塔河油田碳酸鹽巖縫洞儲(chǔ)集體地震反射特征量化識(shí)別研究與開發(fā)應(yīng)用

李新華，魯新便 何成江，李 濤 （中石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，新疆 烏魯木齊830011）

塔河油田碳酸鹽巖縫洞儲(chǔ)集體地震反射特征量化識(shí)別研究與開發(fā)應(yīng)用

李新華，魯新便 何成江，李 濤 （中石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，新疆 烏魯木齊830011）

在以地震反射特征分析為主的三維地震綜合定性識(shí)別縫洞技術(shù)方法的基礎(chǔ)上，利用地震多屬性優(yōu)化分析技術(shù)建立了6個(gè)亞類的地震反射特征量化識(shí)別模板。首次采用計(jì)算機(jī)誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自動(dòng)量化識(shí)別6個(gè)亞類特征的儲(chǔ)集體，并預(yù)測(cè)儲(chǔ)集體空間分布。該方法在塔河油田碳酸鹽巖油藏縫洞量化描述和開發(fā)部署中的應(yīng)用效果較好，已成為 “十二五”塔河縫洞型油藏定量描述的主要方法之一。

縫洞儲(chǔ)集體；地震反射特征；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；量化識(shí)別；油藏精細(xì)描述

塔河油田碳酸鹽巖油藏的主要儲(chǔ)集空間是溶洞［1］，其次為孔洞和裂縫，基質(zhì)不具備儲(chǔ)滲能力。該區(qū)儲(chǔ)集體發(fā)育，油水分布非均質(zhì)性強(qiáng)，儲(chǔ)集體識(shí)別和描述難度極大。但鉆井揭示和地震正演模擬技術(shù)表明，當(dāng)碳酸鹽巖地層中縫洞發(fā)育時(shí)會(huì)引起地震反射特征和波形、振幅、能量等屬性的變化，尤其是地震反射特征的差異變化最為明顯，據(jù)其異常變化形態(tài)和鉆井揭示情況，可將鉆井的地震反射特征劃分為4個(gè)大類、9個(gè)亞類，在此基礎(chǔ)上，形成了以地震反射特征分析為主體的三維地震綜合識(shí)別縫洞技術(shù)方法［2～6］，在開發(fā)中起到了較好的作用。隨著塔河油田勘探開發(fā)的不斷外擴(kuò)和深入，主要目的層奧陶系埋藏更深，縫洞的發(fā)育規(guī)模變小，地震反射信號(hào)更弱，以“相面法”進(jìn)行地震反射特征定性預(yù)測(cè)儲(chǔ)層的多解性和不確定性明顯增大，影響了開發(fā)井的建產(chǎn)率和產(chǎn)能。為此，筆者利用地震多屬性優(yōu)化分析技術(shù)建立了儲(chǔ)集體6個(gè)亞類的地震反射特征量化識(shí)別模板，首次采用計(jì)算機(jī)誤差反向傳播 （BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自動(dòng)量化識(shí)別儲(chǔ)集體地震反射特征，并預(yù)測(cè)空間分布。該方法在塔河油田碳酸鹽巖油藏縫洞量化描述和開發(fā)部署中的應(yīng)用效果較好，目前已成為 “十二五”塔河縫洞型油藏定量描述的主要方法之一。

