波阻抗约束反演中的约束方法研究
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摘要
叠后地震波阻抗反演是储层预测与识别的一门关键技术,目前波阻抗约束反演方法种类繁多,研究不同反演算法的优缺点、适用性、影响反演效果的各种因素和反演中的控制参数的选取,可以为生产中的实际应用提供指导,避免应用的盲目性。
对非线性反演算法进行了有益的探讨,主要研究了两种非线性混合优化反演算法:模拟退火共轭梯度混合反演(SA+CG)和神经网络遗传反演算法(ANN+GA),两种混合算法都达到了减少迭代次数、避免陷入局部极值的目的,并进行了模型试算,验证了算法的有效性。
研究了反演中的约束条件构建问题,提出了使用反褶积提取地震数据体的反射系数数据体作为约束条件的方法,同时通过引入预条件的预条件共轭梯度法对传统的反褶积方法进行了改进,取得了很好的效果。收敛快,精度高,约束系数体的加入也提高了地震反演的精度
文中较全面地讨论了地球物理资料匹配校正、子波提取、初始模型建立以及波阻抗反演的原理,这些步骤是井地联合反演的基础。井地联合反演采用基于模型的波阻抗反演方法,它结合测井资料分别反演出地面地震波阻抗和井间地震波阻抗,然后从已反演的井间地震及地面地震波阻抗中抽取出虚拟井数据,综合实际测井数据,建立二维或三维初始地质模型,接着采用模拟退火法与共轭梯度法相组合的混合优化算法进行波阻抗迭代计算,最终输出的高分辨率波阻抗模型便是井地联合反演的结果。
The poststack seismic impedance inversion is an important technology inthe reservoir prediction and discrimination, at present; there are manyimpedance inversion methods, by studying the advantages and disadvantages,applicability, the affecting factors to inversion result and the controls parameterin the inversion process of different inversion algorithms, we can provideguidanceandavoidblindnessinthepracticalimplement.
This paper discusses the nonlinear inversion algorithms instructively andmainlystudytwokinds ofnonlinearinversionalgorithms: SimulatedAnnealingConjugate Grads (SA+CG) and Artificial Neural Network Genetic Algorithms(ANN+GA), these two methods can decrease the iteration times and avoiddroppinginto the local extremum, we do the model calculation and confirm thevalidityofthealgorithm.
The constrained condition’s establishment is also studied in the paper, andadvances extract the reflectivity coefficient data cube by using deconvolutionmethodandaddsittotheinversionsystemasaconstraintcondition,atthesametime, it improves the deconvolution methods by import preconditionalconjugate gradient deconvolution, and get a good result. It possesses fastcalculation velocity and high precision, the addition of constraint reflectivitycubeimprovetheinversionprecision.
The paper discusses the principles of matching and calibration of seismicand logging data, wavelet extraction, initial model establishment, andimpedance inversion comprehensively, which are the fundament of jointinversion of cross-well and surface seismic data. This joint inversion uses theimpedance inversion based on modeling method. Firstly, we integrate the welllogging data to inverse the impedance of surface seismic data and cross-wellseismic data separately, and then extract pseudo wells from the impedanceinversionresultsofcross-welldata.Secondly,wecombinethepseudowellsand virtual wells together to establish the 2D or 3D geologic structure model, andthen inverse the lower band impedance and relative impedance separately.Finally, we merge the two impedances above together and generate the ultimatehighresolutionimpedancemodelwhichistheresultofthejointinversion.
对非线性反演算法进行了有益的探讨,主要研究了两种非线性混合优化反演算法:模拟退火共轭梯度混合反演(SA+CG)和神经网络遗传反演算法(ANN+GA),两种混合算法都达到了减少迭代次数、避免陷入局部极值的目的,并进行了模型试算,验证了算法的有效性。
研究了反演中的约束条件构建问题,提出了使用反褶积提取地震数据体的反射系数数据体作为约束条件的方法,同时通过引入预条件的预条件共轭梯度法对传统的反褶积方法进行了改进,取得了很好的效果。收敛快,精度高,约束系数体的加入也提高了地震反演的精度
文中较全面地讨论了地球物理资料匹配校正、子波提取、初始模型建立以及波阻抗反演的原理,这些步骤是井地联合反演的基础。井地联合反演采用基于模型的波阻抗反演方法,它结合测井资料分别反演出地面地震波阻抗和井间地震波阻抗,然后从已反演的井间地震及地面地震波阻抗中抽取出虚拟井数据,综合实际测井数据,建立二维或三维初始地质模型,接着采用模拟退火法与共轭梯度法相组合的混合优化算法进行波阻抗迭代计算,最终输出的高分辨率波阻抗模型便是井地联合反演的结果。
The poststack seismic impedance inversion is an important technology inthe reservoir prediction and discrimination, at present; there are manyimpedance inversion methods, by studying the advantages and disadvantages,applicability, the affecting factors to inversion result and the controls parameterin the inversion process of different inversion algorithms, we can provideguidanceandavoidblindnessinthepracticalimplement.
This paper discusses the nonlinear inversion algorithms instructively andmainlystudytwokinds ofnonlinearinversionalgorithms: SimulatedAnnealingConjugate Grads (SA+CG) and Artificial Neural Network Genetic Algorithms(ANN+GA), these two methods can decrease the iteration times and avoiddroppinginto the local extremum, we do the model calculation and confirm thevalidityofthealgorithm.
The constrained condition’s establishment is also studied in the paper, andadvances extract the reflectivity coefficient data cube by using deconvolutionmethodandaddsittotheinversionsystemasaconstraintcondition,atthesametime, it improves the deconvolution methods by import preconditionalconjugate gradient deconvolution, and get a good result. It possesses fastcalculation velocity and high precision, the addition of constraint reflectivitycubeimprovetheinversionprecision.
The paper discusses the principles of matching and calibration of seismicand logging data, wavelet extraction, initial model establishment, andimpedance inversion comprehensively, which are the fundament of jointinversion of cross-well and surface seismic data. This joint inversion uses theimpedance inversion based on modeling method. Firstly, we integrate the welllogging data to inverse the impedance of surface seismic data and cross-wellseismic data separately, and then extract pseudo wells from the impedanceinversionresultsofcross-welldata.Secondly,wecombinethepseudowellsand virtual wells together to establish the 2D or 3D geologic structure model, andthen inverse the lower band impedance and relative impedance separately.Finally, we merge the two impedances above together and generate the ultimatehighresolutionimpedancemodelwhichistheresultofthejointinversion.
引文
[1] 张永刚.地震波阻抗反演技术的现状和发展[J].石油物探,2002;41(4):385～390
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[4] 杨辉,戴世坤,宋海斌,等.综合地球物理联合反演综述[J].地球物理学进展,2002;17(2):262～271
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[7] 谢万学.井地联合反演:[硕士学位论文],中国石油大学(华东),东营:2006
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[13] 赵秋亮.基于非线性方法的地震子波提取及波阻抗反演:[博士学位论文],成都理工大学,成都:2005
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[23] 独知行,欧吉坤,靳奉祥,等.联合反演模型中相对权比的优化反演[J].测绘学报,2003;32(1):15～19
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