科学技术双重属性分析论文范文第1篇
1 地震属性分析
1.1 有效性分析
在有效性分析中研究人员需以现有的地震模型为基础, 采用正演方法对已选定的数值进行模拟与合成, 最后得到相关的地震记录, 然后利用统计学等数学手段分析得到的属性数据, 筛选出其中的有效信息, 用于其它分析。
1.2 关联性分析
在关联分析中要择取与储层具有较强相关性的属性, 并对因时空改变而发生变化的地质属性以及地震属性进行综合性分析, 探究地震与储层属性之间的关联度, 将拟合程度高的属性选出以供进一步的研究使用。探究的内容主要包括三部分, 第一是空间上地震与储层属性的关联性;第二是时间和深度上地震与储层属性的关联性;第三是总体上的地震与储层属性的关联性。
1.3 敏感性分析
在敏感性分析中首先要建立关于储层地质与地震关系的模型并在褶积模型的基础上对地震记录进行合成;其次, 需对各参数进行正演模拟, 得到每一时窗内振幅类、吸收系数类、频率类、波形特征类与储层时间深度等属性的变化数据;再次, 应当计算出当某储层属性发生变化时, 地震属性对应的变化量, 这一变化量能够反映出地震属性对油气储层的敏感性;最后, 要对各属性之间的敏感度进行全面的分析与判断, 将敏感性相对较低的属性予以剔除。
2 地震属性的预测
当对相关数据进行收集与分析后就可以利用地震属性对储层情况进行预测, 在预测的过程中一方面需要对地震属性及其参数进行优化, 另一方面要对地震属性与储层类别的关系进行准确判断。
在参数优化中需要应用到两种方法, 第一是用于选择地震属性的搜索算法, 第二是用于对地震属性进行识别的BP网络模式识别技术。在进行优化选择时首先要根据参数的实际情况选择目标函数, 设S为训练样本集, 共包含K个地震属性, 所有的地震属性都包含在S当中, 在BP网络中将S全部输入, 此时输出的函数可以用Y (Xi) 来表示, 其中i为大于等于1 的整数。从S中抽取数量为k的地震属性, 这些属性可设为新样本集S, , 再在BP网络中将S, 全部输入, 此时输出的函数用Y, (X, i) 表示, i仍然为大于等于1的整数。这种情况下Y (, X, i) 函数与Y (Xi) 函数之间的误差即为目标函数H, H可表示为。当目标函数确定之后, 就可通过搜索算法找到样本集中影响最大的样本, 即地震属性, 整个CKk个组合中函数误差值最小的目标函数即为最优的地震属性, 可将其用于进一步的分析与预测。
储层情况与地震属性之间存在着一定的关联性, 二者的关系较为复杂, 一般来说, 地震属性与储层类别之间并不是一一映射的关系, 而是一对多的关系, 即某一储层的形成受到多种地震属性的影响, 因此在分析二者之间的关联性时应当采用多元统计法进行综合性预测, 建立多元、立体的关系模型从而提高预测的准确性与精度。
3 地震属性储层预测的关键
地震属性数据中蕴藏着较多的信息, 数据提取的准确性与有效性影响着预测的精度, 因此在收集数据、分析数据时要注意以下几个关键点。
第一, 应当注意对层位的标定, 如果层位标定有误, 那么属性提取以及层序划分工作都可能受到较大的影响, 继而影响对储层的判断。在地震属性技术中一般会以模拟合成的方式确定层位, 为了提高层位确定的准确性, 在提取数据合成地震记录时应当尽量选择物性变化与岩性变化较突出的体质界面, 将其作为标志层。
第二, 在储层预测之前, 研究人员应当对地震属性与储层性质之间的关系予以深入探究, 找到二者之间存在的统计相关性, 这对于井间储层与井点的判断都有着重要的意义。
第三, 在对地震属性进行选择与计算时应当对时窗大小予以控制, 这是因为储层一般较薄, 如果时窗过大那么就很难获得反射信息;如果时窗过小, 那么数据量也会随之变小, 结果将不具有较强的稳定性。
第四, 在利用地震属性对储层进行预测时应当综合现有数据进行分析, 如果预测地区存在开采井, 那么应当根据钻井地震、属性沉降相、井段储层地震属性等信息对预测结果的准确性进行判断;如果预测地区不存在开采井, 那么则应当根据属性沉降相对预测结果进行判断, 通过判断结果择取最为有效的属性。
4 结语
地震属性技术是预测储层的一种有效手段, 通过对地震属性条件的分析可以判断预测地区储层情况。在预测过程中应当利用多元法进行分析, 利用搜索算法、建模等方法对数据进行计算, 并综合多种条件进行综合考虑, 以提高预测的精度与准度。
摘要：地震属性技术可以通过对极性以及反射波振幅变化情况的分析来识别油藏或气藏, 这一技术自20世纪60年代产生后取得了跨越性的发展, 从最初的特殊属性检测, 逐渐发展为多属性分析与多维属性分析。文中主要对地震属性技术的分析方法以及预测方法进行了分析与探究。
关键词：高精度,地震属性,储层预测
参考文献
[1] 李学义.利用地震资料作储层预测需注意的问题[J].天然气工业, 2004 (09) .
