印興耀，崔維，宗兆云，劉曉晶

中國(guó)石油大學(xué)（華東）地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，青島 266580

1 引言

地震數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的儲(chǔ)層物性參數(shù)信息，而儲(chǔ)層物性參數(shù)作為衡量?jī)?chǔ)層質(zhì)量及孔隙承載含流體狀況的重要參數(shù)，其準(zhǔn)確估計(jì)能夠?yàn)閮?chǔ)層預(yù)測(cè)提供有力參考依據(jù)，為孔隙流體識(shí)別起到一定的指導(dǎo)作用.

針對(duì)于儲(chǔ)層物性參數(shù)反演方法的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者取得一系列研究成果.Doyen（1988）使用協(xié)同克里格法用地震數(shù)據(jù)反演出的聲阻抗數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)孔隙度參數(shù)；McCormack（1991）提出將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于地球物理領(lǐng)域；國(guó)內(nèi)印興耀等（1994，1998）將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中；董恩清和高宏亮（1998）提出應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法將約束反演得到的波阻抗轉(zhuǎn)換成儲(chǔ)層物性參數(shù)；由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定的局限性，后來的研究人員對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了一定程度的改進(jìn)，田景文綜合BP（Back Propagation）的快速收斂和GA（Genetic Algorithm，遺傳算法）的全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，將二者有機(jī)的結(jié)合起來，形成BP－GA混合算法實(shí)現(xiàn)薄互儲(chǔ)層物性參數(shù)預(yù)測(cè)，該方法能較好地解決預(yù)測(cè)精度和收斂速度問題（田景文和高美娟，2002）；聶建新等（2004）提出基于同時(shí)包含Biot流動(dòng)和噴射流動(dòng)這兩種力學(xué)機(jī)制的非飽和多孔隙BISQ模型，利用小生境遺傳算法實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層參數(shù)反演，該方法在觀測(cè)噪聲低于5%時(shí)，具有很高的精度；Mukerji和Eidsvik提出使用統(tǒng)計(jì)巖石物理模型聯(lián)合地震資料識(shí)別儲(chǔ)層巖性和流體性質(zhì)，并做出不確定性分析 （Mukerji et al.，2001a，2001b；Eidsvik et al.，2004）；Spikes等（2007）提出了一種聯(lián)合地震資料和測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的概率地震反演技術(shù)實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)；Larsen等（2006）將馬爾科夫鏈模型作為流體的先驗(yàn)分布引入到綜合的巖性流體預(yù)測(cè)中；Gallop（2006）應(yīng)用此方法實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)層相態(tài)的空間預(yù)測(cè)；Bachrach（2006）將隨機(jī)巖石物理模型應(yīng)用于含氣砂巖中，聯(lián)合反演孔隙度及含水飽和度；Buland等（2008）定義一種能夠描述彈性參數(shù)的空間模型——高斯模型，應(yīng)用于快速貝葉斯反演方法中實(shí)現(xiàn)巖性和流體預(yù)測(cè)；由于地震資料、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)以及巖石物理信息在空間分布，尺度以及與儲(chǔ)層的物性關(guān)系上的不一致性，Bosch等（2009）提出一種融合地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法實(shí)現(xiàn)孔隙度以及含水飽和度的預(yù)測(cè)，在該方法中，用到最小二乘法以及馬爾科夫鏈蒙特卡羅采樣技術(shù)；Grana和Rossa（2010）提出的反演儲(chǔ)層物性參數(shù)的方法依然是建立在貝葉斯理論框架之下，建立物性參數(shù)的先驗(yàn)分布時(shí)假設(shè)其服從多分量混合高斯分布，聯(lián)合統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，估計(jì)物性參數(shù)的后驗(yàn)概率分布，完成儲(chǔ)層物性參數(shù)預(yù)測(cè)；Ulvmoen和Omre（2010）使用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)來做流體識(shí)別；Rimstand和Omre（2010）在Ulvmoen提出的模型基礎(chǔ)上，將其推廣到依賴于深度的巖石物理模型并推導(dǎo)出模型參數(shù)；Han等（2011）使用一種空間的巖性流體聚類的方法實(shí)現(xiàn)了巖性流體預(yù)測(cè)；Bosch等（2010）提出基于貝葉斯理論框架下的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演方法.

