CN113534241A - 一种方位频变流体因子识别储层的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于油气地震勘探领域，是提供一种利用对储层敏感的频散流体因子并结合方位地震数据实现高精度储层识别的解释技术。本发明方法首先通过构建与储层参数相关的流体因子获得了直接与频率相关的方位AVO公式，进而利用方位地震数据实现五类频散因子的同步反演，得到新的频散流体因子对储层具有很强的敏感性，能够压制与储层无关的异常干扰，分辨率高且横向连续性好，能够很好地识别厚度薄的储层。

Description

一种方位频变流体因子识别储层的方法

技术领域

本发明属于油气地震勘探数据处理与解释领域，是一种通过新的与频率相关的方位AVO公式实现新频散流体因子的反演，利用与储层敏感的新频散参数和宽方位地震数据实现高精度储层识别的解释技术。

背景技术

频散是含流体储层的固有特性，可充分挖掘该属性进行储层识别，依赖频率的AVO反演方法为从实际地震数据中提取与含流体储层有关的频散异常提供了一种有效技术。而如今依赖频率的AVO反演技术是强行将频率引入常规AVO公式进行频散反演，具有不合理性，需要利用直接与频率相关的AVO公式进行反演，并且需要构建与储层敏感的流体因子来提高储层预测的精度。

不同频散参数对流体的敏感性存在差异，考虑到频散属性对流体的敏感性问题，基于敏感性分析的频散参数反演可获得与储层流体敏感的频散因子，进而提高储层预测精度。随着宽方位地震采集技术的发展，可充分利用宽方位叠前地震数据进行频散参数的反演进而进行储层的高精度预测。为此，本发明技术提供了一种通过构建对储层敏感的频散因子并结合宽方位地震数据进行储层识别的方法。

发明内容

本发明是要提供一种方位频变流体因子识别储层的方法，通过推导的一种与频率直接相关的方位AVO公式，实现五类频散因子的同步反演，并利用构建的与储层渗透率、流体粘度等参数有关的敏感频散流体因子直接识别储层。

本发明的目的在于提供一种方位频变流体因子识别储层的方法，所述方法主要包括以下步骤：

⑴对叠前角道集数据进行时频变换，并构建与新频散流体因子相关的目标函数；

r＝eD

式中，

r为m个频率下反射系数的列向量，共m×n行，e为m个频率下反射系数公式中呈m×n行、5列排列的系数矩阵，D_M、D_μ、

和

分别为纵波模量、横波模量、法向弱度、新流体因子和切向弱度的频散程度。M和μ分别表示纵波模量和横波模量，δ_N和δ_T分别为岩石的法向和切向弱度，ψ_n为与裂缝弱度与松弛时间(受流体粘度、岩石渗透率、裂隙纵横比等参数的影响)的平方相关的参数，该参数即为构建的一种新的流体识别因子，表达式为：ψ_n＝δ_NΓ²，

式中：

式中，η_f为流体的粘度，k为岩石的渗透率，K_f为流体的体积模量，a为裂隙纵横比，Γ为松弛时间。

⑵选取参考频率ω₀，利用最小二乘求解该参考频率下五类模量对应的频散结果：P、S、N、K、L，并将该结果带入向量r中，利用下式进行五类频散因子的同步反演：

D＝(e^Te)^-1e^Tr

⑶对研究工区的不同方位的叠前地震数据利用步骤⑴至⑵的计算，获取不同方位新频散流体因子

的结果，进而利用其结果识别进行储层识别；

⑷重复上述步骤⑴至⑶，直到处理完整个工区的所有叠前地震角道集，即可获得整个工区的三维储层预测结果，该预测结果具有很高的精度，能够压制与储层无关的背景异常，对储层具有很强的敏感性，可对后续的储层精细评价、钻井部署等高精度勘探提供支撑。

本发明的具体实现原理如下：

基于Hudson et al(1996)的等效介质模型，通过简化刚度矩阵参数，构建与裂缝弱度和新流体指示因子有关的新刚度矩阵参数，再利用散射函数与反射系数间的关系推导与频率相关的AVOA反射系数公式。对于HTI介质，其刚度矩阵C可表示为：

