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jason地震反演软件培训

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jason 地震 反演 软件 培训
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加强交流增进友谊!地震反演原理、方法地震反演的实际应用1月物探研究院第一章 国内外研究现状第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法第三章 波阻抗反演影响因素第四章 复杂岩性储层反演关键技术环节第五章 多种类型复杂岩性储层反演技术对策及应用第六章 件结构第七章 统与 统数据交换第八章 反演数据的综合研究第九章 叠前地震纵 、 横波阻抗 ( 速度 ) 约束反演目录国内外研究现状隐蔽性油气藏已成为勘探开发重要目标,岩性油气藏占有其中很大的比重。对河道砂体、三角洲浊积砂体、砂砾岩体等复杂岩性储层进行高精度预测和描述,成为重要的研究问题。将具有高横向分辨能力的 地震 资料、高垂向分辨能力的 测井 资料与 地质 结合起来进行地震反演,把界面反射型地震资料反演成岩层单元型波阻抗等地层物性参数,以岩层为目标进行储层解释。概述融合多种资料和技术所长的约束地震反演处理与解释应用技术是研究复杂岩性储层变化规律的十分有效的储层描述新技术。该项技术通过科学的数学算法和计算机软件,综合应用地震、测井、地质等资料,并将它们有机地结合为一体,把地震资料中包含的丰富岩性、物性、流体信息反演成岩层单元型 波阻抗数据 或地层层速度数据以及岩性和孔隙度等地层物性资料。使其能与钻井、测井资料直接对比分析,以岩层为目标进行地质、储层解释,在研究储层的空间特征和厚度变化规律方面具有独特的优势。反演技术的发展历程1、 1979年 ( 把波阻抗改写为反射系数的积分或求和形式,也可以表达成相位谱 900旋转的一种褶积滤波器即递推反演。其商品化软件有 、 983年首次提出基于模型的反演。商品化软件有 1990年, 述方法在反演过程中都没有利用测井资料的高频信息 ,因此分辨率较低 。3、 90年代早中期,测井约束反演诞生和发展时期。突破传统地震频带的限制,具有比直接反演更高的分辨率。商品化的软件如 、 90年代中后期 ,非线性反演理论为基础的各种反演算法出现和发展时期。如地震特征反演、随机反演、模拟退火反演、概率法神经网络反演、遗传算法、小波反演等。5、近几年,从叠后反演发展到叠前反演 。叠前同步反演能够反演出纵横波阻抗等,直接进行岩性和流体识别。关系复杂难以直接求解。 1999)、 2000)等 演方法分类1、基于原始地震资料叠前反演类、叠后反演类叠后地震反演使用叠后地震资料,反演的纵波阻抗能够在一定程度上反映储层的变化规律,但不能给出横波波阻抗。叠前地震反演使用叠前地震道集资料,具有良好的保真性和多信息性。能同时反演纵、横波阻抗等反映地层岩性、物性和流体特征的多种参数。2、基于数学算法线性反演类、非线性反演类3、基于实现方式基于反褶积的反演方法:包括基于地层反褶积的道积分、递归、广义线性等反演方法;基于最大似然反褶积的稀疏脉冲反演方法 ;基于最大后验概率准则算法反褶积的模拟退火等。基于波动方程的反演: 于随机过程的反演:随机反演、随机模拟等。基于特征分析的反演:特征反演、神经网络反演等。其它:混沌反演等反演方法分类4、基于地震和测井的相对作用带限反演:道积分、 递归等测井约束下的宽带反演:广义线性、宽带约束反演、稀疏脉冲反演等。