劉曉晶， 印興耀， 吳國(guó)忱， 宗兆云

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

?

基于基追蹤彈性阻抗反演的深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別方法

劉曉晶， 印興耀， 吳國(guó)忱， 宗兆云

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

摘要深部?jī)?chǔ)層地震資料通常照明度低、信噪比低、分辨率不足，尤其是缺乏大角度入射信息，對(duì)深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別存在較大影響.Gassmann流體項(xiàng)是儲(chǔ)層流體識(shí)別的重要參數(shù)，針對(duì)深層地震資料的特點(diǎn)，本文首先在孔隙介質(zhì)理論的指導(dǎo)下，推導(dǎo)了基于Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的兩項(xiàng)AVO近似方程.通過(guò)模型分析，驗(yàn)證了該方程在小角度時(shí)與精確Zoeppritz方程誤差很小，滿(mǎn)足小角度入射條件下的近似精度要求.然后借助Connolly推導(dǎo)彈性阻抗的思想，推導(dǎo)了基于Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的兩項(xiàng)彈性阻抗方程.針對(duì)深部?jī)?chǔ)層地震資料信噪比差的特點(diǎn)，利用奇偶反射系數(shù)分解實(shí)現(xiàn)了深部?jī)?chǔ)層基追蹤彈性阻抗反演方法，最后提出了基于基追蹤彈性阻抗反演的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的求取方法，并將提取的Gassmann流體項(xiàng)應(yīng)用于深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別.模型測(cè)試和實(shí)際應(yīng)用表明該方法穩(wěn)定有效，具有較好的實(shí)用性.

關(guān)鍵詞深部?jī)?chǔ)層； 兩項(xiàng)AVO近似； 兩項(xiàng)彈性阻抗方程； 基追蹤； 流體識(shí)別

According to the theory of porous media, thef-μtwo-term AVO approximate equation is derived in terms of Gassmann fluid term (f) and shear modulus (μ). We make a comparison of the reflection coefficients calculated by Zoeppritz equation,f-μ-ρthree-term approximation andf-μtwo-term approximation. As elastic impedance (EI) inversion is more reliable than AVO/AVA inversion, we derive the two-term elastic impedance equation based on the idea proposed by Connolly. The model constrained basis pursuit inversion is proposed for elastic impedance inversion, which can improve the stability of inversion for elastic impedance. After implementing the inversion for two-angle elastic impedance, we present the fluid factor and shear modulus extraction method by utilizing the two-term elastic impedance equation. We use the well log to confirm the validity of our method. Finally, we apply the method to a real deep reservoir data to identify the fluid saturated in the reservoir.

The derived two-parameter equation is close to the Zoeppritz equation when the angle of incidence is less than 20°, and it has almost the same accuracy asf-μ-ρthree-term approximation equation. Therefore, thef-μtwo-parameter approximation can be used for fluid factor estimation. It is clear that the method of fluid factor and shear modulus extraction is stable and the estimates match well with the real model from the model test. The results of real data application match well with the well data interpretation and the blocky inversion results generated by the model constrained basis pursuit method have a good resolving power to the layers.

We simplify thef-μ-ρthree-term approximate equation intof-μtwo-term approximate equation which is suitable for deep reservoirs. The accuracy of the new approximate equation is almost the same as thef-μ-ρa(bǔ)pproximate equation. The model constrained basis pursuit inversion method yields the blocky layer which has the advantage in interpretation. The tests on synthetic data and field data show that the estimates are reliable and can be used for fluid discrimination for deep reservoirs.

1引言

隨著能源需求加大，深部?jī)?chǔ)層逐漸成為重要的研究目標(biāo)，探索深部?jī)?chǔ)層的疊前地震反演方法與儲(chǔ)層流體識(shí)別方法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn).

