基于自适应杂交遗传算法的CO2地质封存的储层参数反演研究
二氧化碳地质封存是减少温室气体排放和减缓温室效应的重要手段.二氧化碳封存的一个重要组成部分是地震监测,即用地震的方法监测封存后的二氧化碳的分布变化.为了实现这个目标,需要建立储层参数与地震性质之间的关系(岩石物理模型)和从地震监测数据中反演获得储层流体的饱和度等参数.首先,本文以Biot理论为基础,结合多相流模型研究了多个物理参数(孔隙度、二氧化碳饱和度、温度和压力等)对同时含有二氧化碳和水的孔隙介质的波速和衰减等属性的影响.结果表明:孔隙度和二氧化碳饱和度对岩石的频散和衰减属性影响强烈,而温度和压力通过孔隙流体性质对岩石的波速产生影响.然后,本文基于含多相流的Biot理论,应用抗干扰能力强、且具有更好的局部搜索能力和抗早熟能力的自适应杂交遗传算法对实际数据进行了反演研究.对岩心实验数据的反演研究表明了算法的有效性,而且表明含多相流的Biot理论能够很好地解释水和二氧化碳饱和岩石的波速特征.最后,我们将自适应杂交遗传算法应用于实际封存项目的地震监测数据,获得了封存后不同时期的二氧化碳饱和度,达到了用地震方法监测二氧化碳分布的目的.
二氧化碳地质封存、Biot理论、多相流、遗传算法、储层参数反演
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P631
国家基金重大项目41390452的资助.
2016-12-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
4234-4245