近年来, 人们对西湖凹陷含煤系地层发育特征及储层预测开展了研究。以沉积环境控制烃源岩发育理论为指导, 魏恒飞等[1]探讨了西湖凹陷平湖组煤系烃源岩发育环境及其控制因素, 认为三角洲泥炭沼泽和潮坪相是煤层发育的主要沉积环境; 利用测井、地球化学等资料, 谢国梁[2]完成了平湖组含煤地层旋回划分, 开展了短期旋回内沉积相展布及聚煤规律分析; 基于钻测井、岩心观测、地震及地球化学等资料, 沈玉林等[3]研究了平湖组煤系烃源岩发育规律、控制因素及聚煤模式, 指出同沉积断层是该区煤层薄、层数多的主要原因, 废弃三角洲是煤层最有利的聚集场所; 基于测井资料和地震多属性线性回归技术, 张功成等[4]总结了薄煤层识别方法, 同时指出受古气侯、古地形和补偿沉降等因素控制的煤层多形成于潮湿气候条件下的三角洲环境; 在岩石物理分析基础上, 张兰等[5]采用分步反演方法, 先用叠后地质统计学反演预测煤层, 再将煤层作为岩相信息约束叠前地质统计学反演, 完成西湖凹陷平湖组富煤环境中的薄储层预测。
前人研究多侧重于平湖组煤层的形成环境、显微组分和生烃特征等方面, 对含煤系地层储层预测研究较少。地层中含有煤层导致本区含油气砂岩地震反射振幅变强、砂体顶面地震反射的相位由负变正、波组的频率提高。研究区平湖组砂、泥岩由于纵波阻抗差异较小, 传统基于纵波阻抗反演的储层预测方法面临挑战[6-7], 需要开展基于含煤系地层发育特征的储层预测新方法研究。针对平湖组含煤系地层, 开展了不同岩性岩石物理敏感曲线分析, 结合测井、地震、岩心资料总结含煤系地层沉积特征, 综合利用地震波形指示反演及模拟技术剔除储层中薄煤层干扰假象, 完成甜点储层雕刻及有利含烃区预测, 指出斜坡中、低带为油气勘探的重点区域。
1 区域地质概况东海陆架盆地西湖凹陷是规模较大的中新生代含油气凹陷[8-11], 其构造位置东侧为钓鱼岛隆褶带, 西侧为虎皮礁隆起、海礁隆起、渔山东低隆起, 北部与福江凹陷相邻, 南端与钓北凹陷接壤, 见图 1a, 面积约为5.18×104 km2。目前已钻井揭示的地层主要为始新统宝石组(E2bs)、平湖组(E2p), 渐新统花港组(E3h), 中新统龙井组(N1l)、玉泉组(N1y)、柳浪组(N1ll), 上新统三潭组(N2s)及更新统东海群组(Qpdh)。
研究区位于西湖凹陷平北斜坡带北段, 构造单元自西向东划分为断阶带、次洼带、古隆起带、主洼带, 见图 1b。盆地经历了初始裂陷期、断陷期、断-拗转换期、拗陷-反转期和区域沉降期5个演化阶段[9]。受中始新世平湖运动影响, 盆地进入断-拗转换阶段, 本区平湖组沉积厚度为500~1 500 m, 斜坡带早期以潮控三角洲沉积体系为主, 中期演化为受潮汐影响的三角洲沉积体系, 晚期则以河控三角洲沉积体系为主。平湖组三角洲沉积体系中广泛发育的薄煤层干扰了含油气储层预测, 所以需要先预测出煤层, 然后将其剔除, 才能识别有效储层, 本文针对该问题开展了相关研究工作。
2 含煤地层沉积特征研究区平湖组沉积初期, 盆地处于断陷末期, 主要发育潮控三角洲; 平湖组沉积中期, 盆地演化为断-拗转换期, 伴随着大规模海侵, 三角洲受到潮汐、河流共同控制, 发育受潮汐影响的三角洲沉积体系; 平湖组沉积晚期, 盆地演化处于断-拗转换末期, 大规模海侵基本结束, 河流供源充足, 沉积体系以河控三角洲为主[12-13]。
受潮汐影响的三角洲沉积体系主要发育于平湖组沉积早、中期, 包括上三角洲平原、下三角洲平原、三角洲前缘等亚相。上三角洲平原通常为三角洲的陆上部分, 发育分流河道、分流间湾、泛滥平原等沉积微相。分流河道岩性以细砂岩为主, 伽马曲线呈现为箱形、偏移幅度大、微齿化特征, 地震相表现为低频、弱连续、弱振幅波峰-波谷反射, 岩心可见楔状交错层理、斜层理、波纹层理等沉积构造; 分流间湾岩性以深灰色泥岩、粉砂质泥岩为主, 夹杂发育透镜状粉砂岩条带, 伽马曲线表现为指状、齿化、偏移幅度中等特征, 地震相为低频、弱连续、弱振幅复波反射特征, 见图 2。下三角洲平原位于最高潮水面与最低潮水面之间, 发育(水下)分流河道、分流间湾、潮间带泥炭坪、砂泥坪、潮道等沉积微相。(水下)分流河道岩性以细砂岩为主, 夹杂磨圆较好的泥砾, 伽马曲线表现为箱形-钟形、微齿化、高偏移幅度特征, 地震相以中频、连续、中强振幅波谷反射为主; 潮间带泥炭坪和砂泥坪主要发育灰色泥岩、粉砂质泥岩, 夹杂灰质粉砂岩、薄煤层, 伽马曲线表现为指状、齿化、中高偏移幅度特征, 地震相以中高频、连续、中强振幅波峰反射为主; 受潮汐水流周期性、双向性、脉动性影响, 沉积构造具有韵律性和双向性特点[14], 岩心可见双黏土层、潮汐束、变形层理、波纹交错层理、羽状层理等沉积构造, 泥炭坪中煤层见流水波痕, 具有油脂光泽, 断口处呈现贝壳状, 测井曲线具有高伽马(γ)、低密度(ρ)特征(图 2)。
