CN104297800B - 一种自相控叠前反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自相控叠前反演方法，其包括以下步骤：1)从叠前地震道集中提取全井子波，从测井信息中提取纵横波速度、密度信息，利用全井子波和纵横波速度、密度信息正演共炮点道集得到井上正演道集；2)对叠前地震道集进行分角度抽取并叠加得到分角度井旁叠加道集，对井上正演道集进行分角度抽取并叠加得到分角度正演叠加道集；3)利用提取的保幅拓频因子对分角度井旁叠加道集进行拓频保幅处理得到拓频保幅记录；4)构建自相控低频模型；5)基于自相控低频模型对拓频保幅记录进行反演，得到反演结果；6)根据最终反演结果对储层进行精细标定和预测。本发明可以广泛用于油气开发的储层预测及精细描述中。

Description

一种自相控叠前反演方法

技术领域

本发明涉及一种油气储层预测过程中的叠前地震资料反演方法，特别是关于一种适用于在海上稀疏井网条件下的自相控叠前反演方法。

背景技术

随着国民经济的快速发展，对油气资源的需求日益扩大，油气市场常呈现供不应求的状况。近年来，中国海上油气田开发逐渐进入中高含水期，开发层系逐渐转入中深层，海外业务逐渐扩大，油气田类型日益复杂，油气田的开发难度与风险与日俱增。为解决日益凸显的油气供求矛盾，合理提高油田采收率迫在眉睫。但采收率的提高，一个重要的决定因素即为油藏描述的精细程度，而油藏描述的核心又在于储层预测的精度。因此迫切需要研究适合海上油田开发特色的精细储层预测技术。众所周知，海上稀疏井网条件下油田开发地震资料具有重要的作用。因此海上油田储层预测必须充分挖掘地震信息中蕴藏的丰富地质信息。

随着研究程度的不断深入，叠前AVO\AVA(振幅随偏移距\方位角变化)反演成为重要的储层预测手段。叠前AVO\AVA反演方法使用的是AVO\AVA信息，能够更准确地模拟所有的层间多次波、模式转换和透射效应等，它充分利用了地震资料，可以获得更多的地层介质属性参数。而在油田开发阶段，人们对储层空间分辨率(包括横向和纵向)的要求更高，对叠前反演预测储层的要求更精细。叠前AVO\AVA反演的基本理论是Zoeppritz(佐布里兹)方程，其反映了纵、横波的反射、透射系数与地层弹性参数(如纵横波速度、介质密度等)的关系。当地震波以非零入射角(非零炮检距)入射到反射界面上时，会产生四个波。以P波入射为例，产生的四个波分别是反射纵波、反射横波、透射纵波和透射横波。且纵、横波的反射系数和透射系数满足：

$\left[\begin{array}{cccc}\sin {\mathrm{\α}}_1& \cos {\mathrm{\β}}_1& -\sin {\mathrm{\α}}_2& \cos {\mathrm{\β}}_2\\ \cos {\mathrm{\α}}_1& -\sin {\mathrm{\β}}_1& \cos {\mathrm{\α}}_2& \sin {\mathrm{\β}}_2\\ \sin 2{\mathrm{\α}}_1& \frac{V_{P1}}{V_{S1}}\cos 2{\mathrm{\β}}_1& \frac{{\mathrm{\ρ}}_2{V}_{S2}^2{V}_{P1}}{{\mathrm{\ρ}}_1{V}_{S1}^2{V}_{P2}}\sin 2{\mathrm{\α}}_2& -\frac{{\mathrm{\ρ}}_2{V}_{S2}{V}_{P1}}{{\mathrm{\ρ}}_1{V}_{S1}^2}\cos 2{\mathrm{\β}}_2\\ \cos 2{\mathrm{\β}}_1& -\frac{V_{S1}}{V_{P1}}\sin 2{\mathrm{\β}}_1& \frac{{\mathrm{\ρ}}_2{V}_{P2}}{{\mathrm{\ρ}}_1{V}_{P1}}\cos 2{\mathrm{\β}}_2& -\frac{{\mathrm{\ρ}}_2{V}_{S2}}{{\mathrm{\ρ}}_1{V}_{P1}}\sin 2{\mathrm{\β}}_2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{PP}}\\ R_{\mathrm{PS}}\\ T_{\mathrm{PP}}\\ T_{\mathrm{PS}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}-\sin {\mathrm{\α}}_1\\ \cos {\mathrm{\α}}_1\\ \sin 2{\mathrm{\α}}_1\\ -\cos 2{\mathrm{\β}}_1\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，R_PP和R_PS分别为纵波、横波反射系数；T_PP和T_PS分别为纵波、横波透射系数；ρ₁、ρ₂分别对应上、下介质密度；V_P1和V_p2分别为上、下介质的纵波速度；V_S1和V_S2分别为上、下介质的横波速度；α₁和α₂分别为纵、横波的反射角；β₁和β₂分别为纵、横波的透射角。

