基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演(英文)

本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法(Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA)和逐渐变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。     

基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法

储层物性参数是储层描述的重要参数,常规的基于贝叶斯理论的储层物性参数反演方法大多是通过反演获得的弹性参数进一步转换而获得物性参数,本文提出一种基于弹性阻抗数据预测储层物性参数的反演方法.该方法主要通过建立可以表征弹性阻抗与储层物性参数之间关系的统计岩石物理模型,联合蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯理论框架的指导下,应用期望最大化算法估计物性参数的后验概率分布,最终实现储层物性参数反演.经过模型测试和实际资料的处理,其结果表明本文提出的方法具有预测精度高,稳定性强,横向连续性好等优点.     

基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演

本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法（Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA）和逐渐变形算法（Gradual Deformation Method,GDM）得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。     

基于背景驱动的储层弹性参数反演方法研究

本文为了解决低勘探程度区由于缺少测井资料而难以进行储层评价的难题,发展了背景驱动地震反演技术.该技术通过利用区块周边测井资料的背景驱动,克服了低勘探程度区块内因缺少测井资料而难以建模的难题.同时,该技术还规避了压实作用的影响,更有利于反演结果的解释.通过模型和实际数据测试,证明该方法具有较强的抗噪性,并且可以得到准确的反演结果,对低勘探程度区储层评价具有一定的参考价值.     

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.     

高分辨率非线性储层物性参数反演方法和应用

对于陆相沉积环境下的复杂隐蔽岩性储层,由于观测信息不准确,如信息重叠、信息缺失和噪音污染,以及岩石物理关系模糊等原因,储层横向预测存在不惟一性、不稳定性和不确定性.基于线性假定的常规储层横向预测技术已不适用于复杂隐蔽岩性储层的勘探.本文采用一种非线性储层岩性物性褶积模型,建立波阻抗与孔隙度/泥质含量的函数关系;通过多级结构分解和双向边沿子波检测来刻画复杂岩石物理关系;通过Caianiello褶积神经网络实现确定性反演、统计反演和非线性理论三者有机结合;最后联合应用基于逆算子的反演方法和基于正算子的重建算法实现了综合地质、测井和地震波阻抗信息进行高分辨率储层物性参数反演.非线性储层物性参数反演采用多井约束机制和分频反演方式,在陆相和近海油气勘探资料的实际应用中,取得了明显应用效果.     

基于弹性参数加权统计的地震岩相预测方法

岩相信息能够反映储层岩性及流体特征,在地震储层预测中具有重要作用.常规方法主要利用与岩相信息关系密切的弹性参数定性或定量地转化为岩相信息.在实际应用中,弹性参数的获取主要基于叠前地震反演技术.而不同弹性参数的叠前地震反演精度间存在着差异,势必影响岩相的整体预测精度.本文提出对弹性参数进行加权统计来预测岩相.首先,基于贝叶斯理论,引入权重系数来调节弹性参数信息的采用量,构建出最终的目标反演函数;其次,考虑到勘探初期缺少明确的测井岩相信息,提出利用高斯混合分布函数来自动估算岩相先验概率;最后,根据输入弹性参数的取值,计算每类岩相对应的后验概率密度,将目标反演函数取最大后验概率密度时对应的岩相类别作为最终预测的岩相.新方法旨在减少弹性参数精度间的精度差异对岩相预测结果的影响,以期提高地震岩相的预测精度.模型与实际资料测试均表明该方法可行、有效且预测精度较高.

     

带先验约束的碎屑岩储层物性参数反演方法

对弹性参数进行转换而获取物性参数的方法,适用范围有限且预测精度不高.本文基于岩石物理理论,提出一种带先验约束的碎屑岩储层物性参数预测方法,为储层预测、流体识别、储层描述、储量估计、烃类开发方案设计提供重要参数.应用岩石物理理论和物性参数先验信息建立了带先验约束的目标函数;并利用最优化方法对反演目标函数进行优化求解,对储层的物性及孔隙度和泥质含量进行同步迭代反演.经过正演数据及实际地震资料的测试应用,其结果表明本文方法反演得到的孔隙度和泥质含量为储层综合预测提供了愈加丰富的评价指标,同时孔隙度和泥质含量数据的联合应用对减小储层预测的多解性和降低勘探开发的风险有重要意义.     

岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法

叠前地震反演和岩石物理反演分别是获取弹性参数和物性参数的重要手段, 两者结合有助于实现储层参数预测并精细刻画储层特征.储层物性参数的反演依赖于岩石物理模型, 在进行物性参数反演时可以将复杂的岩石物理模型做泰勒展开, 进而得到其一阶或高阶的近似表达式, 然而这会降低模型的精确性并增加反演的误差.为了提高储层物性参数反演的稳定性和准确性, 本文以碎屑岩储层为例, 提出了岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法.首先, 基于贝叶斯框架和高斯分布约束条件, 从叠前地震数据中实现纵、横波速度及密度等弹性参数的反演.其次, 通过碎屑岩岩石物理模型建立起弹性参数与物性参数之间的联系.最后, 利用粒子群算法进行全局寻优获得较为准确的孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数.合成数据和实际资料测试结果验证了所提方法的可行性和准确性, 反演结果与测井数据吻合较好, 可有效指示含气储层区域, 本文方法在储层预测和评价方面具有广泛的应用前景.

     

基于统计特征参数的叠前地震随机反演方法研究（英文）

常规的地震随机反演方法一般用变差函数表征地下地层的空间结构信息,但是变差函数很难有效表征实际复杂地层的非均质特性。本文利用多参数的思想充分发掘已知地震和测井资料中蕴含的地下地层信息,利用多个统计特征参数更全面地描述地下复杂储层的空间结构特征,并与地震随机反演相结合,提出了基于统计特征参数先验信息的叠前地震随机反演方法。该方法基于随机介质理论从已知的地震和测井资料中求取多个统计特征参数,选取符合实际地质特征的椭圆自相关函数,构建满足地层空间结构特征的先验信息模型,并将多参数约束融入似然函数中构建目标函数,用非常快速量子退火算法进行优化更新,实现目标函数的求解得到最终的反演结果。由模型试算可知,相比于传统的先验模型构建方法,本文基于多个参数构建的先验模型包含更丰富的地层信息,能更好地实现对地下复杂储层的描述。实际资料分析表明,基于统计特征参数先验信息的随机反演方法能够有效地进行地下复杂储层的地球物理预测,且具有较高的分辨率。     

基于重加权反演评价重力梯度异常各分量（英文）

重力梯度反演中,了解重力梯度各分量在反演中发挥的作用,从而选择合适的分量组合非常重要。基于前人对重力梯度各分量的信息特征的研究,本文提出了一种重加权反演方法来评价单一重力梯度分量对反演结果分辨率的影响。这种方法仅用到了正则化方程中的拟合函数,并引入深度加权函数克服重力梯度反演中的"趋肤效应"。本文对比了不同的反演结果,验证了深度加权函数对反演结果的影响。基于避免引入先验信息这一前提,文中选择灵敏度矩阵构建的深度加权函数。基于单一长方体模型和复杂模型试验的反演结果表明不同分量对反演结果分辨率的影响在不同方向存在差异。此外,在两种模型数据中加入不同水平的随机噪声,得出结果与无噪声模型反演结果基本一致。最后,本文方法在美国路易斯安娜州文顿盐丘的实际数据得到了应用。     

微晶结构对碳酸盐岩地震弹性与储层物性特征变化规律的影响（英文）

碳酸盐岩储层是油气勘探的重要储层类型,不同地区的碳酸盐岩储层在沉积、成岩过程都存在着明显的差异,这种差异是引起其物性及地震弹性性质变化的的主要因素。为认识这种机制,在本文中我们对取自塔里木盆地不同地区碳酸盐岩储层不同层位的98块样品进行了岩石学特征、岩石微观结构特征、物性特征和地震弹性特征识别分析,并研究了样品物性对地震弹性性质的影响及其变化规律。研究结果表明,碳酸盐岩样品物性与地震弹性性质整体变化规律受微晶方解石结构特征的控制,而传统的岩石结构及孔隙结构分类不能完全反应上述特征的变化。依据形态特征可将样品微晶结构分为多孔微晶、紧密微晶体和致密微晶三种类型,随着上述三种微晶中晶体边界紧密缝合接触的程度增加,其微晶晶间孔隙度与孔喉半径逐渐减小,同时方解石晶体颗粒边界刚度特征与弹性均匀性的逐渐增强,致使样品渗透率与速度等地震弹性特征表现出随孔隙增大而逐渐减小的总体趋势。对于以致密微晶为主的低孔隙度样品(孔隙度φ5%),微晶孔隙对样品孔隙及渗透率贡献较小,同时微晶弹性性质接近岩石基质,致使岩石宏观物性特征与弹性性质受裂隙、溶蚀孔隙等的影响更为明显,样品物性与地震弹性性质的特征表征孔隙结构的控制作用。孔隙纵横比对孔隙类型也具有明显的指示作用,溶蚀孔隙的体积模量纵横比高于0.2,粒间孔体积模量纵横比介于0.1~0.2之间,多孔微晶与紧密微晶体积模量纵横比小于0.15,而致密微晶的体积模量纵横比接近于0.2。研究结果可为碳酸盐岩储层的分类以及相关储层的岩性及烃类地震检测提供依据。     

