本文選題：先驗信息構建 + 地震隨機反演�。� 參考：《中國石油大學(華東)》2015年碩士論文

【摘要】：地震隨機反演是一種結合先驗信息構建與優(yōu)化理論的非線性反演方法。與確定性反演相比,基于統計先驗信息的地震隨機反演方法可以有效地融合測井數據中包含的高頻信息,具有更高的垂向分辨率。但是,常規(guī)的地震隨機反演存在運行速度慢和橫向連續(xù)性差的缺陷。本文研究了快速的先驗信息構建方法——基于傅里葉滑動平均(FFT-MA)譜模擬和逐步變形算法(GDM)的地質統計先驗信息構建與基于分形理論和克里金插值的混合先驗信息構建,以及改進的擾動方式和優(yōu)化策略,從而提高地震隨機反演的計算速度;并且提出與確定性反演方法相結合,一定程度上提高了隨機反演結果的橫向連續(xù)性趨勢。在獲得高品質地震和測井數據的前提下,基于貝葉斯理論,地震隨機反演通過將地質統計學知識、分形理論和常規(guī)的確定性反演技術相結合,充分地融合了已知的地震資料、地質信息和測井數據,使隨機反演結果更加符合地質結構的框架約束。通過隨機模擬方法構建反映空間不確定性特征的儲層參數模型,然后利用地震反演和非線性尋優(yōu)算法對隨機模擬結果進行篩選,為地震解釋提供了可靠的儲層參數信息,具有非常重要的實際意義。本文提出的隨機反演方法均直接采用精確的Zoeppritz方程計算合成地震記錄,減少了方程近似所引起的誤差,產生的反演結果更準確。油氣藏勘探和儲層評價的重要任務是進行儲層預測和流體識別。本文研究了如何從有限的地震資料、測井數據及地質背景中提取儲層彈性參數、物性參數和流體敏感因子,可以更全面地進行油氣藏的勘探與開發(fā)。通過巖石物理理論獲得巖石骨架和孔隙流體性質的定性評價,從而得到地震資料與物性參數、流體因子之間的關系,進而實現了儲層物性參數和流體因子的隨機反演,并且基于地震隨機反演實現儲層參數的直接同步估算,減少了不確定性的傳遞和誤差的累積。本文分別利用模型和實際資料對提出的地震隨機反演方法進行了測試,結果表明,這些反演方法不僅具有理論意義,而且具有一定的實用價值。
[Abstract]:Seismic random inversion is a nonlinear inversion method combined with prior information construction and optimization theory. Compared with deterministic inversion, stochastic seismic inversion based on statistical prior information can effectively fuse the high frequency information contained in logging data and have higher vertical resolution. However, the conventional random seismic inversion has the defects of slow running speed and poor horizontal continuity. In this paper, a fast method of constructing prior information is studied, which is based on Fourier moving average (FFT-MA) spectral simulation and stepwise deformation algorithm (GDM), and mixed priori information based on fractal theory and Kriging interpolation. The improved perturbation method and optimization strategy can improve the computing speed of seismic random inversion, and combine with deterministic inversion method to improve the horizontal continuity trend of random inversion results to a certain extent. On the premise of obtaining high quality seismic and logging data, based on Bayesian theory, seismic random inversion combines geostatistical knowledge, fractal theory and conventional deterministic inversion technology to fully integrate known seismic data. Geological information and logging data make the random inversion results more consistent with the framework constraints of geological structure. The reservoir parameter model reflecting spatial uncertainty is constructed by stochastic simulation method, and then the random simulation results are screened by seismic inversion and nonlinear optimization algorithm, which provides reliable reservoir parameter information for seismic interpretation. Has very important practical significance. The stochastic inversion methods proposed in this paper directly use accurate Zoeppritz equation to calculate synthetic seismic records, which reduces the error caused by the equation approximation, and the inversion results are more accurate. The important task of reservoir exploration and reservoir evaluation is reservoir prediction and fluid identification. This paper studies how to extract reservoir elastic parameters, physical property parameters and fluid sensitivity factors from limited seismic data, logging data and geological background, so that the exploration and development of oil and gas reservoirs can be carried out more comprehensively. Through the theory of rock physics, the qualitative evaluation of rock skeleton and pore fluid properties is obtained, and the relationship between seismic data and physical parameters and fluid factors is obtained, and the stochastic inversion of reservoir physical parameters and fluid factors is realized. And the direct synchronous estimation of reservoir parameters is realized based on seismic random inversion, which reduces the transfer of uncertainty and the accumulation of errors. In this paper, the seismic stochastic inversion methods are tested by using the model and the actual data respectively. The results show that these inversion methods are not only of theoretical significance, but also of practical value.
【學位授予單位】：中國石油大學(華東)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P631.4

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本文編號：1921875