振幅变化角度新参数化反演孔隙度和流体体积弹性模量

文摘

估算孔隙度和流体体积弹性模量是一个重要的储层描述的目标。基于流体替代的模型,我们首先提出一个简化的体积弹性模量的饱和岩石的矿物和流体体积模,我们采用实证关系代替干岩石与矿物的体积弹性模量和一个新的参数化的孔隙度。使用简化的体积弹性模量,我们得出一个PP-wave反射系数的新的参数化孔隙度和流体体积弹性模量。关注水库嵌在岩石的岩性相似,我们进一步简化推导出反射系数和弹性阻抗,与孔隙度和液体体积弹性模量。基于弹性阻抗,我们建立一个方法利用地震振幅变化与抵消/角估计密度,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量。我们最终采用噪声合成地震数据和实际数据来验证该反演方法的稳定性和可靠性。测试合成地震数据说明了该反演方法可以产生稳定的反演结果的信噪比(信噪比),并应用实际数据集的方法,我们得出可靠结果的孔隙度和流体体积弹性模量,这对流体识别和储层特征是有用的。

1。介绍

流体类型识别和预测的孔隙度储层表征的重要目标。一个有效的模型提出的流体替换Gassmann [1)是用于计算体积弹性模量的饱和岩石在不同的饱和度和孔隙度值。基于流体替换模型,很多研究专注于利用叠前地震振幅来实现液体指示器和孔隙度反演。

估计不同属性的油气藏的地震数据,地震波的反射系数。安琪和理查兹2]提出的反射系数PP、PS、SS、SP波横波反射P的函数,在一个接口中分离两个各向同性的媒体。后阿基和理查兹2),许多不同的反射系数表示为反射率阻抗、拉梅常数,模,和流体指标(3- - - - - -10提出了]。类似于声阻抗(AI),康诺利(11)提出了一种弹性阻抗(EI)的表达随入射角。基于参数化的EI,部分发病率angle-stacked地震数据是用来估计EI数据集,然后,参数估计的储层属性提取EI (4,10]。

基于派生的反射系数和EI,不同反演方法建立了采用振幅变化抵消/角(AVO /瓦)估计弹性参数(例如,P -和横波速度,模,和密度)和储层参数(如孔隙度、粘土体积,含水饱和度)。贝叶斯框架后,地球物理学家为未知参数实现的AVO反演/艾娃数据涉及弹性和储层参数(7,8,10,12]。两步反演方法,包括AVO反演的EI /艾娃数据数据集和弹性参数的估计倒EI数据集,用于油气储层勘探和表征。从反向EI数据集来估计未知参数,陈et al。3)的一种方法利用第一和二阶导数EI对未知参数向量提高未知参数估计的准确性。

在目前的研究中,我们首先使用一个经验关系由Krief et al。13]重写干燥岩石体积弹性模量,我们也提出了一个新的参数化的孔隙度。使用流体替换模型,我们提出一个简化的体积弹性模量的饱和岩石的函数新的参数化孔隙度和流体体积弹性模量,然后,我们得到一个线性化反射系数的反射率的体积和剪切模的矿物质,密度,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量。专注于含气储层嵌入层具有类似岩性、我们忽视矿物质的影响派生EI的反射系数,提出一种新的表达。基于反射系数和EI,我们建立一个两步反演方法包括(1)的叠前地震数据反演EI和(2)评估新的参数化孔隙度和反向EI液体体积弹性模量。利用合成和真实数据集验证反演方法的稳定性和可靠性。

2。理论和方法

2.1。一个新的参数化PP-Wave反射系数

使用流体替换Gassmann提出的方程(1),我们计算饱和岩石的体积弹性模量的函数干燥岩石和流体的体积模 在哪里是饱和岩石的体积弹性模量干燥岩石的体积弹性模量,液体体积弹性模量,是矿物组成岩石的体积弹性模量,然后呢分别是岩石孔隙度。

