泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法和系统

1.本发明涉及储层参数反演技术领域，尤其是涉及泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法和系统。


背景技术：

2.储层参数(泥质含量、孔隙度)与流体类型的可靠预测对油气储量的估算至关重要。通过地球物理反演，可以从地震振幅数据中提取用于识别油气储层特征的弹性参数，结合岩石物理理论和等效模型，进而将提取的弹性参数转换为储层参数和流体类型指示因子。然而，利用地震数据直接反演储层参数和流体因子的研究尚不成熟。
3.当前常用的流体因子主要基于流体体积模量的不同(水：2.865gpa；气：0.041gpa)建立。利用gassmann流体替换模型可以分析不同种类的流体及含量对于岩石模量(体积模量、剪切模量等)、弹性参数(纵波速度、横波速度、拉梅参数、泊松比等)和密度的影响。地球物理学者通过将各种与流体模量有关的参数进行组合提出了一系列的流体指示因子。然而，不论是弹性参数组合形成的流体指示因子，均建立在气和水的体积模量差异上，但确受到了岩性、流体和孔隙的综合影响，在一定程度上降低了对流体的敏感度。
4.地震波反射系数参数化是油气储层叠前地震反演的基础。aki和richards(1980)提出的以纵横波速度和密度反射率表示的线性化反射系数表达式，大大促进了叠前地震振幅反演的发展。然而，当前关于储层参数(孔隙度和泥质含量)与反射系数之间的关系研究，主要以岩石物理模型为基础，间接地模拟储层参数对地震波反射特征的影响。桂金咏等(2015)结合矿物等效模量计算模型、干岩石模量计算模型、流体替换模型研究了岩石弹性参数与储层参数(泥质含量、孔隙度和含水饱和度)之间的关系，并基于zoeppritz方程分析了储层参数对地震波反射特征的影响。可以看出，当前以储层参数表征反射系数的研究主要是通过间接手段实现的，尚未形成一种直接以储层参数(泥质含量、孔隙度)及流体因子表征的地震波反射系数表达式，在一定程度上限制了利用叠前地震反射振幅预测储层参数的发展。
5.基于反射振幅随偏移距/入射角的变化(amplitude versus offset/angle，avo/ava)理论和特征研究，地球物理学者开展了大量的利用叠前地震数据预测油气储层弹性参数、物性参数及流体因子等反演方法研究。类比于声阻抗(acoustic impedance，ai)，connolly(1999)在aki和richards(1980)反射系数近似式的基础上提出了弹性阻抗(elastic impedance，ei)的概念。地球物理学者通过改写ei表达式，提出了首先利用部分角度叠加道集预测不同角度ei，进而从反演的ei数据体中提取相应的储层弹性参数的策略。其中，利用反演的ei数据体提取弹性参数的过程，需要计算对数弹性阻抗，并建立对数弹性阻抗和对数弹性参数的线性化关系，从而开展弹性参数的线性反演。无论是基于弹性阻抗的两步法反演策略或者avo直接反演策略，其理论基础均为地震波反射系数的一阶线性近似式，而且未知参数求取的精度很大程度上依赖于不同未知参数对于反射系数随角度变化的贡献量。同时，基于地震反射系数一阶线性近似式开展的反演取决于反射系数对于
未知参数变量的一阶导数(即：各参数反射率前与角度有关系的系数)。未知参数之间的相关性以及对于反射系数角度贡献的耦合性，容易造成反演问题的不确定性，降低反演的精度。


技术实现要素：

6.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法和系统。
7.本发明将以岩石物理理论和等效模型为基础，首先建立以储层参数(泥质含量、孔隙度)和流体因子(流体模量)表征的弹性阻抗(ei)；其次研究利用部分角度叠加道集预测ei、进而开展ei非线性反演预测未知参数变量(泥质含量、孔隙度、流体因子等)的方法。
8.该发明不仅建立了储层泥质含量、孔隙度和流体模量与地震波反射系数的直接关系，而且形成了利用叠前地震数据线性反演ei、利用ei非线性反演泥质含量、孔隙度和流体模量的方法。方法具有较好的抗噪性，能够可靠预测储层的泥质含量、孔隙度和流体模量，对油气储层精细刻画具有重要意义。
9.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
10.一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，包括以下步骤：
11.以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；
