基于改进Xu-White模型的富有机质页岩横波预测方法研究

横波速度是储层表征描述、AVO分析和流体识别的重要信息。干酪根是富有机质页岩的重要成分且具有非固体非流体的特殊弹性性质,常规处理方法是将其等效为流体。这里提出了一种基于变化孔隙纵横比Xu-White模型的富有机质页岩横波预测方法,首先将干酪根同时等效为基质矿物和孔隙流体引入模型中,然后利用模拟退火粒子群算法,在约束条件下,反演出变化孔隙纵横比,并以变化孔隙纵横比初始化,模型构建富有机质变化孔隙纵横比Xu-White模型,最后结合测井信息与岩石物理模型预测横波速度。将该方法应用于中国西南部四川盆地东南焦石坝地区某井位,通过对比固定孔隙纵横比Xu-White模型方法与干酪根流体等效的变化孔隙纵横比Xu-White模型预测结果,验证了该方法的适用性和准确性。本方法将为富有机质页岩的研究提供更准确的横波速度资料。     

基于人工鱼群算法和Pearson相关系数的裂缝属性识别

将人工鱼群算法和Pearson相关系数结合,引入到进行裂缝属性识别的横波分裂方法中。结果表明,本文使用的方法能快速准确地识别裂缝属性,相比于模型空间扫描、粒子群算法及遗传算法等识别方法,收敛速度增快了约3倍,稳定性上也有所提高。