地质统计学反演参数选取及反演结果可靠性分析

基于随机建模技术的地质统计学反演方法预测结果垂向分辨率高,可细微地刻画储层空间分布,但反演结果随机性较强,因此反演结果的可靠性评价十分重要.笔者利用地质统计学方法,通过设置不同反演参数,对比反演结果,并结合地质规律选取最优反演参数,预测萨北开发区SⅡ和SⅢ油层组薄砂体,以正演模拟为依据,定性和定量分析反演结果的可靠性.结果表明:合理的初始框架采样率和反演井网密度、符合地质条件的变差函数参数,是反演工作高效率和反演结果可靠性高的必要条件.     

利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测

某地区三角洲前缘砂体相变快,非均质性强,单砂体厚度小,常规的确定性反演由于受到地震频带限制,反演地震体的垂向分辨力低,往往难以识别.基于随机建模技术的地质统计学反演方法,能有效地综合地质、测井和三维地震数据,极大地提高了预测结果的垂向分辨率,能更加精确地描述储层细微的变化,可以更好地识别薄层砂体.利用地质统计学反演方法对某地区三角洲前缘目标层段的薄层砂体进行了预测,通过高分辨率的地质统计学反演波阻抗体和密度反演体剖面对比,可以有效识别出薄层砂体在反演剖面上横向展布.     

地质统计学反演在四川盆地L地区储层预测中的应用

地质统计学反演基于地质统计学方法,综合利用地震、测井数据和地质认识,对储层的空间分布特征进行模拟,预测储层分布规律。通过四川盆地L地区气田开发实践,总结出以地质统计学反演为核心,且适用于四川盆地须家河组非均质构造～岩性复合式气藏的反演路线,在叠后约束稀疏脉冲确定性反演的基础上,由阻抗数据作为约束条件进行储层参数随机模拟,进而进行有利储层预测。结果表明,该方法具有测井数据的垂向分辨率高和地震数据的横向分辨率高的优势,对于识别非均质砂泥岩薄互型储层效果较好。     

地质统计学方法在井间储层参数预测中的应用

本文探讨了利用地质统计学中的三种克立格方法进行井间储层参数预测的原理及方法,并在某油田中应用,通过最优性检验,建立起了适合研究区地质特点的各种储层参数的最佳估计模型,揭示了储层参数在三维空间的变化规律,为建立三维储层预测模型开辟了新的方法。     

地质统计学反演及其在吉林扶余油田储层预测中的应用

地质统计学反演方法将随机建模技术与常规地震反演相结合,有效地综合地质、测井和三维地震数据,可以更加精确地描述储层的变化.在执行地质统计学反演前,首先应用稀疏脉冲约束反演,了解储层的大致分布,以求取子波和水平变差函数.地质统计学反演从井点出发,井间以原始地震数据作为硬数据,通过随机模拟的产生井间波阻抗,然后将波阻抗转换成反射系数,并用确定性反演方法求得的子波褶积产生地震道,通过反复迭代直至合成地震道与原始地震数据达到一定程度的匹配,反演结果是多个等概率的波阻抗数据体实现.反演结果符合输入数据的地质统计学特征并受地质模型的约束,它综合了测井的垂向分辨率高和地震的横向分辨率高的优势,结果的多个实现用于不确定性评价.     

地质统计反演在苏里格气田致密薄砂体预测中的应用

苏里格气田盒8段储层岩性结构复杂、砂体薄、孔隙度低,砂、泥岩波阻抗叠置严重,常规的确定性反演结果难以满足识别高孔单砂体的需求.针对这一现状,在详细分析储层敏感参数与反演关键参数基础上,开展了地质统计反演的应用研究.研究表明,地质统计反演方法能有效综合地质、测井与三维地震数据,极大地提高预测结果的纵、横向分辨率,有效地解决了盒8段砂泥岩薄互层的单砂体识别问题;根据纵波阻抗与孔隙度的统计关系能准确刻画了高孔隙度砂体的空间展布,应用效果非常明显.应用实践证明,地质统计反演是陆相致密碎屑岩性油气藏进行储层精细描述的有效方法,具有广阔的应用前景.     

