2003年 第27卷 石油大学学报(自然科学版) Vol. 27 No. 3 第3期 Journal of the University of Petroleum , China J un. 2003
文章编号:100025870(2003) 0320030203
地震属性分析技术在储层预测中的应用
王永刚1, 谢 东2, 乐友喜1, 刘 伟1
(1. 石油大学地球资源与信息学院, 山东东营257061; 2. 滇黔桂油田勘探开发研究院, 广西南宁530023)
摘要:以广西百色地区子寅油田为例, 介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括:①借助于各种数学分析方法, 从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性; ②采用基于RS (粗集) 理论的地震属性优化技术; ③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换, 并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明, 种有效技术, 其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。
关键词:地震属性分析技术; 属性提取; 属性优化; 中图分类号:P 631. 443 文献标识码:A
引 言
近年来, , 开
采难度加大, , , 在此形势下, 一些先进技术得到发展, 目前地震属性技术发展较快。20世纪70和80年代, 用于石油勘探的地震属性主要是建立在振幅基础上的瞬时属性, 如亮点技术、AVO 技术、薄层厚度解释技术等。进入20世纪90年代, 地震属性技术在许多方面取得引人注目的进展, 其范围包括从单道瞬时同相轴属性计算到比较复杂的多道窗口式地震同相轴属性提取, 直至地震属性体的生成[1]。应用方面也从简单的振幅异常检测到储层参数与剩余油分布的确定以及油藏随时间推移的流体运动前缘监测[2,3]。总之, 地震属性技术可以从地震资料中提取隐藏其中的有用信息, 为油田的滚动勘探开发提供丰富有效的资料, 为解决复杂的地质体评价提供了可能的手段, 从而提高了地震信息在油气勘探和开发中的应用价值。笔者以百色盆地子寅油田为例, 利用地震属性分析技术预测储层的有利开采区域。
1 方法原理
地震属性是指从地震数据中导出的关于几何学、运动学、动力学及统计特征的特殊度量值。其分类按地震属性提取算法和应用领域有多种方式[4]。地震属性分析技术在储层预测中的应用包括地震属
收稿日期:2002206208
、地震属性优化和储层参数转换等技术。
地震属性提取分为三维属性体提取、沿层地震属性提取及层间吸收属性提取等3个方面[1～4]。
地震属性优化[5,6]就是分析地震属性间的相关性, 找出反映储层本质特征的、相互之间独立的地震属性。由于地震属性与所预测对象之间的关系复杂, 不同工区和不同储层对所预测对象敏感的地震属性不完全相同, 即使在同一工区、同一储层, 预测对象不同, 对应的敏感地震属性也有差异。RS (Rough Set 或粗集) 理论是波兰理工大学教授Z. Pawlak (1991) 等提出的一个分析数据的数学理论, 该理论无须提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息, 仅根据观测数据即可删除冗余信息, 比较不完整知识的程度, 即粗糙度、属性间的依赖性与重要性, 抽取分类规则等, 所以基于RS 理论的地震属性优化方法较好。基于RS 理论具有对不完整数据进行分析、推理、发现数据间的关系、优化条件属性组合的能力, 自组织神经网络具有较强的自组织能力, 因此,RS 理论与自组织神经网络结合起来的优化方法是比较适用于储层预测的地震属性优化方法, 其决策分析框图如图1所示。
在RS 理论的决策分析中, 连续条件属性量化是制约RS 理论应用的关键问题。条件属性量化的最优化准则是:用最少的条件量化参数, 使量化后的数据表相容。因此, 选用自组织神经网络对条件属性进行分类, 具体步骤如下:①用自组织神经网络方
作者简介:王永刚(1951-) , 男(汉族) , 江苏启东人, 教授, 从事开发地震、综合勘探和地球物理资料综合解释等方面的教学和科研工作。
第27卷 第3期 王永刚等:地震属性分析技术在储层预测中的应用・31・
