叠前AVA多参数同步反演技术在含气储层预测中的应用

随着油气勘探的不断深入，叠前地震数据的反演和应用逐渐成为热点。叠前AVA同步反演可从小、中、大三个角度部分叠加数据体上同步反演出纵、横波阻抗和密度数据体。在此基础上，可提取出地层的组合弹性参数。通常砂岩储层含气后纵波速度明显降低，横波速度变化不大，同时密度也降低。与单纯应用纵波阻抗相比，纵、横波阻抗等属性联合可提高流体的识别精度。因而，应用同步反演技术进行含气储层识别是可行的。首先介绍了叠前AVA同步反演的基本原理，继而从地震和测井资料处理、角度子波提取和标定以及最终反演等方面，讨论了叠前AVA同步反演技术在胜利油田中层气藏勘探中的应用。结果表明该方法进行含气储层预测是有效的。     

Application of prestack simultaneous AVA multiparameter inversion in gasbearing reservoir prediction

随着油气勘探的不断深入，叠前地震数据的反演和应用逐渐成为热点。叠前AVA同步反演可从小、中、大三个角度部分叠加数据体上同步反演出纵、横波阻抗和密度数据体。在此基础上，可提取出地层的组合弹性参数。通常砂岩储层含气后纵波速度明显降低，横波速度变化不大，同时密度也降低。与单纯应用纵波阻抗相比，纵、横波阻抗等属性联合可提高流体的识别精度。因而，应用同步反演技术进行含气储层识别是可行的。首先介绍了叠前AVA同步反演的基本原理，继而从地震和测井资料处理、角度子波提取和标定以及最终反演等方面，讨论了叠前AVA同步反演技术在胜利油田中层气藏勘探中的应用。结果表明该方法进行含气储层预测是有效的。     

基于叠前AVA同步反演和地质统计学反演的高分辨率流体预测方法

针对薄层流体的精细预测问题,提出一种高分辨率流体预测方法。该方法在进行叠前AVA同步反演的基础上,同时对含水饱和度进行带岩性遮挡的地质统计学反演,然后将两者的结果进行交会,根据流体的门槛值在交会图中选择相应的部分,生成最终的高分辨率流体预测结果,可精细预测薄层流体。通过不同宽度泥岩墙的多层水平层状模型试算和实际资料的应用,结果表明：叠前AVA同步反演的横向分辨率高、纵向分辨率低;带岩性遮挡的地质统计学反演的纵向分辨率高且有一定的横向分辨率,但横向分辨率不如叠前AVA同步反演高;基于两者的高分辨率流体预测方法的纵、横向分辨率都高,对薄层流体的预测效果较好。     

混合概率模型驱动的叠前地震反演方法

叠前地震反演是获取复杂油气储层弹性参数、岩性及含流体性质的主要途径。常规的叠前地震反演往往将“弹性参数”、“离散岩性”和“流体因子”三者独立预测,通常忽视了储层岩性差异对弹性参数的影响,由此引入的先验信息误差会严重影响弹性参数、离散岩性及流体指示因子预测的精度。为此,考虑待反演模型参数的先验概率服从混合型概率密度分布,基于贝叶斯框架推导了由时域、频域地震、低频整合先验信息及已知模型数据点四类数据集协同约束的后验混合概率分布的显式解,将非线性边界约束算法引入叠前地震弹性参数反演中,缓解了模型反演出现不稳定解的问题;利用序贯模拟算法对后验概率密度函数随机采样,且对不同后验概率分量的模拟结果进行分类,发展了对地层连续“弹性参数”、“离散岩性”及储层“流体因子”的叠前地震同步预测方法。理论测试和实际应用验证了该方法在岩性预测和储层孔隙流体识别中的有效性和实用性。     

自适应优化参数模拟退火的叠前地震联合反演方法

叠前地震反演是一种地震数据定量处理与解释的重要技术，全局优化算法是叠前地震反演中一种有效的弹性参数估算方法。作为一种主要的全局优化算法，模拟退火算法广泛用于地震数据反演，但该算法涉及的多种优化参数(如初始温度、扰动范围等)对反演结果具有重要影响。模拟退火参数优化主要是通过模型试算进行设置，但此类经验性方法易引入误差，不具备推广性。为此，提出了一种基于自适应优化参数模拟退火的叠前地震联合反演方法。首先，联合贝叶斯线性反演与模拟退火非线性反演方法，通过线性反演结果驱动后续优化参数的估算及先验模型的构建；其次，针对不同地震道的数据差异，逐道计算适用的初始温度及扰动范围，有效提升了算法的适用性及稳定性。合成数据测试及实测资料应用表明，相比常规模拟退火反演方法，该方法的弹性参数反演结果与测井数据的相关系数更高。     

