基于地震属性智能融合的稀井网辫状河储层构型精细表征——以渤海湾盆地C-6油田馆陶组为例OA

【目的】C-6油田是渤海海域亿吨级曹妃甸油田群主力油田之一,其主力开发层系馆陶组Ⅲ油组为一套富砂的辫状河沉积,内部储层连通性尚不明确,制约油田开发效果。【方法】采用基于深度前馈神经网络(Deep Feed-Forward Neural Network,DFNN)地震属性智能融合技术,在有限测井信息的标定下,对油田辫状河储层四级构型单元空间分布进行了精细表征。【结果】综合多井测井解释,C-6油田馆陶组Ⅲ油组主要发育心滩和辫状河道两种类型四级构型单元,其中心滩储层厚度大,物性较好,是研究区主要发育的储层构型单元。在地震属性提取与单井岩性和物性参数相关性分析的基础上,选取反射强度、相对阻抗、甜点、瞬时振幅、均方根振幅5种属性基于孔隙度监督的DFNN智能融合,大幅提高了辫状河储层砂体及其边界的探测能力。C-6油田馆陶组Ⅲ油组主体为北东—南西向辫流带,内部划分出呈菱形的15个心滩四级构型单元,分流河道四级构型单元呈窄条带状环绕在心滩周围,垂向上心滩互相切叠,形成“大心滩—小河道”的平面构型组合样式。【结论】基于地震属性智能融合的储层构型精细表征深化了稀井网控制的辫状河储层连通性认识,为C-6油田开发方案的调整提供了直接的地质依据,对海上稀井网条件下相同沉积类型油田的储层构型精细表征具有一定借鉴意义。