巖相約束儲層物性參數反演方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種巖相約束儲層物性參數反演方法及裝置，其中方法包括：根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息，建立基于巖相約束的目標反演函數；引入巖相信息，建立統計巖石物理巖相模型；利用隨機模擬技術，基于統計巖石物理巖相模型產生包含巖相信息的彈性參數與儲層物性參數訓練樣本集；輸入疊前地震反演成果數據及巖相數據，利用訓練樣本集，對基于巖相約束的目標反演函數進行求解。本發明將巖相信息作為反演約束信息，通過加入巖相約束的手段使得反演原理更加嚴謹、反演過程更加合理，能大大減少反演結果的多解性；推導出的目標反演函數納入了巖相信息，求解過程更具針對性，結果更加可靠；能夠精準地識別出儲層的有利位置。
【專利說明】巖相約束儲層物性參數反演方法及裝置
【技術領域】
[0001] 本發明涉及地質勘探【技術領域】，尤其涉及巖相約束儲層物性參數反演方法及裝 置。
【背景技術】
[0002] 近年來我國油氣勘探的重點逐漸向巖性油氣藏勘探轉移。不同于構造油氣藏，這 些新型儲層受構造和儲層非均質性的影響，成藏條件復雜，識別難度大，投資風險高。
[0003] 油氣儲層在地震資料上常表現為強烈的反射特征，如"亮點"。這種地震響應特征 可能是極具商業開采價值的高孔隙度、高含烴飽和度儲層引起，也可能是沒有商業開采價 值的低孔隙度、低含烴飽和度儲層引起。儲層物性參數如孔隙度、飽和度等，是地質、地球物 理工作者進行儲層評價，估算油氣儲量、確定開發井位的重要依據。因此，開發一套能夠定 量預測儲層信息的地球物理解決方案顯得尤為迫切。
[0004] 對于儲層物性參數反演最為常見的做法是通過多元統計技術或者巖石物理建模 技術建立彈性參數與儲層物性參數間的某種關系式，利用這種關系式即可將疊前地震反演 技術得到的彈性參數數據轉化為儲層物性參數數據。其中，多元統計技術主要利用數理統 計的方式得到研究區內彈性參數與儲層物性參數間的統計關系，然而這種統計關系基于純 粹的數學關系式，物理意義不明確且這種統計關系的準確性依賴于訓練樣本的數量，這就 造成儲層物性參數的反演結果具有極大的不確定性；巖石物理建模技術主要是利用等效介 質理論建立起研究區內彈性參數與儲層物性參數間的巖石物理轉化關系，這種轉化關系相 對穩定，不依賴于訓練樣本數量且物理意義明確，是目前應用最為廣泛的技術。
[0005] 發明人在實現本發明的過程中，發現上述現有技術存在如下不足：常規方法在建 立巖石物理模型的時候，建立的巖石物理模型與實際差別較大。另外，彈性參數與儲層物性 參數間的關系會產生較大的不確定性，不利于儲層物性參數的反演。
【發明內容】
[0006] 本發明實施例提供一種巖相約束儲層物性參數反演方法，用以減小建立的巖石物 理模型與實際的差別，并利于儲層物性參數的反演，該方法包括：
[0007] 根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息，建立基于巖相約束的目標反演函數；
[0008] 引入巖相信息，建立統計巖石物理巖相模型；
[0009] 利用隨機模擬技術，基于統計巖石物理巖相模型產生包含巖相信息的彈性參數與 儲層物性參數訓練樣本集；
[0010] 輸入疊前地震反演成果數據及巖相數據，利用訓練樣本集，對基于巖相約束的目 標反演函數進行求解。
[0011] 一個實施例中，所述根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息，建立基于巖相約束的目 標反演函數，包括：
[0012] 將巖相信息作為約束信息同疊前地震反演成果數據一道作為已知輸入數據，根據 貝葉斯反演框架，將目標反演值即儲層物性參數Ri = [L R2,...，Rn]確定為已知輸入數據 時的最大后驗概率值對應的取值獲得目標反演函數為
【權利要求】
1. 一種巖相約束儲層物性參數反演方法，其特征在于，包括： 根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息，建立基于巖相約束的目標反演函數； 引入巖相信息，建立統計巖石物理巖相模型； 利用隨機模擬技術，基于統計巖石物理巖相模型產生包含巖相信息的彈性參數與儲層 物性參數訓練樣本集； 輸入疊前地震反演成果數據及巖相數據，利用訓練樣本集，對基于巖相約束的目標反 演函數進行求解。
2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息， 建立基于巖相約束的目標反演函數，包括： 將巖相信息作為約束信息同疊前地震反演成果數據一道作為已知輸入數據，根據貝葉 斯反演框架，將目標反演值即儲層物性參數Ri = 確定為已知輸入數據時的 最大后驗概率值對應的取值獲得目標反演函數為