在实际的叠前AVO\AVA反演流程中，正如Ashley Francis(艾舍莉-弗兰西斯)等所阐述的，反演算法与低频模型构建是两个重要的关键技术。从目前发表的文献来看，多数学者将反演流程的重点放在优化求解反演算法上。大量学者对Zoeppritz方程进行近似简化处理，得到纵横波反射系数与地层弹性参数的近似公式，如Aki-Richard(亚基-理查德)公式、Shuey(舒尔)公式、Smith-Gidlow(斯密斯-基德罗)公式、Gidlow(基德罗)公式和Gray(格雷)公式等，这些公式都能较好地展现纵横波反射系数与地震波入射角的近似线性关系。

同时，A.J.Berkhout(A.J.柏客浩)和C.P.A.Wapenaar(C.P.A.瓦佩纳)从理论上分析出对反演结果具有不同贡献的三种频率范围的决定因素为：1、反演解的低频，影响反演结果的准确性，主要由初始低频模型决定；2、反演解的中频，主要由地震数据本身决定；3、反演解的高频，影响反演剖面的分辨率，主要由初始低频模型和地震数据决定。因此，低频模型的构建是反演流程中极为重要的技术环节，低频模型构建的准确性将直接影响反演结果中低频和高频成分的准确性，即决定着反演数值的准确性和分辨率。而地震数据中的高频成分在刻画储层的垂向叠置关系上也有着重要作用。同时，准确的低频模型还可以加快反演算法的速度，改善反演的收敛性以及提高反演结果的精度。反之，亦然。

对于海上油田开发，提高用于叠前AVO\AVA反演的地震资料的品质(包括带宽、信噪比、保真度等)，并充分挖掘地震资料信息中蕴含的丰富地质信息，对于提高反演精度有着直接作用。一般地，在利用地震数据构建低频模型时，由于地震资料中频率低于6～8Hz的信息基本缺失，而低频模型的构建则主要针对0～8Hz部分的信息。因而人们往往采用井插值构建低频模型，其是利用测井信息(提供大于1Hz的信息)和地震叠加速度(提供0～1Hz的信息)来构建低频趋势，采用内插算法，如多项式拟合、波阻抗映射、BP神经网络和自适应外推法等方法获得井间的信息，这种井插值低频模型在井附近具有较好的精度，但是在远离井的区域，尤其是在工区岩相、岩性横向变化快和井网稀疏的情况下，其具有一定的不确定性。前期处理人员处理地震资料时一般不考虑井上信息，而解释人员需要结合地震资料和测井信息，在作解释之前，根据井上信息对不同偏移距资料进行保幅拓频处理，增强地震资料与测井资料的匹配度，这是反演处理中容易被忽视的一点。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种在海上稀疏井网条件下，精细刻画储层横向边界、纵向叠置关系和储层非均质性的自相控叠前反演方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种自相控叠前反演方法，其包括以下步骤：1)从叠前地震道集中提取全井子波，从测井信息中提取纵横波速度、密度信息，利用全井子波和纵横波速度、密度信息正演共炮点道集得到井上正演道集；2)对叠前地震道集进行分角度抽取并叠加得到分角度井旁叠加道集，对井上正演道集进行分角度抽取并叠加得到分角度正演叠加道集；3)采用时频变换的方法从分角度井旁叠加道集和分角度正演叠加道集中提取保幅拓频因子，利用得到的保幅拓频因子对分角度井旁叠加道集进行保幅拓频处理，得到拓频保幅记录；4)根据地震信息、地质先验信息、测井信息、叠加速度信息构建初始低频模型，并采用拓频保幅记录对初始低频模型进行修正得到自相控低频模型；5)基于自相控低频模型再次对拓频保幅记录进行自相控叠前AVO/AVA反演，得到最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，也即地层弹性参数；6)根据最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，对储层进行精细标定和预测。