应用叠前反演弹性参数进行储层预测(英文)

本文是利用叠前弹性参数反演结果进行致密性含气砂岩储层预测的一个实例研究。随着油气勘探开发的发展,叠前地震数据及其反演结果的应用研究已经广泛用于实际生产中。叠前地震数据的特有属性研究,不仅包括简单的AVO特性,还包括其他的弹性属性的变化特性。本文通过对含气砂岩岩芯弹性属性参数响应特征的分析,发现特定弹性属性参数或其组合可以作为流体检测因子。因此,可以利用叠前地震反演得到不同的弹性属性参数结果,进行储层解释和储层描述。该叠前反演方法是基于Zoeppritz方程的Aki—Richard简化公式建立起来的,根据测井数据和地质解释结果建立初始反演模型,反演的地震数据为叠前时间或深度偏移的共反射点道集数据,反演结果可以是不同的弹性属性参数及其组合。通过对一实际的致密性含气砂岩储层进行叠前弹性属性参数反演,并将反演结果与其它预测结果进行对比分析发现弹性属性参数λ和λρ, λ/μ,以及K／μ能够很好地预测含气储层,而且反演结果很好展现出储层中的含气特性。     

岩石物理驱动的储层裂缝参数与物性参数概率地震反演方法

长波长假设条件下,各向同性背景地层中发育一组平行排列的垂直裂缝可等效为具有水平对称轴的横向各向同性（HTI）介质.基于不同观测方位的岩石地震响应特征变化,宽方位地震数据不仅可实现裂缝岩石弹性参数与各向异性参数的预测,同时也蕴含着丰富的孔隙度等储层物性参数信息.本文结合实际地震资料提出了贝叶斯框架下岩石物理驱动的储层裂缝参数与物性参数概率地震联合反演方法,首先基于AVAZ反演裂缝岩石的弹性参数与各向异性参数,并在此基础上通过统计岩石物理模型表征孔隙度、裂缝密度等各向异性介质储层参数与裂缝岩石参数的相互关联,并采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样方法进行大量样本的随机模拟,使用期望最大化（EM）算法估计后验条件概率分布,最终寻找最大后验条件概率对应的孔隙度、裂缝密度等HTI裂缝介质储层参数即为反演结果.测井及实际地震数据处理表明,该方法能够稳定合理地从方位地震资料中获取裂缝岩石弹性参数与各向异性参数,并提供了一种较为可靠的孔隙度、裂缝密度等裂缝介质储层参数概率地震反演方法.

     

基于统计岩石物理模型的各向异性页岩储层参数反演

提出了各向异性页岩储层统计岩石物理反演方法.通过统计岩石物理模型建立储层物性参数与弹性参数的定量关系,使用测井数据及井中岩石物理反演结果作为先验信息,将地震阻抗数据定量解释为储层物性参数、各向异性参数的空间分布.反演过程在贝叶斯框架下求得储层参数的后验概率密度函数,并从中得到参数的最优估计值及其不确定性的定量描述.在此过程中综合考虑了岩石物理模型对复杂地下介质的描述偏差和地震数据中噪声对反演不确定性的影响.在求取最大后验概率过程中使用模拟退火优化粒子群算法以提高收敛速度和计算准确性.将统计岩石物理技术应用于龙马溪组页岩气储层,得到储层泥质含量、压实指数、孔隙度、裂缝密度等物性,以及各向异性参数的空间分布及相应的不确定性估计,为页岩气储层的定量描述提供依据.

     

基于弹性阻抗的孔隙结构与物性参数非线性同步反演

碳酸盐岩储层具有复杂的孔隙结构,其显著影响了岩石的弹性和地震响应特征,也影响物性参数预测精度.现有的岩石物理反演方法主要是针对碎屑岩储层,反演的对象主要是孔隙度和饱和度,采用的数据主要是弹性参数,使用的算法主要是线性近似法,缺少针对碳酸盐岩储层的孔隙结构与物性参数反演方法.针对这些问题,文章首次提出了一种基于弹性阻抗的适用于碳酸盐岩复杂孔隙储层的孔隙结构和物性参数贝叶斯非线性同步反演新方法,该方法把多孔介质岩石物理模型、Gassmann方程、AVO理论、贝叶斯理论和非线性反演算法结合起来,实现复杂孔隙储层的孔隙结构和物性参数的定量同步预测.模型正演揭示,孔隙结构参数即孔隙扁度对AVO反射系数和弹性阻抗的贡献度仅次于孔隙度,远远大于含水饱和度的影响.实际资料应用表明,文章提出的从叠前道集中直接反演物性参数和等效孔隙扁度新方法可以准确预测储层孔隙度和饱和度及其空间展布,并可评价有效储层的孔隙结构.     

