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本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法(Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA)和逐渐变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。 相似文献
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基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演 总被引：4，自引：1，他引：3
本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法（Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA）和逐渐变形算法（Gradual Deformation Method,GDM）得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。 相似文献
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岩相和储层物性参数是油藏表征的重要参数,地震反演是储层表征和油气藏勘探开发的重要手段.随机地震反演通常基于地质统计学理论,能够对不同类型的信息源进行综合,建立具有较高分辨率的储层模型,因而得到广泛关注.其中,概率扰动方法是一种高效的迭代随机反演策略,它能综合考虑多种约束信息,且只需要较少的迭代次数即可获得反演结果.在概率扰动的优化反演策略中,本文有效的联合多点地质统计学与序贯高斯模拟,并结合统计岩石物理理论实现随机反演.首先,通过多点地质统计学随机模拟,获得一系列等可能的岩相模型,扰动更新初始岩相模型后利用相控序贯高斯模拟建立多个储层物性参数模型;然后通过统计岩石物理理论,计算相应的弹性参数;最后,正演得到合成地震记录并与实际地震数据对比,通过概率扰动方法进行迭代,直到获得满足给定误差要求的反演结果.利用多点地质统计学,能够更好地表征储层空间特征.相控序贯高斯模拟的应用,能够有效反映不同岩相中储层物性参数的分布.提出的方法可在较少的迭代次数内同时获得具有较高分辨率的岩相和物性参数反演结果,模型测试和实际数据应用验证了方法的可行性和有效性. 相似文献
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叠后地震数据的谱反演处理技术及其应用浅析 总被引：1，自引：0，他引：1
受限于现有三维地震资料的分辨能力,薄储层、小断裂等小尺度地质目标识别难题始终影响着岩性油气藏勘探开发的精度.基于高分辨地震分频技术的谱反演处理技术为提高薄层识别与预测精度提供了一条新的思路和方法.在原始叠后地震数据基础上开展谱反演处理,可获得全频带地震反射系数序列数据.该数据具有很高的分辨率,完全可以用于微小级别地质体及地质体内部细节的描述与形态刻画.本文对谱反演处理技术的基本原理和实现方法进行了简要阐述,并将其应用到实际生产资料中.实例应用表明,谱反演处理获得的反射系数数据成果分辨率非常高,可清晰识别目标薄储层反射特征及各类层序变化边界,有较强的实用和应用价值. 相似文献
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本文研究了一种基于随机地震反演的Russell流体因子直接估算方法,该方法是一种基于蒙特卡罗的非线性反演,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率.本文应用贝叶斯理论框架,首先通过测井数据计算井位置处的Russell流体因子,利用序贯高斯模拟方法(sequential Gaussian simulation,SGS)得到流体因子的先验信息;然后构建似然函数;最后利用Metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演的Russell流体因子.其中对每道数据进行序贯高斯模拟时,采用一种新的逐点模拟方式,具有较高的计算速度.数值试验表明:反演结果与理论模型和实际测井数据吻合较好,具有较高的分辨率,对于判识储层含流体特征具有较好的指示作用. 相似文献
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核磁共振二维谱应用在储层流体识别与评价中具有快速直观识别流体类型、储层参数估算精度高的特点,使之能高效率的完成测井资料解释工作,然而拥有稳健、可靠及计算快速的反演方法是获取高质量核磁共振二维谱的关键所在.通过对二维核磁共振子空间类型反演方法的大量研究,在奇异值截断公式上进行了分析和改进,使得反演方程组的奇异值矩阵能保留下更多的奇异值,为反演结果的保真性奠定基础,并对其进行分组处理使反演方程组的条件数降低,从而提高求解的稳定性;在迭代计算中提出变参量迭代算法,使求解更合理、快速及高效.在数值模拟中,变参量迭代快速反演方法能够准确地还原30×30、60×80扩散弛豫二维构造谱,计算用时都在1分钟内;在油水试验中,变参量迭代快速反演方法反演出的扩散—弛豫二维谱能够正确识别所测流体类型,含油饱和度估算结果的相对误差为0.6%,绝对误差为0.79%.变参量迭代快速反演方法能够快速有效得处理二维核磁共振数据,反演出的扩散一弛豫二维谱质量高,二维谱应用于解释中所得到的结论可靠性高,表明该方法具有一定应用价值. 相似文献
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地质统计学反演技术在超薄储层预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《地球物理学进展》2017,(1)
地质统计学反演技术将地震反演方法与随机模拟理论充分结合,能够有效的综合运用地质、测井和地震信息对地下储层进行研究,在充分发挥地震资料横向分辨率优势的同时,具有更高的纵向分辨能力.渤海K油田储量主要集中在明化镇组地层内,发育分流河道型浅水三角洲沉积,储层厚度薄、横向变化大,绝大部分单砂体厚度远远低于地震资料分辨能力的下限,属于超薄储层类型.针对这类储层首次在渤海油田开发阶段引入地质统计学反演方法,并与常规稀疏脉冲反演成果进行对比,该方法能极大提高薄层分辨能力,有效的解决了油田超薄储层预测问题.后续钻井揭示砂岩预测符合率较高,研究成果对K油田开发井的调整与实施起到了很好的指导作用. 相似文献
