辽河油田地表沉降InSAR监测及储层参数反演

辽河油田地表沉降InSAR监测及储层参数反演

论文摘要

石油被称为“工业的血液”,是珍贵的且不可再生的能源,是人类工业文明发展不可或缺的资源。石油在开采过程中,往往因对油田储层状态信息不了解或者掌握不全,使得开采量过大或者开采不均匀,导致油层地质结构遭到破坏,进而引发地下油层压实,这不仅会降低油田的有效开采率,同时还会造成大范围大梯度的地表沉降现象。借助地球物理反演方法,通过地表形变对油田储层参数进行反演,及时掌握油田的储层状态变化,对于油田开采计划制定、油田稳定性评价、石油开采的可持续发展具有重要的现实意义。然而,现有利用地表形变反演油田储层参数的研究中,存在形变场数据空间分辨率有限、反演模型适应性不足以及反演结果质量评价缺乏等问题,这些问题对油田储层参数反演研究造成了严重的制约,亟待开展有针对性的理论与技术攻关。针对上述问题,本文以我国的第三大油田——辽河油田作为研究对象,展开油田储层参数反演研究。为了给油田储层参数反演提供详细且准确的地表形变信息,本文首先采用2007年1月至2010年9月的21景PALSAR数据和2016年12月至2018年12月的22景Sentinel-1B数据,分别使用时序DInSAR技术中的StaMPS技术对油井分布众多的辽河盘锦地区进行地表沉降监测。结果表明:(1)两个监测时段内,辽河盘锦地区均存在两个显著的沉降漏斗,分别对应于辽河油田的曙光采油厂和欢喜岭采油厂。(2)对于大梯度沉降和植被覆盖较多的区域,StaMPS技术具有稳定、可靠的沉降监测能力;且L波段的PALSAR数据比C波段的Sentinel-1B数据抗干扰性更强、探测能力更强。曙光采油厂是辽河油田最大的采油厂,且是因石油开采导致地表沉降的典型区域。因此,本文以曙光采油厂作为研究对象,首次将随机反演方法中的非线性贝叶斯反演算法引入到油田储层参数反演中,以InSAR形变结果作为观测量,分别使用Mogi模型、椭球模型和Okada模型对油田储层参数进行反演;在实验过程中发现曙光采油厂的地下存在不止一个形变源,本文首次将双源模型引入到油田储层参数反演中。结果表明:(1)非线性贝叶斯反演算法不仅可以得到模型参数的最优值,同时还可以对反演结果的不确定性进行评价。(2)在使用单源模型对油田储层参数进行反演时,Okada模型的反演结果最好,椭球模型次之,Mogi模型最差。(3)双源模型的反演结果均优于对应单源模型的反演结果。(4)在使用双源模型对油田储层参数进行反演时,双Okada模型的反演结果最好,椭球和Okada组合模型的反演结果较好,双椭球模型的反演结果较差,双Mogi模型的反演结果最差。本文利用地表形变对油田储层参数反演的研究将为国内外其他油田的储层参数反演提供重要的理论参考,对于石油资源的合理开采和油田稳定性评价具有重要的现实意义。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 InSAR形变监测研究现状
  •     1.2.2 油田储层参数反演研究现状
  •   1.3 现有研究存在的问题
  •   1.4 研究目标与内容
  •   1.5 论文组织结构安排
  • 第2章 InSAR形变监测原理介绍
  •   2.1 DInSAR形变监测基本原理
  •     2.1.1 DInSAR基本原理
  •     2.1.2 DInSAR数据处理流程
  •     2.1.3 DInSAR误差来源分析
  •   2.2 基于相位空间相关性分析的PSI原理
  •     2.2.1 PS点的选取
  •     2.2.2 时空三维相位解缠
  •     2.2.3 形变恢复
  •   2.3 本章小结
  • 第3章 非线性贝叶斯反演算法与反演模型介绍
  •   3.1 非线性贝叶斯反演算法
  •     3.1.1 贝叶斯框架
  •     3.1.2 先验信息
  •     3.1.3 似然函数
  •     3.1.4 后验分布
  •     3.1.5 MCMC采样
  •     3.1.6 非线性贝叶斯反演算法流程
  •   3.2 反演模型
  •     3.2.1 Mogi模型
  •     3.2.2 椭球模型
  •     3.2.3 Okada模型
  •   3.3 本章小结
  • 第4章 辽河油田地表沉降监测及分析
  •   4.1 研究区域概况及数据源
  •     4.1.1 研究区域概况
  •     4.1.2 数据源
  •   4.2 DInSAR沉降监测及分析
  •   4.3 时序DInSAR沉降监测及分析
  •     4.3.1 2007年1月至2010年9月的沉降监测结果
  •     4.3.2 2016年12月至2018年12月的沉降监测结果
  •     4.3.3 两时段沉降监测结果对比分析
  •     4.3.4 地表沉降的成因及危害分析
  •   4.4 本章小结
  • 第5章 辽河油田储层参数反演及分析
  •   5.1 数据降采样
  •   5.2 单源模型反演
  •     5.2.1 Mogi模型反演结果
  •     5.2.2 椭球模型反演结果
  •     5.2.3 Okada模型反演结果
  •     5.2.4 单源模型对比分析
  •   5.3 双源模型联合反演
  •     5.3.1 双Mogi模型反演结果
  •     5.3.2 双椭球模型反演结果
  •     5.3.3 椭球和Okada组合模型反演结果
  •     5.3.4 双Okada模型反演结果
  •     5.3.5 双源模型对比分析
  •     5.3.6 单源模型和双源模型对比分析
  •   5.4 本章小结
  • 结论与展望
  •   结论
  •   展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 杨崇

    导师: 刘国祥

    关键词: 辽河油田,地表沉降,技术,非线性贝叶斯反演算法,储层参数,单源模型,双源模型

    来源: 西南交通大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 地质学,地质学,石油天然气工业,工业通用技术及设备

    单位: 西南交通大学

    分类号: TE35;P642.26

    DOI: 10.27414/d.cnki.gxnju.2019.002081

    总页数: 83

    文件大小: 28523K

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