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1、第51卷第2期地球物理学报Vol.51,No.22008年3月CHINESEJOURNALOFGEOPHYSICSMar.,2008吴媚,符力耘,李维新.高分辨率非线性储层物性参数反演方法和应用.地球物理学报,2008,51(2):546～557WuM,FuLY,LiWX.Ahigh2resolutionnonlinearinversionmethodofreservoirparametersanditsapplicationtooilPgasexploration.ChineseJ.Geophys.(inChinese),2008,51(2):546～557高分辨率非线性储层物性
2、参数反演方法和应用112吴媚,符力耘,李维新1中国科学院地质与地球物理研究所,北京1000292中国海洋石油股份有限公司研究中心,北京100027摘要对于陆相沉积环境下的复杂隐蔽岩性储层,由于观测信息不准确,如信息重叠、信息缺失和噪音污染,以及岩石物理关系模糊等原因,储层横向预测存在不惟一性、不稳定性和不确定性.基于线性假定的常规储层横向预测技术已不适用于复杂隐蔽岩性储层的勘探.本文采用一种非线性储层岩性物性褶积模型,建立波阻抗与孔隙度P泥质含量的函数关系;通过多级结构分解和双向边沿子波检测来刻画复杂岩石物理关系;通过Caianiello褶积神经网络实现确定性反演、统计反演和非线性
3、理论三者有机结合;最后联合应用基于逆算子的反演方法和基于正算子的重建算法实现了综合地质、测井和地震波阻抗信息进行高分辨率储层物性参数反演.非线性储层物性参数反演采用多井约束机制和分频反演方式,在陆相和近海油气勘探资料的实际应用中,取得了明显应用效果.关键词非线性反演,物性参数,褶积模型,Caianiello褶积神经网络,边沿检测子波,分频反演文章编号0001-5733(2008)02-0546-12中图分类号P631收稿日期2007-07-10,2007-12-09收修定稿Ahigh2resolutionnonlinearinversionmethodofreservoirpara
4、metersanditsapplicationtooilPgasexploration112WUMei,FULi2Yun,LIWei2Xin1InstituteofGeologyandGeophysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029,China2CNOOCResearchCenter,Beijing100027,ChinaAbstractInthepredictionofcomplexreservoirincontinentaldepositionenvironment,becauseofinexactdata(e.g.,infor
5、mation2overlapping,information2incomplete,andnoise2contaminated)andambiguousphysicalrelationship,inversionresultssufferfromnonuniqueness,instability,anduncertainty.Thus,reservoirpredictiontechnologiesbasedonlinearassumptionareunsuitedforthesecomplexareas.Bymeansofnonlinearrockphysicalmodels,th
6、emethodpresentedinthepaperestablishesarelationshipbetweenimpedanceandporosityPclay2content.Throughmultistagedecompositionandbidirectionaledgewaveletdetection,itcandepictmorecomplexrockphysicalrelationship.Moreover,itusestheCaianielloneuralnetworktoimplementthecombinationofdeterministicinversio
7、n,statisticalinversionandnonlineartheory.Last,itincorporatesgeologicalinformation,welldataandseismicimpedancetoperformpetrophysicalparametersinversionbycombinedapplicationsofmodel2basedanddeconvolution2basedmethods.Thejointinversioncons
