灰质发育背景下识别浊积岩优质储层的技术研究—

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周游, 高刚, 桂志先, 周倩, 蔡伟祥, 龚屹, 杨亚华. 灰质发育背景下识别浊积岩优质储层的技术研究——以东营凹陷董集洼陷为例[J]. 物探与化探, 2017,41(5): 899-906.
ZHOU You, GAO Gang, GUI Zhi-Xian, ZHOU Qian, CAI Wei-Xiang, GONG Yi, YANG Ya-Hua. Study on the identification of turbidite high-quality reservoirs under gray background:a case study in dongji sag of Dongying depression[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017,41(5): 899-906.
Doi:10.11720/wtyht.2017.5.16 复制到剪切板

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《物探与化探》编辑部

灰质发育背景下识别浊积岩优质储层的技术研究——以东营凹陷董集洼陷为例

周游^1,², 高刚^1,², 桂志先^1,², 周倩^1,², 蔡伟祥³, 龚屹^1,², 杨亚华^1,²

1.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北武汉 430100

2.长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉 430100

3.中石化重庆页岩气勘探开发有限公司,重庆 408014

通讯作者: 高刚(1979-),男,博士,讲师,主要从事地球物理教学与科研工作。Email:dragon_china316@163.com

作者简介: 周游(1992-),在读硕士研究生,研究方向为岩石物理、储层预测。Email:526662053@qq.com

收稿日期: 2017-06-21

基金: 国家自然科学基金项目(41374134); 中国石油科技创新基金项目(2015D-5006-0301)

摘要

近年来东营凹陷的浊积岩油气藏勘探难度越来越大,储层中混有灰质是影响识别浊积岩油气藏的主要因素。为了精确识别灰质发育区的浊积岩储层,对该区开展砂、灰、泥岩的纵横波速度、密度、拉梅参数等岩石物理参数分析,利用直方图技术优选出该区敏感的岩性识别因子 F,根据Aki-Richards近似方程合理推导得到包含该岩性识别因子 F的AVO近似公式,并借鉴Connolly叠前反演方法得到基于岩性识别因子 F的叠前弹性阻抗方程。应用该方程对模型和实际资料进行了试算分析,试算结果表明,该方法能够在灰质发育区有效识别浊积岩储层。

关键词: 灰质背景; 浊积岩; 岩性识别因子 F; 叠前反演; 方法验证

中图分类号:P631.4 文献标志码:A 文章编号:1000-8918(2017)05-0899-08

Study on the identification of turbidite high-quality reservoirs under gray background:a case study in dongji sag of Dongying depression

ZHOU You^1,², GAO Gang^1,², GUI Zhi-Xian^1,², ZHOU Qian^1,², CAI Wei-Xiang³, GONG Yi^1,², YANG Ya-Hua^1,²

1.Ministy of Education Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources,Yangtze University,Wuhan 430100,China

2.School of Geophysics & Oil Resources,Yangtze University,Wuhan 430100,China;

3.Sinopec Chongqing Fuling Shale Gas Exploration and Production Corporation,Chongqing 408014,China

Abstract

In recent years,the success rate of turbidite reservoirs in Dongying depression is reduced,and the existence of gray matter is the main factor affecting the prediction accuracy of turbidite reservoir.In order to accurately identify the turbidite reservoirs in the gray matter development area,the petrophysical parameters such as the velocity,density and Lame parameters of sand,gray and mudstone are analyzed and using the histogram technique to select the effective lithological recognition factor F in the region.The AVO equation is deduced based on the sensitive reservoir recognition factor and F according to the Aki-Richards approximation equation.The prestack elastic impedance equation based on lithology recognition factor F is obtained by using Connolly pre-stack inversion method.The equation is used to analyze the model and the actual data and the results show that the method can effectively identify the turbidite reservoir in the gray matter development area.