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重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合. 相似文献
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利用能够整合测井信息与井间地震信息的地质统计学随机模拟方法,结合传统的地质统计学反演思路,得到了一种能够同时整合测井、井间地震与地面地震三种先验信息的地质统计学反演与储层建模方法.由于井间射线信息、测井信息与地面地震数据在随机反演与建模过程当中都得到了尊重,因此与传统地质统计学反演仅利用了测井与地面地震数据相比,本文的地质统计学反演与建模方法更充分地利用了先验信息,有效提高了反演的精度,降低了随机建模中的多解性.基于理论数据的测试证实了上述观点. 相似文献
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在油藏开发中,三维地质模型的精度直接影响油藏模拟的可靠性,而三维地震高分辨率反演的岩性体、物性体等结果在传统地质建模方法中并没有得到充分利用.为此本文将基于Bayesian-MCMC(贝叶斯推理-马尔科夫链蒙特卡罗)算法的地质统计学反演成果直接用于三维地质模型的建立和后续的油藏模拟当中.基于Bayesian-MCMC算法的地质统计学反演技术将约束稀疏脉冲反演和地质统计学模拟技术的优势相结合,以地震数据体、测井曲线和以概率密度函数、变差函数表达的地质信息为基础,反演得到纵、横向均具有高分辨率的三维岩性体、孔隙度体、饱和度体、泥质含量体等.这些结果通过时深转换直接建立高精度的三维岩性模型、物性模型,为后续的油藏模拟提供了高精度的基础数据.基于该方法重新建立的三维地质模型细节更加丰富、重新计算的气田静态储量与动态储量吻合好、生产井的历史拟合效果得到了明显的改善.充分说明重新建立的地质模型具有更高的精度、其增加的细节更符合地下的实际地质情况.文章首先简要介绍了基于Bayesian-MCMC算法的地质统计学反演的方法原理和实现流程,随后通过实例展示了该技术的在三维地质建模和油藏数值模拟中的应用效果. 相似文献
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叠前地质统计学反演将随机模拟与叠前反演相结合,不仅可以反演各种储层弹性参数,还提高了反演结果的分辨率.基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法可以在原始数据域对数据进行模拟,不需要对数据进行高斯变换,拓展了地质统计学反演的应用范围;而联合概率分布的应用确保了反演参数之间相关性,提高了反演的精度.本文将基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法与蒙特卡洛抽样算法相结合,参考全局随机反演策略,提出了基于蒙特卡洛优化算法的全局迭代地质统计学反演方法.为了提高反演的稳定性,我们修改了局部相关系数的计算公式,提出了一种新的基于目标函数的优化局部相关系数计算公式并应用到协模拟之中.模型测试及实际数据应用表明,该方法可以很好的应用于叠前反演之中. 相似文献
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多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性. 相似文献
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在利用地震波数据进行地球物理反演时,地层对地震波的吸收衰减效应会对地层物性参数的准确反演产生较大的影响,因此利用黏弹性声波方程进行反演更符合实际情形.本文在考虑地层衰减效应进行频率空间域正演模拟的基础上,提出基于黏弹性声波方程的频率域逆散射反演算法并对地震波传播速度进行反演重建,在反演过程中分别用地震波传播复速度和实速度来表征是否考虑地层吸收衰减效应.基于反演参数总变差的正则化处理使反演更加稳定,在反演中将低频反演速度模型作为高频反演的背景模型进行逐频反演,由于单频反演过程中背景模型保持不变,故该方法不需要在每次迭代中重新构造正演算子,具有较高的反演效率;此外本文在反演过程中采用了基于MPI的并行计算策略,进一步提高了反演计算的效率.在二维算例中分别对是否考虑地层吸收衰减效应进行了地震波速度反演,反演结果表明考虑衰减效应可以得到与真实模型更加接近的速度分布结果,相反则无法得到正确的地震波速度重建结果.本文算法对复杂地质模型中浅层可以反演得到分辨率较高的速度模型,为其他地震数据处理提供比较准确的速度信息,在地层深部由于地震波能量衰减导致反演分辨率不太理想. 相似文献
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二维频率空间域的数值模拟方法具有以下的优势:多炮模拟时,计算成本比时间域方法低;无累计误差;在地震反演中处理多震源模拟时,只需要有限的几个频率就可以得到好的反演结果.差分离散化形成的稀疏系数矩阵,需要求解一个巨大规模的线性方程组,最大瓶颈是需要海量的计算机内存,导致计算量庞大.本文在前人研究的基础上,采用嵌套剖分网格排序法,极大限度减少对计算机内存的需求,从而减少了计算量.针对弹性波数值模拟的特征,提出二维频率空间域弹性波多炮模拟的快速计算流程.数值模拟试验证明使用嵌套剖分排序法的弹性波多炮数值模拟比压缩存储法具有节省存储量、计算效率高等优势,为后续的二维频率空间域弹性波全波形反演奠定了很好的基础. 相似文献
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Yuanqiang Li Jingye Li Xiaohong Chen Jian Zhang Xin Bo 《Geophysical Prospecting》2020,68(7):2009-2026
