基于精确Zoeppritz方程三变量柯西分布先验约束的广义线性AVO反演

常规AVO三参数反演是通过Zoeppritz方程的近似公式来建立AVO正演模拟的过程,然而在P波入射角过临界角和弹性参数在纵向上变化剧烈的情况下,Zoeppritz方程近似公式精度有限.针对这种情况,可以使用精确的Zoeppritz方程来构建反演目标函数,由于精确Zoeppritz方程中P波反射系数和弹性参数之间是一种复杂的非线性关系,通常解决途径是利用非线性的优化算法来进行数值计算,但是非线性优化算法的缺点是计算量过大;另外一种途径是利用广义线性反演的方法,通过泰勒一阶展开式将P波反射振幅展开后,用线性关系近似表达非线性关系,经过几次迭代后,在理论上可以达到很高的精度,但是广义线性反演算法的核心部分--Jacobian矩阵由于矩阵条件数过大,往往会造成反演算法的不稳定,其应用范围得到了限制.贝叶斯反演方法是通过引入模型参数的先验分布结合噪声的似然函数,生成模型参数的后验分布,通过求取模型参数的最大后验概率分布来得到模型参数的反演解,由于引入模型参数的先验分布信息,可以有效的降低反演的不适定问题.本文将两种反演算法的思想相结合,利用广义线性反演算法的思想,构建AVO正演模拟的过程来提高大角度地震数据反演的精度,同时结合贝叶斯理论,通过引入模型参数的先验分布信息构建反演目标函数的正则化项,可以有效降低由于Jacob矩阵条件数过大带来的反演不适定问题,该算法假设模型参数服从三变量柯西分布.     

非线性二次规划贝叶斯叠前反演

叠前反演的目的是基于弹性波理论从地震数据中获得地层参数的可靠估计,进而用于描述地层的流体和岩性特征.然而叠前反演问题都是高维的和非适定的,并且容易受各种噪声和采集过程中不确定因素的影响,因此,为了获得稳定可靠的解必需对反演过程加以合理的约束.本文提出了一种基于非线性二次规划的叠前三参数反演方法.首先基于贝叶斯参数估计理论,假设似然函数服从高斯分布,并使待反演的参数服从于改进的Cauchy分布,从而提高了反演结果的分辨率;其次用协方差矩阵来描述参数间的相关程度,进一步提高了反演结果的稳定性;最后将问题转化为一个非线性二次规划的求解问题,并在多种约束下得到问题的解.仿真实验和实际应用皆已表明,本文提出的反演方法运算速度快捷,既使在信噪比很低的情况下也可获得较好的反演结果,为储层的进一步识别提供更多的物性参数.     

Joint AVO inversion, wavelet estimation and noise-level estimation using a spatially coupled hierarchical Bayesian model

The main objective of the AVO inversion is to obtain posterior distributions for P-wave velocity, S-wave velocity and density from specified prior distributions, seismic data and well-log data. The inversion problem also involves estimation of a seismic wavelet and the seismic-noise level. The noise model is represented by a zero mean Gaussian distribution specified by a covariance matrix. A method for joint AVO inversion, wavelet estimation and estimation of the noise level is developed in a Bayesian framework. The stochastic model includes uncertainty of both the elastic parameters, the wavelet, and the seismic and well-log data. The posterior distribution is explored by Markov-chain Monte-Carlo simulation using the Gibbs' sampler algorithm. The inversion algorithm has been tested on a seismic line from the Heidrun Field with two wells located on the line. The use of a coloured seismic-noise model resulted in about 10% lower uncertainties for the P-wave velocity, S-wave velocity and density compared with a white-noise model. The uncertainty of the estimated wavelet is low. In the Heidrun example, the effect of including uncertainty of the wavelet and the noise level was marginal with respect to the AVO inversion results.     

基于贝叶斯理论的叠前多波联合反演弹性模量方法

AVO反演可以获得地层岩性和流体信息,而叠前反演问题都是高维的和非适定的,因此获得可靠稳定的解对叠前反演至关重要. 本文给出了一种基于贝叶斯理论的纵波和转换波联合反演密度比和模量比的方法. 鉴于剪切模量比、体积模量比可以更好地指示油气,基于岩石物理中速度比与模量比之间的关系,将此关系式代入Zoeppritz方程的近似形式Aki-Richards公式中,得到与模量比有关的反射系数近似公式. 联合纵波和转换波,利用最小二乘准则构建目标函数,最终反演出密度比、剪切模量比、体积模量比三个参数. 在反演过程中引入贝叶斯理论,假定先验信息服从高斯分布,待求参数服从改进的Cauchy分布,并去除待求参数之间的相关性. 利用模型数据和实际数据对本文方法进行测试,并与常规的单独利用纵波数据来反演方法进行比较,结果表明联合反演稳定性更好、精度更高、抗噪音能力更强,验证了本文方法的可行性和有效性.     

