叠前叠后联合反演软件GeoViewPPT课件

叠前 叠后联合反演软件GeoViewPST石油技术服务公司 1 汇报提纲 一 HampsonRussell公司简介二 Geoview叠前 叠后联合反演技术发展方向三 Geoview叠前 叠后联合反演技术主要模块功能 2 开发Geoview叠前 叠后联合反演软件的加拿大Hampson Russell公司隶属于地球物理界著名的CGGVeritas公司 自1987年起从事地球物理勘探方面应用软件的设计开发和咨询服务 涉及领域包括叠前AVO技术 岩性与流体分析检测 叠后地震反演 测井数据分析管理和合成记录制作 4D地震 多波多分量处理解释等 HampsonRussell公司简介 目前HampsonRussell已经形成了以Geoview为数据库平台 涵盖叠前 叠后联合反演模块 4维地震 多波多分量处理解释等模块 是目前储层反演软件中反演方法最完整 研究领域最全面 运行平台最多的储层反演软件 在中国的业务主要集中在AVO分析 地震反演和储层描述 HampsonRussell公司技术系列 运行环境 1 SUN SparcSolaris8 9and10 2 SGI IRIX6 5x 6 5 12m 6 5 19f 3 LINUX32 bit EnterpriseWS3 ES3 AS3 EnterpriseWS4 ES4 AS4 4 LINUX64 bit RedHatEnterpriseWS4 ES4 AS4 SuSE9 2 5 Windows2000 XP Vista32and64bit STRATA 地震叠前 叠后反演 EMERGE 多属性井曲线反演 AVO AFI AVO油气检测 ELOG 井曲线标定及岩石物理正演PRO4D 时移地震分析PROMC 多波多分量解释模块SeisLoader 地震数据加载模块View3D 三维显示模块ISMAP 地质统计储层平面预测模块GEOVIEW 数据库和程序管理器 GeoView软件模块构成 汇报提纲 一 HampsonRussell公司简介二 Geoview叠前 叠后联合反演技术发展方向三 Geoview叠前 叠后联合反演技术主要模块功能 6 Geoview叠前 叠后联合反演技术的发展方向之一叠后 叠前 STRATA叠前 叠后地震反演 叠后反演 叠前反演 岩性预测 岩性 流体预测 油 Geoview叠前 叠后联合反演技术的发展方向之二1D 2D 3D 4D 多分量反演 Elog PROMC多波多分量解释 Strata 叠前AVO 1D 2D 3D 4D 多分量反演 信息量在增加 预测精度也在不断提高 单属性 多属性单学科 多学科 8 隐蔽性油气藏或特殊岩性油气藏大都具有储层厚度薄 横向变化快 储层与非储层的地球物理特征不明显等特征 反演难度很大 因此对分辨率和反演可靠程度要求很高 常规的叠后反演很难满足需求 3 5米 厚度大都低于地震分辨率 储层特征重构技术 多参数反演 Geoview叠前 叠后联合反演技术的发展方向之三反演结果的高分辨率和高可靠性 CGGVeritas具有业界先进的地球物理处理技术 Geoview叠前 叠后联合反演将地震处理 属性提取和反演集成在一起 可以方便地进行AVO预处理和后处理以及叠前 叠后联合反演 Geoview叠前 叠后联合反演技术的发展方向之四地震处理 属性提取与反演一体化 AVO处理偏移距道集叠加 角度道集叠加 超道集叠加 AVO交互分析工具 地震属性体计算工具 NMO校正剩余NMO校正 地震属性处理振幅谱属性波形属性AVO梯度和截距道积分吸收和衰减 地震速度 反演数据等外部属性 多波多分量处理解释 目前HampsonRussell已经形成了以Geoview为数据库核心 集成叠前叠后反演 四维地震分析 多波多分量处理解释等于一体的储层预测技术平台 特别是即将推出的Ce9版本以导航式工作流程为解决方案 帮助新老用户在最短时间内快速理解和使用HampsonRussell产品技术系列 实现HRS公司从软件提供商向解决方案提供商的重要转变 目前即将释放的Ce9版本以导航式工作目标流程为解决方案 帮助用户快速理解地质任务和工作流程 CE8界面 Geoview一体化储层预测技术的发展方向之五角色转换 从应用软件到战略技术平台 汇报提纲 一 HampsonRussell公司简介二 Geoview叠前 叠后联合反演技术发展方向三 Geoview叠前 叠后联合反演技术主要模块功能 12 GeoView叠前 叠后联合反演储层预测解决方案 叠后反演解决方案 STRATA Elog Emerge 岩性预测 薄层预测 叠前AVO分析与叠前反演解决方案 Elog AVO STRATA AFI Emerge 岩性预测 岩性 流体预测 叠后反演解决方案 STRATA Elog Emerge 岩性预测 薄层预测 STRATA叠后地震反演方法 在STRATA软件中提供以下叠后反演方法 七种方法五个模块 带限反演 颜色反演 稀疏脉冲法 两种 基于模型块状反演 STRATA叠后地震反演基于模型块状反演 地震道的褶积模型 Synthetic Seismic 利用共轭梯度法对初始模型进行迭代修改 