Keyword: gray background; turbidite lithology; lithological identification factor F; prestack inversion; method validation

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0 引言

董集洼陷位于东营凹陷北部, 接受来自东营三角洲的物源供给发育多套浊积岩, 这些浊积岩被深湖相暗色泥岩包裹, 逐渐形成了自生自储的岩性储层^[1]。同国际大趋势一致, 东营凹陷的勘探重点已不再是构造油气藏, 而是勘探效益较大的岩性油气藏, 这主要是随着勘探水平逐渐进步, 单纯的构造油气藏变得越来越少, 近年来将勘探开发的主要目标转为具有“ 埋藏深、个体小、厚度薄、含灰质” 特点的浊积岩油气藏^[2]。但经过几十年来的开采生产, 董集洼陷浊积岩油气藏勘探难度越来越高, 其沙三中6储层厚度在6~18 m之间, 且灰质非常发育, 发育灰质井占45%, 灰质泥岩与砂岩在同相轴上均为连续的强振幅反射, 纵波速度、纵波阻抗差异小, 常规地震资料解释手段难以区分灰质与储层, 如何有效识别储层成为研究区勘探难题。为了消除灰质成分的影响, 精确识别灰质发育区浊积岩储层, 不少学者做出了很多努力。于正军系统地阐述了灰质背景下东营凹陷浊积岩体的空间展布与地质沉积特征, 并仔细分析了与之对应的储层地震响应特征, 客观地指出浊积岩储层的成藏规律^[3]; 谭星宇等人发现由于浊积岩成藏的区域岩性构成和波阻抗特征十分的复杂, 常规属性和声波阻抗反演技术难以解决储层识别和量化预测问题^[4]; 蔡伟祥等人发现利用稀疏脉冲反演技术去分辨大的砂层组能力较强, 但对薄层砂岩组分分辨能力差, 由于董集洼陷储层多为薄层, 并不能通过稀疏脉冲反演技术反映其分布规律^[5]; 王惠勇等人针对浊积岩油气藏的特点, 认为利用频率衰减属性组合岩性随机反演技术对浊积岩优质储层的识别较为有效, 但识别精度仍需提高^[6]。

叠后反演技术难以在董集洼陷取得好的应用效果。为得到更好的识别效果, 印兴耀指出去除灰质对储层及流体识别的影响, 需要从岩石物理出发, 以叠前地震资料为基础, 通过联合多元拟合的方法和Connolly弹性阻抗方程建立统计性岩石物理模型^[7]; 王振涛等人针对东营地区应用Zoeppritz方程近似式进行叠前反演误差大的问题, 开展了叠前高精度反演方法研究, 形成精确偏导计算的叠前反演方法^[8]; 宗兆云从流体因子的构建出发, 基于多孔弹性介质岩石物理模型, 建立了流体因子与纵横波模量之间的直接关系, 减少了常规方法间接计算带来的累计误差^[9]; 李爱山等通过试算分析, 发现Lu公式中的a, b系数不适合东营地区, 应根据实际工区资料推导出更为合理的近似弹性阻抗方程^[10]; 高刚等以佐普里兹方程的Aki-Richards近似式为基础, 推导了以纵横波阻抗表示的新的两项型弹性波阻抗方程, 在深层碳酸盐岩储层预测中取得了不错的效果^[11]。

基于以上的研究成果, 文中从东营凹陷董集洼陷地区岩石物理参数分析出发, 优选出灰质发育区浊积岩储层有效的岩性识别因子F, 然后对该因子的叠前反演方法进行了研究, 最后利用模型和实际资料进行了试算分析, 取得了较为理想的效果。

1 灰质背景下浊积岩储层参数敏感性分析

1.1 构建岩性识别因子F

基于Biot-Gassmann理论, 构建带纵横波速度以及密度三参数的储层识别因子F, 建立储层参数与弹性参数之间的关系^[12]。其具体表达式为:

$\begin{matrix} F = Z_{p}^{2} - γ_{dry}^{2} Z_{s}^{2}, (1) \end{matrix}$

式中, Z_p、Z_s、γ _dry分别为纵波阻抗、横波阻抗、干岩石纵横波速度比。不同的岩性F反应有所不同, 当岩性为泥岩时, 孔隙类型基本为非有效孔隙, 孔隙之间不连通, 干岩石与饱和岩石纵横波速度比基本相同, F值相对较小, 而当岩性为砂岩时, 有效孔隙存在, 干岩石纵横波速度比大于饱和岩石的, F值随有效孔隙度的增大而增大。

1.2 储层的敏感岩石物理参数分析

采用纵横波速度及密度三种参数的不同组合得到多组岩石物理因子, 对这些因子加以分析, 以获得对目的层段储层较敏感的岩石物理参数。利用常见的8种岩石物理因子对储层进行识别性分析, 采用R来代表每一种因子的识别能力^[13], R的表达式:

$\begin{matrix} R = \frac{(\frac{| x_{1} - x_{2} |}{x_{1}} + \frac{| x_{2} - x_{1} |}{x_{2}})}{2}, (2) \end{matrix}$

其中, x₁代表储层的岩石物理因子参数值, x₂代表盖层的岩石物理因子参数值。

对董集洼陷的y925地区储层识别因子进行敏感性分析。通过测井统计获得砂岩、灰岩和泥岩的岩石物理参数(表1), 通过不同岩石物理参数组合并利用直方图技术共计算了8种不同因子的识别能力R值(图1)。从图1中可以看出:在灰质背景下, 对识别砂岩和泥岩较为敏感性的因子为F、横波速度和横波阻抗。

表1 砂岩、灰岩和泥岩的各个岩石物理参数

	$\begin{matrix} \frac{纵波速度}{m \cdot s^{- 1}} \end{matrix}$	$\begin{matrix} \frac{横波速度}{m \cdot s^{- 1}} \end{matrix}$	$\begin{matrix} \frac{密度}{g \cdot c m^{- 3}} \end{matrix}$	纵横波速度比	泊松比	$\begin{matrix} \frac{纵波阻抗}{(m \cdot s^{- 1}) \cdot (g \cdot c m^{- 3})} \end{matrix}$	$\begin{matrix} \frac{横波阻抗}{(m \cdot s^{- 1}) \cdot (g \cdot c m^{- 3})} \end{matrix}$	$\begin{matrix} \frac{F}{[(m \cdot s^{- 1}) \cdot (g \cdot c m^{- 3} {)]}^{2}} \end{matrix}$
泥	2691	1314	2.31	2.05	0.34	6216	3035	2750000
砂	3428	1782	2.42	1.92	0.31	8227	4277	4030000
灰	3752	1830	2.47	2.05	0.34	10092	4923	5170000

表1 砂岩、灰岩和泥岩的各个岩石物理参数

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	图1 8种因子对砂岩和泥岩的识别能力比较

岩石物理研究的重点是寻找有效岩石弹性参数及其变化规律, 特别是通过多种岩石物理参数组合交汇分析, 了解岩石的物理性质和岩石的地球物理特征之间的关系, 为利用地震资料预测分析地下岩性、储层的含油气特征提供地球物理基础, 减小预测的不确定性和多解性。只有更有效的区分灰、砂、泥岩, 才能为储层反演等技术提供依据, 因此, 从测井参数入手, 下面对y925地区储层敏感的岩石物理参数进行二维交汇分析, 寻找有效的岩石物理参数组合。

图2a为纵横波速度比与纵波阻抗交汇。可以看出红色代表的砂岩和灰色代表的灰质泥岩具有较高的纵波阻抗, 蓝色代表的泥岩则阻抗较低。利用纵横波速度比与纵波阻抗进行交汇, 可以较好地区分砂岩、灰质泥岩、泥岩, 但是由于三者的纵波阻抗差异的程度不是很大, 仍有部分砂岩、灰质泥岩、泥岩在交汇图中重叠在一起, 出现了岩性混杂区, 识别效果不是很理想。

图2b为纵横波速度比与岩性识别因子F交汇, 可以看出红色代表的砂岩和灰色代表的灰质泥岩具有较高的敏感值, 蓝色代表的泥岩则敏感值较低, 由于三者敏感值差异较大, 利用纵横波速度比与F交汇, 可以很容易地区分砂岩、灰质泥岩、泥岩, 三者重叠区域较小, 识别效果理想。因此, 通过岩石物理分析, 我们优选出敏感的储层岩性识别因子F, 为后续储层建模与储层预测方法研究奠定基础。

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	图2 多岩石物理参数交汇

2 包含敏感岩性识别因子的AVO反演方法

2.1 包含岩性识别因子的AVO近似式

对式(1)进行变换可得:

$\begin{matrix} \begin{matrix} F & = α_{sat}^{2} ρ_{sat}^{2} - γ_{dry}^{2} β_{sat}^{2} ρ_{sat}^{2}, (3) \\ F & = β_{sat}^{2} ρ_{sat}^{2} (γ_{sat}^{2} - γ_{dry}^{2}), (4) \end{matrix} \end{matrix}$

