Aplicación de la inversión geoestadística pre-apilamiento controlada por facies en la predicción de reservorios: estudio de caso del reservorio de arenisca densa del segundo segmento del grupo Xujiahe en la depresión occidental del cuenca de Sichuan

LAI Weirong ,  

YANG Guopeng ,  

SONG Peidong ,  

ZHANG Shunli ,  

WANG Zheng ,  

摘要

El campo de gas de Gaomiaozi en la franja estructural del nuevo sitio de la depresión occidental del cuenca de Sichuan presenta múltiples conjuntos de cuerpos arenosos superpuestos en el reservorio de arenisca densa del segundo segmento del grupo Xujiahe, con un cambio de fase evidente, caracterizado por “rico en arena en general, con contenido local de gas”. Sin embargo, la sección desarrollada del reservorio efectivo tiene una impedancia similar a la de la lutita, lo que dificulta la predicción precisa de los límites de los cuerpos arenosos y la distribución de reservorios de alta calidad con métodos convencionales de inversión post-apilamiento. Basándose en el estudio de las características geológicas del segundo segmento del grupo Xujiahe, se realizó inicialmente una investigación para identificar y predecir los límites de las zonas favorables, y, combinando el análisis de parámetros físicos sensibles de las rocas, se llevó a cabo un estudio de inversión geoestadística pre-apilamiento con restricción controlada por facies, logrando separar los reservorios efectivos de las capas de lutita y completando la predicción de reservorios efectivos controlados por facies. Los resultados de predicción no solo mejoraron la precisión en la identificación de cuerpos arenosos, sino que también aumentaron la fiabilidad de la predicción de reservorios efectivos, con una alta coincidencia entre los resultados previstos y la perforación real. Esta técnica de predicción ha apoyado eficazmente la presentación de reservas y la disposición de pozos exploratorios en el campo de gas Hexing, generando ciertos beneficios petroleros y gasíferos.

关键词

arenisca densa; facies sísmicas; parámetros sensibles; inversión geoestadística pre-apilamiento; predicción de reservorios efectivos

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