地震约束下的测井内插外推:随机模拟、随机反演等。测井 — 地震联合反演 :特征反演、神经网络反演等。反演方法分类第一章 国内外研究现状第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法第三章 波阻抗反演影响因素第四章 复杂岩性储层反演关键技术环节第五章 多种类型复杂岩性储层反演技术对策及应用第六章 件结构第七章 统与 统数据交换第八章 反演数据的综合研究第九章 叠前地震纵 、 横波阻抗 ( 速度 ) 约束反演目录第一节 稀疏脉冲地震波阻抗反演第二节 随机模拟地震波阻抗反演第三节 协模拟岩性及孔隙度反演第四节 常用反演流程第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法)稀疏脉冲地震波阻抗约束反演方法1、方法原理F=Lp(r )+λLq( +αZ) +β1(Δ β中: Lp(r )+λLq( 基本地震道反演目标函数 Z)— 纵向软趋势约束 Z -△ — 横向软空间约束稀疏脉冲反演方法是目前使用较多的一种 重要 的地震波阻抗反演方法。在 最大似然反褶积 和 究的基础上,形成了稀疏脉冲地震波阻抗反演方法。其 基本假设 是,地下地层的反射系数序列是由一系列服从高斯分布的大反射系数和小反射系数背景迭合而成的。从地质意义上讲,大反射系数代表的是地下不连续界面和岩性分界面。在反演过程中,通过计算地震脉冲的均方根值和噪音的均方根值,估算所给定的采样有反射的似然值,迭代优化求解稀疏脉冲反射系数模型所代表的地下波阻抗模型。2、技术关键( 1) 硬约束和软约束条件 建立 。( 2) λ值等 关键参数 试验。( 3) 频带 补偿 、拓宽 。3、实际资料使用特点使用地震资料品质较好。可用测井速度或地震处理速度进行约束。4、反演结果特点体现地震资料振幅、频率、相位特征,适用范围较广 。但反演结果分辨率不太高。) 稀疏脉冲地震波阻抗约束反演方法 趋势控制 质量控制参数可以通过质量控制加强反演结果的可靠性和准确性数据道合并滤波器显示稀疏脉冲反演 — 频带补偿 (道合并 )补充地震缺少的低频成份从算法上,稀疏脉冲反演的计算流程可分为三步:① 、 反射系数反演采用最大似然反褶积进行反射系数的反演 , 最大似然反褶积对地层的假设认为:地层的反射系数是由较大的反射界面的反射和具有高斯背景的小反射叠加组合而成 , 导出一个最小目标函数:式中 , 2分别为反射系数和噪音的均方值 , r(K) 和 n(K)表示第 λ表示给定反射系数的似然值 。通过多次迭代 , 求取反射系数 。)1l n ()(2)l n (2)(1)(1122122     、 根据反射系数的反演结果结合阻抗趋势计算一个初始的波阻抗根据最大似然反褶积计算得到的反射系数 , 结合初始阻抗模型 ,采用递推算法 , 反演得到初始的波阻抗模型:式中 , Z( i) 为第 R(i)为第 )(1)(1)1()(③ 、 结合井的约束条件进行波阻抗反演约束稀疏脉冲反演对每一道依据目标函数对计算出的初始波阻抗进行调整 , 包括对反射系数的调整 。 目标优化函数为:式中 , Δ λ为残差权重因子 , α为趋势权重因子 , p、 模因子 。 具体的 , 右式第一项反映了反射系数的绝对值和 , 第二项反映了合成声波记录与原始地震数据的差值 , 第三项为趋势约束项 。  11)()( 约束稀疏脉冲反演是基于道的反演,它的实质就是在阻抗趋势的约束下,用最少数目的反射系数脉冲达到合成记录与地震道的最佳匹配。