河控三角洲沉积体系主要发育于平湖组沉积晚期[15], 以河流作用为主, 泥沙在河口的堆积速度远大于海洋能量破坏的速度。分流河道作为主要输砂通道, 以含砾较高的中、粗砂岩为特征, 伽马曲线呈现为箱形-钟形、高偏移幅度、微齿化特征, 地震相表现为低频、弱连续、弱振幅波谷反射。图 2中, 河控三角洲左端岩心为分流河道底部滞留沉积, 下部为浅灰色砂砾岩, 砾石成分为泥砾、石英砾, 呈次圆—棱角状, 分选较差, 见冲刷层理; 上部砂体内部发育数条斜层理, 与下部砂体组合呈现为粒度向上变细的正韵律, 顶部为浅灰色含砾粗砂岩, 局部砾石富集, 为另一期分流河道沉积。分流间湾主要为低湿的沼泽地, 沉积物多为含钙粒、植根、虫孔的泥岩, 夹杂发育薄煤层及透镜状粉砂岩条带, 伽马曲线表现为锯齿状高值特征, 地震相为低频、弱连续、弱振幅波峰-波谷反射特征; 河控三角洲右端岩心为分流间湾灰色粉砂质泥岩, 见波纹层理、变形构造, 透镜状构造。
3 含煤地层地球物理特征 3.1 合成地震记录平湖组含煤地层, 岩性主要为细砂岩、(泥质)粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩及薄煤层, 垂向呈现为砂、泥(含煤)频繁互层特征, 砂岩单层厚度为2~32 m, 煤层厚度多小于1 m, 目的层埋深在4 000 m以下, 利用25 Hz零相位雷克子波合成地震记录。
图 3为研究区4井的合成地震记录, 将密度、伽马曲线投影到井旁地震道, 可以直观区分砂岩、泥岩、煤层。根据测井解释将砂岩储层划分为气层(砂1、砂2、砂3、砂7)、油层(砂4)、气水同层(砂5)、含气水层(砂6)等4类。砂1、砂3、砂7对应的气层顶界表现为强波峰反射, 砂2对应的气层顶界表现为近零相位的弱波谷反射。产生这种差异的原因主要为砂体上部薄煤层的干扰调谐作用, 气层顶部覆盖夹煤泥岩后, 泥岩纵波阻抗(IP)整体减小, 泥岩、砂岩界面形成强波峰反射; 如果气层顶部泥岩中无薄煤层, 泥岩、含气砂岩界面表现为弱波谷反射特征。油层(砂4)、气水同层(砂5)、含气水层(砂6)都受顶部夹煤泥岩影响, 表现为波峰反射。另外, 砂泥薄互层段、厚的泥岩段(泥岩2)与上部夹薄煤泥岩也产生强波峰反射, 进而影响了含油气砂岩的识别。
利用工区内10余口已钻井数据, 完成密度与纵波速度、纵波阻抗与纵横波速度比岩石物理交会分析(图 4)。结果显示: 平湖组煤层表现为低速度、低密度、低纵波阻抗特征, 煤层密度为1.5~2.3 g/cm3, 纵波速度为2 400~3 600 m/s, 纵波阻抗为3 200~9 000 g/cm3·m/s, 纵横波速度比对平湖组煤层的识别效果不好, 值域为1.50~1.95。平湖组泥岩表现为高密度、高纵横波速度比特征, 密度为2.15~2.75 g/cm3, 纵横波速度比为1.62~2.15;纵波速度和纵波阻抗区分泥岩、砂岩不理想, 泥岩纵波速度为3 000~5 200 m/s, 纵波阻抗为6 000~13 200 g/cm3·m/s。相比于泥岩, 平湖组砂岩表现为相对低密度、低纵横波速度比特征, 密度为2.2~2.6 g/cm3, 纵横波速度比为1.5~1.8, 砂岩纵波速度为3 600~5 200 m/s, 纵波阻抗为8 200~13 000 g/cm3·m/s。可以得出结论: 研究区纵波阻抗、密度都可很好地识别平湖组煤层, 煤层纵波阻抗的上门槛值约为9 000 g/cm3·m/s, 煤层密度的上门槛值约为2.2 g/cm3; 纵横波速度比可以有效区分平湖组砂岩、泥岩, 砂岩纵横波速度比的上门槛值约为1.75。
研究区平湖组含煤地层油气砂岩预测过程主要分为三步。第一步, 通过纵波阻抗反演数据体识别出含煤泥岩。平湖组煤层多分布于泥岩中, 相邻煤层间隔多小于30 m(集中在5 m), 平均厚度为1m左右, 具有厚度薄、层数多的特征。针对煤层的发育特点, 采用基于波形指示的叠后纵波阻抗反演完成含煤泥岩预测。第二步, 利用地震波形指示反演得到的纵横波速度比数据体, 区分出含油气砂岩、含水砂岩、泥岩。泥岩纵横波速度比多大于1.75(图 4b), 含油气砂岩门槛值基本处于1.65~1.70(图 5)。第三步, 由于部分煤层纵横波速度比小于1.65, 与含油气砂岩的纵横波速度比重合, 所以需要利用第一步预测出的煤层结果剔除纵横波速度比反演数据体中的预测误差, 得到真正的含油气砂岩。
地震波形指示反演是一种统计学反演方法[16-18], 它利用贝叶斯判别理论和马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法, 在地震波形约束下完成井间储层的模拟, 实现井震协同的高分辨率储层表征。其反演结果具有"低频确定, 高频随机"的特点, 低频主要受地震频带及地震相的影响, 高频则受相似沉积结构样式的样本数据的控制, 频率越高随机性越强。地震波形代表储层垂向岩性组合的调谐样式, 其横向变化反映了不同的沉积环境, 该算法利用地震波形的横向变化开展储层预测, 提高了反演结果横向预测准确性, 使预测结果更符合沉积地质规律。
