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基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测
  • ISSN号:1004-2903
  • 期刊名称:《地球物理学进展》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:非常规油气成藏与开发省部共建国家重点实验室培育基地, 黑龙江省油气藏形成机理与资源评价重点实验室, 黑龙江省普通高等学校油气藏形成机理与资源评价重点实验室, 东北石油大学地球科学学院,大庆163318
  • 相关基金:黑龙江省教育厅科学技术研究基金项目(12511018); 国家级杰青“流动地震台阵研究地球内核结构(41125015)”联合资助
中文摘要:

随着油气勘探开发的不断发展,利用地震属性进行储层预测的方法得到了广泛的应用,并且在生产中取得了较好的效果.本文采用的谱分解和地震多属性联合的方法进行储层厚度预测,克服了单一属性分析存在的多解性和多属性分析在断层处预测不准确的问题,以及仅利用谱分解方法时,由于其预测基础的限制,部分复杂地区对砂体厚度的预测效果存在一定误差这一问题,可以较为准确地预测出目的层的储层厚度,同时,在传统地震分析中非常难发现的地质信息,谱分解之后比较容易发现,有助于进一步解释.实际地震资料结合井信息和分层数据的标定,对储层厚度的预测进行了较为详细的研究.研究结果表明,此方法在原理和实际应用上都是可行的,提出了一种储层厚度预测的新方法.

英文摘要:

With the deep-going of oil and gas exploration,the seismic attribute is widely used to predict thin reservoirs,and the effect is well in practice.In this paper,the joint method of spectral decomposition and seismic attributes is used to predict reservoir thickness. The method overcomes the multiple solutions of single-attribute analysis and the uncertain result of multi-attribute analysis when dealing with faults,and the existence of errors of prediction for reservoir thickness in complex area when apply spectral decomposition method independently due to the limitation of basis prediction.The method could give a more precise prediction of reservoir thickness of the target bed.In addition,the geological phenomenon difficult identified using the conventional seismic analysis is easily found after spectral decomposition,which contributes to further seismic interpretation. With this method,we do the specific research in predicting the thickness of reservoir using the field seismic data combining well data and geological picks.The result indicates this method is available in the basis and actual application,so it is a new method in reservoir thickness prediction.

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期刊信息
  • 《地球物理学进展》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院地质与地球物理研究所 中国地球物理学会
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京市9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:prog@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998113 62369620
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2903
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2982/P
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18579