(shù),聯(lián)合分布


分析實(shí)際井資料得到TOC和3個(gè)不同角度彈性阻抗的樣本空間的聯(lián)合分布如圖4所示,圖4a為TOC與小角度彈性阻抗IE 1的聯(lián)合分布,通過計(jì)算該分布參數(shù),我們可以獲取TOC與IE 1的聯(lián)合分布概率密度,從而構(gòu)建其概率模型。同樣的,圖4b、圖4c分別為TOC與中角度和大角度彈性阻抗的聯(lián)合分布。在獲取這些聯(lián)合分布參數(shù)時(shí),由于其混合高斯分量未知,可以考慮其為隱變量,這樣就需要借助EM算法來獲取這些參數(shù)。參數(shù)獲取后,可以依次構(gòu)建TOC與3個(gè)角度之間的聯(lián)合分布概率密度模型,從而進(jìn)一步求取反演目標(biāo)函數(shù)。圖4 TOC與彈性阻抗聯(lián)合分布

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào):3009540

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