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.     

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.     

地震储层预测方法研究进展

本文重点介绍地震储层预测方法中的油气预测，岩性预测，储层厚度预测及孔隙度预测等内容，简述提高地震储层预测精度的途径之一－特征优化方法，并指出了今后地震储层预测方法研究的方向。     

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.

     

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。     

叠前弹性阻抗反演及其在含气储层预测中的应用

叠前弹性阻抗反演方法,由于充分利用振幅随偏移距变化的信息,与叠后波阻抗反演相比,对岩性及流体的分辨能力和可信度有较大提高,是当前叠前方演的一个重要方向.本文讨论了弹性阻抗反演的基本原理和流程,指出了该方法的应用条件和关键步骤.对J地区东营组浊积砂岩的实例研究表明,大角度弹性阻抗对含气砂岩具有非常理想的分辨能力,利用近角度和远角度弹性阻抗的交会分析,能够可靠地识别含气砂岩的分布范围.研究结果对该区砂岩气藏的勘探具有重要意义.     

基于扩展方位弹性阻抗的裂缝参数及地应力参数预测方法

裂缝参数及水平应力差异比（DHSR）的准确估测对于裂缝预测及水力压裂具有重要意义.扩展弹性阻抗是一种预测弹性参数及物性参数的有效方法,但其并未考虑各向异性的影响,本文将其推广到水平横向各向同性（HTI）介质中,提出一种基于扩展方位弹性阻抗的裂缝参数及DHSR预测方法.首先推导HTI介质中的扩展方位弹性阻抗方程及傅里叶系数方程,分析表明扩展方位弹性阻抗的二阶傅里叶系数与裂缝参数及DHSR相关性较好.其次,提出一种柯西稀疏约束和平滑模型约束正则化的贝叶斯地震反演来估测截距阻抗、梯度阻抗及曲率阻抗.最终,结合最优的旋转角和扩展方位弹性阻抗的二阶傅里叶系数实现裂缝参数及DHSR预测.模型测试和实际应用表明,该方法能够得到合理可靠的裂缝参数及DHSR预测结果,有助于指导裂缝发育区域及有利压裂区域的横向识别.

     

多波地震深度学习的油气储层分布预测案例

有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异,有助于突出地震油气储层特征,有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此,本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分布预测的深度学习法（Deep Learning Method）.首先,利用莱特准则剔除所生成的多波地震属性中可能存在的异常值降低网络变体数量.然后,通过能突出多波地震油气储层特征的聚类算法和无监督学习算法构建隐藏层,用于增加网络共享,提取油气特征.最后,将增加网络罚值后的井点样本作为支持向量机预测的输入样本,以降采样后的C3卷积层属性作为学习集,进行从已知到未知的地震油气储层的预测.本方案应用于HG地区晚三叠统HGR组的碳酸盐岩油气储层预测,所预测的地震油气储层边界更加清晰,预测结果与实际情况基本吻合.应用结果表明：本论文方案不仅具有可行性,且具有有效性.

     

基于岩石物理分析的叠前弹性反演预测含气砂岩分布(英文)

地震反演是当今最广泛应用于含油气储层预测的技术之一,取得了很多很好的预测效果,但也有失败的例子,达不到区分岩性和识别流体的目的。而本文介绍的建立在岩石物理建模和分析基础上的地震弹性反演,可将含油气储层预测由定性向(半)定量推进一步。根据岩石物理建模和正演扰动分析,可深刻理解岩石物性参数与地震弹性参数之间的内在关系,进而寻找储层岩性、物性和含油气性的敏感地震弹性参数,建立起理论岩石物理解释图版。岩石物理分析结果和所建立的岩石物理解释图版分别用以指导地震反演和反演结果的解释,实现油气储层分布预测和流体检测的目的。文中的含气砂岩分布预测实例研究应用结果表明,这种方法较叠后地震反演储层预测技术具有无可比拟的优越性,效果更佳,效率更高。     

基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测

随着油气勘探开发的不断发展,利用地震属性进行储层预测的方法得到了广泛的应用,并且在生产中取得了较好的效果.本文采用的谱分解和地震多属性联合的方法进行储层厚度预测,克服了单一属性分析存在的多解性和多属性分析在断层处预测不准确的问题,以及仅利用谱分解方法时,由于其预测基础的限制,部分复杂地区对砂体厚度的预测效果存在一定误差这一问题,可以较为准确地预测出目的层的储层厚度,同时,在传统地震分析中非常难发现的地质信息,谱分解之后比较容易发现,有助于进一步解释.实际地震资料结合井信息和分层数据的标定,对储层厚度的预测进行了较为详细的研究.研究结果表明,此方法在原理和实际应用上都是可行的,提出了一种储层厚度预测的新方法.     

