录井工程 ›› 2022, Vol. 33 ›› Issue (1): 116-122.doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2022.01.020

• 地质研究 • 上一篇    下一篇

深薄致密砂岩储层描述关键技术研究——以渤南油田Y 184井区为例

隋明阳   

  1. 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
  • 收稿日期:2022-01-03 出版日期:2022-03-25 发布日期:2022-04-08
  • 作者简介:隋明阳 助理工程师,1995年生,2017年毕业于长安大学资源勘查工程专业,现在中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院主要从事油藏描述研究工作。通信地址:257099 山东省东营市东营区北一路物探研究院。电话:13082618969。E-mail:suimingyang.slyt@sinopec.com
  • 基金资助:
    中石化股份公司科研攻关项目“多资料联合解释及油藏建模一体化技术研究”(编号:P21038-4)

Research on key technologies of deep and thin tight sandstone reservoir description: Taking Y 184 wellblock of Bonan Oilfield as an example

SUI Mingyang   

  1. Geophysical Research Institute of Sinopec Shengli Oilfield Branch,Dongying,Shandong 257099,China
  • Received:2022-01-03 Online:2022-03-25 Published:2022-04-08

摘要: 深薄致密砂岩储层具有埋藏深度大、单层厚度薄、储量丰度低的地质特点,储层定量描述是该类储层有效动用的关键制约因素。以渤南油田Y 184井区为例,通过开发相控去压实高分辨率反演技术,将中浅层的砂泥波阻抗差异引入到深层段,实现砂泥岩波阻抗的有效区分,准确落实储层发育范围,创建基于深度学习的多地震属性融合技术,充分挖掘地震属性与储层参数之间的非线性关系,融合形成储层敏感的新属性,实现储层物性的精细描述,明确有利储层展布范围。该套技术系列在渤南油田Y 184井区未动用储量区应用,精细刻画Y 184井区扇三角洲发育边界,定量描述储层厚度及物性,解决了长期困扰该区扇三角洲与滩坝砂岩发育边界认识不清的问题,为区块效益建产提供技术支撑。

关键词: 深薄致密砂岩, 储层预测, 波阻抗反演, 地震属性, 深度学习, 渤南油田

Abstract: With the geological characteristics of large burial depth,thin single-layer and low reserves abundance,the quantitative description of reservoirs is a key constraint to the effective production of deep and thin tight sandstone reservoirs. Taking the Y 184 wellblock of Bonan Oilfield as an example,by developing high-resolution inversion technology of facies-controlled decompaction,the difference of sand and mud wave impedance in the middle and shallow layers is introduced into the deep layer to realize the effective distinction of sand and mudstone wave impedance and determine the development range of reservoirs. Fine description of reservoir physical properties is realized and favorable reservoir distribution range is clarified through a multi-seismic attribute fusion technology based on deep learning,fully exploitation of the nonlinear relationship between seismic attributes and reservoir parameters and new reservoir-sensitive attributes through fusion. Applied in the unproduced reserves of Y 184 wellblock of Bonan Oilfield,this set of technical sequences finely depicts the development boundary of Y 184 well fan delta and quantitatively describes the thickness and physical properties of reservoirs,solving the unclear understanding of the development boundary between fan delta and beach-bar sandstone in this block for a long time,and providing technical support for the block benefit construction and production.

Key words: deep and thin tight sandstone, reservoir prediction, wave impedance inversion, seismic property, deep learning, Bonan Oilfield

中图分类号: 