地震波形指示反演基本流程[19-21]见图 6。首先, 按照地震波形特征对已知井进行分析, 与待判别道波形相关性高的井被优选出来建立初始模型, 同时统计出纵波阻抗作为先验信息。然后, 将初始模型与地震波阻抗进行匹配滤波, 计算得到似然函数。最后, 在贝叶斯理论约束下, 结合似然函数和先验概率得到后验概率分布, 对其采样作为目标函数; 通过不断扰动模型参数, 使后验概率值最大, 此时的解作为一次可行性随机实现, 最终期望结果为多次可行性实现的均值。利用地震波形指示反演生成纵波阻抗数据体, 用于预测研究区含煤泥岩。由于纵波阻抗不能较好地识别砂岩、泥岩, 所以利用地震波形特征参数指示模拟技术生成纵横波速度比数据体, 用于区分砂、泥岩。
地震波形指示反演的两个主要参数分别是有效样本数和最佳截止频率。有效样本数是指在目的层段内所有被选井的井旁道中寻找与当前道波形最相似的井样本数。有效样本数表征了地震波形空间变化程度, 有效样本数较大表明储层横向稳定, 反之说明横向变化快、非均质性强。该参数的求取是将某口井点假设为待模拟点, 计算与其它井的波形相关性, 进而产生该井样本数和波形相关性曲线, 对所有井产生的相关性曲线进行拟合, 求取平稳拐点处的样本数即为有效样本数。图 7a为地震波形相关指数随样本数的变化曲线, 当样本数小于8时, 地震波形相关指数随样本数增加而增大; 当样本数为8时, 相关指数达到平稳且最大; 当样本数大于8时, 相关指数不再增大; 所以, 本次反演设置有效样本数为8。
最佳截止频率指反演数据体最大频率。该值越小, 分辨率越低, 确定性越强; 该值越大, 则分辨率越高, 随机性越强。图 7b给出了地震波形相关指数随截止频率的变化曲线。由图 7b可见, 随着截止频率增大, 地震波形相关指数开始变化幅度较大, 后逐渐趋于稳定, 一般选取趋于稳定时的频率作为最佳截止频率, 此次反演选取最佳截止频率为160~200 Hz。
4.2 反演效果分析图 8a为纵波阻抗反演剖面, 井点显示为录井岩性。整体来看: 纵波阻抗反演数据体对砂岩、泥岩(无煤夹层)区分效果不好, 但对砂岩、夹煤泥岩区分效果好。由于目的层纯砂岩、泥岩纵波阻抗值域相互叠置, 导致区分不开; 泥岩夹杂煤层后, 纵波阻抗整体降低, 与砂岩形成明显的阻抗差, 可以被区分开。具体表现为: 4井处没有煤夹层的泥1、泥2、泥3与砂1至砂5区分不清, 泥/煤1至泥/煤9与砂6至砂10被明显区分开; 砂7下部形成的高阻假砂1, 主要为泥/煤4与纯泥岩形成的阻抗差而导致的假象。井5处下部泥/煤发育段预测较好, 上部煤层不发育区出现假砂0, 而且砂1至砂6反演的厚度不准确。
图 8b为纵横波速度比反演剖面, 井点显示为录井岩性。整体来看, 反演剖面预测砂体层数、厚度都较为准确。目的层下部整体为泥/煤背景, 局部发育砂体, 斜坡低部位的5井钻遇厚层砂体更多, 斜坡高部位的4井主要钻遇薄砂层; 目的层上部砂体发育规模变大, 砂体展布面积广, 连续性好。具体来看, 4井泥1至泥3与砂1至砂5被区分出来, 砂、泥岩识别准确度明显提高; 但是, 受煤层影响, 部分泥/煤互层段表现为低vP/vS特征(例如, 泥/煤7), 结合利用纵波阻抗反演数据体可以有效剔除vP/vS反演数据体中的假砂体。
在综合利用纵波阻抗反演数据体、纵横波速度比反演数据体的前提下, 实现了砂岩、泥岩、夹煤泥岩的划分, 再结合岩石物理交会图, 完成含油气砂岩雕刻(图 8c)。从图 8c来看, 4井处, 砂1、砂3、砂4至砂10钻遇气层、油层、气水同层, 反演结果与井吻合度高; 5井处, 砂3至砂5钻遇气层、气水同层, 砂1、砂6钻遇大套水层, 反演结果与井吻合较好。
利用剔除煤层后的含油气反演数据体, 累加出含油气砂岩地层厚度, 然后将其与地层厚度相除, 得出含油气层厚度百分比图, 用于指示研究区含烃概率(图 9)。由图 9可以看出, 含烃概率较高区域位于古隆起周围的斜坡东部近洼陷带, 主要分布于受正断层控制的断块之内, 平湖组地层沉积时, 盆地演化处于断-拗转换期, 相对低势的断槽为水流携带碎屑物的沉积汇聚区, 发育了较厚的三角洲砂岩储层。同时, 古隆起是油气运聚有利指向区, 更易优先捕获来自主洼的油气从而形成构造-岩性油气藏, 预测研究区斜坡东部含烃概率较高, 是下一步勘探的重点区域。
1) 西湖凹陷平北斜坡带平湖组煤层多发育于受潮汐影响的三角洲泥炭坪、河控三角洲泥炭沼泽沉积环境, 单煤层厚度约为1m, 煤层间隔约为5m, 具有厚度薄、层数多的分布特征。
2) 本区平湖组煤层纵波阻抗多低于9 000 g/cm3·m/s, 密度多低于2.2 g/cm3; 砂岩、泥岩纵横波速度比门槛值约为1.75, 含油气砂岩纵横波速度比门槛值为1.65~1.70, 含气砂岩顶面表现为弱波谷、中弱波峰地震反射特征。