12.利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。
13.进一步地，所述反射系数及弹性阻抗的表征过程具体为：
14.基于gassmann流体替换公式，利用干岩石和孔隙度、岩石矿物基质和泥质含量的关系，表征饱和岩石的体积模量和剪切模量；
15.基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，建立以泥质含量、孔隙度、密度和体积模量表征的地震波反射系数；
16.以所述地震波反射系数为基础，建立弹性阻抗表达式。
17.进一步地，所述反射系数及弹性阻抗的表达式适用于砂泥岩储层；
18.饱和岩石的体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表征为：
[0019][0020][0021]
式中，k0和μ0分别为组成岩石的矿物基质的等效体积和剪切模量，φ和kf分别为岩石的孔隙度及孔隙中充填流体的体积模量；
[0022]
根据砂泥岩储层的岩石矿物组成成分，将矿物基质等效模量k0和μ0表示为泥质含量vc的函数：
[0023]
[0024][0025]
式中，kq和μq为石英的体积模量和剪切模量，kc和μc为泥质颗粒的体积模量和剪切模量；
[0026]
所述地震波反射系数的表达式为：
[0027][0028]
其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，g
dry
和g
sat
分别为干岩石和饱和岩石的横纵波模量比值；
[0029]
所述弹性阻抗表达式为：
[0030]
式中，ei(θ)为在入射角θ下砂泥岩储层的弹性阻抗。
[0031]
进一步地，利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体具体为：
[0032]
利用叠前地震数据获取部分角度叠加数据体，开展基于模型约束的最小二乘线性反演，获得弹性阻抗数据体；
[0033]
所述弹性阻抗数据体的求解方程为：
[0034]
x
i+1
＝xi+(a
t
a+εi)-1at
(b-axi)
[0035]
式中，x为待反演的弹性阻抗矩阵，i为单位对角矩阵，ε为与信噪比相关的阻尼因子，b为输入的部分角度叠加数据体，a为从部分角度叠加数据中提取的子波构建的子波矩阵，i＝0:n表示迭代次数，而x0为利用测井结果建立的弹性阻抗初始模型。
[0036]
进一步地，所述泥质含量、孔隙度和流体模量的反演预测过程包括：
[0037]
利用获取的弹性阻抗数据体进行非线性反演，预测未知参数组成的变量m，所述未知参数组成的变量m的求解过程为：
[0038]
建立方程：
[0039]mmod
＝m0+δm
[0040]
式中，m0为m初始估测值，m
mod
为给定的一个未知参数变量的模型值，δm为在初始值基础上的扰动，δm的计算表达式为：
[0041]
δm＝-h-1g[0042]
其中，
[0043][0044]
h＝diag(g2)
[0045]
式中，diag[]代表将g2元素放到主对角线，δd为利用m
mod
生成的弹性阻抗结果，而且
[0046][0047]
其中，
[0048][0049][0050][0051][0052]
根据y1(vc)、y2(vc)、f1(φ)、f2(φ)定义式，即可求得和数值；
[0053]
通过给定的初始估测值m0即可求得δm，经过多次迭代之后可得到未知参数组成的变量m的模型值m
mod
的反演结果。
[0054]
本发明还提供一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行以下步骤：
[0055]
以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；
[0056]
利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。
[0057]
进一步地，所述反射系数及弹性阻抗的表征过程具体为：
[0058]
基于gassmann流体替换公式，利用干岩石和孔隙度、岩石矿物基质和泥质含量的关系，表征饱和岩石的体积模量和剪切模量；
[0059]
基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，建立以泥质含量、孔隙度、密度和体积模量表征的地震波反射系数；
[0060]
以所述地震波反射系数为基础，建立弹性阻抗表达式。
[0061]
进一步地，所述反射系数及弹性阻抗的表达式适用于砂泥岩储层；
[0062]
