地球物理利用截距和梯度识别储层或甜点

针对塔河油田外围地区深层碳酸盐岩缝洞型储层埋深大、油气响应模式复杂、强地震反射界面屏蔽、储层预测与油气识别难度大的问题, 在测井资料解释的基础上, 构建了适用于研究区深层缝洞型碳酸盐岩储层岩石物理模型。结合测井、岩石物理、地震资料, 基于典型非均质数值模型, 利用非均质介质弹性波数值模拟, 分析了单一界面、薄层、不同宽度缝洞体、厚溶洞体等4种模型的AVO特征以及强阻抗差界面波对AVO的影响。结果表明:缝洞体AVO特征与薄层或单一界面变化趋势相同, 振幅大小不同; 压制强振幅干扰后, 高含气储层AVO特征呈现正高截距( P )、负高梯度( G )特征, 含油储层次之。井旁实际地震道集与油气生产情况综合分析表明:在研究区以高过成熟油和凝析油气为主的油气类型条件下, P × G 属性与单井初期产量具有较好的对应性。研究结果为该地区深层奥陶系碳酸盐岩储层流体识别提供了参考依据。

AVO正演模拟分析通常采用固定的岩石物理模型参数，而在实际勘探过程中不同岩石物理参数存在一定重叠，致使正演结果存在不确定性。以苏里格气田测井数据为基础，采用概率、信息熵等方法表征岩石物理参数的不确定性，基于典型的岩性反射界面，分析不同反射界面上下层介质纵波速度比、横波速度比、密度比对正演模拟结果的影响，通过马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）开展不同岩性反射界面的反射系数和AVO属性响应特征的模拟，并采用信息熵估计AVO分析中的不确定性。结果表明：概率密度和信息熵在不同岩性的岩石物理参数上具有差异性，但是不同岩性之间存在交叉现象，增强了岩性识别结果的不确定性和多解性；AVO响应特征表明上下层介质岩石物理参数的变化和下层介质含气性的不同导致AVO反射系数具有不同的响应，且随着下层介质含气饱和度的增加，AVO属性表现“双负”特征，即负截距和负梯度。通过统计学手段解析AVO正演模拟过程中的不确定性，可以为储层预测提供有效的先验认识，从而降低致密砂岩气藏的开发风险。

东海深层HG组目的层埋藏深(>3500m), 储层具有低孔低渗特征, 但局部发育"甜点"储层。由于"甜点"储层界限模糊, 且与差储层及致密层地球物理响应差异小, 因而预测难度大。为此, 首先从井出发, 在"甜点"储层主控因素分析的基础上, 结合动态分析测试成果, 建立分类储层综合评价标准, 定义"甜点"储层界限; 然后开展分类储层岩石物理分析, 研究储层岩相及"甜点"储层弹性参数敏感性, 通过叠前同时反演确定储层岩相及优质储层展布; 最后, 采用叠前AVO敏感属性流体检测技术预测含气富集区带, 有效刻画"甜点"储层展布。实际应用结果表明, 这种方法极大提高了研究区"甜点"储层预测的精度, 为落实分级储量规模、部署开发井位和优化调整方案提供了科学的地质依据, 在相似气田开发中有一定的借鉴意义。

深水重力流水道为深水油气勘探的重要目标, 水道砂体埋藏深、探井少, 砂体识别及厚度预测困难; 同时相带及岩性横向变化快, 多期水道砂体叠置导致储层非均质性强。因此, 精细刻画水道分布并预测优质储层发育区是勘探开发亟需解决的问题。为此, 提出了基于地震构形的相控储层预测技术。首先, 在地震资料高分辨率处理的基础上, 在相对年代域提取横向梯度属性刻画水道边界, 利用Wheeler域数据体连续切片分析水道演化; 以地震构形为约束, 利用改进的标准抛物线型三参数AVO方程, 构建有利岩相敏感地震属性表征岩性相。综合水道边界刻画与有利岩相预测结果, 预测优势储层发育区。采用该技术有效刻画了南海某凹陷重力流水道砂体分布。预测结果表明, 优势储层集中发育于北西向水道主体部位, 与区域沉积规律及认识吻合, 证实了方法的有效性。