3) 针对本区煤层发育特点, 采用基于地震波形指示反演的"三步法"完成含煤地层有利储层预测。纵波阻抗可有效识别本区含煤泥岩, 纵横波速度比可有效识别含油气砂岩、含水砂岩及泥岩, 综合利用两种参数反演数据体可剔除含煤泥岩产生的假象, 完成有利储层预测。
[1] |
魏恒飞, 陈践发, 陈晓东, 等. 西湖凹陷平湖组滨海型煤系烃源岩发育环境及其控制因素[J]. 中国地质, 2013, 40(2): 487-497. WEI H F, CHEN J F, CHEN X D, et al. The controlling factors and sedimentary environment for developing coastal coal-bearing source rock of Pinghu Formation in Xihu depression[J]. Geology in China, 2013, 40(2): 487-497. |
[2] |
谢国梁. 西湖凹陷平北地区平湖组聚煤规律[D]. 徐州: 中国矿业大学, 2014 XIE G L. The coal accumulation patterns of Pinghu Formation in Pingbei Area, Xihu Depression[D]. Xuzhou: China University of mining and technology, 2014 |
[3] |
沈玉林, 秦勇, 郭英海, 等. 基于米氏聚煤旋回划分的西湖凹陷平湖组煤系烃源岩发育特征[J]. 石油学报, 2016, 37(6): 706-714. SHEN Y L, QIN Y, GUO H Y, et al. Development characteristics of coal-measure source rocks divided on the basis of Milankovich coal accumulation cycle in Pinghu Formation, Xihu sag[J]. Acta Petrolei Sinica, 2016, 37(6): 706-714. |
[4] |
张功成, 邓运华, 吴景富, 等. 中国近海新生代叠合断陷煤系烃源岩特征与天然气勘探方向[J]. 中国海上油气, 2013, 25(6): 15-25. ZHANG G C, DENG Y H, WU J F, et al. Coal measure source-rock characteristics and gas exploration directions in Cenozoic superimposed faulted depressions, offshore China[J]. China Offshore Oil and Gas, 2013, 25(6): 15-25. |
[5] |
张兰, 汪文基, 何贤科, 等. 东海西湖凹陷平湖组富煤环境相控储层预测技术[J]. 现代地质, 2019, 33(2): 337-344. ZHANG L, WANG W J, HE X K, et al. A new phase-controlled reservoir prediction technique for coal-rich environment in the Pinghu Formation of the Xihu Sag, the East China Sea[J]. Geoscience, 2019, 33(2): 337-344. |
[6] |
姚淑凡, 丁文龙, 赵刚, 等. 珠江口盆地深水区珠江组成岩作用对含气砂岩AVO特征的影响研究[J]. 石油物探, 2018, 57(3): 443-451. YAO S F, DING W L, ZHAO G, et al. The relationship between diagenesis and AVO anomaly of gas-bearing sandstone in the ZJ formation of the Pearl River Mouth Basin, China[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2018, 57(3): 443-451. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2018.03.014 |
[7] |