饱和岩石的体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表征为：
[0063][0064][0065]
式中，k0和μ0分别为组成岩石的矿物基质的等效体积和剪切模量，φ和kf分别为岩石的孔隙度及孔隙中充填流体的体积模量；
[0066]
根据砂泥岩储层的岩石矿物组成成分，将矿物基质等效模量k0和μ0表示为泥质含量vc的函数：
[0067][0068][0069]
式中，kq和μq为石英的体积模量和剪切模量，kc和μc为泥质颗粒的体积模量和剪切模量；
[0070]
所述地震波反射系数的表达式为：
[0071][0072]
其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，g
dry
和g
sat
分别为干岩石和饱和岩石的横纵波模量比值；
[0073]
所述弹性阻抗表达式为：
[0074][0075]
式中，ei(θ)为在入射角θ下砂泥岩储层的弹性阻抗。
[0076]
进一步地，利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体具体为：
[0077]
利用叠前地震数据获取部分角度叠加数据体，开展基于模型约束的最小二乘线性反演，获得弹性阻抗数据体；
[0078]
所述弹性阻抗数据体的求解方程为：
[0079]
x
i+1
＝xi+(a
t
a+εi)-1at
(b-axi)
[0080]
式中，x为待反演的弹性阻抗矩阵，i为单位对角矩阵，ε为与信噪比相关的阻尼因子，b为输入的部分角度叠加数据体，a为从部分角度叠加数据中提取的子波构建的子波矩阵，i＝0:n表示迭代次数，而x0为利用测井结果建立的弹性阻抗初始模型。
[0081]
进一步地，所述泥质含量、孔隙度和流体模量的反演预测过程包括：
[0082]
利用获取的弹性阻抗数据体进行非线性反演，预测未知参数组成的变量m，所述未知参数组成的变量m的求解过程为：
[0083]
建立方程：
[0084]mmod
＝m0+δm
[0085]
式中，m0为m初始估测值，m
mod
为给定的一个未知参数变量的模型值，δm为在初始值基础上的扰动，δm的计算表达式为：
[0086]
δm＝-h-1g[0087]
其中，
[0088][0089]
h＝diag(g2)
[0090]
式中，diag[]代表将g2元素放到主对角线，δd为利用m
mod
生成的弹性阻抗结果，而且
[0091][0092]
其中，
[0093][0094][0095][0096][0097]
根据y1(vc)、y2(vc)、f1(φ)、f2(φ)定义式，即可求得和数值；
[0098]
通过给定的初始估测值m0即可求得δm，经过多次迭代之后可得到未知参数组成的变量m的模型值m
mod
的反演结果。
[0099]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0100]
首先，直接建立了泥质含量、孔隙度和流体模量与地震波反射系数及弹性阻抗间
的显性映射关系，为直接模拟储层参数对于地震波反射特征的影响奠定了理论基础；
[0101]
其次，建立了利用叠前地震数据线性反演弹性阻抗、利用弹性阻抗非线性反演泥质含量、孔隙度和流体模量的方法，利用弹性阻抗对于泥质含量、孔隙度和流体模量的二阶导数提高了参数反演的精度。
附图说明
[0102]
图1为本发明实施例中提供的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法的流程示意图；
[0103]
图2为本发明实施例中提供的一种将本发明方法应用于含噪声合成数据得到的反演值与模型真实值的对比图；
[0104]
图3a为本发明实施例中提供的一种将本发明方法应用于实际地震数据反演得到的泥质含量反演结果图；
[0105]
图3b为本发明实施例中提供的一种将本发明方法应用于实际地震数据反演得到的孔隙度反演结果图；
[0106]
图3c为本发明实施例中提供的一种将本发明方法应用于实际地震数据反演得到的流体模量反演结果图；
[0107]
图3d为本发明实施例中提供的一种将本发明方法应用于实际地震数据反演得到的密度反演结果图。
具体实施方式
[0108]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0109]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0110]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0111]
实施例1
[0112]
