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布谷鸟马尔科夫链蒙特卡洛混合高斯地质统计学随机反演 总被引：2，自引：0，他引：2
地质统计学随机反演可以获得比常规反演更高分辨率的结果,目前已成为储层高分辨率预测的主流方法.地下不同岩相储层参数存在明显差异,本文在地质统计学反演框架下构建了岩相和储层参数同步反演目标函数,实现不同岩相条件下储层参数分布精细描述.在求解该高维数据多参数同步反演问题时,本文将可以动态调节搜索步长的布谷鸟算法与马尔科夫链蒙特卡洛方法融合,采用多条马尔科夫链进行Levy飞行产生新解的策略扩大解的空间范围,通过适应度最佳选择输出最优解实现全局优化迭代,有效提升了反演方法的稳定性和全局最优性,避免了传统马尔科夫链蒙特卡洛方法因抽样随机性而陷入局部最优的问题.通过含噪声模型和实际数据分析验证了本文方法的有效性. 相似文献
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开展NBR油田地震优质储层预测,可有效支撑低效井区开发和外扩区储量动用,对油田产能建设有重要意义.本文针对地震反演存在叠后反演参数单一、叠前反演多解性强的问题,提出三步流程实现叠前叠后联合反演,达到优质储层定量表征目的.步骤一通过叠后地质统计学反演预测砂泥岩;步骤二开展岩石物理分析,明确了剪切模量为含油砂体敏感弹性参数,再以步骤一反演结果为约束,采用叠前扩展弹性阻抗反演(EEI)预测储层含油性;步骤三仍以步骤一结果为约束,采用高斯配置协模拟测井参数反演预测孔隙度、渗透率.最后按照优质储层物性界限,通过剪切模量、孔隙度和渗透率体得到优质储层三维表征体.上述方法在NBR油田A组油层中优质储层预测符合率达到78.3%,优选甜点区部署水平井效果显著. 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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与叠后地震反演相比，叠前地震反演可得到更丰富的储层信息，可提高储层的描述精度.目前，叠前地震反演主要包括弹性阻抗反演、叠前P波阻抗和S波阻抗联合反演、叠前地震波形反演.文中概述了叠前地震反演各项技术的主要进展及其典型应用实例，提出了叠前地震反演技术在岩性油气藏勘探开发中的应用策略.叠前地震反演技术在未来的油气勘探开发中将有广阔的应用前景. 相似文献
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随机地震反演关键参数优选和效果分析(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
随机地震反演技术是将地质统计理论和地震反演相结合的反演方法,它将地震资料、测井资料和地质统计学信息融合为地下模型的后验概率分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对该后验概率分布采样,通过综合分析多个采样结果来研究后验概率分布的性质,进而认识地下情况。本文首先介绍了随机地震反演的原理,然后对影响随机地震反演效果的四个关键参数,即地震资料信噪比、变差函数、后验概率分布的样本个数和井网密度进行分析并给出其优化原则。资料分析表明地震资料信噪比控制地震资料和地质统计规律对反演结果的约束程度,变差函数影响反演结果的平滑程度,后验概率分布的样本个数决定样本统计特征的可靠性,而参与反演的井网密度则影响反演的不确定性。最后通过对比试验工区随机地震反演和基于模型的确定性地震反演结果,指出随机地震反演可以给出更符合地下实际情况的模型。 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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描述地震波衰减特征的品质因子Q对地震数据处理和油藏描述非常重要,在地震勘探领域,Q值一般通过垂直地震剖面(VSP)数据或地面地震数据得到.由于叠前地面地震数据具有复杂的射线路径且存在噪声、调谐干涉效应等影响,从叠前地震数据中准确估计Q值相对困难.本文以地震波射线传播为基础,根据同相轴局部斜率和射线参数的映射关系,将多射线波形频谱同时带入谱比法联合反演估计Q值,提出了基于多射线联合反演的速度无关叠前Q值估计方法.该方法通过局部斜率属性避开了速度对Q值估计的影响,局部斜率携带地震波传播的速度信息,具有相同局部斜率的地震反射波具有相同的传播射线参数.同相轴局部斜率是地震数据域的属性,而速度是模型域的参数,在估计Q值中采用数据域的属性参数可以直接应用于数据的联合反演,而不需要通过速度对其做进一步的转化,从而提高了Q值估计的精度.同时,本方法采用预测映射(predictive mapping)技术将非零炮检距反射信息映射到零炮检距处,从而获得零偏移距走时对应的Q值.模拟和实际算例验证了本文方法的有效性. 相似文献
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为解决地球物理反演中多解性的问题,综合多种地球物理信息的联合反演受到了广泛的关注.本文依据不同地球物理响应可能由相同异常体引起,而不同地球物理分布参数之间存在相关性等特点,提出了一种基于局部Pearson相关系数约束的联合反演方法.该方法假设每个局部区域模型参数的分布具有线性相关特性,在拟合不同类型观测数据时,对局部模型参数施加相关性约束,进行联合反演以减少多解性.本文采用交替迭代联合反演流程,改善了同一目标函数下联合反演收敛性和速度问题.基于新的联合反演方法和流程,我们测试了三维大地电磁和重力仿真数据的联合反演.结果表明,本文提出的基于局部相关性约束的联合反演方法,能充分利用大地电磁和重力观测数据信息,有效改善单一地球物理反演收敛性和多解性的问题,反演效果得到明显提升. 相似文献
