CN102353989A - 基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法 - Google Patents

Abstract

基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，隶属于勘探地球物理领域，用于解决常规的基于Xu-White模型的横波速度估算方法中基质矿物的弹性模量难以准确设定的问题，包括如下步骤：①设定单个测井深度点的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量的取值范围和初始值；②采用两种不同的流体项计算方法从两个不同的角度对相同的流体项进行反演求解，反演出最优的干岩石的泊松比、基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量；③采用简化的Xu-White模型估算横波速度。本发明以基质矿物的等效弹性模量为研究对象，通过减小目标参数的个数，有效地提高了横波速度估算方法的精度和可靠性。

Description

基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法

技术领域

本发明涉及勘探地球物理领域中的横波速度估算问题，是一种基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，用于解决常规的基于Xu-White模型的横波速度估算方法中基质矿物的弹性模量(体积模量和剪切模量)难以准确设定的问题，有效地提高横波速度估算方法的精度和可靠性。

背景技术

在测井资料中，通常缺乏横波测井资料，这给地震波的正演模拟和地震属性的参数反演都带来了一定的困难。常规的横波速度估算方法主要有以下4类：(1)基于经验关系式的方法，如Han(1986)、Greenberg(1992)、Castagna(1993)，楚泽涵(1995)、Goldberg(1998)等，其缺陷是受地域性影响大，精度较低；(2)基于Xu-White模型的方法，它是Xu和White(1995)基于Gassmann方程、Kuster-Toksoz模型和微分等效介质模型(DEM)发展的一种含泥砂岩模型的横波速度估算方法，其缺陷是计算效率低且需要已知基质矿物(砂岩和泥岩)的弹性参数(往往难以准确的设定)；(3)基于简化的Xu-White模型的方法，它是Keys和Xu(2002)采用干岩近似理论对常规的Xu-White模型(1995)进行近似，通过求解线性常微分方程组来确定岩石骨架弹性模量，有效地提高了计算效率，其缺陷是仍需要已知基质矿物(砂岩和泥岩)的弹性参数；(4)基于测井约束反演的方法(郭栋等，2007)，它先设定一组基质矿物的初始值，再基于该初始值采用Xu-White模型估算纵波速度和密度，并以测井得到的纵波和密度曲线为约束，反演出最优的基质矿物的弹性模量及其对应的横波速度，其优点是不需要准确地设定基质矿物的弹性模量值，缺陷是需要反演的未知数太多(5个目标参数)，多解性较强，降低了横波估算的可靠性。

综上所述，基质矿物的弹性模量的准确设定对横波速度估算方法的精度起着至关重要的作用。常规的基质矿物的弹性模量的设定方法主要有以下5类：(1)对于单基质矿物岩石，参考国内外的岩石物理测试值进行设定，其缺陷是同一基质矿物的弹性模量值的变化范围较大，难以准确地设定；(2)对于多基质矿物岩石，采用等效介质理论(如V-R-H平均)计算等效弹性模量(多种基质矿物的综合影响值)，其缺陷是难以准确地设定每种基质矿物的百分比含量及弹性模量值；(3)基于测井资料，采用统计法选取物性较均匀的深度段进行统计分析(张金强等，2010)，其缺陷是对结构复杂的岩石或非均质性强的地层，误差较大；(4)通过取岩心和岩石物理测试，基于实验室测试值计算岩石基质矿物的弹性参数，其缺陷是代价昂贵；(5)自适应基质矿物体积模量反演方法(林凯和熊晓军等，2011)，其适用于已知横波速度的情况，且只能计算基质矿物的等效体积模量，不能直接应用于计算基质矿物的剪切模量。

发明内容

本发明是要提供一种基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，它基于单个测井深度点的测井资料，采用两种不同的流体项计算方法从两个不同的角度对相同的流体项进行反演求解，有效地反演出干岩石的泊松比、基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量的最优解，并将其作为简化Xu-White模型的输入参数，用于估算横波速度，可以有效地提高横波速度估算方法的精度和可靠性。

本发明的具体步骤包括：

(1)以单个测井深度点为研究对象，根据该深度点的测井资料(纵波速度、密度和孔隙度)，采用砂泥岩的纵波速度与横波速度的经验关系式估算初始横波速度，并计算该测井深度点的岩石基质矿物的等效体积模量和干岩石的泊松比的取值范围、初始值和增量；