法对条件属性值进行分类, 其分类结果即为该条件属性的量化结果; ②对井点的储层参数(如孔隙度值) 进行分类, 作为决策属性; ③选取井旁道中N 道的地震属性与决策属性组成决策表; ④采用RS 理论优选出地震属性个数最少的属性组合; ⑤用优化的地震属性组合进一步提取决策规则的核值
。
地震道的空间组合模式为由三点组成的三角形和由
五点组成的对角线方式效果最佳。最终提取了瞬时振幅、波峰振幅、相干体、道微分、能量半时、道积分、线积分、瞬时频率、瞬时相位9个三维地震属性体。②沿层属性的提取:通过振幅或能量特征分析、频谱特征分析、波形特征分析、自相关分析、分辨率和信噪比计算等地震反射特征的定量分析提取了32个沿层属性。③层间吸收属性的提取:利用谱比法和特征值法, 最终提取了11个层间吸收属性。
(4) 利用提取的各种地震属性, 针对不同的储层参数进行属性优选。①换的4; 4个优选、自相关函数极小值振幅与主、由功率谱算法求得的对数衰减率; ③用于油气预测的5个优选属性为主频、自相关函数极小值振幅与主极值振幅之比、最大振幅值、全谱带宽频率、由复赛谱算法求得的对数衰减率。
(5) 储层参数转换。利用地震属性转换储层参数的方法有很多, 但由于本工区储层的岩性横向变化较大, 影响储层参数的因素多, 井点孔隙度、泥质含量与井旁道地震属性间的关系较复杂, 不存在明显的线性关系, 因而在进行储层参数转换时选用了神经网络方法。该方法是一种非线性方法, 能够建立储层参数与地震属性间较为复杂的非线性的关系。图2～图4分别为利用优选出的地震属性组合转换得到的目标层段孔隙度、泥质含量、含油气性(用概率表示,0表示无油,1表示含油) 平面分布图, 表1为井点预测结果。
(6) 储层特征综合评价。根据转换后的各种储层参数及有利的地震属性, 对储层进行综合评价。描述储层的空间展布, 储层的含油性, 预测岩性的变化方向, 最后提供储层的有利部位, 供油田勘探开发使用。通过对百51块百岗组构造图、孔隙度、泥质含量、油气预测平面图的叠合分析, 并利用井资料的标定结果, 确定本区油气有利位置分布在百51井及百51-1x 井的东北方向。根据上述的储层综合评价结果部署了一口开发井。
图1 地震属性优化中的RS 决策分析框图
储层参数的转换方法比较多[7,8], 在百色盆地子寅油田的研究中, 利用神经网络方法实现了储层
参数的转换, 实践证明, 这是一种比较有效的方法。
2 应用实例
子寅油田百51。百色盆地是在南盘江中生代坳陷的基础上, 沿右江断裂南侧形成的北断南超的不对称箕状断陷盆地。盆地内沉积了一套由始新世至上新世的陆相碎屑岩沉积。古近系的主要沉积地层自下而上为六嘴组、那读组、百岗组、伏平组及建都岭组。
就盆地的演化阶段来看, 作为主要生储油层段的那读组及百岗组沉积地层, 前者属盆地的断陷期的沉积建造, 后者属于盆地进入坳陷期的沉积建造, 其沉积类型和沉积体系有一定的差别。但那读组及百岗组地层同属盆地发育期的产物, 且其间的连续沉积使两套地层具有一定的继承性。
在实际应用中, 着重对百色盆地子寅油田开发中的储层进行了预测, 具体工作步骤如下。
(1) 利用工区内已有的地质、钻井、测井等资料进行地质分层, 制作合成地震记录, 然后对目标层位进行准确标定。
(2) 综合利用油田已有的各种动、静态资料进行三维地震资料精细解释。
(3) 对工区内进行地震三维属性体、沿层属性及层间吸收属性的提取。①属性体的提取:通过分析比较, 在百色盆地子寅油田属性体的提取中, 采用
・32・石油大学学报(自然科学版) 2003年6月
表1 井点目标层段预测结果
井名百5121x
百5123百5123x 百52
井点孔隙度预测孔隙度井点泥质预测泥质φφ含量V sh /%含量V sh /%/%/%
13. 898. 9810. 9312. 89
13. 799. 2810. 5413. 10
7. 7814. 1811. 299. 93
8. 0213. 8111. 829. 56
3 结束语
系统地探讨了利用密集分布的三维地震数据体
的优化属性进行储层参数转换及其储层横向预测的方法, 。地震属, 、有, , 提高钻探成功率打下了良好, 也对油田的增储上产、深入挖潜和寻找剩余油提供了很强的技术支撑。参考文献:
[1] 王捷. 油藏描述技术勘探阶段[M ].北京:石油工业出
图2
目标层段孔隙度预测平面图
版社,1996. 176-250.
