【7A文】页岩气的地震解决方案.pptx

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1、美国页岩含油气区带三维地震剖面大卫帕多克（赵争光中国矿业大学（北京）翻译）QQ：137631865藏宝图奈厄布拉勒盖蒙贝根蒙特利麦克卢尔甘蔗溪路易斯和曼科斯帕罗杜洛巴奈特和伍德福德鹰滩伍德福德巴奈特海恩斯维尔费耶特维尔弗洛伊德和科纳萨瓜德文郡/俄亥俄格林河马塞勒斯新奥尔巴尼安特里姆艾克赛洛/穆尔基卡内和伍德福德--含气页岩及其经济性•30%或更少的井能够盈利•50%的巴奈特页岩射孔无气流（具有代表性？）•30%的射孔产出70%的气流•从15%的前瞻资本投入而获得相同的利润，更少射孔和更少钻井是可能的吗？含气页岩区的挑战--确定有利目标，优化钻井，

2、优化完井学科：岩石物理，地球化学。地震学作为支撑目标：成功预测。可以达到。大多数作业者仅使用地震数据来设计钻井和避免地层损害。动机论文简介富含有机物页岩：粉砂岩和泥灰岩两种页岩的解决方案。加上应力，开口裂缝，构造和上覆地层的详细描述各种页岩：特征和地震解决方案粉砂岩：费耶特维尔和巴奈特区块--低碳酸盐含量--方位应力各向异性--增加构造：伍德福德--增加构造和开口裂缝：马塞勒斯有利目标识别：叠前反演或泊松比、纵横波速比和Mu-Rho多元分析钻井：根据高质量的断层成像来避免钻遇断层。通过曲率或方位各向异性分析预测最大应力方位角，从而优化水

3、平方位角。根据构造和地层来优化井轨迹。完井：垂向应力预测。泊松比，杨氏模量和Mu-Rho（μ-ρ）体。伍德福德：如果使用方位各向异性，深度成像是必须的。马塞勒斯：应用FractureMAP(和其它专利技术)识别开口裂缝（及其方向）。各种页岩：特征和地震解决方案`非含气页岩：贝根组--中段为混合碎屑岩和碳酸盐岩--薄层产气量更多--孔隙压力为关键因素--裂缝为关键因素（开口？）--岩性和岩石质量为关键因素分辨率最关键。中贝根组低于常规地震分辨率，甚至最高截止频率仅为75Hz.有利目标:--岩石质量:叠前反演或对孔隙度和岩性预测做多分量分析

4、--压裂:从厚度和曲率推断.根据地震方位角速度分析、AVO方位角和振幅方位角进行测量，但这需要深度成像数据。--孔隙压力：与测井数据结合的地震速度综合分析钻井：根据高质量的断层成像来避免钻遇断层。通过曲率或方位各向异性分析预测最大应力方位角，从而优化水平方位角；同时也预测有利和非有利地质体。通过构造优化井轨迹。完井：预测孔隙压力和垂向应力。泊松比、杨氏模量、Mu-Rho和孔隙压力体。各种页岩：特征和地震解决方案泥灰岩：海恩斯维尔组和鹰滩组--富含碳酸盐（海恩斯维尔局部）--较小或无方位应力各向异性--海恩斯维尔组的小断层为地震噪音有利目标识

5、别：粉砂岩更为复杂。优化碳酸盐岩与碎屑岩之比。对碳酸盐岩和泥岩速度及孔隙度进行叠前反演或多分量分析。孔隙压力可能很关键。钻井：--通过高质量的断层成像来避免钻遇断层。--利用地震获得的构造信息优化井轨迹。完井：孔隙压力和垂向应力预测。泊松比、杨氏模量、Mu-Rho和孔隙压力体。海恩斯维尔：对构造和断层进行精细研究。技术目录有利目标识别钻井优化完井支持预测成功成本/效益结论回顾有利目标识别：孔隙度和优良的压裂增产■孔隙度--粉砂质页岩仅识别岩性（马塞勒斯、费耶特维尔等）•地层和地区硅质越多越：--高孔隙度--高渗透率--高脆性--

6、泥灰岩的识别更复杂•岩性（与孔隙度关系不大)驱动的岩石物理分析。岩性和岩石物理分析对成功识别都很重要优良的压裂增产（稍后）取芯：将测试尺度拉到测井尺度致密气藏的纹层结构导致了主要是在垂向上(穿层)的物性变化.物性可通过各向异性介质模型(如横向各向同性或正交各向异性模型)来描述.各向异性的表现是物性在垂向(与层理垂直)和横向上(与层理平行)存在差异,并且这种差异在不同层理面变化很大.对测井资料做N-维聚类分析得到的测井尺度的非均质性(颜色)储层相：显微照片到测井资料硅质泥质混合(储层)富含方解石(非储层)富含粘土质(非储层)富含方硅质(储层)常规地

7、震资料偏移后的常规地震剖面目的层有利目标识别由叠前反演获得的泊松比目的层常规地震与岩石物理反常对比波阻抗泊松比有利目标识别:孔隙度和优良的压裂增产■孔隙度-粉砂质页岩仅识别岩性（马塞勒斯、费耶特维尔等）•地层和地区硅质越多越：--高孔隙度--高渗透率--高脆性-泥灰岩的识别更复杂•岩性（与孔隙度关系不大)驱动的岩石物理分析。岩性和岩石物理分析都需要.■优良的压裂增产（稍后）有利目标识别:泥灰岩的孔隙度■岩性(与孔隙度关系不大)驱动的岩石物理分析-岩性和孔隙度共同驱动更易成功-岩石物理方法•测量:比较各种方法来识别岩性孔隙度和干酷根•神经网络:比较

8、更简单有限的测井数据以取芯-地震•多种方法测量(多参数或AVO)来获得碳酸盐岩速度、泥岩速度和孔隙度-无实例有利目标识别: