专利名称：一种叠前反演的薄层含油气性识别方法
技术领域：
本发明涉及油气田地震勘探和油气藏预测与描述方法，特别是涉及一种叠前反演的薄层含油气性识别方法。
背景技术：
地震反演是获得地下介质内部图像、对储层进行精细描述的有效方法，也是高分辨率地震勘探的最终表现形式。地震数据反演很大程度上提高了储层表征的价值。随着油气藏勘探程度的增加，在勘探开发程度都比较高的油气区，发现大型的构造油气藏已经是非常困难的事情。而油气藏勘探开发工作者更感兴趣的工作是深化对已勘探、已开发油气藏的认识，对油气藏进行更为精细的描述与表征，进而寻找规模较小的隐蔽型油气藏和发现剩余油分布规律。随着地震研究的重点由勘探逐渐向开发转移，通过地震反演等手段来揭示地下油气藏的精细分布特征，对油气藏进行精雕细刻的技术也受到越来越多的关注。 但从目前研究来看，尽管与原始地震道相比，地震反演获得了更高分辨率的成像，但由于地震数据是带限的，反演结果缺乏低频和高频成分，其分辨率无法达到油藏工程师的要求。通过引入正则化方法可以部分地解决这些问题，但即使应用像稀疏约束和块状约束的正则化方法，反演结果也不能达到测井数据的频带宽度。而随机反演综合了先验模型，而先验模型控制了地震数据缺失的低频和高频成分。然而弹性性质的高频变化不会影响地震振幅，因此模型参数高频部分的估计具有高度非唯一性。总之，目前基于地震叠前反演识别薄层含油气性方法研究存在的主要问题是1、 非均质泥砂岩储层结构变化复杂，泥岩薄层、砂岩薄层厚度超出了基于地震资料进行识别的能力范围，目前的地震反演方法不能实现油藏中单一薄层精细描述，更难以基于地震数据实现单一薄层的定量分析与评价。2、测井数据与地震数据间的测量尺度差异阻碍两者的联合。测井数据、实验室岩芯测量数据具有较高的纵向分辨率，是基于点测量的弹性数据， 而地震数据是低频信号，反映了波长内的综合弹性信息。因此，基于测井数据、实验室岩芯测量数据建立的油藏参数与岩石弹性参数变化关系不能直接应用于常规地震波阻抗反演数据解释与反演过程参数约束。3、不同尺度的地球物理数据无法直接进行有效的相互转化，导致不同尺度的地球物理数据不能直接联合获得高分辨率的弹性参数反演结果，从而无法识别和定量分析厚度小于地震分辨率的薄层储层。4、随机反演具有很强的非唯一性且计算量巨大，而降低反演结果多解性的约束方法不够理想，需要进一步提高。
发明内容
本发明实施例提供一种叠前反演的薄层含油气性识别方法，以满足基于地震叠前反演识别薄层含油气性要求。为了达到上述技术目的，本发明实施例提供了一种叠前反演的薄层含油气性识别方法，所述方法包括(1)利用地震构造解释资料和测井数据，基于沉积模式建立初始弹性参数模型；
(2)基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围；(3)采用岩石物理诊断与回归分析建立的纵波速度、横波速度和密度三参数相关的Monte Carlo模拟进行随机抽样获得测井尺度模型；(4)利用Hashin-Shtrikman边界平均方法对随机抽样得到测井尺度模型进行计算获得地震尺度下弹性参数模型；(5)基于地震尺度下弹性参数模型和完整的^^ppritz非线性方程正演模拟角度域叠前地震记录，由正演模拟角度域叠前地震记录和实际地震记录计算价值函数，并计算弹性参数模型的接受概率，并按概率确定新的测井尺度弹性参数模型；(6)重复迭代以上步骤(3)、(4)和(5)，并通过所述价值函数和最大迭代次数确定最优的测井尺度弹性参数模型作为地震三参数叠前反演最终结果；(7)采用纵波速度、横波速度和密度三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别。可选的，在本发明的一实施例中，所述初始弹性参数模型包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。可选的，在本发明的一实施例中，所述基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围，包括假设地震数据噪声和模型空间满足高斯分布，则反演似然函数和先验概率分布满足高斯分布，根据Bayesian原理，综合反演似然函数和先验分布函数得到后验概率分布函数，且后验概率分布函数满足高斯分布；对后验概率分布函数求梯度，并令梯度为零，得到线性方程组；利用共轭梯度法求解所述线性方程组得到最大后验概率解，即确定性叠前地震反演得到的弹性参数模型。可选的，在本发明的一实施例中，所述测井尺度模型包括；纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。可选的，在本发明的一实施例中，所述地震尺度下弹性参数模型包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。可选的，在本发明的一实施例中，所述采用纵波速度、横波速度和密度三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别，包括将所述随机反演得到的地震三参数叠前反演最终结果，包括纵波速度、横波速度和密度，进行三维空间交汇分析，并将交汇结果与基于实际测井纵波速度、横波速度、密度数据和含水饱和度建立的含油气性识别图版叠合， 根据交汇图叠合结果，确定储层岩性与含油气特征，以实现油藏薄层含油气性识别。