The conventional impedance inversion method ignores the attenuation effect, transmission loss and inter-layer multiple waves; the smooth-like regularization approach makes the corresponding impedance solution excessively smooth. Both fundamentally limit the resolution of impedance result and lead to the inadequate ability of boundary characterization. Therefore, a post-stack impedance blocky inversion method based on the analytic solution of viscous acoustic equation is proposed. Based on the derived recursive formula of reflections, the 1D viscous acoustic wave equation is solved analytically to obtain zero-offset full-wave field response. Applying chain rule, the analytical expression of the Fréchet derivative is derived for gradient-descent non-linear inversion. Combined with smooth constraints, the blocky constraints can be introduced into the Bayesian inference framework to obtain stable and well-defined inversion results. According to the above theory, we firstly use model data to analyse the influence of incompleteness of forward method on seismic response, and further verify the effectiveness of the proposed method. Then the Q-value sensitivity analysis of seismic trace is carried out to reduce the difficulty of Q-value estimation. Finally, the real data from Lower Congo Basin in West Africa indicate that the proposed approach provide the high-resolution and well-defined impedance result. As a supplement and development of linear impedance inversion method, the non-linear viscous inversion could recover more realistic and reliable impedance profiles. 相似文献
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Leonardo Azevedo Rúben Nunes Amílcar Soares Guenther Schwedersky Neto Teresa S. Martins 《Geophysical Prospecting》2018,66(Z1):116-131
Seismic inversion plays an important role in reservoir modelling and characterisation due to its potential for assessing the spatial distribution of the sub‐surface petro‐elastic properties. Seismic amplitude‐versus‐angle inversion methodologies allow to retrieve P‐wave and S‐wave velocities and density individually allowing a better characterisation of existing litho‐fluid facies. We present an iterative geostatistical seismic amplitude‐versus‐angle inversion algorithm that inverts pre‐stack seismic data, sorted by angle gather, directly for: density; P‐wave; and S‐wave velocity models. The proposed iterative geostatistical inverse procedure is based on the use of stochastic sequential simulation and co‐simulation algorithms as the perturbation technique of the model parametre space; and the use of a genetic algorithm as a global optimiser to make the simulated elastic models converge from iteration to iteration. All the elastic models simulated during the iterative procedure honour the marginal prior distributions of P‐wave velocity, S‐wave velocity and density estimated from the available well‐log data, and the