本文關鍵詞：高分辨率儲層預測技術在Z地區(qū)的應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：巖性地層油氣藏目前已成為我國油氣勘探領域的重點,資料表明準噶爾盆地的巖性油氣資源非常豐富,是我國陸上油氣勘探的重要區(qū)域。Z地區(qū)位于準噶爾盆地腹部,該地區(qū)構造相對簡單,具有良好的勘探前景,Z地區(qū)主力儲層屬于辮狀河三角洲前緣沉積,具有厚度薄、埋深大、非均質(zhì)性強的特點,儲層預測的難度較大,而且已有地震資料表明目的層段上方存在一套全區(qū)穩(wěn)定發(fā)育的泥巖蓋層,在地震記錄中形成強反射并對下部的儲層反射造成了屏蔽作用,使儲層的地震反射難以識別。通過常規(guī)的儲層預測技術難以對Z地區(qū)的有利儲層進行有效預測,所以需要探索針對性的技術手段對Z地區(qū)進行高分辨率的儲層預測研究,進而能對下一步的勘探部署工作提供指導。本論文針對Z地區(qū)存在的問題,以地質(zhì)、沉積、測井、地震信息為指導,深入發(fā)掘地震資料的有效信息,首先根據(jù)已有測、地質(zhì)資料通過正演研究了Z地區(qū)儲層的地球物理響應特征,并以此為依據(jù)進行了提高疊后地震資料分辨率的研究。本文介紹了常用的多子波分解重構技術,在匹配追蹤多子波分解重構理論的基礎上研究提出了改進的多子波分解重構剔除強軸技術并通過模型試驗證明了該方法的可行性,在實際地震資料的應用結果表明該方法能消除強反射層對弱信號的屏蔽影響并增強薄儲層的弱地震反射能量。本文還對比分析了幾種常用的拓頻處理技術并優(yōu)選出適合Z地區(qū)的拓頻技術,在剔除強反射軸后的地震資料應用表明通過拓頻處理能拓寬其有效頻帶。對Z地區(qū)地震資料通過兩種方法結合處理的方法可以有效地提高Z地區(qū)地震剖面的時間分辨率,突出目的層段內(nèi)儲層的反射信息。在提高地震資料的基礎上本文采用疊后約束稀疏脈沖波阻抗反演技術和地震屬性技術對儲層進行識別預測,落實了Z地區(qū)三工河組二段上亞段的砂巖特征,對目的層段內(nèi)的2層砂沿層進行了刻畫,最后預測Z地區(qū)的北部是有利儲層分布區(qū)域。本論文通過對Z地區(qū)致密薄儲層巖性油藏勘探實例研究,提出了一套具有針對性的儲層預測技術,為預測具有類似特點的儲層提供一些思路。
【關鍵詞】：正演模擬 強軸剔除 拓頻技術 波阻抗反演 地震屬性
【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P618.13;P631.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究目的及研究意義10
• 1.2 存在的主要難點10-11
• 1.3 研究內(nèi)容及現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 多子波分解與重構技術11
• 1.3.2 拓頻處理技術11-12
• 1.3.3 儲層預測技術12-13
• 1.4 主要研究內(nèi)容13-14
• 第2章 地質(zhì)概況14-18
• 2.1 研究區(qū)地質(zhì)概況14-15
• 2.2 地層特征15-16
• 2.3 勘探開發(fā)歷程16-18
• 第3章 疊后資料提高分辨率18-50
• 3.1 地震資料分析18-19
• 3.2 儲層地球物理特征研究19-23
• 3.2.1 疊前波動方程正演模擬19-20
• 3.2.2 正演模擬分析20-23
• 3.3 多子波分解重構強軸剔除技術23-40
• 3.3.1 地震信號分析技術23-28
• 3.3.2 多子波分解與重構技術原理28-31
• 3.3.3 多子波分解重構方法31-33
• 3.3.4 強軸剔除技術33-40
• 3.4 拓頻技術40-50
• 3.4.1 高頻拓展技術40-41
• 3.4.2 預測反褶積技術41-42
• 3.4.3 子波調(diào)諧反褶積42-43
• 3.4.4 譜白化43-44
• 3.4.5 拓頻效果分析44-50
• 第4章 地震屬性技術50-58
• 4.1 地震屬性原理50
• 4.2 地震屬性分類50-54
• 4.2.1 振幅類50-51
• 4.2.2 頻率類51-52
• 4.2.3 相位類52-53
• 4.2.4 衰減類53
• 4.2.5 其它類53-54
• 4.3 地震屬性分析54-58
• 第5章 疊后反演技術58-70
• 5.1 波阻抗反演技術58-63
• 5.1.1 道積分反演59-60
• 5.1.2 遞推反演60-61
• 5.1.3 基于模型的反演61-62
• 5.1.4 約束稀疏脈沖反演62-63
• 5.2 反演應用分析63-70
• 5.2.1 測井資料分析64-65
• 5.2.2 精細井震標定及子波提取65-66
• 5.2.3 初始模型建立66-67
• 5.2.4 反演結果分析67-70
• 第6章 結論及認識70-71
• 致謝71-72
• 參考文獻72-74

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