式中，M＝λ+2μ，e为裂隙密度，λ和μ为岩石的拉梅系数，

和U₃₃为与流体参数(流体粘度，体积模量)和裂隙性质(渗透率，裂隙纵横比)有关的重要参数。此处，我们考虑裂隙中充填有流体，则

和U₃₃的表达式为：

式中，ω＝2πf，g＝μ/M，

η_f为流体的粘度，k为岩石的渗透率，K_f为流体的体积模量，a为裂隙纵横比，Γ为松弛时间。

经过分析表明，U₃₃的虚部响度实部很小，可以忽略。进一步求取U₃₃实部的近似表达式：

此外，研究表明，在实际地震应用中，

的衰减和频散是可以忽略的，可以将填充流体裂隙的

简写为：

则可进一步得到刚度矩阵元素的表达式：

C₁₁＝M-Mδ_N-ω²Mψ_n,

C₁₂＝λ-λδ_N-ω²λψ_n,

C₂₃＝λ-λ(1-2g)δ_N-ω²λ(1-2g)ψ_n,

C₃₃＝M-λ(1-2g)δ_N-ω²λ(1-2g)ψ_n,

C₄₄＝μ,C₅₅＝μ-μδ_T,

C₁₃＝C₂₁＝C₃₁＝C₁₂,C₃₂＝C₂₃,C₆₆＝C₅₅,C₂₂＝C₃₃

式中，ψ_n＝δ_NΓ²，ψ_n为与裂缝弱度与松弛时间(受流体粘度、岩石渗透率、裂隙纵横比等参数的影响)的平方相关的参数，该参数可以作为一种新的流体识别因子，δ_N＝4e/[3g(1-g)]和δ_T＝16e/[3(3-2g)]分别为岩石的法向和切向弱度。

可进一步得到刚度矩阵元素中扰动：

ΔC₁₁＝(M+ΔM)-(M+ΔM)(δ_N+Δδ_N)-ω²(M+ΔM)(ψ_n+Δψ_n)-(M-Mδ_N-ω²Mψ_n)

≈ΔM-δ_NΔM-MΔδ_N-ω²Mψ_n-ω²ψ_nΔM

ΔC₁₂≈Δλ-Δλδ_N-λΔδ_N-ω²λΔψ_n-ω²ψ_nΔλ,

ΔC₂₃≈Δλ-(1-2g)δ_NΔλ-λ(1-2g)Δδ_N-ω²λ(1-2g)Δψ_n-ω²(1-2g)ψ_nΔλ,

ΔC₃₃≈ΔM-(1-2g)δ_NΔλ-λ(1-2g)Δδ_N-ω²λ(1-2g)Δψ_n-ω²(1-2g)ψ_nΔλ,

ΔC₄₄＝Δμ,

ΔC₅₅≈Δμ-δ_TΔμ-μΔδ_T,

ΔC₁₃＝ΔC₂₁＝ΔC₃₁＝ΔC₁₂,

ΔC₃₂＝ΔC₂₃,ΔC₆₆＝ΔC₅₅,ΔC₂₂＝ΔC₃₃

式中，ΔM和Δμ分别为反射界面两侧纵波模量和剪切模量的变化量，Δδ_N和Δψ_n为界面两侧δ_N和新流体因子ψ_n的变化量。此处假设界面两侧的扰动量较小，则可忽略ΔMΔδ_N、ΔMΔψ_n项。