(2)分别采用两种不同的流体项计算方法(基于Gassmann方程和Gassmann-Boit-Geertsman方程的方法与基于Russell等人2003年提出的流体识别因子的方法)同时计算流体项，并设定上述两种流体项之差的绝对值为反演目标函数，采用寻找全局最优解的方法反演最优的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，当目标函数的值＜设定的阀值，则停止计算，输出当前深度点的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量；

(3)基于步骤2反演得到的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，采用Nur(1995)基于临界孔隙度模型的线性平均公式和Gassmann方程计算基质矿物的等效剪切模量；

(4)基于步骤2和步骤3得到的基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量，采用简化的Xu-White模型估算横波速度；

(5)选取下一个测井深度点，重复步骤1～4的计算；直至目标深度段内的所有测井深度点计算完成，则停止计算；

(6)输出该目标深度段内每个测井深度点估算的横波速度值。

本发明采用基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，具有如下特点，主要表现为：

(1)选取基质矿物的等效弹性模量为研究对象，且采用干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量计算基质矿物的等效剪切模量，仅需要反演干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量(2个目标参数)，减少了目标参数的个数，有效地降低了反演的多解性；

(2)从两个不同角度对相同的流体项进行求解，通过设定两种流体因子之差的绝对值为反演目标函数，采用寻找全局最优解的方法可以准确地求解干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，计算精度高；

(3)仅需要已知测井数据(纵波速度、密度、孔隙度、流体饱和度、流体模量、泥质含量)，不需要进行岩石物理测试分析，成本低。

附图说明

图1和图2是一个基于实际测井资料的横波速度估算的计算实例。图1是四川省德阳市新场气田的L2井的实际测井资料(纵波速度、密度、孔隙度、含水饱和度、泥质含量和横波速度)，图1中的测井深度范围为4975～5125米，该深度段内岩性是砂泥岩地层。图2是采用本发明方法估算得到的横波速度及其与实测横波速度的差值分析曲线(误差绝对值和误差百分比)，从图2中可以看出，本发明的方法估算的横波与实测横波的总体特征完全一致，两种的差的绝对值介于0.0～90.0m/s之间，误差的百分比介于0.0～3.23％之间，该深度段内的平均百分比误差为1.155％，具有较高的估算精度，有效地验证了本发明方法的正确性。

具体实施方式

基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，具体实施步骤如下：

(1)以单个测井深度点为研究对象，根据该深度点的测井资料(纵波速度、密度和孔隙度)，采用砂泥岩的纵波速度与横波速度的经验关系式(Castagna，1993)估算初始横波速度，并计算该测井深度点的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量的取值范围、初始值和增量。

砂泥岩的纵波速度与横波速度的经验关系式(Castagna，1993)见公式1，

V_s＝0.804V_p-0.856    (1)

其中V_p代表纵波速度，V_s代表横波波速度。

干岩石的泊松比(σ_dry)的取值范围设定为0.0～0.4(常见的沉积岩的泊松比的取值范围)，初始值一般等于取值范围的下限值或上限值，增量一般介于0.01～0.05之间。

基质矿物的等效体积模量的取值范围的下限值和上限值计算公式见公式2，

下限值： $\mathrm{\ρ}({V_p}^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)/{(1-\mathrm{\φ})}^{[3/(1-\mathrm{\φ})]},$ 上限值： $[\mathrm{\ρ}({V_p}^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)+\mathrm{a\φ}]/{(1-\mathrm{\φ})}^{[3/(1-\mathrm{\φ})]}---\left(2\right)$ 其中a_φ是与孔隙度有关的修正项，a为常数(一般介于100～400)，ρ和φ为测井得到的密度和孔隙度，初始值一般等于取值范围的下限值或上限值，增量一般介于0.0～1.0GPa之间。

(2)分别采用两种不同的流体项计算方法(基于Gassmann方程和Gassmann-Boit-Geertsman方程的方法与基于Russell等人2003年提出的流体识别因子的方法)同时计算流体项，并设定上述两种流体项之差的绝对值为反演目标函数，采用寻找全局最优解的方法反演最优的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，当目标函数的值＜设定的阀值(根据计算精度和计算效率选择，取值一般介于0～0.5之间)，则停止计算，输出当前深度点的岩石基质矿物的等效体积模量和干岩石的泊松比。