求取该方程的解 在反演过程中可以采用单道反演和多道反演 多道反演有利于消除噪声干扰 假设条件地震数据经叠后偏移处理 没有多次波存在 子波是常子波并且不随时间变化噪音是随机的 没有相干噪音 Strata中基于模型反演方法特点反演简洁 快速 在软件计算时自动定义许多约束条件和参数 大大方便了用户使用 提高了效率 通过参数scalefactor 调整反演过程中地震和初始模型所起的作用 在提高分辨率的同时尽可能减少多解性 反演的高分辨率 采用宽带的初始模型 能得到高分辨的反演结果 反演的适用性 在井较多的工区能得到高分辨的反演结果 在井少的工区通过增加地震的作用来降低反演结果的多解性 Strata中的基于模型反演方法使用简洁快速 Strata反演结果地震信息清晰 在国内复杂的陆相盆地 其反演结果更实用 STRATA叠后地震反演基于模型块状反演 Emerge多属性反演 储层特征重构 EMERGE软件可利用地震属性和测井属性的组合来预测储层属性 基本原理是在井位置处利用多线性回归和人工智能神经网络技术对已知样本 井点处属性 进行训练 然后将建立的关系应用到整个二维或三维数据体 以预测孔隙度 电阻率或含水饱和度等多种属性 预测结果产生一个新的数据体 同时利用多种QC监控手段可避免产生随机或错误的结果 EMERGE软件预测储层参数比传统的地震反演更有利 以往利用波阻抗数据体转换孔隙度数据体 利用经验公式 现在可以使用任意测井曲线属性进行训练 通过地质统计学的方法在井位置处建立关系 这种关系可以是线性的 多变递归 或非线性的 神经网络技术 并预测该属性数据体 而且测井和地震数据间的关系不受地质模型的影响 不受子波影响 Emerge特点 Emerge通过引入内部地震属性和外部地震属性 地震反演数据体等 分析曲线与地震属性的关系 并通过先进的PNN神经网络射建立起井曲线与地震属性的非线性映射关系 使反演达到理想的效果 算法先进合理 适合井多和井少的区块 应用面广 Emerge多属性反演 储层特征重构 叠后反演方法固有技术瓶颈 1 多次覆盖叠加技术虽然提高了信噪比 但降低了分辨率 综合 或 平均 掉了叠前的地震数据所包含的敏感的地下介质的岩石物理信息 2 多解性比较高 3 因此 叠后的反演技术对岩性勘探和流体识别作用有限 叠后纯波频谱和垂直入射 小角度 频谱图 国内某油田实际资料 不同的角度弹性阻抗对岩性判别能力不同 20 叠前AVO分析与叠前反演Elog AVO STRATA AFI Emerge 岩性 岩性 流体预测 叠前AVO分析与叠前地震反演 流体替换 FRM 叠前正演模拟 AVOmodeling 叠前资料预处理与可行性分析 处理与AVO分析 叠前AVO属性分析与叠前地震反演AFI AVO不确定性分析 2020 4 5 岩石物理分析及流体替换 FRM 流体替换 计算储层内部流体变化 油气水 引起的纵横波和密度的变化 基于Biot Gassmann波在流体饱和的岩石中传播的理论 导出了流体饱和的体模量和剪切模量的表达式 并替换了常规的P波和S波速度方程 叠前正演模拟 AVOModeling 叠前正演模拟 根据流体替换结果模拟叠前道集上可能出现的地球物理响应 AVO正演方法 Fullelasticwave Zoeppritzequation Aki Richards可以进行多波多分量叠前正演模拟AVO不确定性影响因素分析 几何扩散透射损失排列影响各向异性 叠前资料预处理与可行性分析 处理与AVO分析 叠前资料预处理 超道集处理提高叠前资料的信噪比 微调 剩余 动校正提高叠前AVO属性分析的精度 Geoview可提取和使用的一系列不同属性 偏移距或角度段限 范围限制 叠加截距和梯度提取的纵横波反射系数RP RS由RP和RS反演到纵横波阻抗ZP ZS纵横波阻抗ZP ZS转换Lambda Mu Rho分析 叠前AVO属性 GeoView提供偏移距 角道集等叠加处理和方便快捷的AVO分析功能 近角度 0o 15o 叠加 远角度 15o 30o 叠加 角度范围叠加 AVO属性分析 AVO AVO模型采用Zoeppritz方程的两个线性近似方程 Smith公式 Shey公式 其中一种 Aki Richards公式 HRS提供了丰富的AVO属性 17种 Intercept A Gradient B Product A B III类AVO A B A B GeoView中AVO模块的分析工具能帮助我们快速判断AVO类型 GeoView中AVO反演方法 EI弹性阻抗反演 Lambda Mu Rho LMRor 联合反演 叠前AVO属性叠前反演得到Vp Vs 定性分析定量预测 叠前AVO反演 Geoview的联合反演直接在AVO道集上完成叠前反演工作 不需要进行部分叠加 就保留了大量真实的信息 反演的可靠性更高 原始道集 合成道集 误差道集 AFI用于对AVO分析中的不确定性进行分析 AFI分析 AVO分析现在已经是油气勘探和开发中常使用的软件工具 但是 所有AVO属性包含有很大的 不确定性 存在有一个大范围的岩性导制类似的AVO响应 AFI能帮助我们可以计算碳氢检测中的可