稀疏脉冲反演处理流程数据加载初始模型分析和预处理、极性分析井旁子波初标定相关性分析综合标定选择反演井、范围、子波等出反演成果色标子波优选校正层位解释断层解释及趋势面分析地层结构分析框架模型)、 做好地层 、 构造解释 、 建好初始模型a)合成记录标定;b) 完成精细的地层和构造解释 , 要求除了包括顶底反演控制层外 , 对地层结构和接触关系存在差异的层系必须进行加密层控解释 ,c)要求断层解释完全闭合;d)根据地震反射特征建立准确的地层接触关系 , 建立框架模型c) 根据测井信息、断层面和地层框架模型建立准确的初始波阻抗模型 1中 2 中 3中 4中 5中 6 中 7中 5中 6中中 4中 3深入研究三角洲的九期次沉积,解释九套地质层位。精细地质层位解释12综合标定反演的迭代次数参数对反演效果的影响最大反射系数反演迭代次数数 数 、无约束或宽松的约束2 、强的井约束)()()(11Z t r e n 约束方法:无约束 ( d is ab a c o ns tr ai 软约束( s o f t c in t ): α- 1,硬约束( c : 趋势+边界条件趋势约束方式 :1 、 固定值 s ta 沿层变化 la t 模型约束 132941 10井的反演剖面测井效果分析辛 154 154第一节 稀疏脉冲地震波阻抗反演第二节 随机模拟地震波阻抗反演第三节 协模拟岩性及孔隙度反演第四节 常用反演流程第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法(二)、随机模拟地震波阻抗反演方法1、方法原理将地质统计模拟与地震反演紧密结合在一起。2、技术关键● 变差函数分析拟合● 约束模型精细建立● 等概率反演结果筛选3、实际资料使用特点● 适用于钻井资料丰富的三维工区:● 变差函数与储层空间变化特征结合:● 与其它反演成果相互结合4、反演结果特点反演结果分辨率高。 在钻井较少地区,会因统计规律不强而产生假象。to D or on 随机模拟 、 随机反演的基本原理 :以地质框架模型 、 测井和地震资料为基础 , 以层为单位 , 利用储层 /油气藏参数的空间分布规律和空间相关性进行随机模拟 /随机反演 , 获得一组等概率的储层 /油气藏参数模型 。目的:·生成既满足测井资料和地质统计特性 , 又满足地震资料的储层 /油气藏参数模型 。• 更准确地估算各种参数的不确定性,提供参数模拟的可靠性评价。模块及功能 :• 油气藏参数的空间分布规律(直方图)和空间相关性 (变异函数 )。• 油气藏参数的随机模拟 \随机反演。在三维空间 , 可以通过储层变量的一系列数值 ,模拟得到其它未知空间点所具有的可能的储层参数值 。 克里金方法 (一种很好的地质统计模拟方法 。 应用变差函数模型所提供的空间结构信息 , 通过求解克里金方程组计算局部估计的加权因子即克里金系数进行加权线性估计 , 充分考虑了空间数据的结构性和随机性 。大量的随机模拟过程实现所得到的空间储层参数体在统计特性上具有相同的概率可能性 , 并且与已有的实测数据结果具有同样的吻合程度 。假定仅用井中测量值通过随机模拟能勾画出声阻抗曲线 。 在理论上我们可通过对比模型的地震响应和声阻抗反演结果来验证模拟结果与 3随机模拟地震反演方法正是基于这种思想 , 以测井 、 地震 、 地质资料为基础 , 将 地质统计模拟与地震反演紧密结合 在一起 , 反演得到高分辨能力的波阻抗结果 。 随机地震反演从随机建模产生的一系列储层模型中 , 优选出与地震数据最佳匹配的储层模型 , 是通过波阻抗将储层特性和地震记录相联系来直接估计储层参数特征的一个完整的反演过程 。