叠前多属性概率神经网络反演储层孔隙度

近十年来非线性反演方法(如人工神经网络、遗传算法)在地球物理解释中,得到越来越多的应用,但人工神经网络反演目前通常只采用叠后波阻抗反演结果和叠后地震属性(如振幅、频率和相位)进行预测,而忽略了地震叠前道集中包含的地层信息.这里通过叠前地震反演获得纵波、横波阻抗和密度信息,结合叠前地震属性,综合应用PNN神经网络方法来反演地层孔隙度参数.其过程包括:①提取叠前地震属性和叠前反演纵波、横波阻抗和密度参数;②分析孔隙度和各类叠前属性和叠前弹性参数的相关程度,确定出与孔隙度关系密切的主要参数;③综合叠前反演弹性参数和叠前属性等参数,应用神经网络分析方法反演得出孔隙度体.该方法克服了由于砂泥岩波阻抗重叠造成的叠后波阻抗反演储层预测存在多解性的问题,反演孔隙度体提高了储层识别精度,储层预测和钻井结果一致,符合实际地质规律,证明本方法正确有效.     

叠前弹性波阻抗反演在储层预测中的应用

叠前弹性波阻抗反演是当前地震反演技术的一个热点,它利用叠前道集为输入,以横波、纵波、密度等测井资料为约束,联合反演出与岩性、含油气性相关的多种弹性参数,进而进行储层物性及含油气性综合判定。其反演结果比叠后声阻抗反演,在可信度方面有很大提高,能够获得更多、更敏感有效的数据,可对含油气性进行半定量和定量描述,具有广泛的应用前景。这里介绍了叠前弹性波阻抗反演技术的基本原理和方法,并对新疆某油田实际资料进行反演分析,其结果为储层预测和储量计算提供了重要依据,获得了良好的应用效果。     

双相介质叠前储层参数反演方法研究

从双相介质的理论出发,建立了叠前储层参数反演的目标函数,研究了多维储层参数迭代优化算法,提出了双相介质叠前储层参数反演的技术流程。模型数据、实际地震资料的应用表明,该方法反演误差较小、精度高于叠后地震波形反演。      

一种新的AVO近似方程及其在储层预测中的应用

泊松比因其物理意义明确,区分岩性和流体的效果明显,作为最重要的岩石物理参数之一被广泛地应用于储层预测研究中。在实际应用中,泊松比参数的获取主要通过先反演得到纵波、横波速度之后的转化计算,误差累积明显。AVO近似方程是振幅类反演技术的理论核心,不同表达形式的AVO近似方程所突出的物理意义也不同。基于叠前AVA多参数同步反演理论,提出一种全新的AVO近似方程,利用该AVO近似方程推导出新的递推关系式同步反演出泊松比、纵波速度、密度等弹性参数。模型与实际应用分析均表明,同步反演得到的泊松比参数有效地减少了因常规间接计算带来的累积误差,提高了储层预测精度。     

基于遗传算法的叠前地震波形反演构建虚拟井曲线

叠前地震波形反演能够提供详细的地下地层特征，但由于其计算量大、数据和模型之间的非线性、目标函数的多极值和反演结果的多解性使叠前地震反演的实施成为一大难点。本文通过叠前和叠后混合反演技术采用遗传算法实现了深海无井地震反演。遗传算法思想简单、易于实现和使用、具有隐含并行性和全局搜索能力等优点，基于遗传算法的叠前地震波形反演得到了与井中实际数据基本吻合的速度和密度数据。     

基于叠前地震道集的流体因子同步反演方法

基于岩石物理理论建立的Gassmann流体因子能更好地区分多孔介质的流体和岩石基质,在储层预测及流体识别中获得了广泛地应用.现有技术中对常规叠前地震反演的弹性参数进行转换得到Gassmann流体因子的方法存在误差累计且预测精度不高.为此,建立一种Gas-smann流体因子叠前地震道集反演方法,给出了叠前流体因子反演的目...     

叠前同步反演在M地区储层预测中的应用

经前人研究结果表明,珠江口盆地M地区常规叠后波阻抗较难识别储层和反映储层物性。使用叠前同步反演方法,即利用叠前CRP道集和测井信息,采用Fatti方程的改进形式进行反演,可同时获得纵波阻抗、横波阻抗、密度等弹性参数。结果表明,密度属性能很好地区分储层,反映储层物性,目的层灰岩和砂岩储层的沿层密度属性很好地反映了储层横向变化规律。实钻结果表明,预测结果与井实测结果吻合度较高,表明利用叠前同步反演技术进行珠江口盆地M地区储层预测是可行的。     

利用叠前弹性参数同时反演预测储层的含油气性

叠前时间偏移得到的CRP道集和叠前弹性参数同时反演技术为岩性和隐蔽油气藏勘探开发提供最为有效的含油气储层的识别方法。依据弹性波传播的基本理论,对Zoeppritz方程进行简化,给出了计算纵横波波阻抗同时反演的公式。在井资料分析及计算其弹性参数的基础上,通过交会图分析得知利用P波阻抗和S波阻抗交会可以区分岩性,P波阻抗和孔隙度交会可以区分储层,储层和流体因子λ交会可以区分储层的含油气性。通过反演结果提取了研究区沙河子组的含油气储层平面特征和剖面特征,其预测结果与实钻结果一致,证明了叠前弹性参数同时反演对预测含油气性具有较好的实用性。     