1 研究現(xiàn)狀

近13年的勘探開發(fā)實(shí)踐表明，塔河油田縫洞儲(chǔ)集體的發(fā)育形態(tài)、尺度范圍、組合形式、距奧陶系風(fēng)化面距離等地質(zhì)因素會(huì)形成不同類型的異常地震反射特征 （與連續(xù)地震反射的基巖對(duì)比）。“十一五”期間針對(duì)塔河油田主體區(qū) （2～8區(qū)）的485口鉆井縫洞發(fā)育情況、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)和井點(diǎn)地震反射特征的關(guān)系，將鉆井的地震異常反射特征劃分為4個(gè)大類：串珠狀反射 （Ⅰ）、弱反射 （Ⅱ）、強(qiáng)反射 （Ⅲ）和非典型反射 （Ⅳ），各類反射特征主要分布在中下奧陶統(tǒng)頂面地震反射波）以下0～100ms時(shí)窗段。縱向上依據(jù)不同時(shí)窗段的地震屬性和巖溶縫洞發(fā)育程度差異，如頂面以下0～20ms時(shí)窗段定義為表層，多對(duì)應(yīng)風(fēng)化殼巖溶儲(chǔ)層發(fā)育段，縫洞規(guī)模中等，但連通性較強(qiáng)；20～60ms定義為內(nèi)幕，多對(duì)應(yīng)垂向滲流和徑流溶蝕儲(chǔ)層發(fā)育段，縫洞規(guī)模相對(duì)較大，連通相對(duì)較弱；60～100ms定義為深部，多對(duì)應(yīng)潛流溶蝕儲(chǔ)層發(fā)育段，縫洞規(guī)模相對(duì)較小，連通程度最弱。進(jìn)一步細(xì)分了9個(gè)亞類的地震異常反射特征，結(jié)果見圖1、2和表1。

圖1 塔河油田碳酸鹽巖縫洞型油藏4大類地震反射特征分類圖版

圖2 塔河油田碳酸鹽巖縫洞型油藏9個(gè)亞類地震反射特征分類圖版

表1 塔河油田碳酸鹽巖油藏鉆井儲(chǔ)集體發(fā)育和地震反射特征分析表

分析塔河油田碳酸鹽巖油藏鉆井儲(chǔ)集體發(fā)育情況和地震反射特征發(fā)現(xiàn)：①具表層弱＋串珠狀反射（Ⅰ1）、整體串珠狀反射 （Ⅰ3）和雜亂強(qiáng)反射 （Ⅲ3）特征的鉆井，以溶洞型儲(chǔ)集體為主，平均單井產(chǎn)量在 （7.18～10.4）×104t之間，單井產(chǎn)量大于2×104t井?dāng)?shù)比例在44.7%～75.8%，這3類地震異常反射特征與溶洞發(fā)育對(duì)應(yīng)關(guān)系較好，鉆井產(chǎn)能較高；②其次是表層強(qiáng)＋串珠狀反射 （Ⅰ2）、表層弱＋內(nèi)幕弱反射 （Ⅱ1）、表層強(qiáng)＋內(nèi)幕弱反射 （Ⅱ2）特征的鉆井，以裂縫－孔洞型儲(chǔ)集體為主，平均單井產(chǎn)量在 （3.22～16.1）×104t之間，單井產(chǎn)量大于2×104t井?dāng)?shù)比例在27%～42%，這3類地震反射特征與裂縫－孔洞型儲(chǔ)集體發(fā)育對(duì)應(yīng)關(guān)系較好，但儲(chǔ)集體發(fā)育規(guī)模懸殊，井之間的產(chǎn)能差異大［7］；③再次是深部串珠狀反射 （Ⅰ4）和表層強(qiáng)＋內(nèi)幕強(qiáng)反射 （Ⅲ2）特征的鉆井，以裂縫－孔洞型儲(chǔ)集體為主，平均單井產(chǎn)量在 （3.9～4.3）×104t之間，單井產(chǎn)量大于2×104t井?dāng)?shù)比例在9.7%～20.7%，這2類地震反射特征儲(chǔ)集體發(fā)育程度明顯變差，鉆井的產(chǎn)能整體較低；④最差是非典型反射 （Ⅳ）和表層弱＋內(nèi)幕強(qiáng)反射 （Ⅲ1）特征的鉆井以發(fā)育裂縫型儲(chǔ)集體為主，建產(chǎn)率和鉆井產(chǎn)能極低。

