裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度预测方法

1.本发明涉及海洋天然气水合物勘探技术领域，具体是一种裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度预测方法。


背景技术：

2.天然气水合物通常以胶结颗粒、包壳颗粒、承载基质/颗粒、孔隙充填、包裹体和结核/裂隙充填等六种赋存形式广泛分布于大陆边缘深水盆地和陆地冻土带的沉积物中；而在海洋沉积物中，压力取心结果显示孔隙充填和颗粒驱替裂隙充填是天然气水合物两种通常的赋存形态。我国2007年第一次在中国南海发现孔隙充填型水合物以来，对该类水合物在地震调查与解释、测井评价、岩石物理模型和成藏系统等各方面的研究非常成熟；近些年，在中国南海也新发现了一些裂隙充填型地层，并开展了相关的测井数据评价工作，但在地震数据评价方面还需要进一步完善。
3.在进行裂隙充填型水合物层的测井数据评价时发现，该类水合物地层呈现明显的各向异性特征，使用传统的各向同性评价方法计算的水合物饱和度要明显高于压力取心估算结果；同理，在地震数据评价裂隙充填型水合物地层时，如果使用各向同性方法势必会过高地估算水合物资源量，所以需要使用各向异性岩石物理模型进行裂隙充填型水合物层的预测与评价。因此，本发明给出一种裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度预测方法。