李久娣, 孙莉, 魏水建, 等. 东海海域深层HG组低渗储层"甜点"预测方法及应用[J]. 石油物探, 2019, 58(5): 758-765. LI J D, SUN L, WEI S J, et al. "Sweet Spot"prediction and its application in the low permeability reservoir of the deep HG formation in the East China Sea[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2019, 58(5): 758-765. |
[8] |
张国华, 张建培. 东海陆架盆地构造反转特征及成因机制探讨[J]. 地学前缘, 2015, 22(1): 260-270. ZHANG G H, ZHANG J P. Adiscussion on the tectonic inversion and its genetic mechanism in the East China Sea Shelf Basin[J]. Earth Science Frontiers, 2015, 22(1): 260-270. |
[9] |
张敏强, 钟志洪, 夏斌, 等. 东海西湖凹陷中南部晚中新世构造反转与油气运聚[J]. 中国海上油气, 2005, 17(2): 73-79. ZHANG M Q, ZHONG Z H, XIA B, et al. Late miocene tectonic inversion and hydrocarbon migration and accumulation in central and southern Xihu Sag, East China Sea[J]. China Offshore Oil and Gas, 2005, 17(2): 73-79. |
[10] |
董春梅, 赵仲祥, 张宪国, 等. 西湖凹陷中北部花港组物源及沉积相分析[J]. 东北石油大学学报, 2018, 42(5): 25-34. DONG C M, ZHAO Z X, ZHANG X G, et al. Analysis of provenance and sedimentary facies of Huagang formation in the north central of Xihu sag[J]. Journal of Northeast Petroleum University, 2018, 42(5): 25-34. |
[11] |
周心怀, 蒋一鸣, 唐贤君. 西湖凹陷成盆背景、原型盆地演化及勘探启示[J]. 中国海上油气, 2019, 31(3): 1-10. ZHOU X H, JIANG Y M, TANG X J. Tectonic setting, prototype basin evolution and exploration enlightenment of Xihu Sag in East China Sea Basin[J]. China Offshore Oil and Gas, 2019, 31(3): 1-10. |
[12] |
周心怀. 西湖凹陷地质认识创新与油气勘探领域突破[J]. 中国海上油气, 2020, 32(1): 1-12. ZHOU X H. Geological understanding and innovation in Xihu sag and breakthroughs in oil and gas exploration[J]. China Offshore Oil and Gas, 2020, 32(1): 1-12. |
[13] |
刁慧, 刘金水, 侯读杰, 等. 中国近海断-坳转换期煤系烃源岩特征—以西湖凹陷平湖组烃源岩为例[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2019, 39(6): 102-114. DIAO H, LIU J S, HOU D J, et al. Coal-bearing source rocks formed in the transitional stage from faulting to depression nearshore China—A case from the Pinghu Formation in the Xihu Sag[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2019, 39(6): 102-114. |
[14] |
冯増昭. 中国沉积学[M]. 北京: 石油工业出版社, 2013: 1692-1700. FENG Z Z. Sedimentology of China[M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2013: 1692-1700. |
[15] |