基于貝葉斯理論框架下的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演，大多使用井反演獲得的彈性參數(shù)進(jìn)一步來估算物性參數(shù)，轉(zhuǎn)換過程中通常需要應(yīng)用到反演精度相對(duì)較差的密度項(xiàng)，從而使間接估算儲(chǔ)層參數(shù)的精度下降，因此本文在充分利用彈性阻抗反演穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，提出一種基于彈性阻抗的儲(chǔ)層物性參數(shù)預(yù)測(cè)方法，這樣就避免由于密度反演不準(zhǔn)確而使得物性參數(shù)反演存在較大的誤差.該方法主要應(yīng)用貝葉斯理論推導(dǎo)出待反演的目標(biāo)函數(shù)，使用蒙特卡羅仿真模擬技術(shù)對(duì)已建立的儲(chǔ)層物性參數(shù)的先驗(yàn)分布做隨機(jī)抽樣獲取儲(chǔ)層物性參數(shù)的隨機(jī)分布樣本空間，通過聯(lián)合多元擬合的方法和Connolly彈性阻抗方程建立可以表征彈性阻抗參數(shù)和儲(chǔ)層物性參數(shù)之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)性巖石物理模型.該方法增加了反演的穩(wěn)定性以及橫向連續(xù)性等優(yōu)勢(shì)，達(dá)到穩(wěn)定反演儲(chǔ)層物性參數(shù)的目的.

2 貝葉斯理論框架下目標(biāo)函數(shù)的建立

貝葉斯理論包括三個(gè)基本概念：先驗(yàn)分布，后驗(yàn)分布以及聯(lián)系二者的似然函數(shù).貝葉斯分類器的基本分類原理是通過某對(duì)象的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯公式計(jì)算出其后驗(yàn)概率，即該對(duì)象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗(yàn)概率的類作為該對(duì)象所屬的類.也就是說，貝葉斯分類器是最小錯(cuò)誤率意義上的優(yōu)化.

在儲(chǔ)層物性參數(shù)反演過程中，將待反演的目標(biāo)函數(shù)（儲(chǔ)層物性參數(shù)：孔隙度，泥質(zhì)含量，含水飽和度）與已知的觀測(cè)數(shù)據(jù)（彈性阻抗參數(shù)）通過貝葉斯公式聯(lián)系起來，如下所示：

其中：R代表物性參數(shù)，即Sw分別表示孔隙度，泥質(zhì)含量，含水飽和度；m代表彈性阻抗參數(shù)，即分別表示三個(gè)角度的彈性阻抗；P（·）代表概率密度函數(shù).

由于三個(gè)角度的彈性阻抗之間具有相關(guān)性，且角度差異越小，相關(guān)性越高，反演的穩(wěn)定性越差，因此，在合理范圍內(nèi)，盡量選取三個(gè)角度差異相對(duì)較大的彈性阻抗參數(shù)，并做去相關(guān)處理，使三個(gè)角度的彈性阻抗參數(shù)之間彼此相互獨(dú)立，即

式中，EI1，EI2與EI3均代表去相關(guān)處理之后的彈性阻抗數(shù)據(jù).

取最大后驗(yàn)概率位置處所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)作為儲(chǔ)層物性參數(shù)的最終反演結(jié)果

將（2）式，（3）式代入（4）式中，由于常數(shù)項(xiàng)對(duì)于最終反演結(jié)果沒有作用，因此可以舍棄常數(shù)項(xiàng)，即可獲得最終反演的目標(biāo)函數(shù)：

P）為在儲(chǔ)層物性參數(shù)反演過程中，聯(lián)系先驗(yàn)分布和后驗(yàn)概率分布的似然函數(shù)，可以通過建立的統(tǒng)計(jì)巖石物理模型和蒙特卡羅仿真模擬技術(shù)來完成.

3 基于彈性阻抗的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演

常規(guī)的基于貝葉斯分類的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演方法（Grana and Rossa，2010），利用反演得到的彈性參數(shù)進(jìn)一步估算物性參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了多種儲(chǔ)層物性參數(shù)的聯(lián)合反演，但彈性參數(shù)中的密度信息很難準(zhǔn)確獲取.為了解決密度獲取不準(zhǔn)確這一問題，本文提出使用彈性阻抗反演儲(chǔ)層物性參數(shù)，避免反演過程中密度項(xiàng)的使用.