本实施例提供一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，包括以下步骤：
[0113]
s1：以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；
[0114]
s2：利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。
[0115]
下面结合附图1对本发明具体实现中涉及的方法和基本原理进一步说明。
[0116]
s1：以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征的反射系数及弹性阻抗表达式推导，具体运算为：
[0117]
基于gassmann流体替换公式，利用干岩石和孔隙度的关系，可以将饱和岩石的体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表征为：
[0118][0119]
其中，k0和μ0分别为组成岩石的矿物基质的等效体积和剪切模量，φ和kf分别为岩石的孔隙度及孔隙中充填流体的体积模量。
[0120]
对于砂泥岩储层，其岩石矿物组成成分主要为石英和泥质颗粒，可以将矿物基质等效模量k0和μ0表示为泥质含量vc的函数：
[0121][0122]
其中，kq和μq为石英的体积模量和剪切模量，kc和μc为泥质颗粒的体积模量和剪切模量，矿物的体积模量假定为常数。
[0123]
基于建立的饱和岩石体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表达式，可以推导出表以泥质含量、孔隙度、密度和体积模量表征的地震波反射系数：
[0124][0125]
其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，g
dry
和g
sat
分别为干岩石和饱和岩石的横纵波模量比值。
[0126]
从推导的以泥质含量、孔隙度、流体体积模量和密度表征的反射系数为基础，提出适用于砂泥岩储层的ei(弹性阻抗)公式：
[0127][0128]
利用叠前地震反射振幅，基于导出的反射系数和ei公式，可以开展储层孔隙度、流体模量、密度及泥质含量的直接预测。
[0129]
s2：利用弹性阻抗进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量的方法具体为：
[0130]
基于上述的pp波反射系数和ei公式，开展地震道集线性反演预测ei数据体和ei数据体非线性反演储层孔隙度、流体模量、密度及泥质含量的两步反演。利用部分角度叠加数据体开展基于模型约束的最小二乘线性反演，可以获得ei数据体。其求解方程为：
[0131]
x
i+1
＝xi+(a
t
a+εi)-1at
(b-axi),
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0132]
其中，x为待反演的ei矩阵，i为单位对角矩阵，ε为与信噪比相关的阻尼因子，b为输入的部分角度叠加数据体，a为从部分角度叠加数据中提取的子波构建的子波矩阵，i＝0:n表示迭代次数，而x0为利用测井结果建立的ei初始模型。经过一定的迭代之后，即可获得较好的ei反演结果。
[0133]
接下来介绍如何利用ei反演结果开展孔隙度、泥质含量、流体模量及密度的非线性反演。从推导的ei公式可以看出，ei与泥质含量vc，孔隙度φ，流体模量kf及密度ρ之间为一种非线性关系。通过开展非线性反演方法研究，实现利用ei数据体变量d非线性反演预测未知参数(vc、φ，kf及ρ)组成的变量m。未知参数变量的求解为：
[0134]mmod
＝m0+δm,
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0135]
其中，m0为m初始估测值，δm为在初始值基础上的扰动
[0136]
δm＝-h-1
g,
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0137]
其中
[0138][0139]
h＝diag(g2),
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0140]
式中diag[]代表将g2元素放到主对角线，m
mod
为给定的一个未知参数变量的模型值，δd为利用m
mod
生成的ei结果，而且
[0141][0142]
其中
[0143][0144][0145][0146][0147]
根据y1(vc)、y2(vc)、f1(φ)、f2(φ)定义式，即可求得和
数值。
[0148]