所述步骤3)中，对分角度井旁叠加道集进行保幅拓频处理的具体步骤为：①对分角度正演叠加道集z_i(t)和分角度井旁叠加道集s_i(t)分别作时频变换，得到时频谱Z_i(t,f)和S_i(t,f)；②将时频谱S_i(t,f)的频带拓宽至Z_i(t,f)的频带，得到保幅拓频因子Φ_i(t,f)：

${\mathrm{\Φ}}_i(t,f)=\frac{B\left[Z_i(t,f)\right]}{B\left[S_i(t,f)\right]+\mathrm{\δ}},$

其中，B[·]为包络求取算子，B[S_i(t,f)]、B[Z_i(t,f)]分别为时频谱S_i(t,f)、Z_i(t,f)的Hilbert瞬时包络，δ为白噪因子；

③将保幅拓频因子Φ_i(t,f)与时频谱S_i(t,f)相乘，得到利用保幅拓频因子拓宽后的时频谱S_i'(t,f)，对拓宽后的时频谱S_i'(t,f)进行时频反变换，得到拓频保幅处理后的时间域信号s'_i(t)；④将不同偏移距的保幅拓频因子分别作用于分角度井旁叠加道集s_i(t)中对应的道集，完成对分角度井旁叠加道集s_i(t)的保幅拓频处理，得到拓频保幅记录。

所述步骤4)中，所述自相控低频模型的构建包括以下步骤：①根据地质先验信息、测井信息和地震信息，采用分级控制、旋回对比的方式构建精细地层格架；②根据测井信息，借助步骤①中的精细地层格架，构建压实背景下的低频趋势；③根据叠加速度信息，修正叠加速度异常，并进行光滑处理，得到超低频趋势；④融合步骤②和步骤③中得到的低频趋势和超低频趋势构建初始低频模型；⑤基于初始低频模型对拓频保幅记录进行初次叠前AVO/AVA反演，得到初始叠前AVO/AVA反演结果；⑥根据初始叠前AVO/AVA反演结果，采用三维砂体雕刻方法得到砂体展布趋势，将该趋势与初始低频模型进行融合，得到自相控低频模型。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明由于采用自相控法构建低频模型，充分发挥三维地震资料横向展布广、储层横向边界刻画多解性小的优势，在稀疏井网条件下构建出准确的低频模型，使得反演结果的横向边界更精确、可靠。2、本发明由于采用保幅拓频因子对叠前地震道集进行了保幅拓频处理，提高了叠前地震道集的分辨率和保真度，进而提高了叠前AVO\AVA反演结果的纵向分辨率，提升了储层砂体的识别能力。3、本发明由于采用地震信息构建自相控低频模型，实现了对储层的横向边界及叠置关系的清晰刻画。本发明可以广泛用于油气开发的储层预测及精细描述中。