其中，F為巖 相信息、m為疊前地震反演成果數據。
3. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述引入巖相信息，建立統計巖石物理巖相 模型，包括： 分巖相建立確定性巖石物理模型m = f (R，F)，在該模型基礎上，根據模型與實際資料 間的差異程度，加入隨機誤差ε，構成統計巖石物理巖相模型m = f(R，F)+ ε。
4. 如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用隨機模擬技術，基于統計巖石物理 巖相模型產生包含巖相信息的彈性參數與儲層物性參數訓練樣本集，包括： 基于統計巖石物理巖相模型，采用蒙特卡羅隨機模擬技術分巖相模擬彈性參數與儲層 物性參數聯合分布樣本空間{(mk, Rk)F}k = 1>2，...，Ns作為訓練樣本集。
5. 如權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述疊前地震反演成果數據包 括：縱波速度、橫波速度、密度、泊松比、拉梅參數、縱波阻抗、橫波阻抗其中之一或任意組 合； 所述巖相數據包括：反映研究區巖相類型的數據。
6. 如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述輸入疊前地震反演成果數據及巖相數 據，利用訓練樣本集，對目標反演函數進行求解，包括： 分巖相統計出相應的儲層物性參數先驗分布概率密度函數P(Ri)及相應的彈性參數和 巖相的似然函數POi^FlRi); 依據貝葉斯公式，獲得后驗概率密度函數P取I m，F) = P (?)P (m，F |氏）； 取最大后驗概率密度值對應的儲層物性參數為最終反演結果：
7. -種巖相約束儲層物性參數反演裝置，其特征在于，包括： 目標反演函數模塊，用于根據貝葉斯反演框架，結合巖相信息，建立基于巖相約束的目 標反演函數； 物理巖相模型模塊，用于引入巖相信息，建立統計巖石物理巖相模型； 隨機模擬模塊，用于利用隨機模擬技術，基于統計巖石物理巖相模型產生包含巖相信 息的彈性參數與儲層物性參數訓練樣本集； 求解模塊，用于輸入疊前地震反演成果數據及巖相數據，利用訓練樣本集，對基于巖相 約束的目標反演函數進行求解。
8. 如權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述目標反演函數模塊具體用于： 將巖相信息作為約束信息同疊前地震反演成果數據一道作為已知輸入數據，根據貝葉 斯反演框架，將目標反演值即儲層物性參數Ri = 確定為已知輸入數據時的 最大后驗概率值對應的取值?,獲得目標反演函數為
其中，F為巖 相信息、m為疊前地震反演成果數據。
9. 如權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述物理巖相模型模塊具體用于： 分巖相建立確定性巖石物理模型m = f (R，F)，在該模型基礎上，根據模型與實際資料 間的差異程度，加入隨機誤差ε，構成統計巖石物理巖相模型m = f(R，F)+ ε。
10. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述隨機模擬模塊具體用于： 基于統計巖石物理巖相模型，采用蒙特卡羅隨機模擬技術分巖相模擬彈性參數與儲層 物性參數聯合分布樣本空間{(mk, Rk)F}k = 1>2，...，Ns作為訓練樣本集。
11. 如權利要求7至10任一項所述的裝置，其特征在于，所述疊前地震反演成果數據 包括：縱波速度、橫波速度、密度、泊松比、拉梅參數、縱波阻抗、橫波阻抗其中之一或任意組 合； 所述巖相數據包括：反映研究區巖相類型的數據。
12. 如權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述求解模塊具體用于： 分巖相統計出相應的儲層物性參數先驗分布概率密度函數P(R)及相應的彈性參數和 巖相的似然函數P(m，F|R); 依據貝葉斯公式，獲得后驗概率密度函數P取I m，F) = P (?)P (m，F |氏）； 取最大后驗概率密度值對應的儲層物性參數為最終反演結果：
【文檔編號】G01V1/28GK104297785SQ201410513635
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年9月29日 優先權日:2014年9月29日
【發明者】桂金詠, 李勝軍, 高建虎, 雍學善 申請人:中國石油天然氣股份有限公司