式中: $\begin{matrix} γ_{sat}^{2} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{α_{sat}^{2}}{β_{sat}^{2}} \end{matrix}$ , γ _sat为饱和流体岩石纵横波速度比, α _sat为饱和岩石的纵波速度, β _sat为饱和岩石的横波速度。

将式(4)进行微分计算, 整理可得到岩性识别因子反射系数与纵横波速度、密度反射系数之间的关系式^[14]:

$\begin{matrix} R_{F} = (\frac{2 γ_{sat}^{2}}{γ_{sat}^{2} - γ_{dry}^{2}}) R_{α} - (\frac{2 γ_{dry}^{2}}{γ_{sat}^{2} - γ_{dry}^{2}}) R_{β} + 2 R_{d}, (5) \end{matrix}$

式中:R_F、R_α、R_β、R_d分别为岩性识别因子反射系数、纵波反射系数、横波反射系数、密度反射系数。

Aki-Richards近似方程给出了能够满足大多数地球物理介质中的近似反射系数, 提供了复杂问题简化的途径, 其公式为

$\begin{matrix} R (θ) = \frac{1}{2 co s^{2} θ} R_{α} - 4 p^{2} β^{2} R_{β} + \frac{1}{2} (1 - 4 p^{2} β^{2}) R_{d}, (6) \end{matrix}$

式中:p为射线参数。

利用式(5)把Aki-Richards近似式进行重新排整理可得包含该因子、剪切模量与密度形式的AVO反射系数近似式:

$\begin{matrix} \begin{matrix} R (θ) = & \frac{1}{2} (1 - \frac{γ_{dry}^{2}}{γ_{sat}^{2}}) se c^{2} θ R_{F} + \\ (\frac{1}{2} \frac{γ_{dry}^{2}}{γ_{sat}^{2}} se c^{2} θ - \frac{4}{γ_{sat}^{2}} si n^{2} θ) R_{μ} + \\ [(\frac{γ_{dry}^{2} - 2 γ_{sat}^{2}}{2 γ_{sat}^{2}}) se c^{2} θ + 1] R_{d}, (7) \end{matrix} \end{matrix}$

式中:R_μ为剪切模量反射系数。

式(7)把Russell等人提出的识别因子、岩性指示因子和密度优点结合起来, 更能全面地突出储层变化对岩石地球物理参数敏感性作用^{[15, 16]}。

2.2 基于敏感岩性识别因子的叠前弹性阻抗公式

文中采用Connolly相似的推导方法^[17], 得到包含岩性识别因子F的弹性波阻抗方程:

$\begin{matrix} EI (θ) = F^{a} μ^{b} ρ^{c} 。 (8) \end{matrix}$

式中:角度系数a、b、c分别为

a= $\begin{matrix} \frac{1}{2} \end{matrix} \begin{matrix} (1 - \frac{γ_{dry}^{2}}{γ_{sat}^{2}}) \end{matrix}$ sec²θ ,

b= $\begin{matrix} (\frac{1}{2} \frac{γ_{dry}^{2}}{γ_{sat}^{2}} se c^{2} θ - \frac{4}{γ_{sat}^{2}} si n^{2} θ) \end{matrix}$ ,

c= $\begin{matrix} [(\frac{γ_{dry}^{2} - 2 γ_{sat}^{2}}{2 γ_{sat}^{2}}) se c^{2} θ + 1] \end{matrix}$ 。

将式(6)两边取对数, 得:

$\begin{matrix} \ln (EI) = alnF + blnμ + clnρ 。 (9) \end{matrix}$

为得到lnF、lnμ 、lnρ , 需要将阻抗数据体进行近、中、远角度叠加得到角度分别为θ ₁、θ ₂、θ ₃的3个不同弹性阻抗数据体, 可得到9个角度系数a(θ ₁)、b(θ ₁)、c(θ ₁)、a(θ ₂)、b(θ ₂)、c(θ ₂)、a(θ ₃)、b(θ ₃)、c(θ ₃)。将9个角度系数代入式(9)可得

$\begin{matrix} [\begin{matrix} a (θ_{1}) & b (θ_{1}) & c (θ_{1}) \\ a (θ_{2}) & b (θ_{2}) & c (θ_{2}) \\ a (θ_{3}) & b (θ_{3}) & c (θ_{3}) \end{matrix}] \times [\begin{matrix} lnF \\ lnμ \\ lnρ \end{matrix}] = [\begin{matrix} lnEI (θ_{1}) \\ lnEI (θ_{2}) \\ lnEI (θ_{3}) \end{matrix}] (10) \end{matrix}$

