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时频谱熵属性在春光油田储层预测中的应用研究汇报人：2024-01-28

引言春光油田储层地质特征时频谱熵属性提取及优化基于时频谱熵属性的储层预测模型建立时频谱熵属性在春光油田储层预测中的应用效果分析结论与展望contents目录

01引言

春光油田是我国重要的石油产区之一，储层预测对于油田勘探和开发具有重要意义。时频谱熵属性是一种新的地震属性分析方法，能够从地震信号中提取更多的储层信息，提高储层预测的精度。本研究旨在探讨时频谱熵属性在春光油田储层预测中的应用，为油田勘探和开发提供技术支持。研究背景和意义

123国内外学者在地震属性分析方面已经取得了显著进展，提出了多种属性提取和分析方法。时频谱熵属性作为一种新的地震属性分析方法，近年来在国内外得到了广泛关注和应用。目前，时频谱熵属性在储层预测中的应用尚处于探索阶段，需要进一步研究和验证。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究将首先介绍时频谱熵属性的基本原理和计算方法，然后将其应用于春光油田的实际地震数据中，提取储层信息并进行预测。研究目的通过本研究，旨在验证时频谱熵属性在春光油田储层预测中的有效性和可行性，为油田勘探和开发提供技术支持。研究方法本研究将采用理论分析和实际应用相结合的方法，首先进行理论分析和算法设计，然后将算法应用于实际地震数据中，进行储层信息提取和预测。同时，将与其他传统地震属性分析方法进行对比分析，以验证时频谱熵属性的优越性。研究内容、目的和方法

02春光油田储层地质特征

春光油田位于我国西部某盆地内，是一个典型的陆相沉积盆地。该区域经历了多期构造运动，形成了复杂的断裂系统和褶皱构造。盆地内发育了多套生储盖组合，为油气藏的形成提供了良好的地质条件。区域地质背景

春光油田储层主要由砂岩、砾岩和碳酸盐岩组成。砾岩储层砾石成分复杂，分选磨圆较差，反映近源快速堆积的特点。储层岩石学特征砂岩储层以中-细粒砂岩为主，成分成熟度和结构成熟度均较高。碳酸盐岩储层主要为灰岩和白云岩，溶蚀孔洞发育，储集空间类型多样。

春光油田储层物性较好，孔隙度和渗透率均较高。砾岩储层孔隙度略低，主要分布在8%~15%之间，渗透率变化较大，可从几毫达西到几百毫达西。碳酸盐岩储层物性差异较大，优质储层孔隙度可达20%以上，渗透率可达几百毫达西甚至更高。砂岩储层孔隙度主要分布在10%~25%之间，渗透率主要分布在1~500mD之间。储层物性特征

储层含油性特征01春光油田储层含油丰度较高，油层厚度大，分布稳定。02砂岩和砾岩储层中，原油性质较好，粘度低，密度小，含蜡量适中。碳酸盐岩储层中原油性质相对较差，粘度高，密度大，含硫量较高。03

03时频谱熵属性提取及优化

短时傅里叶变换（STFT）通过滑动窗口在信号上进行傅里叶变换，得到信号的时频谱。S变换结合短时傅里叶变换和小波变换的优点，具有良好的时频分辨率和抗干扰能力。小波变换利用小波基函数对信号进行多尺度分析，提取信号的时频特征。时频分析方法

谱熵定义描述信号频谱的复杂度和不确定性，熵值越大，频谱越复杂。谱熵计算对信号频谱进行概率密度函数估计，然后计算其信息熵。多尺度谱熵在不同时间尺度上计算谱熵，以更全面地描述信号特征。谱熵属性提取

属性筛选通过相关性分析、主成分分析等方法筛选与储层预测相关的属性。属性融合将不同属性按照一定权重进行融合，得到综合属性。属性归一化消除不同属性量纲和数值范围的影响，便于后续分析和处理。属性优化方法

采用春光油田某区块的实际地震数据。数据来源对数据进行预处理、时频分析、谱熵属性提取、属性优化等步骤。处理流程通过图表展示处理前后的时频谱、谱熵属性以及优化后的综合属性。结果展示对比分析处理前后的结果，验证时频谱熵属性在春光油田储层预测中的有效性。结果分析实例分析

04基于时频谱熵属性的储层预测模型建立

储层预测方法概述传统的储层预测方法主要基于地震属性、测井数据等进行分析，但受限于分辨率和精度。时频谱熵属性方法通过提取地震信号的时频特征，结合熵理论对储层进行精细刻画。

利用短时窗傅里叶变换或小波变换等方法，获取地震信号的时频分布。时频谱分析计算时频谱的熵值，以量化储层的非均质性和复杂性。熵属性提取结合地质、测井和地震等多源信息，构建基于时频谱熵属性的储层预测模型。储层预测模型基于时频谱熵属性的储层预测模型

参数设置选择合适的时窗长度、频率范围等参数，以适应不同地质条件和储层特征。参数优化通过交叉验证、网格有哪些信誉好的足球投注网站等方法，对模型参数进行优化，提高预测精度。模型参数设置及优化

数据准备收集春光油田某区块的地震、测井和地质等资料。时频谱熵属性提取对该区块地震数据进行时频谱分析，并计算熵属性。储层预测利用建立的基于时频谱熵属性的储层预测模型，对该区块进行储层预测。结果验证将预测结果与实际钻井资料进行对比分析，验证模型的准确性和可靠性。