联合反演中多尺度地震资料自适应方法研究

对多尺度地震资料进行联合反演可以提高储层的分辨能力.在多尺度地震资料联合反演过程中,因受地面地震、VSP地震和井间地震资料不同尺度数值影响,联合反演目标函数的收敛条件不确定,难以取得稳定且具有地质意义的效果.针对该问题,提出了一种多尺度地震资料自适应联合反演方法,该方法将标准差项引入联合反演目标函数,改进了联合反演目标...     

时频联合域贝叶斯地震反演方法

时间域和频率域地震反演分别在不同域中考虑地震响应与模型合成地震记录的匹配程度进而搜索数据空间对应的最优模型参数。从贝叶斯估计理论出发,综合考虑时间域和频率域地震反演在地层分辨率和抗噪性方面特有的性质,联合贝叶斯稀疏反演框架、时间域反演理论及频率域反演方法,提出了基于贝叶斯框架的时频联合域地震反演方法,改善了频率域反演对噪声非常敏感的问题。模型测试表明,时频联合域稀疏反演在地震资料信噪比高的情况下保持了频率域反演分辨率高的优良特性,同时在信噪比低的情况下延续了时间域反演抗噪能力强的优势,有效地提高了地震资料分辨率和压制随机噪声之间的平衡。理论模型测试和实际资料试处理结果验证了该方法的稳定性和可靠性。     

基于稀疏约束贝叶斯估计的相对波阻抗反演

地震道积分是一种利用地震资料进行的无约束反演技术,可以方便地得到地层的相对波阻抗,但采用稀疏反演的反射系数递推反演相对波阻抗,横向连续性差、可用性低。给出了一种基于稀疏约束贝叶斯估计的地震相对波阻抗反演算法,即在反射系数Cauchy概率分布稀疏约束下,基于贝叶斯最大后验概率估计,采用预条件共轭梯度法估计地震子波和反射系数,从而得到高分辨率的反褶积结果,进而得到高分辨率的相对波阻抗剖面。利用理论模型和实际数据对算法进行了验证,结果表明:基于稀疏约束贝叶斯估计的相对波阻抗反演方法可行;与直接法稀疏反演相比,预条件共轭梯度法稀疏反演精度高、收敛快、数值计算稳定。     

井间地震约束下的高分辨率波阻抗反演方法研究

井间地震资料频带信息丰富、分辨率高,能够衔接地面地震资料与测井资料。在频带较窄的地面地震资料反演中充分利用井间地震资料的宽频带特征,可以克服常规地震资料反演存在的多解性强和分辨率不高的问题。在基于柯西分布建立地震资料稀疏脉冲反演方法的基础上,引入高频信息丰富的井间地震资料作为反演约束条件,建立井间地震约束下的地面地震高分辨率波阻抗反演目标函数,实现对目标函数的有效求解。实际资料处理表明,井间地震约束下的地面地震波阻抗反演结果与测井曲线吻合较好,并且在保持测井约束反演结果整体特征的基础上提高了反演分辨率,更好地刻画了储层细节特征。     

利用平滑模型约束的频率域多尺度地震反演

频率域地震反演是利用带限地震信号的频率域响应信息预测出地层模型参数。针对频率域反演的高分辨率特性和地震信号的带限特征,本文综合探究频率域反演和贝叶斯反演的思路,提出了基于平滑模型约束的频率域多尺度贝叶斯反演方法。通过对目标函数加入平滑模型约束信息,有效地解决了带限地震信号的低频分量缺失问题,并进一步提高了频率域反演过程的抗噪性和反演结果的空间连续性。此外,由于地震信号在频率域中实现了多频率分量的自动解耦,从而可通过多频率分量逐级迭代方式搜索到反问题的最优解,进而提高反演结果的收敛精度和分辨率,且减弱了反演算法对初始模型精度的过度依赖。最后,通过平稳和非平稳理论模型测试及实际资料的处理,验证了该方法的高分辨率特性和稳健性。     

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。     

地震数据约束下的贝叶斯随机反演

由于地震数据的带限性质,传统确定性反演方法不可避免地存在分辨率低的缺陷。本文从贝叶斯理论出发,结合地质统计学提出了地震数据约束下的随机反演方法。该方法以测井资料作为条件数据,以地震数据作为约束,进而通过贝叶斯理论将地震资料、测井资料和地质统计学信息融合为地层模型参数的后验概率分布,利用马尔科夫链扰动模拟方法实现对后验概率的分布采样,并通过多个采样结果的综合分析研究后验概率分布的性质,进而精细刻画储层分布。模型测试及实际资料处理结果表明,相对于常规确定性地震反演方法,随机反演方法提高了反演精度,实现了储层的精细描述。     