一种基于叠前反演的孔隙度预测方法

非线性反演方法在储层预测中得到了广泛地应用,但其通常只采用叠后波阻抗反演结果和叠后属性进行预测,进而忽略了叠前道集中包含的岩性信息。这里提出了一种基于叠前反演的储层预测方法,可以有效地利用叠前信息进行储层预测。首先对叠前道集进行针对性处理,使其满足叠前反演的要求,其次改进横波估算方法获得高精度的横波数据,并针对叠前数据进行子波提取,然后通过叠前反演获得纵波、横波阻抗和密度信息,最后结合叠前属性,采用概率神经网络方法(PNN)来反演储层孔隙度参数,该方法克服了叠后波阻抗反演进行储层预测造成的多解性问题,并提高了储层识别的精度,预测结果与测井一致,证明该方法正确有效。     

利用地震反演信息划分煤体结构

基于不同煤体结构的物理性质不同, 利用叠前地震反演信息得到的多种弹性参数可以进行煤体结构的划分, 从而确定煤层裂隙发育带。介绍了同步反演的理论基础和实现过程, 对同步反演结果进行了初步分析, 并通过LMR变换获得2个岩性指示因子LR与MR, 利用二者的交汇图划分煤体结构, 进而预测了淮南张集煤矿西三采区煤层裂隙发育区域。这种基于叠前资料的反演分析方法, 能有效地利用以往被忽略的叠前地震信息, 显著提高岩性解释水平。      

基于AVO的属性分析

针对川中地区砂体分布多,气藏分布在砂体的那个位置很难确定这一情况,对叠前数据用AVO中的Lambda-Mu-Rho技术获得流体的不可压缩性和硬度。同时对道集模型进行AVO分析处理,总结出不同流体饱和度情况下的地震响应特征;将分析结果与实际井旁道地震资料对比,从而建立可靠的储集层性质与地震响应特征的对应关系,为从地震资料中提取储集层参数提供了依据。利用Biot-gassman流体替换模型,分别求得模型在含油砂岩、含气砂岩和含水砂岩时的对应响应,即获得了多个点的截距-梯度交汇图。然后利用用AVO流体反演定量的得到流体的可能性分布,根据这些叠前属性再结合叠后反演的多个属性,综合评定了该区的气藏分布情况,通过已钻遇的井证实了预测的可靠性,该方法充分的应用了地震的叠前信息,解决了叠后反演所不能解决的流体分布预测问题,在砂体范围内找含流体可能性最大的砂,从而降低了勘探风险。     

基于谱反演方法的叠后纵波阻抗反演

提出一种基于谱反演方法的叠后地震数据纵波阻抗反演算法,用于提高地震反演精度。谱反演在地震高分辨率和反射系数反演中应用广泛,其基于反射系数的奇偶分解,能降低薄层之间的调谐效应,使反演数据体的分辨率得以提高,而由反射系数计算纵波阻抗的过程不适定,分步进行纵波阻抗反演会引入较大的累积误差。本研究提出基于谱反演方法的叠后纵波阻抗反演算法,引入TV正则化约束目标方程,通过迭代求解,可直接得到相对阻抗,然后同预先建立的低频模型进行频率域融合得到绝对阻抗。模型和实际数据说明,相比基于稀疏脉冲反褶积的阻抗反演,本文提出的方法反演分辨率较高,更有利于后续储层预测等研究的开展。     

叠前反演在LHK地区烃类检测中的应用

针对LHK地区目的层砂泥岩纵波阻抗叠置和AVO异常不明显以及储层地质条件复杂的特点,应用叠前弹性阻抗反演技术体系对该地区油气层的分布做出预测。其关键步骤包括:流体替换模型分析与弹性参数交会分析相结合的敏感参数筛选,不同角道集地震数据体的子波估算和精细标定,弹性参数的反演计算。反演得到的拉梅系数乘以密度体与纵波阻抗体交汇的结果,反映了油气层分布特征,预测结果已被钻井证实。     

不同方位各向异性反演技术对比和总结

随着“两宽一高”地震采集技术的发展,基于方位各向异性理论的叠前P波裂缝反演技术的应用也越来越多。方位各向异性反演可以得到裂缝方位和裂缝强度,但是不同的反演技术得到的表征裂缝强度的参数各不相同,反演结果也常常有所差异,因此就造成了裂缝各向异性反演结果的不唯一性,进而造成谁才是“正确的”这种困惑和疑问。本文从Thomsen各向异性理论出发,通过裂缝模型(Hudson薄币模型、Schoenberg线性滑动模型)之间的相互关系,在不同的裂缝反演技术(VVAZ、Ruger近似和傅立叶级数)中建立各向异性的参数联系,给出了不同方位各向异性裂缝反演结果的真实含义和数学表达,并对不同反演技术与裂缝模型参数之间的联系进行了总结,进一步深化了方位各向异性裂缝反演的研究,为基于“两宽一高”数据开展大规模的裂缝检测奠定坚实的理论和技术基础。     