流體因子成為當(dāng)前“定量”儲(chǔ)層流體識(shí)別的重要方法.Smith和Gidlow(1987)利用縱橫波速度相對(duì)變化的加權(quán)差識(shí)別儲(chǔ)層流體，并首先提出了“流體因子”的概念；Fatti等(1994)對(duì)Smith和Gidlow(1987)提出的流體因子重新定義為縱橫波阻抗反射系數(shù)的加權(quán)疊加.這兩種流體因子是屬于界面型流體因子，反映的是儲(chǔ)層流體的邊界.為了反演儲(chǔ)層流體的層內(nèi)信息，專(zhuān)家學(xué)者提出了多種流體因子用于儲(chǔ)層的流體識(shí)別.Goodway等(1997)提出LMR流體識(shí)別技術(shù)；Russell等(2003)基于等效多孔介質(zhì)理論對(duì)Gassmann方程進(jìn)行簡(jiǎn)化、推導(dǎo)，提出Russell流體因子ρf；Quakenbush 等 (2006)提出通過(guò)旋轉(zhuǎn)縱橫波阻抗坐標(biāo)軸得到泊松阻抗，并用于流體識(shí)別；Russell等(2011)對(duì)流體因子進(jìn)行了深入討論，提出直接使用Gassmann流體項(xiàng)f進(jìn)行流體識(shí)別.國(guó)內(nèi)學(xué)者寧忠華等(2006)對(duì)流體識(shí)別進(jìn)行了深入研究，構(gòu)建高靈敏度流體因子；張世鑫(2012)針對(duì)流體因子的識(shí)別精度受儲(chǔ)層物性的影響的問(wèn)題，提出使用等效流體模量Kf進(jìn)行流體識(shí)別，但該方法需要至少四個(gè)角度的疊前地震數(shù)據(jù)；印興耀等(2013a)基于雙相介質(zhì)理論對(duì)流體識(shí)別進(jìn)行了相關(guān)研究.專(zhuān)家學(xué)者們的眾多研究成果表明，Gassmann流體項(xiàng)f對(duì)儲(chǔ)層敏感，有較好的流體識(shí)別效果，因而，本文利用Gassmann流體項(xiàng)f對(duì)深部?jī)?chǔ)層進(jìn)行流體識(shí)別.

疊前地震反演是獲取儲(chǔ)層敏感彈性參數(shù)的重要方法，在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和流體識(shí)別方面發(fā)揮著極其重要的作用.其中，基于Zoeppritz方程或其近似式的AVO反演結(jié)果穩(wěn)定、分辨率高，專(zhuān)家學(xué)者對(duì)不同的介質(zhì)類(lèi)型進(jìn)行了進(jìn)一步研究(Yin et al., 2013; 印興耀等, 2013b)，但利用疊前道集反演對(duì)噪聲敏感；而彈性阻抗反演使用角度部分疊加資料，實(shí)現(xiàn)方便、穩(wěn)定性高，并且在抗噪能力上比AVO反演更具有優(yōu)勢(shì)(Cambois, 2000).自從Connolly(1999)提出了彈性阻抗的概念以來(lái)，人們對(duì)彈性阻抗反演進(jìn)行大量的研究(Savic et al., 2000; Li et al., 2012; Zong et al., 2012)，并從彈性阻抗中提取彈性參數(shù)獲取儲(chǔ)層彈性信息(李?lèi)?ài)山等, 2008; Yin et al., 2004; 宗兆云等, 2011).針對(duì)常規(guī)間接計(jì)算流體因子誤差累計(jì)問(wèn)題，印興耀等(2010)提出流體彈性阻抗反演方法，直接提取Gassmann流體項(xiàng)，提高了流體識(shí)別的精度.針對(duì)非均質(zhì)儲(chǔ)層，Yin等(2014)提出了迭代式Gassmann流體項(xiàng)直接反演與流體識(shí)別方法.

彈性阻抗反演技術(shù)在淺層勘探中已經(jīng)趨于成熟，而在深部?jī)?chǔ)層目標(biāo)區(qū)，地震資料的照明角度小、有效覆蓋次數(shù)低、信噪比低、分辨率不足、缺乏大偏移距(角度)等信息，疊前地震資料所蘊(yùn)含的AVO信息量不夠，這給疊前地震反演帶來(lái)了新的挑戰(zhàn).Lu和 McMechan(2004)認(rèn)為密度項(xiàng)并不是一個(gè)獨(dú)立的參數(shù)，將其與縱橫波速度相乘得到縱橫波阻抗，并利用經(jīng)驗(yàn)公式擬合密度項(xiàng)，基于兩項(xiàng)彈性阻抗反演縱橫波阻抗.李?lèi)?ài)山等(2009)基于Lu的思想，針對(duì)東營(yíng)工區(qū)，擬合密度項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)公式，利用兩個(gè)角度彈性阻抗反演縱橫波阻抗，并用于深部含氣儲(chǔ)層的預(yù)測(cè).高剛等(2013)推導(dǎo)了基于縱橫波阻抗的兩項(xiàng)式彈性阻抗方程，并將其用于深層碳酸鹽巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè).印興耀等(2013b)針對(duì)深部?jī)?chǔ)層的流體識(shí)別，提出了基于兩項(xiàng)彈性阻抗Russell流體因子直接估算方法.

