简介：岩石物理学研究中Gassmann方程被广泛应用于预测岩石中的地震波速度,由于输入的基质矿物体积模量参数不准确,极大的影响预测结果的可靠性,特别是复杂基质矿物组合的碳酸盐岩储层。因此本文结合Russell流体因子和Gassmann-Boit-Geertsma方程计算式,通过引入干岩石骨架泊松比,提出了一种基质矿物体积模量提取方法,能够自适应反演岩石基质矿物等效体积模量,提高流体影响预测的可靠性,通过实际资料流体替换验证,该方法的预测结果是可靠的,并且计算效率高、适应性强。

简介：通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。

简介：现阶段的叠前地震反演技术中用于描述反射系数与纵、横波速度和密度之间的关系几乎完全是Zoeppritz方程的近似式，由于这些近似公式在大角度和弹性参数变化剧烈时误差较大，这不仅降低了反演解的精度，而且增加了叠前反演的多解性。本文探索了直接利用Zoeppritz方程求解精确反射系数的理论方法，并基于广义线性反演理论详细推导了基于叠前大角度地震资料的纵、横波速度和密度三参数同步反演算法，同时在反演过程引入正则化约束阻尼因子和共轭梯度算法，有效降低了反演的不适定性和提高了反演收敛性。理论模型试算和实际工区应用表明，本文提出的反演方法能够有效利用大角度（一般入射角〉30°）的叠前地震数据，获得更精确的地震弹性参数反演结果，并且反演结果忠实于地震资料，与井吻合较好。

简介：基于PetrJilek正交各向异性介质中的P-SV波反射系数精确公式,通过近似得到VTI和HTI介质中的P-SV波近似公式,同时结合Kenneth横波弹性阻抗原理,推导建立了VTI和HTI介质中P-SV波的弹性阻抗近似公式;在此基础上构建了弱各向异性介质中的流体识别因子公式,通过理论模型对Castagna和Smith的岩性组合进行了识别;最后详细分析了各向异性参数的取值对P-SV波弹性阻抗及识别因子产生的影响及变化趋势。

简介：在实验室对5块储层砂岩进行了模拟地层压力条件下的超声波速度测试。砂岩样品采自WXS凹陷的W地层,覆盖了从低到高的孔隙度和渗透率范围。实验选用了卤水和4种不同密度油作为孔隙流体,结合温度变化,实现了对流体粘度引致的速度频散研究。对实验结果的分析表明：（1）对于高孔隙度和渗透率的样品,无论是哪种流体饱和,观察到的超声波速度测试值和零频率Gassmann预测值的差异较小（约2-3%）,基本上可以用Biot模型解释;对于中等孔隙度和渗透率的样品,低粘度流体（〈约3mP·S）的频散效应也可以用Biot模型得到合理解释;（2）对于低、中孔隙度和渗透率样品,当流体粘度增加时,喷射流机制起主导作用,导致严重的速度频散（可达8%）。对储层砂岩的微裂隙纵横比进行了估计并用于喷射流特征频率的计算,当高于该特征频率时,Gassmann理论的假设条件受到破坏,实验室测得的高频速度不能直接用于地震低频条件下的W地层砂岩的Gassmann流体替换研究。

简介：根据Chapman理论模型,在各向异性介质（如HTI介质）中,当入射角在0-45。范围内,慢横波会发生较大的衰减和频散,且对流体粘度敏感,而P波和快横波则比较小。对于沿裂隙法向传播的慢横波,其振幅受流体影响很大。因此,在P波响应对流体不敏感的情况下,可利用慢横波来获得裂隙型油气藏的流体信息。本文分析了胜利油田垦71地区三维三分量地震数据,检测出的慢横波振幅和旅行时异常与该区的测井资料十分吻合。分析结果还发现,与含油区相比,含水区会产生更高的横波分裂。在含水区,慢横波振幅会产生明显变化,而在含油区则几乎没有变化。

简介：分数阶S变换（FRST）具有较强的时频聚集性。利用FRST处理地震数据，通过合适的分数阶参数将频率轴旋转到适当位置，即可实现目标地质特征信息的最佳识别。由于不同的地震信号的最优分数阶参数可能不同，因而对整体的分数阶参数的最优估计不利于对多道地震数据的处理。本文首先利用FRST分离出共频率数据体，并利用共频率数据体进行了低频伴影分析，然后提出FRST和盲分离结合的方法，不需要对地震数据的最优分数阶参数进行估计，即可提取识别有效地质特征信息的独立频谱，提高对地震数据的解释效率。仿真实验表明在分数阶时频域内此方法能有效分离出独立的频率信息。将该方法用于实际的地震数据，并与已知井信息进行比对，验证了其有效性。

简介：分数阶S变换(FRST)具有较强的时频聚集性。利用FRST处理地震数据,通过合适的分数阶参数将频率轴旋转到适当位置,即可实现目标地质特征信息的最佳识别。由于不同的地震信号的最优分数阶参数可能不同,因而对整体的分数阶参数的最优估计不利于对多道地震数据的处理。本文首先利用FRST分离出共频率数据体,并利用共频率数据体进行了低频伴影分析,然后提出FRST和盲分离结合的方法,不需要对地震数据的最优分数阶参数进行估计,即可提取识别有效地质特征信息的独立频谱,提高对地震数据的解释效率。仿真实验表明在分数阶时频域内此方法能有效分离出独立的频率信息。将该方法用于实际的地震数据,并与已知井信息进行比对,验证了其有效性。