李 超,印興耀,張廣智,劉 倩,張世鑫

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島266580;2.中海油研究總院,北京100028)

基于貝葉斯理論的孔隙流體模量疊前AVA反演

李 超1,2,印興耀1,張廣智1,劉 倩1,張世鑫2

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島266580;2.中海油研究總院,北京100028)

孔隙流體模量是一種極其敏感的流體指示因子,對(duì)該參數(shù)進(jìn)行地震尺度的估算在含油氣儲(chǔ)層識(shí)別中具有重要的意義。首先在孔隙彈性介質(zhì)理論的指導(dǎo)下,推導(dǎo)了包含孔隙流體模量的Zoeppritz方程的線性近似方程;然后在貝葉斯理論框架下,假設(shè)先驗(yàn)分布服從四元柯西分布、似然函數(shù)服從高斯分布,建立了包含正則化約束的疊前AVA反演方法。模型試算結(jié)果表明,利用該方法估算孔隙流體模量,能夠提高流體識(shí)別的精度;實(shí)際資料的試應(yīng)用取得了較好效果,證明了該方法的有效性和實(shí)用性。

流體識(shí)別;孔隙流體模量;疊前AVA反演;貝葉斯理論

基于地震資料的儲(chǔ)層流體識(shí)別技術(shù)始于20世紀(jì)70年代,利用高于周圍振幅的強(qiáng)反射振幅尋找地下含氣儲(chǔ)層的“亮點(diǎn)”技術(shù)得到廣泛應(yīng)用[1-2]。1987年,Smith等[3]率先提出利用縱、橫波速度相對(duì)變化量的加權(quán)疊加來判別儲(chǔ)層含烴異常,并給出了流體因子的概念。Goodway等[4]提出了使用拉梅參數(shù)和密度進(jìn)行流體指示的LMR方法。Gray等[5]消除了密度項(xiàng)影響,直接以拉梅參數(shù)為流體因子進(jìn)行儲(chǔ)層含流體識(shí)別。Quakenbush等[6]提出了泊松阻抗概念,通過組合縱、橫波阻抗來區(qū)分巖性和流體?；贐iot-Gassmann理論,Russell等[7-8]指出流體項(xiàng)f可以直接作為一項(xiàng)流體因子參與流體檢測(cè)。近些年,疊前AVO/AVA反演技術(shù)的進(jìn)步極大地促進(jìn)了地震流體識(shí)別技術(shù)的發(fā)展[9-11]。印興耀等[12-13]提出利用疊前反演方法直接反演Gassmann流體項(xiàng),進(jìn)行精確的流體識(shí)別。宗兆云等[14]建立了利用縱、橫波模量表示的孔隙彈性理論和反射系數(shù)近似方程,并發(fā)展了基于縱、橫波模量反演的流體識(shí)別方法。

目前,常用的流體因子在流體識(shí)別的過程中會(huì)存在一定的誤差和假象,主要是受巖石固體部分的影響[15-16]。因此要提高流體識(shí)別的精度,需要一個(gè)不受巖石固體部分影響的流體因子?？紫读黧w模量Kf是表征孔隙中充填流體的抗壓縮能力的物理量,它獨(dú)立于巖石骨架,不受固體部分的影響,因而在指示流體性質(zhì)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[17]。本文在孔隙彈性介質(zhì)理論的基礎(chǔ)上,提出了包含孔隙流體模量的Zoeppritz方程的線性近似方程;然后利用該近似方程,基于貝葉斯理論框架構(gòu)建了疊前反演方法,形成了地震尺度的孔隙流體模量估算體系。

1 流體因子的提出

1.1 常規(guī)流體因子敏感性分析

基于地震資料的流體識(shí)別通常是利用流體因子對(duì)儲(chǔ)層孔隙內(nèi)的流體性質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)。流體因子的選擇是流體識(shí)別成敗的關(guān)鍵,因此需要一種能夠充分反映孔隙流體特征的流體因子。在此,我們建立一個(gè)簡(jiǎn)單的巖石模型,在其孔隙內(nèi)充填油(氣)和水,并計(jì)算孔隙度變化在0～0.35，含水飽和度變化在0～1時(shí)的幾種常用的流體指示因子的值,計(jì)算結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1是孔隙流體為油和水混合物的情況下的計(jì)算結(jié)果。圖1a至圖1d中的流體因子分別是縱波阻抗、縱橫波速度比、拉梅參數(shù)λ和Gassmann流體項(xiàng)。從圖1中可以看出,如果含水飽和度一定,這幾種流體因子的值都會(huì)隨孔隙度的變化而劇烈變化,也就是說,這些流體指示因子的值受孔隙度的影響,而不能與含水飽和度的值一一對(duì)應(yīng),表明這幾種常用的流體因子很容易受巖石固體部分的影響,不能很好地指示孔隙流體的性質(zhì)。