基于多孔介質(zhì)理論得到的Gassmann流體項(xiàng)f具有較高的流體敏感性，本文將其作為深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別因子.在前人研究的基礎(chǔ)上，利用巖石物理經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，降低方程未知參數(shù)的個(gè)數(shù)，推導(dǎo)了基于Gassmann流體項(xiàng)f與剪切模量μ的兩項(xiàng)AVO方程，并基于Connolly的思想推導(dǎo)f-μ兩項(xiàng)彈性阻抗方程，最后利用兩項(xiàng)彈性阻抗方程直接提取Gassmann流體項(xiàng)f與剪切模量μ，為深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別提供敏感、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ).

2f-μ兩項(xiàng)AVO近似方程

2.1f-μ兩項(xiàng)近似公式推導(dǎo)

實(shí)際的巖石是包含固體和流體的雙相介質(zhì)，Gassmann(1951)提出了關(guān)于波在多孔介質(zhì)中的傳播的孔隙彈性理論，建立了Gassmann方程.Russell等(2011)基于該孔隙彈性理論，提出將Gassmann流體項(xiàng)f作為流體因子用于流體識(shí)別，Gassmann流體項(xiàng)f表達(dá)式為

(1)

對(duì)(1)式進(jìn)行進(jìn)一步推導(dǎo)可得：

(2)

(3)

其中μ為剪切模量，Δμ/μ為剪切模量反射系數(shù).

(4)

其中，a、r1為實(shí)際工區(qū)的密度與縱波速度數(shù)據(jù)的擬合系數(shù).由上式推導(dǎo)可得：

(5)

Zhang等(2012)在推導(dǎo)射線(xiàn)彈性阻抗時(shí)應(yīng)用如下假設(shè)：

(6)

其中，r2為橫波速度反射系數(shù)與密度反射系數(shù)之間的擬合系數(shù).將式(6)代入式(3)可以得到剪切模量與密度之間的關(guān)系為

(7)

將式(5)與式(6)代入式(2)可以得到Gassmann流體項(xiàng)與密度之間的關(guān)系為

(8)

Russell等(2011)基于Gassmann流體項(xiàng)f、剪切模量μ與密度ρ推導(dǎo)了f-μ-ρ三項(xiàng)AVO近似方程：

(9)

其中，Rpp為反射系數(shù)，θ為入射角.

為了計(jì)算簡(jiǎn)便，將式Russell近似中密度項(xiàng)系數(shù)寫(xiě)為

(10)

所以，Russell近似可寫(xiě)作：

(11)

將式(7)與式(8)代入式(11)可以得到基于Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的f-μ兩項(xiàng)AVO近似方程為

(12)

(12)

2.2f-μ兩項(xiàng)近似方程精度分析

為了驗(yàn)證新的兩項(xiàng)近似AVO方程的精度，設(shè)計(jì)了三層砂巖模型對(duì)f-μ兩項(xiàng)近似方程、Zoeppritz精確方程和Russell近似方程進(jìn)行精度分析，模型參數(shù)如表1所示.模型的中間層為低阻抗含氣砂巖，上覆地層和下伏地層為高阻抗的含水砂巖.因此，含氣砂巖的頂界面為負(fù)波阻抗界面，底界面為正波阻抗界面.分別利用Zoeppritz方程、Russell近似公式以及本文推導(dǎo)出的f-μ兩項(xiàng)AVO近似公式進(jìn)行計(jì)算表1中含氣砂巖頂、底界面的反射系數(shù)(圖1a、圖2a所示)，并計(jì)算Russell近似方程與f-μ兩項(xiàng)近似方程相對(duì)于精確Zoeppritz方程計(jì)算反射系數(shù)的差值(圖1b、圖2b所示).從圖中可以看出，在入射角不大于20o時(shí)，f-μ兩項(xiàng)近似與Russell近似精度相當(dāng)，兩者計(jì)算的反射系數(shù)數(shù)曲線(xiàn)幾乎重合，而隨著入射角度的增加，這兩種近似與Zoeppritz方程的誤差逐漸增大.因此，在入射角不大于20o時(shí)，f-μ兩項(xiàng)近似對(duì)Zoeppritz方程有較好的近似，其精度誤差在可接受范圍內(nèi)，滿(mǎn)足小角度近似精度要求，因而，公式適用于深層小角度反演.