反演前资料预处理子波估算地震、地质标定 精细构造解释精细模型建立随机地震反演处理储层综合描述随机地震反演方法处理流程牛 871井反演剖面 随机模拟反演结果牛 871 牛 871过东科 1井随机反演与地震剖面对比图随机反演 地震剖面煤层砂层泥岩随机地震波阻抗反演剖面(过大 11、大 13井)反演阻抗与测井阻抗有良好的对应关系奥陶灰岩太 2段海相灰岩精细波阻抗反演反演优点:反演分辨率高,纵向与测井波阻抗有很好的吻合,横向变化自然,与三维地震的变化相匹配。可以清楚的分清低速煤层和高速灰岩。横向尖灭点2、 随机地震反演随机模拟的基本原理和计算方法基础概念 :( 1)、地质统计学( 2)、数据分析与概率密度函数( 3)、空间结构分析与变差函数( 4)、变差函数与克里金插值地质统计学: 以区域化变量理论为基础,以变差函数为基本工具,研究那些在空间上即具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。随机模拟的实现方法建立在地质统计学之上的,所以又称地质统计模拟。随机模拟的基本原理和计算方法基础概念 :( 1)、地质统计学( 2)、数据分析与概率密度函数( 3)、空间结构分析与变差函数( 4)、变差函数与克里金插值数据分析采用直方图和散点图等形式分析变量的分布特征不同的分布具有不同概率密度 道了方差和数学期望就可以明确一个随机变量的概率密度特征。正态分布 :标准正态分布 :对数正态分布 :))(0)(()(2 1e x )( 22   0)1 ) ( μ)( σx(2xe x 1p ( x ) 22  ))(0)(0()1e x )( 22    不同分布的概率密度公式随机模拟的基本原理和计算方法基础概念 :( 1)、地质统计学( 2)、数据分析与概率密度函数( 3)、空间结构分析与变差函数( 4)、变差函数与克里金插值空间结构分析与变差函数空间结构分析就是分析观测数据的性质及其所表征的变量的空间分布特征 (空间的连续性、各向异性等)。手段: 协方差函数、相关函数、变差函数 等;变差函数(变异函数 结构函数 是最能够反映区域化变量的空间结构的函数。一般用变差曲线来表示。变差函数的定义:设 Z(x)是一个随机函数 , Z(x+h)为沿 差函数的定义:变差函数是在任一方向 a 相距 (x)及 Z(x+h)增量的方差,它是 h和 a 的函数:2)]()([)()({),(2 a 离散的情况下:2)(1)]()([)(1),(2  变差函数图变程: 指区域化变量在空间上具有相关性的范围。在变程范围之内,数据具有相关性;而在变程之外,数据之间互不相关,即在变程以外的观测值不对估计结果产生影响。变程的大小反映了变量空间相关性的大小,变程相对较大意味着该方向的观测数据在较大范围内相关,反之,则相关性较小 。具有不同变程的克里金插值图像(变程越大,变量的空间相关性越大)不同的地质体由于连续性不同,变程差异是很大的块金值: 变差函数如果在原点间断,这在地质统计学中被称为 “ 块金效应 ” ,表现为在很短的距离内有较大的空间变异性,它可以由测量误差引起,也可以来自矿化现象的微观变异性。在取得有效数据的尺度上,这种微观变异性是不可得到的。在数学上块金值相当于变量纯随机性的部分。如果无论多么小,两个随机变量都不相关,这种情况称为纯块金效应。基台值: 代表变量在空间上的总变异性大小 ,其为块金值和拱高之和。所谓拱高,为在取得有效数据的尺度上,可观测得到的变异性幅度大小。当块金值等于 0时,基台值即为拱高。变差函数的拟合由一个真实变程 “ 和正的方差贡献或基台值 式中 c— 基台值; a— 变程; h — 滞后距 。p ,)/()(.)( 3指数模型: 由一个真实变程 o(有效变程 a/ 3)和正的方差贡献 变差函数渐近地逼近基台值 。 