利用叠前AVA同步反演预测储层物性参数

 为了准确预测储层物性参数,提高地震资料定量解释精度,本文借鉴模拟退火法AVA同步反演方法,提出了一种基于叠前AVA同步反演的储层物性参数预测方法,该方法在综合考虑岩石密度、纵横波速度等弹性参数与孔隙度等物性参数的空间关系基础上,采用Kohenon自组织神经网络储层参数分类,多层感知器（MLP）预测等方法实现了储层物性参数的定量预测,并对预测结果给出了定量评价。将本文方法应用于A探区的储层物性参数定量预测,预测结果验证了方法的有效性。     

高分辨率地震解释预测礁滩相储集层

川东北元坝地区长兴组礁滩相碳酸盐岩储集层埋深平均为7 000 m,厚度小,非均质性强,储集层与非储集层纵波阻抗叠置,叠后地震纵波阻抗反演不能满足目前该地区勘探开发一体化需要。为充分利用地震信息进行高精度储集层预测及降低预测的不确定性和钻井风险,开展了叠前地质统计学反演研究。该方法综合地震振幅随偏移距的变化(AVO)信息、测井及地质认识,运用岩石物理建模,在地质格架模型约束下,以地震数据为硬约束,进行叠前地质统计学反演,得到岩性反演剖面。反演结果纵向和横向分辨率高,平面预测规律可靠,可有效地实现薄储集层的反演和预测,提高了储集层预测精度,降低了钻井风险。     

叠前叠后联合反演技术在油气藏精细描述中的应用——以东营凹陷永安镇油田永3井区为例

不同的地震反演方法具有不同的适用范围,叠前和叠后反演成果在单独应用时存在一定的局限性。针对东营凹陷永安镇油田永3井区地质情况复杂,油气藏精细描述过程中的储层发育特征难以识别的问题,在岩石物理特征分析、约束模型和算法应用、叠前及叠后成果综合解释分析的基础上,根据叠前及叠后反演在储层预测和流体描述方面的不同侧重点,选用统一的地质约束模型和反演算法控制2种反演方法的关联性,加强了叠前及叠后反演处理成果的一致性和可对比性。开展叠前叠后联合反演技术的研究,实现了油气藏储层特征及流体特性的精细描述。在永3井区沙二段复杂断块油气藏精细描术实际应用中取得了良好的效果,沙二段5砂层组的油层预测准确率达到80%以上。     

叠前高精度反演方法在复杂岩性储层预测中的应用

叠前地震反演技术是挖掘叠前信息提高储层预测能力的重要技术手段。叠前反演方法的理论基础是Zoeppritz方程,基于该方程简化式的反演方法误差大,精度低,通过构建非线性叠前反演目标函数和直接基于Zoeppritz方程推导构建雅克比偏导矩阵,研究形成了叠前高精度反演方法。在胜坨南沙河街砂岩储层预测中开展了实际应用,通过叠前地震资料优化处理、高精度叠前地震反演以及基于岩石物理多参数解释技术的应用,提高了复杂岩性区储层预测能力。     

序贯指示模拟和序贯高斯模拟在某地区精细流体预测中的联合应用

序贯指示模拟和序贯高斯模拟是2种常用的随机模拟方法。在地质统计学反演中,将这2种模拟方法组合使用,先做序贯指示模拟得到岩性数据体,然后进行带岩性遮挡的序贯高斯模拟,最后加上随机反演。用这种方法计算含水饱和度并应用于某地区的精细流体预测中,与常规的流体预测方法叠前AVA同步反演进行了对比,该方法在薄层流体的精细预测方面取得了更好的效果。     

基于Zoeppritz方程的叠前和叠后混合多参数非线性地震反演

目前通过Shuey近似式或Gray近似式及基追踪理论反演泊松比,或依据叠前反演获得的纵、横波速度计算纵横波速度比,但不可避免地降低了参数反演精度.为此,尝试通过精确的Zoeppritz方程直接反演纵横波速度比或泊松比.基于垂直入射反射系数和精确Zoeppritz方程的褶积模型,结合边界保护正则化建立叠前和叠后地震反演的...     

基于双γ模型的叠前多波反演技术预测苏里格含气储层

鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8段主要发育河流相储层,砂体纵向叠置、横向变化快、非均质性强,常规反演方法无法有效区分致密砂岩和含气砂岩。该文利用基于双γ模型和模拟退火的叠前多波反演方法进行储层预测。此方法利用时间走时和振幅能量计算各自纵波、横波速度比(γ)模型,然后通过模拟退火方法求取最佳γ数据体,使纵波、横波反射层位匹配最佳;在此基础上利用纵波截距、梯度及横波梯度数据直接反演纵波、横波速度等参数。模拟退火反演采用区间四分法确定临界温度,准确、稳定地对目标函数全局寻优求解。实际资料的反演证明了该方法的有效性和适用性。     