基于Gassmann方程和Gassmann-Boit-Geertsman方程的流体项计算方法：

本发明中所指的流体项是构成纵波速度的流体项，即公式3中的f。公式4是基于Gassmann方程的流体项的计算公式，公式5是Gassmann-Boit-Geertsman方程，它是以β为变量的标准一元二次方程，如果已知ρ、V_p、σ_dry、K₀、K_fl、φ，可以求解β；然后，根据公式4可以计算流体项(f)。

$V_p=\sqrt{\frac{S+f}{\mathrm{\ρ}}},$ $S=K_{\mathrm{dry}}+\frac{4}{3}{u}_{\mathrm{dry}}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{dry}}+2u_{\mathrm{dry}}---\left(3\right)$

$f={\mathrm{\β}}^{2}M=\frac{{(1-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0})}^2}{\frac{\mathrm{\φ}}{K_{\mathrm{fl}}}+\frac{1-\mathrm{\φ}}{K_0}-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0^2}},$ $\mathrm{\β}=1-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0},$ $\frac{1}{M}=\frac{\mathrm{\β}-\mathrm{\φ}}{K_0}+\frac{\mathrm{\φ}}{K_{\mathrm{fl}}}---\left(4\right)$

$(Y-1){\mathrm{\β}}^2+[\mathrm{Y\φ}(\frac{K_0}{K_{\mathrm{fl}}}-1)-Y+\frac{N}{K_0}]\mathrm{\β}-\mathrm{\φ}(Y-\frac{N}{K_0})(\frac{K_0}{K_{\mathrm{fl}}}-1)=0,$ $Y=\frac{3(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{(1+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})},$ $N={\mathrm{\ρV}}_P^2---\left(5\right)$

在公式3、公式4和公式5中，S代表骨架项，f代表流体项，ρ代表流体饱和岩石的密度(取测井密度值)，K_dy、u_dry、λ_dry和σ_dry分别代表干岩石的体积模量、剪切模量、拉梅常数和泊松比，K₀代表基质矿物的等效体积模量，K_fl代表流体的体积模量，φ代表孔隙度。

基于Russell等人2003年推导的流体识别因子的流体项计算方法：

$\mathrm{\ρf}=(Z_p^2-c{Z}_s^2),$ $c={\left(\frac{V_p}{V_s}\right)}_{\mathrm{dry}}^2=\frac{2(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{1-2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}}},$ Z_p＝ρV_p，Z_s＝ρV_s    (6)

公式6中的ρf是流体识别因子，ρ、Z_p和Z_s分别代表流体饱和岩石的密度、纵波阻抗和横波阻抗。如果已知V_p、V_s、ρ和σ_dry，可以计算流体项(f)。

(3)基于步骤2反演得到的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，采用Nur(1995)基于临界孔隙度模型的线性平均公式(公式7)和Gassmann方程(公式8)计算基质矿物的等效剪切模量(μ₀)。

${\mathrm{\μ}}_0=\frac{{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{dry}}}{(1-\frac{\mathrm{\φ}}{{\mathrm{\φ}}_c})},$ ${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{dry}}=\frac{4}{3}{K}_{\mathrm{dry}}(S-1),$ $S=\frac{3(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{1+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}}}---\left(7\right)$

$K_{\mathrm{dry}}=\frac{K_{\mathrm{sat}}(\frac{{\mathrm{\φK}}_0}{K_{\mathrm{fl}}}+1-\mathrm{\φ})-K_0}{\frac{{\mathrm{\φK}}_0}{K_{\mathrm{fl}}}+\frac{K_{\mathrm{sat}}}{K_0}-1-\mathrm{\φ}},$ $K_{\mathrm{sat}}=\mathrm{\ρ}(V_p^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)---\left(8\right)$

在公式7中，μ_dry和σ_dry代表干岩石的剪切模量和泊松比，φ_c代表临界孔隙度(一般取值0.40)。

(4)基于步骤2和步骤3得到的基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量，采用简化的Xu-White模型(Keys和Xu，2002)估算横波速度，计算公式见公式9和公式10。

$V_s=\sqrt{{\mathrm{\μ}}_d/\mathrm{\ρ}},$ μ_d＝μ₀(1-φ)^q， $q=\frac{1}{5}\underset{l=s,\mathrm{sh}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\υ}}_l{F}_{\mathrm{iijj}}\left({\mathrm{\α}}_l\right)---\left(9\right)$