基于层序驱动的地震多尺度弹性阻抗反演方法北大核心CSCD

弹性阻抗反演结果保留了振幅随偏移距变化的相关信息,能够提取多种弹性参数应用于储层横向预测,已广泛应用于实际生产;但由于反演方法的限制,常规弹性阻抗反演结果难以有效识别小层序尺度的薄储层。将弹性阻抗反演技术与层序地层学理论相结合,提出了多尺度弹性阻抗反演方法:利用地震资料的多尺度空间与沉积层序体的对应关系,通过小波分频技术将地震资料分解为多个层序尺度,拓宽了相对高频和相对低频,提高了地震资料的分辨率;在贝叶斯理论框架下建立目标函数,利用多尺度逐级寻优特性进行弹性阻抗反演,将较大尺度反演结果作为先验信息约束较小尺度反演,有效避免了后续反演受局部极小点所困扰,增强了小尺度反演结果的可靠性,整个反演过程通过目标函数尺度的不断收缩,逼近全局极小点实现。理论模型测试及实际地震资料反演结果表明,本文方法在反演的稳定性和分辨率方面远好于常规弹性阻抗反演,能够有效识别小层序尺度的薄储层。     

地震储层预测中贝叶斯反演方法的研究

贝叶斯反演方法属于不确定性反演方法,它是以贝叶斯理论为基础,结合随机反演算法构造出的一种新反演方法。该方法能有效解决传统反演方法在应用中的两大问题,其一是难以联合应用不同类型、不同精度的数据约束反演过程,另一个是无法定量描述反演结果的不确定性。研究首先详细分析了贝叶斯反演的原理,并提出了以地震资料进行贝叶斯反演的实现方法;其次建立了塔里木碳酸盐储层典型模型开展贝叶斯反演,结果表明该方法较传统随机反演方法具有一定的优越性;最后还采用实际资料证明了贝叶斯反演方法的有效性。     

连井井间地震资料反演中的关键问题分析

讨论了连井井间地震资料反演方法。实现反演的基本原理是：对深度域井间地震资料进行初步解释；建立精确的速度模型；在对井间地震剖面进行深时转换时采用sinc插值函数实现波形保真；利用对地面地震资料的认识来落实时间域井间地震资料的反射特征；利用地面地震资料良好的空间连续性弥补井间地震剖面的“漏斗”缺陷和井间资料之间横向对比性的不足；在井间地震和地面地震井旁道精细标定中，通过一致的时深关系来实现两种地震资料之间的匹配，使井旁道的标定更加合理；在利用稀疏脉冲反演方法进行连井井间地震资料反演时，通过增强横向约束保证反演波阻抗剖面的连续性。反演结果与井间地震剖面吻合较好，砂体展布范围清晰。     

地震保幅高低频拓展与多尺度贝叶斯融合反演

针对L气田复杂水道内薄层和巨厚储层难以有效识别和描述的问题,提出利用有、无衰减两类正演信号和实际地震数据的分频剖面,分析地质体的多尺度地震响应特征,发掘叠后地震弱有效信号潜力。首先采用相对保幅拓频处理分别得到高频和低频地震数据体,然后对高、低频地震数据体逐级进行贝叶斯迭代反演,获得能够有效识别大、中、小尺度地质体的反演波阻抗数据体。研究结果表明：①地震数据本身隐含低频和高频有效信号,低频反映地质体整体包络（即大尺度特征）,中频反映地质体内部的基本形态（即中尺度特征）,高频反映地质体构造细节（即小尺度特征）; ②降频道积分能在相对保幅的范围内,有效增加巨厚储层的可识别性; ③基于降频和提频的地震数据体约束的多尺度贝叶斯反演,能在有效频带范围内获得体现各个尺度地质体的相对可靠的纵波阻抗反演结果。实际资料应用证明了该方法的有效性。     