在实际变程 “ 处 , 变差函数为 模型在原点处为直线 。)]/3e x p (1.[)/e x p (.)( 高斯模型: 由一个真实变程 。 和正的方差贡献 变差函数惭近地逼近基台值。在实际变程 差函数为 型在原点处为抛物线。为一种连续性较好但稳定性较差的模型。)])/3(e x p (1.[)( 2幂模型: 由一个幂值和正的斜率 幂模型为一种无基台值的变差函数模型。 这是一种特殊的模型 。 当参数 它可以表示原点附近的各种形状 。 )( 当 w= 1时 , 变差函数为一直线 , 即为线性模型 , 这一模型即为著名的布朗运动 (其随机函数的理论模型为随机行走过程 )的变差函数模型;当 时 , 变差函数为抛物线形状 , 为分数布朗运动 (变差函数模型 。三维变差分析变差函数曲线拟合随机模拟的基本原理和计算方法基础概念 :( 1)、地质统计学( 2)、数据分析与概率密度函数( 3)、空间结构分析与变差函数( 4)、变差函数与克里金插值克里金估计克里金估计是一种进行局部估计的方法。它所提供的是区域化变量在一个局部区域的平均值的最佳估计量,即最优(估计方差最小)、无偏 (估计误差的数学期望为 0)的估计。克里金估计所利用的信息,通常为一组实测数据及其相应的空间结构信息。应用变差函数模型所提供的空间结构信息,通过求解克里金方程组计算局部估计的加权因子即克里金系数,然后进行加权线性估计。这样,采用克里金系数进行的局部估计就充分考虑了空间数据的结构性和随机性,从而使克里金方法优越于其它的一些传统的统计方法如距离平方反比加权和三次样条等插值方法。设 … , 为区域上的一系列观测点 , … , 为相应观测点处的随机变量 。 区域化变量 Z(x)在 处的随机变量 可采用一个线性组合来估计:式中 , 为权系数 。从上式可知 , 求取的关键是利用统计模型确定的值。 无偏性和估计方差最小被作为选取 的标准 , 即从这两个关系式可推导出求取的克里金方程组 。1x ( 1(  )()( i)( 0* ()([ 00*  i n]))()([(}))]()(())()({[ 200*200*00*  通克里金估计γ 为变差函数,通过求解上述方程,得到 λ 的解,计算出差值。 同时可以计算出方差值:利用拉格朗日乘数法1,..()(110)()( 0102  克里金估计方法随机模拟技术建立在克立金差值方法的基础之上的,不同的随机模拟技术往往采用了不同的克立金技术。需要了解各种克立金技术的特点。1、简单克里金 (已知常数2、普通克立金 (通克里金是简单克里金 (最常用的变化形式。与简单克里金不同的是,普通 克里金的为未知常数。通过限制所有的权值之和为 l,它将均值从SK估计值中过滤掉了,因而无需考虑平稳均值的先验知识。普通克里金随机函数 服从二阶平稳假设。)]([)]([)(克里金 (同克里金的估计方法利用几个变量之间的空间相关性,对其中的一个或几个变量进行空间估计,可以提高估计的精度。采样点的数目不足的情况在油藏描述中是经常遇到的,井比较少,资料不全不准都是造成这种情况的原因。在被估计变量的观察数据较少的情况下,可利用协同克里金的方法用其相关变量的信息进行弥补,以保证其估计精度。如孔隙度-渗透率。协同克里金估计的初始变量和二级变量的线性组合形式如下:11*0 式中 为随机变量 处的估计值; 分别为初始变量的 分别为二级变量的 为需要确定的协同克里金加权系数。*0Z ,1 ,1 n ,,1  m ,,1 协克里金估计系统的建立和其它克里金系统的建立方法是大同小异的。利用克里金估计的无偏性和最小二乘法可推导出传统的普通协同克里金估计的方程组如下:    021 10101)()()()()()(式中, 和 为拉格朗日因子; 为协方差。