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致密碎屑岩储层裂缝地震预测与评价方法研究
中文名称: 致密碎屑岩储层裂缝地震预测与评价方法研究
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论文编号: 3102214收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Seismic Prediction and Evaluation for the Fracture in the Compact Clastic Rock Reservoir
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 地球探测与信息技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 碎屑岩 裂缝 多尺度 地震属性 叠前叠后预测 非线性反演 非线性评价
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论文简介:论文针对裂缝预测这一世界性难题,通过系统研究,建立了一套致密碎屑岩储层裂缝地震综合预测与评价的有效方法技术系列,为四川盆地等致密裂缝性碎屑岩储层勘探开发探索了一条新的途径。 ⒈在分析碎屑岩裂缝的形成、形态种类及尺度特征的基础上,总结出须家河组等储层的储层类型和裂缝类型以及碎屑岩储层地质地球物理响应模式:裂缝-孔隙型和孔隙型;沉积、成岩缝和构造缝;测井响应变化特征与地震波变化特征。论文以须家河组等碎屑岩储层裂缝的复杂多变性的尺度变化特征和地质地球物理特征为科学依据和坚实基础,建立了一套适用于致密碎屑岩储层裂缝预测与评价方法技术,它是由裂缝叠前与叠后地震属性预测技术、裂缝地震高分辨率非线性反演方法、裂缝非线性参数预测与裂缝地震非线性评价技术组成。属专门的裂缝预测技术,填补了国内无专门裂缝技术的空白。 ⒉裂缝叠后地震属性预测技术是由相干体分析技术、改进的倾角调向相干体分析与反射强度分析等组成的有效方法技术。裂缝相干体分析技术是基于地震波的相似性来预测裂缝的,相干体分析技术应用三维地震数据能获得好的裂缝预测效果。裂缝叠后地震属性预测技术是相对大尺度的裂缝,具有较高的有效性和可靠性。 ⒊在分析了裂缝各向异性介质中弹性波传播特征和物理模型的基础上,建立了由AVA(或AVO)、FVO、VVA与IPVA组成的裂缝叠前多方位地震属性预测技术,是一种小尺度裂缝定量预测技术,能提供裂缝密度和裂缝走向等信息。应用该技术对沙溪庙储层裂缝进行了预测,确定出沙溪庙组储层裂缝方向和展布特征,取得很好地质效果。因此,该技术为解决裂缝预测难题提供了新的技术支撑。 ⒋储层裂缝地震高分辨率非线性反演方法是自适应群智能算法与神经网络技术(BP算法)相结合而构成的,它是将BP算法嵌入群智能算法内部,集两类算法优势于一体的新的地震反演方法。这种方法是利用粒子们追随当前的最优粒子在解空间搜索全局最优解及BP算子在解点附近快速而精确地收敛的特点,快速而精确地找到最优点,获得最优解。这种方法在成像测井裂缝密度数据约束下,建立与井旁地震道数据非线性映射关系及其更新映射关系,自动实现储层裂缝密度反演,所获得的剖面,称之为视裂缝密度剖面。这种密度反演是裂缝密度的最佳估计方法,是裂缝定量预测技术,是裂缝预测的一种核心技术。 ⒌基于突变参数、分维数(或关联维)及Lyapunov指数可作为表征裂缝发育状况的“直接”指标,建立了由裂缝尖点突变预测技术、裂缝关联维技术、裂缝随机分形技术、裂缝Lyapunov混沌预测技术与非线性评价技术组成的完整而有效的储层裂缝预测方法技术,是一种新型的储层裂缝预测技术。 裂缝尖点突变预测技术是基于突变理论研究不连续现象及其特征;裂缝分形与关联维预测技术是基于裂缝系统具有自相似性及关联维(或分维)携带有裂缝的尺度信息;Lyapunov混沌预测技术是基于Lyapunov指数大于零反映储层的发散沉积环境及后期的发散地质改造作用。 储层裂缝非线性评价技术是由神经网络与模糊推理相结合而成的模型(ANFIS),构成了一种新型的自适应模糊神经网络法,采用遗传算法来优化网络的连接权重。这种评价技术将3种非线性参数形成的参数空间用于评价之中,获得评价后的综合参数,该综合参数表示裂缝发育程度,称为裂缝发育指数,可作裂缝发育程度评价指标。 ⒍在川西和川中等地区,对须家河组和沙溪庙组等储层裂缝进行了成功地应用,取得了很好的地质效果,获得了丰富的创新应用研究成果。其应用研究成果表明,该方法与技术研究成果均可适应不同类型裂缝系统的复杂多变性及裂缝尺度变化特征。 在创建的储层裂缝预测技术系列中,每种预测技术可单独使用,也可联合使用,具有灵活实用的特点;在裂缝预测技术系列中,有定性的预测技术,也有定量的预测技术,联合使用,可有效提高预测效果;在裂缝预测技术系列中,有线性类预测技术,也有非线性类预测技术,以适应储层裂缝系统的复杂多变性特点,开拓了裂缝预测与评价的新途径,为裂缝性储层勘探开发提供了有力的技术支撑,具有广阔的应用前景和推广应用价值。
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