基于地震多属性融合与地质统计学反演的薄层砂岩预测

阐述了塔里木盆地塔北隆起带南缘英买力YM1-2地区舒善河组薄层砂岩勘探的难点与研究意义,提出了针对YM1-2地区舒善河组薄层砂岩预测的技术方法。平面上利用地震资料横向密集性采用地震多属性融合分析方法,通过薄层砂岩的属性优选与提取,计算钻井厚度与属性的相关关系,提取与薄层砂岩厚度相关度大的属性,多属性统计融合预测了薄层砂岩平面分布;垂向上采用地质统计学反演方法,在测井曲线标准化处理、反演低频模型建立的基础下,对钻井进行岩性估算、概率密度函数和变差函数分析,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟反演,预测了YM1-2地区舒善河组薄层砂岩2套砂体的有利圈闭发育区。研究发现,薄层砂岩主要分布于YM1~YM2鼻状构造带上,整体呈北东-南西向条带状展布,平面上呈现多个砂体由南东-北西向叠置前积。舒善河组薄层砂岩的预测厚度与钻遇厚度高度一致,符合率高达90%以上。     

基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测

塔河油田缝洞储集体空间非均质性强,基于地震资料的确定性预测方法表征缝洞储集体时存在多解性. 采用一种基于马蒙算法的地质统计学反演方法实现了缝洞储集体的定量预测并作出不确定性评价. 首先从地质、地球物理角度获取目标区储集体发育的先验信息,再进行地质统计学参数的实验调试,最终利用地质统计学反演获得储集体岩相类型结果及波阻抗结果的多个实现,并对预测结果作出不确定性评价. 该方法提供了一种地震数据主导的缝洞储集体定量预测手段,能够较好地解决溶洞储集体纵向深度归位、地震预测成果不确定评价问题,对于该类油藏的地质建模表征具有指导意义.     

基于地质统计学的地震反演冲积扇相研究——以新疆C油藏为例

新疆C油藏属于开发早期区块,井资料少、井距较大,采用地震反演等数据进行沉积相研究,可提高研究精度。采用约束稀疏脉冲反演和地质统计学反演两种方法进行地震反演研究,前者受到地震分辨率的限制,纵向上分辨率不能够满足研究需求;而后者可提高反演纵向上的分辨率。本文采用地质统计学反演的储层厚度分布图进行沉积相分析,得到沉积相平面展布图,并总结了沉积相模式,解决了勘探阶段沉积相难以描述等问题,并取得了较好的效果。     

弱透水层瞬态水力参数的地质统计反演识别研究

弱透水层释水变形伴随着水力参数(渗透系数K和贮水率Ss)的瞬态变化,传统的“移动窗口”式反演方法假定每个反演窗口的初始状态是静态的,这与弱透水层释水变形存在明显滞后效应的实际情况不符。本文提出了在高维参数反演优化情境下,时间域上模型参数的动态变化可与空间域上模型参数的一维非均质性等价,因而可用地质统计反演方法可用于识别弱透水层瞬态K和Ss的新思路,实现了该方法在水文地质领域的创新性应用。以上海越流含水层系统为例,运用似线性地质统计反演算法,高精度地拟合了F16分层标处的长观变形数据,获取了原位透镜体状弱透水层K和Ss的瞬态特征。反演结果显示,观测时段内K的变幅为1. 02×10-5~5. 89×10-4 m/a,平均值为1. 38×10-4 m/a,Ss的变幅为4. 34×10-4~6. 02×10-3 m-1,平均值为2. 65×10-3 m-1。基于反演所得参数瞬态特征,分析原位弱透水层在1994年前后分别以弹性和塑性变形为主,弱透水层K呈现与含水层水位相反的季节性变化特征,该现象可能与渗流力作用下细粒物质在含水层与弱透水层透镜体交界面附近的对孔隙的阻塞和疏通作用有关。该方法可获取完整观测时段内水文地质参数的动态变化轨迹,在计算评价地表水 地下水交互领域的河床渗透性、原位修复领域的渗透反应墙渗透性等的动态演化特征方面具有潜在的应用价值,并可作为构建水文地质领域、岩土工程等领域有关本构模型的有效辅助手段。     

岩性反演在煤层顶板砂体识别中的应用

EXB矿区主要目的层为一套泛滥平原河流相含煤碎屑岩沉积地层,煤层顶板岩性空间变化快,预测难度大。针对该问题,本文利用测井岩石物理分析建立煤、中砂岩、细砂岩和泥质砂岩的波阻抗频率直方图：煤的波阻抗值较小,主要范围3 000~6 300 m/s·（g/cm³）;中砂岩的波阻抗值域范围5 500~10 000 m/s·（g/cm³）;由于细砂岩和泥质砂岩性质接近,在波阻抗上无法区分,将两者合并处理,值域范围6 000~12 000 m/s·（g/cm³）。然后利用叠后地震反演计算波阻抗体,利用岩相与流体概率分析技术预测煤层顶板岩性的空间展布。结果表明,地震预测的岩性及其厚度的宏观变化趋势与钻井揭示结果基本一致,岩性平面厚度分布规律与沉积环境相符。     

