【摘要】：針對地震反演受反射系數(shù)和低頻模型的影響,在分析地震速度和頻譜特性的基礎(chǔ)上,建立儲(chǔ)層地震特征與油藏參數(shù)之間的關(guān)系,也是儲(chǔ)層地震反演研究的重要內(nèi)容�；趦�(chǔ)層頂?shù)卓偸恰俺呻p成對”的特性,從儲(chǔ)層的整體性研究入手,構(gòu)建了偶極子波儲(chǔ)層厚度褶積模型,表述了偶極子波地震響應(yīng)特征和多重積分的數(shù)學(xué)表達(dá)式,推導(dǎo)了偶極子波儲(chǔ)層頂?shù)捉缑娣瓷湎禂?shù)方程,證實(shí)了地震奇偶重積分轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)具有儲(chǔ)層厚度和相對阻抗預(yù)測的特性,形成了偶極地震子波儲(chǔ)層預(yù)測的理論基礎(chǔ)。薄互層理論模型證實(shí):能量約束儲(chǔ)層厚度譜法實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)層厚度定量預(yù)測,辨識(shí)厚度與儲(chǔ)、隔層厚度有關(guān);隔層越厚,儲(chǔ)層越易分辨,在地質(zhì)條件相對簡單的情況下,預(yù)測厚度可達(dá)到λ/16(λ波長),對于最難預(yù)測的薄互層,辨識(shí)厚度仍可達(dá)λ/8。在多級(jí)沉積微旋回約束下,進(jìn)一步采用多極子波重構(gòu)法提高薄互層的預(yù)測效果。運(yùn)用地震多階微分技術(shù)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)突顯更高頻段的相對阻抗信息,提高辨識(shí)薄層的能力。通過井震資料可靠性分析,進(jìn)一步證實(shí)地震多重積分恢復(fù)的低頻信息與同頻段的測井分頻阻抗有較好匹配關(guān)系,為下一步地震反演的中低頻模型構(gòu)建打下了資料基礎(chǔ)。地震反演依賴于初始低頻阻抗或速度模型的精度,本文首次提出疊前地震道集逐點(diǎn)連續(xù)速度預(yù)測法,提高了疊前地震道集波場速度建立的精度。由于地震均方根速度預(yù)測層速度對時(shí)間變化較為敏感,對地震數(shù)據(jù)時(shí)間重采樣真實(shí)性和精度有更高的要求,地震波形約束插值法有效改善了時(shí)間采樣的插值效果,在時(shí)空上提高了疊前地震道集連續(xù)均方根速度估算的精度,有助于建立精細(xì)層速度模型,同時(shí)對低頻段有較好的預(yù)測效果。針對目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建的復(fù)雜性,采用逐級(jí)分解確定參數(shù)的方式。首先解決子波頻率和延遲時(shí)的時(shí)空變化快等預(yù)測難題,采用自相關(guān)函數(shù)、振幅包絡(luò)、微分特征曲線等約束手段,準(zhǔn)確求取子波重要的頻率、相位和衰減系數(shù)特征參數(shù),明確了地震子波優(yōu)化的先后順序:主頻、延遲時(shí)、衰減系數(shù);再通過彈性參數(shù)敏感性分析,指出參數(shù)優(yōu)化先后順序?yàn)閮?chǔ)層厚度、縱波速度、橫波速度和密度,實(shí)現(xiàn)多參數(shù)逐級(jí)約束偶極子波儲(chǔ)層厚度預(yù)測到儲(chǔ)層特征反演。針對當(dāng)前疊前全波形反演計(jì)算量大、地震道集品質(zhì)與精度不夠等問題,本次在研究地震多重微積分厚度預(yù)測和疊前精細(xì)低頻速度模型建立的基礎(chǔ)上,借鑒成熟的疊前波阻抗反演和AVO反演技術(shù)和方法,有效結(jié)合疊前AVA地震反演波場走時(shí)和動(dòng)力學(xué)特征,重構(gòu)了地震數(shù)據(jù)多重積分、多階微分轉(zhuǎn)換相對阻抗儲(chǔ)層模型,建立不同角度彈性阻抗模型,提出了一種可實(shí)現(xiàn)的偶極子波疊前三參數(shù)同時(shí)反演的技術(shù)方法。編譯和調(diào)試了疊前地震反演的相關(guān)算法程序,在實(shí)際縫洞碳酸鹽巖、低滲致密砂巖、裂縫性基巖儲(chǔ)層預(yù)測中取得了較好的應(yīng)用效果,并申請4項(xiàng)授權(quán)發(fā)明專利。
[Abstract]:In view of the influence of reflection coefficient and low frequency model on seismic inversion, the relationship between reservoir seismic characteristics and reservoir parameters is established on the basis of analyzing seismic velocity and spectral characteristics, which is also an important content of reservoir seismic inversion research. The thickness convolution model of dipole wavelet reservoir is established, the characteristics of dipole wavelet seismic response and the mathematical expressions of multiple integrals are expressed, the reflection coefficient equation of the top-bottom interface of dipole wavelet reservoir is derived, and the data converted by seismic odd-even multiple integral has the characteristics of reservoir thickness and relative impedance prediction, thus forming the dipole seismic wavelet reservoir. Theoretical basis of layer prediction. The thin interbed theory model confirms that the energy-constrained reservoir thickness spectrum method can realize quantitative prediction of reservoir thickness, and the identification thickness is related to the thickness of reservoir and barrier; the thicker the barrier, the easier the reservoir to distinguish, and the prediction thickness can reach lambda/16 (lambda wavelength) under relatively simple geological conditions. For the