本文選題：粒子群算法　切入點(diǎn)：橫波速度預(yù)測(cè)　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)的回暖,我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)逐年穩(wěn)步提高,能源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力。人民的環(huán)境保護(hù)意識(shí)不斷提高,新型能源不斷被開發(fā)與推廣,但是新型能源的應(yīng)用仍然具有局限性,傳統(tǒng)的能源特別是對(duì)油氣資源的需求量更為凸顯,這也導(dǎo)致了對(duì)油氣藏的進(jìn)一步勘探開發(fā)。隨著勘探開發(fā)不斷增加,常規(guī)儲(chǔ)層儲(chǔ)量逐年降低,這也使得開發(fā)的方向逐步趨于巖性油氣藏、復(fù)雜型儲(chǔ)層,使得勘探難度大大提升,勘探方法進(jìn)一步的改進(jìn)。正因?yàn)閮?chǔ)層勘探的進(jìn)一步深入,對(duì)于地震儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的精度要求也有了新的提升。不僅需要從預(yù)測(cè)儲(chǔ)集層的發(fā)育程度出發(fā),更要求了對(duì)預(yù)測(cè)儲(chǔ)集層所包含的流體性質(zhì)、巖石的彈性性質(zhì)等的進(jìn)一步了解,從而在實(shí)際生產(chǎn)中提高油氣藏勘探開發(fā)的可實(shí)現(xiàn)性,大大減低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。巖石物理學(xué)的研究目的就是探究巖石彈性性質(zhì)與巖石參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,便于我們進(jìn)一步的研究地質(zhì)地層結(jié)構(gòu)與巖石孔隙流體對(duì)地震響應(yīng)的影響,因此巖石物理學(xué)研究是建立在地震響應(yīng)與測(cè)井資料之間的一道橋梁,更是油氣藏地震勘探的重要物理基礎(chǔ)。在勘探開發(fā)中,地震反演作為一個(gè)重要的環(huán)節(jié),是儲(chǔ)層預(yù)測(cè)與流體識(shí)別的主流方法。橫波速度信息不僅是疊前反演所需要的重要信息也是疊前地震數(shù)值模型不可缺少的參數(shù)信息。往往在實(shí)際生產(chǎn)中,由于橫波速度信息提出成本高、初至拾取難度大,應(yīng)用不為廣泛,故如果找到一種有效的橫波速度預(yù)測(cè)方法對(duì)有著至關(guān)重要的意義。本文將從巖石物理模型的角度出發(fā),詳細(xì)介紹粒子群算法并提出改進(jìn)思路,將改進(jìn)粒子群算法引入橫波速度預(yù)測(cè)中來(lái),利用傳統(tǒng)遍歷搜索方法和改進(jìn)粒子群算法兩種方法計(jì)算最佳孔隙縱橫比,使理論縱波速度與實(shí)際縱波速度的誤差最小,進(jìn)行橫波速度預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)橫波速度對(duì)比,驗(yàn)證了引入粒子群算法的橫波速度預(yù)測(cè)方法的有效性與準(zhǔn)確性。同時(shí),通過(guò)改變巖石物理模型對(duì)橫波速度預(yù)測(cè)做進(jìn)一步的研究,文中選取了SCA模型、SCA+Gasmann模型、Hudson模型、Chapman模型,這四種模型進(jìn)行橫波速度預(yù)測(cè)分析。其中基于SCA+Gasmann模型的橫波預(yù)測(cè)結(jié)果,最接近實(shí)際資料,預(yù)測(cè)曲線與實(shí)際橫波曲線擬合度最高;基于Hudson模型的橫波速度預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)比基于其他三種巖石物理模型橫波速度預(yù)測(cè)結(jié)果,其誤差最高,曲線擬合度最差。
[Abstract]:With the warming of the global economy, China's social economy is steadily improving year by year, energy is the driving force of economic development, people's awareness of environmental protection is constantly improved, and new types of energy are constantly being developed and popularized. However, the application of new energy is still limited, and the demand for traditional energy, especially for oil and gas resources, is more prominent, which also leads to further exploration and development of oil and gas reservoirs. The reserves of conventional reservoirs are decreasing year by year, which also makes the direction of development gradually tend to lithologic reservoirs, complex reservoirs, which makes exploration much more difficult and exploration methods further improved. Precisely because of the further development of reservoir exploration, The accuracy requirement of seismic reservoir prediction has also been improved. It is necessary not only to predict the development of reservoir, but also to have a better understanding of the fluid property and elastic property of rock, etc. In order to improve the realizability of exploration and development of oil and gas reservoirs in actual production and greatly reduce the risk of development, the purpose of the study of rock physics is to explore the corresponding relationship between the elastic properties of rocks and the parameters of rocks. Therefore, the study of rock physics is a bridge between seismic response and logging data. It is also an important physical basis of seismic exploration in oil and gas reservoirs. Seismic inversion is an important link in exploration and development. S-wave velocity information is not only the important information needed for pre-stack inversion, but also the indispensable parameter information for pre-stack seismic numerical model. It is very important to find an effective prediction method for shear wave velocity because of its high cost, difficulty in picking up the first arrival, and not widely used. In this paper, from the point of view of rock physical model, it is very important to find an effective prediction method of shear wave velocity. The particle swarm optimization algorithm is introduced in detail, and the improved particle swarm optimization algorithm is introduced into the prediction of shear wave velocity. Two methods, the traditional traversal search method and the improved particle swarm optimization algorithm, are used to calculate the optimum aspect ratio. The error between theoretical and actual P-wave velocities is minimized, and the prediction results are compared with the measured S-wave velocities to verify the validity and accuracy of the S-wave velocity prediction method, which is based on particle swarm optimization (PSO). By changing the rock physical model to further study the prediction of shear wave velocity, this paper selects SCA model and Gasmann model and Hudson model and Chapman model to predict and analyze the shear wave velocity. Among them, the prediction results of shear wave based on SCA Gasmann model are analyzed. Compared with the prediction results of the other three rock physical models, the prediction results of shear wave velocities based on Hudson model are the highest and the fitting degree of the curves is the worst.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P618.13;P631.4

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