针对碳酸盐岩溶洞储层流体识别问题,开展了基于地震物理模拟数据的叠前AVO反演和叠前同步反演弹性参数属性交会分析流体识别方法研究。设计并制作了一个充填不同流体(气、油和水)的溶洞物理模型,模拟采集了溶洞模型的超声地震数据;通过模拟数据的叠前AVO反演和叠前同步反演,获得截距 P 、梯度 G 、纵波阻抗 Z P 、横波阻抗 Z S 、泊松比 σ 等多种弹性参数属性;对各种弹性参数属性分别进行两两交会分析,在交会图上划分出分别对应油、气、水的3个区域,将3个区域中的数据点投影到反演剖面中,实现溶洞不同充填流体的识别。结果表明, P-G 交会、 Z S - σ 交会、 μρ-σ 交会、 λρ-σ 交会等识别油、气、水效果较好,因此它们均可以用于碳酸盐岩溶洞储层流体识别。

AVO技术已成为非常重要的烃类检测的工具,而以AVO理论为基础的叠前同时反演则日益成为常用的研究方法.本文首先从已钻井岩石物理分析入手,综合已钻井的AVO正演模拟和流体替代,分析了利用AVO技术对研究区目标层进行岩性和油水识别的可行性.利用叠前同时反演得到了纵波阻抗、横波阻抗和密度数据体,在此基础上计算得到纵横波速度比和泊松阻抗数据体,对研究区目标层进行了岩性和油气预测,取得了良好的应用效果.

讨论了叠前同步反演和模拟退火算法的基本原理，介绍了利用模拟退火算法实现叠前同步反演的技术流程，把实现叠前同步反演分为高保真地震数据处理、共角度道集生成、子波提取和同步反演四大步骤，并重点叙述了模拟退火算法在叠前同步反演中的应用。该方法在苏里格气田砂岩分布及有利含气区预测的应用结果，验证了其有效性，同时表明该方法具有运算速度快、算法稳定、预测效果好等特点。

线性化叠前地震反演方法由于具有高效率、低成本的特点, 在叠前地震油气储层预测中得到广泛应用。为进一步提高线性化叠前地震反演方法的精度、稳定性及资料适应性, 提出了模型驱动的高精度叠前地震反演方法。根据地震残差分布特点, 采用最小二乘法构建目标函数, 同时增加了 L 2 范数正则化项确保反演解适定性, 基于泰勒公式展开推导构建了反演迭代公式。反演计算中采用的雅克比矩阵是直接通过佐普里兹方程矩阵形式推导构建的, 避免了小角度和弱反射界面假设, 确保了雅克比矩阵的构建精度, 从而提高了反演精度。在正则化参数选取方面, 利用地震噪声和反演参数扰动量的高斯统计方差自动选取正则化参数。模型实验数据表明, 模型驱动的高精度叠前地震反演方法在实现正则化参数自动化选取的同时确保了反演精度。胜利油田东部地区实际资料应用结果表明, 该方法稳定性强, 对复杂地震资料具有较强的适应能力, 反演结果精度高, 能够较好利用部分角度叠加数据体中的叠前地震振幅变化信息, 提高了储层岩性和流体预测能力。

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.