本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点1、本技术方案考虑了测井尺度模型与地震尺度模型差异，并将测井尺度弹性参数模型到地震尺度弹性参数模型转换应用为地震随机反演，提高模拟数据与实际数据一致性并获得了测井尺度弹性参数模型，有效提高反演分辨率同时，使利用基于测井数据建立交汇图版进行薄层岩性与含油气性识别变得可行。2、本技术方案将岩石物理诊断与回归分析结果应用于约束随机抽样建立弹性参数模型，有效降低了模型抽样随机性，提高计算效果，并具有明确的物理意义。3、本技术方案采用三参数反演与三参数交汇分析方法进行薄层含油气性识别，相对于双参数反演与交汇分析具有更高的识别精度。4、本技术方案采用了确定性反演与随机反演相结合的方法进行
4叠前地震反演，有效提高了反演精度，降低了计算量。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实施例叠前反演的薄层含油气性识别方法流程图；图2是本发明实施例输入的叠前AVO (Amplitude Versus Offset，振幅随偏移距的变化)角道集地震数据；图3是本发明实施例基于确定性反演得到的纵波速度(左)、横波速度(中)和密度(右)模型；图4是本发明实施例基于测井数据进行岩石物理诊断结果纵波速度与模型数据对比(上)，横波速度与模型数据对比(下)；图5是本发明实施例基于确定性反演结果通过随机抽样得到测井尺度纵波速度 (左)、横波速度(中)和密度(右)模型；图6是本发明实施例基于测井尺度弹性参数模型计算得到的地震尺度纵波速度 (左)、横波速度(右)模型；图7是本发明实施例基于快速模拟退火随机反演得到的测井尺度纵波速度(左)、 横波速度(中)和密度(右)模型；图8是本发明实施例确定性反演结果和随机反演结果纵波速度模型对比，图中左图为0-500ms反演结果，右图为左图中250ms-400m放大的结果；图9是本发明实施例确定性反演结果和随机反演结果横波速度模型对比，图中左图为0-500ms反演结果，右图为左图中250ms-400m放大的结果；图10是本发明实施例确定性反演结果和随机反演结果密度模型对比，图中左图为0-500ms反演结果，右图为左图中250ms-400m放大的结果；图11是本发明实施例基于实际测井数据纵波速度、横波速度、密度和含水饱和度建立的三维空间交汇分析图版，用于薄层岩性识别与含油气性分析，色棒颜色表示储层含水饱和度。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。针对常规确定性反演结果无法满足基于地震叠前反演识别薄层含油气性要求等上述问题，本发明的目的是提供一种基于地震三参数叠前反演的薄层含油气性识别方法。 本发明是在研究了以下问题基础上提出的(1)低频地震信号对地下介质测量结果与高频的声波测井对地下介质测量结果存在差异；( 基于测井声波数据直接合成地震记录与实际地震记录没有良好的对应关系；C3)基于测井尺度测量数据计算地震尺度测量数据后再合成地震记录与实际地震记录有更好的一致性；(4)基于三弹性参数交汇分析识别储层含油气性较双弹性参数交汇分析更有效、精度更高。本发明利用确定性地震反演作为初始模型输入和约束的条件，并在初始模型基础上，采用岩石物理诊断与回归分析建立的三参数相关的Monte Carlo (蒙特卡罗，或称计算机随机模拟方法)模拟进行随机抽样获得测井尺度高分辨率模型，并利用Hashin-Shtrikman边界理论将测井尺度模型转化为地震尺度模型；采用完全h^pritz (佐普里兹)方程合成地震记录并与实际地震数据对比，实现叠前地震随机反演，并将反演结果与利用测井数据建立图版叠合，实现薄层含油气性识别。如图1所示，为本发明实施例一种基于地震三参数叠前反演的薄层含油气性识别方法，具体包括101、利用地震构造解释资料和测井数据，基于沉积模式建立初始弹性参数模型 利用地震构造解释资料，基于沉积模式建立地质模型，并将测井资料，按构造模式进行插值和外推，得到每条测线的初始弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型，初始弹性参数模型作为确定性反演时的初始输入模型和约束条件。102、基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围利用以上所述初始模型和角度域叠前地震道集，基于共轭梯度方法和Bayesian (贝叶斯)原理进行确定性叠前地震反演，得到纵波速度、横波速度与密度确定性反演模型。确定性反演中利用以上所述先验模型对反演结果进行约束，并假设地震数据噪声和模型空间满足Gauss (高斯)分布，则反演似然函数和先验概率分布满足Gauss分布。根据Bayesian原理，综合反演似然函数和先验分布函数得到后验概率分布函数，且后验概率分布函数满足 Gauss分布。