储层弹性与物性参数地震叠前同步反演的确定性优化方法

储层弹性与物性参数可直接应用于储层岩性预测和流体识别,是储层综合评价和油气藏精细描述的基本要素之一.现有的储层弹性与物性参数地震同步反演方法大都基于Gassmann方程,使用地震叠前数据,通过随机优化方法反演储层弹性与物性参数;或基于Wyllie方程,使用地震叠后数据,通过确定性优化方法反演储层弹性与物性参数.本文提出一种基于Gassmann方程、通过确定性优化方法开展储层弹性和物性参数地震叠前反演的方法,该方法利用Gassmann方程建立储层物性参数与叠前地震观测数据之间的联系,在贝叶斯反演框架下以储层弹性与物性参数的联合后验概率为目标函数,通过将目标函数的梯度用泰勒公式展开得到储层弹性与物性参数联合的方程组,其中储层弹性参数对物性参数的梯度用差分形式表示,最后通过共轭梯度算法迭代求解得到储层弹性与物性参数的最优解.理论试算与实际资料反演结果证明了方法的可行性.     

基于贝叶斯理论的AVO三参数波形反演

在实际的AVO反演问题中，叠前数据体中的噪声或其他因素严重影响了AVO反演问题的适定性，而采用先验地质信息作为AVO反演问题的约束条件是解决AVO反演问题不适定的一种可行方法. 文中的似然函数采用了[WTBX]ι[WTBX]p范数的解，并用Cauchy分布表示先验模型参数的分布. 以此为基础，在反演中建立了测井数据的参数协方差矩阵对反演过程进行约束，并采用了共轭梯度算法实现多参数非线性的反演过程. 同时，为了提高反演精度，避免动校正拉伸及依赖于炮检距的调谐效应对参数估计的影响，反演采用动校前地震数据进行参数估计. 从应用效果分析来看，即使叠前道集的信噪比不高，反演的结果也能较好地与实际情况相匹配，为识别储层流体性质提供了新的手段.     

时移地震资料贝叶斯AVO波形反演

针对时移地震差异数据,给出了一种基于贝叶斯理论的AVO波形反演方法.该方法可以利用时移地震差异数据同时反演出纵波阻抗、横波阻抗和密度的变化.利用时移地震资料进行反演,由于采集和处理过程中存在一定的差异,不同年份地震资料在非注采过程影响区域也会存在一定的变化,而该变化会导致反演结果在非注采区域有较大的变化.针对这一问题,本文采用贝叶斯理论框架,将待求的纵横波阻抗、密度变化的先验信息和包含在地震数据中的信息结合起来,对于纵横波阻抗和密度变化,假设其服从Gauss分布,并以时移地震分别反演的结果作为其期望,同时,为了更好地表征储层属性变化,提高分辨率和抑制非注采区域弹性参数的变化,假设弹性参数变化的导数服从改进的Cauchy分布.数值模拟试验和实际资料处理结果皆表明,本文提出的反演方法能够有效地抑制假象,突出储层性质的变化,得到高分辨率的弹性参数变化信息,为研究储层属性的变化和优化开采方案提供更多的有效的信息.     

Nonlinear simultaneous inversion of pore structure and physical parameters based on elastic impedance

Carbonate reservoirs have complex pore structures, which not only significantly affect the elastic properties and seismic responses of the reservoirs but also affect the accuracy of the prediction of the physical parameters. The existing rockphysics inversion methods are mainly designed for clastic rocks, and the inversion objects are generally porosity and water saturation. The data used are primarily based on the elastic parameters, and the inversion methods are mainly linear approximations. To date, there has been a lack of a simultaneous pore structure and physical parameter inversion method for carbonate reservoirs. To solve these problems, a new Bayesian nonlinear simultaneous inversion method based on elastic impedance is proposed. This method integrates the differential effective medium model of multiple-porosity rocks, Gassmann equation,Amplitude Versus Offset(AVO) theory, Bayesian theory, and a nonlinear inversion algorithm to achieve the simultaneous quantitative prediction of the pore structure and physical parameters of complex porous reservoirs. The forward modeling indicates that the contribution of the pore structure, i.e., the pore aspect ratio, to the AVO response and elastic impedance is second only to that of porosity and is far greater than that of water saturation. The application to real data shows that the new inversion method for determining the pore structure and physical parameters directly from pre-stack data can accurately predict a reservoir's porosity and water saturation and can evaluate the pore structure of the effective reservoir.     

