莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法
刘明全, 肖为, 冯全雄, 朱美娟. 莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法. 天然气工业,): 30-35Liu Mingquan, Xiao Wei, Feng Quanxiong, Zhu Meijuan. A new gas-bearing detection method for medium and deep channel sand reservoirs under high temperatures and high pressures in the Yinggehai Basin. NATURAL GAS INDUSTRY, ): 30-35&&
Permissions
莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法
刘明全1,2,
1.中国地质大学（武汉）
2.中国海洋石油国际有限公司
3.中海油能源发展工程技术分公司物探技术研究所
作者简介 ：刘明全, 1973年生,高级工程师,博士研究生;主要从事油气勘探技术研究及管理工作。地址：（100027）北京市东城区东直门外小街6号海油大厦。ORCID：27-1773。E-mail:
基金:国家科技重大专项子课题“海洋深水区油气勘探关键技术”(编号：)
莺歌海盆地中深层河道砂岩含气储层受高温高压和强非均质性等地质条件的影响,导致其AVO地震响应特征类型多变,利用常规的 P（AVO拟合截距）、 G（AVO拟合斜率）、 P× G、 P+ G等属性已不能有效识别该区储层的含气范围,亟待寻找适合该地区的、有效的储层含气性检测方法。为此,通过基于Shuey近似公式的单井AVO正演模拟技术和基于蒙特卡洛随机正演的AVO模拟技术,探讨了该区含气储层的AVO类型和含气性检测方法。研究结果显示,该区含气砂岩表现为第Ⅰ、第Ⅲ、第Ⅳ等3类AVO地震响应特征;然后提出采用标量泊松比反射率属性作为该区含气性检测的敏感属性因子,并模拟计算出了标定系数,进而得到了新的储层含气性检测方法。现场应用效果表明：①新方法预测结果与实际钻井结果相吻合;②新方法的运用效果明显优于常用的 P、 G、 P× G、 P+ G等流体敏感属性因子;③有效应用新方法的关键在于储层AVO地震响应特征研究、敏感参数筛选和标定系数计算。结论认为,新方法在该区具有较好的推广应用价值。
莺歌海盆地;
含气性检测方法;
标量泊松比反射率;
A new gas-bearing detection method for medium and deep channel sand reservoirs under high temperatures and high pressures in the Yinggehai Basin
Liu Mingquan1,2,
Xiao Wei3,
Feng Quanxiong2,
Zhu Meijuan3
1.China University of Geosciences, Wuhan, Hubei 430074, China
2. CNOOC International Co., Ltd., Beijing 100011, China
3. Geophysical Prospecting Technology Research Institute of CNOOC Energy Development Engineering & Technology Branch Company, Tianjin 300456, China
The AVO seismic response characteristics of the medium and deep channel sand reservoirs in the Yinggehai Basin are very complicated because of the specific geological setting with high temperature, high pressure, and strong heterogeneity, etc. Thus it becomes difficult to predict the gas-bearing property of these reservoirs in this study area by means of those common seismic AVO attributes like P intercept, G gradient, P+ G and P× G products. In view of this, the forward AVO modeling by use of both Shuey’s equation and the Monte Carlo random approach was applied to discuss the AVO types and the gas-bearing prediction methods. The simulated results demonstrated three AVO response effects in this area, i.e. No. I, III and IV, then the scalar Poisson&s ratio reflectance was proposed as an identification factor for the gas-bearing property and the calibration coefficient was figured out. Thus, a new gas-bearing prediction method was obtained. Field application shows that this method is of value to be further promoted by the following satisfactory findings. First, the prediction results agree well with the actual drilling ones. Second, the new prediction method shows obvious advantages over the common analysis of seismic AVO attributes. Third, the key to the effective application of this method lies in the research of AVO seismic response characteristics of the reservoir, sensitive parameter screening, and calibration coefficient calculation.