圖2是孔隙流體為氣和水混合物的情況下的計(jì)算結(jié)果。圖2中的情況與圖1類似,幾種流體因子受孔隙度影響都較大,其中圖2d中含水飽和度較低時(shí),Gassmann流體項(xiàng)的變化曲線近乎于直線,這是由于尺度差異造成的,若放大顯示低含水飽和度部分(圖2e),其變化趨勢(shì)與圖1d類似,這表明Gassmann流體項(xiàng)本身的流體敏感性高于其它幾種流體因子,但是仍然會(huì)受固體部分的影響。

1.2 孔隙流體模量

這些常用的流體因子顯然不適用于高精度的流體識(shí)別,因此要尋找受巖石固體部分影響小甚至不受巖石固體部分影響的流體因子?？紫读黧w模量Kf是表征孔隙中充填流體的抗壓縮能力的彈性參數(shù),這是流體本身固有的性質(zhì),不受孔隙及巖石骨架的影響。圖3顯示的是孔隙流體模量在不同孔隙度和含水飽和度情況下的值。圖3a中的孔隙流體是油和水混合物,圖3b中的孔隙流體是氣和水混合物。比較圖3a和圖3b可以看出,在含水飽和度一定時(shí),孔隙流體模量不隨孔隙度的變化而變化;而當(dāng)含水飽和度變化時(shí),孔隙流體模量相應(yīng)地發(fā)生變化,因而孔隙流體模量與含水飽和度一一對(duì)應(yīng),這是理想的流體指示因子的性質(zhì)。因此,若可以進(jìn)行地震尺度的孔隙流體模量估計(jì),則可以更加精確地進(jìn)行儲(chǔ)層流體識(shí)別。

圖1 流體因子隨孔隙度和含水飽和度變化(流體為油和水)曲線

圖2 流體因子隨孔隙度和含水飽和度變化(流體為氣和水)曲線

圖3 孔隙流體模量隨孔隙度和含水飽和度的變化曲線

2 孔隙流體模量直接反演

2.1 包含孔隙流體模量的近似方程的建立

地下巖石實(shí)際上是由固體礦物和孔隙流體組成的多孔雙相介質(zhì)?？紫读黧w的存在必然會(huì)影響多孔巖石的力學(xué)特征,從而使介質(zhì)巖石表現(xiàn)出一定的彈性異常。Gassmann在一系列假設(shè)前提下,研究了不排水情況下的巖石力學(xué)性質(zhì),推導(dǎo)了表征雙相介質(zhì)彈性模量參數(shù)的Gassmann方程[18]。直到現(xiàn)在,在基于地震信息估算巖石彈性模量方面,特別是針對(duì)碎屑巖儲(chǔ)層來說,Biot-Gassmann理論的表現(xiàn)仍然最穩(wěn)健,在實(shí)際應(yīng)用中的使用頻率也最高。Gassmann方程的表達(dá)式為：

(1)

式中：Ksat,μsat分別為飽和巖石的體積模量和剪切模量;Kf為孔隙流體模量;Kdry,μdry分別為干燥巖石體積模量和剪切模量;Km為巖石基質(zhì)體積模量;φ為孔隙度。Gassmann方程的體積模量方程等式右邊的第2項(xiàng)是流體項(xiàng)f,即：

(2)

Han等[19]研究了Biot-Gassmann理論中的孔隙流體與巖石骨架的固體效應(yīng)對(duì)巖石模量的影響,提出由于Km?Kf,所以有：

(3)

因此,可以得到流體項(xiàng)的近似表達(dá)式為：

(4)

