[发明专利]基于更新概率比率恒定理论的多点地质统计叠前反演方法有效

专利信息
申请号: 202010068937.8 申请日: 2020-01-21
公开(公告)号: CN111273348B 公开(公告)日: 2021-02-05
发明(设计)人: 尹艳树;胡迅;冯文杰;张昌民 申请(专利权)人: 长江大学
主分类号: G01V1/30 分类号: G01V1/30
代理公司: 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 代理人: 方菲
地址: 430100 湖北省*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 基于 更新 概率 比率 恒定 理论 多点 地质 统计 反演 方法
【权利要求书】:

1.基于更新概率比率恒定理论的多点地质统计叠前反演方法,它包括如下具体步骤;

①、整理资料

检查原始地震资料和井资料否齐全,其中地震资料为叠前地震数据,井资料包括钻井岩心和测井数据;根据井资料解释成果,可以确定不同井深对应的岩相以及不同岩相的弹性参数,弹性参数包括密度、纵波速度和横波速度;接着根据岩相数据建立不同岩相的相比例,根据弹性参数数据建立不同岩相弹性参数的累积分布函数;建立符合工区储层特征的训练图像;

②、工区网格化和分配井数据

根据实际工区范围选择合适的网格尺寸大小,对工区进行网格划分,建立网格模型;根据各井的平面位置和井深将岩心数据和测井数据网格化;岩心数据即为岩相,测井数据为解释的密度、纵波速度和横波速度;岩心数据和测井数据作为硬数据分配到划分的最邻近的网格节点上;

将工区范围内实际钻井上包含的信息称为硬数据或者称为条件数据,所述的硬数据包括了岩相、密度、纵波数据和横波速度;将分配了岩相的硬数据的网格称为已知网格或者称已知点;没有岩相数据的网格称为待估网格或又叫待估点;

在工区网格化和分配井数据后,所述的分配井数据为钻井数据和测井数据;

已知网格为分配有岩相数据的网格,

已知网格就是钻井穿过的网格,待估网格就是没有钻井穿过的网格;工区已知网格包含岩相、密度、纵波速度以及横波速度,待估网格没有任何数据;

③、赋予模拟工区初始属性值

根据统计的工区岩石弹性参数累积分布函数,对工区待估点赋予初始属性值,所述初始属性值指弹性参数;

④、选择适当大小的数据样板

根据沉积相形态特征确定数据样板形状和大小;数据样板的形状可以根据沉积相的非均质性来定,非均质性强时可以采用二维的椭圆形或者三维的椭球状,非均质性较弱时可以采用二维长方形或者三维长方体;数据样板的大小采用5×7或者是5×5×7的数据样板大小;

⑤、反演

反演通过下面3个分步骤得到:

分步骤5.1:顺序访问模拟节点

先对工区所有网格随机产生伪随机数,该随机数的数值在0到1之间,然后以待估网格的数据样板大小为周围搜索条件点个数;每个待估点的数值等于伪随机数与条件点个数之和,对所有的待估点进行从大到小排序,值较大的网格优先模拟,从而得到整个工区的模拟路径;

分步骤5.2:建议数据模式获取

如果进行初次反演,处理待估网格时,先要确定以待估点为中心的数据样板范围内的条件点的个数、相对待估点的位置以及岩相类型,形成以待估点为中心的以矢量形式呈现的数据事件;利用数据事件随机扫描步骤①中建立的训练图像,从中获得首个完全匹配的数据模式作为建议数据模式;建议数据模式表示一种沉积模式,是具有数据样板大小的岩相数据结构,数据样板中条件点的岩相数据结构在建议数据模式中可以完全体现;

如果进行迭代反演,处理待估网格时,先要根据待估点和待估点数据样板范围的条件点形成数据事件,利用数据事件随机扫描步骤①中建立的训练图像,从中获得若干完全匹配的数据模式作为候选数据模式;将候选数据模式按照中心点岩相类型排序,做成累积概率分布;

候选数据模式最多可包含从先到后训练图像中扫描到的前50个数据模式,当不到50个候选数据模式时,则用数据事件扫描完训练图像所有的数据模式作为候选数据模式,根据候选数据模式中心岩相的不同计算不同岩相的比例,记做a相1:a相2:…:a相m,再根据上一次弹性参数根据下述公式计算不同相的弹性参数的概率:

公式中,b表示岩相弹性参数的概率,n表示待估点数据样板范围网格个数,ρi表示待估点周围数据样板范围内第i个网格的密度值,表示待估点周围数据样板范围内第i个网格的纵波速度,表示待估点周围数据样板范围内第i个网格的横波速度,μρ表示该岩相密度均值,μVp表示该岩相纵波速度均值,μVs表示该岩相横波速度均值,表示该岩相密度方差,表示该岩相纵波速度方差,表示该岩相横波速度方差;

不同岩相的弹性参数的比例记做b相1:b相2:…:b相m

最后不同相的联合概率用(a相1·b相1):(a相2·b相2):…:(a相m·b相m)计算,记做P相1:P相2:…:P相m;将联合概率归一化处理,得到P’相1:P’相2:…:P’相m,将不同岩相的联合概率做成累积分布函数;

接着将候选数据模式按照中心网格的岩相进行排序,再随机抽样获取0到1之间的随机数,根据随机数在联合概率形成累积分布函数的位置和候选模式的累积概率分布,来确定建议数据模式;

分步骤5.3:建议弹性参数的获取

根据步骤①统计的不同岩石相弹性参数的累积分布函数,对建议数据模式中的各位置的岩相进行弹性参数的抽样;所述的弹性参数包括密度值和纵波速度值和横波速度值;

分步骤5.4:计算建议数据模式中建议弹性参数的合成记录

将建议弹性参数与预设入射角度基于下述Connolly公式计算反射系数;

公式中,EI(θ)表示入射角为θ时的反射系数,θ代表预设入射角度,Vp代表纵波速度,Vs代表横波速度,ρ代表密度;

基于反射系数和地震地波,采用下述褶积公式计算初始正演模型:

g(m)=w*EI(θ)

公式中,g(m)表示初始正演模型,m表示弹性参数,w表示地震子波;

分步骤5.5:选择和原始叠前数据匹配率最高的弹性参数

将上一次弹性参数和建议弹性参数通过分步骤5.3和5.4分别计算合成记录,前者记为g(m上次),后者记为g(m建议);这里上一次的弹性参数可以是初始弹性参数或可以是前一次迭代过程中的建议弹性参数;

采用如下公式将若干条合成地震道与实际地震记录比较,选择目标函数最小的地层模型参数和对应的建议数据模式作为最优反演结果:

公式中,m代表选择的弹性参数,m上次表示上一次的弹性参数,m建议表示建议数据模型中建议弹性参数;

⑥、判断迭代终止后输出模拟结果

重复分步骤5.1-分步骤5.5,直到遍历所有网格,即所有待估点处模拟完成,就是实现了一次反演实现;

当迭代反演次数小于7次时,则重复步骤⑤,进行下一次迭代反演;当迭代反演第7次完成,则整个反演过程结束,得到多点地质统计学地震反演的模型,输出模拟结果。

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