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通过EI-Fatti弹性波阻抗反演直接得到了纵波阻抗、横波阻抗和密度数据,并以三类AVO模型进行反射系数试算,满足了流体识别对反演精度较高的要求。同时,采用基于EI-Fatti弹性波阻抗的两个流体识别因子对三类AVO模型进行对比分析,表明两种流体识别因子对于不同类型的AVO模型的流体识别效果是不同的。在实际资料中,利用弹性波阻抗反演产生较多弹性参数的优势,将这些弹性参数与储层参数进行交会和相关分析,分别定性和定量地对储层进行流体识别,从而达到了有效区分高饱含气和低饱含气储层的目的。 相似文献
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叠前时间偏移得到的CRP道集和叠前弹性参数同时反演技术为岩性和隐蔽油气藏勘探开发提供最为有效的含油气储层的识别方法。依据弹性波传播的基本理论,对Zoeppritz方程进行简化,给出了计算纵横波波阻抗同时反演的公式。在井资料分析及计算其弹性参数的基础上,通过交会图分析得知利用P波阻抗和S波阻抗交会可以区分岩性,P波阻抗和孔隙度交会可以区分储层,储层和流体因子λ交会可以区分储层的含油气性。通过反演结果提取了研究区沙河子组的含油气储层平面特征和剖面特征,其预测结果与实钻结果一致,证明了叠前弹性参数同时反演对预测含油气性具有较好的实用性。 相似文献
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AVA(Amplitude Versus Angle)技术是基于常规介质模型(均匀各向同性介质模型)发展起来的,由于忽略了储层的孔隙结构和充填流体的影响,造成AVA特征中是部分对地震波能量的吸收和衰减作用反映不足.从振幅特征方程的实际应用出发,建立起各参数与常规岩性参数之间的关系.以Gassmann方程与Biot理论为基础,推导出振幅特征方程中弹性参数与常规岩性、储层参数(如:纵波速度、横波速度、密度、孔隙度、流体参数Kf)之间的转化关系式,详细研究饱和流体多孔介质模型中的AVA特征,比较该介质模型与常规介质模型在AVA特征上的差异,并将饱和流体多孔介质AVA技术应用于川西凹陷深层须家河组储层预测,通过多波AVA储层参数的反演研究,为直接利用地震资料进行储层识别并进一步识别其流体特征提供了一种有力手段. 相似文献
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地震波在粘弹性介质中传播的一个基本特征是能量的衰减及地震波的瞬时波形变化。从广义上说,衰减可分为两类：一类是与地震波传播特性有关的衰减|另一类是反映介质内在属性的地层本征衰减,地层的本征衰减通常用品质因子来度量。反演品质因子的方法有多种,常用的是谱模拟频谱比法。笔者的主要目的是通过模型试算来分析评价该方法在反演品质因子时对干涉和噪声的稳定性,得出有益的结论,用于指导反演计算。 相似文献
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叠前地震资料中包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数等弹性及粘弹性信息,其中吸收衰减属性对储层物性及流体性质尤为敏感。本文从粘弹介质精确Zoeppritz方程出发,基于介质分解理论通过公式推导及近似,建立了包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数的纵波反射系数特征方程,利用贝叶斯反演框架,实现了叠前纵波速度、横波速度、密度、衰减四参数同步反演。模型与实际资料反演效果均表明了该方法的可靠性。该方法较好应用于胜利油田东部海上探区的油气识别,相比于常规弹性介质流体因子,四参数同步反演方法得到的吸收衰减系数能更准确地表征油气的分布。 相似文献
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《物探化探计算技术》2016,(3)
弹性阻抗反演是结合声阻抗反演与AVO反演的叠前地震反演技术,能够克服叠后波阻抗反演的缺陷,反映振幅随偏移距变化的信息,已经广泛应用于地震岩性识别和流体特征的获取。常规的线性迭代弹性阻抗反演方法存在依赖初始模型、容易陷入局部极值等缺陷。针对这一问题,提出了一种基于改进粒子群算法的弹性阻抗非线性反演方法,并利用该算法对胜利油田某工区地震资料进行了弹性阻抗反演,获得了多个弹性参数剖面,与实际钻井结果相符,该方法为复杂油气藏的勘探开发提供了一种有效可行的途径。 相似文献
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东海盆地西湖凹陷A气田主力储层为浅水三角洲分流河道沉积砂体,储层横向变化快,非均质性强,实施开发井存在较大风险,且目的层段砂岩与泥岩纵波阻抗值叠置,基于叠后地震的属性分析及纵波阻抗反演技术无法区分岩性和进行烃类检测。在岩石物理分析确定岩性和流体敏感弹性参数的基础上,基于叠前弹性参数反演技术对岩性进行预测,进而通过基于多个弹性参数的FFP(Facies Fluids Probabilities)分析技术对含油气砂岩概率进行定量预测。2项技术在A气田开发中取得了良好应用效果: 通过纵横波速比(vp/vs)参数反演,清晰刻画了主力层河道砂体形态,据此指导水平井优化并获得高达95%的高砂岩钻遇率; 通过vp/vs和纵波阻抗双参数联合的FFP分析技术预测了含气砂岩空间概率分布,据此预测了潜力气层并指导调整井成功挖潜。这2项技术对于东海油气田砂泥波阻抗叠置区的储层精细描述、油气潜力预测具有良好的推广应用价值。 相似文献
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近十年来非线性反演方法(如人工神经网络、遗传算法)在地球物理解释中,得到越来越多的应用,但人工神经网络反演目前通常只采用叠后波阻抗反演结果和叠后地震属性(如振幅、频率和相位)进行预测,而忽略了地震叠前道集中包含的地层信息.这里通过叠前地震反演获得纵波、横波阻抗和密度信息,结合叠前地震属性,综合应用PNN神经网络方法来反演地层孔隙度参数.其过程包括:①提取叠前地震属性和叠前反演纵波、横波阻抗和密度参数;②分析孔隙度和各类叠前属性和叠前弹性参数的相关程度,确定出与孔隙度关系密切的主要参数;③综合叠前反演弹性参数和叠前属性等参数,应用神经网络分析方法反演得出孔隙度体.该方法克服了由于砂泥岩波阻抗重叠造成的叠后波阻抗反演储层预测存在多解性的问题,反演孔隙度体提高了储层识别精度,储层预测和钻井结果一致,符合实际地质规律,证明本方法正确有效. 相似文献
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叠前地震反演是目前应用于流体识别的主要技术,但在具体研究区储层地质地震特点的应用过程中,存在岩石物理基础研究薄弱、多解性等问题。为提高流体地震识别精度,以KD地区为例,开展了陆相碎屑岩典型储层的岩石物理基础、叠前地震反演技术研究及应用。利用河道砂岩实验室岩石物理测试数据,分析了岩性、物性及孔隙流体对岩石物理参数的影响;基于弹性阻抗方程,通过弹性参数直接反演获取对储层流体敏感的参数,对KD地区河道砂岩储层进行了流体识别,提高了流体地震识别精度,取得了较好的地质效果。 相似文献