基于彈性阻抗的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演是在貝葉斯理論框架下，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，蒙特卡羅隨機(jī)抽樣方法以及期望最大化算法相結(jié)合共同完成儲(chǔ)層物性參數(shù)反演.

通過對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)分析，建立近似符合實(shí)際測(cè)井資料的儲(chǔ)層物性參數(shù)的先驗(yàn)分布（如多分量高斯分布，均勻分布等），在本文中，選擇多分量混合高斯分布；并通過蒙特卡羅仿真模擬技術(shù)對(duì)已建立的先驗(yàn)概率分布進(jìn)行離散的隨機(jī)抽樣，可獲得儲(chǔ)層物性參數(shù)的隨機(jī)樣本空間分布；同時(shí)根據(jù)實(shí)際測(cè)井資料信息以及已有的巖石物理理論作為指導(dǎo)，建立能夠表征彈性阻抗參數(shù)和儲(chǔ)層物性參數(shù)之間的關(guān)系式，即確定性巖石物理關(guān)系.

通常確定性巖石物理關(guān)系的構(gòu)建有以下三種方法：通過巖石物理學(xué)的基本理論，經(jīng)典巖石物理模型以及實(shí)際測(cè)井資料擬合的關(guān)系式.由于經(jīng)典巖石物理模型并不具備普遍的適用性，因此，在實(shí)際資料的應(yīng)用中，通常對(duì)測(cè)井資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，構(gòu)建一種巖石物理關(guān)系，使其與實(shí)際測(cè)井資料匹配程度達(dá)到最佳狀態(tài).

在實(shí)際資料處理中，彈性參數(shù)（縱波速度，橫波速度，密度等）與物性參數(shù)（孔隙度，泥質(zhì)含量，含水飽和度等）二者之間的關(guān)系多數(shù)為非線性的，可以通過曲線擬合的方式得到，如高斯擬合，多項(xiàng)式擬合等.在誤差允許條件下可以將其視為線性關(guān)系，如（6）式所示.

可寫成矩陣的形式：

式中的矩陣系數(shù)aij（i＝1，2，3；j＝1，2，3）以及常數(shù)項(xiàng)d1j（j＝1，2，3）可以利用測(cè)井資料通過多元回歸的方法擬合得到.

當(dāng)彈性參數(shù)與物性參數(shù)二者之間的關(guān)系無法近似為線性時(shí)，采用多項(xiàng)式擬合，則方程（6）變?yōu)槎嘣叽畏匠探M：

同理，利用已知的測(cè)井資料通過最小二乘擬合可以得出（8）式中的ai，j、bi，j、ci，j與d1，i，其中i＝1，2，3；j＝1，2，…，n.

在得到彈性參數(shù)與物性參數(shù)之間確定性關(guān)系的基礎(chǔ)上，結(jié)合彈性阻抗方程構(gòu)建彈性阻抗與物性參數(shù)之間的關(guān)系.Connolly（1999）推導(dǎo)的彈性阻抗方程如下：

Whitcombe（2002）對(duì)（9）式的彈性阻抗方程進(jìn)行歸一化處理：

其中，K是一個(gè)常數(shù)，K＝ （VS／VP）2，通常取0.25.本文進(jìn)一步對(duì)（10）式兩邊取對(duì)數(shù)：

其中，a＝1＋tan2θ；b＝－8Ksin2θ；c＝1－4Ksin2θ；常數(shù)項(xiàng)d＝－tan2θ·lnVP0＋8Ksin2θ·lnVS0＋4Ksin2θ·lnρ0，VP0，VS0，ρ0分別為縱波速度，橫波速度，密度測(cè)井曲線的均值.

假定三個(gè)不同角度θ1，θ2，θ3的彈性阻抗分別記為EI1，EI2，EI3，則

式中，ai，bi，ci，di（i＝1，2，3）分別為三個(gè)角度彈性阻抗中l(wèi)nVP，lnVS，lnρ對(duì)應(yīng)的系數(shù)及相應(yīng)的常數(shù)項(xiàng).

綜合式（7）和式（12）（彈性參數(shù)與物性參數(shù)可近似為線性關(guān)系）或式（8）和式（12）（彈性參數(shù)與物性參數(shù)不可近似為線性關(guān)系），即可求出彈性阻抗與物性參數(shù)之間的直接關(guān)系，進(jìn)而可以獲取確定性巖石物理關(guān)系式.

