一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法
阅读说明：本技术 一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法 (Seismic oil gas detection method based on amplitude fitting information extraction ) 是由 明君 王波 陈瑶 夏同星 刘建辉 李久 刘垒 魏天罡 谢久安 马佳国 于 2019-09-21 设计创作，主要内容包括：本发明属于石油勘探地震油气检测技术领域,公开了一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法,按照如下步骤进行：优选已钻井,统计井点处的地震振幅属性、瞬时频率属性、砂体时间厚度和含油饱和度；拟合砂体时间厚度指数因子和瞬时频率属性指数因子；计算油气信息因子,并计算井点处的油气信息因子与已钻井含油饱和度的误差；判断误差是否满足精度要求,若否,则筛选去掉存在异常的已钻井,重复步骤；若是,则利用提取的油气信息因子开展油气检测。本发明认为地震振幅变化受砂岩厚度变化和流体的综合影响,将地震振幅分解为不同厚度砂岩振幅与油气信息因子的乘积,通过拟合不同厚度砂岩的地震振幅,得到油气信息因子,实现高准确度油气检测。(The invention belongs to the technical field of oil exploration seismic oil-gas detection, and discloses a seismic oil-gas detection method based on amplitude fitting information extraction, which is carried out according to the following steps: preferably drilling a well, and counting seismic amplitude attributes, instantaneous frequency attributes, sand time thickness and oil saturation at well points; fitting a sand body time thickness index factor and an instantaneous frequency attribute index factor; calculating an oil gas information factor, and calculating the error between the oil gas information factor at the well point and the oil saturation of the drilled well; judging whether the error meets the precision requirement, if not, screening to remove the drilled well with abnormality, and repeating the steps; and if so, carrying out oil gas detection by using the extracted oil gas information factor. The method considers that the seismic amplitude change is comprehensively influenced by sandstone thickness change and fluid, decomposes the seismic amplitude into products of sandstone amplitudes with different thicknesses and oil-gas information factors, obtains the oil-gas information factors by fitting the seismic amplitudes of the sandstone with different thicknesses, and realizes high-accuracy oil-gas detection.)
技术领域
本发明属于石油勘探地震油气检测技术领域，具体地说，是涉及一种基于振幅拟合的地震油气检测方法。
背景技术
早在20世纪70年代，地球物理工作者已经利用地震振幅“亮点”寻找地下含气层并取得了许多成功的实例，但实践也发现该技术存在很强的局限性和多解性。为了更有效地进行油气检测，先后提出了AVO技术、泊松阻抗、LMR技术、频散属性、低频阴影、低频振幅异常等多种方法。但是，由于地层原油和地层水的物理性质差异小，砂泥岩物性变化影响地震反射，地震资料存在噪音等多种因素的影响，利用地震资料识别含油砂体困难大，多解性强。