[2] 杜世通, 王永刚. 地震参数综合处理方法在储层横向预
测中的应用[J].石油大学学报(自然科学版) ,1993,17
(1) :8-15.
[3] QU INCY Chen , STEV E Sidney. Seismic attribute tech 2
nology for reservoir forecasting and monitoring[J].The Leading Edge ,1997,16(5) :445-456.
[4] 严又生译. 地震属性及其分类[J].国外油气勘探,
1997,9(4) :529-530.
[5] 陈遵德. 储层地震属性优化方法[M ].北京:石油工业
图3
目标层段泥质含量预测平面图
出版社,1998.
[6] 王永刚, 刘伟, 黄国平. 地震属性的G A 2BP 优化方法
[J].石油地球物理勘探,2002,37(6) :606-611. [7] 朱广生. 地震资料储层预测方法[M ].北京:石油工业
出版社,1995. 224-236.
[8] 王永刚, 乐友喜. 综合地球物理信息的孔隙率预测方法
及应用效果分析[J].石油地球物理勘探,2001,36(6) :
707-715.
(责任编辑 刘艳荣)
图4 目标层段含油气预测平面图
Vol. 27 No. 3Journal of the University of Petroleum , China
(Edition of Natural Science ) J un. 2003
・Ⅲ・
vertical. The remaining oil was distributed in the sandstone of river edge , the side and the top of bar in plane.
K ey w ords :Shengtuo Oilfield ; Shahejie Formation ; sedimentary macro 2facies ; delta plain ; delta front ; remaining oil dis 2tribution
APP LICA TI ON OF SEISMIC A TTRIBUTE AN A LYSIS TE CHN O LOG Y IN RE SER OIR PRE DICTI ON /WA N G
Yong 2gang , XI E Dong , YU E You 2xi , et al.
Faculty of Geo 2Resource and Inf ormation in the University of
Petroleum , China , Dongying 257061/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :30～32
Abstract :T aking Z iyin Oilfield in Baise area of G uangxi Province as an example , the seismic attribute analysis technology and its application to prediction of reserv oirs in the oilfield were introduced. The seismic attribute analysis technology con 2sists of three aspects. The first one is to pick all kinds of seismic attributes kept in the seismic data and ass ociated with lithology and the physical characters of reserv oir by various mathematics analysis methods. The second one is to optimize the seismic attributes on the basis of rough set (RS ) theory. And the third one is to trans form the reserv oir parameters by combining interpretation results of the logging data in the project and to accomplish integration for the reservoir by using multi 2attribute and predicted reserv oir parameters. The of real that the seismic attribute analysis technology is efficient for the exploration and The application results of this technology in Z iyin Oilfield may provide a K ey w ords :seismic attribute analysis technology ; optimization ; reservoir parameter trans 2formation ; reserv oir prediction ; Baise ; Z F OR MA TI ON VE LOCIT Y S A O GR OUP IN ZH AN CHE AER A OF SHENG LI OI L FIE LD/ZHU Jia , shi S Di 2shi , et al. School of Resource and Inf ormation T echnology in the University of 102249/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :33～35