1 2 )(位协克里金 (位协同克里金是协同克里金的一种简化形式,即如果二级变量密集取样时,只保留与估计点同位的二级变量。如二级变量为地震属性。同位协同克里金的估计值为:对应的协同克里金方程组只要求知道 — 后者可以通过以下的模型来近似:其中 和 是 的方差函数 ,是同位的 Z— )()()()()(1jn   )(( ),0()0()0(  )0(0((示克里金 (变量值表示成 0或 1的形式(如砂岩 1、泥岩 0),进行类型变量的内插;是可以剔除高的特异值的方法,如电阻率。随机建模的基本原理随机模拟是指以已知的信息为基础 , 以随机函数为理论 , 应用随机模拟方法 , 产生可选的 、 等概率的储层模型的方法 。随机函数由一个区域化变量的分布函数和协方差函数 (或变差函数 )来表征 。随机模拟的基本思想是从一个随机函数 Z(u)中抽取多个可能的实现 ,即人工合成反映 Z(u)空间分布的可供选择的 、 等概率的高分辨率实现 ,记为代表变量 Z(u)在非均质场 个可能的实现 。 若用观测的实验数据对模拟过程进行条件限制 , 使得采样点的模拟值与实测值相同(即忠实于硬数据 ), 就称为条件模拟;否则为非条件模拟 。l , . . },),({ )( 插值与模拟·克里金插值为局部估计方法 , 对估计值的整体空间相关性考虑不够 ,它保证了数据的估计局部最优 , 却不能保证数据的总体最优 。·克里金插值法为光滑内插方法 , 为减少估计方差而对真实观测数据的离散性进行了平滑处理 , 但有一些有意义的异常也被光滑作用而光滑掉了 。·克里金插值法得到的是确定性的解·模拟是全局最优估计方法 , 在保证全区最优的情况下 , 做到局部最优 , 也就是能够准从全局的分布特征和空间结构特征 。·模拟得到的是不确定性的解随机模拟的计算流程序贯模拟( 计算步骤:( 1) 数据统计分析 , 统计分布特征;( 2) 空间结构分析 , 确定变差函数;( 3) 划分模拟网格;( 4) 随机地选择一个待模拟的网格节点;( 5) 根据变差函数和分布特征估计该节点的累积条件分布函数 (( 6) 随机地从 7) 将该新模拟值加到条件数据组中;( 8) 重复 4— 7步 , 直到所有节点都被模拟到为止 , 从而得到一个模拟实现 。( 9) 重复上述步骤 , 得到多个模拟实现以供选择 。)序贯法:一步一步进行模拟;根据条件处理资料和前步 (次 )模拟的元素模拟每个模型元素;序贯高斯模拟 ( 贯高斯协模拟 ( 贯高斯配置协模拟 ( 贯阀值指示模拟 ( 贯指示模拟 ( 趋势的序贯指示模拟 ( 带趋势的 。(2) 迭代法:该方法连续 (不断 )修正初始成像使得目标函数达到最小 , 可以考虑几种类型的约束条件(如 。序贯高斯模拟( 斯随机域是最经典的随机函数。该模型的最大特征是随机变量符合高斯分布 (正态分布 )。该方法主要用于连续变量 (如孔隙度 )的随机模拟。对于高斯模拟来说, 于 此,整个模拟过程被极大地简化,序贯地确定一系列的 贯 高 斯 协 模 拟 (法序贯高斯协模拟 ( 方法是应用协克里金求取 其步骤与序贯高斯协模拟相似 , 不同的是采用协克里金和正态得分的变差函数模型来确定该节点处随机函数 Y(u)的 均值和方差 ), 并求取 以进行波阻抗以外的变量的模拟。序贯高斯配置协模拟 ( 用配置协克里金 ( 和正态得分的变差函数模型来确定该节点处随机函数 Y(u)的 均值和方差 ), 并求取 于不同采样密度的变量的模拟 。序贯指示模拟 ( 贯指示模拟 (可用于类型变量 , 又可用于离散化的连续变量类别的随机模拟 。 