本文選題：深部?jī)?chǔ)層　切入點(diǎn)：小角度反演　出處：《中國(guó)石油大學(xué)(華東)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著勘探程度的深入,淺層的資源探明度逐漸增加,具有商業(yè)開采價(jià)值的油氣藏越來越少。因此,勘探的目標(biāo)逐漸向中深層轉(zhuǎn)移,深部?jī)?chǔ)層的預(yù)測(cè)是地球物理油氣勘探領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一�；诘卣鹫穹畔⒌姆囱莘椒ㄊ莾�(chǔ)層預(yù)測(cè)的常用方法,可靠的地震反演結(jié)果可以提高勘探成功率、降低投入成本,對(duì)油氣藏勘探與儲(chǔ)層評(píng)價(jià)具有重要意義�，F(xiàn)階段針對(duì)深部?jī)?chǔ)層的地震反演方法較少,常規(guī)方法在深部?jī)?chǔ)層勘探中的應(yīng)用效果不理想。本文針對(duì)深部?jī)?chǔ)層的資料特點(diǎn),開展了疊前地震反演方法的研究。深部?jī)?chǔ)層埋深大、地震數(shù)據(jù)偏移距(入射角)有限,而常規(guī)的疊前反演方法通常需要大偏移距(入射角)地震數(shù)據(jù),因此不利于常規(guī)方法的應(yīng)用。本文從Zoeppritz方程的近似方程出發(fā),借鑒Smith和Gidlow兩項(xiàng)方程理論推導(dǎo)了適用于小偏移距(入射角)的小角度近似方程。在此基礎(chǔ)上,利用彈性參數(shù)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,進(jìn)一步推導(dǎo)出包含彈性參數(shù)的小角度近似方程�；谪惾~斯反演理論,建立了小角度彈性阻抗反演方法。模型試算與實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,本方法可以在缺少大角度地震數(shù)據(jù)的情況下提供精確的反演結(jié)果。在反演的過程中,角度的誤差經(jīng)常被忽略,由此引起的問題也沒有引起足夠的重視。在疊前AVO/AVA反演的過程中,反射系數(shù)近似方程中的角度是入射角和透射角的平均角,而用于反演的疊前地震道集通常是基于入射角抽取的,這種角度的誤差會(huì)給反演結(jié)果帶來誤差。深部?jī)?chǔ)層的地震數(shù)據(jù)信噪比低、保真度差,誤差問題更加嚴(yán)重。本文發(fā)展了角度優(yōu)化的近似方程,解決了角度誤差帶來的反演問題。在此基礎(chǔ)上,建立了疊前AVO反演方法,并與小角度反演方法相結(jié)合,進(jìn)一步推導(dǎo)了角度優(yōu)化的小角度近似方程,建立了相應(yīng)的概率化反演方法。模型試算與實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,本方法可以提高反演結(jié)果的精確度,為儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和儲(chǔ)層流體識(shí)別奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。深部地層受到埋深、地層壓力、溫度等因素的影響,儲(chǔ)層的物性與淺層不同,使用常規(guī)的流體識(shí)別方法容易產(chǎn)生識(shí)別的假象。本文基于孔隙介質(zhì)理論研究了常規(guī)流體指示因子的敏感性,提出使用孔隙流體模量作為深部?jī)?chǔ)層的流體指示因子,并推導(dǎo)了包含孔隙流體模量的近似方程。以四元柯西分布為先驗(yàn)分布,并假設(shè)似然函數(shù)服從四元高斯分布,建立了基于貝葉斯反演理論的概率化反演方法。模型試算與實(shí)際應(yīng)用效果表明,使用孔隙流體模量作為流體指示因子可以很好地識(shí)別孔隙流體性質(zhì)。
[Abstract]:With the deepening of exploration degree, shallow resources proven degree increased gradually, with commercial exploitation value of oil and gas reservoir is less and less. Therefore, the exploration aim gradually to the deep, deep reservoir prediction is one of the hot research of geophysical exploration of oil and gas fields. The seismic inversion method based on amplitude information is a common method for reservoir prediction, seismic inversion results can improve the success rate of exploration, reduce costs, has important significance for oil and gas exploration and reservoir evaluation. Less seismic inversion method at present in the deep reservoir, the application effect of conventional method in deep reservoir exploration is not ideal the data of this paper. According to the characteristics of deep reservoir, carried out the research of prestack seismic inversion method. The deep reservoir buried depth, seismic data offset (incident angle), while the conventional prestack inversion methods usually require large offset ( Angle of incidence) seismic data, it is not conducive to the application of the conventional method. The approximate equation of Zoeppritz equation, using Smith and Gidlow two equation is deduced for small offset (incident angle) of the small angle approximation equation. On this basis, the relationship between the conversion elasticity parameters, deduced out the small angle contains elastic parameter equation. Based on Bayesian inversion theory, set up a small angle elastic impedance inversion method. The results of model test and practical application show that this method can provide accurate inversion result in the lack of wide angle seismic data situation. In the process of inversion, the angle error is often ignored, thus the problem is not caused enough attention. In the process of prestack AVO/AVA inversion, reflection coefficient approximate equation of the angle is the average angle of incidence angle and transmission angle, and for anti Do the pre stack seismic data is usually selected based on the incident angle, the angle error will bring the error. The inversion results of deep reservoir seismic data with low signal-to-noise ratio, poor fidelity, error problem is more serious. The approximate equation of angle optimization, solving the inverse problem of angle error brought. On this basis, the establishment of the prestack AVO inversion method, and combined inversion and small angle method, small angle optimization is further derived approximate equation, established a probabilistic inversion method. The corresponding results of model and practical application show that this method can improve the accuracy of the inversion results, lay good foundation for reservoir prediction and reservoir fluid identification. The deep stratum by depth, formation pressure, temperature and other factors, the reservoir and the shallow layer, using the fluid identification method of conventional prone recognition The illusion. In this paper, based on the theory of porous medium on the sensitivity of the conventional fluid indicator, put forward the use of pore fluid fluid modulus as the deep reservoir indicator, and the approximate equation of pore fluid containing modulus is derived. The distribution of the prior distribution to four yuan Cauchy, and assuming that the likelihood function subject to four yuan Gauss distribution, established probabilistic inversion method based on Bayesian inversion theory. That model calculation and practical application effect, the use of pore fluid modulus as fluid factors can well identify the pore fluid properties.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P631.4

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本文編號(hào)：1602171