对后验概率分布函数求梯度，并令梯度为零，得到线性方程组。利用共轭梯度法求解该线性方程组得到最大后验概率解，即确定性叠前地震反演得到的弹性参数模型。103、采用岩石物理诊断与回归分析建立的纵波速度、横波速度和密度三参数相关的Monte Carlo模拟进行随机抽样获得测井尺度模型利用以上所述确定性叠前地震反演得到的弹性参数模型作为先验信息和初始解，通过建立蒙特卡洛马尔科夫链(Monte Carlo Markov Chain)对模型空间进行分步随机抽样，即先采用随机抽样方法抽样得到纵波速度的实现，并通过基于测井岩石物理诊断与回归分析建立的纵波速度与横波速度和密度关系进行预测再加一个随机项来生成横波速度和密度模型的实现，从而建立测井尺度弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。与三个参数分别独立进行随机抽样相比本发明考虑了纵波速度与横波速度和密度之间的相关性，也降低了模型空间，提高了计算效率。104、利用Hashin-Shtrikman边界平均方法对随机抽样得到测井尺度模型进行计算获得地震尺度下弹性参数模型利用以上所述建立测井尺度弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型，通过广义的Hashin-Shtrikman边界理论方法得到地震尺度下弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型，实现测井尺度高频模型到地震尺度低频模型转换。105、基于地震尺度下弹性参数模型和完整的^^ppritz非线性方程正演模拟角度域叠前地震记录，由正演模拟角度域叠前地震记录和实际地震记录计算价值函数，并计算弹性参数模型的接受概率，并按概率确定新的测井尺度弹性参数模型利用以上所述建立的地震尺度弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型，基于完全的 Zoeppritz非线性方程正演模拟角度域叠前地震记录，并利用模拟地震记录和实际地震记录计算价值函数，即通过L2模表征合成角度域叠前地震记录和观测叠前角度域地震记录之间的差异以及反演模型偏离初始模型的程度。从而计算弹性参数模型的接受概率，并按概率确定新的测井尺度弹性参数模型。106、重复迭代以上步骤103、104和105，并通过所述价值函数和最大迭代次数确定最优的测井尺度弹性参数模型作为地震三参数叠前反演最终结果利用以上所述确定的新的测井尺度弹性参数模型，重复迭代以上所述步骤103、104和105，并通过以上所述价值函数和最大迭代次数确定最优的测井尺度弹性参数模型作为地震三参数叠前反演最终结果，包括纵波速度、横波速度和密度模型。107、采用纵波速度、横波速度和密度三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别将以上所述随机反演得到的测井尺度模型最终结果，包括纵波速度、横波速度和密度，进行三维空间交汇分析，并将交汇结果与基于实际测井纵波速度、横波速度、密度数据和含水饱和度建立的含油气性识别图版叠合，根据交汇图叠合结果，确定储层岩性与含油气特征，实现油藏薄层含油气性识别。本发明具体采取以下工作步骤来实现上述技术方案利用地震构造解释资料和测井数据，基于沉积模式建立初始弹性参数模型一基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围一采用岩石物理诊断与回归分析建立的三参数相关的 Monte Carlo模拟进行随机抽样获得测井尺度高分辨率模型一利用Hashin-Shtrikman边界平均方法对随机抽样得到测井尺度模型进行计算获得地震尺度下弹性参数模型一基于地震尺度下弹性参数模型和完整的h^pritz非线性方程正演模拟叠前角度域地震记录， 由正演模拟地震记录和实际地震记录计算价值函数，并计算新解的接受概率，并按概率接受新解一重复以上步骤直到满足最大迭代次数或者价值函数满足收敛条件为止，并输出测井尺度下弹性参数反演结果一采用三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别。 技术方案与工作步骤详细叙述如下(1)利用地震构造解释资料，基于沉积模式建立地质模型，并将测井资料，按构造模式进行插值和外推，得到每条测线的初始弹性参数模型，包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型，初始弹性参数模型作为确定性反演时的初始输入模型和约束条件。建立弹性阻抗模型主要利用三维空间插值方法，其的技术流程是首先利用散点插值的方法对各个层位的数据进行插值，完成地质层位建模，然后根据地质层位进行弹性参数横向插值，即将测井信息进行横向插值，计算得到地下每个点上的弹性参数值，完成初始弹性参数建模的任务。