Yinggehai Basin;
Channel sand;
High temperature and high pressure;
Reservoir;
Gas-bearing inspection method;
Scalar Poisson'
s ratio reflectance;
Random forward modeling;
AVO inversion
AVO技术使用叠前地震反射振幅的变化来预测储层内流体的响应, 在从油气定性预测到定量预测过程中起到了关键的作用。但是AVO技术只在世界的某些领域是成功的, 而在许多情况下并不成功。究其原因：这些失败并不是AVO技术本身的失败, 而是错误使用该项技术所导致的失败[]。莺歌海盆地中央坳陷发育了大量呈串珠状排列的、由泥和热流体幕式上侵活动而形成的“ 泥— 流体底辟构造” , 造成该区中深层为异常高温高压区。无论从烃源条件还是圈闭条件的角度去比较, 底辟带中深层异常高温高压区都是盆该地大气田的有利勘探目标。该盆地中央坳陷带某区(本文的研究区)三面临陆, 盆缘河流众多, 具有东（海南隆起）、西（昆嵩隆起）、西北（红河）等多个方向的物源供应。多期河道砂岩发育且相互切割、叠置, 呈现出复杂的分布格局, 储层纵、横向变化剧烈。该区围岩与储层之间的泊松比关系影响着储层顶面的AVO类型, 随着河道砂岩储层泥质含量、物性、厚度以及含水饱和度等诸多因素的变化, 含气储层的AVO类型存在着较大的不确定性。高温高压导致地层速度发生反转, 速度随压力的变化而变化, 进一步导致了该区含气AVO类型的复杂性, 增加了AVO技术的应用难度, 常规的AVO属性已不能有效识别该区储层的含气性[, ]。为此, 必须寻求新的含气性检测方法。1 AVO技术和随机正演AVO模拟技术的基本原理1.1 AVO技术AVO技术的理论基础是, 当入射角为零时, 只有反射纵波; 当入射角不为零时, 则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波和透射横波, 其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程来描述。AVO分析技术的理论基础为Zoeppritz方程以及有关的近似公式（以下简称近似式）, 其中Aki近似式、Richards近似式、Shuey近似式在油气识别中最为常用, Shuey近似式可以表示为[, ]：R(θ )= P+Gsin2θ
(1)式中R(θ )表示地震反射系数, θ 表示入射角; P表示AVO拟合截距, 即零炮检距处的反射系数; G表示AVO拟合斜率, 即振幅随入射角θ 变化的比例系数。依据Shuey近似式可以得到P（或A）和G（或B）的属性, 即截距和梯度。当砂岩中含有不同流体时, 所获得的AVO 截距和梯度也不同, 根据储层阻抗与围岩阻抗的相对高低关系及振幅随偏移距的变化情况, 可以将AVO分为4类（I~Ⅳ ）[, ]（）。研究区内最常见的为第Ⅲ 类AVO异常, 这类含气砂岩的波阻抗低于上覆介质的波阻抗, 一般属于压实不足和未固结（或未完全固结）的砂岩。当砂岩中含气时, 纵波速度会明显降低, 含气层的泊松比较小, 与围岩的泊松比之差大多在0.2~0.3之间, 砂岩顶面的地震反演特征表现为全部反射系数为负值, 包括法线入射在内, 所有入射角都有较高的反射系数, 其绝对值稳定地增加, 在叠加剖面上很容易看到这类砂岩形成的亮点异常（）。对于常见的第Ⅲ 类AVO异常, 通过AVO分析得到截距和梯度属性后, 可以根据衍生的AVO属性, 如P× G、P+G等刻画这类含气异常[], 对于复杂的AVO类型, 则需要采用其他的AVO属性。笔者通过正演模拟分析, 采用了更有针对性的标量泊松比反射率属性。图1
图1 AVO 类型示意图图2
图2 第Ⅲ 类AVO 的理论CDP 角度道集1.2 随机正演AVO模拟技术利用测井曲线建立蒙特卡洛随机正演模型（）, 表征泥岩的指标有：纵波速度、横波速度和密度; 表征砂岩的指标有:盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、基质密度、干燥岩石的模数、渗透率、孔隙度、页岩模数、水饱和度及厚度。图3
图3 蒙特卡洛随机正演模型指定目标层深度(该深度经测试已知其含油气性), 即利用某井的测井曲线和油气显示情况来建立一个蒙特卡洛模型, 泥岩的纵波速度和密度由测井曲线求得, 泥岩的横波速度可由Castagna等式计算得出, 其中泥岩的密度可由测井曲线得出一个平均值和变化范围（）, 每个参数都遵循如所示的分布规律。砂岩的盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、干燥岩石的模数和孔隙度参数等都可由测井曲线计算求得, 也遵循的分布规律[, ]; 页岩模数、渗透率和厚度均由岩石物理学定义为均匀分布。模型建立完毕后, 便采用AVO正演模拟技术模拟得到相应的合成记录。