近年来，渤海油田开展了大量的地震油气检测研究，并在多个油田进行了成功应用。根据以上实践，在地层厚度相对稳定的地质条件下地震油气检测效果好。但是，该条件要求严格，适用范围不广，对于广泛存在的砂体厚度有较大变化的情况，油气检测效果不好。砂体含油气后地震振幅存在一定响应，振幅的变化不仅受储层沉积环境、物性、流体的影响，更是受储层厚度的影响。正演模拟研究表明，影响单砂体油气检测结果的主要因素是砂体自身的厚度变化。因此，开展针对单砂体的流体检测研究，能够有效地规避多种不利条件，提高预测结果的精度和准确度。
发明内容
本发明着力于解决利用振幅直接检测油气多解性强的技术问题，提供一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法，将地震振幅分解为不同厚度砂岩振幅与油气信息因子的乘积，通过拟合不同厚度砂岩的地震振幅，得到油气信息因子，实现对单砂体进行高准确度油气检测的目的。
为了解决上述技术问题，本发明通过以下的技术方案予以实现：
一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法，该方法按照如下步骤进行：
(1)优选已钻井，统计优选的已钻井的井点处的地震振幅属性、瞬时频率属性、砂体时间厚度和含油饱和度；
(2)通过拟合的方法，利用式(7)求取砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n：
O＝[BTB]-1BTP (7)
其中，
提取砂体时间厚度H在井点处的值Hwell、瞬时频率属性F在井点处的值Fwell，通过公式B＝[ln Hwell ln Fwell]计算得到B；
提取地震振幅属性Aall在井点处的值Aall-well，给定常数校正因子ε和a，将已钻井的含油饱和度Soil-well作为油气信息因子σ在该井井点处的值σwell，即σwell＝Soil-well，通过公式
通过式(7)计算得到O，即得到砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n；
(3)利用式(8)计算油气信息因子σ：
计算得到油气信息因子σ后，从油气信息因子σ中提取井点处的油气信息因子σ′well，计算井点处的油气信息因子σ′well与已钻井的含油饱和度Soil-well的误差erfwell＝σ′well-Soil-well，并计算所有井点处的误差的平均值erfavg-wells；并且，给定误差阈值erfthreshold；
(4)若erfavg-wells＞erfthreshold，则不满足精度要求；从参与计算的已钻井中挑选出不超过总数量10％的误差erfwell最大的已钻井，去掉这一部分已钻井；根据步骤(1)的统计数据重复步骤(2)至步骤(4)；
若erfavg-wells≤erfthreshold，则满足精度要求；将计算得到的油气信息因子σ作为从地震资料中提取的地震油气信息，利用提取的油气信息因子σ进行步骤(5)；
(5)根据已钻井处提取的油层的油气信息因子的最小值作为阈值σthreshold，将油气信息因子σ≥σthreshold的区域预测为油层分布区域，油气信息因子σ＜σthreshold的区域预测为水层分布区域。
进一步地，步骤(1)中所述优选的已钻井为研究区内井点位置分布均匀，井点处地震振幅不存在异常值的已钻井。
进一步地，步骤(2)中所述拟合的方法如下：
地震振幅的变化，可以认为受砂岩厚度变化和流体的综合影响，因此，可以将地震振幅属性Aall表示为不同厚度下的砂岩的地震振幅属性Asand与油气信息因子σ的一种乘积关系，σ≥0，ε为常数校正因子；
通过步骤(1)的统计数据，利用砂体时间厚度H、瞬时频率属性F实现不同厚度振幅指数化关系拟合：
Asand＝aHmFn (2)
式(2)中，a为给定的常数校正因子，m为砂体时间厚度指数因子，n为瞬时频率属性指数因子；
因此：
对式(3)取对数：
对式(4)写成矩阵形式：
将式(5)简化为：
P＝B×O (6)
其中，B＝[ln H ln F]，
用最小二乘法求取目标函数得到砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n：
O＝[BTB]-1BTP (7)。
进一步地，步骤(3)中所述误差阈值erfthreshold应小于研究区油层的平均含油饱和度与水层的平均含油饱和度的差值的1/2。
本发明的有益效果是：
本发明的基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法，针对砂体厚度变化对油气检测的干扰，将地震振幅的变化理解为受砂岩厚度变化和流体的综合影响，因此，将地震振幅分解为不同厚度砂体振幅与油气信息因子的乘积，利用频率、砂体时间厚度与砂体真实厚度良好的相关关系，拟合得到不同厚度砂岩的地震振幅，然后在实际振幅中消除厚度变化带来的影响，进而得到油气信息因子，将得到的油气信息因子作为从地震资料中提取的地震油气信息，利用该信息预测油气水层的分布区域。该方法消除了厚度对地震振幅的影响，可有效提高单砂体油气检测的准确度。
附图说明
图1是本发明提供的基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法流程图；
图2是实施例1的已钻井井点处的油气信息因子与测井含油饱和度对比图；
图3是实施例1的提取的油气信息因子效果图；
图4是实施例1的含油面积图；
图5是实施例2的从地震资料上提取的最小振幅属性；
图6是实施例2的提取的油气信息因子效果图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种基于振幅拟合信息提取的地震油气检测方法，包括如下步骤：