我們將G(φ)看做一個(gè)整體,稱為骨架因子G(無量綱)。假設(shè)流體項(xiàng)f中包含的巖石骨架礦物與孔隙度綜合作用均由骨架因子G來表示(G與孔隙度φ的具體關(guān)系在此不作討論),由(2)式近似得到(3)式的過程中產(chǎn)生的誤差也包含在G中,因此公式(4)可以變?yōu)椋?/p>

f=GKf

(5)

公式(4)在孔隙度較大時(shí)比較精確,而在孔隙度較小時(shí)會(huì)有一定的誤差,并且隨著孔隙度降低誤差逐漸增大;公式(5)由于不是近似式,因此不會(huì)受孔隙度大小的影響。

Russell等基于Biot-Gassmann理論研究了多孔飽和流體多孔介質(zhì)的AVO理論,推導(dǎo)了新的反

射系數(shù)近似方程：

(6)

式中：θ為平均角度;γdry,γsat分別為干巖、飽和巖石縱橫波速度比;Δf/f,Δμ/μ,Δρ/ρ分別為流體項(xiàng)、剪切模量和密度的相對(duì)變化率。

將公式(5)代入公式(6),可得：

(7)

令η=Gμ,則：

(8)

經(jīng)過簡(jiǎn)單的運(yùn)算即可得到：

(9)

公式(9)就是包含孔隙流體模量的反射系數(shù)近似方程。

2.2 近似方程精度驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)推導(dǎo)出的AVO近似方程的精確程度,建立4個(gè)兩層地層模型,模型參數(shù)如表1所示。4個(gè)模型的地層界面分別屬于第1類至第4類AVO類型。針對(duì)這幾個(gè)模型分別用精確的Zoeppritz方程、Russell近似方程以及公式(9)計(jì)算兩個(gè)地層界面處的縱波反射系數(shù),結(jié)果如圖4所示。

圖4a至圖4d中的橫坐標(biāo)是平均角度,縱坐標(biāo)是縱波反射系數(shù)。紅色曲線是利用精確Zoeppritz方程計(jì)算的結(jié)果,粉色點(diǎn)線是利用Russell近似方程計(jì)算的結(jié)果,藍(lán)色點(diǎn)線是利用公式(9)計(jì)算的結(jié)果。從圖4中可以看出,采用公式(9)計(jì)算的精度與采用Russell近似方程計(jì)算的精度接近。對(duì)于第1,2,3類AVO模型,采用公式(9)計(jì)算的精度接近于采用精確Zoeppritz方程計(jì)算的精度;計(jì)算第4類AVO模型時(shí),在角度較小時(shí)(小于30°),采用公式(9)計(jì)算的精度較高,隨著角度的增加,與采用精確Zoeppritz方程計(jì)算的誤差逐漸增大?？偟膩碚f,公式(9)的精度能夠滿足地震反演的需求。

表1 模型參數(shù)

圖4 采用不同模型計(jì)算的縱波反射系數(shù)

2.3 測(cè)井尺度孔隙流體模量估計(jì)

在實(shí)際應(yīng)用中,無法利用常規(guī)的測(cè)井方法直接測(cè)量孔隙流體模量Kf和骨架因子G,因此需要根據(jù)巖石物理理論進(jìn)行間接計(jì)算。有多種可以用來計(jì)算孔隙流體模量的方法,本文選取基于巖石物理建模的計(jì)算方法。在Gassmann方程中,若可以準(zhǔn)確的計(jì)算出飽和巖石體積模量、干燥巖石體積模量以及巖石基質(zhì)的體積模量等參數(shù),就可以準(zhǔn)確的計(jì)算孔隙流體模量Kf。

計(jì)算巖石基質(zhì)的模量最常用的方法是VRH理論。Voigt模型提出的N種礦物組成的復(fù)合介質(zhì)的有效體積模量KV的計(jì)算公式為：

(10)

式中：KV是Voigt有效體積模量;fi是第i種組分的體積分量;Ki是第i種組分的體積模量。Voigt有效體積模量代表上邊界,利用Reuss模型給出有效體積模量的下邊界ＫＲ：

(11)

利用Voigt-Reuss-Hill平均得到巖石基質(zhì)的體積模量：

(12)