Abstract :The interval time distribution law of the different types of rocks in G uantao Formation in Shengli Oil 2field under the normal well 2bore conditions was investigated by using statistic analysis method. The reas ons leading to variation of acoustic velocity in rocks were analyzed , according to the structure of rocks. By using the data from high 2den 2sity mud , the velocity distributions in all reserv oirs and their surrounding rocks of G uantao Formation in Zhanche area were discussed. The result shows that the acoustic velocity in sandstone is higher than that in mudstone , but lower than that in muddy 2stone or in sandstone. There are mainly seven different types of velocity distributions in all reserv oirs and their surrounding rocks. It is pointed that the surrounding rock velocity and formation reflected velocity should be con 2cerned when getting the trace of sandstone by the use of seismic and log data. K ey w ords :Shengli Oilfield ; G uantao Formation ; reservoir ; surrounding rock ; velocity characteristic ; constraint inver 2sion ; oil 2based mud
APP LICA TI ON OF GR A VIT Y 2MAGNETIC 2SEISMIC C OMBIN A TI ON INVER SI ON MODE LING TE CHN O LOG Y BASE D ON ST A TISTICA L INFEREN CE /YA N Han 2jie , YA N Hong , L I Yun 2ping , et al. Research Institute of Petroleum Ex ploration and Development , S hengli Oilf ield Com pany , L td. , Dongying , 257022/S hiyou Daxue Xue 2bao ,. 2003, 27(3) :36～39
Abstract :A novel gravity 2magnetic 2seismic combination inversion method based on statistical inference was proposed. Firstly , the difference 2value trend surface was used for separating the gravity 2magnetic s ource field , and the independently distributed fault system was taken as an element. The de pth of seismic reflection interfaces was taken as binary compound reverse function corresponding to the gravity 2magnetic anomaly. Secondly , it infers the T aylor series distribution of the reverse function of the seismic reflection interface stochastically based on the known gravity 2magnetic 2seismic information. The inversion results of the India structural maps of Hefei Basin proved the effectiveness of the proposed method. K ey w ords :gravity 2magnetic 2seismic ; difference 2value trend surface ; statistic inference ; combination inversion technique ; Hefei Basin MODU LA TI ON ME CH ANISM OF LOW 2PRE SSURE PU LSE JET AN D MODU LA T OR W ORKING SIMU LA TI ON/
YA N G Yong 2yin , W U Zhi 2jian , S HEN Zhong 2hou , et al. College of Petroleum Engineering in the University of Petroleum , China , Dongying 257061/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :40～42