初至波与反射波旅行时多尺度渐进联合层析成像

针对应用单-波反演难以更准确、更全面地重构地下速度信息及层析正反演中网格剖分大小相互矛盾的问题,本文采用Humphreys等^[1]的数据加权算法,对模型空间和数据空间进行加权,并在反演中采用多尺度渐进层析反演;通过比较模型上各种波的理论旅行时与实际拾取的旅行时残差,更新模型速度及界面深度参数。模型资料试算结果表明,应用初至波与反射波旅行时联合层析整体上要优于单-波旅行时层析的结果;多尺度渐进层析反演能有效地解决层析正反演网格剖分大小的矛盾;在-定范围内,随着反演网格尺度的逐渐减小,反演精度也会逐渐提高。实际资料试算结果表明该方法是可行的,可以为高精度地震勘探提供精细的速度模型。     

基于构造导向滤波的多道反褶积方法及应用

传统线性反褶积方法无法大幅度提高地震资料的分辨率,因此逐渐被非线性的稀疏反褶积方法替代。然而大多数非线性反褶积方法是基于单道反演的,没有考虑道与道之间的空间结构关系,得到高分辨率的结果容易产生横向不一致或者不连续问题,而且当地震资料品质较差时,单道反演方法的结果很不稳定。为此,提出一种基于数据驱动和反演策略的多道反褶积方法,即从地震数据本身出发,利用局部倾角获取构造信息,构建构造导向滤波算子,再将其作为正则化算子引入稀疏多道反褶积中,通过分裂Bregman优化算法求解得到稀疏反射系数系列,在提高分辨率的同时,改善了传统非线性反褶积结果的空间连续性。模型试验和实际地震资料处理结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于Curvelet变换的缺失地震数据插值方法

Curvelet变换具有局部性、多尺度性和多方向性,在处理非稳态地震信号中具有较大的优势,可以利用Curvelet变换的压缩特性重建缺失的地震数据。本文首先分析了基于稀疏变换的缺失地震数据插值的基本原理,在反问题正则化理论框架下,针对L2范数约束和L1范数约束条件,分析了两种约束的差异,着重阐述了基于Curvelet变换的L1范数约束的插值方法,其优点在于对非线性同相轴不需要分窗口处理,并将凸集投影算法(POCS)引入到Curvelet变换的插值方法中,通过采用按指数规律衰减的阈值参数加快了迭代收敛的速度。理论和实际算例验证了Curvelet变换插值方法的有效性。     

射线参数域叠前弹性参数反演在储层预测中的应用

P道集的地震波是按照射线路径传播的,与角度道集相比,更接近地震波的实际传播路径,更能表征地下的反射特征。同时P道集可直接从地震数据计算得到,不依赖于上覆地层速度,避免了不精确的速度模型给反演带来的误差。文章在介绍P道集基本概念及射线参数域叠前弹性参数反演流程的基础上,利用分P叠加数据,通过贝叶斯稀疏脉冲反演进行了不同P值的射线弹性阻抗反演,并通过约束搜索法求取了相关的叠前弹性参数。相比于角度域的叠前弹性参数反演,其反演结果具有高分辨率、高精度且客观真实的特点。将该方法应用于川西坳陷新马滚动区以及川北坳陷元坝西区的储层预测,实际应用效果证明了该方法的可靠性和准确性,其预测结果对研究区下一步的勘探开发工作具有重要的指导意义。     

基于稀疏表示的增维叠前地震反演方法

常规的叠前和叠后反演技术难以满足刻画薄储层的需求。由于道集叠加而产生的干涉效应对地震信号所蕴含的真实信息造成不同程度的弱化、畸变甚至湮灭,因此为有效地保存真实信息,应尽量避免叠加。另外,叠前道集的地震属性在随炮检距变化之外还受频率因素的影响,而以高分辨率谱分解为基础展开的FAVO反演方法能够提升流体识别能力。为此,以不叠加为核心思想,提出基于稀疏表示的增维叠前地震反演方法。首先,从叠前道集出发,对包含目的层段的角度内道集进行筛选和提取,依托信号的稀疏表示理论对抽选的单角度地震数据开展高分辨率时频分解;其次,基于贝叶斯理论直接建立波阻抗与地震数据的映射关系,利用非线性最优化算法对初始模型进行扰动;最后,以前一个频率反演的结果作为后一个频率反演的约束,逐级进行反演,最终得到不同角度的高分辨率增维反演结果。以A研究区为例,在有效角度范围内对单角度地震数据分频约束反演,拓宽了数据维度,提升了反演精度,增强了对薄储层的描述能力。