利用上述方程组, 可以从中估算出敏感岩性识别因子、剪切模量、密度参数。

2.3 基于敏感岩性识别因子的AVO反演流程

基于敏感岩性识别因子的AVO反演以包含丰富地下信息的地震数据体为主要资料, 以地质和测井资料作为约束, 通过对叠前地震数据体进行近、中、远角度叠加, 利用提取的各角度子波和由测井资料生成的弹性阻抗曲线制作合成地震记录, 然后将其与过井的地震资料做精细标定, 同时在目的层位约束下建立低频模型^[18]进行低频补偿, 借鉴Connolly叠前反演方法进行反演得到岩性识别因子剖面, 反演流程如图3。

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	图3 基于敏感岩性识别因子的AVO反演流程

3 基于实际工区资料的模型试算分析

根据工区资料得知东营凹陷浊积岩储层主要分布在大套欠压实的暗色泥岩中, 砂岩和泥岩主要以薄互层的形式存在, 砂岩单层厚度一般为5~13 m。董集洼陷y925地区沙三段下亚段的前方为滑塌浊积扇发育的有利部位, 地震剖面上表现多个砂体叠合连片的透镜体沉积特征, 浊积砂体呈透镜状反射, 延伸短、连续性较好。基于对实际工区的地质分析, 设计了如下模型进行试算分析。

如图4, 砂岩、灰质透镜体分布成两组散落到泥岩中, 黄色代表泥岩的上覆和下覆分别被蓝色代表的薄砂岩层围住。第一组为6个砂岩透镜体(蓝色)组合在一起, 每个砂岩透镜体的厚度为10 m, 为了检验反演算法识别砂岩储层的纵向分辨能力, 纵向透镜体的尖灭点间距分别设置为5、10、15 m, 纵向透镜体之间间距为40 m; 为验证对灰质、砂岩的识别能力设置了第二组模型, 3个砂岩透镜体(蓝色)和3个灰质透镜体(紫色)组合在一起。模型的砂岩、泥岩、灰质的纵横波速度和密度参数均依据表1的岩石物理参数设置。

图5为模型通过褶积算法得到的叠前地震剖面, 从地震剖面中可以看出, 由于模型正演没有噪声的引入, 剖面上的AVO响应特征明显为一类AVO储层类型, 即振幅随炮检距的增大而减小。

利用图3所示的反演流程, 得到基于敏感岩性识别因子F的AVO反演结果, 如图6所示。从图中可以看出, 基于岩性识别因子F的叠前反演方法较好地还原了泥岩和砂岩的分界面, 反演结果与井曲线w2020和w2280吻合程度较高, 同时较为准确地反演出砂岩透镜体的位置和形状, 反演结果与井曲线w2065和w2103相似, 具有良好的纵向分辨能力。对灰质透镜体非常敏感, 不仅正确地还原了灰质透镜体的形状和位置, 而且依据敏感程度很好地区分了灰质透镜体和砂岩透镜体, 反演结果与井曲线w2215较为吻合, 具有良好地识别能力。

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	图4 叠合的砂岩、灰质透镜体模型

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	图5 模型的叠前地震剖面

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	图6 基于敏感储层识别因子F的AVO反演结果

4 实际工区的应用

面对实际工区资料时, 有经验的解释人员会利用测井资料在纵向上总结岩层的波阻抗变化细节, 基于地震剖面资料寻找波阻抗界面的横向变化, 从而寻找到目的储层。而在图7a中, 目的层位T1被well1、well2、well3、well4四口井穿过, 通过测井资料得知, well1井附近处目的层位发育不含油的灰质泥岩, well2井附近处目的层位发育含油灰质砂岩, 不含油的灰质泥岩与含油的灰质砂岩在地震剖面上的同相轴均为连续的强振幅, 测井曲线上纵波速度、阻抗差异较小, 难以结合测井曲线从地震剖面上区分灰质和储层, 常规的地震资料解释手段并不能消除灰质的影响, 需要利用叠前反演手段去解决这个问题^{[19, 20]}。图7b是采用常规叠前三参数经过二次计算得到的纵波阻抗反演剖面, 图7c为由叠前剖面直接反演得到的岩性识别因子F剖面。