深度域叠前弹性波阻抗反演（英文）

叠前深度偏移的广泛应用产生了大量的深度域地震数据,提供了深度域地震处理的数据基础,并为探索直接基于深度域地震数据的储层弹性参数反演提供了可能性。由于深度域地震子波存在与速度密切相关的特征,直接提取深度域地震子波存在困难,本文将深度域速度变换与脊回归方法结合,实现了深度域地震子波的确定性提取,将提取的深度域常速地震子波构建成依赖速度的空变地震子波,基于加权叠加思想,提出了深度域地震记录合成方法。再结合非线性共轭梯度算法,建立了基于深度域地震数据和模型驱动的深度域叠前波阻抗反演流程,不再进行额外的时间域和深度域之间的数据转换。深度域合成地震数据与实际地震资料的叠前波阻抗反演取得了较好的结果,表明该方法是可行的。该方法可作为深度域正演分析和叠前弹性参数反演的基础方法,为深度域反演方法的稳定性、精度和效率的进一步研究创造了条件。     

基于纳米孔隙弹性理论的页岩气储层地震弹性反演方法

页岩中的有机质干酪根广泛发育大量纳米级别的孔隙,这些孔隙具有极大的表面-体积比,孔隙表面会产生明显的表面效应,从而对页岩整体弹性性质产生影响.在对页岩进行储层预测时,考虑纳米孔隙的影响是十分必要的.现有的AVO技术以经典弹性理论为基础,通常可以预测页岩储层的纵横波速度、弹性模量和密度等,但往往忽略了纳米孔隙的表面效应.结合纳米孔隙弹性理论和AVO技术,将表征纳米孔表面效应的参数(表面弹性模量、纳米孔径)耦合到反射系数近似公式中,提出了一种新的AVO参数化表征方法,直接体现了纳米孔隙相关参数对反射系数的响应特征.新方法中包含3个待反演参数：基质剪切模量、纳米孔隙相关参数和密度.基于平滑背景约束的贝叶斯反演策略,利用测井的模型试验和实际地震数据验证了所提方法的可行性和适用性,实现了对页岩纳米孔隙相关属性的定量预测.通过定量关系转换,创建了一种用以描述页岩含气能力的指示因子.本文提出的方法为预测页岩气储层弹性性质提供了一种新的思路.     

低频缺失情况下的弹性波包络反演（英文）

多分量地震数据中低频缺失是弹性波全波形反演中的一大难题,低频的缺失导致全波形反演无法有效恢复介质的长波长成分进而使反演陷入局部极值。为此,本文提出了反演介质纵横波速度长波长分量的弹性波包络反演方法。该方法利用包络算子具有的解调多分量数据中隐含的低频信息的能力,构造多分量地震数据的包络目标函数进行反演,用以恢复地下介质纵横波速度的长波长成分。一系列数值试验表明,即使在多分量地震数据中缺失低频信息、并且初始模型缺少先验信息的情况下,这种弹性波包络反演方法能够有效降低波形反演的非线性,可以为后续的常规弹性波全波形反演或者深度偏移提供足够精确的初始模型,且该方法对横波速度长波长分量的重建尤为有效。Mamousi-2模型的高精度纵横波速度的反演结果表明,利用该方法反演的纵横波速度作为常规弹性波全波形反演的初始模型,可以显著提高反演结果的精度。此外,本文对弹性波包络反演方法的适用性也进行了初步的研究与讨论。     

基于双相介质理论的储层参数反演方法

传统基于单相介质理论的储层参数反演方法将孔隙流体与固体骨架等效为单一固体,弱化了孔隙流体的影响,反演结果精度不高. 本文提出根据双相介质理论反演储层参数的方法. 首先,在前人研究的基础上,利用岩石物理模型建立弹性参数与孔隙度、饱和度、泥质含量等储层参数间的关系,进而将双相介质反射系数推导为储层参数的函数;其次,根据贝叶斯反演理论,在高斯噪声假设的基础上,采用更加符合实际情况的修正柯西分布函数描述反射系数的稀疏性,推导出储层物性参数目标反演函数;最后, 应用差分进化非线性全局寻优算法来求解目标反演函数,使得反演结果与实际资料间误差最小. 新方法旨在突出流体对介质反射系数的影响,以期得到较高的储层参数反演精度. 模型与实际资料测试均表明该方法可行、有效且反演精度较高.