表1　三層砂巖模型參數(shù)

圖1　含氣砂巖頂界面反射系數(shù)對(duì)比(a) 不同近似方程計(jì)算反射系數(shù)對(duì)比； (b) 反射系數(shù)差值對(duì)比.

圖2　含氣砂巖底界面反射系數(shù)對(duì)比(a) 不同近似方程計(jì)算反射系數(shù)對(duì)比； (b) 反射系數(shù)差值對(duì)比.

3基追蹤彈性阻抗反演

3.1f-μ兩項(xiàng)彈性阻抗方程

為了在小角度近似條件下穩(wěn)定求取Gassmann流體項(xiàng)，將公式推導(dǎo)為兩項(xiàng)彈性阻抗方程.Connolly(1999)提出彈性阻抗的概念，并通過(guò)式(13)的假設(shè)，基于Aki-Richards近似(Aki and Richards, 1980)推導(dǎo)了基于縱橫波速度與密度的彈性阻抗方程，公式(13)為

(13)

上式建立了疊前反射系數(shù)與彈性阻抗之間的關(guān)系，其中，Rpp為反射系數(shù)，θ為入射角，EI為彈性阻抗.本文借助Connolly(1999)推導(dǎo)彈性阻抗方程的思想，推導(dǎo)基于Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的f-μ兩項(xiàng)彈性阻抗方程為

(14)

采用Whitcombe(2002)彈性阻抗正規(guī)化方法，將式彈性阻抗方程進(jìn)行正規(guī)化，使其量綱與縱波阻抗相一致：

(15)

其中，f0、μ0分別為f與μ的平均值；A0為彈性阻抗正規(guī)化參數(shù)，其表達(dá)式為

(16)

由式(15)可知，當(dāng)入射角θ=0°時(shí)，彈性阻抗的取值為常規(guī)的聲阻抗，當(dāng)入射角θ>0°時(shí)，彈性阻抗的量綱與聲阻抗的量綱是一致的.

一般認(rèn)為Gassmann流體項(xiàng)受孔隙流體影響，對(duì)流體敏感性較高，可用于儲(chǔ)層流體識(shí)別，剪切模量反映的是巖石骨架信息，不受孔隙流體的影響，對(duì)流體的敏感性較差.公式包含了與孔隙流體相關(guān)的Gassmann流體項(xiàng)以及與孔隙流體無(wú)關(guān)的剪切模量，根據(jù)該式(15)可直接提取Gassmann流體項(xiàng)進(jìn)而進(jìn)行流體識(shí)別.

3.2基追蹤彈性阻抗反演方法

基于式(15)直接估算Gassmann流體項(xiàng)f首先需要進(jìn)行彈性阻抗反演.本文在Zhang和Castagna(2011)提出的基追蹤稀疏層反演的基礎(chǔ)上，在目標(biāo)函數(shù)中加入模型約束，增強(qiáng)反演的穩(wěn)定性與反演結(jié)果橫向連續(xù)性.如圖3所示，對(duì)反射層頂?shù)捉缑娣瓷湎禂?shù)進(jìn)行奇偶分量分解，其奇偶分量分別表示為

(17)

其中re為偶反射脈沖對(duì)，即偶分量；ro為奇反射脈沖對(duì)，即奇分量；δ(t)為單位脈沖函數(shù)；Δt為采樣間隔，i為頂界面所在的采樣點(diǎn)位置，j為反射層厚度的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，i+j表示底界面所在的采樣點(diǎn)位置.

圖3　反射系數(shù)奇偶分量分解(Zhang and Castagna, 2011)

(18)

考慮褶積模型d=Wr，W為子波矩陣，r為反射系數(shù)序列，將(18)式代入褶積模型，并令G=WD，考慮地下反射層是稀疏的，在L1范數(shù)的約束下，建立基追蹤反演目標(biāo)函數(shù)為

(19)

其中，λ為稀疏約束系數(shù).為了增強(qiáng)反演的穩(wěn)定性，本文在(19)式中加入彈性阻抗模型約束，得到模型約束與稀疏約束聯(lián)合約束下的基追蹤彈性阻抗反演目標(biāo)函數(shù)為

(20)

(21)

深部?jī)?chǔ)層地震資料缺乏大角度入射信息，針對(duì)小角度和中角度部分疊加地震數(shù)據(jù)分別使用上述方法進(jìn)行彈性阻抗反演，可以得到兩個(gè)角度的絕對(duì)彈性阻抗數(shù)據(jù).該方法反演得到的反射系數(shù)具有較好的稀疏性，彈性阻抗呈現(xiàn)塊化，對(duì)地層分界面具有較強(qiáng)分辨能力，能夠在一定程度上適應(yīng)深部?jī)?chǔ)層地震數(shù)據(jù)低信噪比的特點(diǎn).

