基于多点地质统计学的贝叶斯叠前反演方法研究

发布时间：2020-10-18 06:35

　　 目前,在最大限度地挖潜老油气田和高效开发新区油气藏的过程中面临着一个重要的挑战,就是如何充分利用岩心、测井、地震、地质等不同尺度的数据源信息,来实现对复杂性构造油气藏的高精度储层表征。本文首先利用多点地质统计学能够描述空间中多点间相关性的优势,综合了测井数据和已知的地质信息进行储层岩相建模。采用了被广泛应用的SNESIM算法,其运用搜索树进行动态数据的存储极大地加快了模拟速度,得到的模拟结果与真实数据有很高的符合度。然后,对贝叶斯叠前反演方法进行研究,利用地震数据反演目标地质体的纵横波速度和密度等弹性参数。针对地震反演的不稳定性和多解性问题,以及地震数据频带的有限性和存在噪声的问题,需要在反演过程中加入正则化约束。本文结合了Tikhonov方法和全变分方法各自的优势,采用了马尔科夫随机场约束,利用其与Gibbs分布的等价性,以Huber函数为势函数,通过对阈值和正则化参数的合理设置,可以起到既能有效地压制噪声对层内进行平滑,又能很好地保护边缘信息的作用。最后,利用相控的序贯高斯模拟方法的桥梁作用,把多点建模与叠前反演结合起来,提出了基于多点地质统计学的贝叶斯叠前反演方法,融合了地震数据、测井资料和地质信息等多尺度信息对储层进行精细表征。用多点建模的岩相模拟结果和已知的井数据做相控的序贯高斯模拟,得到三弹性参数的模拟结果,对其稍作平滑作为反演的初始模型进行反演,得到的三参数反演结果平稳连续,与真实数据符合程度很高。本文用模型数据对上述方法进行测试,验证了方法的有效性。
【学位单位】：中国石油大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P631.4;P618.13
【部分图文】：

图 2.2 某五点数据事件示例与 2D 训练图像示意图Fig. 2.2 An example of five-point data event and an example of 2D training imageNote: red denotes sand，blue denotes shale图 2.3 三维训练图像示意图

中国石油大学（北京）硕士学位论文训练图像所出现的可能情况， 和 1 都为泥岩、 和 1 分别为砂岩和泥岩、 和 1分别为泥岩和砂岩及 和 1 都为砂岩出现的次数分别为 5、7、5、3 次。以此类推直到所有的 Level 4 级节点有四个条件数据时中心点 可能出现的情况。以右下角情况为例，当中心点 上边和右边都为砂岩，左边和下边都为泥岩时，中心点 为泥岩和砂岩出现的次数分别为 0 次和 1 次。也就是说中心点 出现泥岩的概率为0/（0+1）=0，出现砂岩的概率为 1/（0+1）=1。

（a） （b） （c） （d） （e）图 2.6 不同网格重数的影响：(a)、(b)、(c)、(d)、（e）中对应的网格重数分别为 1，2，3，4，5Fig. 2.6 Sensitivity on the number of multi-grids: the multi-grid numbers are 1, 2, 3, 4, and 5respectively in (a), (b), (c), (d), and (e)Trace numberSamplenumber50 100 150 200 250 300 350 400102030405060708090100 00.20.40.60.811.21.41.61.82图 2.7 真实岩相图Fig. 2.7 True facies profile
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本文编号：2845944