王红岩. 西湖凹陷三角洲平原河道识别及特征分析[J]. 东北石油大学学报, 2020, 44(1): 44-52. WANG H Y. Identification and characteristics analysis of the distribution channel in delta plain of Xihu Sag[J]. Journal of Northeast Petroleum University, 2020, 44(1): 44-52. |
[16] |
韩长城, 林承焰, 任丽华. 地震波形指示反演在东营凹陷王家岗地区沙四上亚段滩坝砂的应用[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2017, 41(2): 60-69. HAN C C, LIN C Y, REN L H, et al. Application of seismic waveform inversion in Es4s beach-bar sandstone in Wangjiagang area, Dongying Depression[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Sciences), 2017, 41(2): 60-69. |
[17] |
章雄, 张本健, 梁虹, 等. 波形指示叠前地震反演方法在致密含油薄砂层预测中的应用[J]. 物探与化探, 2018, 42(3): 545-554. ZHANG X, ZHANG B J, LIANG H, et al. The application of prestack inversion based on seismic waveform indicator to the prediction of compact and thin oilbearing sand layer[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2018, 42(3): 545-554. |
[18] |
顾雯, 章雄, 徐敏, 等. 强屏蔽下薄储层高精度预测研究[J]. 石油物探, 2017, 56(3): 439-448. GU W, ZHANG X, XU M, et al. High precision prediction of thin reservoir under strong shielding effect and its application: A case study from Sanzhao Depression, Songliao Basin[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2017, 56(3): 439-448. |
[19] |
高君, 毕建军, 赵海山, 等. 地震波形指示反演薄储层预测技术及其应用[J]. 地球物理学进展, 2017, 32(1): 142-145. GAO J, BI J J, ZHAO H S, et al. Seismic waveform inversion technology and application of thinner reservoir prediction[J]. Progress in Geophysics, 2017, 32(1): 142-145. |
[20] |
李亚哲, 王力宝, 郭华军, 等. 基于地震波形指示反演的砂砾岩储层预测: 以中拐—玛南地区上乌尔禾组为例[J]. 岩性油气藏, 2019, 31(2): 134-142. LI Y Z, WANG L B, GUO H J, et al. Prediction of glutenite reservoir based on seismic waveform indicative inversion: A case study of the upper Wuerhe Formation in Zhongguai-Manan area[J]. Lithologic Reservoirs, 2019, 31(2): 134-142. |
[21] |
杜伟维, 金兆军, 邸永香. 地震波形指示反演及特征参数模拟在薄储层预测中的应用[J]. 工程地球物理学报, 2017, 14(1): 56-61. DU W W, JIN Z J, DI Y X, et al. The application of seismic waveform indicator inversion and characteristic parameter simulation to thin reservoir prediction[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics, 2017, 14(1): 56-61. |