AVO 正演模拟的理论基础是：当入射角为零时, 只有反射纵波; 当入射角不为零时, 则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波、透射横波, 其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程近似式（式2）来描述[, ]。(2)式中R(θ )表示地震反射系数; vP表示纵波速度, m/s; vS表示横波速度, m/s; ρ 表示密度, g/cm3; θ 表示入射角, （&#x000 ）。当砂岩中含有不同流体时, 所获得的AVO截距和梯度也不同, 可根据AVO模型的流体替换理论确定其截距和梯度。首先根据储集层岩石的矿物成分和所含流体饱和度不同, 利用Biot-Gassman 流体替换理论, 计算纵、横波速度和密度变化情况; 然后用不同流体饱和度替换结果合成AVO道集模型, 并对道集模型进行AVO分析处理, 分别求得模型对含油砂岩、含气砂岩和含水砂岩的对应响应, 对以上过程进行多次重复, 即获得了多个点的截距— 梯度交汇图[, , , ]。图4
图4 泥岩密度分布图2 AVO模拟求取标量泊松比反射率的标定系数2.1 基于Shuey近似式的单井AVO正演地震振幅与炮检距关系正演理论模型研究在AVO技术中占有很重要的位置, 可以研究本地区主要目的层AVO的类型, 分析利用AVO技术寻找油气的可能性。根据已有测井资料, 利用基于Shuey近似公式进行单井AVO正演模拟, 模拟结果表明, 在高温高压区河道砂岩储层中, 含气储层的顶面表现为多种类型的AVO异常, 如所示, 其中A井和B井的含气砂岩顶面均为波谷, 分别表现为第Ⅲ 和第Ⅳ 类AVO异常, 而C井含气砂岩顶面均为波峰, 表现为第Ⅰ 类AVO异常。单井正演模拟结果说明, 在研究区高温高压的地质条件, 以及研究区河道砂非均值性强的特点, 导致了含气AVO类型的复杂性, 常规的用于识别第Ⅲ 类AVO含气异常的P、G、P× G、P+G等属性并不适用。图5
图5 单井AVO 模型正演2.2 随机正演AVO模拟及分析为了系统全面的了解研究区含气储层的AVO类型, 以及储层含气与含水在AVO属性上的差异性, 开展了随机正演AVO模拟分析工作。利用已有的测井数据建立了如所示的蒙特卡洛随机正演模型, 应用从实际地震数据提取的子波正演模拟储层顶界面的反射地震道集; 然后提取储层顶面的P和G属性, 对P和G进行归一化之后产生P和G交汇的散点图; 根据散点图分析本区储层顶面所有可能的AVO类型及P和G交汇点随储层物性及流体的变化规律。图6
图6 AVO 随机正演模拟P和G交汇图随机正演AVO模拟得到气、油、水三态在PG量版上的分布如所示, 从量版中可以看出, 气和水是可以很好的分开的, 这为利用AVO反演进行流体预测提供了可能。进一步分析表明, 研究区含气储层顶面的AVO类型主要为第Ⅲ 和第Ⅳ 类, 同时也可能出现少量的第Ⅰ 类和第Ⅱ 类。其中, 随着孔隙度的增加, AVO类型从第Ⅰ 类逐渐变化到第Ⅳ 类, 含气储层顶面的AVO类型主要为第Ⅲ 类和第Ⅳ 类。同时可以发现, 在P和G交汇图上, 储层含水和含气分布为不同的条带, 储层含气之后会明显偏离含水条带, 这种偏离特性可以用公式（3）表述。SPR=α × P+β × G (3)式中SPR（Scalar Poisson’ s Ratio）表示标量泊松比, 其属性即为标量泊松比反射率, 其获取关键是标定系数α 和β 的确立。笔者通过随机正演AVO模拟获得研究区的α 为0.894 4、β 为0.447 2。随机正演AVO模拟结果表明, 储层含气之后会出现P和G的交汇点偏离含水条带, 在SPR属性上即表现为低的异常值。3 标量泊松比反射率的应用通过随机正演AVO模拟得到含气识别的敏感属性为标量泊松比反射率, 同时得到了该敏感属性的标定系数。笔者对比分析了标量泊松比反射率属性与常规AVO属性识别含气性的效果, 为AVO分析得到的P× G属性和标量泊松比反射率属性识别含气效果的对比图。中F井已钻遇气层, 图中红色条带表征气层的分布范围。对比发现, 常用的P× G属性主要反应了第Ⅲ 类AVO含气异常的分布范围, 而难以反应第Ⅳ 类AVO含气异常, 标量泊松比反射率属性可以同时将第Ⅲ 类和第Ⅳ 类AVO含气异常都刻画出来, 与实际钻进情况吻合更好。也由此说明, 利用该属性在该研究区识别储层含气性具有一定的优势。图7
图7 不同敏感属性含气识别效果对比图针对莺歌海盆地高温高压区中深层河道砂的地质特点, 采用标量泊松比反射率属性识别含气异常的分布范围。为AVO反演得到的P和G的属性, 以及根据随机正演AVO模拟结果计算得到的标量泊松比反射率属性。中红色条带为低标量泊松比反射率属性异常区, 指示含气范围。AVO反演过程不需要测井属性的参与, 反演结果完全来自于地震数据。因此井数据对反演结果是最好的验证条件。在研究区L井处, 钻遇的气层对应明显的低标量泊松比反射率值, 而水层则没有低值异常表现, 说明该属性能有效的识别含气异常。图8