为了解决准噶尔盆地白家海凸起侏罗系西山窑组煤岩厚度小、气源断裂垂向断距小导致的地震资料信噪比低及煤岩气“甜点”储层预测难度大的问题，提出了“五步法”逐级控制的测井-地质-地震一体化智能综合预测方法。研究结果表明：①“五步法”是利用构造保边去噪和谐波高频恢复处理技术提高叠前CRP道集的信噪比和分辨率；通过调谐厚度法和分频智能反演法相结合定量预测煤岩厚度分布；利用深度学习智能断裂检测技术预测气源断裂展布特征；基于煤岩流体替换对不同含气饱和度时的AVO特征进行分析，通过含气饱和度预测含气分布范围；采用叠合分析法预测“甜点”储层，即位于断鼻（或断块）、煤岩厚度大，存在气源断裂及含气饱和度高于50%的叠合部位。②研究区“甜点”主要分布在北部走滑断裂的南北两侧断鼻或断块圈闭中，共发育31个煤岩气“甜点”区，累计面积达231.9 km 2 ，其中走滑断裂北侧的5个“甜点”储层勘探潜力更大。③依据“五步法”部署的预探井与实钻井考核指标的吻合率达92%；对部署的水平井井轨迹进行了优化设计和动态监控，提高了单井产能。

结合地震岩石物理技术，研究了叠前频变AVO反演在四川盆地龙马溪组页岩储层含气性识别中的应用.首先，应用Backus平均理论将测井数据粗化为地震尺度储层模型，应用传播矩阵理论进行高精度地震正演及井震标定，分析页岩气储层地震响应特征.其次，基于岩心观测结果，应用Chapman多尺度裂缝理论设计页岩气储层理论模型，研究储层衰减、频散以及对应的地震反射特征.应用该理论模型测试频变AVO反演方法，计算结果表明：对于研究区地层结构和地震数据，区分流体类型的优势频率不是地震子波的主频，还受层间调谐干涉等储层结构因素控制，也进一步说明理论模型测试和标定的重要性.最后，将频变AVO反演技术应用到四川盆地龙马溪组页岩地层，计算得到的频散属性为页岩气储层含气性识别提供依据.

HY气田位于西湖凹陷中央反转构造带南部，主要目的层花港组上段为浅水三角洲沉积，储层为中低孔低渗储层，地震响应特征表现为Ⅱ类AVO（Amplitude Variation with Offset）。受压实作用影响，储层孔隙度由上至下逐渐降低，AVO类型由Ⅱb类向Ⅱa类转变。从岩石物理分析、正演模拟、相位转换及AVO投影角度旋转等方面，制定了针对低渗储层不同AVO特征的精细描述方法。研究认为，区内中孔低渗储层表现为Ⅱb类AVO响应特征，叠后地震砂顶标定于波谷，储层描述应采用叠后−90°相移波形解释、叠后包络属性流体检测等方法；低孔低渗储层表现为Ⅱa类AVO响应特征，储层描述应采用叠后0°相移波形解释、叠前扩展弹性阻抗流体检测等方法。基于上述“一层一策”储层精细描述方法，成功指导研究区多口钻井实施，储层预测及流体检测成功率100%，大幅改善气田开发现状。

陆丰南地区古近系储层纵横向非均质性较强，沉积成岩演化复杂，寻找具有经济产能的“甜点”储层是古近系高效勘探的关键。基于岩石物理分析及坐标旋转明确了泊松阻抗为识别“甜点”储层最敏感的弹性参数。在协克里金低频建模基础上，开展叠前弹性参数反演直接获得了相关弹性参数（纵波速度 v p 、横波速度 v s 和密度 ρ ），进而构建了泊松阻抗等弹性参数数据体并以此为基础开展砂岩储层及“甜点”储层的定量解释及预测。反演结果表明，目标层文昌组“甜点”储层分布明显受沉积相带的控制，岩性主要为水下分流河道沉积微相砂岩，沉积相特征与钻井资料吻合。此技术方法的应用可实现古近系“甜点”储层由定性到定量的转变，提高了古近系深层勘探成功率,为古近系“增储上产”提供了有力的支撑。