目前塔河油田的開發(fā)產(chǎn)建陣地已外擴(kuò)至斜坡的10區(qū)、12區(qū)、托甫臺(tái)區(qū)，主要目的層中－下奧陶統(tǒng)頂面的埋藏深度由主體區(qū)的5300m降低至6800m，鉆井溶洞鉆遇率由58%下降至32%，平均鉆遇溶洞高度也由9.4m下降至5.4m，開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)明顯增大。因此急需開展縫洞儲(chǔ)集體的定量識(shí)別預(yù)測(cè)，提高縫洞體和油水識(shí)別精度［7］，確保塔河油田主體區(qū)的開發(fā)加密調(diào)整井、斜坡區(qū)開發(fā)井的建產(chǎn)率和穩(wěn)產(chǎn)率。

2 量化識(shí)別方法與技術(shù)流程

縫洞體地震反射特征量化識(shí)別方法主要包括以下兩類技術(shù)：①地震多屬性優(yōu)化分析技術(shù)；②BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化識(shí)別技術(shù)。首先通過多種地震屬性對(duì)比，綜合分析找出對(duì)縫洞儲(chǔ)集體油氣比較敏感的地震屬性組合；然后根據(jù)實(shí)鉆井地震反射剖面特征及地震屬性對(duì)比分析，建立反射特征量化識(shí)別模板，再收集油氣井與非油氣井的井旁道的地震屬性，利用計(jì)算機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)組成學(xué)習(xí)樣本并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與識(shí)別，最后依據(jù)識(shí)別結(jié)果指導(dǎo)碳酸鹽巖縫洞型儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)［8，9］和井位部署等。主要流程包括：

1）地震多屬性優(yōu)化研究，選取有利地震屬性組合。

2）標(biāo)準(zhǔn)樣本建立。根據(jù)大量實(shí)鉆成果及反射特征細(xì)分類，選取典型井地震特征，建立量化識(shí)別模板，作為計(jì)算機(jī)識(shí)別的分類依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)樣本。

3）反射特征量化識(shí)別。對(duì)獲取的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，用訓(xùn)練結(jié)果對(duì)提取的屬性數(shù)據(jù)體進(jìn)行識(shí)別。

4）成果應(yīng)用。根據(jù)識(shí)別得到的成果圖件，為鉆井部署及生產(chǎn)提供技術(shù)支撐。

2.1 地震屬性優(yōu)化分析技術(shù)

地震屬性優(yōu)化是地震屬性分析的關(guān)鍵。由于塔河縫洞型油藏的儲(chǔ)集空間發(fā)育具極其不確定?焦方正，楊堅(jiān).塔河油田碳酸鹽巖油田開發(fā)實(shí)踐與認(rèn)識(shí).塔河油田開發(fā)研究論文集.2006.?魯新便，李峰.塔河油田碳酸鹽巖油藏縫洞單元研究及其開發(fā)意義.塔河油田開發(fā)研究論文集.2006.，每一種地震屬性均從不同角度反映儲(chǔ)層的特征，在不同地區(qū)、不同層位和不同類型儲(chǔ)層中，敏感地震屬性差異較大；而且由于地震屬性間存在的相關(guān)性，使得選取單屬性較優(yōu)的一組屬性組合不一定能獲得最優(yōu)識(shí)別效果 （只有在各地震屬性間相互獨(dú)立時(shí)才能獲得最優(yōu)效果）。因此，在進(jìn)行地震反射模式識(shí)別之前必須對(duì)地震屬性進(jìn)行優(yōu)化，確定研究區(qū)地質(zhì)特征比較明顯 （或敏感）并與地震反射模式關(guān)系密切的最少的地震屬性或地震屬性組合來進(jìn)行識(shí)別研究，筆者采用各地震屬性之間相關(guān)性以及與儲(chǔ)層的關(guān)聯(lián)性分析進(jìn)行屬性優(yōu)化分析。