(1)选择研究区内井点位置分布均匀，井点处地震振幅不存在异常值的已钻井，统计已钻井井点处地震资料的地震振幅属性、瞬时频率属性、砂体时间厚度和已钻井的含油饱和度。
(2)拟合砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n，具体拟合方法如下：
地震振幅的变化，可以认为受砂岩厚度变化和流体的综合影响，因此，可以将地震振幅属性Aall表示为待研究砂体在不同厚度下的地震振幅属性Asand与油气信息因子σ的一种乘积关系，σ≥0，ε为常数校正因子。当砂体含水时，σ接近0；当砂体含油时，σ应当大于0较多。
通过步骤(1)的统计数据，利用砂体时间厚度H、瞬时频率属性F实现不同厚度振幅指数化关系拟合：
Asand＝aHmFn (2)
式(2)中，a为给定的常数校正因子，m为砂体时间厚度指数因子，n为瞬时频率属性指数因子。
因此：
对式(3)取对数：
对式(4)写成矩阵形式：
进一步简化为：
P＝B×O (6)
其中，
用最小二乘法求取目标函数得到砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n。
O＝[BTB]-1BTP (7)
提取砂体时间厚度H在井点处的值Hwell、瞬时频率属性F在井点处的值Fwell，通过公式B＝[ln Hwell ln Fwell]计算得到B；提取地震振幅属性Aall在井点处的值Aall-well，给定常数校正因子ε和a，将已钻井的含油饱和度Soil-well作为油气信息因子σ在该井井点处的值σwell，即σwell＝Soil-well，通过公式
(3)利用式(8)计算油气信息因子：
得到油气信息因子σ后，从油气信息因子σ中提取井点处的油气信息因子σ′well，计算井点处的油气信息因子σ′well与已钻井的含油饱和度Soil-well的误差erfwell＝σ′well-Soil-well，并计算所有井点处的误差的平均值erfavg-wells。并且，给定误差阈值erfthreshold，误差阈值erfthreshold应小于本研究区油层的平均含油饱和度与水层的平均含油饱和度的差值的1/2。
(4)若erfavg-wells＞erfthreshold，则不满足精度要求；从参与计算的已钻井中挑选出不超过总数量10％的误差erfwell最大的已钻井，去掉这一部分已钻井。根据步骤(1)的统计数据重复步骤(2)至步骤(4)。
若erfavg-wells≤erfthreshold，则满足精度要求；将计算得到的油气信息因子σ作为从地震资料中提取的地震油气信息，进行步骤(5)。
(5)利用提取的油气信息因子σ开展油气检测研究：根据已钻井处提取的油层的油气信息因子的最小值作为阈值σthreshold，将油气信息因子σ≥σthreshold的区域认为是预测的油层分布区域，油气信息因子σ＜σthreshold的区域认为是预测的水层分布区域。
下面通过实施例对本发明作进一步的详细描述。以下实施例可以使本专业技术人员更全面的理解本发明，但不以任何方式限制本发明。
实施例1是针对某研究区，利用本发明的方法进行地震油气检测，具体按照如下步骤进行：
1)选择研究区内井点位置分布均匀，井点处地震振幅不存在异常值的已钻井，统计已钻井井点处的地震资料的地震振幅属性、瞬时频率属性、砂体时间厚度和已钻井的含油饱和度。表1是统计的实施例1的P01～P21井井点处的地震振幅属性、瞬时频率属性、砂体时间厚度和含油饱和度。
表1
井名
地震振幅属性
瞬时频率属性
砂体时间厚度
含油饱和度
P01
-861.34
21.68
19.58
82.8
P02
-748.49
20.66
17.37
83.0
P03
-889.08
23.85
18.21
77.8
P04
-720.15
26.92
16.85
81.8
P05
-675.80
26.39
15.57
83.8
P06
-742.48
25.48
16.86
80.3
P07
-858.46
29.10
15.31
83.7
P08
-788.79
35.64
15.43
84.2
P09
-689.68
26.87
15.96
80.8
P10
-554.01
19.72
16.39
76.8
P11
-950.48
21.25
19.52
81.6
P12
-984.42
25.57
15.92
81.7
P13
-968.71
32.62
14.32
79.0
P14
-944.76
24.61
14.99
80.6
P15
-529.07
22.33
14.13
76.6
P16
-984.21
31.19
17.21
80.0
P17
-419.85
25.68
14.15
23.1
P18
-208.42
26.60
14.00
20.0
P19
-212.83
20.41
14.00
20.0
P20
-271.29
18.41
20.00
20.0
P21
-236.78
12.28
20.00
20.0
2)拟合砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n，具体拟合方法如下：
地震振幅的变化，可以认为受砂岩厚度变化和流体的综合影响，因此，可以将地震振幅属性Aall表示为不同厚度下的砂岩的地震振幅属性Asand与油气信息因子σ的一种乘积关系，σ≥0，ε为常数校正因子。当砂体含水时，σ接近0；当砂体含油时，σ应当大于0较多。