4參數(shù)提取

由于式(15)中彈性阻抗與流體項(xiàng)和剪切模量呈非線(xiàn)性關(guān)系，為了能從彈性阻抗數(shù)據(jù)中提取Gassmann流體因子并用于流體識(shí)別，對(duì)式兩側(cè)取自然對(duì)數(shù)，將其進(jìn)行線(xiàn)性化為

(22)

針對(duì)深層兩個(gè)角度θ1與θ2矩陣求解公式為

(23)

(24)

分別將兩個(gè)角度的彈性阻抗井旁道數(shù)據(jù)代入(24)式結(jié)合測(cè)井曲線(xiàn)計(jì)算出系數(shù)矩陣A，并將系數(shù)矩陣A代入式(23)，利用最小二乘法即可直接提取Gassmann流體項(xiàng)f與剪切模量μ.

5模型測(cè)試

利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)合成兩個(gè)角度(5°、15°)的彈性阻抗，如圖4a和b所示.圖4c和d中紅色曲線(xiàn)分別為利用本文提出的基于兩個(gè)角度彈性阻抗提取的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量，黑色曲線(xiàn)為測(cè)井曲線(xiàn)計(jì)算得到的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量，比較反演結(jié)果與原始模型可以發(fā)現(xiàn)兩者幾乎重合，誤差很小.實(shí)際應(yīng)用中，彈性阻抗由地震數(shù)據(jù)反演得到，不可避免會(huì)含有噪聲.因此，為了測(cè)試?yán)脙身?xiàng)彈性阻抗提取Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量對(duì)噪聲的敏感性，將圖4a和b中的彈性阻抗分別加入噪聲得到信噪比分別為20∶1與10∶1的含噪聲彈性阻抗數(shù)據(jù)，如圖5a和b與圖6a和b所示.利用本文提出的方法提取的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量分別如圖5c和d與圖6c和d中紅色曲線(xiàn)所示.圖5c和d與圖6c和d中黑色曲線(xiàn)與圖4c和d中黑色曲線(xiàn)意義相同，為利用已知測(cè)井曲線(xiàn)計(jì)算的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量.分別比較不同信噪比情況下的反演結(jié)果與原始模型，可以發(fā)現(xiàn)，隨著噪聲的增加，提取的Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量中的噪聲也會(huì)增加，提取的彈性參數(shù)的精度逐漸降低，但反演結(jié)果依然與原始模型具有很高的吻合度.因此，利用本文的方法可以穩(wěn)定、可靠地提取Gassmann流體項(xiàng)f與剪切模量μ，為利用疊前地震資料對(duì)深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ).