研究中采用相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)分析地震屬性之間的相關(guān)性，求出各個(gè)屬性間的相關(guān)系數(shù)及權(quán)重配比，總相關(guān)值越小的屬性，獨(dú)立性越好并越能反映儲(chǔ)層的本質(zhì)特征，在模式識(shí)別中對(duì)應(yīng)的權(quán)重越大，即在識(shí)別過程中起的作用也越大。經(jīng)過均方根振幅、振幅能量、振幅變化率、不同視窗均方根之比、信噪比、中心頻率、頻譜能量百分比、波峰數(shù)目、波峰平均振幅、相似系數(shù)、互相關(guān)函數(shù)、振幅峭度、過零點(diǎn)、極值點(diǎn)等20種地震屬性相關(guān)性的對(duì)比分析，優(yōu)選出平均振幅、振幅變化率、信噪比作為縫洞體地震反射特征的敏感地震屬性，其權(quán)重分配見表2。

在敏感地震屬性表征的基礎(chǔ)上，對(duì)典型地震反射特征井附近的地震道進(jìn)行屬性提取，用高斯分布擬合屬性值的范圍，并分析建立6個(gè)亞類地震反射特征的量化識(shí)別模板。當(dāng)樣本數(shù)量較多，且呈正態(tài)分布時(shí)，使用高斯分布可代表樣本的分布規(guī)律。地震反射異常是一種自然現(xiàn)象的數(shù)據(jù)獲取和反映，其分布具有近似正態(tài)分布的規(guī)律，采用近似正態(tài)分布方法量化屬性變化范圍。表3列出了6個(gè)亞類的地震反射特征敏感屬性的近似高斯分布均值和方差范圍，其中u表示均值即中心位置，d表示屬性分布的范圍區(qū)間，理論上離u值越遠(yuǎn)，樣本的分布概率越小，在提取樣本時(shí)，也按照這樣的原則進(jìn)行。

表2 塔河油田碳酸鹽巖油藏縫洞體地震反射特征敏感屬性表征

表3 塔河油田碳酸鹽巖油藏縫洞體地震反射特征量化識(shí)別分析

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反射特征識(shí)別技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的特點(diǎn)是處理單元的高度并行性與分布性，這種特性使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將信息分布存儲(chǔ)于并行計(jì)算過程，而且具有較快的處理速度和較強(qiáng)的容錯(cuò)能力，同時(shí)也具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織與自適應(yīng)能力。近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油氣勘探開發(fā)中得到廣泛的應(yīng)用，主要在地下巖層的巖性識(shí)別、物探化探數(shù)據(jù)的某種連續(xù)性數(shù)據(jù)檢驗(yàn)、地震反射界面和目的層的追蹤、處理和解釋測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、自動(dòng)識(shí)別儲(chǔ)層、基于地震數(shù)據(jù)的油氣預(yù)測(cè)、重力異常資料分析和反演多層密度分界面等方面，取得了較好的效果。

針對(duì)塔河油田縫洞型油藏特點(diǎn)，筆者采用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Back－Propagation Neural Network），簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （圖3）。該網(wǎng)絡(luò)采用BP（Back Proragation）算法，基本原理是學(xué)習(xí)過程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。正向傳播時(shí)，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層逐層處理后，傳向輸出層。若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出 （樣本信號(hào)）不符，則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號(hào)，該誤差信號(hào)即作為修正每個(gè)單元權(quán)值的依據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過程，是周而復(fù)始地進(jìn)行的。權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。該過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出誤差減少到可接受的程度，或進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

基于BP算法的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前應(yīng)用廣泛，具有以下3個(gè)特點(diǎn)：

1）非線性映射能力 在許多技術(shù)領(lǐng)域中經(jīng)常遇到這樣的問題：對(duì)某輸入－輸出系統(tǒng)已經(jīng)積累了大量相關(guān)的輸入－輸出數(shù)據(jù)，但對(duì)其內(nèi)部蘊(yùn)涵的規(guī)律仍未掌握，因此無法用數(shù)學(xué)方法來描述該規(guī)律。而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)這類問題時(shí)，具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。

2）泛化能力 多層感知器訓(xùn)練后將所提取的樣本對(duì)中的非線性映射關(guān)系存儲(chǔ)在權(quán)值矩陣，在其后的工作階段，當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練時(shí)未曾見過的非樣本數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射。