干巖石體積模量Kdry和巖石基質(zhì)體積模量Km的關(guān)系可以通過建立巖石物理模型得到。巖石物理模型需要根據(jù)實(shí)際儲(chǔ)層特點(diǎn)建立,這里假設(shè)所研究的儲(chǔ)層為典型的砂泥巖儲(chǔ)層,以最為常用的Xu-White模型[20]為例進(jìn)行計(jì)算。

Keys和Xu提出了砂巖的干巖石體積模量的表達(dá)式[21]：

(13)

由測(cè)井資料可以獲取縱、橫波速度以及密度信息,在此基礎(chǔ)上根據(jù)方程(14)可以得到飽和巖石體積模量：

(14)

利用公式(12)至公式(14)得到飽和巖石體積模量Ksat,干燥巖石體積模量Kdry和巖石基質(zhì)體積模量Km后,結(jié)合公式(1)即可求得測(cè)井曲線對(duì)應(yīng)的孔隙流體模量曲線;然后,將孔隙流體模量帶入公式(5) 即可得到骨架因子G。

(15)

(16)

2.4 基于貝葉斯理論的AVA反演

疊前AVA反演需要綜合地質(zhì)、測(cè)井和地震資料,它以包含豐富地下信息的疊前地震反射資料為主要資料,以地質(zhì)和測(cè)井資料作為約束,來揭示地下儲(chǔ)層的屬性及其含流體特征。為了更好地利用待反演參數(shù)的先驗(yàn)信息和提高反演結(jié)果的合理性,本文采用基于貝葉斯理論的AVA反演方法。

由于地震數(shù)據(jù)是4個(gè)不同角度的部分角度疊加道集,因此公式(9)按照入射角不同,以矩陣形式表示為：

(17)

考慮n個(gè)界面的情況,將矩陣進(jìn)行塊化處理并加入子波矩陣,得到：

(18)

(18)式可簡(jiǎn)記為：

Gm=d

(19)

基于貝葉斯理論得到的反射系數(shù)的后驗(yàn)概率密度函數(shù)可表示為：

(20)

式中：d表示部分角度疊加地震數(shù)據(jù);m表示待反演角度反射系數(shù);P(m|d)表示后驗(yàn)概率密度函數(shù);P(d|m)表示描述數(shù)據(jù)d和反射系數(shù)m之間關(guān)系的似然函數(shù);P(m)是先驗(yàn)概率密度函數(shù);P(d)表示邊緣分布,在只考慮后驗(yàn)分布的形狀時(shí),其數(shù)值可以取常數(shù)。

假設(shè)地震資料背景噪聲服從高斯分布,地震數(shù)據(jù)和反射系數(shù)之間的關(guān)系可以用服從高斯分布的似然函數(shù)來描述,即

(21)

由于柯西分布能夠突出小反射系數(shù),能提高反演結(jié)果的分辨率,因此,假設(shè)先驗(yàn)信息服從柯西分布?？紤]到各待反演參數(shù)之間的相關(guān)性,這里采用四元柯西分布：

(22)

式中：N為地震數(shù)據(jù)樣點(diǎn)數(shù);Φi=(Di)TΨ-1Di;Ψ是一個(gè)4×4的系數(shù)矩陣,Ψ需要使用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法計(jì)算;Di是4×4N的矩陣,定義為：

(23)

由貝葉斯公式可以得到后驗(yàn)概率密度分布為：

(24)

將(24)式代入邊緣化公式,取對(duì)數(shù)后得到最大化后驗(yàn)概率分布目標(biāo)函數(shù)為：

J(m)=JG(m)+JCauchy(m)

(25)

(25)式通過柯西先驗(yàn)分布加入稀疏約束,在壓制噪聲影響的同時(shí),提高了反演結(jié)果的稀疏性。但是，由于地震資料是帶限的,所以反演結(jié)果也是帶限的。為了改善反演剖面的橫向連續(xù)性,提高反演結(jié)果的預(yù)測(cè)精度,通過加入平滑正則約束項(xiàng)和點(diǎn)約束項(xiàng),對(duì)反演結(jié)果低頻分量進(jìn)行補(bǔ)償。

為了對(duì)反演結(jié)果低頻分量進(jìn)行補(bǔ)償,在目標(biāo)函數(shù)中加入平滑正則約束項(xiàng)和點(diǎn)約束項(xiàng),得到

