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《中国科学技术大学》 2019年
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页岩气开发诱发微地震定位和速度成像方法及应用

陈余宽  
【摘要】:水力压裂是一种地下储层改造的工业手段,它通过向目标地层注入高压的流体,产生相互连接的裂缝网络,来提高储层的渗透率,增加储层中流体的流动。水力压裂技术目前被广泛应用于开发低渗透率的非常规油气资源,如页岩气、煤层气等。在水力压裂过程中,裂缝的产生通常会伴随着微地震的活动性。而且由于流体的迁移以及压裂过程本身产生的应力扰动,会在储层周围甚至较远的区域在已有的断层上导致断层活化,诱发比正常微震能量大的诱发地震。通常,由水力压裂直接导致的震级比较小的地震,被称作“微地震”;由于水力压裂导致断层活化而产生的比正常微地震能量大的地震,被称作“诱发地震”。微地震和诱发地震的监测利用地表或深井中布设的检波器阵列。由于裂缝和流体的存在,水力压裂会对目标储层及其周围的介质进行改造,而微地震和诱发地震的位置可以用来描述裂缝和断层的分布。因此地震定位和速度成像对于页岩气开发水力压裂微地震及诱发地震监测具有重要的意义。本文的主要研究内容是发展先进的适用于地表和井中地震监测的地震定位和成像方法,并应用于使用地表和井中监测的页岩气水力压裂开发产生的微地震和诱发地震数据。主要内容包括四个方面:(1)发展基于卡尔曼滤波框架的实时地震定位方法和实时地震速度成像方法对于线性地震定位和速度成像系统,可以把它们转变为类似于卡尔曼滤波系统,即对当前的地震定位和速度模型,能够在接收到新的到时数据以后,就可以迭代更新地震位置、速度模型和相应的不确定度。对于基于卡尔曼滤波框架的实时地震定位算法,基于合成数据和实际数据验证了算法的有效性。从2003年San Simeon Mw 6.6级地震和2004年Parkfield Mw 6.0级地震的应用结果来看,卡尔曼滤波的实时定位方法能够实时地更新地震位置,这对于地震的实时监测和提前预警有着重要意义。对于实时速度成像算法,基于二维合成数据的测试表明,与传统的走时层析成像方法相比,新的算法能够近实时的快速确定出速度结构的变化,而且能够同时获得速度模型的不确定度。在假定已知速度变化区域的情况下,该方法还可以通过构建只包含对应于速度异常区域信息的模型协方差矩阵,来只对特定区域进行成像,这样可以有效避免在反演过程中产生假象。(2)发展适用于井中微地震监测的基于方位角约束的双差地震定位和成像方法对于深井,尤其是单井微地震监测,只利用地震到时信息无法确定地震的位置。在传统的双差地震定位和成像方法基础上,我们加入了微地震事件的方位角信息来约束地震定位,即要求重定位的微震事件方位角是正确的。新的方法适用于单井微地震监测数据,而且实际数据测试结果表明了方法的有效性。(3)对加拿大阿尔伯塔省Fox Creek页岩气开发诱发地震地面监测数据进行定位和成像该研究区域是加拿大的一个重要页岩气开发区,该区域的水力压裂施工诱发了一些震级比较大的地震事件(Mw0)。对于四口水平压裂井的浅孔和地面微震联合监测数据,我们基于一种改进的双差成像算法对诱发地震进行精定位并且联合反演目标储层附近的Vp、Vs和Vp/Vs由于水力压裂可能导致的异常。在联合反演以后,我们得到了更加精确的地震位置,能够很好地刻画断层形态。推测认为在水力压裂过程中,产生了向上扩展的垂直裂缝,这些裂缝相互连通,导致了水平条带状分布的地震事件。裂缝网络的向上延伸,以及与压裂井西侧的原有断层相互贯通,形成了气体运移通道,使得储层中的气体向上和向西侧原有断层中运移,从而形成了低的Vp、高的Vs和低的Vp/Vs异常。而对于压裂井北端和东侧的地震事件,由于没有形成气体运移的通道,只存在裂缝和断层,从而形成低的Vp和低的Vs异常。(4)页岩气水力压裂开发单井微地震监测定位和成像利用新发展的基于方位角约束的双差地震定位和成像算法,对一个页岩气水力压裂井中微地震监测的数据进行了处理。结果表明新的方法得到的重定位结果可以更好地刻画裂缝形态。在这项研究中,我们还确定了在压裂过程中由于断层带中流体孔隙压力增加而先后激活的两条现有断层。速度层析成像结果不仅清楚地显示了与原有断层相关的低速异常,同时还显示,在压裂区周围,由于裂缝和流体的存在,水力压裂导致的微震与低速异常相对应。因此,我们可以使用低Vp和低Vs异常的区域来估计储层压裂改造体积。这个新的估计方法相比于原来仅仅依赖微地震位置的方法具有不完全依赖微震事件的完整性的优势,因此可以提供更准确的估计。基于卡尔曼滤波框架的实时成像算法也应用于四段水力压裂监测数据,来研究每一段的压裂活动对地下介质的影响。结果显示,Vp和Vs的变化具有很好的一致性,并且前两段压裂导致的低速异常与后两段压裂导致的速度异常具有明显的不同。前两段压裂活动产生的低速异常可能与在这两段压裂过程中重新激活的原有断层有关,而后两段压裂的结果更可能直接与压裂产生的裂缝相对应。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TE377;P631.4

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