纵波与转换横波联合AVO反演估计横波速度和密度

横波速度和密度是储层特征描述的重要弹性参数,然而,传统的仅用纵波资料三参数反演横波速度和密度的方法存在反演不稳定和反演结果不精确的问题。为此,文中提出纵波和转换横波联合AVO反演的方法来估计横波速度和密度,即推导出仅含有横波速度和密度参数的纵波反射系数近似式,该近似式和Aki-Richards的转换横波反射系数近似式有相同的目标参数。该方法充分利用了接收的多波多分量地震资料中的纵波、转换横波波场信息,减少了AVO反演结果的多解性,为储层特征描述提供更加准确的横波速度和密度参数。模型数据测试验证了该方法的准确性,在合成数据中加噪测试表明,该方法有较高的稳定性,同时实际资料测试表明该方法具有实用性。     

基于尺度约束项的AVO反演方法

AVO反演的实质是基于反射层AVO特征提取弹性参数。采用大炮检距数据可以弱化AVO三参数反演固有的病态特征,降低反演问题不适定性。但由于大炮检距数据受调谐效应影响严重,使得反射层AVO特征发生畸变,降低了反演精度。为此,本文深入研究了叠前道集调谐效应的产生机理,基于小波尺度分解的思想,在反演目标函数中构建尺度约束项,通过压制地震资料低频成分相对使用量,弱化调谐效应对反射层AVO特征的影响,从而实现提高反演精度的目的。模型试算和实际资料反演结果均表明,该方法具有一定可行性。     

纵横波联合叠前自适应MCMC反演方法

联合纵波（PP波）和转换波（PS波）地震资料进行AVO反演可降低解的非唯一性,提高反演的稳定性和AVO参数估算精度。文中提出了一种基于自适应马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）的纵横波叠前联合非线性反演方法,直接反演纵、横波速度及密度三个参数。该方法基于精确Zoeppritz方程,在贝叶斯框架下引入测井约束先验信息,在反演过程中使用自适应MCMC方法对贝叶斯后验概率密度进行抽样,并通过对收敛于后验概率密度随机样本的统计分析,获取表征纵、横波速度及密度参数的后验概率密度信息。同时对其AVO三参数反演结果进行不确定分析,可用于储层流体检测与岩性识别的风险评估。实际井模型数据测试结果表明,基于精确Zoeppritz方程的自适应MCMC法纵横波叠前联合反演精度较高、稳定性较好、抗噪能力也较强,验证了方法的可行性和有效性。     

横向约束分步叠前弹性参数反演

针对部分实际地震资料信噪比分辨率不高、PP波反演结果不稳定、反演过程不适定等问题,提出了横向约束分步叠前弹性参数反演方法。首先利用Stewart的PP波和PS波反射系数近似式得到纵、横波速度信息;然后将获得的纵、横波速度作为已知背景项代入传统的Aki-Richards PP波三参数反射系数近似式,并在卡尔曼横向约束下进行AVO反演获得密度信息。理论分析及模型测试结果表明,横向约束分步叠前弹性参数反演改善了三参数AVO反演不稳定的问题,在一定程度上压制了噪声,提高了密度等参数的反演精度。实际资料测试结果表明,在纵、横波角道集同相轴匹配一致的前提下,横向约束分步叠前弹性参数反演能获得较好的应用效果,反演的密度和纵波速度剖面很好地反映了储层特征。     

P—SV波AVO分析

参照 Aki和 Richards的近似方法 ,本文对 Zoeppritz方程所描述的 P- SV波反射系数公式的角度项进行了泰勒展开 ,并保留了密度和速度的二阶项 ,得出一个新的反射系数近似公式。对 4个三层含气砂岩模型的定量计算表明 ,该近似公式所得出的计算结果在入射角小于 4 0°时与由 Zoeppritz方程给出的精确解吻合得很好 ,甚至优于 Aki和 Richards公式的近似效果 ,很适合大入射角的 AVO参数反演和理论研究。以新的近似公式为基础 ,文中分别从不同岩性参数表示的转换波反射系数、P- SV转换波的 AVO加权叠加方法及 P- P波和 P- SV波AVO联合反演等三个方面深入讨论了利用该近似公式进行岩性参数反演的过程     