我们下一个使用经验之间的关系大部分和矿物质和干燥岩石剪切模(即,和 )提出Krief et al。13] 在哪里和矿物质和干燥岩石剪切模,分别简化方程(1),

的假设下 在含气储层,我们进一步简化饱和岩石的体积弹性模量 在哪里 是一个新的参数化的孔隙度。在图1我们画出新的参数化的孔隙度随孔隙度 。我们观察到单调增加 。与孔隙度本身的价值比这大得多的更广泛。我们强调,新的参数化的孔隙度是无量纲相同孔隙度 。然而,孔隙度的影响仍然是加上,液体体积弹性模量的简化饱和岩石的体积弹性模量。

后Gassmann [1),我们也承担饱和岩石的剪切模量等于干岩石,由 在哪里是饱和岩石的剪切模量。

使用简化的散装和饱和岩石的剪切模,我们下一个表达p波模量作为 在哪里 。

后当通(12和宗庆后等。10),我们表达PP-wave反射系数的体积和剪切模干岩石,新参数化孔隙度和流体体积弹性模量 在哪里是迎角, ,和 。

派生PP-wave反射系数,我们观察到的影响干燥岩石模量、孔隙度、反射系数分离和流体体积弹性模量,这可能会引导我们采用流体类型和储层预测的地震反射振幅属性。然而,我们也看到,参数与入射角有关前的反射率 和 是相同的,这可能会引起错误的估计孔隙度和流体体积弹性模量使用数据集的振幅变化抵消/角(AVO /瓦)。

我们下一个重写P -和横波模干岩石作为新的参数化孔隙度的函数 在哪里和横波模P -和矿物组成的岩石,分别。在的情况下 ,我们雇佣了一个近似的线性关系和 ,这是由 在哪里从线性获得之间的配合和如图2,进一步改写派生的反射系数。在图2,我们看到有一个新的参数化孔隙度之间的良好匹配计算使用的非线性关系,即 使用近似的线性关系,计算(方程(9在的情况下) 。

用方程(8)和(9)方程(7),我们获得reexpressed PP-wave反射系数 在哪里

在方程(10),我们观察到reexpressed PP-wave反射系数是一个函数的P -反射率和横波模的矿物质,密度,新的参数化孔隙度、流体体积弹性模量,也有一个学期,新的参数化孔隙度的变化有关(例如, )。虽然angle-dependent参数之前 和 仍然是相同的,之前的参数项可能改变的特点与迎角反射系数不同,这可能有助于解耦的影响孔隙度和液体体积弹性模量反射系数。

2.2。艾娃转化为液体体积弹性模量和新的参数化的孔隙度

基于reexpressed反射系数,我们可以实现未知参数的反演( , , , ,和 )使用艾娃数据集。关注的情况下水库嵌在岩石与小型岩性的变化,这意味着改变P -和横波模矿物质很小的反射界面,我们可能忽视反射率的影响P -横波模和矿物质的反射系数,并进一步简化为反射系数

在方程(12),我们观察到的反射率密度,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量和扰动新孔隙度保留。这意味着在水库小岩性变化的情况下,我们只需要转化 , ,和使用艾娃数据集。

之后陈et al。4),我们扩展简化反射系数是时间连续函数 在哪里 , , ,和 ——和angle-dependent参数,给出了 在这和是时间S-to-P模量比值的饱和和干燥的岩石,分别。在弹性阻抗(EI)提出的康诺利(11反射系数之间的关系,并给出EI

结合方程(13)和(15)和一个积分,我们获得对数EI的表达式 和EI的表达,只考虑密度的影响,给出了孔隙度、和液体体积弹性模量

结合方程(16)和(17),我们观察到,利用叠前地震数据的EI结果估计,我们可以估计密度 ,孔隙度 ,和液体体积弹性模量 ,这可能提供有用的信息对储层特征和流体识别。之后陈et al。3),我们使用最小二乘(LS)算法实现第一步反演估算EI使用叠前地震资料数据集。新参数化估计密度,孔隙度、流体体积弹性模量,我们实现第二次反演,即。使用估计EI结果来预测未知参数向量涉及 , ,和基于一线和二阶导数的计算EI对 。第一,二阶导数EI对表示为 在哪里EI的梯度对吗 , 的转置 , 是向量倒EI和模型之间的差异,然后呢是近似海赛矩阵。获得反向密度 ,新的参数化的孔隙度 ,和液体体积弹性模量 ,我们使用完整的牛顿一步计算出未知参数向量作为 在哪里初始模型的未知参数向量,其中包括初始的模型吗 , ,和 , 是步长,的摄动 ,这是计算

