频变AVA反演的不适定性分析及含气性速度频散属性研究
发布时间：2021-04-11 22:57
前人的岩石物理研究证明,纵波（P波）速度在地震频带内的频散现象与地层的含气性有关,会产生频变的纵波反射系数。但是,传统的利用叠前振幅随入射角变化的反演方法,即AVA（amplitude-versus-angle）反演忽略了频散信息,且大部分的AVA反演都选择将具有强非线性特征的正演方程线性化。因此,在对具有明显速度频散现象的地层进行反演时可能会产生不可忽略的误差。考虑到AVA反演的线性化操作带来的误差以及加入速度频散信息的频变AVA反演（AVAF反演）的复杂性,本文以增加计算复杂度和反演不适定性为代价,使用由波动方程导出的传播矩阵正演模型和基于粒子群优化算法的AVAF反演来展开研究。通过试验,在地层的纵波速度存在明显频散现象的情况下,AVAF反演的效果要明显优于AVA反演,但反演问题仍然存在很强的不适定性。为此,基于岩石物理的理论和实验认识,本文向反演过程中添加了限制纵波速度随频率变化的约束,以进一步削弱反演问题的不适定性。并基于多次反演得到的频散纵波速度,提出了平均速度频散曲线、频散强度以及特征频率这三个统计性的流体指示因子,分别用于宏观认识速度频散规律、识别部分含气区域以及区分高含...
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同渗透率的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）
第2章岩石物理理论与正演分析-10-（a）（b）图2.1不同渗透率的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）Fig.2.1Frequency-dependent(a)P-wavevelocityand(b)attenuationofthereservoirforthecaseofdifferentpermeability.仍然使用表2.1和表2.2中的模型参数，固定储层的渗透率为1mD，含气饱和度为30%，仅改变储层的孔隙度，利用斑块饱和模型计算的频散纵波速度和1/Q如图2.2所示。由图2.2可知，孔隙度的变化主要影响速度的大小和地震波能量的衰减程度，对速度的频散特征影响不大，图2.2a中各个孔隙度的速度频散曲线近乎于平行，但是速度的大小差异较大。与改变渗透率不同，图2.2b中展现了不同孔隙度下1/Q大小的显著差异，它反映了地震波在穿过不同孔隙度的储层时能量衰减的差异，但特征频率并未观察到明显的差异。（a）（b）图2.2不同孔隙度的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）Fig.2.2Frequency-dependent(a)P-wavevelocityand(b)attenuationofthereservoirforthecaseofdifferentporosity.
中国石油大学（北京）硕士学位论文-11-由于最终目的是预测地层的含气性，因此，需要重点关注含气饱和度变化给频散曲线带来的差异。根据工区的井资料可以大致确定工区储层的孔隙度和渗透率，孔隙度约为10%，渗透率约为1.2mD。固定这两个物性参数，对储层含气饱和度变化引起的速度频散差异进行分析。改变储层的含气饱和度，利用斑块饱和模型计算储层的速度频散曲线如图2.3b所示，对图中的速度频散曲线求取梯度，得到频散梯度曲线如图2.3a所示。由图2.3b中含气饱和度为5%、70%和80%三条曲线可知，储层的含气饱和度不同，也会导致速度频散趋势的变化，在高含气饱和度和高含水饱和度的情况下，速度的频散现象较弱，甚至观察不到明显的频散现象。图2.3a中的频散梯度曲线也同样反映了这一点，这三个含气饱和度对应的频散梯度值都非常小，接近于0，即使是在特征频率处，对应的梯度值也远小于其他含气饱和度的情况。而储层在部分含气（含气饱和度中等）的情况下，速度频散明显，频散梯度的峰值较大，这也符合White的岩石物理理论研究和Batzle的实验研究。（a）（b）图2.3不同含气饱和度的储层对应的速度频散曲线和频散梯度曲线。（a）不同含气饱和度的频散梯度曲线；（b）不同含气饱和度的速度频散曲线Fig.2.3Frequency-dependent(a)P-wavevelocitygradientand(b)P-wavevelocityofthereservoirforthecaseofdifferentgassaturation.由以上的岩石物理分析可以知道，如果能够通过反演方法得到储层的纵波速度频散曲线，就可以利用速度频散的趋势来解释储层的含气性。当速度频散明显时，可以认为储层是部分含气的，或者含气的可能性较大。而速度频散较弱或者几乎没有速度频散时，无法直接利用频散强弱来解释含气性。可能含气饱和度很高，也可能含气饱和度?