  • TE132.1
[1] 谢用良,唐建明,杨振武.地震地层反演在川西致密砂岩气藏描述中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2000,35(2):228-235.XIE Yongliang,TANG Jianming,YANG Zhenwu.Application of seismic formation inversion to compact-sandstone gas reservoir description within west Sichuan[J]. Oil Geophysical Prospecting,2000,35(2):228-235.
[2] 耿会聚,谢庆宾,管守锐.Strata反演技术在柳屯洼陷沙三2-3亚段储层描述中的应用[J]. 物探与化探,2002,26(2):118-121.GENG Huiju,XIE Qingbin,GUAN Shourui.Application of Strata seismic inversion technique to the description of S2-3 reservoirs in Liutun Sag[J]. Geophysical and Geochemical Exploration,2002,26(2):118-121.
[3] 谭荣彪,李瑞,李珂洞,等.井-震约束反演在薄互层复杂构造地区的应用[J]. 物探化探计算技术,2008,30(1):52-57.TAN Rongbiao,LI Rui,LI Kejiong,et al.Application of logging-seismic constrained inversion in thin interbed complex structure area[J]. Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration,2008,30(1):52-57.
[4] 董艳蕾,朱筱敏,曾洪流,等.歧南凹陷地震沉积学研究[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2008,32(4):7-12.DONG Yanlei,ZHU Xiaomin,ZENG Hongliu,et al.Study of seismic sedimentology in Qinan sag[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2008,32(4):7-12.
[5] 姜秀清. 储层地震属性优化及属性体综合解释[J]. 油气地球物理,2003,1(2):25-29.JIANG Xiuqing.Seismic attribute optimization and attribute volume interpretation of reservoirs[J]. Petroleum Geophysics,2003,1(2):25-29.
[6] 周志华. 机器学习[M]. 北京:清华大学出版社, 2016:121-139,298-300.ZHOU Zhihua.Machine learning[M]. Beijing:Tsinghua University Press,2016:121-139,298-300.
[7] 韦坚,刘爱娟,唐剑文. 基于深度学习神经网络技术的数字电视监测平台警告模型的研究[J]. 有限电视技术,2017(7):78-82.WEI jian, LIU Aijuan, TANG Jianwen. Research on the warning model of DIGITAL TV monitoring platform based on deeply learning neural network technology[J]. Limited Television Technology,2017(7):78-82.
[8] 秦荣生. 人工智能与智能会计应用研究[J]. 会计之友,2020(18):11-13QIN Rongsheng. Research on application of artificial intelligence and intelligent Accounting[J]. Friends of the Accounting,2020(18):11-13.
[1] 刘春锋, 申文龙, 秦德文, 熊志武. 东海丽水凹陷北部潜山岩性识别及储层预测技术[J]. 录井工程, 2022, 33(4): 133-139.
[2] 孙颖, 张洁, 吴佳, 赵晓莉, 段传丽, 房金伟. 地震多属性预测技术在宁武盆地南部煤系地层的应用[J]. 录井工程, 2022, 33(3): 121-125.
[3] 赵亮, 曾凡平, 徐甜. 属性优选技术在大港东关火成岩储集层预测中的应用[J]. 录井工程, 2020, 31(S1): 108-112.
[4] 陈启南. 齐家潜山北段中生界火山岩风化壳特征及分布预测[J]. 录井工程, 2020, 31(2): 113-117.
[5] 陈凌云, 王玉善, 李国良, 房金伟, 赵全国, 邵映明, 邓东东. 苏里格25区块有效储集层空间展布特征研究与应用[J]. 录井工程, 2020, 31(1): 125-131.
[6] 林火养, 贺海波, 吴佳朋, 刘川. 拓频技术在提高储集层预测精度中的应用[J]. 录井工程, 2019, 30(2): 111-115.
[7] 廉 梅 赵勇刚. 测井-地震属性在大港板桥地区的应用[J]. 录井工程, 2015, 26(01): 80-83.
[8] 刘东成 周宗良 王 静 宋玉辉 池永红 许惠芳 . 黄骅坳陷孔南地区三角洲前缘储集层地震属性预测方法[J]. 录井工程, 2014, 25(04): 68-71.
[9] 王玉善 于长录 王金荣 李国良 邵映明 邓东东 邢 芳 . 地震属性分析技术在苏里格气田苏76区块储集层预测中的应用[J]. 录井工程, 2014, 25(03): 15-18.
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[1] 韩性礼 孟 辉 王西安 袁宝清 何天清 . 国内录井装备的现状与发展建议[J]. 录井工程, 2012, 23(04): 44 -46 .
[2] 孙恒君 黄小刚. 实时同位素录井技术[J]. 录井工程, 2010, 21(03): 1 -4 .
[3] 冯杏芬 刘志刚 林莉 李朝晖 朱丹玲. 应用荧光数字图像技术分析岩屑含油性[J]. 录井工程, 2007, 18(01): 18 -20,51 .
[4] 程 俊 生. 欢喜岭—齐家地区中生界地质特征研究[J]. 录井工程, 2010, 21(04): 62 -64 .
[5] 夏育新 王志峰 张丛秀 詹凤朝 刘 璐 高 伟 马俊胜 孙军省. 苏里格气田储集层含水性分析及识别方法研究[J]. 录井工程, 2010, 21(01): 29 -34 .
[6] 黄建松① 安文武② 白武厚③. 陕北榆林气田山2段高自然伽马储集层特征及其成因分析[J]. 录井工程, 2007, 18(04): 74 -79 .
[7] 邓 平 王丙寅 李玉勤 马 红 . 地化录井技术在永安油田致密砂岩油气层评价中的应用[J]. 录井工程, 2012, 23(04): 17 -21 .
[8] 张 瑞 强. 后效气录井油气上窜速度的准确计算[J]. 录井工程, 2010, 21(04): 14 -16 .
[9] 马德华 耿长喜 刘丽华 . 录井资料在杏树岗油田薄差层及表外储集层开发中的应用[J]. 录井工程, 2008, 19(01): 14 -17 .
[10] 曹 凤 俊. 管路延时对气测数据的影响及回归处理方法[J]. 录井工程, 2007, 18(01): 69 -71 .