技术实现要素：

4.针对裂隙充填型水合物层的地震预测饱和度高于压力取心估算结果问题，本发明的目的是为了提高裂隙充填型水合物层的地震计算精度。
5.根据裂隙充填型水合物层呈现各向异性的特点，本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
6.裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度预测方法，包括：
7.s1、利用速度和密度测井数据，通过褶积方法生成合成记录的地震数据；
8.s2、使用地震数据、速度和密度测井数据，通过叠后地震波阻抗反演，获得裂隙充填型水合物层的地震波阻抗数据体、速度和密度低频模型，计算水合物层的速度、密度和孔隙度数据体；
9.s3、利用backus平均和颗粒接触模型构建裂隙充填型水合物的各向异性岩石物理模型，利用孔隙度数据体和各向异性岩石物理模型计算理论的裂隙充填型水合物层的理论速度；
10.s4、对比反演速度和理论计算速度估算裂隙充填型水合物的饱和度。
11.所述合成地震记录包括：
12.利用实际的测井速度、密度的地层深度域数据，计算地层不同深度的反射系数序列r(i)：
[0013][0014]
式中的参数为深度域值，r(i)为第i层的反射系数，v
i 1
、vi分别为第i 1和第 i层的测井速度，ρ
i 1
、ρi分别为第i 1层和第i层的测井密度；
[0015]
并与从输入的雷克子波信息进行褶积，生成时间域的合成地震记录：
[0016][0017]
式中，s(t)为时间域的合成地震记录，dτ为时间间隔，w(τ)为偏移距道集中的子波,r(t-τ)为深度域反射系数序列r(i)经过速度转换后的时间域反射系数序列。
[0018]
所述叠后地震波阻抗反演包括：测井数据处理、地震数据处理、合成地震记录、井震标定、低频模型建立、模型分析与更新。
[0019]
所述速度、密度和孔隙度数据体的计算，其计算过程包括：根据叠后地震波阻抗反演得到的速度和密度低频模型，利用波阻抗数据体分别除以速度和密度低频模型得到密度和速度数据体；并利用密度数据体计算孔隙度数据体：
[0020][0021]
式中，φ为孔隙度，ρs为颗粒密度，ρ为反演得到的密度，ρw为水的密度。
[0022]
所述步骤s3包括：
[0023]
以孔隙度数据体和区域地层岩性为输入参数，利用颗粒接触模型计算饱和水地层的拉梅系数；
[0024]
以饱和水地层和水合物的拉梅系数为输入参数，利用backus平均计算裂隙充填型水合物层的速度。
[0025]
所述颗粒接触模型用于计算饱和水地层弹性参数，公式包括：
[0026]
沉积物干骨架的体积模量k
dry
和剪切模量g
dry
，
[0027][0028]
或
[0029]
式中，φ是孔隙度；φc是密集随机包裹体的孔隙度(约40％)；k
hm
和g
hm
需要用hertz-mindlin理论计算获取；固体颗粒体积模量k和剪切模量g根据矿物组分利用hill平
均公式计算；
[0030]
饱和水沉积物的体积模量k
sat
和剪切模量g
sat
用gassmann方程计算：
[0031][0032]gsat
＝g
dry
；
[0033]
式中，kw是水的体积模量；
[0034]
饱和水沉积物的拉梅系数λ和μ计算公式：
[0035]
λ＝k
sat-2μ/3,
[0036]
μ＝g
sat
.
[0037]
所述backus平均分为饱和度地层和水合物两个端元，计算公式包括：
[0038][0039][0040][0041][0042]
n＝《μ》,
[0043]
ρ＝《ρ》,
[0044][0045]
式中，a、c、f、l、n、ρ和q分别为刚度矩阵中的弹性参数，λ和μ分别为饱和水地层和水合物的拉梅系数，γ为波向量和对称轴之间的夹角；尖括号代表加权平均表达形式：
[0046]
《g》≡(η1g1 η2g2)
[0047][0048]
式中，η1和η2为两个端元的体积，g对应于计算上述刚度矩阵公式中尖括号中的计算公式；
[0049]
利用弹性参数计算含裂隙充填型水合物层的纵横波速度，
[0050][0051][0052][0053]
式中，v
p
、和分别为纵波速度、垂直偏振横波和水平偏振横波，即为理论计算速度。
[0054]
所述估算裂隙充填型水合物的饱和度包括：
[0055]
根据反演速度和不同水合物饱和度条件下的理论计算速度，计算两者之间的误差，当误差小于1e-2时，这时的饱和度即为最终计算的裂隙充填型水合物层的饱和度。
[0056]
裂隙充填型水合物层的各向异性地震饱和度预测装置,通过以下程序模块预测估算裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度：
[0057]
地震数据合成模块，用于利用速度和密度测井数据，通过褶积方法生成合成记录的地震数据；
[0058]
反演及孔隙度数据模块，使用地震数据、速度和密度测井数据，通过叠后地震波阻抗反演，获得裂隙充填型水合物层的地震波阻抗数据体、速度和密度低频模型，计算水合物层的速度、密度和孔隙度数据体；
[0059]
理论速度计算模块，用于利用backus平均和颗粒接触模型构建裂隙充填型水合物的各向异性岩石物理模型，利用孔隙度数据体和各向异性岩石物理模型计算理论的裂隙充填型水合物层的理论速度；
[0060]
饱和度预测估算模块，用于对比反演速度和理论计算速度估算裂隙充填型水合物的饱和度；
[0061]
可视化作图模块，用于对预测估算饱和度过程中的各个数据体进行作图，可视化直观展示。
[0062]
裂隙充填型水合物层的各向异性地震饱和度预测设备,包括处理部、存储部，存储部存储有程序，处理部加载程序执行如上所述的方法步骤，预测估算裂隙充填型天然气水合物层的各向异性地震饱和度。
[0063]
本发明与现有技术相比具有以下优点及有益效果：
[0064]
1、本发明能够解决裂隙充填型水合物层的地震饱和度预测过高的问题，从而提高地震数据的预测精度。
[0065]
2、本发明还可以用于裂隙充填型水合物层的地震饱和度评价，能够进行三维地震数据的各向异性饱和度计算和水合物的空间展布预测。
附图说明
[0066]
图1是本发明的总体流程图；
[0067]
图2是合成地震记录图和模拟的地震数据；
[0068]
图3是波阻抗、速度和密度的低频模型；
[0069]
图4是叠后地震反演的波阻抗、密度、速度和孔隙度数据体；
[0070]
图5是本发明裂隙充填型水合物层的饱和度预测图。
具体实施方式
[0071]
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
[0072]
如图1所示，该发明方法共分为四个步骤。
[0073]
步骤一、是利用褶积模型生成合成地震记录部分。
[0074]
1.1、根据测井获得的密度(图2(a))和速度(图2(b))的地层深度域数据，利用公式(1)计算地层不同深度的反射系数序列r(i)，并与给定的雷克子波信息进行褶积(见公式(2))，生成时间域的合成地震记录，如图2(c)中红线所示。
