利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法与流程

本发明涉及地球物理勘探技术，更具体地讲，涉及一种利用转换横波数据反演储层横波阻抗和密度参数并进行储层识别的方法。

背景技术：

通常，在地震勘探中，由于振幅与地层岩性属性之间存在密切的关系，振幅随偏移距变化(AVO)分析方法可以对地层属性异常进行定性和定量的解释，因而AVO分析技术成为在油气藏储层预测方面广泛应用的技术。在油气勘探领域，基于纵波叠前地震数据的AVO分析技术已得到充分研究和广泛应用。

然而，在纵波AVO反演方法中，由于纵波反射系数的固有特性，往往需要采集获得较远偏移距的地震反射信息，才能较稳定地反演得到地层横波阻抗和密度信息。因此，对于普遍存在的岩性油气藏储层，来自于常规纵波地震数据的AVO属性往往不能完全有效地获取识别储层岩性、孔隙流体等主要岩石弹性参数，而且纵波信息反演往往出现多解性问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于解决现有技术存在的上述不足中的至少一项。

例如，本发明的目的之一在于提供一种能够仅需中等偏移距信息即可较稳定地反演获得储层横波阻抗和密度信息的方法。本发明的另一目的在于提供一种能够获取更准确的岩性、弹性模量等地球物理信息，降低单一纵波信息反演的多解性的方法。本发明的又一目的为通过利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法进而更加准确地进行储层识别。

为了实现上述目的中的至少一个，本发明提供了一种利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法。所述方法包括步骤：

(1)对于经过叠前时间偏移处理的转换横波地震数据成像道集，根据目的储层所在时间范围，选取转换横波反演时窗[T_a,T_b]；

(2)对于转换横波反演时窗中的每一个转换波成像点道集，建立转换横波反射系数R_ps，

$R_{PS}\left(\mathrm{\θ}\right)=A\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}+B\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S},$

其中，

θ为纵波入射角，为转换横波反射角，V_s为横波速度，ρ为介质的密度，γ为纵横波速度比，Δρ/ρ、ΔV_s/V_s分别为需要求解的储层密度和横波速度的变化率，且

(3)对于转换横波反演时窗内的每一个转换波成像点道集的所有给定样点，构建如下目标函数：

$E=\underset{i=1}{\overset{i=N}{\Σ}}{\[R_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}-B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}\]}^2,i=1,2,...,N$

其中，为实际观测的对应入射角θ_i的转换横波反射系数，N为转换横波最大反射道数，θ_N为转换横波最大反射道数的入射角。

在E达到最小的情况下，反演求解得到储层的密度和横波速度的变化率Δρ/ρ、ΔV_s/V_s；

(4)对于一个选定的转换波成像点道集在转换横波反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点重复所述步骤(2)至步骤(3)，则得到在转换横波反演时窗[T_a,T_b]内所有采样点的密度和横波速度的变化率(Δρ/ρ)₁、(ΔV_s/V_s)₁，(Δρ/ρ)₂、(ΔV_s/V_s)₂，…，(Δρ/ρ)_M、(ΔV_s/V_s)_M，M为所述选定的转换波成像点道集在转换横波反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点数；

(5)根据密度和速度反射率的定义：

$\frac{{\mathrm{\ρ}}_{i+1}-{\mathrm{\ρ}}_i}{({\mathrm{\ρ}}_{i+1}+{\mathrm{\ρ}}_i)/2}=\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}},\frac{V_{S_{i+1}}-V_{S_i}}{(V_{S_{i+1}}+V_{S_i})/2}=\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S},i=1,2,...,M-1,$

则可反演得到所述选定的转换波成像点道集在转换横波反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点的密度ρ和横波速度V_S，进而通过式I_S＝ρV_S得到所有采样点的横波阻抗I_S。

在本发明的一个示例性实施例中，所述方法还可包括对于转换横波反演时窗内的所有转换波成像点道集中除所述选定的转换波成像点道集外的其它每个转换波成像点道集，重复所述步骤(1)至步骤(5)，以得到整个地震数据体的密度ρ和横波阻抗I_S反演结果。

在本发明的一个示例性实施例中，所述方法还可包括根据得到的整个地震数据的密度和横波阻抗反演结果进行储层识别。

在本发明的一个示例性实施例中，所述转换横波地震数据可以为二维或三维转换横波地震数据。

在本发明的一个示例性实施例中，可采用基于最小二乘解的广义线性反演方法来使步骤(3)中的E最小，并求得Δρ/ρ和ΔV_s/V_s，其中，

$\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2},$

$\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2}.$

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：

(1)能够克服常规纵波AVO反演技术中，需要采集获得较远偏移距的地震反射信息才能较稳定地反演出储层横波阻抗和密度信息的不足，取而代之的是本发明的方法仅需中等偏移距信息即可较稳定地反演获得储层横波阻抗和密度信息；