(2)利用以上所述初始模型和角度域叠前地震道集(如图2所示，是本发明实施例输入的叠前AVO角道集地震数据，图中纵轴表示时间，单位毫秒，横轴表示地震道数)，基于共轭梯度方法和Bayesian原理进行确定性叠前地震反演，得到纵波速度、横波速度与密度确定性反演模型(如图3所示，是本发明实施例基于确定性反演得到的纵波速度(左)、横波速度(中)和密度(右)模型，图中纵轴表示时间，单位毫秒，横轴自左至右表示纵波速度(单位千米/秒)、横波速度(单位千米/秒)和密度(单位克/立方厘米))。确定性反演中以上所述先验模型对反演结果进行约束，并假设地震数据噪声和模型空间满足6^1188分布，则反演似然函数和先验概率分布满足&11188分布。根据8对681皿原理，综合 反演似然函数和先验分布函数得到后验概率分布函数，且后验概率分布函数满足分 布。对后验概率分布函数求梯度，并令梯度为零，得到线性方程组。利用共轭梯度法求解该 线性方程组得到最大后验概率解，即确定性叠前地震反演得到的弹性参数模型。具体步骤 包括
〔0048〕 考虑两个事件，八和8可以定义它们的事件发生概率分别为？(八)和？出)，而八和 8的联合概率为
〔0049〕 ？(八，8〉二 ？(六 | 8〉？⑶ 二 ？(仔 | 八)？⑷⑴ ^00503 由公式⑴可以得到8对681肌理论公式
权利要求
1.一种叠前反演的薄层含油气性识别方法，其特征在于，所述方法包括(1)利用地震构造解释资料和测井数据，基于沉积模式建立初始弹性参数模型；(2)基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围；(3)采用岩石物理诊断与回归分析建立的纵波速度、横波速度和密度三参数相关的 Monte Carlo模拟进行随机抽样获得测井尺度模型；(4)利用Hashin-Shtrikman边界平均方法对随机抽样得到测井尺度模型进行计算获得地震尺度下弹性参数模型；(5)基于地震尺度下弹性参数模型和完整的^^ppritz非线性方程正演模拟角度域叠前地震记录，由正演模拟角度域叠前地震记录和实际地震记录计算价值函数，并计算弹性参数模型的接受概率，并按概率确定新的测井尺度弹性参数模型；(6)重复迭代以上步骤( 、(4)和( ，并通过所述价值函数和最大迭代次数确定最优的测井尺度弹性参数模型作为地震三参数叠前反演最终结果；(7)采用纵波速度、横波速度和密度三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述初始弹性参数模型包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围，包括假设地震数据噪声和模型空间满足高斯分布，则反演似然函数和先验概率分布满足高斯分布，根据Bayesian原理，综合反演似然函数和先验分布函数得到后验概率分布函数， 且后验概率分布函数满足高斯分布；对后验概率分布函数求梯度，并令梯度为零，得到线性方程组；利用共轭梯度法求解所述线性方程组得到最大后验概率解，即确定性叠前地震反演得到的弹性参数模型。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述测井尺度模型包括；纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。
5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述地震尺度下弹性参数模型包括纵波速度模型、横波速度模型和密度模型。
6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述采用纵波速度、横波速度和密度三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别，包括将所述随机反演得到的地震三参数叠前反演最终结果，包括纵波速度、横波速度和密度，进行三维空间交汇分析，并将交汇结果与基于实际测井纵波速度、横波速度、密度数据和含水饱和度建立的含油气性识别图版叠合，根据交汇图叠合结果，确定储层岩性与含油气特征，以实现油藏薄层含油气性识别。
全文摘要
本发明提供一种叠前反演的薄层含油气性识别方法，包括1)利用地震构造解释资料和测井数据，基于沉积模式建立初始弹性参数模型；2)基于Bayesian原理的确定性反演得到随机反演的初始模型和模型约束范围；3)采用岩石物理诊断与回归分析建立的三参数相关的Monte Carlo模拟进行随机抽样获得测井尺度模型；4)利用Hashin-Shtrikman边界平均方法进行计算获得地震尺度下弹性参数模型；5)正演模拟角度域叠前地震记录，和实际地震记录计算价值函数，并计算弹性参数模型的接受概率，并按概率确定新的测井尺度弹性参数模型；6)重复迭代以上步骤3)、4)和5)，确定最优的测井尺度弹性参数模型作为地震三参数叠前反演最终结果；7)采用三参数三维空间交汇方法进行油藏薄层含油气性识别。
文档编号G01V1/28GK102508293SQ20111038434
公开日2012年6月20日 申请日期2011年11月28日 优先权日2011年11月28日
发明者侯波, 李景叶, 王守东, 陈小宏 申请人:中国石油大学(北京)