6實(shí)際資料應(yīng)用

將本方法應(yīng)用于某實(shí)際工區(qū)，該工區(qū)目的層埋深達(dá)到4000m以上，發(fā)育了一系列的砂礫巖扇體(如圖8a中黑色橢圓內(nèi)所示)，深水砂礫巖體的扇中亞相成為主要儲(chǔ)集空間，油氣藏類(lèi)型屬于以砂礫巖體為主導(dǎo)的隱蔽油氣藏.選擇工區(qū)內(nèi)過(guò)A井與B井連井剖面驗(yàn)證該方法的在實(shí)際應(yīng)用中的有效性.測(cè)井解釋結(jié)果中A井無(wú)油氣顯示，B井解釋為含氣層，深度約為4350m，對(duì)應(yīng)于地震剖面中時(shí)間約3.21s，如圖8中所示.利用Dillon等(2003)提出流體因子敏感性定量分析方法對(duì)A、B兩井的測(cè)井資料進(jìn)行分析比較了彈性參數(shù)對(duì)氣層的敏感性，如圖7所示，發(fā)現(xiàn)Gassmann流體項(xiàng)對(duì)含氣層最為敏感.圖8a和b分別為兩個(gè)角度部分疊加地震數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)角度分別為4°與20°.首先對(duì)這兩個(gè)角度部分疊加地震數(shù)據(jù)分別利用模型約束基追蹤反演方法進(jìn)行彈性阻抗反演，得到兩個(gè)角度的彈性阻抗，然后利用本文提出的方法基于兩個(gè)角度的彈性阻抗提取Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量.圖8c為反演得到的Gassmann流體項(xiàng)，從圖中可以看出Gassmann流體項(xiàng)剖面對(duì)氣層的識(shí)別效果顯著，Gassmann流體項(xiàng)異常值沿沙礫巖體分布，圖中紅色橢圓內(nèi)B井井旁道流體識(shí)別效果與測(cè)井解釋結(jié)果相一致，在非沙礫巖體發(fā)育區(qū)并無(wú)流體異常顯示.圖8d為提取得到的剪切模量，由于剪切模量對(duì)含氣儲(chǔ)層并不敏感，因而在紅色橢圓內(nèi)B井井旁道并無(wú)氣層異常顯示，與常規(guī)認(rèn)識(shí)結(jié)論相一致.A井解釋結(jié)果無(wú)流體顯示，無(wú)論在Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量剖面上A井井旁道均無(wú)異常顯示.因此，本文提出的利用兩個(gè)角度彈性阻抗提取Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量方法是可靠的，在實(shí)際工區(qū)中應(yīng)用效果明顯，可為深部?jī)?chǔ)層的流體識(shí)別提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ).

圖4　無(wú)噪聲兩個(gè)角度彈性阻抗以及參數(shù)提取結(jié)果

圖5　含噪聲兩個(gè)角度彈性阻抗以及參數(shù)提取結(jié)果(SN=20∶1)

圖6　含噪聲兩個(gè)角度彈性阻抗幾參數(shù)提取結(jié)果(SN=10∶1)

圖7　流體敏感性分析

圖8　利用兩個(gè)角度彈性阻抗提取Gassmann流體項(xiàng)在數(shù)據(jù)中的應(yīng)用(a) 小角度地震數(shù)據(jù)； (b) 中角度地震數(shù)據(jù)； (c) Gassmann流體項(xiàng)剖面； (d) 剪切模量剖面.

7結(jié)論

(1) 本文使用的彈性阻抗反演方法為模型約束下基追蹤反演方法，該方法是在基追蹤反演方法的基礎(chǔ)上加入了模型約束，反演結(jié)果更為可靠，進(jìn)而有利于提取Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的準(zhǔn)確性，最終提高深層流體識(shí)別精度.

(2)Gassmann流體項(xiàng)對(duì)儲(chǔ)層流體有較高的敏感性，是儲(chǔ)層流體識(shí)別的重要參數(shù).本文考慮了深層地震資料照明度低、缺乏大偏移距信息等特點(diǎn)，推導(dǎo)了基于Gassmann流體項(xiàng)f與剪切模量μ的兩項(xiàng)AVO近似方程，減少了方程待求參數(shù)個(gè)數(shù)，該方程可以滿(mǎn)足深層小角度入射的近似精度要求，并推導(dǎo)了f-μ兩項(xiàng)彈性阻抗方程，提出利用兩個(gè)角度彈性阻抗反演Gassmann流體項(xiàng)與剪切模量的方法.模型測(cè)試表明該方法具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，并且提取的Gassmann流體項(xiàng)在深部?jī)?chǔ)層實(shí)際資料應(yīng)用中效果明顯.

References

Aki K, Richards P G. 1980. Quantitative Seismology. San Francisco: W. H. Freeman. Cambois G. 2000. AVO inversion and elastic impedance.∥ 70th Annual International Meeting, Society of Exploration Geophysicists. Expanded Abstracts, 142-145.Connolly P. 1999. Elastic impedance.TheLeadingEdge, 18(4): 438-452.

Dillon L, Schwedersky G, Vásquez G, et al. 2003. A multiscale DHI elastic attributes evaluation.TheLeadingEdge, 22(10): 1024-1029.

Fatti J L, Smith G C, Vail P J, et al. 1994. Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: A 3-D seismic case history using the Geostack technique.Geophysics, 59(9): 1362-1376.

Gao G, He Z H, Cao J X, et al. 2013. The new two-term elastic impedance inversion and its application to predict deep gas-bearing carbonate reservoirs.OilGeophysicalProspecting(in Chinese), 48(3): 450-457.