Abstract :Modulation mechanism of low 2pressure pulse generated in jet with the instantaneous interrupting of drilling mud in the upstream of drilling bit was introduced. A full 2scale modulator and its working simulation model were de 2
2003年 第27卷 石油大学学报(自然科学版) Vol. 27 No. 3 第3期 Journal of the University of Petroleum , China J un. 2003
文章编号:100025870(2003) 0320030203
地震属性分析技术在储层预测中的应用
王永刚1, 谢 东2, 乐友喜1, 刘 伟1
(1. 石油大学地球资源与信息学院, 山东东营257061; 2. 滇黔桂油田勘探开发研究院, 广西南宁530023)
摘要:以广西百色地区子寅油田为例, 介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括:①借助于各种数学分析方法, 从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性; ②采用基于RS (粗集) 理论的地震属性优化技术; ③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换, 并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明, 种有效技术, 其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。
关键词:地震属性分析技术; 属性提取; 属性优化; 中图分类号:P 631. 443 文献标识码:A
引 言
近年来, , 开
采难度加大, , , 在此形势下, 一些先进技术得到发展, 目前地震属性技术发展较快。20世纪70和80年代, 用于石油勘探的地震属性主要是建立在振幅基础上的瞬时属性, 如亮点技术、AVO 技术、薄层厚度解释技术等。进入20世纪90年代, 地震属性技术在许多方面取得引人注目的进展, 其范围包括从单道瞬时同相轴属性计算到比较复杂的多道窗口式地震同相轴属性提取, 直至地震属性体的生成[1]。应用方面也从简单的振幅异常检测到储层参数与剩余油分布的确定以及油藏随时间推移的流体运动前缘监测[2,3]。总之, 地震属性技术可以从地震资料中提取隐藏其中的有用信息, 为油田的滚动勘探开发提供丰富有效的资料, 为解决复杂的地质体评价提供了可能的手段, 从而提高了地震信息在油气勘探和开发中的应用价值。笔者以百色盆地子寅油田为例, 利用地震属性分析技术预测储层的有利开采区域。
1 方法原理
地震属性是指从地震数据中导出的关于几何学、运动学、动力学及统计特征的特殊度量值。其分类按地震属性提取算法和应用领域有多种方式[4]。地震属性分析技术在储层预测中的应用包括地震属
收稿日期:2002206208
、地震属性优化和储层参数转换等技术。
地震属性提取分为三维属性体提取、沿层地震属性提取及层间吸收属性提取等3个方面[1～4]。
地震属性优化[5,6]就是分析地震属性间的相关性, 找出反映储层本质特征的、相互之间独立的地震属性。由于地震属性与所预测对象之间的关系复杂, 不同工区和不同储层对所预测对象敏感的地震属性不完全相同, 即使在同一工区、同一储层, 预测对象不同, 对应的敏感地震属性也有差异。RS (Rough Set 或粗集) 理论是波兰理工大学教授Z. Pawlak (1991) 等提出的一个分析数据的数学理论, 该理论无须提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息, 仅根据观测数据即可删除冗余信息, 比较不完整知识的程度, 即粗糙度、属性间的依赖性与重要性, 抽取分类规则等, 所以基于RS 理论的地震属性优化方法较好。基于RS 理论具有对不完整数据进行分析、推理、发现数据间的关系、优化条件属性组合的能力, 自组织神经网络具有较强的自组织能力, 因此,RS 理论与自组织神经网络结合起来的优化方法是比较适用于储层预测的地震属性优化方法, 其决策分析框图如图1所示。
在RS 理论的决策分析中, 连续条件属性量化是制约RS 理论应用的关键问题。条件属性量化的最优化准则是:用最少的条件量化参数, 使量化后的数据表相容。因此, 选用自组织神经网络对条件属性进行分类, 具体步骤如下:①用自组织神经网络方
作者简介:王永刚(1951-) , 男(汉族) , 江苏启东人, 教授, 从事开发地震、综合勘探和地球物理资料综合解释等方面的教学和科研工作。
第27卷 第3期 王永刚等:地震属性分析技术在储层预测中的应用・31・
法对条件属性值进行分类, 其分类结果即为该条件属性的量化结果; ②对井点的储层参数(如孔隙度值) 进行分类, 作为决策属性; ③选取井旁道中N 道的地震属性与决策属性组成决策表; ④采用RS 理论优选出地震属性个数最少的属性组合; ⑤用优化的地震属性组合进一步提取决策规则的核值
。
地震道的空间组合模式为由三点组成的三角形和由
五点组成的对角线方式效果最佳。最终提取了瞬时振幅、波峰振幅、相干体、道微分、能量半时、道积分、线积分、瞬时频率、瞬时相位9个三维地震属性体。②沿层属性的提取:通过振幅或能量特征分析、频谱特征分析、波形特征分析、自相关分析、分辨率和信噪比计算等地震反射特征的定量分析提取了32个沿层属性。③层间吸收属性的提取:利用谱比法和特征值法, 最终提取了11个层间吸收属性。