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	图7 实际资料的反演效果

图7b为纵波阻抗反演剖面, 图中色标为纵波阻抗, 纵波阻抗越大, 颜色越偏黄。well2井、well3井、well4井均反演出较好的效果, 灰质砂岩表现为高阻抗值(黄色), 砂岩表现为较高阻抗值(红黄色), 泥岩表现为低阻抗值(黑色), 反演结果与实际测井曲线吻合较好, 但well1井在测井曲线解释为不含油的灰质泥岩, 而在反演剖面上显示为较高阻抗值(红黄色), 与砂岩在反演剖面显示的颜色一致, 从纵波阻抗反演剖面上不能区分灰质泥岩和砂岩, 没有消除灰质成分对储层识别的影响。

图7c为岩性识别因子F反演剖面, 图中色标为储层识别因子F, F值越大, 颜色越偏黄。可看出反演计算结果与叠前地震剖面吻合很好, 识别因子F对岩性非常敏感, 灰质泥岩在图中表现为中低值(蓝绿色), 灰质砂岩在图中表现为高值(黄色), 砂岩在图中表现为较高值(红黄色), 大套的泥岩由于对岩性识别因子F的敏感性太低, 表现为低值(黑色), 几乎没有显示, 从图中可以区分出灰质泥岩、砂岩、灰质砂岩、泥岩, 有效地消除了灰质成分对储层识别的影响, 基于岩性识别因子F的叠前反演方法在实际工区取得了良好的效果。

5 结论

针对东营凹陷董集洼陷储层“ 埋藏深、个体小、厚度薄、含灰质” 的特点, 开展了该区叠前地震反演技术的研究得出以下几点认识:

1)通过对工区开展砂、灰、泥岩的纵横波速度、密度、拉梅参数等岩石物理参数分析, 明确了灰质发育区浊积岩储层的有效物理特征, 找出有效的岩性识别因子F, 为后续开展储层预测技术的研究提供了思路。

2)在储层混有灰质的背景下, 包含岩性识别因子F的AVO近似公式将岩性指示因子、密度等岩石物理参数优点结合起来, 比常规的AVO近似式更能全面突出储层变化对岩石地球物理参数敏感性作用。

3)基于岩性识别因子F的叠前弹性阻抗反演方法, 兼顾了常规弹性波阻抗反演的高抗噪性以及岩石物理因子对储层敏感性, 并且岩性识别因子F的直接提取方法减少了间接计算的误差累积过程。该叠前反演方法能够有效地消除灰质的影响, 在实际工区取得了较好的应用效果。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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2014

0.0

... 特点的浊积岩油气藏^[2] ...

2012

0.0

于正军, 董冬冬, 余红, 等. 浊积岩分序级描述技术及其在东营凹陷油气勘探中的应用[J]. 地球物理学进展, 2012, 27(3): 1086-1093.

Based on the previous research and exploration practice, the technology of turbidite different-level sequence description is established under the guide of sequence stratigraphy and newer seismic sedimentology, which analyzes the internal sequence texture, defines the division principle and the contrast method of turbidite development levels according to the seismic data. This technology absorbs the advantages of both the seismic and well data. The method seismic identification of turbidite is proposed. This study advances the different types of turbidite seismic response patterns in the third member and upper forth member of Shahejie Formation, Dongying Sag. This technology can be used to prospect the potential development zone of the turbidite. The exploration practice in the Dongying Sag proves that the exploration deployment based on the turbidite different-level sequence description technology can effectively improve the success rate of turbidites oil reservoir exploration.

浊积岩分序级描述技术是在前人研究与勘探实践基础上,以层序地层学理论为指导,结合较为前沿的地震沉积学理论,分析层序内部结构,明确了浊积岩发育序级的划分原则、对比和划分方法;以地震资料为基础,充分发挥了井震结合的优势,形成了浊积岩的地震识别模式的建立方法.本次研究建立了东营凹陷沙三段和沙四上不同类型浊积岩的地震响应模式,形成了浊积岩分序级描述技术;该技术可以用来预测新的浊积岩发育区.东营凹陷油气勘探实践证明,在浊积岩分序级描述的基础上进行勘探优化部署,可以有效的提高浊积岩油藏的勘探成功率.