(2)本发明采用的输入数据是地震勘探中采集得到的转换横波道集数据，该数据直接来源于地下储层的横波反射信息，同时目标函数采用转换横波反射信息作为期望输出，因此克服了常规纵波AVO反演技术利用纵波反射信息反演横波参数(横波速度、横波阻抗)和密度的不稳定性和多解性，目标函数的构建也更加合理，最终反演的储层横波阻抗和密度参数也更加精确；

(3)采用了基于最小二乘解的广义线性反演方法进行求解，保证了数值计算的稳定收敛，反演参数的最终解析表达式简洁清晰，易于推广应用。

具体实施方式

在下文中，将结合示例性实施例来详细说明本发明的利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法。

在本发明的一个示例性实施例中，利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法，可以包括如下步骤：

(1)以本领域公知的方法进行二维多分量或三维多分量野外勘探采集，以得到原始采集的多分量数据，然后，对采集得到的二维或三维转换横波地震资料进行处理，得到能够进行储层横波阻抗和密度参数反演的转换横波叠前时间偏移道集数据；

(2)导入经过叠前时间偏移处理的转换横波地震数据成像道集，根据目的储层所在时间范围，选取转换横波反演时窗[T_a,T_b]；

(3)对于根据步骤(2)选定时窗的每一个转换横波成像点道集，在假设地层采样点两侧弹性参数相对变化较小的前提下，基于Zoeppritz方程建立如下的转换横波反射系数近似表达式：

其中R_ps为转换横波的反射系数，θ为纵波入射角，为转换横波反射角，V_s为横波速度，ρ为介质的密度，γ为纵横波速度比；另外，根据斯奈尔(Snell)定律可知则可推导出由此可得出与sinθ之间的关系表达式

(4)根据步骤(3)的计算公式，令

则构建如下简化公式：

$R_{PS}\left(\mathrm{\θ}\right)=A\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}+B\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}$

其中，Δρ/ρ、ΔV_s/V_s为需要求解的储层密度和横波速度的变化率，A(θ)为转换横波道集在选定时窗内给定样点对应入射角θ时密度变化率的系数项，B(θ)为转换横波道集在选定时窗内给定样点对应入射角θ时横波速度变化率的系数项，根据斯奈尔(Snell)定律

(5)对于在选定时窗内的转换横波道集所有给定样点，构建如下目标函数：

$E=\underset{i=1}{\overset{i=N}{\Σ}}{\[R_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}-B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}\]}^2,i=1,2,...,N$

其中为实际观测的对应入射角θ_i的转换横波反射系数，N为转换横波最大反射道数，θ_N为转换横波最大反射道数的入射角。当E达到最小时，即可反演求解得到储层的密度和横波速度的变化率Δρ/ρ、ΔV_s/V_s。

为使E达到最小，采用基于最小二乘解的广义线性反演方法，求解如下方程组：

$\frac{\∂E}{\∂(\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}/\mathrm{\ρ})}=0,\frac{\∂E}{\∂({\mathrm{\ΔV}}_s/V_s)}=0,$

该方程组的最终解为：

$\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2}$

$\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2}$

则最终反演得到给定成像点道集时窗内该采样点的密度和横波速度的变化率Δρ/ρ、ΔV_s/V_s；

(6)对于转换波道集反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点重复上述反演步骤，则可得到时窗[T_a,T_b]内所有采样点的密度和横波速度的变化率(Δρ/ρ)₁、(ΔV_s/V_s)₁，(Δρ/ρ)₂、(ΔV_s/V_s)₂，…，(Δρ/ρ)_M、(ΔV_s/V_s)_M，M为纵向时窗[T_a,T_b]内的所有采样点数；

(7)根据密度和速度反射率的定义：

$\frac{{\mathrm{\ρ}}_{i+1}-{\mathrm{\ρ}}_i}{({\mathrm{\ρ}}_{i+1}+{\mathrm{\ρ}}_i)/2}=\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}},\frac{V_{S_{i+1}}-V_{S_i}}{(V_{S_{i+1}}+V_{S_i})/2}=\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S},i=1,2,...,M-1,$

M为纵向时窗[T_a,T_b]内的所有采样点数，则可反演得到该成像点转换波道集反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点的密度ρ和横波速度V_S，同时可得到所有采样点的横波阻抗：

