混合概率模型驱动的叠前地震反演方法

摘要：

叠前地震反演是获取复杂油气储层弹性参数、岩性及含流体性质的主要途径.常规的叠前地震反演往往将“弹性参数”、“离散岩性”和“流体因子”三者独立预测,通常忽视了储层岩性差异对弹性参数的影响,由此引入的先验信息误差会严重影响弹性参数、离散岩性及流体指示因子预测的精度.为此,考虑待反演模型参数的先验概率服从混合型概率密度分布,基于贝叶斯框架推导了由时域、频域地震、低频整合先验信息及已知模型数据点四类数据集协同约束的后验混合概率分布的显式解,将非线性边界约束算法引入叠前地震弹性参数反演中,缓解了模型反演出现不稳定解的问题;利用序贯模拟算法对后验概率密度函数随机采样,且对不同后验概率分量的模拟结果进行分类,发展了对地层连续“弹性参数”、“离散岩性”及储层“流体因子”的叠前地震同步预测方法.理论测试和实际应用验证了该方法在岩性预测和储层孔隙流体识别中的有效性和实用性.

关键词：叠前地震反演、概率化反演、混合概率模型、岩性分类、油气识别

所属期刊栏目：55

分类号：P631

资助基金：本项研究受国家科技重大专项“低渗一致密储层地震预测新方法和新技术”;中央高校基本科研业务费专项资金项目“岩石物理驱动下叠前地震概率化反演方法研究”;青岛市博士后资助项目“复杂孔隙含油气介质叠前地震振幅与频率信息联合反演方法研究”

在线出版日期：2020-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：839-853