一种基于修正Cauchy 分布的高分辨率AVO 三参数反演方法

AVO 三参数波形反演可以同时获取纵、横波反射率和密度反射率3 个参数。但AVO 三参数反 演问题通常是“病态”的,而且不易得到高分辨率的反演结果。该文基于贝叶斯反演理论,结合反褶积数学 框架,提出了一种改进的基于修正Cauchy 分布的先验约束方法。从数值模拟的结果看,该方法不仅提高 了反演的稳定性,很好地恢复了反射率序列的稀疏性,而且较好地保护了弱反射体信息,能够快速得到较 可靠的高分辨率反演结果。     

层状介质AVO叠前反演

本文基于贝叶斯理论的框架,联合应用似然函数及先验随机约束信息进行AVO地震参数反演,所获取的反演参数是后验概率分布函数(PPDF)的最可能解。在反演中,假定噪声及模型参数是高斯分布的,采用岩石物理的研究方法及结果建立模型参数协方差矩阵以约束反演。反演采用非线性迭代的方法,不依赖初始模型的选择,反演的速度较快,适合于叠前AVO反演。在忽略了地震数据的带限特性所引起的动校正拉伸及调谐效应的影响后,对合成记录及实际资料进行AVO反演,得到了P波阻抗反射系数、S波阻抗反射系数及密度反射系数,进而计算其他岩性参数,为识别孔隙流体性质提供了新的手段。     

基于岩石物理模型的最优化AVO三参数同步反演方法

由于反射系数线性近似公式受到小角度入射和界面弹性参数差异小的基本假设的限制,常规AVO反演在大角度入射和界面弹性参数差异大的情况下存在严重不确定性。提出了基于岩石物理模型的最优化AVO三参数同步反演方法,该方法将研究工区的特定岩石物理条件作为先验软约束融合到反射系数近似公式中,以最优反射系数近似为基础实现了最终的三参数同步反演。从应用效果看,基于岩石物理模型的最优化三参数同步反演具有更强的工区适用性,减小了常规反射系数近似公式的基本假设对反演结果的影响,而且正交基函数提高了AVO反演的可靠性。     

时移地震AVO反演在油藏定量解释中的应用

时移地震叠前资料包含重要的振幅随偏移距变化(AVO)信息,能用于区分不同油藏参数变化及进行油藏定量解释。依据油田实际情况,确定适合计算疏松砂岩纵、横波速度和密度的岩石物理模型,并依据该模型通过求解精确Zoeppritz方程来正演模拟油藏含油饱和度与有效压力变化时的地震AVO响应,分析了利用时移地震AVO反演区分油藏参数变化、实现油藏定量解释的可行性。根据Aki和Richards的简化AVO方程,详细推导了利用岩石物性与地震属性的近似关系进行时移地震AVO反演的计算公式。试验结果表明,在S油田进行时移地震AVO反演是可行的,推导的时移地震AVO反演计算方法能有效地分离油藏含油饱和度和有效压力的变化,真正实现对油藏的定量解释。     

裂缝型储层预测的稳定方位AVO梯度无约束反演方法研究

为克服常规方位AVO梯度提取方法各方位截距项难以一致,以及井的方位AVO梯度先验约束不易获取的问题,提出了稳定方位AVO梯度无约束反演方法。该反演方法分为两步:第一步认为地震数据是反射系数序列,据此消除导致最小二乘反演方程不稳定的子波项,得到自激自收地震记录和方位AVO梯度地震记录;第二步基于最少反射层假设搜索准确的地下界面位置,以降低方位AVO梯度地震记录反褶积方程维数。模型试算结果表明,该方法能够提高方位AVO梯度反演方程稳定性,并且所得方位AVO梯度的椭圆分析可以较好地指示裂缝密度和裂缝走向。实际工区的应用结果表明,稳定方位AVO梯度无约束反演结果的方位AVO梯度椭圆分析可以较为准确地预测地层裂缝发育带,为裂缝型储层预测提供了有利的技术支撑。     

