APPLIED GEOPHYSICS
 
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应用地球物理  2012, Vol. 9 Issue (2): 195-206    DOI: 10.1007/s11770-012-0330-8
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流体检测频变特征分析:以物理模型数据为例
陈双全1,2♦,李向阳1,2,3,王尚旭1,2
1.中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京 102249;
2. 中国石油大学(北京)物探重点实验室,北京 102249;
3. 英国地质调查局,Murchison House, West Mains Road, Edinburgh EH9 3LA, U. K.)
The analysis of frequency-dependent characteristics for fluid detection: a physical model experiment*
Chen Shuang-Quan1,2,♦, Li Xiang-Yang1,2,3, and Wang Shang-Xu1,2
1. State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, 102249, China.
2. CNPC Key Laboratory of Geophysical Prospecting, China University of Petroleum, Beijing 102249, China.
3. British Geological Survey, Murchison House, West Mains Road, Edinburgh EH9 3LA, U. K.
 全文: PDF (1738 KB)   HTML ( KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 Chapman 多尺度岩石物理模型研究认为,不同流体类型饱和的地震响应特征表现为不同的频率变化特征。第一类AVO 类型的储层含气地震响应,频谱能量向高频移动形成“高频亮点”,第三类AVO类型的储层含油气后的地震响应特征为“低频阴影”。本文以物理模型数据为例,通过频变地震响应特征分析,验证了Chapman 第一类AVO 响应的“高频亮点”的结果。以实际地质参数为背景,设计砂泥岩薄互层物理模型,分别进行固定炮检距和二维观测得到含不同类型流体的地震数据,采用谱分解技术分析了薄互层物理模型在含气、含水和含油时的频变地震响应特征。物理模型数据处理与分析结果表明,控制地震响应频谱特征的主要机制包括反射波调谐效应和与流体相关的衰减或频散特征。其次,通过对地震数据频变特征分析,可以将第一类AVO 储层含气后的频变异常与含水或含油区分开。物理模型实例数据分析证实了不同流体充填后所产生的频谱响应特征异常,因此,通过对实际地震数据的细致分析,可以得到流体类型变化引起的频谱特征异常,实现利用地震数据进行流体检测。
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作者相关文章
陈双全
李向阳
王尚旭
关键词频变特征   流体检测   时频分析   衰减与频散   物理模型     
Abstract: According to the Chapman multi-scale rock physical model, the seismic response characteristics vary for different fluid-saturated reservoirs. For class I AVO reservoirs and gas-saturation, the seismic response is a high-frequency bright spot as the amplitude energy shifts. However, it is a low-frequency shadow for the Class III AVO reservoirs saturated with hydrocarbons. In this paper, we verified the high-frequency bright spot results of Chapman for the Class I AVO response using the frequency-dependent analysis of a physical model dataset. The physical model is designed as inter-bedded thin sand and shale based on real field geology parameters. We observed two datasets using fixed offset and 2D geometry with different fluid saturated conditions. Spectral and time-frequency analyses methods are applied to the seismic datasets to describe the response characteristics for gas-, water-, and oil-saturation. The results of physical model dataset processing and analysis indicate that reflection wave tuning and fluid-related dispersion are the main seismic response characteristic mechanisms. Additionally, the gas saturation model can be distinguished from water and oil saturation for Class IAVO utilizing the frequency-dependent abnormal characteristic. The frequency-dependent characteristic analysis of the physical model dataset verified the different spectral response characteristics corresponding to the different fluid-saturated models. Therefore, by careful analysis of real field seismic data, we can obtain the abnormal spectral characteristics induced by the fluid variation and implement fl uid detection using seismic data directly.
Key wordsFrequency-dependent characteristic   fluid detection   time-frequency analysis   attenuation and dispersion   physical model   
收稿日期: 2012-01-03;
基金资助:

本研究受到国家重大专项(No.2011ZX05019-008)和中国国家自然科学基金项目(No.41074080)的部分资助。

引用本文:   
陈双全,李向阳,王尚旭. 流体检测频变特征分析:以物理模型数据为例[J]. 应用地球物理, 2012, 9(2): 195-206.
CHEN Shuang-Quan,LI Xiang-Yang,WANG Shang-Xu. The analysis of frequency-dependent characteristics for fluid detection: a physical model experiment*[J]. APPLIED GEOPHYSICS, 2012, 9(2): 195-206.
 
没有本文参考文献
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