CN111880217A - 一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了在勘探开发地球物理技术领域一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法。该方法通过比较高分辨反演结果横向变化特征与地震数据(实际是地震数据的积分)横向变化的基本一致性作为关键质控手段。本发明解决了目前绝大多数使用高分辨反演结果的合成地震与实际地震之间的残差最小进行质控的不确定性,即这种质控方法是不可靠的,难以真正提升高分辨反演结果的精度。使用本发明的方法将显著提升高分辨反演结果井间预测可靠性,尤其适用于非均质性强、横向变化快的储层,如碳酸盐岩缝洞储层、三角洲河流相储层等预测。
Description
技术领域
本发明属于勘探开发地球物理技术地震反演领域。
背景技术
地震测井联合高分辨反演是预测薄层的重要且有效的技术手段。目前常用的高分辨反演方法无论是地质统计反演、基于初始模型迭代的高分辨反演,还是基于数学方法的其它高分辨反演,其高分辨反演结果中都不能很好地保持地震数据特征包括细节,如横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等。
以往的高分辨反演方法的质控都是使用高分辨反演结果的合成地震记录与实际地震之间的残差最小进行质控,这种质控方法具有很大的不确定性。李庆忠院士在其《走向精确勘探的道路》一书中详细论述了不同组合的薄砂层模型(相当于不同的高分辨反演结果),其合成地震响应都是相同的。这是因为高分辨反演的结果的分辨率与实际地震数据的分辨率差异太大导致。同时以往的高分辨反演方法绝大多数都是首先重建一个初始的高分辨模型(这个模型几乎不受地震数据控制),不断迭代修改这个模型,即并没有继承传统地震反演结果中频的地震数据部分,这也是其反演结果很少保留地震数据特征的重要原因。
地震数据属性分析往往可以很好地刻画河道、“串珠状”缝洞储层,但以往的高分辨地震反演结果往往抹杀了这种突变的地震数据特征(如古河道、“串珠状”缝洞储层),所以也很难预测和描述这种突变特征的储层。地震数据中的这种突变的特征实际代表了沉积相或微相。
本次发明的方法巧妙地利用传统的地震反演结果(继承保留了地震数据的中频部分)与高频井数据模型进行融合(地震高频端主要是噪声),并将高分辨反演结果横向变化是否与地震数据特征一致作为关键质控手段。高分辨反演结果中保持了地震数据特征就意味着能够保持原来地震数据中诸如反映古河道、透镜体等非均质性地质体,即能够更好地反映众多的地质现象。
发明内容
本发明旨在解决目前高分辨反演结果不能反映非均质地质体(如地质透镜体、横向不连续包括河道、碳酸盐岩缝洞体、点礁、断层等)问题,亦即不能反映平面沉积相的变化,如分流河道、点礁等。
本发明采用以下技术解决方案。将传统地震反演结果(中低频部分)与高频井模型最佳融合,得到一个既最大限度保留地震数据(实际是地震数据积分)特征,又较大幅度提高了反演成果的纵向分辨率且对井误差尽可能小。
本发明步骤如下:
步骤一、开展常规地震反演,即将地震数据进行积分处理转换为相对纵波阻抗(无测井数据约束),然后与井纵波阻抗模型的低频分量部分相加得到绝对纵波阻抗(包含中低频率成分)。
步骤二、利用测井纵波阻抗Ip数据和层位解释数据,通过插值建立井数据模型(包含低频、中频和高频成分)。
步骤三、利用公式(1)将常规地震反演结果(中低频成分)和井P波阻抗模型(高频成分)进行最佳融合。最佳融合的原则是通过不断修改a/b数值(即权重)使得高分辨反演的结果与相对纵波阻抗结果横向变化特征(横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等) 基本一致,这时得到的融合结果就是地震数据特征控制下的高分辨反演结果。
IpH=a*IpLM+b*IpH (1)
其中IpH-地震数据控制的高分辨反演结果,单位:g/cc*m/s
IpLM-常规地震反演结果(包含中低频),单位:g/cc*m/s
IpH-井数据模型中高频成分,可以定义给定的高频段数值,单位:g/cc*m/s
附图说明
图1地震数据特征控制的高分辨反演质控图(a地震特征控制的高分辨反演结果;b相对波阻抗)
具体实施方式
本发明是这样实现的。
步骤一、利用测井纵波阻抗Ip数据和层位解释数据,通过插值建立井数据模型(包含低频、中频和高频成分)。
步骤二、开展常规地震反演,即将地震数据进行积分处理转换为相对纵波阻抗(无测井数据约束),然后与井纵波阻抗模型的低频分量部分相加得到绝对纵波阻抗(包含中低频率成分)。
步骤三、利用公式(1)将常规地震反演结果(中低频成分)和井P波阻抗模型(高频成分)进行最佳融合。最佳融合的原则是通过不断修改a/b数值(即权重)使得高分辨反演的结果与相对纵波阻抗结果横向变化特征(横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等) 基本一致。
Claims (2)
1.一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法,其特征在于通过高分辨反演成果与地震数据(实际是地震数据积分)横向变化特征(横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等)的基本一致性作为关键质控手段。其实现步骤如下:
步骤一、开展常规地震反演,即将地震数据进行积分处理转换为相对纵波阻抗(无测井数据约束),然后与井纵波阻抗模型的低频分量部分相加得到绝对纵波阻抗(包含中低频率成分)。
步骤二、利用测井纵波阻抗Ip数据和层位解释数据,通过插值建立井数据模型(包含低频、中频和高频成分)。
步骤三、利用公式(1)将常规地震反演结果(中低频成分)和井P波阻抗模型(高频成分)进行最佳融合。最佳融合的原则是通过不断修改a/b数值(即权重)使得高分辨反演的结果与相对纵波阻抗结果横向变化特征(横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等)基本一致。
IpH=a*IpLM+b*IpH (1)
其中IpH-高分辨反演结果,单位:g/cc*m/s
IpLM-常规地震反演结果(包含中低频),单位:g/cc*m/s
IpH-井数据模型中高频成分,可以定义给定的高频段数值,单位:g/cc*m/s。
2.如权利要求1所述一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法,其特征在于通过高分辨纵波阻抗反演成果与地震数据(实际是地震数据积分,即相对阻抗)横向变化特征(横向突变包括尖灭、横向不连续、断层等)的基本一致性作为关键质控手段,通过调整地震和井模型的权重即a/b数值实现上述质控目标。
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CN202010666450.XA CN111880217A (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法 |
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ID=73151014
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CN202010666450.XA Pending CN111880217A (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 一种地震数据特征控制高分辨反演质控方法 |
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CN (1) | CN111880217A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113267816A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-17 | 北京珠玛阳光科技有限公司 | 一种基于小样本机器学习地震测井超高分辨率数据融合实现方法 |
-
2020
- 2020-07-09 CN CN202010666450.XA patent/CN111880217A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN113267816A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-17 | 北京珠玛阳光科技有限公司 | 一种基于小样本机器学习地震测井超高分辨率数据融合实现方法 |
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