(4) 利用提取的各种地震属性, 针对不同的储层参数进行属性优选。①换的4; 4个优选、自相关函数极小值振幅与主、由功率谱算法求得的对数衰减率; ③用于油气预测的5个优选属性为主频、自相关函数极小值振幅与主极值振幅之比、最大振幅值、全谱带宽频率、由复赛谱算法求得的对数衰减率。
(5) 储层参数转换。利用地震属性转换储层参数的方法有很多, 但由于本工区储层的岩性横向变化较大, 影响储层参数的因素多, 井点孔隙度、泥质含量与井旁道地震属性间的关系较复杂, 不存在明显的线性关系, 因而在进行储层参数转换时选用了神经网络方法。该方法是一种非线性方法, 能够建立储层参数与地震属性间较为复杂的非线性的关系。图2～图4分别为利用优选出的地震属性组合转换得到的目标层段孔隙度、泥质含量、含油气性(用概率表示,0表示无油,1表示含油) 平面分布图, 表1为井点预测结果。
(6) 储层特征综合评价。根据转换后的各种储层参数及有利的地震属性, 对储层进行综合评价。描述储层的空间展布, 储层的含油性, 预测岩性的变化方向, 最后提供储层的有利部位, 供油田勘探开发使用。通过对百51块百岗组构造图、孔隙度、泥质含量、油气预测平面图的叠合分析, 并利用井资料的标定结果, 确定本区油气有利位置分布在百51井及百51-1x 井的东北方向。根据上述的储层综合评价结果部署了一口开发井。
图1 地震属性优化中的RS 决策分析框图
储层参数的转换方法比较多[7,8], 在百色盆地子寅油田的研究中, 利用神经网络方法实现了储层
参数的转换, 实践证明, 这是一种比较有效的方法。
2 应用实例
子寅油田百51。百色盆地是在南盘江中生代坳陷的基础上, 沿右江断裂南侧形成的北断南超的不对称箕状断陷盆地。盆地内沉积了一套由始新世至上新世的陆相碎屑岩沉积。古近系的主要沉积地层自下而上为六嘴组、那读组、百岗组、伏平组及建都岭组。
就盆地的演化阶段来看, 作为主要生储油层段的那读组及百岗组沉积地层, 前者属盆地的断陷期的沉积建造, 后者属于盆地进入坳陷期的沉积建造, 其沉积类型和沉积体系有一定的差别。但那读组及百岗组地层同属盆地发育期的产物, 且其间的连续沉积使两套地层具有一定的继承性。
在实际应用中, 着重对百色盆地子寅油田开发中的储层进行了预测, 具体工作步骤如下。
(1) 利用工区内已有的地质、钻井、测井等资料进行地质分层, 制作合成地震记录, 然后对目标层位进行准确标定。
(2) 综合利用油田已有的各种动、静态资料进行三维地震资料精细解释。
(3) 对工区内进行地震三维属性体、沿层属性及层间吸收属性的提取。①属性体的提取:通过分析比较, 在百色盆地子寅油田属性体的提取中, 采用
・32・石油大学学报(自然科学版) 2003年6月
表1 井点目标层段预测结果
井名百5121x
百5123百5123x 百52
井点孔隙度预测孔隙度井点泥质预测泥质φφ含量V sh /%含量V sh /%/%/%
13. 898. 9810. 9312. 89
13. 799. 2810. 5413. 10
7. 7814. 1811. 299. 93
8. 0213. 8111. 829. 56
3 结束语
系统地探讨了利用密集分布的三维地震数据体
的优化属性进行储层参数转换及其储层横向预测的方法, 。地震属, 、有, , 提高钻探成功率打下了良好, 也对油田的增储上产、深入挖潜和寻找剩余油提供了很强的技术支撑。参考文献:
[1] 王捷. 油藏描述技术勘探阶段[M ].北京:石油工业出
图2
目标层段孔隙度预测平面图
版社,1996. 176-250.
[2] 杜世通, 王永刚. 地震参数综合处理方法在储层横向预
测中的应用[J].石油大学学报(自然科学版) ,1993,17
(1) :8-15.
[3] QU INCY Chen , STEV E Sidney. Seismic attribute tech 2
nology for reservoir forecasting and monitoring[J].The Leading Edge ,1997,16(5) :445-456.
[4] 严又生译. 地震属性及其分类[J].国外油气勘探,
1997,9(4) :529-530.
[5] 陈遵德. 储层地震属性优化方法[M ].北京:石油工业
图3
目标层段泥质含量预测平面图
出版社,1998.
[6] 王永刚, 刘伟, 黄国平. 地震属性的G A 2BP 优化方法
[J].石油地球物理勘探,2002,37(6) :606-611. [7] 朱广生. 地震资料储层预测方法[M ].北京:石油工业
出版社,1995. 224-236.
[8] 王永刚, 乐友喜. 综合地球物理信息的孔隙率预测方法
及应用效果分析[J].石油地球物理勘探,2001,36(6) :
707-715.
(责任编辑 刘艳荣)
图4 目标层段含油气预测平面图
Vol. 27 No. 3Journal of the University of Petroleum , China
(Edition of Natural Science ) J un. 2003
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vertical. The remaining oil was distributed in the sandstone of river edge , the side and the top of bar in plane.
K ey w ords :Shengtuo Oilfield ; Shahejie Formation ; sedimentary macro 2facies ; delta plain ; delta front ; remaining oil dis 2tribution
APP LICA TI ON OF SEISMIC A TTRIBUTE AN A LYSIS TE CHN O LOG Y IN RE SER OIR PRE DICTI ON /WA N G
Yong 2gang , XI E Dong , YU E You 2xi , et al.