西湖凹陷平湖斜坡近洼带平湖组地层发育受潮汐影响的三角洲储层，三角洲分流水道、潮汐砂坝、潮道等沉积砂体相变快，识别难度大；同时，受目的层埋深大影响，储层地震响应多为阻抗差异小的“暗点”反射，进一步增加了优质储层识别难度。本文利用古地貌恢复、AI人工智能断裂坡折识别、高阻砂岩楔状体AVO正演模拟以及扩展弹性阻抗等技术，完成本区沟-坡体系研究、优质储层识别及烃类检测。结果表明：本区发育U、V、W型沟谷，其中W沟谷为沉积物主要疏导渠道；识别出4条同向断阶型断裂坡折，分段点控制了该区砂体输入；梯度−90°相位旋转地震体可以有效识别本区“暗点”储层；总结出本区扩展弹性最佳坐标旋转角度为20°，完成主要砂体烃类检测工作，指明油气勘探有利区。

为克服常规方位AVO梯度提取方法各方位截距项难以一致,以及井的方位AVO梯度先验约束不易获取的问题,提出了稳定方位AVO梯度无约束反演方法。该反演方法分为两步:第一步认为地震数据是反射系数序列,据此消除导致最小二乘反演方程不稳定的子波项,得到自激自收地震记录和方位AVO梯度地震记录;第二步基于最少反射层假设搜索准确的地下界面位置,以降低方位AVO梯度地震记录反褶积方程维数。模型试算结果表明,该方法能够提高方位AVO梯度反演方程稳定性,并且所得方位AVO梯度的椭圆分析可以较好地指示裂缝密度和裂缝走向。实际工区的应用结果表明,稳定方位AVO梯度无约束反演结果的方位AVO梯度椭圆分析可以较为准确地预测地层裂缝发育带,为裂缝型储层预测提供了有利的技术支撑。

针对塔河油田外围地区深层碳酸盐岩缝洞储层流体识别的问题, 首先基于实际测井数据, 通过井旁地震道集分析与岩石物理建模, 分析了研究区地震AVO反射特征, 在此基础上开展了AVO截距梯度积( P × G )属性分析、频变AVO反演、流体因子反演等方法试验, 通过测井数据交汇、井旁地震道反演、地震与测井解释综合分析等综合评价, 评价了采用AVO属性分析、频变AVO反演流体因子反演等单一方法识别本区目标储层流体具有一定的效果; 然后, 基于最小二乘方法以测井、钻井解释结果(漏失、油气解释成果)作为期望输出数据, 通过求解超定方程组, 给3种地震属性赋予不同权值, 获得研究区缝洞储层油气综合识别结果, 提高了碳酸盐岩缝洞储层含油气性识别可靠性; 最后, 在多数据融合及阈值判定的基础上, 对工区每一口井位置的异常体积进行统计, 将统计结果与井稳产日产量进行对比分析, 结果表明, 两者相关系数达到0.77, 实现了缝洞储层流体定量识别。建立了应用流程, 分析了方法应用关键参数。研究结果证明了叠前地震流体识别技术在碳酸盐岩缝洞型储层中流体识别的有效性, 为类似地区流体识别提供了依据。

流体因子是储层流体识别中的重要参数, 传统的流体因子不能较为准确地识别储层流体, 等效流体体积模量对储层流体的变化更加敏感。多波AVO反演是从地震道集中提取等效流体体积模量的重要手段之一。常规的多波AVO反演基于最小二乘或贝叶斯理论, 反演精度强烈依赖于初始模型, 但大多数实际工区很难建立高精度、高分辨率的初始模型。为了进一步提高储层流体识别的精度, 并降低反演对初始模型的依赖程度, 在AVO反演理论的指导下, 构建基于无监督深度学习的纵波和转换波道集直接反演等效流体体积模量的方法, 将该方法应用于X工区实际数据的反演并进行储层流体识别。X工区内井旁道地震道集的试算结果表明, 该方法具有较高的精度, 反演结果与测井数据的相对误差约为2.949%, 绝对误差小于0.1GPa; X工区内反演得到的等效流体体积模量的剖面和时间切片与已知测井解释结果匹配度良好, 说明该方法能够较为精确地识别储层流体, 具有良好的实用价值。