【参考文献】：
期刊论文
[1]平均入射角道集PP波与PS波联合反演[J]. 石瑛,芦俊,杨震,杨春. 地球物理学报. 2015(12)
[2]基于贝叶斯理论的逐次迭代非线性AVA反演方法[J]. 代荣获,张繁昌,刘汉卿,李灿灿. 吉林大学学报(地球科学版). 2014(06)
[3]基于斑块饱和模型利用地震波频散特征分析含气饱和度[J]. 王钧,陈双全,王磊,李向阳,邓彩凤. 石油地球物理勘探. 2014(04)
[4]叠前地震道集AVA多频信息同时反演[J]. 张繁昌,代荣获,刘汉卿,曹丹平. 石油物探. 2014(04)
[5]地球物理资料群体智能反演(英文)[J]. 袁三一,王尚旭,田楠. Applied Geophysics. 2009(02)
本文编号：3132108
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同渗透率的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）
第2章岩石物理理论与正演分析-10-（a）（b）图2.1不同渗透率的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）Fig.2.1Frequency-dependent(a)P-wavevelocityand(b)attenuationofthereservoirforthecaseofdifferentpermeability.仍然使用表2.1和表2.2中的模型参数，固定储层的渗透率为1mD，含气饱和度为30%，仅改变储层的孔隙度，利用斑块饱和模型计算的频散纵波速度和1/Q如图2.2所示。由图2.2可知，孔隙度的变化主要影响速度的大小和地震波能量的衰减程度，对速度的频散特征影响不大，图2.2a中各个孔隙度的速度频散曲线近乎于平行，但是速度的大小差异较大。与改变渗透率不同，图2.2b中展现了不同孔隙度下1/Q大小的显著差异，它反映了地震波在穿过不同孔隙度的储层时能量衰减的差异，但特征频率并未观察到明显的差异。（a）（b）图2.2不同孔隙度的储层对应的纵波速度频散曲线（a）和1/Q频散曲线（b）Fig.2.2Frequency-dependent(a)P-wavevelocityand(b)attenuationofthereservoirforthecaseofdifferentporosity.
中国石油大学（北京）硕士学位论文-11-由于最终目的是预测地层的含气性，因此，需要重点关注含气饱和度变化给频散曲线带来的差异。根据工区的井资料可以大致确定工区储层的孔隙度和渗透率，孔隙度约为10%，渗透率约为1.2mD。固定这两个物性参数，对储层含气饱和度变化引起的速度频散差异进行分析。改变储层的含气饱和度，利用斑块饱和模型计算储层的速度频散曲线如图2.3b所示，对图中的速度频散曲线求取梯度，得到频散梯度曲线如图2.3a所示。由图2.3b中含气饱和度为5%、70%和80%三条曲线可知，储层的含气饱和度不同，也会导致速度频散趋势的变化，在高含气饱和度和高含水饱和度的情况下，速度的频散现象较弱，甚至观察不到明显的频散现象。图2.3a中的频散梯度曲线也同样反映了这一点，这三个含气饱和度对应的频散梯度值都非常小，接近于0，即使是在特征频率处，对应的梯度值也远小于其他含气饱和度的情况。而储层在部分含气（含气饱和度中等）的情况下，速度频散明显，频散梯度的峰值较大，这也符合White的岩石物理理论研究和Batzle的实验研究。（a）（b）图2.3不同含气饱和度的储层对应的速度频散曲线和频散梯度曲线。（a）不同含气饱和度的频散梯度曲线；（b）不同含气饱和度的速度频散曲线Fig.2.3Frequency-dependent(a)P-wavevelocitygradientand(b)P-wavevelocityofthereservoirforthecaseofdifferentgassaturation.由以上的岩石物理分析可以知道，如果能够通过反演方法得到储层的纵波速度频散曲线，就可以利用速度频散的趋势来解释储层的含气性。当速度频散明显时，可以认为储层是部分含气的，或者含气的可能性较大。而速度频散较弱或者几乎没有速度频散时，无法直接利用频散强弱来解释含气性。可能含气饱和度很高，也可能含气饱和度?
【参考文献】：
期刊论文
[1]平均入射角道集PP波与PS波联合反演[J]. 石瑛,芦俊,杨震,杨春. 地球物理学报. 2015(12)
[2]基于贝叶斯理论的逐次迭代非线性AVA反演方法[J]. 代荣获,张繁昌,刘汉卿,李灿灿. 吉林大学学报(地球科学版). 2014(06)
[3]基于斑块饱和模型利用地震波频散特征分析含气饱和度[J]. 王钧,陈双全,王磊,李向阳,邓彩凤. 石油地球物理勘探. 2014(04)
[4]叠前地震道集AVA多频信息同时反演[J]. 张繁昌,代荣获,刘汉卿,曹丹平. 石油物探. 2014(04)
[5]地球物理资料群体智能反演(英文)[J]. 袁三一,王尚旭,田楠. Applied Geophysics. 2009(02)
本文编号：3132108
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