地质统计学反演的应用研究

油田经典地质统计学反演方法是一种随机声波阻抗反演方法。通过执行地质统计学反演算法,结果生成多个等概率波阻抗实现。其结果受到地震数据,测井数据,地质统计学参数的约束。反演结果的应用是多方面的,其中一种应用方法是利用地质统计学反演结果,进行岩相模型的实现。在此基础上,再进行岩相模型统计分析,从中选出较好的实现进一步应用于油田开发或者约束储层物性参数模型的建立。     

地质统计学反演在储层特征描述中的作用

地质统计学反演提供了一种框架,用于获取储层模型,这种模型与三维地震框架,测井曲线以及定量确定的地质信息一致,在三维地质模型的框架中进行了地震反演,利用地质统计学定量确定地质特征,并且利用快速顺序方法生成反演后的模型。     

约束模拟退火反演

模拟退火算法的最大优点是可以突破寻优过程中局部最优的限制，所以该方法适用于解决地震反演中普遍存在的非册凸性目标函数的最优化问题。本文讨论了用模拟退火（ＳＡ）法进行地震资料的参数反演以及约束条件对反演过程的控制作用。约束条件包括模型参数取值范围和选择初始模型，加入约束条件提高了模拟退火反演的收敛速度，使反演解更为合理。通过理论模型试算和实际资料试处理，证明该方法精度高，实用性强。     

从地震资料到储层特征的地质统计学反演

本文陈述的是综合利用地震数据，地质知识和测井资料来生成储层参数模型和与之相关的不确定性。利用地质统计学反演技术，一个三维地震数据集在地质和地层模型中被转换。得到了一些储层尺度的波阻抗数据体，并且通过对这些三维数据体进行统计学计算来量化其不确定性。把这些统计量与储层参数的克里格相结合，利用测井资料可以把波阻抗转换为储层参数。这一结合过程类似于对波阻抗进行配置协克里格。     

快速模拟退火算法及应用

本文以广义Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ－Ｇｉｂｂｓ统计理论为基础，采用依赖于温度的似Ｃａｕｃｈｙ分布产生新的扰动模型，建立一种新的快速模拟退火算法。文中给出了这种条件下的接收概率和降温方式的具体计算公式。新算法可以高温情况下进行大范围的搜索，在低温时仅在当前模型附近进行搜索，而且由于似Ｃａｕｃｈｙ分布有一平坦的“尾巴”，使其易于跳出局部极值，从而加快了这种模拟退火算法的收敛速度。     

基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法

无论是迭代类随机反演还是线性贝叶斯随机反演,一般采用序贯类随机模拟表征油藏的非均质性。序贯类方法大多依赖变差函数或训练图像描述模型参数的空间相关性,需要逐点计算模拟结果,因此并行实现困难、计算效率低。为此,将一种条件化快速傅里叶变换滑动平均（FFT-MA）模拟引入线性反演框架,提出基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法。首先,在贝叶斯框架下整合地震数据和测井低频信息,获得弹性参数的后验概率分布。然后,根据FFT-MA算法生成概率场,以测井数据为条件数据对贝叶斯后验应用概率场协同模拟,从而获得井震数据约束的叠前弹性参数高分辨率随机反演结果。该方法无需迭代更新模型参数,能极大地提高随机反演的计算效率。最后,由模型试算和实际资料应用测试方法的效果。模型试算表明,所提方法在高分辨率储层预测及计算效率方面均优于常规方法,可稳定、准确地描述小尺度储层特征。实际资料应用表明,所提方法得到的高分辨反演结果与测井数据契合良好,提高了随机反演在薄储层定量表征方面的实用性。     

石油地质统计学的新进展

2007年9月在葡萄牙卡斯卡伊斯市召开了一次国际石油地质统计学大会。大会的主题是研究讨论近几年来地质统计学在石油工业中应用的新进展,主要有地质建模、地震数据反演、生产数据整合等三个主题。本文围绕这三个主题,介绍了当前石油地质统计学的研究现状和发展趋势,尤其是在多点地质统计学、基于过程的模拟和生产动态数据整合等方面的研究情况。     

用改进的模拟退火法反演子波参数

本文对模拟退火法做了分析，提出了在子波参数反演对模拟退火法的四种改进措施，即加温过程，记忆功能，回火过程、最终解在最优解附近非最优解问题。并把该方法用于子波参数反演，取得了成功。     

