本文關鍵詞： 碳酸鹽巖 定量分析 稀疏約束反演譜分解 多孔洞組合 Q值估算　出處：《中國石油大學(北京)》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：我國的碳酸鹽巖儲層擁有巨大的勘探和開發(fā)潛力,但是油氣藏埋藏深,縫洞的分布規(guī)律復雜,勘探開發(fā)和定量預測難度大,因此展開基于物理模型的碳酸鹽巖孔洞地震屬性定量化分析,對后續(xù)的儲層預測和儲量估算奠定基礎。以塔里木哈拉哈塘地區(qū)碳酸鹽巖儲層三維地震物理模型為數(shù)據基礎,研究了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞的地震響應特征,并通過地震屬性技術和三維可視化技術,建立了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞儲集體雕刻體積和真實體積之間的定量關系曲線,著重分析了潛山巖溶區(qū)和層間巖溶區(qū)孔洞儲集體在不同上覆層結構、不同孔洞充填物以及不同孔洞尺度因素下的雕刻體積和真實體積之間的關系曲線的差異,取得了一些認識�；谙∈杓s束反演譜分解的理論,通過合成地震記錄的例子,認識到其時頻能量譜比傳統(tǒng)的譜分解方法如STFT、S變換及CWT等具有較高的時頻分辨率、較好的時頻聚焦性和較好的抗噪性,能夠有效反映信號的局部特征,不受時窗長度和形狀的影響;其時頻相位譜不但清楚反映了時頻能量分布,還帶有有效可識別的相位信息。將稀疏約束反演譜分解的時頻能量譜與時頻相位譜結合,用于碳酸鹽巖多孔洞儲集體組合的識別中,通過物理模型數(shù)據中的規(guī)則洞組合、陷落柱洞和層狀垂直組合的例子以及一個實際地震剖面的例子,說明該方法有利于判斷多孔洞儲集體的組合形式和孔洞組成個數(shù),為后續(xù)的儲層預測和孔洞儲集體體積的定量估算提供有利依據。此外,根據稀疏約束反演譜分解的稀疏性和地震信號的可重構性,對碳酸鹽巖物理模型數(shù)據和實際數(shù)據的疊后地震剖面進行了去噪,有效去除隨機噪聲。以頻譜比值法為算法基礎,認為頻率域的Q值估算方法對于譜估計的結果非常敏感,而精確的譜估計更有利于Q值的估算,使用傳統(tǒng)譜分解方法估算Q值,存在時頻分辨率和抗噪性差的問題,而稀疏約束反演譜分解恰好彌補了這一缺陷,因此提出了基于稀疏約束反演譜分解的Q值估算方法。通過合成地震數(shù)據的例子,證明該方法的優(yōu)勢以及有效性,并將其應用到不同含氣量和不同孔隙度的碳酸鹽巖孔洞中,得到了一些認識,為判斷孔洞含油氣特性提供了依據。
[Abstract]:Carbonate reservoirs in China have great potential for exploration and development, but the depth of oil and gas reservoirs is deep, the distribution of fractures and cavities is complex, and the exploration and development and quantitative prediction are difficult. Therefore, the quantitative analysis of seismic attributes of carbonate pores based on physical model is carried out, which lays a foundation for the subsequent reservoir prediction and reserve estimation, and takes the three-dimensional seismic physical model of carbonate reservoir in Hala Hattang area of Tarim as the data base. The seismic response characteristics of holes in buried hill karst area and interlayer karst area are studied, and the seismic attribute technology and 3D visualization technology are used to study the seismic response characteristics of holes in buried hill karst area and interbedded karst area. The quantitative relationship curve between the volume of hole reservoir and the real volume in buried hill karst area and interlayer karst area is established, and the different overburden structure of hole reservoir in buried hill karst area and interlayer karst area is analyzed emphatically. Based on the theory of spectral decomposition of sparse constrained inversion, the difference of relationship curves between engraved volume and real volume under different pore filling and different pore size factors is obtained. Based on the theory of spectral decomposition of sparse constrained inversion, an example of synthetic seismic records is obtained. Recognizing that the time-frequency energy spectrum has higher time-frequency resolution, better time-frequency focusing and better anti-noise than the traditional spectral decomposition methods such as STFTs transform and CWT, and can effectively reflect the local characteristics of the signal, The time-frequency phase spectrum not only clearly reflects the time-frequency energy distribution, but also has effectively identifiable phase information. The time-frequency energy spectrum decomposed by sparse constrained inversion spectrum is combined with the time-frequency phase spectrum. Used in the identification of multi-porosity reservoir assemblages in carbonate rocks, through regular hole combinations in physical model data, examples of cave-hole and layered vertical combinations, and an example of an actual seismic profile. It is shown that this method is helpful to judge the combination form and the number of pore components of the multi-porosity reservoir, and to provide a favorable basis for the subsequent reservoir prediction and quantitative estimation of the volume of the pore body. According to the sparsity of spectral decomposition of sparse constrained inversion and the reconfiguration of seismic signal, the post-stack seismic profile of carbonate physical model data and actual data is de-noised, and the random noise is effectively removed. The spectral ratio method is used as the basis of the algorithm. It is considered that the estimation method of Q value in frequency domain is very sensitive to the result of spectrum estimation, and accurate spectrum estimation is more favorable to the estimation of Q value. The problem of time-frequency resolution and poor noise resistance exists when the traditional spectral decomposition method is used to estimate Q value. The sparse constraint inversion spectral decomposition makes up for this defect. Therefore, a Q value estimation method based on sparse constraint inversion spectral decomposition is proposed. The advantages and effectiveness of this method are proved by an example of synthetic seismic data. It has been applied to carbonate pores with different gas content and different porosity, and some understanding has been obtained, which provides a basis for judging the oil-gas characteristics of pores.
【學位授予單位】：中國石油大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P618.13;P631.4

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