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利用黏滞—弥散波动方程理论进行油水识别

发布时间:2018-04-14 04:16

  本文选题:黏滞—弥散波动方程 + 油水识别 ; 参考:《石油地球物理勘探》2016年03期


【摘要】:含水和含油气储层在时间—空间域的地震响应特征无明显差异,而在频率域的响应特征有较明显的差异,即在流体检测中频率类属性对地震波衰减较敏感。为此,利用黏滞—弥散波动方程理论进行数值模拟,提出一种分析储层主频差、频带宽度差及频谱相似系数的流体检测方法。通过模型实验及实例分析,得到如下认识:1含油层表现为高主频差、高频带宽度差、低频谱相似系数的特征,含水层则表现为低主频差、低频带宽度差、高频谱相似系数的特征;2频率衰减梯度、低频阴影检测等传统的流体检测方法,存在参数选取缺乏理论依据、工作量大、油水识别不敏感等不足;3本文的流体检测方法,通过分析储层顶、底主频差、频带宽度差、频谱相似系数,可以有效地检测与识别不同的含流体储层,并且具有油、水识别准确、工作量小、计算效率高等优势。
[Abstract]:The seismic response characteristics of water-bearing and oil-bearing reservoirs in time-space domain have no obvious difference, but there are obvious differences in frequency domain, that is, frequency properties are more sensitive to seismic wave attenuation in fluid detection.Based on the theory of viscous and dispersive wave equation, a fluid detection method is proposed to analyze the main frequency difference, the bandwidth difference and the spectral similarity coefficient of the reservoir.Through model experiment and example analysis, we can get the following characteristics: high main frequency difference, high frequency band width difference, low frequency spectrum similarity coefficient, low main frequency difference and low frequency band width difference in the oil bearing layer of 1: 1, and low frequency band width difference in aquifer.The traditional fluid detection methods, such as frequency attenuation gradient of high spectral similarity coefficient, low frequency shadow detection and so on, are lack of theoretical basis for parameter selection, heavy workload and insensitivity to oil and water identification.By analyzing the main frequency difference, bandwidth difference and spectral similarity coefficient of reservoir, different fluid-bearing reservoirs can be effectively detected and identified, and it has the advantages of accurate identification of oil and water, low workload and high computational efficiency.
【作者单位】: 成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;中国石油东方地球物理公司长庆物探处;攀枝花学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(41174115) 国家重大专项(2011ZX05025-003) 油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金项目(PLC201402)联合资助
【分类号】:P631.4;P618.13

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本文编号:1747669

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