应用模拟退火法反演横波速度

为了能够直接从地震资料中获得横波速度，本文在一维层状介质假设条件下和已知纵波的速度和密度（纵波速度和密度可由文献２中方法获取，密度也可由该地区的经验公式求取），得用常规资料进行平面波分解后作输入记录，再应用模拟退火法反演横波速度。通过理论计算和井数据试算结果表明，在纵波速度和密度没有误差时能够准确的反演出横波速度；在纵波速度有误差的情况下也能得到较好的反演结果。     

地质统计学方法在储层描述中的研究与应用

油藏描述过程中,描述地质特征参数是研究的重要内容,其可靠程度直接关系到以后的油藏数值模拟的准确性以及油田井网部署的合理性。区域化变量的广泛应用和随机模拟理论方法的快速发展为精细描述油藏形成了一套先进的技术方法,即地质统计学方法。地质统计学方法为油藏描述建立更为精确的储层模型,并且可以分析确定储层空间的不确定性,为油田开发方案部署以及动态分析提供了合理的参考依据,对进一步深入认识储层分布以及油田剩余油饱和度分布研究具有深厚的指导和参考价值。     

用改进的模拟退火算法进行叠后时移地震数据反演

本文以广义Boltzmann—Gibbs统计理论为基础，采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型，选用改进的接收概率公式，并在实际计算中设置记忆器，记忆搜索到的最好结果，得到适合时移地震反演的模拟退火算法。通过分析地震数据和模型之间的关系，选择了合适的目标函数和流程进行时移地震数据反演，经理论模型试算，取得了较好的效果。新的反演算法有较好的抗噪能力，反演结果稳定性好、精度高，较好地实现了时移地震中较小波阻抗变化的反演。     

利用模拟退火算法实现地震叠前反演

讨论了叠前同步反演和模拟退火算法的基本原理,介绍了利用模拟退火算法实现叠前同步反演的技术流程,把实现叠前同步反演分为高保真地震数据处理、共角度道集生成、子波提取和同步反演四大步骤,并重点叙述了模拟退火算法在叠前同步反演中的应用。该方法在苏里格气田砂岩分布及有利含气区预测的应用结果,验证了其有效性,同时表明该方法具有运算速度快、算法稳定、预测效果好等特点。     

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。     

基于模拟退火算法的顶驱装置装配规划

在总结国内外有关装配序列规划研究成果和模拟退火算法思想的基础上,详细阐述了模拟退火算法的原理、步骤,给出流程图。结合石油钻机顶驱装置模拟退火算法装配规划的实例,给出装配序列评价函数,分析了装配序列的可行性,最后介绍了开发的装配序列规划软件系统和钻机顶驱装置装配规划图。     

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。     

遗传模拟退火算法在储层属性建模中的应用

介绍了遗传和模拟退火算法,比较了两种算法的特性,引入具有自适应能力的遗传模拟退火,并用于储层属性的随机模拟。结果表明,新算法能提高收敛速度,提供全局最优搜索保障,改善算法的实用性。     

基于改进模拟退火算法的横波速度求取

模拟退火算法能够较好地实现全局最优化求解。基于非均匀变异思想,文中给出了一个新的模拟退火算法扰动模型,该模型具有一定的灵活性,通过选取合适的扰动模型参数,可以达到减少迭代次数、提高收敛速度的目的。在模拟退火算法退温前,增加最优解附近小范围内寻优,以减少对扰动模型的依赖,通过改进,模拟退火算法得到了优化。数值实例分析表明,改进后的模拟退火算法比常规模拟退火算法在迭代次数和扰动次数上有一定的优势。采用该算法,利用DEM模型进行横波速度求取后,与测井横波比较,误差较小,从而验证了新模拟退火算法的实用性和有效性。     

用退火遗传算法进行地震波阻抗反演

退火遗传算法是模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)相结合的优化算法。其主要思想是利用模拟退火算法中的热槽法(概率分布函数)产生GA的群体初值，这样可以避免产生一些无用的群体，其结果既节省计算机空间，又节省计算时间，并且最终容易得到最优解。SA和GA交替运行，对GA的每一演化代，用SA对其进行局部搜索来改进GA的性能。利用退火遗传算法对地震波阻抗进行反演，目标函数可以达到10^-5数量级，这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中。     

模拟退火算法在海上地震勘探航线优化设计中的应用

针对海上拖缆法地震勘探中采集航线及施工路径的优化设计问题,本文提出一种能进行整体搜索和全局最优计算的模拟退火算法(SA)。在沿航线进行的采集作业中,以航线路径长度类推采集成本,应用该算法可有效缩短勘探船在海上数据采集过程中的冗余航程,节省采集作业成本,提高施工效率。