(26)

式中：平滑正則約束項(xiàng)JSmooth(m)=α‖C1m-ξ1‖2;點(diǎn)約束項(xiàng)JPoint(m)=β‖C2m-ξ2‖2。其中,α,β為加權(quán)系數(shù),控制約束信息的相對(duì)使用量。可以看出,平滑正則約束項(xiàng)和點(diǎn)約束項(xiàng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式相同,但物理意義卻不同,主要體現(xiàn)在積分矩陣C的構(gòu)建上。在平滑正則約束項(xiàng)中,C1和ξ1是由反射系數(shù)序列時(shí)間采樣點(diǎn)的數(shù)目和低頻模型或非常平滑單井模型計(jì)算得到;而在點(diǎn)約束項(xiàng)中,C2和ξ2是由約束點(diǎn)的位置和對(duì)應(yīng)位置處測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)或井插值數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

因此,(26)式即為最終的目標(biāo)函數(shù),對(duì)目標(biāo)函數(shù)求梯度并令其等于0,得到反演方程：

(27)

式中：λ為加權(quán)系數(shù)。

從(27)式所示的反演方程可以看出,該方程有一定的弱非線性性,因此采用重加權(quán)迭代最小二乘算法進(jìn)行求解即可得到各項(xiàng)的相對(duì)變化量,再進(jìn)行積分即可得到最終結(jié)果。

反演流程如圖5所示。

圖5 基于貝葉斯理論的AVA反演流程

3 模型試算

為驗(yàn)證本文方法的可行性和穩(wěn)定性,用某實(shí)際工區(qū)的井?dāng)?shù)據(jù)建立模型進(jìn)行試算。利用實(shí)際測(cè)井資料計(jì)算得到的模型曲線如圖6所示。采用主頻為35Hz的雷克子波和精確Zoeppritz方程進(jìn)行正演模擬得未加噪聲的合成地震記錄(圖7)。

圖6 用于模型試算的井?dāng)?shù)據(jù)

圖7為未加噪聲的合成地震記錄。通過合理的角度分析進(jìn)行疊加得到部分角度疊加道集,然后利用本文提出的反演方法實(shí)現(xiàn)孔隙流體模量反演。圖8為無噪聲合成數(shù)據(jù)反演結(jié)果，圖中實(shí)線表示模型的值,虛線表示反演結(jié)果。反演結(jié)果表明,無噪聲情況下,該方法獲取的孔隙流體模量與真實(shí)值吻合程度較高。

圖7 未加噪聲的合成地震記錄

圖8 未加噪聲合成地震記錄的反演結(jié)果

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)該方法的穩(wěn)定性,對(duì)合成地震記錄中加入信噪比為2∶1的高斯隨機(jī)噪聲,圖9是加入噪聲后的合成地震記錄。同樣,經(jīng)過角度分析進(jìn)行疊加得到部分角度疊加道集并進(jìn)行孔隙流體模量反演。圖10是在地震數(shù)據(jù)中加入高斯隨機(jī)噪聲(信噪比為2∶1)后的反演結(jié)果。從圖10中可以看出,孔隙流體模量反演結(jié)果仍與模型值基本吻合,但密度項(xiàng)的誤差相比其它3項(xiàng)略大,這是因?yàn)槊芏软?xiàng)的系數(shù)權(quán)值低,因而對(duì)反射系數(shù)的影響相對(duì)較小;其它兩個(gè)參數(shù)的反演結(jié)果也較為準(zhǔn)確,從而證明該方法具有一定的抗噪性。