Gassmann F. 1951. Elastic waves through a packing of spheres.Geophysics, 16(4): 673-685.

Goodway B, Chen T, Downton J. 1997. Improved AVO fluid detection and lithology discrimination using Lamé petrophysical parameters; “λρ”, “μρ”, & “λ/μfluid stack”, from P and S inversions.∥ 67th Annual International Meeting, Society of Exploration Geophysicists. Expanded Abstracts, 183-186.

Li A S, Yin X Y, Lu N, et al. 2009. Application of elastic impedance inversion with two angle stack gathers to predict gas-bearing reservoir of mid-deep layer.OilGeophysicalProspecting(in Chinese), 44(1): 87-92.Li A S, Yin X Y, Zhang F C, et al. 2008. Elastic impedance in VTI media and parameter extraction.ProgressinGeophysics(in Chinese), 23(6): 1878-1885.

Li C, Yin X Y, Zhang G Z. 2012. Elastic impedance equation based on the incident-angle approximation and inversion.∥ 74th EAGE Conference & Exhibition.

Lu S M, McMechan G A. 2004. Elastic impedance inversion of multichannel seismic data from unconsolidated sediments containing gas hydrate and free gas.Geophysics, 69(1): 164-179.Ning Z H, He Z H, Huang D J. 2006. High sensitive fluid identification based on seismic data.GeophysicalProspectingforPetroleum(in Chinese), 45(3): 239-241.

Quakenbush M, Shang B, Tuttle C. 2006. Poisson impedance.TheLeadingEdge, 25(2): 128-138.

Russell B H, Gray D, Hampson D P. 2011. Linearized AVO and poroelasticity.Geophysics, 76(3): C19-C29.

Russell B H, Hedlin K, Hilterman F J, et al. 2003. Fluid-property discrimination with AVO: A Biot-Gassmann perspective.Geophysics, 68(1): 29-39.Savic M, VerWest B, Masters R, et al. 2000. Elastic impedance inversion in practice.∥ 70th Annual International Meeting, Society of Exploration Geophysicists. Expanded Abstracts, 689-692.

Smith G C, Gidlow P M. 1987. Weighted stacking for rock property estimation and detection of gas.GeophysicalProspecting, 35(9): 993-1014.

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

Yin X Y, Li C, Zhang S X. 2013a. Seismic fluid discrimination based on two-phase media theory.JournalofChinaUniversityofPetroleum(EditionofNaturalScience) (in Chinese), 37(5): 38-43.

Yin X Y, Yuan S H, Zhang F C. 2004. Extracting petrophysical parameters from elastic impedance.∥ CPS/SEG 2004 International Geophysical Conference. Expanded Abstracts. 538-542.Yin X Y, Zhang S X, Zhang F. 2013b. Two-term elastic impedance inversion and Russell fluid factor direct estimation method for deep reservoir fluid identification.ChineseJournalofGeophysics(in Chinese), 56(7): 2378-2390, doi: 10.6038/cjg20130724.

Yin X Y, Zhang S X, Zhang F C, et al. 2010. Utilizing Russell approximation based elastic wave impedance inversion to conduct reservoir description and fluid identification.OilGeophysicalProspecting(in Chinese), 45(3): 373-380.

Yin X Y, Zong Z Y, Wu G C. 2013. Improving seismic interpretation: a high-contrast approximation to the reflection coefficient of a plane longitudinal wave.PetroleumScience, 10(4): 466-476.

Yin X Y, Zong Z Y, Wu G C. 2014. Seismic wave scattering inversion for fluid factor of heterogeneous media.ScienceChina:EarthSciences, 57(3): 542-549.

Zhang F, Wang Y H, Li X Y. 2012. Viabilities of seismic ray impedance and elastic impedance for hydrocarbon-sand discrimination.Geophysics, 77(4): M39-M52.Zhang R, Castagna J. 2011. Seismic sparse-layer reflectivity inversion using basis pursuit decomposition.Geophysics, 76(6): R147-R158.Zhang S X. 2012. Methodology and application of fluid identification with seismic information [Ph. D. thesis]. Qingdao: China University of Petroleum (Huadong).Zong Z Y, Yin X Y, Wu G C. 2012. Elastic impedance variation with angle inversion for elastic parameters.JournalofGeophysicsandEngineering, 9(3): 247-260.