附图说明

图1是本发明自相控叠前反演方法示意图；

图2是本发明模拟的叠前地震分角度道集；

图3是本发明模拟的井上正演分角度道集；

图4是本发明模拟的拓频保幅分角度道集；

图5是本发明模拟的图2～图4中各道集的瞬时属性分析结果，其中图5(a)是归一化的瞬时能量曲线，图5(b)是瞬时主频曲线，图5(c)是瞬时带宽曲线；

图6是本发明拓频保幅因子处理前后自相控叠前反演结果对比示意图，其中图6(a)为井上记录曲线，图6(b)为保幅拓频前地震剖面，图6(c)为保幅拓频处理前自相控反演剖面，图6(d)为保幅拓频后地震剖面，图6(e)为保幅拓频处理后自相控反演剖面；

图7是本发明自相控低频模型与常规井插值低频模型进行反演的结果示意图，其中，图7(a)是深水浊积地质模式；图7(b)是常规井插值低频模型，图7(c)是基于井插值低频模型的反演纵横波速度比剖面，图7(d)是原始地震剖面，图7(e)是基于地震信息重新构建的自相控低频模型，图7(f)是基于自相控低频模型的反演纵横波速度比剖面，各图中纵向蓝线为井位示意；

图8是本发明自相控低频模型反演与常规井插值低频模型反演对储层横向边界刻画的效果对比示意图，其中图8(a)是采用井插值低频模型反演的剖面显示图，图8(b)是采用自相控叠前反演的剖面显示图；

图9是本发明自相控低频模型反演和常规井插值低频模型反演对储层预测效果对比图，其中，图9(a)是基于常规井插值对保幅因子拓频处理前地震资料进行反演的储层预测效果图，图9(b)是基于自相控低频模型对保幅因子拓频处理后地震资料进行反演的储层预测效果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明提供一种自相控叠前反演方法，具体包括以下步骤：

1)从叠前地震道集中提取全井子波，从测井信息中提取纵横波速度、密度信息，利用全井子波和纵横波速度、密度正演共炮点道集得到井上正演道集。

2)对叠前地震道集进行分角度抽取并叠加得到分角度井旁叠加道集，对井上正演道集进行分角度抽取并叠加得到分角度正演叠加道集。

分别对叠前地震道集和井上正演道集进行分角度抽取得到若干等区间，并将各区间叠加生成叠加记录，分角度抽取和叠加方法为本领域已有技术，在此不再赘述。对抽取的(0°-10°)，(10°-20°)，(20°-30°)，…等区间的角度道集进行叠加，得到分角度正演叠加道集z_i(t)和分角度井旁叠加道集s_i(t)，其中i＝1，2，3，…，不同的i对应不同的偏移距，也即不同的叠加角度区间。

3)采用时频变换的方法从分角度井旁叠加道集s_i(t)和分角度正演叠加道集z_i(t)中提取保幅拓频因子，利用得到的保幅拓频因子对分角度井旁叠加道集s_i(t)进行拓频保幅处理，得到拓频保幅记录。具体包括以下步骤：

①对步骤2)中得到的分角度正演叠加道集z_i(t)和分角度井旁叠加道集s_i(t)分别作时频变换(如S变换)，得到二者的时频谱Z_i(t,f)和S_i(t,f)，在时频谱Z_i(t,f)和S_i(t,f)上每个时间点t都有一个对应的瞬时频谱，称为点谱。

②由于分角度正演叠加道集z_i(t)的分辨率和保幅性都优于分角度井旁叠加道集s_i(t)，因此其时频谱Z_i(t,f)的频带宽于时频谱S_i(t,f)的频带，将时频谱S_i(t,f)的频带拓宽至Z_i(t,f)的频带，即可得到保幅拓频因子Φ_i(t,f)：

${\mathrm{\Φ}}_i(t,f)=\frac{B\left[Z_i(t,f)\right]}{B\left[S_i(t,f)\right]+\mathrm{\δ}}---\left(2\right)$