该方法无需假设原始样本服从正态分布 ,而是通过给出一系列的门槛值 , 估计某一类型变量或离散化连续变量低于某一门槛值的概率 , 以此确定随机变量的分布 。 该方法实际上是应用指示克里金求取 其主要特点是变量的指示变换 、 指示克里金和序贯模拟算法 。带趋势的序贯指示模拟 ( 带趋势的 贯指示模拟为经典的 其中各相的比例是面向全部网格的 , 也就是说 , 在模拟不同的网格节点时各相比例是不变的 ,显然 , 这种算法具有局限性 。 当局部变化时 , 可应用具有趋势的序贯指示模拟方法 ( 以对经典 从而为每一个模拟节点提供一个局部相比例 , 各相比例满足:相应地 , 考虑了局部相比例的指示克里金估计公式变成如下形式: nk 1);( ),(),;();()];([n (),();(序贯指示同位协同模拟 ( 方法是经典 它通过用同协同指示克里金方法代替指示克里金方法从而成功地将二级变量 (如地震属性 )引入 同位协同指示克里金估计方法公式可表述如下:),(,).;()(.)];(1[)().;();();()];([1 1*nc o S K    埕北 35地区随机地震反演波阻抗剖面薄储层分辨清楚厚储层识别准确测井吻合程度高断层清晰第一节 稀疏脉冲地震波阻抗反演第二节 随机模拟地震波阻抗反演第三节 协模拟岩性及孔隙度反演第四节 常用反演流程第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法(三 ) 协模拟岩性及孔隙度反演方法1、方法原理在波阻抗反演基础上进行的地质统计协模拟岩性或孔隙度反演。2、技术关键● 基础数据关系的仔细统计分析● 直方和变差函数拟合● 等概率参数体的优选3、实际资料使用特点需要有大量实际岩性或孔隙度资料作为分析统计基础。4、反演结果特点剔除了波阻抗表达储层与非储层的重叠值所带来的多解性,能更为直观地识别目的储层。反演前资料预处理子波估算地震、地质标定 精细构造解释精细模型建立随机地震反演处理储层综合描述随机岩性模拟反演方法处理流程随机岩性模拟反演处理王 78井随机反演波阻抗结果王 78井岩性反演结果(三)协模拟岩性及孔隙度反演方法埕北 35地区高斯配置协模拟泥质含量反演剖面埕北 35地区高斯配置协模拟泥质含量反演剖面砂岩概率体砂泥岩概率密度分布函数砂泥岩概率体求取泥岩概率体高斯模拟求得的砂泥岩概率体剖面阻抗概率大 11 大 13 大开 11砂泥岩剖面岩性反演与井上岩性吻合程度高(岩性剖面)分辨率高岩性反演结果分析上部连续性差下部连续性好波阻抗剖面与岩性剖面对比图岩性剖面波阻抗剖面砂岩 泥岩大 11 大 13 大开 11岩性反演结果分析大 11 大 13 大开 11孔隙度反演剖面(过大 11井南北向剖面)气层气层气层盒 3段曲流河孔隙度三维立体显示与综合解释盒 1段网状河立体第一节 稀疏脉冲地震波阻抗反演第二节 随机模拟地震波阻抗反演第三节 协模拟岩性及孔隙度反演第四节 常用反演流程第二章 叠后约束地震反演原理及常用反演方法反演基础处理分析反演处理运算及应用基础资料准备基础资料预处理稀疏脉冲反演随机地震反演岩性反演反演基础准备储层综合描述地震资料 测井资料地质资料地震资料目标处理及分析测井资料标准化统计分析及转换地震地质标定子波求取 精细构造解释约束模型建立反演处理 频带补偿 全频带结果输出测井阻抗 直方分析 及函数拟合测井阻抗 变差分析 及函数拟合随机反演处理测井岩性 直方分析 及函数拟合测井岩性 变差分析 及函数拟合阻抗体 直方分析 及函数拟合岩性反演处理反演结果应用 储层综合描述
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