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复杂气藏AVO属性交会含气性检测应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
乌审召地区沉积相带复杂多变、储层非均质性强、气层AVO响应多变,含气储层预测难度大.本文在精细岩石物理分析的基础上,选取具有明确岩石物理含义且对气层敏感的AVO属性,针对不同AVO分类井进行AVO正演建模和流体替代分析,研究该区AVO气层响应特征及属性交会规律,并确定了以NI和PR属性交会为核心的AVO气层检测方法及流程,为探索解决该区含气性预测难题提供了有价值的思路.利用这套方法,对该区储层进行了含气性检测,取得了良好效果. 相似文献
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根据鄂尔多斯盆地苏里格气田以往实测和新测的共17口井51块岩样超声波实验数据,得到304组不同孔隙度和不同含水饱和度下对应的纵横波速度、泊松比等弹性参数.重新优选计算体积模量和泊松比与含气饱和度的关系,表明苏里格气田上古生界二叠系石盒子组盒8致密砂岩储层的模型与Brie模型(e=2)相似度最高.由此建立的苏里格气田储层岩石物理模型,更好的表征了致密岩石储层物理参数随含气饱和度变化规律,为该区储层预测提供了理论依据.致密储层岩石物理模型研究成果应用于苏里格气田多波地震资料气水预测中,实际例子表明该模型适用于该区的储层和含气性预测,并取得了较好的效果. 相似文献
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基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问题分解为地震子波预测与强反射预测两个子优化问题,并采用AIDNN与U-Net两个深度神经网络分别求解.通过训练直接得到地震数据与强反射之间的映射关系,避免了经验性调参过程,计算速度快,适用于海量地震数据处理.模型数据和实际资料试算结果表明,本文方法能够预测并剥离地震数据中的强反射且保真保幅性好;在该方法的基础上进行的储层砂体展布预测工作取得了良好效果. 相似文献
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Wood模型、Patchy模型、Domenico模型及Brie的经验公式是常用的流体体积模量计算模型,目前低孔低渗或致密储层一般采用Brie的经验公式来计算流体体积模量.通过深入研究这几种模型,计算出流体体积模量的上下界,将上下界分别带入Gassmann方程反推出Brie干岩石剪切模量模型指数值范围,从指数范围内寻找一个最优值,使得纵横波预测误差最小,这个最优值即为剪切模型中的指数值.Brie剪切模型中采样点的指数值为固定值,将该固定值表示为随深度变化的变量,优化了Brie干岩石模量的计算方法.将优化后的Brie干岩石模型与Gassmann方程相结合反推出流体的体积模量.本文对Weyburn油田常规储层、胜利油田低孔低渗储层及苏里格气田致密储层进行研究,得出如下结论:(1)流体体积模量除了受各相流体的体积模量、含水饱和度、压力的影响外,还与孔隙的连通程度有关,即在有效压力不大的情况下,流体体积模量随含水饱和度的变化规律主要是连通性决定的;(2)低孔低渗、致密储层流体体积模量岩石物理模型与常规储层有很大的区别,Wood模型适用于常规储层流体体积模量的计算,而Wood模型和Domenico模型相结合的形式适用于低孔低渗和致密储层流体体积模量的计算. 相似文献
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作为一种非常规油气资源,页岩油储量丰富、分布范围广,具有巨大的勘探开发潜力,是近年来油气产业关注的重点与热点.然而,页岩油储层具有岩石矿物组分多样、低孔低渗、孔隙结构复杂、非均质性强等特征,与常规油气资源存在明显差异.本研究选取鄂尔多斯盆地中生界延长组长7油层组的10块致密砂岩样本,基于X射线衍射分析得到各样本的矿物组分,开展不同围压和流体条件下的超声波实验观测,进而获得样本的纵、横波速度和纵波衰减逆品质因子.基于实验测量获得变压力条件下的孔隙度,结合线性外推的方法,估算各样本的裂隙孔隙度,代入EIAS(Equivalent Inclusion-Average Stress,等效嵌入体应力平均)模型,求取对应的裂隙纵横比和裂隙密度,分析页岩油储层孔隙-裂隙性质对纵波衰减的影响.结果显示相对于衰减,致密砂岩总孔隙度、裂隙纵横比、裂隙密度和衰减变化量(不同围压下的衰减观测值与最大围压下的衰减观测值的差)之间的相关性更加明显.基于薄片分析,结果显示致密样本存在孔内黏土包体、微裂隙包体和粒间孔的三重孔隙结构,因此本文引入三重孔隙结构模型,定量估算各样本的孔内黏土含量,进而分析孔内黏土含量及总黏... 相似文献
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应用分形标度律研究储层结构及含油气性(摘要)王大兴(长庆石油勘探局勘探开发研究院储量室庆阳745100)该项研究从陕甘宁盆地下古生界奥陶系风化壳地层沉积的多旋回性及上古生界下石盒子组地层沉积的韵律性这一地质基础出发,运用分形几何学的数学理论,对实际测... 相似文献