[发明专利]一种基于粒子滤波算法的页岩各向异性估计方法

摘要

本发明涉及一种基于粒子滤波算法的页岩各向异性估计方法，属于页岩油、气资源勘探技术领域。该方法首先使用Chapman模型建立页岩内部复杂孔隙结构与外在速度观测值的联系。再使用粒子滤波方法，由测量的井中纵、横波速度及其他岩石物理参数反演出关键岩石物理参数，再计算岩石的各向异性。该方法能够使用先验信息克服反演多解性，提高反演准确性，进而为页岩储层参数反演和各向异性估计提供更准确结果，有助于提高油气资源勘探中储层评估的准确性。

主权项

1.一种基于粒子滤波算法的页岩各向异性估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、读取目标井的测井数据，并根据测井数据选取Chapman模型构建岩石物理模型，记为f；确定待反演参数孔隙纵横比α、裂隙密度ε_c和裂缝密度ε_f；步骤二、根据先验信息得到α、ε_c、ε_f的先验分布，分别记做D₁、D₂和D₃；步骤三、初始化粒子；从D₁，D₂，D₃这3个分布中各抽样n次，每次抽样得到1个由3个数字组成的值，称为粒子，并对各粒子赋予相等权值，形成粒子集合；步骤四、重采样；对粒子进行操作，把满足下式的粒子复制到新的粒子集合中，以保留大权值粒子，去除小权值粒子：u是从标准正态分布中随机抽取的一个值，w_k(i)是第k次迭代中第i个粒子的权值；步骤五、更新粒子；从前一步得到的粒子集合中采样得到新的粒子：其中x是粒子，表示反演参数值，p为扰动参数；然后更新粒子的权值：其中，Σ是模型偏差的协方差矩阵；其中y表示模型计算出的纵、横波速度；对权值进行归一化，得到粒子权值步骤六、参数估计；重复步骤四和五，直到满足收敛条件，得到最终参数估计值为：也对应着纵横比、裂隙密度、裂缝密度3个参数的反演值；将反演值用于岩石物理模型可以计算出岩石的各向异性。