Faculty of Geo 2Resource and Inf ormation in the University of
Petroleum , China , Dongying 257061/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :30～32
Abstract :T aking Z iyin Oilfield in Baise area of G uangxi Province as an example , the seismic attribute analysis technology and its application to prediction of reserv oirs in the oilfield were introduced. The seismic attribute analysis technology con 2sists of three aspects. The first one is to pick all kinds of seismic attributes kept in the seismic data and ass ociated with lithology and the physical characters of reserv oir by various mathematics analysis methods. The second one is to optimize the seismic attributes on the basis of rough set (RS ) theory. And the third one is to trans form the reserv oir parameters by combining interpretation results of the logging data in the project and to accomplish integration for the reservoir by using multi 2attribute and predicted reserv oir parameters. The of real that the seismic attribute analysis technology is efficient for the exploration and The application results of this technology in Z iyin Oilfield may provide a K ey w ords :seismic attribute analysis technology ; optimization ; reservoir parameter trans 2formation ; reserv oir prediction ; Baise ; Z F OR MA TI ON VE LOCIT Y S A O GR OUP IN ZH AN CHE AER A OF SHENG LI OI L FIE LD/ZHU Jia , shi S Di 2shi , et al. School of Resource and Inf ormation T echnology in the University of 102249/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :33～35
Abstract :The interval time distribution law of the different types of rocks in G uantao Formation in Shengli Oil 2field under the normal well 2bore conditions was investigated by using statistic analysis method. The reas ons leading to variation of acoustic velocity in rocks were analyzed , according to the structure of rocks. By using the data from high 2den 2sity mud , the velocity distributions in all reserv oirs and their surrounding rocks of G uantao Formation in Zhanche area were discussed. The result shows that the acoustic velocity in sandstone is higher than that in mudstone , but lower than that in muddy 2stone or in sandstone. There are mainly seven different types of velocity distributions in all reserv oirs and their surrounding rocks. It is pointed that the surrounding rock velocity and formation reflected velocity should be con 2cerned when getting the trace of sandstone by the use of seismic and log data. K ey w ords :Shengli Oilfield ; G uantao Formation ; reservoir ; surrounding rock ; velocity characteristic ; constraint inver 2sion ; oil 2based mud
APP LICA TI ON OF GR A VIT Y 2MAGNETIC 2SEISMIC C OMBIN A TI ON INVER SI ON MODE LING TE CHN O LOG Y BASE D ON ST A TISTICA L INFEREN CE /YA N Han 2jie , YA N Hong , L I Yun 2ping , et al. Research Institute of Petroleum Ex ploration and Development , S hengli Oilf ield Com pany , L td. , Dongying , 257022/S hiyou Daxue Xue 2bao ,. 2003, 27(3) :36～39
Abstract :A novel gravity 2magnetic 2seismic combination inversion method based on statistical inference was proposed. Firstly , the difference 2value trend surface was used for separating the gravity 2magnetic s ource field , and the independently distributed fault system was taken as an element. The de pth of seismic reflection interfaces was taken as binary compound reverse function corresponding to the gravity 2magnetic anomaly. Secondly , it infers the T aylor series distribution of the reverse function of the seismic reflection interface stochastically based on the known gravity 2magnetic 2seismic information. The inversion results of the India structural maps of Hefei Basin proved the effectiveness of the proposed method. K ey w ords :gravity 2magnetic 2seismic ; difference 2value trend surface ; statistic inference ; combination inversion technique ; Hefei Basin MODU LA TI ON ME CH ANISM OF LOW 2PRE SSURE PU LSE JET AN D MODU LA T OR W ORKING SIMU LA TI ON/
YA N G Yong 2yin , W U Zhi 2jian , S HEN Zhong 2hou , et al. College of Petroleum Engineering in the University of Petroleum , China , Dongying 257061/S hiyou Daxue Xuebao , 2003, 27(3) :40～42
Abstract :Modulation mechanism of low 2pressure pulse generated in jet with the instantaneous interrupting of drilling mud in the upstream of drilling bit was introduced. A full 2scale modulator and its working simulation model were de 2