... 于正军系统地阐述了灰质背景下东营凹陷浊积岩体的空间展布与地质沉积特征,并仔细分析了与之对应的储层地震响应特征,客观地指出浊积岩储层的成藏规律^[3] ...

2015

0.0

... 谭星宇等人发现由于浊积岩成藏的区域岩性构成和波阻抗特征十分的复杂,常规属性和声波阻抗反演技术难以解决储层识别和量化预测问题^[4] ...

2014

0.0

王惠勇, 陈世悦, 张云银, 等. 东营凹陷浊积岩优质储层预测技术[J]. 石油地球物理勘探, 2014, 49(4): 776-783.

... 蔡伟祥等人发现利用稀疏脉冲反演技术去分辨大的砂层组能力较强,但对薄层砂岩组分分辨能力差,由于董集洼陷储层多为薄层,并不能通过稀疏脉冲反演技术反映其分布规律^[5] ...

2016

0.0

蔡伟祥, 龚福华, 汪勇, 等. 结合地质统计学反演的综合储层研究与应用[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(16): 128-135.

... 王惠勇等人针对浊积岩油气藏的特点,认为利用频率衰减属性组合岩性随机反演技术对浊积岩优质储层的识别较为有效,但识别精度仍需提高^[6] ...

2014

0.0

印兴耀, 崔维, 宗兆云, 等. 基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法[J]. 地球物理学报, 2014, 57(12): 4132-4140.

... 为得到更好的识别效果,印兴耀指出去除灰质对储层及流体识别的影响,需要从岩石物理出发,以叠前地震资料为基础,通过联合多元拟合的方法和Connolly弹性阻抗方程建立统计性岩石物理模型^[7] ...

2014

0.0

王振涛, 王玉梅, 王希萍. 基于精确偏导计算的高精度叠前反演方法[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(20): 26-30.

针对应用Zoeppritz方程近似式计算偏导方程的叠前反演方法误差大、精度低的问题,开展了叠前高精度反演方法研究。直接从Zoeppritz解析方程中进行偏导计算,可以得到纵横波反射系数对上下地层纵横波速度及密度的精确偏导方程。通过偏导为零的值进行分离减少变量,实现了基于Zoeppritz方程反射系数梯度矩阵的精确构建,形成了基于Zoeppritz方程精确偏导计算的叠前反演方法;并利用模型和实际资料对方法进行了验证,对于地层弹性参数反演计算精度和效率都得到明显提高。

... 王振涛等人针对东营地区应用Zoeppritz方程近似式进行叠前反演误差大的问题,开展了叠前高精度反演方法研究,形成精确偏导计算的叠前反演方法^[8] ...

2009

0.0

李爱山, 印兴耀, 陆娜, 等. 两个角度弹性阻抗反演在中深层含气储层预测中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2009, 44(1): 87-92.

？在东营北带中深层天然气藏勘探中,由于盐膏岩目标层埋藏较深,无法获取大角度(大炮检距)信息,导致不能利用常规方法从大、中、小三个弹性阻抗数据体中提取岩性参数。为此,通过引入近似式,开展了从中、小角度两个弹性阻抗数据体中提取岩石物性参数的方法研究,并进行了数值试算。结果表明:文中所讨论的参数提取方法能够从模型数据中准确地提取纵、横波阻抗等岩性参数,利用该方法在研究区内进行岩性参数提取,进而开展储层预测,取得了良好的效果。

... 宗兆云从流体因子的构建出发,基于多孔弹性介质岩石物理模型,建立了流体因子与纵横波模量之间的直接关系,减少了常规方法间接计算带来的累计误差^[9] ...

2013

0.0

高刚, 贺振华, 曹俊兴, 等. 两项式弹性波阻抗反演方法在深层碳酸盐岩储层预测中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(3): 450-457.

... 李爱山等通过试算分析,发现Lu公式中的a,b系数不适合东营地区,应根据实际工区资料推导出更为合理的近似弹性阻抗方程^[10] ...

1956

0.0

... 高刚等以佐普里兹方程的Aki-Richards近似式为基础,推导了以纵横波阻抗表示的新的两项型弹性波阻抗方程,在深层碳酸盐岩储层预测中取得了不错的效果^[11] ...

2006

0.0

宁忠华, 贺振华, 黄德济. 基于地震资料的高灵敏度流体识别因子[J]. 石油物探, 2006, 45(3): 239-241.