$F_{\mathrm{iijj}}\left(\mathrm{\α}\right)=\frac{2}{F_3}+\frac{1}{F_4}+\frac{F_4{F}_5+F_6{F}_7-F_8{F}_9}{F_2{F}_4}---(10-1)$

$F_2=1+A[1+\frac{3}{2}(g+\mathrm{\γ})-\frac{R}{2}(3g+5\mathrm{\γ})]+B(3-4R)+\frac{A}{2}(A+3B)(3-4R)[g+\mathrm{\γ}-R(g-\mathrm{\γ}+2{\mathrm{\υ}}^2)]---(10-2)$

$F_3=1+\frac{A}{2}[R(2-\mathrm{\γ})-\frac{1+{\mathrm{\α}}^2}{{\mathrm{\α}}^2}g(R-1)]---(10-3)$

$F_4=1+\frac{A}{4}[3\mathrm{\γ}+g-R(g-\mathrm{\γ})]---(10-4)$

$F_5=A[R(g+\mathrm{\γ}-\frac{4}{3})-g]+\mathrm{B\γ}(3-4R)---(10-5)$

P₆＝1+A[1+g-R(γ+g)]+B(1-γ)(3-4R)    (10-6)

$F_7=2+\frac{A}{4}[9\mathrm{\γ}+3g-R(5\mathrm{\γ}+3g)]+\mathrm{B\γ}(3-4R)---(10-7)$

$F_8=A[1-2R+\frac{g}{2}(R-1)+\frac{\mathrm{\υ}}{2}(5R-3)]+B(1-\mathrm{\γ})(3-4R)---(10-8)$

F₉＝A[g(R-1)-Rγ]+Bγ(3-4R)           (10-9)

A＝-1，B＝0， $R=\frac{{3\mathrm{\μ}}_0}{3K_0+4{\mathrm{\μ}}_0},$ $g=\frac{{\mathrm{\α}}^2}{1-{\mathrm{\α}}^2}(3\mathrm{\γ}-2),$ $\mathrm{\γ}=\frac{\mathrm{\α}}{{(1-{\mathrm{\α}}^2)}^{3/2}}[{\cos }^{-1}\left(\mathrm{\α}\right)-\mathrm{\α}\sqrt{1-{\mathrm{\α}}^2}]---(10-10)$

在公式9和公式10中，υ_l和α_l分别代表砂岩和泥岩占岩石基质的体积百分比(根据测井泥质含量计算)和孔隙扁率(砂岩孔隙的扁率取值0.10，泥岩孔隙的扁率取值0.04，与常规的Xu-White模型的取值一致)，F_iiij(α_l)代表孔隙扁率为α_l时的Eshelby张量。

(5)选取下一个测井深度点，重复步骤1～5的计算；直至目标深度段内的所有测井深度点计算完成，则停止计算。

(6)输出该目标深度段内每个测井深度点估算的横波速度值。

图1和图2是一个基于实际测井资料的横波速度估算的计算实例。基于图1所示的纵波速度、密度、孔隙度、含水饱和度、泥质含量等5种输入参数，严格按照本发明的具体实施方式的6个步骤进行计算，得到图2中的估算的横波速度曲线，再采用实测的横波速度与估算的横波速度计算两者的误差绝对值(|估算横波速度-实测横波速度|)和误差百分比上述计算中涉及的参数取值如下：

①计算基质矿物的等效体积模量的常数a取值：200；

②基质矿物的等效体积模量的增量：1.0GPa；

③干岩石的泊松比的取值范围：0.0～0.4；

④干岩石的泊松比的增量：0.02；

⑤阀值：0.5；

⑥砂岩扁率：0.10，泥岩扁率：0.04；临界孔隙度：0.40。

Claims (4)

1.基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，其特征在于采用以下步骤：

(1)以单个测井深度点为研究对象，根据该深度点的测井资料(纵波速度、密度和孔隙度)，采用砂泥岩的纵波速度与横波速度的经验关系式(公式1)估算初始横波速度，设定该测井深度点的干岩石的泊松比的取值范围(一般介于0.0～0.4)、初始值(一般等于取值范围的下限值或上限值)和增量(一般介于0.01～0.05之间)，并计算基质矿物的等效体积模量的取值范围(公式2)、初始值(一般等于取值范围的下限值或上限值)和增量(一般介于0.0～1.0GPa之间)；