Joint AVO inversion in the time and frequency domain with Bayesian interference

Amplitude variations with offset or incident angle (AVO/AVA) inversion are typically combined with statistical methods, such as Bayesian inference or deterministic inversion. We propose a joint elastic inversion method in the time and frequency domain based on Bayesian inversion theory to improve the resolution of the estimated P- and S-wave velocities and density. We initially construct the objective function using Bayesian inference by combining seismic data in the time and frequency domain. We use Cauchy and Gaussian probability distribution density functions to obtain the prior information for the model parameters and the likelihood function, respectively. We estimate the elastic parameters by solving the initial objective function with added model constraints to improve the inversion robustness. The results of the synthetic data suggest that the frequency spectra of the estimated parameters are wider than those obtained with conventional elastic inversion in the time domain. In addition, the proposed inversion approach offers stronger antinoising compared to the inversion approach in the frequency domain. Furthermore, results from synthetic examples with added Gaussian noise demonstrate the robustness of the proposed approach. From the real data, we infer that more model parameter details can be reproduced with the proposed joint elastic inversion.     

基于支持向量机的非线性AVO反演

本文提出了一种新的AVO非线性反演方法,即利用支持向量机来求解AVO非线性反演问题.文中先对支持向量机的原理进行了阐述,然后建立了适合AVO反演的支持向量机模型.最后利用该方法对模型数据和实际资料进行了反演计算,反演结果表明,该方法在没有牺牲反演效果的情况下较好的解决了传统反演方法所具有的局限性,可以直接从合成记录中提取地层的弹性参数,反演速度快、稳定性好.     

基于精确Zoeppritz方程的非线性AVO三参数反演

常规AVO三参数反演通常存在密度反演不准确的问题,而密度参数对常规油气藏中的流体识别、流体饱和度计算、孔隙度计算以及非常规油气藏中TOC含量计算、裂缝预测等都至关重要,因此对于研究如何利用大偏移距振幅信息和富含密度信息的PS波地震资料来提高密度反演结果的稳定性和精度显得尤为重要.研究基于贝叶斯反演理论框架,引入三变量Cauchy分布先验约束,利用精确Zoeppritz方程构建了AVO三参数联合反演的目标函数,对目标函数进行Taylor二阶非线性简化,得到模型参数的迭代更新公式,实现了大偏移距地震振幅信息的利用和PP波、PS波联合反演.合成数据和实际地震数据的方法测试结果表明,新方法不仅可以直接反演纵波速度、横波速度和密度,而且还具有很高的精度,尤其是密度反演结果.基于合成数据的PP波、PS波单独反演结果与PP波和PS波联合反演结果对比显示,联合反演稳定性更好,精度更高,抗噪能力更强,验证了该方法的可行性和有效性.与基于Aki-Richards近似公式的反演结果对比表明,该反演方法具有更高的反演精度和更好的抗噪性.     

基于频变AVO技术对多尺度裂缝内流体属性反演与识别（英文）

通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。     

AVO反演的不确定性分析

叠前地震数据反演可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息,但叠前数据体的噪声及其它因素严重影响了AVO反演的稳定性,如何评估AVO反演结果的可靠性显得尤为重要.本文从贝叶斯理论出发,假定均匀先验分布、高斯噪音分布,推出不确定性分析方程,利用协方差矩阵中的方差描述反演问题的不确定性,模型研究显示反演不确定性与叠前信噪比、纵横波速度比、覆盖次数及反演采用的角度范围相关,方法预测的反演误差可定量解释反演结果的可靠性,为解释人员提供有效的质量监控手段.     

PP and PS joint AVO inversion and fluid prediction

The technique of amplitude variation with offset or angle (AVO or AVA) can be used to extract fluid and lithology information from prestack seismic data. Based on three-term AVO equations, three elastic parameters can be inverted for by linear AVO inversion. However, many theoretical and numerical studies have demonstrated that by using offset limited data, a three-term AVO inversion may have problems of instability and inaccuracy while inverting for the density term. We have searched for an elastic parameter that contains density information and inverted this parameter in a more stable manner using offset limited data. First, we test the sensitivity of elastic parameters to hydrocarbon reservoirs and select the optimal fluid factor (ρf) that contains density information and has an excellent performance as an inversion parameter used to detect hydrocarbons. Then, we derive approximate PP and PS reflection coefficient equations in terms of the fluid factor. The derived equations allow us to directly estimate the fluid factor of the reservoir. Finally, we apply these equations to synthetic data by employing a joint AVO inversion technique. The results show that the method is stable and unambiguous.     