在實(shí)際的地震勘探中，地下儲(chǔ)層條件是復(fù)雜多變的，考慮到不同的孔隙結(jié)構(gòu)、礦物顆粒磨圓度、地層溫度、壓力條件的微弱變化以及泥質(zhì)含量等諸多因素（胡華鋒等，2012）都有可能對(duì)彈性阻抗與儲(chǔ)層物性參數(shù)之間的巖石物理關(guān)系造成一定程度的偏差，因此，為了降低這些因素的影響，引入隨機(jī)誤差.確定性巖石物理關(guān)系和隨機(jī)誤差就構(gòu)成了統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，fRPM表述彈性阻抗參數(shù)和儲(chǔ)層物性參數(shù)之間的確定性巖石物理關(guān)系，ε代表為確定性巖石物理關(guān)系添加的誤差項(xiàng)，可以通過實(shí)際測(cè)井資料與確定性巖石物理關(guān)系之間的相對(duì)差異來估算，常選取均值為零的高斯截?cái)嗾`差，以此來削弱地下復(fù)雜結(jié)構(gòu)對(duì)二者關(guān)系的影響，繼而完成建立統(tǒng)計(jì)巖石物性模型的工作.

綜上兩步，利用儲(chǔ)層物性參數(shù)的隨機(jī)樣本分布空間和統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，即可獲得彈性阻抗參數(shù)的隨機(jī)分布樣本空間分布，并做橫向外推.至此，由二者的隨機(jī)樣本分布空間就共同構(gòu)成了儲(chǔ)層物性參數(shù)與彈性阻抗參數(shù)的聯(lián)合分布的空間樣本.通過期望最大化算法估算聯(lián)合分布中的各項(xiàng)參數(shù)，結(jié)合從疊前地震數(shù)據(jù)反演得到的彈性阻抗數(shù)據(jù)體，可估算儲(chǔ)層物性參數(shù)的后驗(yàn)條件概率，尋找最大后驗(yàn)概率位置處所對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)層物性參數(shù)值，該值即為最終的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演結(jié)果.圖1是利用彈性阻抗實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層物性參數(shù)反演的流程圖.

圖1 彈性阻抗反演儲(chǔ)層物性參數(shù)流程圖Fig.1 Flowchat of petrophysical－property inversion based on elastic impedance

4 模型測(cè)試

為了驗(yàn)證基于彈性阻抗反演儲(chǔ)層物性參數(shù)這一反演方法的可行性，做如下模型測(cè)試.

選取某井上深度范圍為2460～2513m的一段地層作為研究目標(biāo)層.圖2A是該井上的物性參數(shù)測(cè)井曲線，圖2B是該井上的彈性參數(shù)測(cè)井曲線.

根據(jù)公式（7）和公式（11）建立一種確定性巖石物理關(guān)系式表征彈性阻抗參數(shù)與物性參數(shù)之間的關(guān)系.為驗(yàn)證確定性巖石物理關(guān)系建立的準(zhǔn)確性，將其應(yīng)用到前面已選擇的地層模型中.如圖3所示，實(shí)線代表利用測(cè)井曲線中的彈性參數(shù)曲線計(jì)算的三個(gè)角度的彈性阻抗值，即彈性阻抗的計(jì)算值；虛線代表利用確定性巖石物理關(guān)系和測(cè)井曲線中的物性參數(shù)曲線擬合的三個(gè)角度的彈性阻抗值，即擬合值.從圖中可以觀察到，利用所建立的確定性巖石物理關(guān)系擬合的彈性阻抗參數(shù)與儲(chǔ)層物性參數(shù)之間的關(guān)系的準(zhǔn)確度較高，相關(guān)度達(dá)到90.14%，這也說明了確定性巖石物理關(guān)系建立的準(zhǔn)確性與合理性.

由于在確定性巖石物理關(guān)系式建立過程中，近似運(yùn)算的使用以及其他條件的影響，都將導(dǎo)致確定性巖石物理關(guān)系式擬合的彈性阻抗曲線與實(shí)際根據(jù)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算出來的值存在一定程度上的偏差，為了削弱這種偏差的存在對(duì)反演過程造成的影響，為此為建立的巖石物理關(guān)系式添加隨機(jī)誤差項(xiàng)，本文取均值為零的高斯截?cái)嗾`差.