3所示。数值例子

在本节中,给定一个两层的模型,我们首先验证简化反射系数的准确性,然后,我们核实该反演方法的鲁棒性使用合成地震数据的信噪比(信噪比)的2。真实数据集获得的碳酸盐岩储层,这是之前被用于反演处理,用来进一步验证反演方法的可靠性。

3.1。验证简化反射系数的准确性

利用一个两层的模型来验证导出反射系数的准确性。矿物组成的岩石是方解石和粘土。岩性的微小变化条件下的反射界面,我们假设粘土体积的变化在界面很小,我们也假设孔隙中的流体是气体和水的混合物。表1显示了粘土体积 ,孔隙度 ,和水饱和两层,和表2显示了P -和横波模的矿物质和干燥的岩石,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量。我们强调有效P -和横波模的矿物质使用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算了Mavko et al。14),干燥岩石的P -横波模和计算使用方程(8),使用木材流体计算的有效体积弹性模量的公式。方解石和粘土的体积模76.8绩点和25 GPa,和方解石和粘土的剪切模32 GPa和9的GPa。水和气体的体积模GPa 2.87和0.04的绩点。方解石的密度、粘土、水和气体是2.71克/厘米³,2.55克/厘米³,1.0克/厘米³和0.15克/厘米³。

我们下一个使用Zoeppritz方程,推导出反射系数 (即。,equation (7)),简化反射系数忽视 (即。,equation (12))来计算接口分离第一层和第二层,并比较结果如图3。

我们观察到有一个良好的匹配结果计算使用计算使用派生Zoeppritz方程和反射系数 (即。,equation (7)),相对误差计算使用反射系数,计算使用忽视了 和Zoeppritz方程中不到10%的情况下最大入射角30°左右,这表明,简化反射系数忽视 和 能产生令人满意的结果在的情况下 。

3.2。该反演方法的鲁棒性

我们利用一个模型构造使用测井数据(例如,含水饱和度和孔隙度 )证明该反演方法的鲁棒性。图4(一)P -情节曲线和横波干岩石(模和 )和密度 ,和图4 (b)含水饱和度的情节曲线 ,新的参数化的孔隙度 ,和液体体积弹性模量 。

使用主频率30 Hz的雷克子波,我们生成合成地震数据使用的结果计算使用Zoeppritz方程和计算使用派生简化反射系数(即。方程(12),如图5。

我们观察到有一个很好的匹配之间的合成地震剖面生成使用的结果计算采用Zoeppritz方程,使用简化的反射系数计算,进一步验证推导出简化的反射系数的准确性。

我们下一个高斯随机噪声添加到合成地震数据生成使用反射系数计算使用Zoeppritz方程的情况 , , , , ,和 获得的地震资料的信噪比为2。前反演涉及 , ,和 ,我们第一次估计的结果EI使用LS算法从嘈杂的地震数据。对比反演结果和真实值之间的EI如图6。使用估计EI,我们采用该方法实现密度的反演,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量。

在图6,我们观察到EI数据可靠地估计吵了地震资料的信噪比为2,这意味着EI的估计结果可用于第二次反演为未知参数向量 。比较最终的反演结果与真值之间的未知参数如图7。我们强调最终的反演结果平均值计算使用所有EI估计从输入数据集的结果。

在图7,我们观察到未知参数的反演结果可以匹配的真正价值,揭示了拟议的反演方法和工作流可能产生可靠的结果的储层孔隙度和流体体积弹性模量特性和流体的歧视。

3.3。真实数据的例子

我们接下来利用实际地震数据观察了含碳酸盐岩储层,进一步验证该反演方法的可靠性。我们提到的含气储层是嵌入在碳酸盐岩,这意味着水库周围的上部和下部岩石非常相似。这也证实了派生的反射系数,提出了反演方法和工作流可以应用于实际地震数据集。图8情节概要文件的地震资料堆放在不同的入射角范围,即。,地震资料的圆心角 堆叠使用角范围的数据吗 ;地震数据中心的角度 堆叠使用角范围的数据吗 ;地震数据中心的角度 堆叠使用角范围的数据吗 ;地震数据中心的角度 堆叠使用角范围的数据吗 ;地震数据中心的角度 堆叠使用角范围的数据吗 ;和地震数据的中央角 堆叠使用角范围的数据吗 。