基于弹性波全波形反演的主被动源多分量混采地震数据速度建模

在常规地震采集中,被动源地震波场往往被视为噪声而去除,这就造成了部分有用信息的丢失.在目标区进行主动源和被动源弹性波地震数据的多分量混合采集,并对两种数据进行联合应用,使其在照明和频带上优势互补,能显著提高成像和反演的质量.本文针对两种不同类型的主被动源混采地震数据,分别提出了相应的联合全波形反演方法.首先,针对主动源与瞬态被动源弹性波混采地震数据,为充分利用被动源对深部照明的优势,同时有效压制被动震源点附近的成像异常值,提出了基于动态随机组合的弹性波被动源照明补偿反演策略.然后,针对低频缺失主动源与背景噪声型被动源弹性波混采地震数据,为充分利用被动源波场携带的低频信息,并避免对被动源的定位和子波估计,提出了基于地震干涉与不依赖子波算法的弹性波主被动源串联反演策略.最后,分别将两种方法在Marmousi模型上进行反演测试.结果说明,综合利用主动源和被动源弹性波混采地震数据,不仅能增强深部弹性参数反演效果,还能更好地构建弹性参数模型的宏观结构,并有助于缓解常规弹性波全波形反演的跳周问题.

     

地震活动性参数全时空扫描动态寻优预报模型

选取10种物理意义清楚、独立性较好的地震活动性参数,以最大限度地提高预报效能为目标,采用全时空扫描方法建立动态寻优预报模型。研究表明,地震活动性参数动态寻优预报模型,在空间上,客观地反映了区域构造活动的差异性;在时间上,完整地反映了区域地震活动的涨落;可以有效地剔除背景干扰,提高地震异常识别率,避免预报的随机性和盲目性。     

多分量地震数据的成像技术

从水平叠加成像、叠前时间偏移以及叠前深度偏移三个方面总结了多分量地震成像技术的发展现状.在水平叠加成像方面,分析了转换波与纵波在道集抽取方面的差异,总结了常用的转换点计算公式,着重对比了由炮检坐标映射地下的转换点以及由地表的网格节点映射地下的反射点两种共转换点道集抽取方式各自的优缺点以及应用化程度.概述了各向同性与各向异性叠前时间偏移技术的基本原理,总结了多分量偏移技术发展以及配套软件的工业应用现状,并对最近发展的层匹配多分量偏移技术进行了介绍.最后,从射线理论以及波场延拓理论的角度总结了多分量叠前深度偏移的发展现状与存在的问题,介绍了标量偏移与矢量偏移的差异,并提出了深度域速度建模存在的问题.

     

地震资料预测薄层厚度方法研究与应用

薄层厚度预测一直是公认的难题之一,其难度就在于如何准确地识别和提取薄层的地震属性.常规方法是利用时间域或频率域地震属性与薄层厚度的线性关系计算.但是理论与实际资料表明,不同的薄层和地层组合对地震波的动力学的信息影响很大,各种参数与薄层厚度成非线性关系,使用单一的信息不可能准确预测薄层厚度.本文利用三种线性预测原理（模型）,经数学变换为属性参数,采用非线性BP网络预测薄层厚度,取得了令人满意的效果.     

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.

     

Reservoir prediction using multi-wave seismic attributes

The main problems in seismic attribute technology are the redundancy of data and the uncertainty of attributes, and these problems become much more serious in multi-wave seismic exploration. Data redundancy will increase the burden on interpreters, occupy large computer memory, take much more computing time, conceal the effective information, and especially cause the "curse of dimension". Uncertainty of attributes will reduce the accuracy of rebuilding the relationship between attributes and geological significance. In order to solve these problems, we study methods of principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) for attribute optimization and support vector machine (SVM) for reservoir prediction. We propose a flow chart of multi-wave seismic attribute process and further apply it to multi-wave seismic reservoir prediction. The processing results of real seismic data demonstrate that reservoir prediction based on combination of PP- and PS-wave attributes, compared with that based on traditional PP-wave attributes, can improve the prediction accuracy.     

基于深度神经网络的地震强反射剥离方法

在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问题分解为地震子波预测与强反射预测两个子优化问题,并采用AIDNN与U-Net两个深度神经网络分别求解...     

基于地震资料的三种岩性流体预测方法对比分析

利用地震资料识别储层流体是储层预测的一项重要内容,对储层流体的识别是通过流体识别因子来实现的.首先引入三种流体识别因子并介绍其预测流体的方法原理,在此基础上以湿砂岩和含气砂岩为例,对比分析了不同流体识别因子对流体的敏感度,然后通过一个具体实例进一步验证了不同方法的特点.分析结果表明,第三种方法对流体的敏感度最高,能更准确地表征岩石孔隙中流体的性质.     

叠前反演和地震吸收技术在复杂天然气藏地震预测中的应用

针对某复杂断块天然气目标储层,在岩石物理分析的指导下,综合利用地质、地震、测井等资料,提出了一套面向复杂天然气藏的叠前地震预测技术.首先基于地震岩石物理分析得到的初始横波信息,采用叠前贝叶斯非线性三参数反演得到了井旁控制点处精确纵横波速度和密度信息,然后通过叠前/叠后联合反演技术实现了面向目标的弹性阻抗体反演及含气储层敏感参数直接提取,最后结合小波变换时频谱分析的方法从叠前地震资料中估算地层吸收参数值,提高天然气藏识别精度.实际应用表明,综合各种叠前地震预测技术,可以大大提高对复杂天然气藏的识别精度,降低勘探风险.