V_s＝0.804V_p-0.856    (1)

下限值： $\mathrm{\ρ}({V_p}^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)/{(1-\mathrm{\φ})}^{[3/(1-\mathrm{\φ})]},$ 上限值： $[\mathrm{\ρ}({V_p}^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)+\mathrm{a\φ}]/{(1-\mathrm{\φ})}^{[3/(1-\mathrm{\φ})]}---\left(2\right)$ 在公式1和公式2中，V_p、V_s和ρ代表流体饱和岩石的纵波速度、横波速度和密度，φ代表孔隙度，a为常数(一般介于100～400)；

(2)分别采用两种不同的流体项计算方法：基于Gassmann方程(公式3)和Gassmann-Boit-Geertsman方程(公式4)的方法和基于Russell等人2003年提出的流体识别因子(公式5)的方法，同时计算流体项，并设定上述两种流体项之差的绝对值为反演目标函数，采用寻找全局最优解的方法反演最优的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，当目标函数的值＜设定的阀值(根据计算精度和计算效率选择，取值一般介于0～0.5之间)，则停止计算，输出当前深度点的岩石基质矿物的等效体积模量和干岩石的泊松比；

$f={\mathrm{\β}}^{2}M=\frac{{(1-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0})}^2}{\frac{\mathrm{\φ}}{K_{\mathrm{fl}}}+\frac{1-\mathrm{\φ}}{K_0}-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0^2}},$ $\mathrm{\β}=1-\frac{K_{\mathrm{dry}}}{K_0},$ $\frac{1}{M}=\frac{\mathrm{\β}-\mathrm{\φ}}{K_0}+\frac{\mathrm{\φ}}{K_{\mathrm{fl}}}---\left(3\right)$

$(Y-1){\mathrm{\β}}^2+[\mathrm{Y\φ}(\frac{K_0}{K_{\mathrm{fl}}}-1)-Y+\frac{N}{K_0}]\mathrm{\β}-\mathrm{\φ}(Y-\frac{N}{K_0})(\frac{K_0}{K_{\mathrm{fl}}}-1)=0,$ $Y=\frac{3(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{(1+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})},$ $N={\mathrm{\ρV}}_P^2---\left(4\right)$

$\mathrm{\ρf}=(Z_p^2-c{Z}_s^2),$ $c={\left(\frac{V_p}{V_s}\right)}_{\mathrm{dry}}^2=\frac{2(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{1-2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}}},$ Z_p＝ρV_p，Z_s＝ρV_s    (5)

在公式3、公式4和公式5中，f代表流体项，V_p、V_s和ρ代表流体饱和岩石的纵波速度、横波速度和密度，K_dy和σ_dry分别代表干岩石的体积模量和泊松比，K₀代表基质矿物的等效体积模量，K_fl代表流体的体积模量，φ代表孔隙度；

(3)基于步骤2反演得到的干岩石的泊松比和基质矿物的等效体积模量，采用Nur(1995)基于临界孔隙度模型的线性平均公式(公式6)和Gassmann方程(公式7)计算基质矿物的等效剪切模量(μ₀)；

${\mathrm{\μ}}_0=\frac{{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{dry}}}{(1-\frac{\mathrm{\φ}}{{\mathrm{\φ}}_c})},$ ${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{dry}}=\frac{4}{3}{K}_{\mathrm{dry}}(S-1),$ $S=\frac{3(1-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}})}{1+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dry}}}---\left(6\right)$

$K_{\mathrm{dry}}=\frac{K_{\mathrm{sat}}(\frac{{\mathrm{\φK}}_0}{K_{\mathrm{fl}}}+1-\mathrm{\φ})-K_0}{\frac{{\mathrm{\φK}}_0}{K_{\mathrm{fl}}}+\frac{K_{\mathrm{sat}}}{K_0}-1-\mathrm{\φ}},$ $K_{\mathrm{sat}}=\mathrm{\ρ}(V_p^2-\frac{4}{3}{V_s}^2)---\left(7\right)$