图8 过L 井标量泊松比反射率属性剖面图4 结 论在莺歌海盆地中深层, 受高温高压以及河道砂岩储层纵、横向剧烈变化等地质因素的影响, 储层含气后AVO类型复杂多变, 正演表明含气储层顶面的AVO类型主要为第III和第Ⅳ 类, 同时也可能出现第Ⅰ 类和第Ⅱ 类AVO特征。这就增加了应用AVO方法识别含气的难度, 导致常规的P× G等AVO属性识别含气效果不理想。针对该难点, 笔者基于已有的测井资料, 通过随机正演AVO模拟方法, 分析储层含气与含水在P和G属性交汇图上的分布规律及其差异性, 并通过正演模拟获得了标量泊松比属性的标定系数, 进而应用标量泊松比属性识别含气异常。对比分析后认为, 在该研究区标量泊松比属性识别储层含气性的效果要明显优于常用的P× G等流体敏感因子, 前者的预测结果与实际钻进情况相吻合。结论认为, 该方法具有较好的推广价值。
The authors have declared that no competing interests exist.
Avseth P, Mukerji T, Mavko G. 定量地震解释[M]. 李来林译. 北京: 石油工业出版社, 2009: 124-125. Avseth P, Mukerji T, Mavko G. Quantitative seismic interpretation[M]. Li Lailin trans. Beijing: Petroleum Industry Press, 2009: 124-125.
[本文引用:1]
裴健翔, 于俊峰, 郝德峰, 刘峰.
莺歌海盆地中深层天然气勘探的关键问题及对策[J]. Pei Jianxiang, Yu Junfeng, Wang Lifeng, Hao Defeng, Liu Feng.
Key challenges and
strategies for the success of natural gas exploration in mid-deep strata of the Yinggehai Basin[J].
[本文引用:1]
王振峰, 裴健翔.
莺歌海盆地中深层黄流组高压气藏形成新模式——DF14井钻获强超压优质高产天然气层的意义[J]. 中国海上油气, 2011, 23(4): 213-217. Wang Zhenfeng, Pei Jianxiang.
A new accumulation model of high pressure gas in Huangliu Formation of the middle-deep interval in Yinggehai Basin: The significance of discovering a good-quality gas pay with overpressure and
high production in Well DFl4[J]. China Offshore Oil and
Gas, 2011, 23(4): 213-217.
[本文引用:1]
冯全雄, 黄兆林, 万欢, 赵皓, 杨平华, 姚惠娟.
利用多元地震属性反演与分析技术综合预测南海M油田有利储层[J]. Feng Quanxiong, Huang Zhaolin, Wan Huan, Zhao Hao, Yang Pinghua, Yao Huijuan.
Using techniques of multiple seismic attribute inversion and
analysis to comprehensively predict favorable reservoirs in M oilfield, South China sea[J].
[本文引用:1]
Amplification of the Zoeppritz&s equations[J].
[本文引用:1]
Russell BH, Hedlin K, Hilterman FJ, Lines LR.
Fluid-property discrimination with AVO: A Biot-Gassmann perspective[J].
[本文引用:1]
马光华, 刘怀山, 蒋成刚.
大庆葡南地区AVO烃类检测应用研究[J]. Ma Guanghua, Liu Huaishan, Jiang Chenggang.
Application study of AVO hydrocarbon detection in Daqing Punan area[J].
[本文引用:1]
赵皓, 冯全雄, 黄兆林, 杨平华.
基于吸收滤波与AVO技术的地震烃类检测技术[J]. Zhao Hao, Feng Quanxiong, Huang Zhaolin, Yang Pinghua.
The hydrocarbon detection technique based on absorption filtering and
AVO method[J].
[本文引用:1]
梁立锋, 冯全雄, 万欢, 肖为, 刘秀娟.
AVO流体反演技术在惠州某区的应用[J]. Liang Lifeng, Feng Quanxiong, Wan Huan, Xiao Wei, Liu Xiujuan.