根據(jù)實(shí)際的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)分析，建立儲(chǔ)層物性參數(shù)的先驗(yàn)分布，可假設(shè)儲(chǔ)層物性參數(shù)（孔隙度，泥質(zhì)含量，含水飽和度）服從三項(xiàng)高斯分量的混合高斯分布，并用期望最大化算法計(jì)算出先驗(yàn)分布的各項(xiàng)參數(shù)（均值，標(biāo)準(zhǔn)差以及各項(xiàng)所占的權(quán)值），然后應(yīng)用蒙特卡羅仿真模擬技術(shù)對(duì)其進(jìn)行隨機(jī)抽樣，獲得儲(chǔ)層物性參數(shù)的隨機(jī)樣本分布圖.

圖2 模型儲(chǔ)層物性參數(shù)測(cè)井曲線（A）和彈性參數(shù)測(cè)井曲線（B）Fig.2 Petrophysical parameter curves（A）and elastic parameter curves（B）of the model

圖3 確定性巖石物理關(guān)系驗(yàn)證Fig.3 Verification of physical relationship of rock

圖4 物性參數(shù)的先驗(yàn)分布Fig.4 Prior distribution of petrophysical parameters

圖5 孔隙度與三個(gè)角度彈性阻抗的聯(lián)合分布Fig.5 Joint distribution of porosity and elastic impendance with three angles

已知儲(chǔ)層物性參數(shù)先驗(yàn)分布隨機(jī)樣本中的每一個(gè)樣點(diǎn)，根據(jù)所建立的統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，求取出每一個(gè)樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的彈性阻抗參數(shù)的值，就可獲得彈性阻抗參數(shù)的隨機(jī)分布樣本空間.將物性參數(shù)隨機(jī)樣本空間與彈性阻抗參數(shù)隨機(jī)樣本空間相結(jié)合，即可獲得儲(chǔ)層物性參數(shù)和彈性阻抗參數(shù)的聯(lián)合分布.圖5為三個(gè)角度的彈性阻抗參數(shù)與孔隙度的聯(lián)合分布情況，從黑色調(diào)到白色調(diào)漸變的過程表征孔隙度后驗(yàn)條件概率由小變大的過程.

應(yīng)用期望最大化算法計(jì)算出孔隙度與三個(gè)角度的彈性阻抗參數(shù)的聯(lián)合分布中三個(gè)高斯分量的各項(xiàng)參數(shù)（均值，標(biāo)準(zhǔn)差，權(quán)值），并分別求取在已知三個(gè)角度彈性阻抗參數(shù)的前提下，孔隙度的后驗(yàn)條件概率，即對(duì)三個(gè)角度的彈性阻抗參數(shù)做去相關(guān)處理，使彼此之間相互獨(dú)立，然后應(yīng)用式（13）計(jì)算出在彈性阻抗參數(shù)已知的條件下孔隙度的后驗(yàn)概率，即

根據(jù)應(yīng)用貝葉斯公式推導(dǎo)出來的待反演目標(biāo)函數(shù)，估計(jì)孔隙度后驗(yàn)條件概率的最大值，并且尋找最大值位置處所對(duì)應(yīng)孔隙度的值，該值即為孔隙度的最終反演結(jié)果.泥質(zhì)含量和含水飽和度的反演方法與孔隙度的反演方法相同.

圖6為孔隙度后驗(yàn)概率分布圖；圖7為孔隙度的最終反演結(jié)果.在圖7中，實(shí)線表示實(shí)際測(cè)井資料中提供的孔隙度測(cè)井曲線，虛線則代表應(yīng)用本文介紹的方法反演出的孔隙度曲線.從圖中可以看出，反演出的孔隙度曲線與實(shí)際測(cè)井資料中提供的孔隙度曲線吻合程度較好，經(jīng)計(jì)算，相關(guān)度達(dá)到90.56%，這說明了該反演方法的可行性.