在常规AVO理论的基础上,频变AVO属性计算方法利用多尺度裂缝介质模型中物性参数具有频变特征的优势,基于Zoeppritz方程建立反射系数与频率之间的数学关系,推导出截距、梯度、碳氢检测因子、流体检测因子、拟泊松比等AVO属性与频率之间的数学关系.应用地震反演方法,综合地质、地震、测井等数据,反演出高精度的频变AVO属性,在天然气敏感属性分析的基础上建立起频变AVO含气性识别技术.将该技术应用到川西新场陆相深层须家河组碎屑岩储层的含气性识别中,在孔隙度通常在1%~4%,渗透率普遍低于0.06×10 -3 μ m 2 的致密背景下,较准确地预测了孔隙度大于4％、渗透性偏高的富气优质储层分布带,为该区含气性识别难题的解决和钻井成功率的提高,提供了重要的技术支撑.

传统上，油藏地球物理工程师是基于测井数据进行流体替换，计算油藏饱和不同流体时的弹性参数，并通过地震正演模拟分析油藏饱和不同流体时的地震响应，从而进行油气藏识别研究。该研究方案为油藏研究提供了重要的弹性参数和地震响应信息，但这些信息仅限于井眼位置。对于实际油藏条件，地下储层参数都是随位置变化而变化的，如孔隙度、泥质含量和油藏厚度等，因此基于传统流体替换方案得到的流体变化地震响应信息对于油气藏识别具有很大的局限性。研究通过设定联系油藏弹性参数与孔隙度、矿物组分等参数的岩石物理模型，并基于三层地质模型，进行地震正演模拟与AVO 属性计算。得到油藏孔隙度、泥质含量和储层厚度变化时地震AVO属性，并建立了饱和水储层和含气储层对应AVO属性（包括梯度与截距）之间的定量关系。建立的AVO 属性之间的线性关系可以实现基于地震AVO属性直接进行流体替换。最后，应用建立的流体替换前后AVO 属性之间线性方程，对模拟地震数据直接进行流体替换，并通过流体替换前后AVO 属性交汇图分析实现了气藏识别。

西非尼日尔三角洲盆地发育深水扇沉积体系，钻井资料揭示，油层和水层均表现为“亮点”和远道增强的Ⅱ、Ⅲ类AVO异常，利用常规振幅和AVO方法检测烃类精度低。为此，首先分析了地震响应特征及其影响因素，通过正演模拟明确了孔隙度是引起振幅及AVO多解性的主要原因；然后，通过交会分析认识到，截距—梯度属性随孔隙度的变化规律与随含水饱和度的变化规律存在差异，进而提出了基于坐标旋转的扩展AVO属性，以降低常规AVO属性的多解性，提高油气预测精度；最后，开展面向实际储层的敏感流体因子优选，提出一种新的流体因子敏感性定量分析方法，能够优选出对流体敏感、对孔隙不敏感的流体因子，预测结果能够压制孔隙度造成的流体识别假象。分析结果表明， λ/μ （ λ 、 μ 为拉梅系数）具有对流体性质敏感性高、对孔隙度敏感性低的特征，是研究区开展烃类检测的最佳敏感流体因子。实际应用结果表明，利用扩展AVO属性和 λ/μ 流体因子能够有效区分真“亮点”油层和假“亮点”水层，预测结果与钻井数据更吻合，有效提升了烃类检测成功率。