弹性参数直接反演技术在储层流体识别中的应用

叠前地震反演是目前应用于流体识别的主要技术,但在具体研究区储层地质地震特点的应用过程中,存在岩石物理基础研究薄弱、多解性等问题。为提高流体地震识别精度,以KD地区为例,开展了陆相碎屑岩典型储层的岩石物理基础、叠前地震反演技术研究及应用。利用河道砂岩实验室岩石物理测试数据,分析了岩性、物性及孔隙流体对岩石物理参数的影响;基于弹性阻抗方程,通过弹性参数直接反演获取对储层流体敏感的参数,对KD地区河道砂岩储层进行了流体识别,提高了流体地震识别精度,取得了较好的地质效果。     

A geostatistical basis for spatial weighting in multivariate classification

Earth scientists and land managers often wish to group sampling sites that are both similar with respect to their properties and near to one another on the ground. This paper outlines the geostatistical rationale for such spatial grouping and describes a multivariate procedure to implement it. Sample variograms are calculated from the original data or their leading principal components and then the parameters of the underlying functions are estimated. A dissimilarity matrix is computed for all sampling sites, preferably using Gower's general similarity coefficient. Dissimilarities are then modified using the variogram to incorporate the form and extent of spatial variation. A nonhierarchical classification of sampling sites is performed on the leading latent vectors of the modified dissimilarity matrix by dynamic clustering to an optimum. The technique is illustrated with results of its application to soil survey data from two small areas in Britain and from a transect. In the case of the latter results of spatially weighted classifications are compared with those of strict segmentation. An appendix lists a Genstat program for a spatially constrained classification using a spherical variogram as an example.     

大回线源瞬变电磁一维自适应反演方法及应用

提出了一种适用于大回线源瞬变电磁法框内任意测点垂直Z分量的一维反演方法。该算法采用CMD正则化因子优化方案、光滑度函数和自然边界条件对反演过程进行了约束,减小了初值的依赖度,保证了反演过程的自主性和反演结果的稳定性;在反演过程中,在保证模型残差沿梯度下降的同时,对模型修正量的最大值进行了限制,使反演模型不易陷入局部极小,保证了反演结果全局的收敛性;同时反演的灵敏度矩阵采用牛顿法进行更新,减少了整个反演计算的工作量。最后通过五层的双低阻层模型、双高阻层模型和实测资料证明了该算法可靠。     

BP、Hopfield神经网络在位场反演中的应用比较

比较了BP、Hopfield二种神经网络模型的特性及其运行机制,分别用于位场反演,还比较了各自在位场反演中的应用效果。结果表明:这二种神经网络模型虽然都可用于位场反演,但由于Hopfield网络缺乏学习能力,不能较好地利用已知地质、地球物理信息而受到限制。而BP神经网络具有较强的学习能力,能从已知的信息中得到有利于解决最优化问题的结论,比Hopfield神经网络更加适合于位场的反演问题。     

降雨条件下弃土场滑坡力学参数敏感性反演研究

为了研究不同降雨工况下的滑坡稳定性机理及变形规律,以兰原弃土场滑坡为例,首先在GeoStudio中建立二维剖面模型,然后从内因和外因两个角度出发,选取了内摩擦角、黏聚力、降雨强度、渗透系数、降雨入渗补给系数、饱和体积含水率等6个影响因子作为研究对象,设计了25组正交试验并采用极差分析法对滑坡影响因子进行敏感性分析,并结合监测数据对内摩擦角、黏聚力和渗透系数进行参数反演;同时,结合当地多年降雨数据资料,对滑坡进行了3种极端降雨工况条件下的稳定性影响规律研究。研究表明:兰原弃土场滑坡6个影响因子的敏感性大小为:内摩擦角>黏聚力>降雨强度>渗透系数>降雨入渗补给系数>饱和体积含水率;经参数反演计算后,得出的参数值较室内试验组有了进一步的修正,使得滑坡变形趋势更加符合实际监测资料分析的结果,同时得出双日降雨对滑坡稳定性影响更大,更易导致滑坡失稳破坏。通过本文的研究,可在后期不同极端降雨条件下对其采取针对性的防治措施及稳定性判别,并可为同类滑坡的研究提供借鉴意义。