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虽然基于地质统计学的随机反演方法能够有效融合测井资料中的高频信息,但计算效率低,占用内存大,限制了它在实际资料中的应用.本文在保留传统随机反演方法优点的基础上,创造性地引入傅里叶滑动平均(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)谱模拟进行频率域的地质统计模拟,并利用逐步变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)确保模拟结果与实际地震数据的匹配,构建了基于FFT-MA谱模拟的新的快速随机反演方法.与常规随机反演相比,新方法不仅分辨率高,而且能够使反演解得到快速收敛,有效提高计算效率,减少内存占用.模型试算获得了与理论模型吻合度较好的高分辨率反演结果.实际资料分析也表明新方法所得到的高分辨率反演结果能够对薄互储层进行良好的展示,为薄储层的识别提供高效可靠的技术支持. 相似文献
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储层弹性与物性参数可直接应用于储层岩性预测和流体识别,是储层综合评价和油气藏精细描述的基本要素之一.现有的储层弹性与物性参数地震同步反演方法大都基于Gassmann方程,使用地震叠前数据,通过随机优化方法反演储层弹性与物性参数;或基于Wyllie方程,使用地震叠后数据,通过确定性优化方法反演储层弹性与物性参数.本文提出一种基于Gassmann方程、通过确定性优化方法开展储层弹性和物性参数地震叠前反演的方法,该方法利用Gassmann方程建立储层物性参数与叠前地震观测数据之间的联系,在贝叶斯反演框架下以储层弹性与物性参数的联合后验概率为目标函数,通过将目标函数的梯度用泰勒公式展开得到储层弹性与物性参数联合的方程组,其中储层弹性参数对物性参数的梯度用差分形式表示,最后通过共轭梯度算法迭代求解得到储层弹性与物性参数的最优解.理论试算与实际资料反演结果证明了方法的可行性. 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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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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PP波和PS波联合反演方法作为有效的地震技术,比单纯纵波反演精度要高,能够提高地震储层识别的精度.以Russell近似理论为基础,推导了新的转换波AVO近似公式,双层模型界面的反射特征数值模拟显示,新公式具有较高的近似精度,且具备直接反演流体因子f、剪切模量μ和密度ρ等参数的优势,有效避免间接反演带来的误差.结合纵横波联合反演理论,提出了基于贝叶斯理论的新型联合反演算法.在实际应用中,对纵波和转换波角道集进行同相轴匹配处理,综合利用纵波和转换波资料携带的信息,实现基于Russell近似的多波联合反演.模型数据和实际资料测试结果表明,反演结果与真实值或测井结果匹配度较高,证实该方法真实有效. 相似文献
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Estimating elastic parameters from prestack seismic data remains a subject of interest for the exploration and development of hydrocarbon reservoirs. In geophysical inverse problems, data and models are in general non‐linearly related. Linearized inversion methods often have the disadvantage of strong dependence on the initial model. When the initial model is far from the global minimum, inversion iteration is likely to converge to the local minimum. This problem can be avoided by using global optimization methods. In this paper, we implemented and tested a prestack seismic inversion scheme based on a quantum‐behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm aided by an edge‐preserving smoothing ( EPS) operator. We applied the algorithm to estimate elastic parameters from prestack seismic data. Its performance on both synthetic data and real seismic data indicates that QPSO optimization with the EPS operator yields an accurate solution. 相似文献