corresponding joint distributions between density versus P‐wave velocity and P‐wave versus S‐wave velocity. We successfully tested and implemented the proposed inversion procedure on a pre‐stack synthetic dataset, built from a real reservoir, and on a real pre‐stack seismic dataset acquired over a deep‐water gas reservoir. In both cases the results show a good convergence between real and synthetic seismic and reliable high‐resolution elastic sub‐surface Earth models. 相似文献
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优化算法的选取在很大程度上影响着三维重力反演的计算效率,从而制约着三维重力反演的实用性.在复杂地质构造背景下,不同岩性单元之间可能会发生物性突变,产生尖锐边界.为此,本文提出了一种新的基于柯西分布约束和快速近端目标函数（Fast Proximal Objective Function,FPOF）优化的三维重力反演方法.FPOF优化方法的一个突出特点是在每一步迭代过程中逐一计算剖分网格内的未知密度参数,因此,有较低的计算复杂度和较高的计算效率.此外,目标函数中柯西范数（Cauchy norm）的引入会对反演结果施加稀疏性,有助于产生块状效果.理论模型测试表明,本文方法不仅能产生更加聚焦的反演效果,而且反演所需的时间也比传统的共轭梯度优化方法少.最后将本文方法应用于我国西部某地区实际重力数据,反演结果与已知的地质信息有较好的一致性. 相似文献
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Linearized inversion methods such as Gauss‐Newton and multiple re‐weighted least‐squares are iterative processes in which an update in the current model is computed as a function of data misfit and the gradient of data with respect to model parameters. The main advantage of those methods is their ability to refine the model parameters although they have a high computational cost for seismic inversion. In the Gauss‐Newton method a system of equations, corresponding to the sensitivity matrix, is solved in the least‐squares sense at each iteration, while in the multiple re‐weighted least‐squares method many systems are solved using the same sensitivity matrix. The sensitivity matrix arising from these methods is usually not sparse, thus limiting the use of standard preconditioners in the solution of the linearized systems. For reduction of the computational cost of the linearized inversion methods, we propose the use of preconditioners based on a partial orthogonalization of the columns of the sensitivity matrix. The new approach collapses a band of co‐diagonals of the normal equations matrix into the main diagonal, being equivalent to computing the least‐squares solution starting from a partial solution of the linear system. The preconditioning is driven by a bandwidth L which can be interpreted as the distance for which the correlation between model parameters is relevant. To illustrate the benefit of the proposed approach to the reduction of the computational cost of the inversion we apply the multiple re‐weighted least‐squares method to the 2D acoustic seismic waveform inversion problem. We verify the reduction in the number of iterations in the conjugate'gradient algorithm as the bandwidth of the preconditioners increases. This effect reduces the total computational cost of inversion as well. 相似文献