[发明专利]基于分频联合反演的叠前高分辨率流体因子反演方法

说明书

本发明提供一种基于分频联合反演的叠前高分辨率流体因子反演方法，该方法包括：基于孔弹性理论对传统形式的精确Zoeppritz方程进行改写得到包含流体因子项的新形式精确Zoeppritz方程；利用工区实际地震数据的分频处理结果、测井数据统计得到的多个储层参数的先验分布函数及推导的新形式Zoeppritz方程构建贝叶斯框架下的多波数据分频联合反演目标函数；利用泰勒级数展开对目标函数进行求解得到所述储层参数扰动量的求解表达式；对求解表达式进行迭代求解，利用求解结果对初始储层参数值进行迭代更新，直至达到迭代终止条件。本发明能够提高储层流体因子的预测精度。

技术领域

本发明涉及油气田地震勘探开发和储层参数预测方法，特别是一种基于分频联合反演的叠前高分辨率流体因子反演方法。

背景技术

储层流体识别是油气藏勘探开发的重要环节之一，其直接关系着致密砂岩储层和页岩储层等非常规储层的“甜点”预测。可靠的流体识别结果可以提高勘探成功率、降低投入成本，对油气藏勘探开发与储层评价具有重要意义。通常，利用岩芯和测井数据分析储层的含流体情况最为直接而且准确，但这必须以大量的岩芯样品和测井数据分析结果为基础，并且局部的岩芯和单口井的分析结果不能客观反映周围岩石的流体分布情况。当储层岩芯样品和测井数据有限时，基于岩芯和测井数据分析的储层流体分布结果横向分辨率低，难于实现整个工区储层流体分布评价。流体因子是储层流体识别的重要表征参数，在油气藏勘探开发中发挥着重要作用，而获取流体因子的有效途径之一就是叠前地震反演。地震数据具有很好的空间连续性，在储层描述与表征中起着非常重要的作用。高精度反演方法使反演结果具有重要价值，可以提高地震数据解释的可信度。利用反演结果可以更好地实现储层空间描述，很大程度地提高储层表征的价值。目前，流体因子主要由基于精确Zoeppritz方程线性近似公式的反演方法估计得到，但近似公式假设条件多，且在强阻抗差、大入射角等情况下，存在较大的计算误差，使得流体因子反演结果的精度不能满足实际储层精细表征要求。此外，大量学者研究指出，通过谱分解技术分离得到的地震数据中的高频信息可以对较薄的互层结构进行有效识别，但常规反演方法对这部分高频地震信息的利用并不充分。

总之，目前基于叠前地震数据的流体因子地震估计方法研究存在以下问题：1、现有包含流体因子项的精确Zoeppritz方程近似公式假设条件多，计算精度有限，极大地限制了现有叠前流体因子反演方法的适用性和精度。2、常规叠前AVA流体因子反演方法并不能直接反演得到流体因子项，而是通过反演得到其对应的反射率然后间接求解得到，这一过程降低了最终的估计精度。3、地震数据中包含的高频信息对薄储层具有较好的识别效果，但现有反演方法对这部分信息的利用不充分。4、储层流体通常具有明显的分层特征，如何更加清晰的刻画流体边界有待进一步研究。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中存在的上述缺陷，提供一种基于分频联合反演的叠前高分辨率流体因子反演方法。本发明能提供一种高可靠性的储层流体地震识别方法，有效地提高现有叠前AVA流体因子反演方法的精度与稳定性，满足地震叠前反演识别油气储层、特别是复杂油气藏流体识别的要求。

本发明基于分频联合反演的叠前高分辨率流体因子反演方法，包括如下步骤：

(1)采用广义S正反变换对叠前角道集数据进行分频处理，得到不同频段对应的叠前角道集数据；

(2)基于不同频段对应的叠前角道集数据提取角度依赖的子波，基于精确Zoeppritz方程和测井数据正演合成地震角道集并结合实际井旁角道集数据确定振幅缩放因子；

(3)基于工区内所有测井数据统计模型参数的先验信息及其均值，包括流体因子、剪切模量和密度，并计算包含流体因子、剪切模量和密度统计相关性的协方差矩阵；

(4)利用地震构造解释资料和工区所有测井数据，基于沉积模式建立时间域的流体因子、剪切模量和密度参数的初始模型；