I_S＝ρV_S

(8)对于提供的所有转换波成像点道集，重复以上步骤(2)至步骤(7)，则可得到整个地震数据体的密度ρ和横波阻抗I_S反演结果。然后，即可根据得到的整个地震数据的密度和横波阻抗反演结果进行储层识别。本发明的方法对二维或三维转换横波地震数据均适用。

所述步骤(2)至(5)中，成像点位置可以是转换波数据体中任意一个的成像点位置，也可以是一段时窗内的成像点范围，也可以是全部数据体的所有成像点范围。也就是说，本发明的方法既适用于二维转换横波数据反演，也适用于三维转换横波数据反演。反演时窗的选取可以根据具体地震工区目标储层的地质层位决定。

所述步骤(5)中，实际观测的对应入射角θ_i的转换横波反射系数转换横波道集在对应入射角θ_i时密度变化率的系数项A(θ_i)，转换横波道集在对应入射角θ_i时横波速度变化率的系数项B(θ_i)，可由实际输入的转换横波道集的振幅随偏移距变化(AVO)信息计算提取，其计算方法已经是现有地震勘探技术中的通用技术。

以下将结合具体示例来详细说明本发明的示例性实施例。

在本发明的一个具体示例中，利用转换横波地震数据反演储层横波阻抗和密度的方法可以由以下步骤实现：

(1)转换横波地震数据叠前时间偏移处理。

以本领域公知的方法进行二维多分量或三维多分量野外勘探采集，以得到原始采集的多分量数据，然后，对采集得到的二维或三维转换横波地震资料进行处理，得到能够进行储层横波阻抗和密度参数反演的转换横波叠前时间偏移道集数据。

(2)反演时窗选取。

导入经过叠前时间偏移处理的转换横波地震数据成像道集，根据目标储层所在时间范围，选取转换波反演时窗[T_a,T_b]。针对不同沉积特征的目标储层，反演时窗[T_a,T_b]具有不同的取值范围。如针对浅层碎屑岩沉积储层须家河组的储层反演，[T_a,T_b]分别代表须家河组顶、底反射界面的反射时间；又如针对深层碳酸盐岩沉积储层龙王庙组的储层反演，[T_a,T_b]分别代表龙王庙组顶、底反射界面的反射时间。

(3)道集入射角范围的选取及密度变化率系数项、横波速度变化率系数项的计算。

根据实际地震勘探工区处理得到的转换横波叠前时间偏移道集的信噪比高低，适当选取道集入射角范围。根据转换横波地震反射资料的反射特征，一般可选取入射角5度至30度为有效的入射角范围。在该入射范围内，转换横波叠前时间偏移道集的总反射道数为N，对应的入射角分别为θ_i，i＝1,2,…,N。

在假设地层采样点两侧弹性参数相对变化较小的前提下，基于Zoeppritz方程建立如下的转换横波反射系数近似表达式：

根据上述步骤选定时窗的每一个转换横波叠前时间偏移道集，建立如下简化的转换横波反射系数近似表达式：

$R_{PS}\left(\mathrm{\θ}\right)=A\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}+B\left(\mathrm{\θ}\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S},$

上述公式中，R_ps为转换横波的反射系数，θ为纵波入射角，为转换横波反射角，V_s为横波速度，ρ为介质的密度，γ为纵横波速度比；根据斯奈尔(Snell)定律

其中，Δρ/ρ、ΔV_s/V_s为需要求解的储层密度和横波速度的变化率，A(θ)为转换横波道集在选定时窗内给定样点对应入射角θ时密度变化率的系数项，B(θ)为转换横波道集在选定时窗内给定样点对应入射角θ时横波速度变化率的系数项。

(4)反演目标方程组建立及求解。

在该步骤中，选取有效的入射角范围(一般入射角范围为5度至30度)，在该入射范围内，转换横波叠前时间偏移道集的总反射道数为N，对应的入射角分别为θ_i，i＝1,2,…,N，根据步骤(3)中所列密度变化率的系数项、横波速度变化率的系数项计算公式，构建反演目标方程组，求解方程组的最终解，即可得到密度的变化率Δρ/ρ和横波速度的变化率ΔV_s/V_s。

具体实施过程如下：

对于在选定时窗内的转换横波道集所有给定样点，构建如下目标函数，

$E=\underset{i=1}{\overset{i=N}{\Σ}}{\[R_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}-B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}\]}^2,i=1,2,\mathrm{...},N$

其中为实际观测的对应入射角θ_i的转换横波反射系数，N为转换横波最大反射道数，θ_N为转换横波最大反射道数的入射角。当E达到最小时，即可反演求解得到储层的密度和横波速度的变化率Δρ/ρ、ΔV_s/V_s。