Zong Z Y, Yin X Y, Zhang F C. 2011. Elastic impedance Bayesian inversion for lame parameters extracting.OilGeophysicalProspecting(in Chinese), 46(4): 598-604.

附中文參考文獻(xiàn)

高剛, 賀振華, 曹俊興等. 2013. 兩項(xiàng)式彈性波阻抗反演方法在深層碳酸鹽巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用. 石油地球物理勘探, 48(3): 450-457.

李?lèi)?ài)山, 印興耀, 陸娜等. 2009. 兩個(gè)角度彈性阻抗反演在中深層含氣儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用. 石油地球物理勘探, 44(1): 87-92.

李?lèi)?ài)山, 印興耀, 張繁昌等. 2008. VTI介質(zhì)中的彈性阻抗與參數(shù)提取. 地球物理學(xué)進(jìn)展, 23(6): 1878-1885.

寧忠華, 賀振華, 黃德濟(jì). 2006. 基于地震資料的高靈敏度流體識(shí)別因子. 石油物探, 45(3): 239-241.

印興耀, 李超, 張世鑫. 2013a. 基于雙相介質(zhì)的地震流體識(shí)別. 中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 37(5): 38-43.

印興耀, 張世鑫, 張峰. 2013b. 針對(duì)深層流體識(shí)別的兩項(xiàng)彈性阻抗反演與Russell流體因子直接估算方法研究. 地球物理學(xué)報(bào), 56(7): 2378-2390, doi: 10.6038/cjg20130724.

印興耀, 張世鑫, 張繁昌等. 2010. 利用基于Russell近似的彈性波阻抗反演進(jìn)行儲(chǔ)層描述和流體識(shí)別. 石油地球物理勘探, 45(3): 373-380.

張世鑫. 2012. 基于地震信息的流體識(shí)別方法研究與應(yīng)用[博士論文]. 青島: 中國(guó)石油大學(xué)(華東).

宗兆云, 印興耀, 張繁昌. 2011. 基于彈性阻抗貝葉斯反演的拉梅參數(shù)提取方法研究. 石油地球物理勘探, 46(4): 598-604.

(本文編輯張正峰)

基金項(xiàng)目國(guó)家自然科學(xué)基金石油化工聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1562215),國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)項(xiàng)目(2013CB228604)，國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)(2011ZX05030-004-002，2011ZX05006-002，2011ZX05009-003)，中國(guó)博士后基金，青島市博士后啟動(dòng)項(xiàng)目及中石化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(WTYJY-WX2014)聯(lián)合資助.

作者簡(jiǎn)介劉曉晶，男，1988年生，博士研究生，主要從事地球物理理論、方法與應(yīng)用方面研究工作.E-mail：xiaojingliu.1122@gmail.com

doi:10.6038/cjg20160123 中圖分類(lèi)號(hào)P631

收稿日期2015-02-25，2015-06-16收修定稿

Identification of deep reservoir fluids based on basis pursuit inversion for elastic impedance

LIU Xiao-Jing， YIN Xing-Yao， WU Guo-Chen， ZONG Zhao-Yun

SchoolofGeosciences,ChinaUniversityofPetroleum(Huadong),Qingdao266580,China

AbstractFluid discrimination is an important technology for reservoir characterization in seismic exploration. Despite many years of studies on this tool, many problems remain unsolved. The conventional pre-stack inversion method is implemented based on three-parameter approximation. Usually, the density information is contained in three-parameter inversion. While for deep reservoirs, the maximum angle of incidence is not enough to invert the density information, and the low signal-to-noise ratio (SNR) of the data makes the inversion unstable. With the unstable pre-stack inversion, there will be more uncertainty in fluid identification. In order to stabilize the inversion and improve the accuracy of fluid identification for deep reservoirs, we present an identification method for deep reservoir fluids based on basis pursuit elastic impedance inversion.

KeywordsDeep reservoir； Two-term AVO approximation； Two-term elastic impedance； Basis pursuit； Fluid identification

劉曉晶， 印興耀， 吳國(guó)忱等. 2016. 基于基追蹤彈性阻抗反演的深部?jī)?chǔ)層流體識(shí)別方法.地球物理學(xué)報(bào)，59(1):277-286,doi:10.6038/cjg20160123.

Liu X J, Yin X Y, Wu G C, et al. 2016. Identification of deep reservoir fluids based on basis pursuit inversion for elastic impedance.ChineseJ.Geophys. (in Chinese),59(1):277-286,doi:10.6038/cjg20160123.