許翔 鄭東 何方 孔蔚
【摘 要】河流相儲(chǔ)層單砂體厚度小,砂體接觸關(guān)系復(fù)雜,受限于地震分辨率的影響,對(duì)儲(chǔ)層砂體的發(fā)育具有較大的不確定性。本文對(duì)工區(qū)儲(chǔ)層的這種情況,采用了多種屬性結(jié)合,利用屬性優(yōu)化方法,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法對(duì)有利砂體進(jìn)行預(yù)測(cè),并針對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢驗(yàn),以期望獲取更好的預(yù)測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】河流相儲(chǔ)層;地震屬性;屬性優(yōu)化;砂體厚度;儲(chǔ)層預(yù)測(cè)
【Abstract】Sand thickness in fluvial reservoir is thin, contact relationship is complex, as seismic resolution is limited, sand bodies in reservoir are uncertain. For this situation, uses seismic multi-attribute, attributes optimization method, neural network recognition method to predict favorable sand body, and evaluate and examine the results, expecting to obtain better prediction effect.
【Key words】Fluvial reservoir; Seismic attribute; Attribute optimization; Sand thickness; Reservoir prediction
河流相儲(chǔ)層是中國(guó)已發(fā)現(xiàn)的油氣田中重要的儲(chǔ)層類型,其內(nèi)部砂體的分布特征等方面的研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。地震屬性相關(guān)技術(shù)的研究分析廣泛應(yīng)用于地震資料解釋的各個(gè)環(huán)節(jié),地震屬性分析技術(shù)主要是對(duì)通過(guò)儲(chǔ)層的不同屬性組合特征關(guān)系來(lái)解決儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)問(wèn)題,從而有效地對(duì)儲(chǔ)層的分布特征的預(yù)測(cè)進(jìn)行指導(dǎo),提高砂體解釋的準(zhǔn)確性。
本文通過(guò)對(duì)工區(qū)地震數(shù)據(jù)提取多種地震屬性,并結(jié)合工區(qū)鉆井資料,篩選出敏感屬性,然后建立優(yōu)化屬性組,最終利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對(duì)工區(qū)有利砂體區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè),并選取檢驗(yàn)井對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢驗(yàn),從而獲得更好的效果。
1 方法原理
1.1 地震屬性
地震屬性是從地震資料的幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的一種量度,是一種描述和量化地震資料的特征,是原始地震資料中所包含全部信息的子集,而地震屬性的求取是對(duì)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,每一個(gè)地震屬性都是地震數(shù)據(jù)的子集,是地震數(shù)據(jù)中反映不同地質(zhì)信息的子集,是刻畫(huà)、描述地層結(jié)構(gòu)、巖性以及物性等地質(zhì)信息的地震特征量[1]。屬性優(yōu)化就是優(yōu)選出對(duì)求解問(wèn)題最敏感、最有效或最有代表性的屬性。在勘探油氣中,地震屬性分析技術(shù)越來(lái)越多的應(yīng)用在斷層檢測(cè)、巖性預(yù)測(cè)、有利儲(chǔ)集體的確定等之中。
1.2 屬性優(yōu)化方法粗集理論
粗糙集(Rough set,簡(jiǎn)稱RS或粗集)理論是一種刻畫(huà)不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具,能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息,并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),揭示潛在的規(guī)律[2-3]。粗集理論為研究不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、推理,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)系,提取有用屬性,簡(jiǎn)化信息處理,研究不精確、不確定知識(shí)的表達(dá)、學(xué)習(xí)、歸納方法提供了一個(gè)有力的工具。同時(shí),RS理論還為信息科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)提供了新的科學(xué)邏輯和研究方法,并且為智能信息處理提供了有效的處理技術(shù)。RS理論無(wú)需提供出問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)集合外的任何先驗(yàn)信息,僅根據(jù)觀察數(shù)據(jù)刪除冗余信息,比較不完整的知識(shí)程度──粗糙度,屬性間的依賴性與重要性,抽取分類規(guī)則等的能力。由此,粗糙集為數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、模式識(shí)別、模糊控制等,提供了一種新的數(shù)學(xué)方法。
1.3 利用粗集理論地震屬性優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
用于儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的地震屬性數(shù)據(jù),我們只需選用優(yōu)選出的敏感屬性數(shù)據(jù)就可以了。其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程說(shuō)明如下[4-5]:
(1)對(duì)用于敏感屬性優(yōu)選的地震屬性進(jìn)行預(yù)處理;
(2)構(gòu)建決策表。地震屬性為決策表中的條件屬性,儲(chǔ)層參數(shù)或油氣性特征等為決策表中的決策屬性;
(3)對(duì)地震屬性進(jìn)行量化處理。然后,刪除重復(fù)樣本、多余屬性、求出最小約簡(jiǎn)表、根據(jù)最小約簡(jiǎn)表求出決策規(guī)則,最終得到工區(qū)該目的層與有利砂體厚度參數(shù)最敏感的地震屬性。
2 實(shí)例分析
本文以某河流相工區(qū)某小層的砂體厚度預(yù)測(cè)為例,來(lái)對(duì)屬性優(yōu)選和砂體預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。對(duì)該小層進(jìn)行地震屬性的提取,參考工區(qū)內(nèi)井資料已有的有利砂體厚度,得到該層位有關(guān)砂體厚度的敏感屬性分別是:振幅類4個(gè)(總的絕對(duì)值振幅、最大絕對(duì)值振幅、平均振幅、平均能量);瞬時(shí)類1個(gè)(平均瞬時(shí)相位);層序類3個(gè)(波谷數(shù)、復(fù)合包絡(luò)差、能量半時(shí)間);小波系數(shù)類3個(gè)(小波系數(shù)C1、小波系數(shù)C2、小波系數(shù)C5)。利用優(yōu)選出的敏感屬性建立屬性組,使用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)工區(qū)該小層的砂體厚度進(jìn)行預(yù)測(cè)(圖1)。
總體來(lái)說(shuō),砂體厚度較厚,大部分砂體厚度都在8~15m,在縱向上存在較多厚砂體,砂體整體連續(xù)性較好,在研究區(qū)內(nèi)成片發(fā)育,具有曲流河特征。
為了進(jìn)一步驗(yàn)證使用該方法進(jìn)行砂體厚度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,從已知的鉆井資料中抽取了10口檢驗(yàn)井,他們的砂體厚度數(shù)據(jù)不參與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,比較實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系(表1)。
通過(guò)表中統(tǒng)計(jì)可以看出,利用優(yōu)選敏感屬性進(jìn)行徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該小層的砂體厚度預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)確,其中9口井的誤差率(誤差率=誤差/實(shí)鉆厚度*100%)都在20%以下,具有較高的符合率。(下轉(zhuǎn)第125頁(yè))(上接第123頁(yè))
3 結(jié)語(yǔ)
本研究區(qū)中,缺乏疊前資料,在這種情況下,對(duì)疊后資料進(jìn)行屬性的提取、預(yù)處理、優(yōu)化,選取優(yōu)化屬性對(duì)實(shí)際工區(qū)的砂體發(fā)育進(jìn)行預(yù)測(cè),取得了很好的效果。利用地震多屬性分析技術(shù),可以增強(qiáng)目標(biāo)評(píng)價(jià)的可靠性和提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,為減小鉆探風(fēng)險(xiǎn),提高鉆探的成功率打下了很好的基礎(chǔ)。
【參考文獻(xiàn)】
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[責(zé)任編輯:湯靜]