[发明专利]一种碳酸盐岩岩石物理参数地震反演方法有效

专利信息
申请号: 201310455938.8 申请日: 2013-09-29
公开(公告)号: CN104516017B 公开(公告)日: 2017-06-20
发明(设计)人: 胡华锋;杨丽;朱童;张克非;周单 申请(专利权)人: 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
主分类号: G01V1/28 分类号: G01V1/28;G01V1/40
代理公司: 北京思创毕升专利事务所11218 代理人: 郭韫
地址: 100728 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种碳酸盐岩岩石物理参数地震反演方法,属于石油地球物理勘探领域。本方法包括(1)基于叠前角度道集进行叠前AVO三参数反演,得到地层弹性参数M,所述M包括纵波速度、横波速度和密度;(2)基于测井资料建立统计岩石物理模型;(3)结合步骤(2)得到的岩石物理模型,对储层物性条件进行随机模拟,得到随机模拟结果;(4)对步骤(3)得到的随机模拟结果进行贝叶斯分类模拟,得到后验概率分布,将步骤(1)得到的M作为反演的输入,找到具有最大后验概率分布的R即为最终的反演结果。
搜索关键词: 一种 碳酸盐 岩石 物理 参数 地震 反演 方法
【主权项】:
一种碳酸盐岩储层物性参数地震反演方法,其特征在于:所述方法包括:(1)基于叠前角度道集进行叠前AVO三参数反演,得到地层弹性参数M,所述地层弹性参数M包括纵波速度、横波速度和密度;(2)基于测井资料建立统计岩石物理模型;(3)结合步骤(2)得到的统计岩石物理模型,对储层物性参数进行随机模拟,得到随机模拟结果;(4)对步骤(3)得到的随机模拟结果进行贝叶斯分类模拟,得到后验概率分布,将步骤(1)得到的地层弹性参数M作为反演的输入,找到具有最大后验概率分布的R即为最终的反演结果;所述步骤(2)中统计岩石物理模型的建立需要针对目标储层的不同地质背景,建立相应的统计岩石物理模型:M=fRPM(R)+ε;其中,R为储层物性参数,包括孔隙度、含水饱和度、泥质含量、白云石含量和石灰石含量;fRPM代表函数关系岩石物理模型,ε为统计岩石物理模型的模型误差,其服从零均值的截断高斯分布,基于统计理论计算统计岩石物理模型的模型误差ε的方差和截断值;对于碳酸盐岩,其函数关系岩石物理模型fRPM是通过函数关系岩石物理模型标定实现的,具体包括:①利用Voigt‑Reuss‑Hill模型计算碳酸盐岩骨架弹性模量,具体公式为:Kma=12(KmaV+KmaR)]]>其中,Kma代表碳酸盐岩骨架弹性模量,KmaV=Σi=1nciKmai]]>是Voigt提出的n个组分的等效弹性模量的上限,KmaR=Σi=1nciKmai]]>是Reuss提出的n个组分的等效弹性模量下限,Kmai是第i种组分的弹性模量;ci为是第i种组分的体积含量,分别指泥质含量、白云石含量和石灰石含量;②利用连续一阶差分理论实现等效模量计算,干岩骨架的体积模量和剪切模量分别为:Kd=Km(1‑φ)pUd=Um(1‑φ)q其中,Kd和Ud分别是孔隙度为φ时的干岩骨架体积模量和剪切模量,Km和Um分别是岩石基质的体积模量和剪切模量,p和q是一组只与纵横比有关的系数,与溶洞、裂缝、粒间孔隙体积分量及孔隙纵横比成正比;③通过Wood方程计算孔隙流体体积模量:1Kf=Σj=1mfjKj]]> 其中,Kf为混合流体体积模量,Kj为单相流体体积模量,fj是相应的单相流体饱和度;④基于体积平均计算含饱和流体岩石的体积密度ρ:ρ=(1-φ)Σi=1nciρmai+φΣj=1mfjρfj]]>其中ρfj为单相流体体积密度,fj是相应的单相流体饱和度;ci和ρmai分别是第i种组分的体积含量和体积密度;⑤基于Gassmann‑Biot‑Geertsma模型给出饱和岩石的弹性模量并计算纵波速度Vp和横波速度Vs:Vp2=1ρ[Kd+43Ud+(1-KdKs)(1-φ-KdKs)1Ks+φKf]]]>Vs2=Kdρ]]>其中,Ks是饱和流体体积模量;通过步骤①至⑤实现了根据地层的储层物性参数R计算得到地层弹性参数M,即完成了函数关系岩石物理模型标定,得到碳酸盐岩的函数关系岩石物理模型fRPM;所述步骤(3)中是采用马尔科夫链蒙特卡罗抽样Metropolis Hastings抽样算法,结合步骤(2)得到的统计岩石物理模型,对储层物性参数R进行随机模拟,得到的随机模拟结果{Rl,Ml}l=1…L,具体包括:①假定储层物性参数R的先验分布服从多维高斯分布:式中,N代表多维高斯分布,和分别为多维高斯分布的均值和协方差矩阵,NR为统计岩石物理模型中,储层物性参数变量的个数,权重系数αk满足:基于EM算法获取高斯混合模型的储层物性参数估计;②基于储层物性参数先验分布,利用马尔科夫链蒙特卡罗抽样Metropolis Hastings抽样算法对储层物性参数进行随机模拟,得到储层物性参数的随机模拟结果{Rl}l=1…L,结合统计岩石物理模型M=fRPM(R)+ε,得到储层物性参数和地层弹性参数的综合随机模拟结果{Rl,Ml}l=1…L;其中,L代表马尔科夫链蒙特卡罗随机抽样次数,l表示第l次随机模拟。
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