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1.
低渗储层中的“甜点”是低渗油气勘探开发中非常重要的地质目标,研究低渗储层的“甜点”预测和识别方法具有重要意义。本文首先从低渗“甜点”的定义出发,确定“甜点”的敏感弹性参数;在此基础上,利用敏感参数弹性阻抗方程进行弹性阻抗反演及“甜点”敏感参数提取,减小了间接预测“甜点”敏感弹性参数的累计误差,提高了“甜点”预测的精度。进一步与岩相流体概率(FFP)技术相结合,在目标区“甜点”预测中取得较好的效果。   相似文献   
2.
流体因子关系分析以及新流体因子的构建   总被引:3,自引:0,他引:3  
目前流体因子(ρf),泊松阻抗和,λρ,μρ等属性常用来进行流体识别和岩性预测.这些方法都能在流体识别中发挥作用,但是由于信息量比较单一,所以在地质情况比较复杂的时候不是很有效.本文以流体因子(ρf)和泊松阻抗(PI)为基础,构建了新的流体因子公式,提高了流体识别和岩性预测的敏感性.将构建的新流体因子属性应用到数值模拟...  相似文献   
3.
基于FFT-MA谱模拟的快速随机反演方法研究   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
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   
4.
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   
5.
裂缝储层岩石物理参数的准确获得对地下裂缝预测具有重要意义,而叠前地震反演是获得裂缝岩石物理参数的有效手段.本文从裂缝岩石物理等效模型的构建出发,从测井数据上估测了裂缝岩石物理参数,通过推导含裂缝岩石物理参数的方位各向异性弹性阻抗公式,探讨了基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝岩石物理参数地震反演方法.实际工区地震数据应用表明,基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝岩石物理参数反演方法合理、可靠,可以降低裂缝岩石物理参数估测的不确定性,为地下裂缝预测提供有力的依据.  相似文献   
6.
地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率.  相似文献   
7.
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   
8.
长波长假设条件下,各向同性背景地层中发育一组平行排列的垂直裂缝可等效为具有水平对称轴的横向各向同性(HTI)介质.基于不同观测方位的岩石地震响应特征变化,宽方位地震数据不仅可实现裂缝岩石弹性参数与各向异性参数的预测,同时也蕴含着丰富的孔隙度等储层物性参数信息.本文结合实际地震资料提出了贝叶斯框架下岩石物理驱动的储层裂缝参数与物性参数概率地震联合反演方法,首先基于AVAZ反演裂缝岩石的弹性参数与各向异性参数,并在此基础上通过统计岩石物理模型表征孔隙度、裂缝密度等各向异性介质储层参数与裂缝岩石参数的相互关联,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样方法进行大量样本的随机模拟,使用期望最大化(EM)算法估计后验条件概率分布,最终寻找最大后验条件概率对应的孔隙度、裂缝密度等HTI裂缝介质储层参数即为反演结果.测井及实际地震数据处理表明,该方法能够稳定合理地从方位地震资料中获取裂缝岩石弹性参数与各向异性参数,并提供了一种较为可靠的孔隙度、裂缝密度等裂缝介质储层参数概率地震反演方法.  相似文献   
9.
针对传统相干体属性在预测断层时存在断层假象以及易受噪声影响等缺点,本文提出一种利用卷积神经网络进行断层预测的方法。首先构建适合实际工区断层特征的卷积神经网络模型,然后利用部分分频地震数据和人工解释出的断层标签进行网络模型训练,最后把训练好的模型应用到整个三维地震数据中进行断层预测。实际地震数据预测结果表明基于卷积神经网络断层预测结果与地震数据吻合较好,并且在断层细节刻画上要优于传统地震相干体属性方法。   相似文献   
10.
在长波长假设条件下,水平层状地层中发育一组垂直排列的裂缝构成了等效正交各向异性介质.各向异性参数与裂缝弱度参数的估算有助于非均匀各向异性介质的各向异性特征描述,而弹性逆散射理论是非均匀介质参数反演的有效途径.基于地震散射理论,我们首先推导了非均匀正交介质中纵波散射系数方程,并通过引入正交各向异性特征参数,提出了一种新颖的正交各向异性方位弹性阻抗参数化方法.为了提高反演的稳定性与横向连续性,我们发展了贝叶斯框架下的正交各向异性方位弹性阻抗反演方法,同时考虑了柯西稀疏约束正则化和平滑模型约束正则化,最终使用非线性的迭代重加权最小二乘策略实现了各向异性特征参数的稳定估算.模型和实际资料处理表明,反演结果与测井解释数据相吻合,证明了该方法能够稳定可靠地从方位叠前地震资料中获取各向异性特征参数,减小参数估算的不确定性,为非均匀正交介质的各向异性预测提供了一种高可靠性的地震反演方法.  相似文献   
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