贝叶斯框架下联合AVA反演与统计岩石物理的储层参数估计

本文基于贝叶斯理论框架研究联合地震AVA反演和统计岩石物理的储层参数概率分布估计方法。首先通过井资料约束的贝叶斯线性AVA反演从角度域道集估计介质弹性参数的概率分布;然后结合适应目标储层的岩石物理模型,依据统计岩石物理关系从弹性参数进一步反演储层参数的概率分布。上述贝叶斯反演以后验概率分布的形式给出了弹性参数与储层参数的估计,以及由实际数据噪声、介质非均匀性、AVA正演方程与岩石物理方程近似引入的不确定性。通过理论模型数值试验展示本文方法的正确性,并应用于川东北地区碳酸盐岩地层的储层参数分布估计,证实了方法的应用潜力。     

基于贝叶斯理论的天然气水合物储层弹性—电性数据联合反演

单一的声波或电阻率数据,一般通过简单线性或对数线性岩石物理模型预测天然气水合物储层参数。但声波数据或电阻率数据与储层参数之间存在敏感性差异,使用数据源不同,储层参数预测结果可能会存在很大差异。针对此问题,本文提出在贝叶斯理论框架下基于非线性的简化三相方程和改进Archie公式的声波—电性数据联合反演方法,同时预测天然气水合物饱和度、孔隙度和泥质含量,并可评估预测参数的不确定性。应用合成弹性—声波—电性数据分别进行单一弹性、电性数据试验,以及联合声波—电性数据反演模型试验,并将这些反演算法应用于实际测井数据。反演结果表明,本文提出的联合反演方法能预测出可靠的储层参数,且能有效降低因敏感性、噪声等问题产生的不确定性。     

基于量子退火Metropolis-Hastings算法的叠前随机反演

传统的Metropolis-Hastings （MH）算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,但对于较为复杂的参数空间,MH算法往往不能对其充分搜索。为此,针对该问题提出了基于量子退火MH算法的叠前随机反演方法,主要通过调节算法的接受概率提高算法的计算效率和稳定性。模型试算与实际数据反演结果表明,相较于传统的MH算法,该方法具有更高的收敛效率。     

基于并行回火技术优化的大地电磁数据贝叶斯变维反演

传统的梯度类线性化反演方法虽然广泛应用于大地电磁数据的处理,但此类方法存在结果依赖初始模型、无法对解进行不确定性分析等问题。为了解决上述问题,基于随机反演理论,将反演参数看成随机变量,利用贝叶斯变维反演方法对一维大地电磁数据进行反演,获得了解的后验分布,并给出了解的不确定性分析;为了加速反演收敛,引入并行回火技术,同时运行不同温度的马尔科夫链,使采样过程可以在不同温度的马尔科夫链之间进行交换;最后对含噪的理论模型进行反演,并与传统贝叶斯变维方法进行对比,验证了并行回火技术对算法的改进是有效的。     

Joint inversion of induction/lateral/normal logs, case studies at Shenli field site, China

The behavior of local convergence and nonunique solutions in electric-logging inversion problems make logging interpretation difficult. These negative effects are improved by joint inversion of induction- and galvanic-logging measurements. A two-dimensional joint inversion algorithm is suggested for the simultaneous estimation of formation resistivity, invasion depth and invasion-zone resistivity from field data containing a combination of induction array, lateral and normal devices. Compared with single-log inversion of lateral and normal logs, the joint inversion not only improves the unfavorable local convergence of single inversion, but also constrains the range of possible solutions. Even if the initial guess values vary within a wide region, the joint inversion is fast to converge close to true values; it weakens the dependence of inversion results on initial guesses. In addition, these nonunique solutions are constrained in a limited domain by the present joint inversion technique, thus, the inconsistent interpretations that are usually caused by traditional single-log approach can be avoided. Case studies also illustrate that the present joint inversion of induction/lateral/normal logs provides a reasonable and efficient algorithm that allows for improving the accuracy of the results, enhancing the reliability of formation parameter estimation, and in most cases reducing the uncertainty of hydrocarbon saturation.     