3）容錯(cuò)能力 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魅力還在于，允許輸入樣本中帶有較大的誤差甚至個(gè)別錯(cuò)誤。因?yàn)閷?duì)權(quán)矩陣的調(diào)整過程也是從大量的樣本對(duì)中提取統(tǒng)計(jì)特性的過程，反映正確規(guī)律的知識(shí)來自全體樣本，個(gè)別樣本中的誤差不能左右對(duì)權(quán)矩陣的調(diào)整。因此該系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由一個(gè)輸入層、一個(gè)隱層、一個(gè)輸出層構(gòu)成 （圖4），其中輸入層樣本有N個(gè)屬性，就有N個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)；隱層采用N＋2個(gè)節(jié)點(diǎn)；輸出層樣本用于識(shí)別M個(gè)類別，就有M個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。

對(duì)塔河油田縫洞體的地震反射模式識(shí)別主要利用其所選取的地震屬性與背景反射的差異性進(jìn)行分析判斷，所選取的地震屬性越能反映識(shí)別模式的類別特征，則識(shí)別精度越高，反之精度越低。地震屬性選取的數(shù)目不應(yīng)過少，若過少可能無法識(shí)別所選取的特征模式，其數(shù)目應(yīng)大致與要識(shí)別的特征模式數(shù)目相等。識(shí)別過程主要分為以下2個(gè)方面：

圖3 人工BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)流程圖

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組織示意圖

1）選擇標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能與訓(xùn)練用的樣本密切相關(guān)，選擇一口井的訓(xùn)練樣本既要注意樣本規(guī)模，又要注意樣本質(zhì)量。①確定合理的訓(xùn)練樣本數(shù)。一般來說訓(xùn)練樣本數(shù)越多，訓(xùn)練結(jié)果越能正確反映其內(nèi)在規(guī)律，但樣本的收集整理往往受到客觀條件的限制。此外，當(dāng)樣本數(shù)多到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的精度也很難再提高；而且網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越大，訓(xùn)練所需時(shí)間也越多，合理訓(xùn)練樣本數(shù)約是網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)總數(shù)的5～10倍。②保證訓(xùn)練樣本質(zhì)量。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中提取的規(guī)律蘊(yùn)涵在樣本中，因此樣本一定要有代表性。樣本的選擇要注意樣本類別的均衡，盡量使每個(gè)類別的樣本數(shù)量大致相等。即使是同一類樣本也要照顧樣本的多樣性與均勻性。按這種 “平均主義”原則選擇的樣本能使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)見多識(shí)廣，而且可以避免網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)量多的類別 “印象深”，而對(duì)出現(xiàn)次數(shù)少的類別 “印象淺”。

2）樣本學(xué)習(xí)與識(shí)別 在樣本學(xué)習(xí)的過程中，訓(xùn)練誤差存在以下2個(gè)特點(diǎn)：①誤差曲面存在平坦區(qū)域。誤差曲面上有些區(qū)域比較平坦，在這些區(qū)域中，誤差的梯度變化很小，即使權(quán)值調(diào)整量很大，誤差仍然下降緩慢。造成這種情況的原因一是網(wǎng)絡(luò)輸出接近目標(biāo)輸出，二是輸入值過大使得輸出值處于飽和區(qū)內(nèi)，此時(shí)對(duì)權(quán)值的變化不太敏感。訓(xùn)練只能以增加迭代次數(shù)為代價(jià)緩慢進(jìn)行，若調(diào)整方向正確且時(shí)間足夠長，總可以退出平坦區(qū)域進(jìn)入某個(gè)谷點(diǎn)。②誤差曲面存在多個(gè)極小點(diǎn)。通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣本的學(xué)習(xí)，在其他研究區(qū)內(nèi)自動(dòng)識(shí)別相同屬性特征的靶點(diǎn)，從而達(dá)到自動(dòng)識(shí)別儲(chǔ)層反射特征的目的。