Application of AVO fluid inversion technology in an area of Huizhou[J].
[本文引用:1]
AVO叠前反演技术研究[J]. Li Yanling.
Study on AVO pre-stack inversion technology[J].
[本文引用:1]
谢春临, 扈玖战, 王金伟, 那晓敏, 程明君.
松辽盆地敖南地区浅层气的AVO响应和识别[J]. Xie Chunlin, Hu Jiuzhan, Wang Jinwei, Na Xiaomin, Cheng Mingjun.
AVO response and
identification of shallow gas reservoir in Aonan area, Songliao Basin[J].
[本文引用:1]
冯全雄, 黄兆林, 薛会, 徐波, 万欢.
深盆气地震特征及预测方法[J]. Feng Quanxiong, Huang Zhaolin, Xue Hui, Xu Bo, Wan Huan.
Basin centered gas seismic characters and
predicting methods[J].
[本文引用:1]
尹川, 顾汉明.
AVO流体指示因子的敏感性分析[J]. Yin Chuan, Gu Hanming.
The sensitivity analysis of AVO fluid factors[J].
[本文引用:1]
李少达, 鲁红英, 李显贵.
AVO技术在新场气田须家河组储层研究中的应用[J]. Li Shaoda, Lu Hongying, Li Xiangui.
Application of AVO technique to study on Xujiahe Formation in Xinchang gas field[J].
[本文引用:1]
巫芙蓉, 李亚林, 王聃, 陈浩凡, 姚明伟.
AVO属性在致密砂岩储层流体检测中的应用[J]. Wu Furong, Li Yalin, Wang Dan, Chen Haofan, Yao Mingwei.
Application of AVO attribute to the detection of tight sand stone reservoirs[J].
[本文引用:1]
孙鹏远, 孙建国, 卢秀丽.
PP波AVO多属性交绘图分析[J]. Sun Pengyuan, Sun Jianguo, Lu Xiuli.
Multiple attribute crossplot analysis of PP wave AVO[J].
[本文引用:1]
... 究其原因：这些失败并不是AVO技术本身的失败,而是错误使用该项技术所导致的失败[1] ...
. ):573-578
Pei Jianxiang , Yu Junfeng , Wang Lifeng , Hao Defeng , Liu Feng.
裴健翔, 于俊峰, 郝德峰, 刘峰
摘　要： 现阶段莺歌海盆地中深层天然气勘探面临3个关键问题：①强超压层系内天然气是否可以成藏;②中深层沉积体系复杂,优质储层分布规律不清;③储层评价和烃类检测技术遇到瓶颈,储层含气性不易识别。经深入分析近年中深层高温高压钻井和勘探实践,认为烃类气已在中深层聚集成藏,但储层物性较差,因此,寻找优质储层是当前天然气勘探取得突破的关键。策略上,一是要利用地震沉积学的方法和思路寻找有利相带,预测优质储层;二是要进行储层类比研究,充分认识储层内非均质性引起的物性变化,探索优质储层的分布规律;三是要以岩石物理研究为基础和桥梁,利用高精度三维地震资料尝试叠前地球物理反演研究,增强烃类检测的可靠性,提高气层预测的精度。
... 高温高压导致地层速度发生反转,速度随压力的变化而变化,进一步导致了该区含气AVO类型的复杂性,增加了AVO技术的应用难度,常规的AVO属性已不能有效识别该区储层的含气性[2,3] ...
... 高温高压导致地层速度发生反转,速度随压力的变化而变化,进一步导致了该区含气AVO类型的复杂性,增加了AVO技术的应用难度,常规的AVO属性已不能有效识别该区储层的含气性[2,3] ...
. ):166-169
Feng Quanxiong , Huang Zhaolin , Wan Huan , Zhao Hao , Yang Pinghua , Yao Huijuan.
冯全雄, 黄兆林, 万欢, 赵皓, 杨平华, 姚惠娟
针对在南海M油田增储上产研究中所面临的砂泥岩难以区分和储层含油性难以判别的问题,在深入研究该区地震、地质、测井等资料和大量模型试验的基础上,选择了高精度拟声波反演、地震衰减分析和多元信息融合等技术,提出了先找储层再判别含油性和融合多种信息减少预测多解性的研究思路,总结出一套利用多元地震属性反演与分析技术综合预测有利储层的方法.该方法在M油田有利储层综合评价中取得了很好的效果.
... AVO分析技术的理论基础为Zoeppritz方程以及有关的近似公式（以下简称近似式）,其中Aki近似式、Richards近似式、Shuey近似式在油气识别中最为常用,Shuey近似式可以表示为[4,5]： ...