其中，B[·]为包络求取算子，B[S_i(t,f)]、B[Z_i(t,f)]分别为时频谱S_i(t,f)、Z_i(t,f)的Hilbert瞬时包络，δ为白噪因子，其是为了避免分母过小造成奇异。

③将保幅拓频因子Φ_i(t,f)与时频谱S_i(t,f)相乘，得到利用保幅拓频因子拓宽后的时频谱S_i'(t,f)，对拓宽后的时频谱S_i'(t,f)进行时频反变换(如S逆变换)，得到拓频保幅处理后的时间域信号s'_i(t)。

④将不同偏移距的保幅拓频因子分别作用于分角度井旁叠加道集s_i(t)中对应的道集，例如角度在(0°-10°)之间的道集，用保幅拓频因子Φ₁(t,f)进行拓频保幅处理；在(10°-20°)之间的道集，用保幅拓频因子Φ₂(t,f)进行拓频保幅处理；以此类推，即可完成对分角度井旁叠加道集s_i(t)的保幅拓频处理，得到拓频保幅记录。

如图2(a)所示，在模拟的叠前地震分角度道集记录中，第1道为反射系数，第2～第10道是由15HzRicker子波与第1道反射系数褶积生成的叠前地震道集记录，其从浅到深存在几何扩散引起的能量衰减，即深层能量明显弱于浅层能量；图2(b)是图2(a)中单道记录的时频谱，其频带分布在0～70Hz，随着深度的增加，能量的衰减在时频谱上呈现出来，同时，与反射系数的个数相比，该道集的同相轴数较少，分辨率较低，不能很好地反演地层界面的产状(如图中黑框部分)。

如图3(a)所示，模拟的井上正演分角度道集中，第1道为反射系数，第2～第10道是由30HzRicker子波与第1道反射系数褶积生成的井上正演道集，其不含任何衰减因素，能量由浅到深基本保持一致；图3(b)是图3(a)中单道记录的时频谱，其频带分布在0～140Hz，从浅到深能量基本保持一致。

如图4所示，基于井上正演分角度道集对叠前地震分角度道集进行保幅拓频处理，其中图4(a)所示为保幅拓频处理后的拓频保幅分角度道集；图4(b)所示为图4(a)中拓频保幅记录的时频谱，从图4和图2中可以看出，拓频保幅处理后的剖面同相轴增多，分辨率提高，更能反映地层界面产状(如图中黑框部分)；时频谱的主频和带宽得到较好的提高，频谱信息更丰富，深浅层能量的一致性得到有效的改善。

如图5所示，对图2～图4中的叠前地震分角度道集、井上正演分角度道集和拓频处理后的拓频保幅分角度道集记录进行瞬时属性分析，且各道集记录分别以实线、短划线和点划线表示。从图5(a)中归一化的瞬时能量曲线可以看出，保幅拓频处理后叠前地震分角度道集记录浅层、中层、深层的能量平缓，趋势与井上正演分角度道集一致；图5(b)中的瞬时主频曲线和图5(c)中的瞬时带宽曲线可以看出，保幅拓频处理后叠前地震分角度道集记录的瞬时主频和瞬时带宽均高于处理前，可以看到利用保幅拓频因子进行保幅拓频处理的有效性。

4)根据地震信息、地质先验信息、测井信息、叠加速度信息构建初始低频模型，并采用拓频保幅记录对初始低频模型进行修正得到自相控低频模型。构建自相控低频模型的具体步骤为：

①根据地质先验信息、测井信息和地震信息，采用分级控制、旋回对比的方式构建精细地层格架；

②根据测井信息，借助步骤①中的精细地层格架，构建压实背景下的低频趋势；

③根据叠加速度信息，修正叠加速度异常，并进行光滑处理，得到超低频趋势；

④融合步骤②和步骤③中得到的低频趋势和超低频趋势构建初始低频模型；

⑤基于初始低频模型对步骤3)中得到的拓频保幅记录进行初次叠前AVO/AVA反演，得到初始叠前AVO/AVA反演结果；

⑥根据初始叠前AVO/AVA反演结果，采用现有技术中的三维砂体雕刻方法得到砂体展布趋势，将该趋势与初始低频模型进行融合，得到自相控低频模型。

5)基于自相控低频模型再次对拓频保幅记录进行自相控叠前AVO/AVA反演，得到最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，也即地层弹性参数。