most difficult thin interbed to predict, the identification of thickness is made. Under the constraints of multi-stage sedimentary micro-cycles, the multipole wavelet reconstruction method is further used to improve the prediction effect of thin interbeds. The data transformed by seismic multi-stage differential technique is used to highlight the relative impedance information of higher frequency band and improve the ability of identifying thin beds. The low frequency information of integral recovery has a good matching relationship with the frequency division impedance of log in the same frequency band, which lays a foundation for the construction of low frequency model in the next seismic inversion.Seismic inversion depends on the accuracy of the initial low frequency impedance or velocity model. Because the interval velocity of seismic root mean square velocity prediction is sensitive to time variation, it requires higher authenticity and accuracy of seismic data time resampling. The interpolation effect of time sampling is effectively improved by seismic waveform constrained interpolation method, and the continuous root mean square of prestack seismic gather is improved in time and space. The accuracy of velocity estimation is helpful to establish fine layer velocity model and has better prediction effect in low frequency band. Aiming at the complexity of target function construction, the step-by-step decomposition method is adopted to determine the parameters. By means of line and other constraints, the important frequency, phase and attenuation coefficient characteristic parameters of wavelet are accurately obtained, and the order of optimization of seismic wavelet is defined as follows: main frequency, attenuation coefficient when delay occurs; and then through sensitivity analysis of elastic parameters, it is pointed out that the order of optimization of parameters is reservoir thickness, P-wave velocity, S-wave velocity and density, so as to realize multi-parameter step by step. Constrained dipole wave reservoir thickness prediction and reservoir characteristic inversion. Aiming at the problems of large amount of pre-stack full waveform inversion calculation and inadequate quality and accuracy of seismic gathers, this paper studies the multi-calculus thickness prediction and the establishment of pre-stack fine low-frequency velocity model, and draws lessons from mature pre-stack wave impedance inversion and AVO inversion techniques. Combining the travel time and dynamic characteristics of pre-stack AVA seismic inversion wave field effectively, the multi-integral and multi-order differential transformation relative impedance reservoir model of seismic data is reconstructed, and the elastic impedance models with different angles are established. A technique for simultaneous inversion of pre-stack three parameters of dipole wavelet is proposed. The related algorithm program of seismic inversion has achieved good application results in the prediction of carbonate rock, low permeability tight sandstone and fractured bedrock reservoir, and has applied for four patents.
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.4

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本文編號(hào)：2204195