高分辨率波阻抗贝叶斯序贯随机反演

确定性反演常见的方法包括模型法反演和稀疏脉冲反演,在特定的解约束条件下,只能进行单一的最优解估计,无法评价反演结果的不确定性;地质统计学反演主流算法均为地质统计学随机模拟方法与马尔科夫链-蒙特卡洛方法的某种结合,并没有将地震反演、测井数据约束、随机模拟方法统一在一个理论框架下。为此,首先在贝叶斯理论框架下,将地震反演理论、测井数据约束、地质统计信息统一在波阻抗求解这个问题中,推导了基于对数波阻抗的地震数据与测井数据联合方程,然后通过序贯高斯随机模拟算法对反演方程进行高效采样求解。数值算例表明：与常规波阻抗最小二乘法反演相比,该方法分辨率高、反演结果受先验统计学参数约束,且输出的多个波阻抗反演结果可用于不确定性评价;与纯粹基于测井数据的序贯高斯随机模拟方法相比,该方法最大的优点就是考虑了地震数据约束,降低了反演结果的不确定性。针对实际数据,对比、分析了模型法反演、稀疏脉冲法反演、贝叶斯序贯随机反演结果,表明贝叶斯序贯随机反演方法在提高反演纵向分辨率与不确定性评价方面具有良好的应用前景。     

惩罚函数法井约束地层压力预测

讨论了利用测井声波时差和地震层速度预测地层压力的方法及其应用。在单井压力预测的基础上，以测井资料作为约束条件，用地震层速度预测地层压力。采用惩罚函数法将约束最优化问题转化为无约束最优化问题，再用阻尼最小二乘法求解。离井近的地方约束程度大，离井远的地方约束程度小，使反演结果在保持总体趋势不变的情况下，与测井资料一致。运用上述方法对处理了东营凹陷的实际资料，取得了较好的地质效果。     

MCSEM和地震AVA数据联合反演储层物性

海洋可控源电磁（MCSEM）数据对高阻的含油气储层比较敏感,联合反演MCSEM和地震数据可提高储层物性参数估计的可靠性。本文提出一种利用MCSEM和地震AVA数据联合反演储层物性参数的方法,该方法利用Archie公式和Gassmann方程建立储层物性参数与电磁属性（电导率）和地震属性（速度、密度）之间的联系,采用模拟退火（SA）算法求解联合反演目标函数。模型试验表明,与单一数据反演结果相比,联合反演MCSEM数据和地震AVA数据能够得到更可靠的储层物性参数估计,且与基于梯度下降的Occam反演方法相比,该方法不依赖于初始值。     

确定性反演和随机反演对井约束条件的需求分析

叠后数据地震反演一般利用测井信息对反演结果进行约束,不同的反演方法对井约束条件的需求存在差异,不恰当地使用井约束条件将严重影响反演结果的准确性。基于理论数据分析了确定性反演和随机反演中多井约束对反演精度的影响。研究表明,在确定性反演中,多井约束将导致反演结果可信度降低,相比多井约束的反演结果,单井约束更能准确描绘出相对阻抗差异;在随机反演中,约束井数目越多,不确定性越低,反演精度越高。     

基于统计岩石物理学的直接岩石物理反演

目前,统计岩石物理学已经成为量化地震储层描述的一种新方法。统计岩石物理学把确定性的岩石物理学关系与地质统计学结合起来,利用岩石物理学方程建立起储层参数和地震属性之间的联系,而统计技术被用于描述岩石物性转换时传递的不确定性及其空间变化。传统的结合地震数据的地质统计学方法是采用两步的序贯方法,其局限在于反演的弹性属性必须做油藏模型积分的时深转换。例如,岩石物理反演,由测井曲线建立油藏弹性模型,能够用到反演数据上,并不需要正确解释反演结果的带限属性,而序贯反演的工作流程往往不能够保证最终的油藏模型与地震数据完全一致。本文提出的直接岩石物理学方法,并不采用传统的序贯反演流程,其优势在于将深度转换进程结合到整个反演进程中,采用多尺度和多区域网格,收敛速度快,不确定性大大降低。