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      在Puerto Colon油田應用巖石物理、地震屬性和頻譜進

      實驗室測定的巖石物理值與物理特征估算值之間可以進行匹配。測井數據用于指導孔隙度、伽馬響應和聲波阻抗估算。對確定Caballos地層彈性參數泊松比和Vp/Vs很重要,可以據此判別儲集層質量,彈性反演被用于地震數據中計算這些參數。Puerto Colon油田特征如下:地質構造是非對稱背斜,接近N-S走向,平均傾角40,儲層受東側逆斷層控制,原始石油地質儲量(OOIP)為3.192億bbl,2000年的采收率為13%,原油呈黑色30.50API,GOR 458scf/stb,儲量因子1.27bl/stb,密度878kg/m3,粘度0.919cp。油水界面東-東南傾斜。
      對欠飽和Caballos組儲集層進行了研究,采用多種技術:聲波和彈性反演,將測井數據與地震數據匹配;屬性分析,用于預測地震屬性巖石物理特征;地震模擬/流體驅替模擬,建立全偏移合成道集,分析儲集層流體對地震信號的影響;頻譜分解,考慮頻率變化對儲集層振幅/頻率分析的影響,對這些屬性分析后,預測巖石物理特征。數據采集與方法。從研究區采集了以下數據:疊前疊后地震數據,相當于Acae地區子數據,總面積31km2,地震測線覆蓋220km2,滿覆蓋區100km2,采樣率4ms;11口井測井數據;地層頂部和解釋地震層位;ECOPETROL儲集層評估、巖石物理、地震反演和先期做的AVO分析等內部報告集。巖性評估方法有:神經網絡技術用于聲波反演和地震屬性分析,預測孔隙度、泊松比和伽馬測井響應;計算Vp/Vs和泊松比;瞬時頻譜分析。地震流體估算采用了流體驅替模擬和AVO屬性角度疊加等方法。
      應用及結果。技術應用集中于Caballos組儲集層,需要考慮其厚度范圍。巖性評估:基于實驗室、巖石物理結果和彈性反演確定儲集層質量,對儲集層孔隙度和伽馬射線應用地震屬性外插巖石特征(孔隙度和伽馬射線響應)。根據地震屬性應用概率神經網絡預測孔隙度,用Acae-5井、Acae-6井、Acae-8a井、Acae-10井和Acae-11井數據訓練神經網絡。儲層流體評估:測試Caballos層流體特征,檢驗其是否有明顯的地震特征。合成道集模擬:用3組合共深度點道集模擬含鹽、油和氣注入巖石孔隙情況,在Acae-10井對比實際道集與合成道集,可以看出含鹽、油和氣的情況與合成道集響應一致。Acae-10井的大、小角度疊加對比后顯示,所有道集中的振幅均有微弱增強,由此可對AVO屬性作進一步分類,以確定是否有反射異常。
      彈性反演獲取的泊松比和Vp/Vs可與巖石物理特征相匹配,確定Caballos層質量,綜合地球物理和地震數據可以估算儲集層巖石特征。部分疊加信息的應用在估算Acae地區孔隙度和伽馬響應中有效。常規流體驅替模擬和AVO分析表明,流體對測量地震信號沒有影響。

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