地震叠前反演与直接烃类指示的探讨

随着油气勘探的不断深入,岩性油气藏和隐蔽油气藏的勘探开发问题日益受到勘探学家们的关注,地震叠前反演技术成为近年来地震属性分析和反演研究的热点。AVO技术通过分析振幅随偏移距的变化进行岩性和流体识别,交会图分析是AVO异常分析的主要技术手段。包括弹性阻抗反演和叠前同步反演在内的叠前弹性反演技术是AVO技术的主要发展方向,叠前弹性参数反演可以得到更丰富的储层岩性和流体的信息,有利于进行储层的直接烃类检测。结合地震叠前反演技术的发展历程和实际应用,探讨了利用地震叠前反演技术进行油气藏直接烃类检测的技术发展趋势。     

基于模拟退火算法的地震资料谱反演技术

对于厚度小于地震调谐厚度的薄储层, 受地震分辨率极限的限制, 从地震资料上无法识别。为此,文中基于模拟退火算法的谱反演技术, 采用薄层陷频理论, 首先对地震资料进行短时傅里叶变换以求取谱反演的输入数据, 再利用模拟退火算法进行反演。该法依赖温度的柯西分布状态产生函数, 在高温状态下可进行大范围的搜索, 在低温状态下只对当前模型附近进行搜索, 改进了退火过程及抽样过程, 并在改进过程中增加了记忆功能, 提高了模拟退火算法的效率与精度。该方法能够突破Widess模型分辨率的极限, 拓宽地震频带, 清晰刻画微小目标地质体及其内部特征。通过理论模型及实际地震资料的试算, 验证了本文方法的可行性。     

波形驱动下多参数约束高分辨率反演方法——以四川盆地渝西地区龙马溪组页岩气为例

基于叠后地震波形指示反演在薄储层预测方面的优势，以及叠前弹性参数较叠后弹性参数信息更丰富、对储层的敏感性更高的特点，根据岩石物理资料，应用地震驱动+储层构型约束的高精度叠前随机反演方法，探寻定量表征优质薄页岩的技术，以期为深层页岩气地质甜点预测提供技术支撑。首先，基于道集波形相似性、AVO特征和空间距离的三变量优选方法提取结构相似的井数据作为空间估值样本，然后建立待判别道集初始模型；其次，以统计的弹性阻抗作为先验信息，应用“基于叠前道集特征指示的马尔科夫链-蒙特卡洛随机模拟算法”进行叠前地震波形指示反演，最终得到高精度的叠前弹性参数反演成果。实际应用表明，应用所提方法有效预测了龙一段一亚段1-2小层优质页岩厚度，基于特征参数的井震高频模拟精确模拟了龙一段一亚段1-2小层地质甜点参数，为页岩气勘探提供了技术支撑。     

一维大地电磁测深几种反演算法的比较研究

大地电磁反演算法主要分为线性与非线性两类。马奎特法、遗传算法以及模拟退火是其中具有代表性的算法。本文将三种方法的反演过程、结果及理论进行了对比研究，指出各自的优点与局限性，以及使用时应注意的相应条件。研究表明，马奎特法寻找目标函数全局最优的能力较差，只能局部寻优，但运算速度快；模拟退火法和遗传算法寻找目标函数全局最优的能力较强，但运算速度较慢。当对地下地电参数预先有一定程度了解，又可以选取比较合理的初始解时，可选择马奎特法，否则宜选用其他非线性全局寻优能力强的反演方法。     

混合优化波阻抗反演方法研究

地震反演常用的线性算法具有较快的收敛速度，但是易陷入局部最优解。因此需要引进一些非线性优化算法求解全局最优解。近年来相继出现了模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法和混沌搜索算法等，虽然这些算法具有较强的全局优化性能，但是其计算速度慢，远远不能满足实际生产的要求。如何将上述两类算法结合起来实现优势互补成为了反演中的一个重要课题之一。文章提出的混合优化波阻抗反演方法综合了共轭梯度算法和模拟退火算法的优点，在模拟退火反演框架内加入共轭梯度迭代算法，即在模拟退火反演过程中，当目标函数值满足给定的条件时，进行一定次数的共轭梯度迭代反演，最终以模拟退火反演结果来判断其收敛性。实际计算表明，该方法不仅收敛速度快，而且抗干扰能力强，计算得到的波阻抗剖面能较好的反映地层地质特征。     

叠前弹性参数反演方法及其应用

叠前时间偏移和AVO反演相结合的叠前弹性参数反演技术为岩性和隐蔽性油气藏勘探提供了较为有效的储层识别方法。依据弹性波传播的基本理论和平面纵波入射的反射和透射Zoeppritz方程,给出了计算弹性参数的公式。算法实现的基本原理是：首先将叠前时间偏移的共反射点（CRP）道集转化为角道集;然后基于角道集应用最小平方方法进行优化求解,得到各弹性参数剖面;最后通过计算结果建立地质模型,并进行反演,进而进行储层描述和含油性预测。利用理论模型对叠前弹性参数反演方法进行了验证,结果显示方法的计算误差较小。将方法应用于复杂陆相断陷盆地地震资料反演,并与商业软件的反演结果进行了对比分析,结果表明,叠前弹性参数反演方法的分辨率较高,钻井资料证实其储层预测精度也较高。