地层压力预测技术及应用研究

【摘要】： 异常地层压力是含油气盆地普遍存在的一种现象,与油气的生成、运移和聚集有密切的关系。研究地层压力的变化可以找出油气运移方向、富集特点以及油气压力与岩性变化特征等基本规律。异常地层压力尤其是异常高压直接关系到钻井安全,从而关系到人身、财产安全,关系到油气的勘探进程。在钻前做好异常压力预测,对于发现油气藏、设计合理的钻井液密度和井身结构、保障钻井安全、提高钻井成功率、降低钻井成本、保护油气层具有十分重要的意义。 研究异常压力的成因与分布,有助于对其进行预测,减少钻井与生产中的潜在危险,同时也有助于分析油气的运移、聚集过程和分布规律,发现新的油气藏。异常压力对成藏要素的影响,以及这些影响在勘探、钻探手段上的响应特征,是进行地层压力预测的理论基础。在钻井过程中只有准确的掌握地层压力才能有效的确定井身结构、钻井液密度,以及所采用的井口装置和钻井施工措施,为此国内外相继发展了许多预测技术。在深入分析异常压力成因机制及其分类的基础上,结合四川M地区地质,储层特征,对该地区异常压力成因与分布展开研究。 通过分析和评价地层压力预测的各种方法,结合该地区的实际地质、钻井和压力分布情况,最终提出利用地震、测井资料和叠加速度谱综合预测地层压力的方法。地震地层压力预测的关键在于层速度的精度。通过分析比较叠加速度和叠后反演获得层速度的优缺点,结合本工区实际资料情况,最终采用神经网络反演和叠加速度谱相结合的方法求取层速度。神经网络反演既能充分利用了现有反演方法的优势,又克服了反演过程严重依赖初始模型、易陷入局部最优等不足,对资料品质的要求较低,具有自组织、自适应的从输入样本中学习能力,高度的非线性处理特征,且具有较强的抗噪能力。由于地震资料本身缺乏低频,致使利用神经网络反演结果低频不可靠。因此,在频率域,对反演得到的速度进行高通滤波,对基于叠加速度求取的层速度进行低通滤波,然后将获得的两个速度融合,作为最终层速度,所得到的结果与测井速度吻合,充分表明本文提出的方法能极大地提高层速度的计算精度,具有一定得可行性。最后利用Fillippone法将获得的层速度数据体转化为地层压力数据体,从而实现了研究区整个空间的地层压力预测。预测的压力值与实测地层压力值相比较,预测误差均在10%以内,充分表明该方法具有较高的预测精度。同时,所预测的异常压力分布与油气分布也有一定的联系,结合研究区的地质、速度、构造等资料,可以较好的指示出油气运移通道和聚集的有利分布区,并且可以为该区钻井液的合理配置、天然气的开发提供重要依据。