在图8,我们观察到含气储层的位置的振幅随入射角(即。艾娃现象出现)。使用LS算法提出的陈et al。3),我们首先实现了EI的反演。图9情节不同入射角度的EI的反演结果。我们观察到倒EI含气储层的位置显示了一个相对较低的价值。

利用反向EI,我们实现未知参数向量的估计使用该反演方法。在图10我们情节密度的反演结果,新的参数化的孔隙度,液体体积弹性模量。

我们观察到,在含气储层的位置密度和流体体积弹性模量的反演结果显示相对较低的值;然而,反向新的参数化孔隙度显示一个相对较高的值。它表明,该反演方法可以提供可靠的结果的液体体积弹性模量和孔隙度、流体歧视和油藏描述是有用的。

4所示。讨论

在目前的研究中,我们提出一个线性化PP-wave反射系数和弹性阻抗(EI)的矿物和流体模和一个新的参数化的孔隙度。基于EI,我们建立一个两步反演的方法利用叠前地震数据来估计新参数化孔隙度和流体体积弹性模量。

两步建立反演方法的优点是,我们利用弹性阻抗的第一,二阶导数对未知参数来提高孔隙度反演的准确性。使用测井模型图所示4,我们实现反演孔隙度和流体体积弹性模量使用传统的EI反演方法后,宗庆后et al。10和陈等。4]。我们解释说,传统的EI反演方法是实现为(1)部分发病率angle-stacked地震资料的反演估算EI不同的发病率占主导地位的角度,也就是我们提出的反演方法的第一步,和(2)估计弹性参数的对数的线性反演EI(例如,P -和横波模)和储层参数(例如,孔隙度和页岩体积)。然而,在第二步中我们提出的反演,我们采用第一和二阶导数EI对弹性,实现储层参数反演孔隙度和流体体积弹性模量,这可能提高未知参数反演的精度。在这里,我们比较的结果使用我们建议的方法获得的孔隙度和流体体积弹性模量与估计使用传统EI反演方法,如图11。我们观察到使用我们的反演方法获得的结果可能与真实价值比使用传统的EI反演方法获得。

然而,我们应该强调的假设下,我们简化了流体替代方程,推导出线性化反射系数包括以下几点:(1)我们使用之间的经验关系和提出Krief et al。13适用于的情况下) ;(2)我们雇佣了一个近似的线性关系和在的情况下 ;(3)派生的反射系数的准确性验证的情况下最大入射角 ;(4)我们忽视的影响矿物质的反射系数的模体积之间的差异和矿物质组成岩石的剪切模上部和下部层很小。总之,派生的反射系数,提出反演方法适用于水库嵌入在相同岩性的岩石 ,和地震数据的最大入射角是用来实现反转。

5。结论

从流体替代的模型,我们首先提出一个简化的体积弹性模量的饱和岩石,我们采用一种新的参数化孔隙度改写干燥岩石的体积弹性模量。使用简化的体积弹性模量,我们推导PP-wave反射系数的模的反射率水分和矿物质和新的参数化的孔隙度。关注的情况下水库嵌在岩石岩性相同的,我们进一步简化推导出反射系数。根据派生的反射系数,我们建立的方法利用叠前地震数据为新参数化实现反演孔隙度和液体体积弹性模量。测试在嘈杂的合成地震数据验证提出了反演的稳定性的方法,并将该方法应用于实际数据获得在含碳酸盐岩储层验证反演方法可以提供可靠的结果的液体体积弹性模量和孔隙度,这对流体识别和储层特征是有用的。

数据可用性

测井曲线和实际数据集由中石油提供。我们已经签署了一项协议的数据使用与中石油,和数据不能被释放。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究工作是由国家科技重大项目(没有。2016 zx05007 - 006)和中石油(没有的主要项目。2019 b - 0607)。我们感谢李Junxiao博士在他的帮助下提高本文的写作和编辑。

引用

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