散射函数的一般表达式为：

式中，P_i和P_s分别为入射波和散射波的极化矢量，可表示为：

式中，θ为P波的入射角，

为方位角，在弱散射建设条件下，PP波反射系数与散射函数之间有如下关系：

则有上述公式可得：

上式即为推导的新的纵波反射系数公式，它同时与入射角、方位角和频率有关，包含了与流体特性直接相关的流体因子ψ_n。该公式可用于分析依赖频率的方位AVO反演。

再将上述推导的公式进行拓展，忽略密度项并将在参考频率ω₀处进行泰勒展开，则有：

式中，

A′(θ)＝A(θ),B′(θ)＝B(θ),

令：

式中，D_M、D_μ、

和

分别为纵波模量、横波模量、法向弱度、新流体因子和切向弱度的频散程度。

当方位角

时，考虑到m个频率ω₁,ω₂,…,ω_m的情况，定义m×n行的列向量r为：

定义e为m×n行、5列的矩阵：

则可得到目标函数：

r＝eD

式中，

求解目标函数则需求取向量r中的

Δδ_N(t,ω₀)，Δψ_n(t,ω₀)，Δδ_T(t,ω₀)，分别令其为P、S、N、K、L。

其中，P、S、N、K、L的求解过程为：

a)将A(θ_i)，B(θ_i)，C(θ_i)，D(θ_i)和E(θ_i)看成采样时间t和接收道n(每个采样点对应一个系数A，B、C、D和E)的函数，则：

A(θ_i)＝A(t,n),B(θ_i)＝B(t,n),C(θ_i)＝C(t,n),D(θ_i)＝D(t,n),E(θ_i)＝E(t,n)

并对叠前AVO道集进行谱均衡处理：

式中，w(f_i,n)为谱均衡算子，

为原始叠前角道集的时频谱，

为谱均衡之后的结果。

b)对于某一参考频率ω₀，有如下表达形式：

令

A_i＝A(t,i)，B_i＝B(t,i)，C_i＝C(t,i)，D_i＝D(t,i)，E_i＝E(t,i)，

N＝Δδ_N(t,f₀)，K＝Δψ_n(t,f₀)，L＝Δδ_T(t,f₀)，则定义道集的拟合误差为：

为了寻找使上式的误差达到最小值的变量P，S，N，K和L，利用上式分别对变量P，S，N，K和L，求偏导数如下：

令上式等于0，则有：

求解上式即可得P、S、N、K、L。

同样，给定不同的方位角，即可获得不同方位角时的P、S、N、K、L，进而可求得不同方位的频散因子。

本发明的一种方位频变流体因子识别储层的方法，具有如下优越性：

(1)推导的新的方位AVO反射系数公式直接与频率相关，可直接用于依赖频率的AVO反演，避免了常规依赖频率AVO反演中强行将频率引入AVO公式的不合理性；

(2)构建了直接与储层岩石渗透率、流体粘度有关的新流体因子，该因子对含流体储层具有更强的敏感性，能够用于高精度储层预测；

(3)可同时实现五类频散因子的同步反演，得到的新频散因子对储层具有很好的识别能力，能够压制与储层无关的异常干扰，直接突出储层异常，并且分辨率高，横向连续性好，能够解决薄储层难以识别的问题；

(4)可实现宽方位的频散因子反演，利用宽方位地震数据能够更好的分析裂缝型储层的特征，裂缝弱度等参数对识别致密裂缝型储层具有很好的效果。

附图说明

图1是本发明技术利用的与频率和方位相关的反射系数对比图。

图2是本发明技术反演得到的五类频散因子的单道结果对比图。

图3是本发明实施例工区反演得到的新频散因子剖面。

具体实施方式

本发明的具体实施方式如下：

⑴输入叠前角道集，并对角道集进行时频谱分析，生成不同频率下的振幅谱；

⑵对不同频率下的振幅谱进行振幅谱均衡处理，并获取地震数据的层速度；

⑶选定参考频率利用最小二乘反演该频率下模量的变化率，即求取P、S、N、K、L；

⑷给定方位角

将求取的P、S、N、K、L带入目标函数，并进行反演求解，生成该方位角下的最终频散属性结果；

⑸重复步骤⑴至⑷即可获得所有方位时的频散因子结果；

⑹利用步骤⑸得到的新频散流体因子结果进行储层的识别；

⑺重复步骤⑴至⑹，处理研究工区所有的三维数据并对其进行储层预测并抽取沿层切片进行分析，即可得到整个工区不同目的层段的储层预测平面展布。

为了更清楚的表达本发明的技术优势，结合附图度对本发明实施例做进一步的详细说明。本发明的实施例说明：

图1为不同频率时的反射系数随入射角和方位角的变化对比。分别对频率为10Hz、20Hz、30Hz、40Hz、50Hz情况下的反射系数进行对比，由图可知，反射系数随方位角的变化在180°位置处对称，方位角在0～180°的反射系数也在方位角为90°的位置对称，此外，可以明显看出不同频率成分的反射系数随方位角和入射角变化的差异较大，说明反射系数与频率有较强的敏感性，可利用此特性进行依赖频率的方位AVO反演。