综上，通过给定初始估测值m0即可获得求得δm，经过多次迭代之后可得到未知参数变量的反演结果。
[0149]
本实施例还提供一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法。
[0150]
实验结果
[0151]
为了验证本发明在预测储层泥质含量、孔隙度及流体模量的可靠性，将本发明分别应用于合成地震数据和叠前地震数据进行处理分析。图2为将本发明应用于含随机噪声的合成地震数据(信噪比为2)时，反演得到的模型真实值和预测值的对比。可以看出，即使在信噪比为2时，该发明得到的孔隙度、泥质含量、流体模量的反演结果和模型真实值之间吻合较好。图3a-图3d为将该发明应用叠前地震数据得到的泥质含量、孔隙度、流体模量及密度反演结果，图中添加了相对应的测井解释结果。可以看出，利用本发明得到的泥质含量、孔隙度、流体模量和密度反演结果与测井解释结果之间匹配较好。图2、图3a-图3d的数据处理效果验证了本专利中反演方法预测储层泥质含量、孔隙度、流体模量的可行性与有效性，具有较大的应用潜力。
[0152]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，其特征在于，包括以下步骤：以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。2.根据权利要求1所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，其特征在于，所述反射系数及弹性阻抗的表征过程具体为：基于gassmann流体替换公式，利用干岩石和孔隙度、岩石矿物基质和泥质含量的关系，表征饱和岩石的体积模量和剪切模量；基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，建立以泥质含量、孔隙度、密度和体积模量表征的地震波反射系数；以所述地震波反射系数为基础，建立弹性阻抗表达式。3.根据权利要求2所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，其特征在于，所述反射系数及弹性阻抗的表达式适用于砂泥岩储层；饱和岩石的体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表征为：表征为：式中，k0和μ0分别为组成岩石的矿物基质的等效体积和剪切模量，φ和k
f
分别为岩石的孔隙度及孔隙中充填流体的体积模量；根据砂泥岩储层的岩石矿物组成成分，将矿物基质等效模量k0和μ0表示为泥质含量v
c
的函数：的函数：式中，k
q
和μ
q
为石英的体积模量和剪切模量，k
c
和μ
c
为泥质颗粒的体积模量和剪切模量；所述地震波反射系数的表达式为：其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，
g
dry
和g
sat
分别为干岩石和饱和岩石的横纵波模量比值；所述弹性阻抗表达式为：式中，ei(θ)为在入射角θ下砂泥岩储层的弹性阻抗。4.根据权利要求1所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，其特征在于，利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体具体为：利用叠前地震数据获取部分角度叠加数据体，开展基于模型约束的最小二乘线性反演，获得弹性阻抗数据体；所述弹性阻抗数据体的求解方程为：x
i+1
＝x
i
+(a
t
a+εi)-1
a
t
(b-ax
i
)式中，x为待反演的弹性阻抗矩阵，i为单位对角矩阵，ε为与信噪比相关的阻尼因子，b为输入的部分角度叠加数据体，a为从部分角度叠加数据中提取的子波构建的子波矩阵，i＝0:n表示迭代次数，而x0为利用测井结果建立的弹性阻抗初始模型。5.根据权利要求1所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法，其特征在于，所述泥质含量、孔隙度和流体模量的反演预测过程包括：利用获取的弹性阻抗数据体进行非线性反演，预测未知参数组成的变量m，所述未知参数组成的变量m的求解过程为：建立方程：m
mod
＝m0+δm式中，m0为m初始估测值，m
mod
为给定的一个未知参数变量的模型值，δm为在初始值基础上的扰动，δm的计算表达式为：δm＝-h-1
g其中，h＝diag(g2)式中，diag[]代表将g2元素放到主对角线，δd为利用m
mod
生成的弹性阻抗结果，而且其中，
根据y1(v
c
)、y2(v
c