波形指示叠前地震反演方法在致密含油薄砂层预测中的应用

岩石物理研究的实践表明,叠前弹性参数及其多参数交会对储层和烃类更为敏感,以此为基础的叠前地震反演是定量预测含油气储层的有效方法。对于致密砂岩薄储层及其含油性预测而言,因其地震响应极其隐蔽、地震信号分辨率不足,目前普遍采用基于变差函数理论的高分辨率叠前随机反演方法,但其反演结果的高频成分随机性较强、可靠性降低,对预测结果的精度和可靠性造成较大的影响。为解决上述问题,以四川盆地中北部地区侏罗系沙溪庙组致密含油薄砂层的预测为例,在储层及含油性敏感弹性参数分析的基础上,开展了波形指示叠前地震高分辨率反演方法的应用研究。该方法利用叠前地震波形相似性代替传统变差函数优选测井样本,并以此进行随机模拟建立各弹性参数的初始模型;在贝叶斯框架下,联合初始模型、测井弹性参数先验概率分布和叠前同时反演弹性参数结果建立后验概率分布,对其进行Metropolis-Hastings采样得到收敛的平稳分布即为一个反演实现。实际应用效果表明,波形指示叠前地震反演方法能够从叠前地震资料中获取地层各项弹性参数的高分辨率宽频结果,且其高频成分的确定性增强,提高了致密砂岩薄储层及含油性的预测精度和可靠性。该项技术是陆相致密碎屑岩储层及含油气性高精度预测的有效方法,具有广阔的应用前景。     

一种地震共反射点道集数据的叠前反演方法

叠前地震资料含有地层的纵波、横波速度和密度等信息。利用叠前反演获得隐藏在地震数据中的这些基本参数后,即可揭示大量岩性及孔隙流体性质的信息。这里推导了平面波在层状弹性介质中传播的正演算子,提出了一种基于Brent正交搜索方向组的叠前三参数反演方法．该方法不需要求解庞大而复杂的导数矩阵。通过自适应退火因子和罚函数来处理约束条件,提高了算法的稳定性。将K—L变换引入到方向置换过程,有效防止了搜索方向组的线性相关。经理论模型和油田实际数据的反演结果表明,该反演方法是一种利用叠前地震数据进行储层预测的有效手段。     

叠前地震全波形反演实际应用的关键影响因素

叠前地震全波形反演是利用波动方程正演模拟来描述地震波传播特征,通过非线性局部寻优方法来获取高精度反演结果的方法。与其他反演方法相比,全波形反演利用的是叠前炮域地震数据,没有经过叠加处理,更好地保留了振幅、相位、频率等波形参数随偏移距变化的特征。在反演结果中得到的不再是简单的界面和旅行时信息,而是反映地层速度和构造特征的深度域数据体,有助于对地质体的分析和认识。从叠前全波形反演方法的优势出发,通过理论模型的全波形反演,分析做好全波形反演的技术关键,然后将全波形反演方法应用于实际资料处理,并将反演结果应用于偏移处理和河流相储层识别中,取得了良好的应用效果。最后针对全波形反演实际资料应用中应该注意的问题进行了总结,为叠前全波形反演的进一步发展和应用提供借鉴。     

基于Zoeppritz方程的纵横波模量反演

叠前地震反演的主要目的是根据地震数据精确地求取地下介质的弹性参数,进而进行流体识别和油藏描述。常规叠前反演方法使用Zoeppritz方程近似式计算反射系数,但是含有丰富信息的大偏移距地震数据无法被有效利用,针对这个问题,将纵横波模量引入Zoeppritz方程,建立了基于Zoeppritz方程的纵横波模量广义线性反演方法,适用于大角度地震数据。模型测试和实际地震资料应用表明,此方法能够可靠的得到地下介质的纵横波模量,相对于间接反演减小了间接反演带来的累积误差,为后续流体识别和含油气检测提供了很好的数据基础。     

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。     

大地电磁法的1D无偏差贝叶斯反演

应用贝叶斯理论对一维(1D)大地电磁反演问题进行无偏差不确定度分析。在贝叶斯理论中,测量数据和先验信息包含在后验概率密度函数(PPD)中,它可以解释成模型的单点估计和不确定度等贝叶斯推断,这些信息的获取需要对反演问题进行优化求最优模型和在高维模型空间中对PPD进行采样积分。采样的完全、彻底和效率,对反演结果有着重要的影响。为了使采样更有效、更完全,数值积分采用主分量参数空间的Metropolis Hastings采样,并采用了不同的采样温度。在反演中,同时采用了欠参数化和超参数化方法,数据误差和正则化因子被当成随机变量。反演结果得到各参数的不确定度、参数间的相关关系和不同深度模型的不确定度分布。COPROD1数据的反演结果表明模型空间中存在双峰结构。非地电参数在反演中得到了约束,说明数据本身不仅包含地球物理模型信息(电导率等),还包含了这些非地电参数的信息。