圖6 孔隙度后驗(yàn)概率分布圖Fig.6 Posterior probability distributions of porosity

圖7 孔隙度反演結(jié)果Fig.7 Result of porosity inversion

5 實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用

選取某一工區(qū)作為目標(biāo)區(qū)，將上面的方法應(yīng)用于實(shí)際工區(qū)中.圖8為對(duì)確定性巖石物理關(guān)系式的驗(yàn)證.實(shí)線表示利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中彈性參數(shù)曲線計(jì)算的彈性阻抗曲線，虛線表示通過已建立的確定性巖石物理關(guān)系式和實(shí)際測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中物性參數(shù)測(cè)井曲線擬合的彈性阻抗曲線.從圖中可以很明顯地看出，擬合值與實(shí)際計(jì)算值吻合度較高，相關(guān)度為92.12%，這就驗(yàn)證了所建立的確定性巖石物理關(guān)系式的正確性.

圖9為反演出的孔隙度曲線，其中實(shí)線代表實(shí)際測(cè)井值，虛線代表反演值，從圖中可以看出，反演的孔隙度曲線與實(shí)際測(cè)井曲線較為吻合，經(jīng)計(jì)算，二者的相關(guān)度為92.34%.

圖10為某實(shí)際工區(qū)中A井與B井的連井地震剖面.在A井，B井中，灰色代表砂巖，白色代表泥巖.其中，A井包含全套測(cè)井曲線（儲(chǔ)層物性參數(shù)及巖石彈性參數(shù)測(cè)井曲線），B井測(cè)井曲線不全，但存在巖性解釋結(jié)果及油氣解釋結(jié)果.因此，A井為反演參與井，B井不參與反演，作為檢驗(yàn)儲(chǔ)層物性參數(shù)反演的驗(yàn)證井.圖11為使用本文介紹的基于彈性阻抗參數(shù)反演儲(chǔ)層物性參數(shù)的方法反演出的孔隙度剖面.從圖11中可以看出，孔隙度的高值處正對(duì)應(yīng)于井中砂巖較為發(fā)育區(qū)段，而孔隙度的低值處對(duì)應(yīng)井中泥巖區(qū)段，因此，孔隙度剖面的反演結(jié)果與測(cè)井解釋結(jié)果吻合得較好.通過圖10和圖11對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在地震數(shù)據(jù)剖面箭頭所指位置連續(xù)性稍差，而反演得到的孔隙度剖面在同一位置處的橫向連續(xù)性稍有改善，因此，該方法也能夠在一定程度上改善物性反演結(jié)果的連續(xù)性.

6 結(jié)論

本文提出的基于彈性阻抗預(yù)測(cè)儲(chǔ)層物性參數(shù)的反演方法，以貝葉斯理論作為指導(dǎo)，建立能夠表征彈性阻抗與儲(chǔ)層物性參數(shù)之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，聯(lián)合蒙特卡羅仿真模擬技術(shù)以及期望最大化算法，完成儲(chǔ)層物性參數(shù)反演.模型測(cè)試與實(shí)際資料應(yīng)用表明該方法不僅保留了常規(guī)基于貝葉斯的儲(chǔ)層物性參數(shù)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)，而且還具有精確度高，穩(wěn)定性強(qiáng)以及橫向連續(xù)性較好等優(yōu)勢(shì)，改善了常規(guī)獲取彈性參數(shù)的不確定性，達(dá)到穩(wěn)定反演儲(chǔ)層物性參數(shù)反演的目的.

圖8 確定性巖石物理關(guān)系驗(yàn)證Fig.8 Verification of deterministic physical relationship of rock

圖9 孔隙度反演曲線Fig.9 Curves of porosity inversion

圖10 地震剖面Fig.10 Seismic profile

圖11 基于彈性阻抗參數(shù)反演儲(chǔ)層物性參數(shù)Fig.11 Estimated petrophysical parameters of reservoirs based on elastic impendance

Bachrach R.2006.Joint estimation of porosity and saturation using stochastic rock－physics modeling.Geophysics，71（5）：O53－O63.

Bosch M，Carvajal C，Rodrigues J，et al.2009.Petrophysical seismic inversion conditioned to well－log data： Methods and application to a gas reservoir.Geophysics，74（2）：O1－O15.

Bosch M，Mukerji T，Gonzalez E F.2010.Seismic inversion for reservoir properties combining statistical rock physics and geostatistics：A review.Geophysics，75（5）：75A165－75A166.

Buland A，Kolbj?rnsen O，Hauge R，et al.2008.Bayesian lithology and fluid prediction from seismic prestack data.Geophysics，73（3）：C13－C21.

Connolly P.1999.Elastic impedance.TheLeadingEdge，18（4）：438－452.