脆性是一种评价致密储层可压裂性的重要指标，对油气勘探与开发有着重要的意义。准东地区勘探程度低、探井少，二叠系中下部云质岩致密储层的精细描述和脆性的准确预测均有着很大的难度。为此，根据岩石物理实验结果，利用叠前地震角度域数据体，开展储层叠前反演及脆性预测。通过AVO反演，获取 P （截距）+ G （梯度）和 P × G 属性；通过Y（杨氏模量， E ）P（泊松比， σ ）D（密度， ρ ）和L（拉梅常数， λ ）M（ μ ）R（ ρ ）反演，获取弹性参数的变化率（反射系数）；通过测井约束反演，获取弹性参数的实际值，并用多种表征公式计算脆性，分析其物理含义及应用效果。研究结果表明：①研究区横波速度与纵波速度有较好的拟合关系，杨氏模量、泊松比和密度对泥岩、非泥岩区分度明显；②云质岩具有高速特征，研究区储层呈双“甜点”结构；③用三个小角度数据体直接反演弹性参数反射系数，YPD反演方法相较LMR的储层识别效果更好、分辨率更高，密度反射系数数据体可见比较明显的扇体及河道冲积特征；④脆性表征结果与弹性参数特征有一定的区别，脆性表征的云质岩有利区呈条带状分布，而弹性参数预测的云质岩有利区基本呈连续、成片分布；⑤ $ \rho E/\sigma $ 为研究区最佳的脆性表征公式，可为类似油田云质岩储层脆性预测提供借鉴。

针对西湖凹陷富煤环境下储层刻画精度低问题，本文结合煤层AVO截距、梯度特征，提出一种基于AVO信息约束的匹配追踪技术，压制煤层强反射引起的岩性假象，凸显储层真实、有效信号。该方法首先利用煤层4类AVO负强截距P、正强梯度G特点，构建煤层地震敏感因子P - G，放大煤层地震响应，并压制非煤层强振幅影响，实现煤层位置精细定位；在此基础上，将该煤层地震信息作为匹配追踪需要分解、重构的原始信号，利用复地震道分析技术提高信号快速匹配分解的效率，完成煤层强反射解耦。模型试算及实际资料应用表明：匹配追踪技术在精细定位煤层地震响应基础上，提高了匹配追踪算法去煤层强振幅效率；煤层解耦后地震数据较好地凸显储层横向展布变化，提高主力气层的纵向刻画精度。

东海陆架盆地西湖凹陷中南部花港组整体为浅水三角洲沉积体系，勘探主要目的层埋深大、砂泥岩阻抗相近、河道期次及叠置关系复杂，致使储层预测难度大。针对此问题，通过对Zoeppritz方程Shuey近似式梯度项详细解剖，并结合地震正演等分析，明确了AVO梯度与泊松比相关，对储层响应最为敏感和稳定。采用AVO梯度进行河道精细刻画，在花港组H5层识别出4条分流河道，河道1和河道4呈NW—SE走向，平均宽度、宽厚比、弯曲度分别为0.7km和0.8km、29和28、1.04和1.06；河道2和河道3为NE—SW走向，平均宽度、宽厚比、弯曲度分别为0.85km和3.1km、26和70、1.40和1.09。应用层序地层学认识和相对等时面层拉平等方法进行河道期次识别，从早到晚依次为河道1、河道2、河道3、河道4。通过不同河道地震响应特征和可能的含气平点等多信息交叉验证分析，认为H5层4条河道互不连通，均具备独立成藏的条件。建立背斜翼部岩性圈闭“断—砂耦合”的成藏模式，认为构造翼部相对核部具有更好的成藏条件。基于以上认识推动在A构造河道4和B构造河道3各钻1口探井，首次获得研究区岩性勘探成功，证实了相关技术方法的实用性与可靠性，并指出了下一步有利勘探区。

The study area is located in Sulige Gasfield. The reservoir gas-bearing sand is close to shale in density, Pwave velocity and impedance. So, it is difficult to divide gas-bearing sand from shale using conventional reservoir prediction methods. Based on well logging data, combined with rock physics analysis, elastic impedance analysis and AVO analysis, the studies on reservoir prediction and fluid identification in Sulige Gasfield are carried out. The results show that the elastic physical parameters can be used to distinguish sand from shale and determine the gas-bearing sensitive parameter. Elastic impedance of different angles can be used not only to divide sand from shale, but also to distinguish gas-bearing formation fromnon-gas-bearing formation. AVOattributes can be used to determine whether He 8 member is gas-bearing sandstone, but can not be used to predict whether it is commercial gas. These studies provide foundation for reservoir prediction and fluid identification.