... 1 构建岩性识别因子F基于Biot-Gassmann理论,构建带纵横波速度以及密度三参数的储层识别因子F,建立储层参数与弹性参数之间的关系^[12] ...

2013

0.0

... 利用常见的8种岩石物理因子对储层进行识别性分析,采用R来代表每一种因子的识别能力^[13],R的表达式: ...

2011

0.0

... 将式(4)进行微分计算,整理可得到岩性识别因子反射系数与纵横波速度、密度反射系数之间的关系式^[14]: ...

2010

0.0

印兴耀, 张世鑫, 张繁昌, 等. 利用基于Russell近似的弹性波阻抗反演进行储层描述和流体识别[J]. 石油地球物理勘探, 2010, 45(3): 373-380.

... 式(7)把Russell等人提出的识别因子、岩性指示因子和密度优点结合起来,更能全面地突出储层变化对岩石地球物理参数敏感性作用^[15,16] ...

1999

0.0

... 式(7)把Russell等人提出的识别因子、岩性指示因子和密度优点结合起来,更能全面地突出储层变化对岩石地球物理参数敏感性作用^[15,16] ...

2013

0.0

... 2 基于敏感岩性识别因子的叠前弹性阻抗公式文中采用Connolly相似的推导方法^[17],得到包含岩性识别因子F的弹性波阻抗方程: ...

2017

0.0

杨亚华, 高刚, 魏红梅, 等. 叠前同时反演在灰质发育区识别储层及流体的应用研究[J]. 地球物理学进展, 2017, 32(1): 332-338.

东营凹陷的前期研究成果表明，该区储层存在着厚度薄、变化大且灰质含量高的特点，仅从常规地震剖面上，砂体与灰质泥岩的地震反射特征难以区分，给预测有效砂体及流体造成了严重影响，且叠后波阻抗反演无法识别灰质发育区的有效储层.针对以上问题，对测井资料进行了岩石物理参数敏感性分析，明确了灰质发育区浊积岩有效储层岩石物理特征，即横波阻抗可区分高阻储层与非储层，纵波阻抗可剔除高阻储层中的灰质，在前两参数优选出的有效储层基础上，纵横波速度比可区分流体类型.实际工区叠前同时反演结果与岩石物理分析及完钻开发结果吻合较好，说明利用叠前同时反演方法能有效剔除灰质对浊积岩有效储层预测的影响，亦能识别有效储层中的流体类型.

... 3 基于敏感岩性识别因子的AVO反演流程基于敏感岩性识别因子的AVO反演以包含丰富地下信息的地震数据体为主要资料,以地质和测井资料作为约束,通过对叠前地震数据体进行近、中、远角度叠加,利用提取的各角度子波和由测井资料生成的弹性阻抗曲线制作合成地震记录,然后将其与过井的地震资料做精细标定,同时在目的层位约束下建立低频模型^[18]进行低频补偿,借鉴Connolly叠前反演方法进行反演得到岩性识别因子剖面,反演流程如图3 ...

2017

0.0

石亚兰, 贾曙光, 郑求根, 等. 叠前同时反演在浅层疏松砂岩储层预测中的应用[J]. 物探与化探, 2017, 41(1): 9-15.

L盆地茨营组广泛发育扇三角洲沉积体系的陆相断陷弧盆沉积，储集层埋藏浅，成因复杂，具有高孔中渗或高孔低渗特征，是典型的浅层疏松砂岩储层。储层横向变化较大，非均质性较强，通过传统反演获取的结果，难以反映岩性特征，弹性阻抗和AVO技术无法对其进一步深度刻画。因此运用叠前同时反演技术对该区浅层疏松砂岩储层进行预测，结果发现有利储层预测趋势与井上吻合较好，能有效预测含气砂体的分布范围，具有良好的应用效果。

... 而在图7a中,目的层位T1被well1、well2、well3、well4四口井穿过,通过测井资料得知,well1井附近处目的层位发育不含油的灰质泥岩,well2井附近处目的层位发育含油灰质砂岩,不含油的灰质泥岩与含油的灰质砂岩在地震剖面上的同相轴均为连续的强振幅,测井曲线上纵波速度、阻抗差异较小,难以结合测井曲线从地震剖面上区分灰质和储层,常规的地震资料解释手段并不能消除灰质的影响,需要利用叠前反演手段去解决这个问题^[19,20] ...