图2为利用本发明技术反演得到的五类频散因子单道结果对比图。由图可知，图a-d中的四个频散因子均受明显的无关异常干扰(黑色箭头所示)，难以区分有利储层，而图e中新构建的频散因子最大限度地压制了其余层的异常干扰，仅在两个储层位置处有很强的频散异常。

图3为实施例工区1反演得到的新频散因子剖面。由测井曲线可知，在此处具有两套储层，而由预测的剖面结果可知，新的频散因子能够很好地识别出这两套储层，具有较高的分辨率，并且横向连续性很好，压制了无关的背景异常干扰。

上述实施例仅用于说明本发明，其中方法的各实施步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (4)

1.一种方位频变流体因子识别储层的方法，其特征在于采用以下具体步骤：

⑴对叠前角道集数据进行时频变换，并构建与新频散流体因子相关的目标函数；

r＝eD

式中，

r为m个频率下反射系数的列向量，共m×n行，e为m个频率下反射系数公式中呈m×n行、5列排列的系数矩阵，D_M、D_μ、

和

分别为纵波模量、横波模量、法向弱度、新流体因子和切向弱度的频散程度。M和μ分别表示纵波模量和横波模量，δ_N和δ_T分别为岩石的法向和切向弱度，ψ_n为与裂缝弱度与松弛时间(受流体粘度、岩石渗透率、裂隙纵横比等参数的影响)的平方相关的参数，该参数即为构建的一种新的流体识别因子，表达式为：ψ_n＝δ_NΓ²，

式中：

式中，η_f为流体的粘度，k为岩石的渗透率，K_f为流体的体积模量，a为裂隙纵横比，Γ为松弛时间。

⑵选取参考频率ω₀，利用最小二乘求解该参考频率下五类模量对应的频散结果：P、S、N、K、L，并将该结果带入向量r中，利用下式进行五类频散因子的同步反演：

D＝(e^Te)^-1e^Tr

⑶对研究工区的不同方位的叠前地震数据利用步骤⑴至⑵的计算，获取不同方位新频散流体因子

的结果，进而利用其结果识别储层；

⑷重复上述步骤⑴至⑶，直到处理完整个工区的所有叠前地震角道集，即可获得整个工区的三维储层预测结果，该预测结果具有很高的精度，能够压制与储层无关的背景异常，对储层具有很强的敏感性，可对后续的储层精细评价、钻井部署等高精度勘探提供支撑。

2.根据权利要求1所述的一种方位频变流体因子识别储层的方法，其特征在于：反演采用的公式直接与频率相关，可直接用于依赖频率的方位AVO反演，避免了常规依赖频率AVO反演中强制将频率引入AVO公式的不合理性，采用的方位AVO公式如下：

式中，

A′(θ)＝A(θ),B′(θ)＝B(θ),

式中，θ为入射角，

为方位角，ω(ω＝2πf)为角频率，ΔM和Δμ分别为上下界面的纵波模量差和横波模量差，g＝μM，Δδ_N和Δδ_T分别为上下界面处岩石的法向和切向弱度的差，Δψ_n为界面上下新流体因子的差。

3.根据权利要求1所述的一种方位频变流体因子识别储层的方法，其特征在于：构建了与流体粘度、岩石渗透率、裂缝纵横比等参数有关的新流体因子ψ_n，该因子可直接反映储层的特征。

4.根据权利要求1所述的一种方位频变流体因子识别储层的方法，其特征在于：实现了五类频散因子的同步反演，得到的新构建的频散流体因子

对储层具有极强的敏感性，几乎不受背景弹性异常的干扰，并且分辨率高横向连续性好，对储层的识别具有很高的精度。

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