通过步骤(1)的统计数据，利用砂体时间厚度H、瞬时频率属性F实现不同厚度振幅指数化关系拟合：
Asand＝aHmFn (2)
式(2)中，a为给定的常数校正因子，m为砂体时间厚度指数因子，n为瞬时频率属性指数因子。
因此：
对式(3)取对数：
对式(4)写成矩阵形式：
进一步简化为：
P＝B×O (6)
其中，
用最小二乘法求取目标函数得到砂体时间厚度指数因子m和瞬时频率属性指数因子n。
O＝[BTB]-1BTP (7)
提取砂体时间厚度H在井点处的值Hwell、瞬时频率属性F在井点处的值Fwell，通过公式B＝[ln Hwell ln Fwell]计算得到B；提取地震振幅属性Aall在井点处的值Aall-well，给定常数校正因子ε＝1和a＝1，将已钻井的含油饱和度Soil-well作为油气信息因子σ在该井井点处的值σwell，即σwell＝Soil-well，通过公式
3)利用下式计算油气信息因子
从计算得到的油气信息因子σ中提取井点处的油气信息因子σ′well，计算井点处的油气信息因子σ′well与已钻井的含油饱和度Soil-well的误差erfwell＝σ′well-Soil-well和所有井点处的误差的平均值erfavg-wells。并且，给定误差阈值erfthreshold，误差阈值erfthreshold应小于本研究区油层的平均含油饱和度与水层的平均含油饱和度的差值的1/2。
图2是实施例1提取的已钻井井点处的油气信息因子σ′well、测井含油饱和度Soil-well以及误差erfwell。图中，横坐标为井名，纵坐标是油气信息因子σ′well、测井含油饱和度Soil-well以及误差erfwell的数值。可以看到，油层的含油饱和度在80％左右，水层的含油饱和度在20％左右，计算得到的油气信息因子在油层处的值域在80％附近，在水层处的值域在20％附近，大部分油气信息因子σ′well与已钻井的含油饱和度Soil-well的误差erfwell在20％以内，分别为：-3％、-8％、6％、-15％、-18％、-10％、1％、-14％、-15％、-10％、8％、20％、19％、22％、-9％、8％、8％、-2％、1％、2％、2％。经计算，所有井点处的误差的平均值erfavg-wells为-6％。在实施例1中，误差阈值erfthreshold应当小于油层的平均含油饱和度80％与水层的平均含油饱和度20％的差值60％的1/2(即30％)，这里给定误差阈值erfthreshold＝20％。
4)如果erfavg-wells＞erfthreshold，则不满足精度要求，从参与计算的井中挑选出不超过总数量10％的误差最大的井，去掉这一部分井。如果erfavg-wells≤erfthreshold，则满足精度要求，将计算得到的油气信息因子σ作为从地震资料中提取的地震油气信息，进行步骤5)。在本例中，误差满足精度要求，直接进行步骤5)。假如误差不满足要求，可以去掉误差最大的P14井，然后根据步骤(1)的统计数据重复步骤2)至步骤4)。
5)利用提取的油气信息因子σ开展油气检测研究。根据已钻井处提取的油层油气信息因子的最小值作为阈值σthreshold，将油气信息因子σ≥σthreshold的区域认为是预测的油层分布区域，油气信息因子σ＜σthreshold的区域认为是预测的水层分布区域。
图3是实施例1提取的油气信息因子效果图，颜色越深，表示油气信息因子的值越大，颜色越浅，表示油气信息因子的值越小。根据已钻井处提取的油层油气信息因子的最小值，确定阈值σthreshold＝0.6。图中白色虚线位置左边的深色区域，油气信息因子σ≥σthreshold，预测该区域为油层分布区域，白色虚线位置左边的深色区域，油气信息因子σ＜σthreshold，预测该区域为水层分布区域，白色虚线位置即为油水界面的位置，其海拔深度为-1280m附近。
图4是实施例1的含油面积图，实际油水界面为海拔-1280m，油水界面左边高于海拔-1280m处为油层分布区域，油水界面右边低于海拔-1280m处为水层分布区域，因此，实际的油层、水层的分布区域以及油水界面的具***置与本发明预测结果一致。这说明本发明能够有效地从地震振幅中提取出反映流体分布的地震油气信息因子，根据地震油气信息因子能够有效地预测出油层和水层的具体分布区域。
实施例2为采用本发明的方法对另一研究区进行地震油气检测，其具体过程不再赘述。图5和图6是对实施例2的结果展示，旨在进一步说明本发明能够有效消除砂体厚度对地震油气检测的影响，提高单砂体油气检测的准确度的优势。图5是实施例2的从地震资料上提取的最小振幅属性，整个砂体最小振幅属性都偏强，显示为深色，难以区分油层分布区域和水层分布区域。图6是实施例2的提取的油气信息因子效果图，图中，油层分布区域显示为深色，水层分布区域显示为浅色。本发明通过提取油气信息因子，克服了水层区域由于砂体厚度大导致的强振幅对地震油气检测的影响，提高了该砂体油气检测的准确度。
尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以作出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。
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