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1、石油地质与工程2011年7月PETR(2LEUMGEOL(X乡YANDENGINEERING第25卷第4期文章编号:1673一8217(2011)04一0045一03序贯高斯模拟法在鄂尔多斯盆地储层预测的应用韩兵(中国石化江汉油田分公司物探研究院,湖北武汉430035)摘要:用波阻杭反演进行储层预测己得到认可,但在实际应用中经常会发现仅用波阻杭反演有时难以识别储层"采用无格点序贯高斯模拟反演技术可以进行多种测井参数的反演,对这些测井参数的综合分析有助于更有效地识别储层"在实际工作中采用上述方法进行测井参数反
2、演,并结合在工作中总结的测井参数数据分析处理方法,识别了常规波阻杭反演难以识别的储层,取得了较好的应用效果"关键词:储层预测;序贯高斯模拟法;反演;测井参数;鄂尔多斯盆地中图分类号:P631.445文献标识码:A储层预测技术是利用地震测井信息,在地质理数据空间,得到储层物性的连续空间分布"在该方论指导下对油气储层的空间展布形态进行宏观描法中,模拟过程是从一个象元到另一个象元序贯进述,对储层的微观特征进行横向预测的一门技术,其行的,而且用于计算某象元条件概率分布函数的条技术关键是地震反演1-一/口"件数据除原
3、始数据外,还考虑业已模拟过的所有数将地震波形反演为可直观反映地层形态和性质据"该方法理论上可以反演得到任意可得到的测井的波阻抗己得到广大地质工作者的认可,但波阻抗参数数据体"是密度与声波速度的乘积,在实际应用中难以区分无格点序贯高斯模拟反演技术采用随机反演模渗透性砂岩和泥岩,难以区分的原因在于不能确定式进行运算,运算中使用的变差函数是地质统计学是由于岩石矿物成分的变化引起了波阻抗值的变的基本工具,它既能描述区域变量的空间结构性,也化,还是孔隙度的变化造成了波阻抗值的变化,而这能描述其随机性,是进行随机模拟的
4、基础"变差函对于识别储层与非储层又是至关重要的"为此研究数的变程大小,不仅能反映某个区域变量在某一方了地震信息与测井信息的关系,采用无格点序贯高向上变化的大小,同时还能从总体上反映出区域变斯模拟(GridlessSequentialGauSSianSimulation)量的载体(如砂岩)在某个方向的平均尺度,从而可反演技术进行测井参数的反演,在测井曲线的约束利用变程来预测该载体的某个方向的延伸尺度,以下,将地震信息反演成为与地震信息相关度较大的实现预测该载体规模的目的"测井曲线,如SP(自然电位)!GR(自
5、然伽马)!POR在实际的应用中,首先要对目标区域数据进行(孔隙度)等,然后将得到的测井参数与波阻抗放在物性统计,分析不同岩性之间物性差异,选出最能反映这些物性的测井参数;在选定测井参数后,对选定一起进行分析处理,去除非储层的影响,完成储层识别"的测井参数进行数据分析,求取变差函数,并进行无格点序贯高斯模拟反演得到相应的测井参数数据1基本方法步骤体;最后,根据前面物性统计!分析结果对所得到的无格点序贯高斯模拟是基于地质统计的区域化测井参数数据体和波阻抗数据体进行综合数据处变量理论进行储集层空间特性分析,采用随
6、机的反理,剔除非储层的数据影响,进而完成目标区域的储演模式对测井参数进行反演的"在序贯高斯模拟层识别预测工作"中,条件数据首先转化为标准高斯值,确定转换后数2数据实例及效果分析据的变差函数,在每个节点处,根据模拟值和条件数据得到克里金估计值以及相关的克里金方差,确定收稿日期:2010一06一22;改回日期:2011一03一22条件高斯分布;然后从分布中随机抽取,得到一系列作者简介:韩兵,工程师,1972年出生,1995年毕业于江汉石油的储层参数模型;最后,将高斯模拟结果转化为原始学院,现从事地震资料解释及储
7、层预测工作"石油地质与工程2011年第4期在鄂尔多斯盆地某二维区块,通过对区内测井的沉积特征将水平变差函数定为1000的平均变程,声波时差!密度!自然伽马进行统计,分析不同岩性垂直变差函数从工区内井的伽马曲线上逐层段求之间物性差异,在目标区块,干砂岩速度介于5457取,在反演时逐层设定变程进行反演"图2是序贯高斯模拟反演的伽马剖面,图中曲~4100m/S,平均速度为4437.829m/S;渗透性砂岩速度介于4450~4000m/S,平均速度为4248.线为井阻抗曲线"从物性统计知本区储层为中等阻437m/S
8、;泥岩速度介于4150~3100m/S,平均速抗和低伽马(黄色一红色)特征,从伽马反演剖面看,度为3675.803m/S"统计结果表明不同岩性的速反演的砂泥岩与实际钻井吻合较好"右下角剖面是度关系为:V砂岩>V渗透脚岩鑫V泥岩,孔隙性较好砂岩图中红框范围的局部放大剖面,图中井曲线是波阻可作为储层,当储层含流体时速度降低"不同岩性抗曲线,黑色标识是井解释的储层"结合井阻抗曲的自然伽马关系为:GR泥岩>GR砂岩妻GR