Dong E Q，Gao H L.1998.Wave impedance constrain inversion and calculation method of reservoir petrophysical parameters.Well LoggingTechnology（in Chinese），22（5）：337－340.

Doyen P M.1988.Porosity from seismic data：A geostatistical approach.Geophysics，53（10）：1263－1275.

Eidsvik J，Avseth P，Omre H，et al.2004.Stochastic reservoir characterization using prestack seismic data.Geophysics，69（4）：978－993.

Gallop J.2006.Facies probability from mixture distributions with non－stationary impedance errors.2006SEG Annual Meeting.

Grana D，Rossa E D.2010.Probabilistic petrophysical－properties estimation integrating statistical rock physics with seismic inversion.Geophysics，75（3）：O21－O37.

Han M，Zhao Y，Li G M，et al.2011.Application of EM algorithms for seismic facices classification.Computational Geosciences，15（3）：421－429.

Hu H F，Yin X Y，Wu G C.2012.Joint inversion of petrophysical parameters based on Bayesian classification.Geophysical ProspectingforPetroleum（in Chinese），51（3）：225－232.

Larsen A L，Ulvmoen M，Omre H，et al.2006.Bayesian lithology／fluid prediction and simulation on the basis of a Markov－chain prior model.Geophysics，71（5）：R69－R78.

McCormack M D.1991.Neural computing in geophysics.The LeadingEdge，10（1）：11－15.

Mukerji T，Avseth P，Mavko G，et al.2001a.Statistical rock physics：Combining rock physics，information theory，and geostatistics to reduce uncertainty in seismic reservoir characterization.TheLeadingEdge，20（3）：313－319.

Mukerji T，J?rstad A，Avseth P，et al.2001b.Mapping lithofacies and pore－fluid probabilities in a North Sea reservoir：Seismic inversions and statistical rock physics.Geophysics，66（4）：988－1001.

Nie J X，Yang D H，Yang H Z.2004.Inversion of reservoir parameters based on the BISQ model in partially saturated porous media.ChineseJournalofGeophysics（in Chinese），47（6）：1101－1105.

Rimstad K，Omre H.2010.Impact of rock－physics depth trends and Markov random fields on hierarchical Bayesian lithology／fluid prediction.Geophysics，75（4）：R93－R108.

Spikes K，Mukerji T，Dvorkin J，et al.2007.Probabilistic seismic inversion based on rock－physics models.Geophysics，72（5）：R87－R97.

Tian J W，Gao M J.2002.Thin interbedded reservoir parameters predicting based on high speed and precise genetic algorithm neural network.ControlandDecision（in Chinese），17（5）：599－603.

Ulvmoen M，Omre H.2010.Improved resolution in Bayesian lithology／fluid inversion from prestack seismic data and well observations：Part 1—Methodology.Geophysics，75（2）：R21－R35.

Whitcombe D N.2002.Elastic impedance normalization.Geophysics，67（1）：60－62.

Yin X Y，Wu G C，Zhang H Z.1994.The application of neural networks in the reservior prediction.JournaloftheUniversity ofPetroleum（in Chinese），18（5）：20－26.

Yin X Y，Yang F L，Wu G C.1998.Application of neural network to predicting reservoir and calculating thickness in CB oilfield.JournaloftheUniversityofPetroleum（in Chinese），22（2）：17－20.

附中文參考文獻(xiàn)

董恩清，高宏亮.1998.波阻抗約束反演及儲(chǔ)層物性參數(shù)計(jì)算方法.測(cè)井技術(shù)，22（5）：337－340.

胡華鋒，印興耀，吳國(guó)忱.2012.基于貝葉斯分類的儲(chǔ)層物性參數(shù)聯(lián)合反演方法.石油物探，51（3）：225－232.

聶建新，楊頂輝，楊慧珠.2004.基于非飽和多孔隙介質(zhì)BISQ模型的儲(chǔ)層參數(shù)反演.地球物理學(xué)報(bào)，47（6）：1101－1105.

田景文，高美娟.2002.基于快速、高精度遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的薄互儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè).控制與決策，17（5）：599－603.

印興耀，吳國(guó)忱，張洪宙.1994.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層橫向預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，18（5）：20－26.

印興耀，楊風(fēng)麗，吳國(guó)忱.1998.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CB油田儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和儲(chǔ)層厚度計(jì)算中的應(yīng)用.石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，22（2）：17－20.