... AVO分析技术的理论基础为Zoeppritz方程以及有关的近似公式（以下简称近似式）,其中Aki近似式、Richards近似式、Shuey近似式在油气识别中最为常用,Shuey近似式可以表示为[4,5]： ...
... ）[6,7]（图1） ...
Ma Guanghua , Liu Huaishan , Jiang Chenggang.
马光华, 刘怀山, 蒋成刚
AVO(Amplitude Versus Offset)技术是利用叠前CDP道集,分析振幅随偏移距的变化规律,估算界面泊松比,推断地层岩性和含油气情况的一门物探新技术。以大庆的葡萄花地区为例,采用AVO技术对烃类进行检测,对天然气分布进行预测。
... ）[6,7]（图1） ...
Zhao Hao , Feng Quanxiong , Huang Zhaolin , Yang Pinghua.
赵皓, 冯全雄, 黄兆林, 杨平华
It is essential to apply effective oil and gas prediction to minimize the exploration risks and increase exploration successful rate, consequently enhance the accuracy of marine oil and gas exploration. No good results can be obtained for the seismic data with low S/N by using the traditional hydrocarbon indication methods such as bright spot and dim spot techniques, and no good oil and gas prediction effects can be obtained with AVO method due to its rigorous application conditions. Hence, the paper presented a method combining Proni absorption filtering technique and AVO technique to make use of the frequency information and amplitude information together to detect oil and
then, the paper adopted such techniques as hydrocarbon indicator technique and attribute crossplot method to detect the h finally, the paper applied this technique to perform hydrocarbon detection in West South Sea, and good application effects have been gained, which show joint use of the seismic frequency absorption attribute and AVO effects can predict oil and gas better.
为进一步提高海上油气勘探的准确性，有必要利用更有效的油气预测方法来降低勘探风险，从而提高勘探成功率。传统的亮点、暗点烃类指示方法对低信噪比资料并不能取得很好的效果，而AVO方法也因其苛刻的使用条件而使其油气预测效果并不很好。针对这个问题，提出联合利用地震频率信息和振幅信息的Proni吸收滤波技术与AVO技术的方法来进行地层的含油气性检测，利用碳氢指示、属性交会等技术方法探测烃类异常，最后通过在南海西部某区域的烃类检测中应用并取得了很好的效果，证明了联合利用地震频率吸收属性和AVO效应可以更好地进行油气预测。
... G、P+G等刻画这类含气异常[8],对于复杂的AVO类型,则需要采用其他的AVO属性 ...
. ):548-553
Liang Lifeng , Feng Quanxiong , Wan Huan , Xiao Wei , Liu Xiujuan.
梁立锋, 冯全雄, 万欢, 肖为, 刘秀娟
惠州某区A22储层由于相带变化导致物性变化较大,致使常规的AVO属性(pXg)对储层进行流体性质预测困难,为解决这一难题,引入了AVO流体反演技术(AFI).AFI的原理是:首先利用测井曲线建立Monte-Carlo 随机正演模型,然后通过Biot-Gassman 流体替换理论获得模型中流体分别为油、气、水时的合成记录,利用Shuey 公式得到相应的截距和梯度,将实际地震数据所得到的截距和梯度与模型所产生的截距和梯度进行对比,再利用Bayes 理论即可定量求得所含油、气、水的可能性.结果表明:预测井位处含油气性得到了钻井证实;受储层物性影响,含气区预测效果好;含油区预测还需其它地球物理手段配合;
... 砂岩的盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、干燥岩石的模数和孔隙度参数等都可由测井曲线计算求得, 也遵循图4的分布规律[9,10] ...
. ):103-105
Li Yanling.
AVO叠前反演技术是油气勘探领域正在兴起的一项新技术.AVO叠前反演所依据的是岩石物理学理论和振幅随偏移距变化理论,通过借助于Zoeppritz方程或近似式,对CDP道集反射振幅的变化作最小平方拟合,直至理论与观测值很好的拟合为止,最终导出泊松比、拉梅常数、体积模量、切变模量和杨氏模量等弹性参数,进而进行岩性识别.介绍了AVO叠前反演的理论,并结合实际对AVO叠前反演理论进行了分析.
... 砂岩的盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、干燥岩石的模数和孔隙度参数等都可由测井曲线计算求得, 也遵循图4的分布规律[9,10] ...
. ):158-162
Xie Chunlin , Hu Jiuzhan , Wang Jinwei , Na Xiaomin , Cheng Mingjun.