3 開發(fā)應(yīng)用

圖5 塔河油田碳酸鹽巖油藏地震反射特征模式識(shí)別成果圖

在塔河油田某試驗(yàn)區(qū)利用人工BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行了縫洞體的地震反射特征量化識(shí)別，首先選取4個(gè)亞類的部分典型樣本井進(jìn)行計(jì)算機(jī)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并對(duì)全區(qū)的有利反射特征自動(dòng)識(shí)別，然后利用所有的518口投產(chǎn)井進(jìn)行驗(yàn)證，有476口井符合，精度高達(dá)92% （某井區(qū)識(shí)別結(jié)果見圖5）。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)參考量化識(shí)別結(jié)果部署了開發(fā)井29口，建產(chǎn)26口，建產(chǎn)率90%，新建產(chǎn)能26×104t。如TH10206井的表層強(qiáng)＋內(nèi)幕串珠狀反射識(shí)別結(jié)果的匹配度達(dá)93.5% （圖6），該井在中下奧陶統(tǒng)頂以下7.5～12.35m井段鉆遇放空，常規(guī)測(cè)試投產(chǎn)日產(chǎn)油70t，已累計(jì)產(chǎn)油4.3×104t。因此利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立的縫洞體地震反射模式量化識(shí)別技術(shù)在碳酸鹽巖油藏開發(fā)實(shí)踐中取得了較好的效果。

圖6 典型井TH10206井地震反射特征模式識(shí)別成果圖

4 結(jié) 論

1）塔河油田碳酸鹽巖油藏地震反射特征的敏感地震屬性有均方根振幅、振幅變化率、信噪比等，其中6個(gè)亞類地震反射特征的敏感屬性值呈近似高斯分布。

2）利用BP誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)塔河油田碳酸鹽巖油藏的縫洞體地震反射特征進(jìn)行量化識(shí)別，從 “相面法”研究縫洞儲(chǔ)集體發(fā)展到計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別，提高了縫洞體的預(yù)測(cè)精度和開發(fā)井建產(chǎn)率。

3）縫洞儲(chǔ)集體地震反射特征的量化識(shí)別已成為 “十二五”塔河油田碳酸鹽巖油藏精細(xì)描述的主要技術(shù)，現(xiàn)階段已能量化識(shí)別縫洞體的6個(gè)亞類地震反射特征。隨著塔河油田勘探開發(fā)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，縫洞儲(chǔ)集體的地震反射特征更加復(fù)雜，該技術(shù)的后續(xù)研究應(yīng)用前景廣闊。

［1］柏松章.碳酸鹽巖潛山油田開發(fā) ［M］.北京：石油工業(yè)出版社，1996.28～32，247～252.

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The Research and Development Application of Quantitative Recognition of Seismic Reflection Characteristics for Fracture－Cavity Reservoirs in Tahe Oilfield

LI Xin－h(huán)ua，LU Xin－bian，HE Cheng－jiang，LI Tao（Author's Address：Research Institute of Petroleum Exploration and Development，Northwest Oilfield Company，SINOPEC，Urumuqi830011，Xinjiang，China）

Based on seismic reflection characteristics of integrated three－dimensional seismic qualitative identification for fracture－cavity reservoirs，seismic multi－attribute optimization analysis techniques was used to establish a quantitative recognition template of seismic reflection characteristics of the six sub－categories.For the first time a computer error back－propagation neural network technology was used to automatically quantify，identify six sub－categories of the reservoirs and predict the spatial distribution of reservoirs.Good result is obtained in field application in Tahe Oilfield，it becomes one of the key methods for fracture－cavity reservoir description in Tahe Oilfield in the 12THNational 5Year Plan.

fracture－cavity reservoir；seismic reflection characteristics；BP neural network；quantitative recognition；reservoir description

P631.44

A

1000－9752（2012）08－0078－06

2012－04－17

李新華 （1968－），男，1990年成都理工大學(xué)畢業(yè)，工程碩士，高級(jí)工程師，現(xiàn)主要從事油田開發(fā)工作。

［編輯］ 龍 舟