Aki-Richard近似公式具有明确的物理意义，可以清楚地描述各地层弹性参数的变化量与纵横波反射系数之间关系，是目前普遍应用的一类近似公式。因而本发明采用Aki-Richard近似公式进行反演计算，得到地层弹性参数：

$R_{\mathrm{PP}}\left(\mathrm{\θ}\right)\≈\frac{1}{2}(1-4\frac{v_s^2}{v_p^2}{\sin }^2\mathrm{\θ})\frac{\mathrm{\Δ}{v}_p}{v_p}+\frac{{\sec }^2\mathrm{\θ}}{2}\frac{{\mathrm{\Δv}}_p}{v_p}-4\frac{v_s^2}{v_p^2}{\sin }^2\mathrm{\θ}\frac{\mathrm{\Δ}{v}_s}{v_s}---\left(3\right)$

式中，R_pp(θ)为纵波的反射系数，v_p和v_s分别为上层介质的纵、横波速度，Δv_p和Δv_s分别为上、下层介质的纵、横波速度差，θ为入射角。

如图6所示，本发明分析了保幅因子拓频处理前后地震资料的自相控叠前AVO/AVA反演结果。图6(a)是测井曲线，其中①、②、③、④、⑤分别代表了五套含油砂体储层。从图6(b)和图6(d)中可以看出，保幅拓频处理后地震剖面的纵向分辨率提高，并且其与测井记录曲线的匹配度增强；从图6(c)和图6(e)可以看出，保幅拓频处理后反演剖面在纵向上的分辨率明显高于保幅拓频处理前的反演剖面，尤其是2组箭头标注的④、⑤两套含油砂体储层部分，可以看出保幅拓频处理后反演剖面的垂向叠置关系更加清晰，且与测井记录曲线吻合度更高。

如图7所示，对采用本发明自相控低频模型和常规井插值低频模型的反演结果进行分析。图7(a)是深水浊积地质模式的示意图，反映了该地质模式的横向变化快的特点，从图7(b)和图7(c)中可以看出(三条纵向线为井曲线)，常规井插值低频模型不能很好的反应横向变化快的深水浊积地质储层的井间地层及岩性信息，导致最终的反演结果不能有效地刻画储层的横向展布和横向边界。从图7(e)和图7(f)中可以看出，基于地震信息重新构建的本发明自相控低频模型，在地震信息的约束下，表述出丰富的井间地层横向信息，如横向的断点和纵向的叠置关系，使得基于本发明自相控低频模型的反演纵横波速度比剖面中，储层的横向边界及展布特征清晰，与原始地震剖面(如图7(d)所示)更为符合。

6)根据最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，对储层进行精细标定和预测。

如图8所示，分别采用基于本发明自相控低频模型和常规井插值低频模型反演得到的地层弹性参数，对某深水浊流储层的横向边界进行预测。从图8(a)和图8(b)中的矩形框标注区域可以看出，采用常规井插值模型对储层边界刻画时，横向边界模糊，导致其多解性强，解释难度大；而采用本发明自相控低频模型对储层边界刻画时，横向边界清晰，边界落实性高，油田开发风险小。另外，通过对井1和井2两口验证井进行精细对比可以发现，自相控低频模型反演剖面与井上信息的相关度比井插值低频模型反演剖面高。