谢春临, 扈玖战, 王金伟, 那晓敏, 程明君
通过正演模拟确定了在敖南地区应用AVO属性识别三类、四类气层 的厚度下限,同时分析了水层的假AVO异常特征.该区薄气层可产生三类、四类AVO异常,三类AVO截距(A)和斜率(B)随砂岩厚度的增加负向增加;四 类AVO的A随砂岩厚度的增加负向增加,B随砂岩厚度的增加止向增加.据此,采用A+B属性识别三类AVO异常;采用A-B属性识别四类AVO异常.应用 该方法可有效识别单层厚度大于2.3 m的气层,与钻井试气结果的符合率超过80%,有效解决了浅层气识别的技术难题.
... 当入射角不为零时,则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波、透射横波,其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程近似式（式2）来描述[11,12] ...
Feng Quanxiong , Huang Zhaolin , Xue Hui , Xu Bo , Wan Huan.
冯全雄, 黄兆林, 薛会, 徐波, 万欢
目前国内对深盆气的研究主要集中在深盆气的地质理论和地质预测方法上,对于深盆气的地震响应特征以及怎样利用这些地震异常特征来预测和评价深盆气等方面还缺乏系统分析和认识.在分析深盆气地质特征的基础上,开展了对其地震响应特征和预测方法的研究及探讨.依据深盆气地质特征的特殊性,认为深盆气一般的地震特征是"平点强振幅、低频条带状、波形复杂化、速度异常面";针对深盆气的地震响应特征,结合国外的预测技术和参照常规天然气的识别方法,把利用地震技术来预测深盆气的方法分为了5类(振幅类、衰减类、波形类、速度类和综合预测类)共20种,建立了深盆气的地震预测方法体系;且重点分析了其中8种针对性强、识别效果好的地震预测方法.
... 当入射角不为零时,则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波、透射横波,其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程近似式（式2）来描述[11,12] ...
Yin Chuan , Gu Hanming.
尹川, 顾汉明
在储层流体预测中,人们提出了不同的流体因子直接指示储层流体,不同的流体因子对储层流体的敏感性不同.本文在前人研究的基础上,从Biot-Gassmann孔隙弹性理论和流体替换理论出发,分析研究了AVO流体指示因子的敏感性,并利用Castagna等从世界范围内收集的25套盐水砂岩、泥岩、含气砂岩模型数据作为样本,利用相关分析和交汇图方法对常见流体因子的敏感性进行分析、比较,最后优选出高灵敏度的流体识别因子,分析结果表明,λρ、υ、σHSFIF、IP-IS、ρf等流体因子为高灵敏度流体因子.
... 梯度交汇图[13,14,15,16] ...
Li Shaoda , Lu Hongying , Li Xiangui.
李少达, 鲁红英, 李显贵
1.College of Earth Sciences, Chengdu University of T 2.College of Network Education, Chengdu University of T 3.Deyang Geophysical Prospecting Research Institute, SINOPEC Southwest Branch Company
As a tight clastic rocks reservoir in deep land?facies strata, Xujiahe gas reservoirs of Xinchang Gas Field is characterized by tightness, low permeability, thin inter?bed, multilayer nappe and high heterogeneity. These facts result in little profit and low success ratio of exploration. Therefore, by taking 3-D seismic data of high?precision as main line, making full use of seismic data and information, coordinating multidisciplinary, the gas?bearing seismic response characteristics have been studied in?depth. Besides, by applying the gas?bearing detection technology, analyzed by AVO (Amplitude Versus Offset) attributes, to Xujiahe gas reservoirs of Xinchang Gas Field, success in exploration and development had been achieved.
新场气田须家河组气藏属于深层陆相致密碎屑岩气藏，具有致密、低孔渗、薄层交互、多层叠置和强非均质性的特点，勘探成功率低，效益差。以高精度三维地震资料为主线，充分利用地震资料信息，多学科协同，深入研究了含气地震响应特征，并将AVO属性分析含气性检测技术运用在该气田须家河组气藏，取得了一系列油气勘探开发成果。
... 梯度交汇图[13,14,15,16] ...
Wu Furong , Li Yalin , Wang Dan , Chen Haofan , Yao Mingwei.
