时移地震多属性智能分析在CO2驱油波及范围识别与圈定中的应用—以胜利油田G89区块为例

来源：石油科学通报杂志2026年第3期北京时间：

作者：刘浩辰, 刘钰铭, 曲志鹏, 张伟忠, 张冰冰, 陈冠宇

单位：1 中国石油大学(北京) 油气资源与工程全国重点实验室， 北京 1022492 中国石油大学(北京)地球科学学院， 北京 1022493 中国石化胜利油田物探研究院， 东营 257001

摘要：在“双碳”目标背景下，CO2驱油作为兼具提高采收率与减排增效的优势开发方式，是推动油田高效开发与低碳转型的重要技术途径。准确识别CO2运移通道与有效波及范围，是评价驱替效果和优化注采方案的关键。然而，常规生产动态分析及单一监测手段对地下CO2运移过程与空间展布特征的刻画能力有限，难以满足精细表征需求。针对现有基于时移差异地震属性的识别方法易受噪声、非重复性误差及储层非均质性影响，导致异常响应离散、边界模糊等问题，本文提出一种基于时移地震多属性智能融合的CO2驱油波及范围识别方法。基于时移地震资料构建差异体，优选振幅、相位及衰减等敏感差异属性，并结合模糊神经网络(FNN)，基于模糊规则实现多属性非线性融合，构建表征CO2波及强弱的连续响应指标。结果表明，该方法能够有效抑制零散伪异常，提高预测结果的边界清晰度与空间连通性。时序对比显示，预测波及范围随注入推进由注气井周缘向外扩展，并沿上倾方向向构造高部位迁移聚集，圈定面积由2010年的约1.7 km2扩大至2022年的约2.6 km2。结合生产动态验证，高注气井与高产气井周缘普遍对应较强预测响应，表明该方法能够较准确反映CO2驱油过程中的储层响应差异，为CO2运移通道识别、波及范围定量表征及驱替效果评价提供了一种有效的地球物理技术途径。

关键词：时移地震,差异体,时移差异属性分析,多属性融合,模糊神经网络,CO2驱油

基金资助：国家自然科学基金项目“盆缘过渡带坡度-流量双重控制下的辫状河成因机制与砂体构型模式”(42472205)