[0075]
[0076]
式(1)中的参数为深度域值，r(i)为第i层的反射系数，v
i 1
、vi为第i 1和第i层的测井速度，ρ
i 1
、ρi分别为第i 1层和第i层的测井密度。
[0077][0078]
式(2)中，s(t)时间域的合成地震记录，dτ为时间间隔，w(τ)为偏移距道集中的子波,r(t-τ)为深度域反射系数序列r(i)经过速度转换后的时间域反射系数序列。
[0079]
1.2、利用合成地震记录，对其进行复制，进一步生成如图2(e)所示的地震数据。
[0080]
步骤二、利用速度、密度和合成地震数据s(t)进行地震反演部分；
[0081]
2.1、将合成地震数据s(t)(如图2(c)中的黑色线)与钻井位置的井旁地震道数据(如图2(c)中的红色线)进行对比分析，获取地震数据和测井数据的时间和深度关系，以此建立如图3所示的波阻抗(图3(a))、速度(图3(b)) 和密度低频模型(图3(c))。
[0082]
2.2、依据建立的波阻抗低频模型为初始模型(图3(a))，对初始模型进行不断地更新，并将更新模型与从地震数据中提取的子波进行褶积，生成合成地震记录，比较合成地震记录和实际输入数据，当两者满足一定精度时，此时的波阻抗模型即为最终反演得到的如图4(a)所示的波阻抗数据体。
[0083]
2.3、根据反演得到的波阻抗数据体(图4(a)),将其分别除以图3(b)和图3(c)中的速度和密度低频模型，即可得到如图4(b)和图4(c)所示的反演密度和速度数据体。其中，“除以”操作为：对于被除数数据体、除数数据体的x、y二维坐标分别对应做除法。
[0084]
2.4、再根据密度数据体可以计算孔隙度数据体；
[0085][0086]
式中，φ为孔隙度，ρs为颗粒密度，ρ为反演得到的密度，ρw为水的密度。
[0087]
步骤三、裂隙充填型水合物层的理论速度计算；
[0088]
3.1、以孔隙度数据体和区域地层岩性(对应固体颗粒分量所占的体积)为输入参数，利用颗粒接触模型(公式4-9)计算饱和水地层的拉梅系数；
[0089]
沉积物干骨架的体积模量k
dry
和剪切模量g
dry
，
[0090][0091]
或
[0092]
式中，φ是孔隙度；φc是密集随机包裹体的孔隙度(约40％)。骨架有效体积模量k
hm
和剪切模量g
hm
需要用hertz-mindlin理论计算：
[0093][0094][0095]
式中，ν是用固体颗粒体积模量k和剪切模量g计算的矿物泊松比；n是配位数，这里取8.5；p是有效压力：
[0096]
p＝(1-φ)(ρ
s-ρf)gh
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0097]
式中，ρs和ρf分别是是固相和流相的密度；g是重力加速度；h是海底以下的深度。
[0098]
固体颗粒体积模量k和剪切模量g根据矿物组分利用hill平均公式计算：
[0099][0100][0101]
式中，ki和gi分别为各固体颗粒的体积模量和剪切模量，fi是对应固体颗粒分量所占的体积。
[0102]
饱和水沉积物的体积模量k
sat
和剪切模量g
sat
用gassmann方程计算：
[0103][0104]gsat
＝g
dry
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0105]
式中，kw是水的体积模量。
[0106]
饱和水沉积物的拉梅系数λ和μ计算公式：
[0107]
λ＝k
sat-2μ/3,
[0108]
μ＝g
sat
.
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0109]
3.2、以饱和水地层和水合物的拉梅系数为输入参数，利用backus平均计算裂隙充填型水合物层的速度；
[0110][0111][0112][0113][0114]
n＝《μ》,
[0115]
rho＝《ρ》,
[0116][0117]
式中，a、c、f、l、n、rho和q分别为刚度矩阵中的弹性参数，λ和μ分别为饱和水地层和水合物的拉梅系数，ρ分别为饱和水地层和水合物的密度，γ为波向量和对称轴之间的夹角。尖括号代表加权平均，表达形式为：
[0118]
《g》≡(η1g1 η2g2)
[0119][0120]
式中，η1和η2为两个端元的体积，g对应于计算上述刚度矩阵公式中尖括号中的计算公式；
[0121]
利用弹性参数计算含裂隙充填型水合物层的纵横波速度，即为理论速度：
[0122][0123][0124][0125]
式中，v
p
、和分别为纵波速度、垂直偏振横波和水平偏振横波。
[0126]
步骤四、裂隙充填型水合物层的饱和度计算。
[0127]
4.1、通过不断增加水合物饱和度，计算不同水合物饱和度条件下的裂隙充填型水合物层的理论速度，并计算反演速度体中的速度(图4(c))和理论速度 (公式12的结果)之间的误差，当误差≤1e-2时，此时的饱和度即为最终反演水合物饱和度；
[0128]
4.2、按照上述步骤计算反演速度体(图4(c))中每一道的水合物饱和度，最终生成如图5所示的饱和度数据体。
[0129]
如图2所示，(a)为密度测井；(b)为速度测井；(c)为纵波和密度所得到的反射系数序列与地震子波(d)进行褶积后得到的合成地震数据(黑色线)与井位的实际地震道(黑色线)对比关系图，并由此获得地震数据的时间和测井数据的深度关系(也就是地震数据中的时间与测井数据中的深度对应关系)；(d) 为从实际地震道中(e)提取的子波；(e)为利用单道合成地震数据复制生成的多道叠后地震数据，也是进行叠后反演的地震输入数据。
[0130]
如图3所示，(a)、(b)和(c)分别为地震反演时建立的初始的波阻抗、速度和密度低频模型。该低频模型来自于图2(c)中所建立的地震数据时间与测井深度关系，即通过该关系可以将测井密度和速度随深度变化曲线转换为与地震数据匹配的随时间变化曲线，再通过曲线的横向插值形成空间连续的速度、密度和波阻抗随时间的空间变化的低频模型。
[0131]
如图4所示，(a)为通过测井数据处理、地震数据处理、合成地震记录、井震标定、低频模型建立、模型分析与更新等反演所获得的波阻抗数据体；(b)为波阻抗数据体(图4(a))除以速度低频模型(图3(b))得到的密度数据体； (c)为波阻抗数据体(图4(a))除以密度低频模型(图3(c))得到的速度数据体；(d)为利用公式(3)通过密度数据体(图4(b))计算得到的孔隙度数据体。
[0132]
如图5所示，(a)为传统各向同性计算的饱和度数据体；(b)为本发明中各向异性计算的饱和度数据体。实际压力取心估算的水合物饱和度约为20％，从图中可以看出，传统各
向同性计算的饱和度最高值到50％，明显偏高，而各向异性饱和度更加接近实际结果。
[0133]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。