巫芙蓉, 李亚林, 王聃, 陈浩凡, 姚明伟
Since achieving an industrial gas flow from the second member of the Upper Triassic Xujiahe Formation 20 years ago, the well WD7 drilled in the Block WD of the Sichuan Basin has been under steady production, verifying that great exploration potential exists in the study area. However, the following wells of WD8 and WD11 drilled according to the seismic responses from the WD7 well started to produce water, making it uncertain to emplace successive wells. Therefore, the accurate prediction of oil and gas distribution in the sandstone reservoirs in the study area is especially important. Fluid replacement and AVO forward modeling methods are used to extract several AVO attributes. Among three methods of AVO attribute analysis, the P + G attributes are proved to be effective in detecting the water?bearing and gas?bearing properties in the thin sandstone reservoirs in the upper part of the second member of the Xujiahe Formation. The high?quality CRP gathers obtained through 3D prestack time migration are used to obtain the P + G attributes, which is then applied to the prediction of gas?bearing zones. Two wells are proposed based on the prediction results, which are verified by the drilling data. This method can be popularized for the detection of water and gas zones in tight sandstone reservoirs in similar areas.
四川盆地WD区块低平构造上的WD7井在上三叠统须家河组二段获工业性气流并稳产了20多年，证实了该区具有巨大的勘探潜力。然而，依据该井地震响应模式相继钻探的WD8井、WD11井等测试产水，给后续钻探井位的部署带来了不确定性因素。因此，对该区砂岩储层的气水预测显得尤为重要。为此，利用流体替换、AVO正演模拟方法，提取了多种AVO属性，通过３种AVO属性分析，认识到截距*梯度属性可以区分须二段上部薄砂岩储层的含水和含气特征。进而采用三维叠前时间偏移获得的高质量CRP道集，提取截距*梯度属性数据体，预测了须二段上部致密砂岩储层的含气区分布，并提交了2口建议井位，经钻井检验，预测结果与实钻吻合。该方法对类似地区致密砂岩储层的气水识别具有一定的指导意义。
... 梯度交汇图[13,14,15,16] ...
Sun Pengyuan , Sun Jianguo , Lu Xiuli.
孙鹏远, 孙建国, 卢秀丽
1. College of Geoexploration Science and Technology, Jilin U 2. Laboratory of Wave Theory and Imaging Technology, Open Research Laboratory of Integrated Geophysical Interpretation Theory, the Ministry of Land and Resources
In the paper, through rearranging and restating the PP?wave reflection coefficient approximate formulas expressed by tow different parameters given out by Aki and Xu, etc., tow groups of different AVO attributes are presented and the methods of extracting the AVO Attributes by use of the AVO attributes reflected by special angular?trace gathers and their combination prop on the basis of this, the relation among various attributes and the characteristics of AVO background trend changes reflected by different attributes ar the principles and methods of constructing various seismic attribute sections, such as velocity, density, impedance, pseudo?Poisson ratio factor, fluid factor and Lame&s constant, etc., by applying these AVO attribute combin the multiple attribute crossplot analysis is carried out through selecting 25 hydrocarbon?bearing sandstone models collected
and the response characteristics of variant lithologic parameters on various AVO attribute crossplots are talked out. From analyzing and discussing, it is concluded that not only multiple seismic attribute sections but also multiparameter and multiple attribute AVO crossplots may be constructed by use of the tow groups of AVO Attributes pr various attribute AVO crossplots embody the sensitivities of variant lithologic parameters to the fillings and hydrocarbon pot and, only by applying comprehensively the multiple attribute AVO Crossplots can the inversions of lithologic parameters be carried out reliably and the reservoirs be predicted accurately.
文章通过对Aki、Xu等给出的两个不同参数表示的PP波反射系数近似公式的重新整理和表述，给出了两组不同形式的AVO属性，并讨论了利用特殊角度道所反映的AVO属性及其组合特征来提取AVO属性的方法。在此基础上，详细地分析了各个属性之间的关系及其不同属性所反映的AVO背景趋势的变化特征；讨论了利用这些AVO属性组合来构建速度、密度、波阻抗、拟泊松比因子、流体因子及拉梅常数等地震属性剖面的原理和方法；选用不同地区的25个含油气砂岩模型进行了多属性AVO交绘图分析，讨论其不同岩性参数在不同AVO属性交绘图上的响应特征。通过分析和讨论可以得出：①利用文章给出的两组AVO属性不仅可以构建多种地震属性剖面，而且还可以构建多参数、多属性AVO交绘图；②不同属性的AVO交绘图体现了不同岩性参数对储层填充物及含油气性的敏感程度；③只有综合利用多种属性的AVO交绘图才能可靠地对岩性参数进行反演和准确地预测储层。
... 梯度交汇图[13,14,15,16] ...
莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法
[刘明全1,2, 肖为3, 冯全雄2, 朱美娟3]}