中国石油大学：陈刚-地震叠后和叠前混合驱动下的页岩油储层多尺度裂缝预测方法

不同尺度、不同类型的天然裂缝的系统性表征有利于识别优质储层、改进开发效果.建立可靠的多尺度裂缝模型是提高页岩油储层钻遇率的重要依据, 其关键在于精细预测小尺度裂缝的空间分布, 指导钻井钻进和压裂过程.然而, 基于地震属性的传统裂缝预测方法只能各自突出单一尺度的断裂, 不同裂缝属性的数学独立性给综合裂缝系统的识别带来严峻挑战.我们提出一套改进的全尺度裂缝系统评估方案, 其关键在于通过优化的各向异性蚁群裂缝识别算法确定小尺度裂缝的发育概率, 将小尺度裂缝的发育概率与传统蚂蚁追踪产生的大尺度断层的概率进行融合, 得到的综合裂缝系统可以实现全尺度裂缝的感知.详细的属性分析过程表明, 方位各向异性能够精确描述微观裂缝特征.基于此, 我们将各向异性分析得到的裂缝密度和裂缝走向融入蚁群追踪裂缝的各个阶段, 在提高裂缝密集区搜索强度的同时, 还对小断距裂缝的发育方向实现了精准刻画.针对页岩油藏的应用案例证明, 根据改进方案得到的全尺度裂缝系统能够同时表征大尺度断层、小裂缝和裂缝破碎带的分布情况.研究区的成像测井结果进一步验证了小尺度裂缝预测发育方向的准确性及可靠性, 能够为页岩油水平井开发部署提供理论指导.

CHEN Gang, LI ShiChang, SONG SiYu, LI YingYan, HE JiXiang, TANG TingMing, ZHU FuYu, ZHAO Yang, LU MingHui. 2024. Multi-scale fracture prediction of shale oil reservoir driven by the combination of post-stack and pre-stack seismic data. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 67(7): 2830-2849, doi: 10.6038/cjg2023Q0910