)、f1(φ)、f2(φ)定义式，即可求得和数值；通过给定的初始估测值m0即可求得δm，经过多次迭代之后可得到未知参数组成的变量m的模型值m
mod
的反演结果。6.一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行以下步骤：以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。7.根据权利要求6所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，其特征在于，所述反射系数及弹性阻抗的表征过程具体为：基于gassmann流体替换公式，利用干岩石和孔隙度、岩石矿物基质和泥质含量的关系，表征饱和岩石的体积模量和剪切模量；基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，建立以泥质含量、孔隙度、密度和体积模量表征的地震波反射系数；以所述地震波反射系数为基础，建立弹性阻抗表达式。8.根据权利要求7所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，其特征在于，所述反射系数及弹性阻抗的表达式适用于砂泥岩储层；饱和岩石的体积模量k
sat
和剪切模量μ
sat
表征为：表征为：式中，k0和μ0分别为组成岩石的矿物基质的等效体积和剪切模量，φ和k
f
分别为岩石的孔隙度及孔隙中充填流体的体积模量；根据砂泥岩储层的岩石矿物组成成分，将矿物基质等效模量k0和μ0表示为泥质含量v
c
的函数：
式中，k
q
和μ
q
为石英的体积模量和剪切模量，k
c
和μ
c
为泥质颗粒的体积模量和剪切模量；所述地震波反射系数的表达式为：其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，其中，θ为入射角，g
dry
和g
sat
分别为干岩石和饱和岩石的横纵波模量比值；所述弹性阻抗表达式为：式中，ei(θ)为在入射角θ下砂泥岩储层的弹性阻抗。9.根据权利要求6所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，其特征在于，利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体具体为：利用叠前地震数据获取部分角度叠加数据体，开展基于模型约束的最小二乘线性反演，获得弹性阻抗数据体；所述弹性阻抗数据体的求解方程为：x
i+1
＝x
i
+(a
t
a+εi)-1
a
t
(b-ax
i
)式中，x为待反演的弹性阻抗矩阵，i为单位对角矩阵，ε为与信噪比相关的阻尼因子，b为输入的部分角度叠加数据体，a为从部分角度叠加数据中提取的子波构建的子波矩阵，i＝0:n表示迭代次数，而x0为利用测井结果建立的弹性阻抗初始模型。10.根据权利要求6所述的一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演系统，其特征在于，所述泥质含量、孔隙度和流体模量的反演预测过程包括：利用获取的弹性阻抗数据体进行非线性反演，预测未知参数组成的变量m，所述未知参数组成的变量m的求解过程为：建立方程：
m
mod
＝m0+δm式中，m0为m初始估测值，m
mod
为给定的一个未知参数变量的模型值，δm为在初始值基础上的扰动，δm的计算表达式为：δm＝-h-1
g其中，h＝diag(g2)式中，diag[]代表将g2元素放到主对角线，δd为利用m
mod
生成的弹性阻抗结果，而且其中，其中，其中，其中，根据y1(v
c
)、y2(v
c
)、f1(φ)、f2(φ)定义式，即可求得和数值；通过给定的初始估测值m0即可求得δm，经过多次迭代之后可得到未知参数组成的变量m的模型值m
mod
的反演结果。

技术总结
本发明涉及一种泥质含量、孔隙度及流体模量的非线性反演方法和系统，方法包括以下步骤：以泥质含量、孔隙度及流体模量直接表征反射系数及弹性阻抗表达式；利用叠前地震数据预测弹性阻抗数据体，进而根据弹性阻抗表达式，进行非线性反演预测泥质含量、孔隙度和流体模量。与现有技术相比，本发明不仅直接表征泥质含量、孔隙度及流体模量对于地震波反射特征的影响，还能够利用地震数据估测弹性阻抗、进而开展弹性阻抗非线性反演直接估测储层的泥质含量、孔隙度及流体特征，为更加可靠的油气储层泥质含量、孔隙度及流体类型预测提供方法支撑。撑。撑。


技术研发人员：陈怀震 韩剑 罗任 王本锋
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2022.07.26
技术公布日：2022/11/1