在公式6中，μ_dry和σ_dry代表干岩石的剪切模量和泊松比，φ_c代表临界孔隙度(一般取值0.40)；

(4)基于步骤2和步骤3得到的基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量，采用简化的Xu-White模型(Keys和Xu，2002)估算横波速度，计算公式见公式8和公式9；

$V_s=\sqrt{{\mathrm{\μ}}_d/\mathrm{\ρ}},$ μ_d＝μ₀(1-φ)^q， $q=\frac{1}{5}\underset{l=s,\mathrm{sh}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\υ}}_l{F}_{\mathrm{iijj}}\left({\mathrm{\α}}_l\right)---\left(8\right)$

$F_{\mathrm{iijj}}\left(\mathrm{\α}\right)=\frac{2}{F_3}+\frac{1}{F_4}+\frac{F_4{F}_5+F_6{F}_7-F_8{F}_9}{F_2{F}_4}---(9-1)$

$F_2=1+A[1+\frac{3}{2}(g+\mathrm{\γ})-\frac{R}{2}(3g+5\mathrm{\γ})]+B(3-4R)+\frac{A}{2}(A+3B)(3-4R)[g+\mathrm{\γ}-R(g-\mathrm{\γ}+2{\mathrm{\υ}}^2)]---(9-2)$

$F_3=1+\frac{A}{2}[R(2-\mathrm{\γ})-\frac{1+{\mathrm{\α}}^2}{{\mathrm{\α}}^2}g(R-1)]---(9-3)$

$F_4=1+\frac{A}{4}[3\mathrm{\γ}+g-R(g-\mathrm{\γ})]---(9-4)$

$F_5=A[R(g+\mathrm{\γ}-\frac{4}{3})-g]+\mathrm{B\γ}(3-4R)---(9-5)$

F₆＝1+A[1+g-R(γ+g)]+B(1-γ)(3-4R)    (9-6)

$F_7=2+\frac{A}{4}[9\mathrm{\γ}+3g-R(5\mathrm{\γ}+3g)]+\mathrm{B\γ}(3-4R)---(9-7)$

$F_8=A[1-2R+\frac{g}{2}(R-1)+\frac{\mathrm{\υ}}{2}(5R-3)]+B(1-\mathrm{\γ})(3-4R)---(9-8)$

F₉＝A[g(R-1)-Rγ]+Bγ(3-4R)           (9-9)

A＝-1，B＝0， $R=\frac{{3\mathrm{\μ}}_0}{3K_0+4{\mathrm{\μ}}_0},$ $g=\frac{{\mathrm{\α}}^2}{1-{\mathrm{\α}}^2}(3\mathrm{\γ}-2),$ $\mathrm{\γ}=\frac{\mathrm{\α}}{{(1-{\mathrm{\α}}^2)}^{3/2}}[{\cos }^{-1}\left(\mathrm{\α}\right)-\mathrm{\α}\sqrt{1-{\mathrm{\α}}^2}]---(9-10)$

在公式8和公式9中，υ_l和α_l分别代表砂岩和泥岩占岩石基质的体积百分比(根据测井泥质含量计算)和孔隙扁率(砂岩孔隙的扁率取值0.10，泥岩孔隙的扁率取值0.04，与常规的Xu-White模型的取值一致)，F_iiij(α_l)代表孔隙扁率为α_l时的Eshelby张量；

(5)选取下一个测井深度点，重复步骤1～5的计算，直至目标深度段内的所有测井深度点计算完成，则停止计算；

(6)输出该目标深度段内每个测井深度点估算的横波速度值。

2.根据权利要求1所述的基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，其特征在于：以单个测井深度点为研究对象，根据该深度点的测井资料(纵波速度、密度和孔隙度)，采用公式1估算初始横波速度，并采用公式2计算基质矿物的等效体积模量的取值范围。

3.根据权利要求1所述的基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，其特征在于：分别采用两种不同的流体项计算方法同时计算流体项(f)：基于Gassmann方程和Gassmann-Boit-Geertsman方程的方法和基于Russell等人2003年提出的流体识别因子的方法，计算公式采用公式3、公式4和公式5。

4.根据权利要求1所述的基于自适应基质矿物等效弹性模量反演的横波速度估算方法，其特征在于：基于反演得到的基质矿物的等效体积模量和等效剪切模量，采用简化的Xu-White模型(Keys和Xu，2002)估算横波速度，计算公式采用公式8和公式9。