如图9所示，采用基于本发明自相控低频模型对某深水浊流储层的保幅因子拓频处理前后的地震数据进行叠前反演，并用得到的地层弹性参数对其叠置关系进行预测。在图9(a)和图9(b)中，通过对井3、井4和井5三口验证井进行对比可以看出，本发明基于自相控低频模型对保幅拓频因子处理后的叠前地震资料进行反演，具有更高的储层预测纵向和横向分辨率，其在刻画浊积储层纵横叠置关系和横向边界上，效果更好，与已钻井的吻合度更高(如图中框中部分)。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (3)

1.一种自相控叠前反演方法，其包括以下步骤：

1)从叠前地震道集中提取全井子波，从测井信息中提取纵横波速度、密度信息，利用全井子波和纵横波速度、密度信息正演共炮点道集得到井上正演道集；

2)对叠前地震道集进行分角度抽取并叠加得到分角度井旁叠加道集，对井上正演道集进行分角度抽取并叠加得到分角度正演叠加道集；

3)采用时频变换的方法从分角度井旁叠加道集和分角度正演叠加道集中提取保幅拓频因子，利用得到的保幅拓频因子对分角度井旁叠加道集进行保幅拓频处理，得到拓频保幅记录；

4)根据地震信息、地质先验信息、测井信息、叠加速度信息构建初始低频模型，并采用拓频保幅记录对初始低频模型进行修正得到自相控低频模型；

5)基于自相控低频模型再次对拓频保幅记录进行自相控叠前AVO/AVA反演，得到最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，也即地层弹性参数；

6)根据最终的自相控叠前AVO/AVA反演结果，对储层进行精细标定和预测。

2.如权利要求1所述的一种自相控叠前反演方法，其特征在于：所述步骤3)中，对分角度井旁叠加道集进行保幅拓频处理的具体步骤为：

①对分角度正演叠加道集z_i(t)和分角度井旁叠加道集s_i(t)分别作时频变换，得到时频谱Z_i(t,f)和S_i(t,f)；i＝1，2，3，…，不同的i对应不同的偏移距，也即不同的叠加角度区间；

②将时频谱S_i(t,f)的频带拓宽至Z_i(t,f)的频带，得到保幅拓频因子Φ_i(t,f)：

${\mathrm{\Φ}}_i(t,f)=\frac{B\[Z_i(t,f)\]}{B\[S_i(t,f)\]+\mathrm{\δ}},$

其中，B[·]为包络求取算子，B[S_i(t,f)]、B[Z_i(t,f)]分别为时频谱S_i(t,f)、Z_i(t,f)的Hilbert瞬时包络，δ为白噪因子；

③将保幅拓频因子Φ_i(t,f)与时频谱S_i(t,f)相乘，得到利用保幅拓频因子拓宽后的时频谱S′_i(t,f)，对拓宽后的时频谱S′_i(t,f)进行时频反变换，得到拓频保幅处理后的时间域信号s'_i(t)；

④将不同偏移距的保幅拓频因子分别作用于分角度井旁叠加道集s_i(t)中对应的道集，完成对分角度井旁叠加道集s_i(t)的保幅拓频处理，得到拓频保幅记录。

3.如权利要求1或2所述的一种自相控叠前反演方法，其特征在于：所述步骤4)中，所述自相控低频模型的构建包括以下步骤：

①根据地质先验信息、测井信息和地震信息，采用分级控制、旋回对比的方式构建精细地层格架；

②根据测井信息，借助步骤①中的精细地层格架，构建压实背景下的低频趋势；

③根据叠加速度信息，修正叠加速度异常，并进行光滑处理，得到超低频趋势；

④融合步骤②和步骤③中得到的低频趋势和超低频趋势构建初始低频模型；

⑤基于初始低频模型对拓频保幅记录进行初次叠前AVO/AVA反演，得到初始叠前AVO/AVA反演结果；

⑥根据初始叠前AVO/AVA反演结果，采用三维砂体雕刻方法得到砂体展布趋势，将该趋势与初始低频模型进行融合，得到自相控低频模型。