为使E达到最小，采用基于最小二乘解的广义线性反演方法，求解如下方程组：

$\frac{\∂E}{\∂(\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}/\mathrm{\ρ})}=0,\frac{\∂E}{\∂({\mathrm{\ΔV}}_s/V_s)}=0,$

该方程组的最终解为：

$\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2}$

$\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{R}_{PS}^r\left({\mathrm{\θ}}_i\right)A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{A}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{B}^2\left({\mathrm{\θ}}_i\right)-{\[\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}A\left({\mathrm{\θ}}_i\right)B\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\]}^2}$

则最终反演得到给定成像点道集时窗内该采样点的密度和横波速度的变化率Δρ/ρ、ΔV_s/V_s；

(5)目标层段反演时窗内逐点反演。

步骤(4)反演结果为选定入射角范围的转换横波道集，在给定时窗内某一样点的密度变化率和横波速度变化率的反演结果。要达到目标层段的储层预测目的，需要针对目标层段反演时窗内[T_a,T_b]的所有样点进行反演。如需针对浅层碎屑岩沉积储层须家河组的储层反演，则需要针对须家河组顶、底反射界面的反射时间内[T_a,T_b]所有样点进行反演；又如需针对深层碳酸盐岩沉积储层龙王庙组的储层反演，则需要针对龙王庙组顶、底反射界面的反射时间内[T_a,T_b]所有样点进行反演。

具体实施过程可以为：对于转换波道集反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点重复步骤(3)至步骤(4)反演过程，则可得到时窗[T_a,T_b]内所有采样点的密度和横波速度的变化率(Δρ/ρ)₁、(ΔV_s/V_s)₁，(Δρ/ρ)₂、(ΔV_s/V_s)₂，…，(Δρ/ρ)_M、(ΔV_s/V_s)_M，M为纵向时窗[T_a,T_b]内的所有采样点数。

(6)由密度变化率和横波速度变化率反演得到储层密度及横波阻抗。

由步骤(5)得到的目标层段密度变化率和横波速度变化率反演结果，可以实现目标层段储层密度、横波速度及横波阻抗的反演，具体实施过程如下：

根据密度和速度反射率的定义：

$\frac{{\mathrm{\ρ}}_{i+1}-{\mathrm{\ρ}}_i}{({\mathrm{\ρ}}_{i+1}+{\mathrm{\ρ}}_i)/2}=\frac{\mathrm{\Δ}\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\ρ}},\frac{V_{S_{i+1}}-V_{S_i}}{(V_{S_{i+1}}+V_{S_i})/2}=\frac{{\mathrm{\ΔV}}_S}{V_S},i=1,2,...,M-1,$

M为纵向时窗[T_a,T_b]内的所有采样点数，则可反演得到该成像点转换波道集反演时窗[T_a,T_b]内的所有采样点的密度ρ和横波速度V_S，同时可得到所有采样点的横波阻抗：

I_S＝ρV_S

(7)对于提供的工区内所有转换波成像点道集，重复以上步骤(1)至步骤(6)，则可得到整个工区转换横波地震数据体的密度ρ和横波阻抗I_S反演结果。

(8)利用实际测井曲线，通过岩石物理分析，寻找含油气层与水层之间的密度和横波阻抗存在差异的参数分布范围。选用该参数分布范围，对整个工区转换横波地震数据体的密度ρ和横波阻抗I_S反演结果进行标定，即可根据整个工区转换横波地震数据体的密度ρ和横波阻抗I_S反演结果进行含油气层储层识别。该实施方案对二维或三维转换横波地震数据均适用。

综上所述，本发明的优点包括：仅需中等偏移距转换横波地震反射信息即可较稳定地反演获得储层横波阻抗和密度信息；反演输入数据直接来源于地下储层的横波反射信息，克服了常规纵波AVO反演技术利用纵波反射信息反演横波参数的不稳定性和多解性。另外，基于最小二乘解的广义线性反演方法保证了数值计算的稳定收敛，最终反演得到的储层横波阻抗和密度参数的计算精度更高，更有利于含油气层储层的有效识别。

也就是说，本发明通过利用转换横波数据能够直接反演出储层横波阻抗和密度参数，进而可实现更加准确的储层岩性识别和储层油气检测。本发明针对复杂岩性油气藏勘探中储层识别问题具有广泛的应用前景。

尽管上面已经结合示例性实施例描述了本发明，但是本领域普通技术人员应该清楚，在不脱离权利要求的精神和范围的情况下，可以对上述实施例进行各种修改。