[发明专利]一种超深层碳酸盐岩储层的识别方法

说明书

本发明公开了一种超深层碳酸盐岩储层的识别方法，涉及油气开发领域，包括获取目标区域的岩石物理参数和地震数据，通过Xu.Payne模型建立岩石物理模型；将所述岩石物理模型中的多个参数进行交汇分析，筛选出敏感参数，建立岩石物理解释量版；获得所述目标区域的常规属性参数场；对所述常规属性参数场的每一参数场和所述岩石物理解释量版分辨赋初始权重值，计算得到常规属性参数场和岩石物理解释量版的权重；得到目标地层的多属性综合属性分布图；获得所述目标区域的储层分布情况等步骤。本发明在进行储层识别的过程中，引入岩石物理参数，并通过Xu.Payne模型建立岩石物理模型，使其适用于超过7000m的超深碳酸盐岩储层。

技术领域

本发明涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种超深层碳酸盐岩储层的识别方法。

背景技术

超深层碳酸盐岩油气藏是油气勘探的重要目标，超深层碳酸盐岩地震识别是超深层碳酸盐岩油气藏勘探的关键。超深层碳酸盐岩具有埋藏超深，埋深超7000m，隐蔽性强等特点。受埋藏超深影响，地震资料品质低，识别难度大，地震反射特征不明显，采用地震资料进行识别时出现多解，影响识别结果。

发明内容

本申请的目的在于克服现有技术中超深储层隐蔽性强，单一的地震资料识别难度大的问题，提供一种超深层碳酸盐岩储层的识别方法，在进行储层识别的过程中，引入岩石物理参数，并通过Xu.Payne模型建立岩石物理模型，使其适用于超过7000m的超深碳酸盐岩储层，实现精确度更高的储层识别。

为了实现上述发明目的，本申请提供了以下技术方案：

一种超深层碳酸盐岩储层的识别方法，包括以下步骤：

获取目标区域的岩石物理参数和地震数据，通过Xu.Payne模型建立所述目标区域的岩石物理模型；

将所述岩石物理模型中的多个参数进行交汇分析，筛选出所述目标区域的敏感参数，建立岩石物理解释量版；

根据所述地震数据获得所述目标区域的常规属性参数场；

对所述常规属性参数场的每一参数场和所述岩石物理解释量版分别赋初始权重值，并通过模糊神经网络模拟器，迭代计算得到常规属性参数场和岩石物理解释量版的权重；

将所述常规属性参数场和所述岩石物理解释量版进行加权融合，得到所述目标区域的地层的多属性综合属性分布图；

根据所述目标区域的多属性综合属性分布图获得所述目标区域的储层分布情况。

需要说明的是，碳酸盐岩储层是由固着生物所形成的原地沉积的碳酸盐岩建造岩石组分由于更易受后期成岩作用的影响，且基本不经过搬运与分选，因此使其储集空间演化复杂，孔隙类型多样，横向变化快，同一储层内往往存在着多种类型的孔隙。而孔隙结构是影响声波速度的重要因素，因此在预测孔隙度时必须要考虑孔隙结构的影响。超深层碳酸盐岩储层受压实作用影响，储层致密，多属性综合属性分布图应符合常规属性所反映出来的沉积特征，细节上应符合敏感参数预测的地震异常特征。

在上述技术方案中，所述岩石物理模型采用Xu.Payne模型建立，将所述碳酸盐岩储层的孔隙结构进行精细分类，适用超深碳酸盐岩储层的孔隙结构特点，而目前常用的Xu.White模型，更加适用于碎屑岩储层。同时，在上述技术方案中将用于确定性预测的常规属性参数和不确定性预测的岩石物理解释量版进行加权融合，弥补了现有技术中仅常规属性参数进行识别时分辨能力较弱、分辨率低的问题，同时解决了现有技术中仅查岩石物理解释量版进行储层识别时算法复杂、存在多解性的问题，获得分辨率高、精度高的储层识别效果。