基于三变量柯西分布的叠前地震反演及在优质含气储层预测中的应用

优质气层与低含气饱和度的差气层、气水同层均呈现"亮点"强振幅的地震响应特征,利用振幅类属性或者常规弹性参数难以进行有效判识。考虑到密度参数随含气饱和度的高敏感性,本文在贝叶斯叠前反演框架下,以三变量柯西分布为先验正则约束进行叠前地震反演,减小了纵波速度、横波速度与密度三参数统计相关性造成的参数估算误差,进一步提高了弹性参数的可靠性,模型测试表明新方法反演的密度精度及稳定性更高。将方法应用于马达班湾盆地X区块,在流体替代及岩石物理统计分析的指导下,利用基于三变量柯西分布的叠前地震反演方法提取密度参数,预测优质气层富集区,实钻结果与预测结果吻合度高,表明该方法具有较高的实用性。      

基于改进反射系数近似方程的纵横波阻抗同步反演

基于地震波反射系数近似公式的叠前反演是油气勘探的重要工具.本文在已有研究的基础上,推导了一个改进的射线参数域地震纵波反射系数近似方程.该方程建立了地震纵波反射系数与纵波阻抗和横波阻抗的非线性关系,在中、小角度的范围内较现有的反射系数线性近似公式精度更高.另外,由于该方程仅包含纵波和横波阻抗反射系数项,因此基于新方程的反演能够有效地降低同步反演纵波速度、横波速度、密度三个参数的不适定性.在此基础上,结合广义线性反演法(GLI)理论和贝叶斯理论,相应地发展了一种叠前地震同步反演方法.模型测试和实际资料的应用表明,基于新方程的反演方法能够利用有限角度(偏移距)的数据稳定地反演纵波和横波阻抗,由于在反演过程中,不需要假设纵横波速度为常数,因此该方法还能有效地提高反演结果的精度.     

叠前地震描述技术在SLG地区储层预测中的应用

SLG地区天然气资源量丰富,是我国油气增储上产的重要区域,利用叠后地震描述进行储层预测时多解性很强.本文针对SLG地区盒8段储层,充分利用了叠前地震资料信息丰富的特点,以AVO模型正演技术为基础,研究含气砂岩的地球物理响应特征.利用弹性波阻抗反演和叠前同步反演等技术,开展了叠前储层预测和含气性检测,形成了叠前地震描述技术系列.实际钻探结果表明,预测结果的精度较高,表明利用叠前地震描述技术进行SLG地区盒8段储层预测是可行的.     

纵横波弹性阻抗联立反演在GD地区的应用

在GD油田复杂油藏描述中应用叠前纵横波弹性阻抗反演,精确地进行了油藏岩性的划分。利用三个或三个以上部分叠加数据,进行纵横波弹性阻抗联立反演,既克服了因叠后地震反演结果单一而不能满足复杂储层描述的需求,又避免了由于叠前道集信噪比低造成反演结果不稳定的缺陷。本文论述了叠前弹性波阻抗反演的基本原理,结合GD地区实际资料,对反演过程中涉及的角道集子波提取、层位标定、横波速度预测、弹性参数提取与解释等关键步骤进行了详细研究,指出基于测井资料分析的多种弹性参数综合解释是提高叠前地震反演应用效果的关键。     

隐蔽油气藏地震预测技术研究新进展

本文分析了隐蔽油气藏预测的现状和存在问题，在详细介绍了地震技术预测隐蔽油气藏的研究进展的基础上，阐述叠前保幅地震资料处理、正演模拟、岩石物理参数分析、地震反演、AVO分析和叠前弹性反演等技术的特点，指出了隐蔽油气藏定量描述需在叠前真振幅处理地震资料的基础上,岩石物理参数研究和正演结合探究含油气性地震属性特征，正演与反演相互结合和验证，岩石物理分析技术贯穿地震正、反演的整个过程，是今后隐蔽油气藏勘探发展的必然趋势.     

基于叠前深度偏移的AVO反演及解释

本文针对复杂构造地区AVO技术应用的难点，在详细阐明了偏移对改善AVO分析效果的重要意义前提下，为实现在复杂构造地区有效地进行AVO研究，将叠前深度偏移引入到AVO处理中，通过偏移来改善资料的质量.在此基础上进行了揭示岩性及流体变化特征的多种参数的AVO反演，并探讨了利用多种AVO属性的综合分析来确定和解释AVO异常的方法.利用本文提出的复杂构造AVO研究思路对实际资料进行了分析，结果说明了该方法的可行性.