圖9 加入信噪比為2∶1的高斯隨機(jī)噪聲后的合成地震記錄

圖10 加入信噪比為2∶1的高斯隨機(jī)噪聲后的反演結(jié)果

4 實(shí)例應(yīng)用

將本文所述方法應(yīng)用于中國(guó)東部某油田的實(shí)際資料。在進(jìn)行疊前地震反演之前,需要對(duì)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行保幅處理,包括精細(xì)的波前擴(kuò)散補(bǔ)償、震源組合與檢波器組合效應(yīng)的校正、反Q濾波、地表一致性處理、疊前去噪處理、去除多次波等,并假設(shè)處理后的層間多次波、各向異性的影響可以忽略不計(jì)。由于輸入地震數(shù)據(jù)是部分角度疊加道集,所以要根據(jù)已知的速度信息,將疊前CMP或CRP道集轉(zhuǎn)換到角度域,再根據(jù)實(shí)際入射角范圍,進(jìn)行分角度疊加。圖11是由小到大的4個(gè)角度部分疊加剖面。圖中,在CDP55處有一口井(A井),紫色直線是A井的井軌跡,井軌跡處的柱狀體表示測(cè)井解釋成果,其中,藍(lán)色部分表示非儲(chǔ)層,綠色部分表示含水砂巖,紅色部分表示含油砂巖;深度為1.56s處有一套含水儲(chǔ)層,1.58s處有一套含油儲(chǔ)層。首先利用常規(guī)反演方法反演得到Gassmann流體項(xiàng)f(圖12a),從圖12a中可以看出,在兩個(gè)儲(chǔ)層位置均有低值異常顯示,但是含油儲(chǔ)層和含水儲(chǔ)層的異常值一樣,無法區(qū)分。然后利用本文提出的反演方法實(shí)現(xiàn)孔隙流體模量反演Kf(圖12b),從圖12b中可以看出,在兩個(gè)儲(chǔ)層位置均有低值異常顯示,而且含油儲(chǔ)層的值比含水儲(chǔ)層的值更低,可以進(jìn)行區(qū)分。該反演結(jié)果與巖石物理分析結(jié)果以及實(shí)際鉆井結(jié)果吻合,從而證明了方法的實(shí)用性和優(yōu)越性。

圖11 不同中心角度的疊加道集剖面

圖12 疊前AVA反演結(jié)果剖面

5 結(jié)論與討論

儲(chǔ)層流體識(shí)別是地震勘探的重要目標(biāo)之一,孔隙流體模量作為獨(dú)立的流體指示因子,不受巖石固體部分的影響,流體敏感性高。本文在孔隙彈性介質(zhì)理論的基礎(chǔ)上,提出利用孔隙流體模量作為流體因子,并推導(dǎo)了包含孔隙流體模量的Zoeppritz方程的線性近似方程。在貝葉斯理論的框架下,以柯西分布作為先驗(yàn)分布,高斯分布作為似然函數(shù),建立了相應(yīng)的疊前AVA反演方法。利用該方法進(jìn)行疊前反演可以直接估算孔隙流體模量,提高儲(chǔ)層流體識(shí)別的精度。模型試算可以看出該方法精度高,而且有一定的抗噪性。將其應(yīng)用于實(shí)際工區(qū)資料反演,流體識(shí)別效果很好,說明了該方法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)的可行性。

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(編輯：顧石慶)

Prestack AVA inversion for pore fluid modulus based on the Bayesian theory

Li Chao1,2,Yin Xingyao1,Zhang Guangzhi1,Liu Qian1,Zhang Shixin2

(1.CollegeofGeosciences,ChinaUniversityofPetroleum,Qingdao266580,China; 2.CNOOCResearchInstitute,Beijing100028,China)

Pore fluid modulus is an extremely sensitive fluid indicator.It is significant to estimate pore fluid modulus for reservoir fluid discrimination in seismic scale.Based on the poroelastic theory,a Zoeppritz approximation equation containing the pore fluid modulus is derived.Then in the theoretical framework of Bayesian theory,we assume that the prior distribution can be modelled via the four-variable Cauchy distribution and the likelihood function follows the Gaussian distribution.The objective function of prestack AVA inversion is constructed containing the regularized constraint.A synthetic data test shows that the estimation of pore fluid modulus with this method improves the accuracy of fluid identification,and the application results of actual seismic data demonstrates its effectiveness and practicability.

fluid discrimination,pore fluid modulus,prestack AVA inversion,Bayesian theory

2014-11-12;改回日期：2015-01-29。

李超(1987—),男,博士,主要從事儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和流體識(shí)別方面的研究工作。

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2013CB228604,2014CB239201)、國(guó)家油氣重大專項(xiàng)(2011ZX05014-001-010HZ)、中國(guó)石油科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2011D-5006-0301)、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(11CX06003A)共同資助。

P631

A

1000-1441(2015)04-0467-10

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.04.014