叠前叠后联合反演软件GeoView.ppt

1、,叠前、叠后联合反演软件GeoView PST石油技术服务公司,汇 报 提 纲,一、Hampson Russell 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,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。,Hampson Russell 公司简介,目前H

2、ampson Russell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。,Hampson Russell 公司技术系列,运行环境: 1. SUN, Sparc Solaris 8, 9 and 10. 2. SGI, IRIX 6.5x (6.5.12m, 6.5.19f). 3. LINUX 32-bit, Enterprise WS3/ES3/AS3, Enterprise WS4/ES4/AS4.

3、 4. LINUX 64-bit, RedHat Enterprise WS4/ES4/AS4, SuSE 9.2. 5. Windows 2000, XP, Vista 32 and 64 bit.,STRATA地震叠前、叠后反演* EMERGE多属性井曲线反演* AVO、AFIAVO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、Hampson Rus

4、sell 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,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,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

5、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；

6、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Hampson Russell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Hampson Russell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

7、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、Hampson Russell 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,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：STRATAElog Emerge(岩性预测、薄层预测) 叠前AVO分析与叠前反演解决方案：ElogAVOSTRATAAFI Emerge(岩性预测、岩性-流体预测),叠后反演解决方案：STRATAElog Emerge (岩性预测、薄层预测),STRAT

8、A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

9、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

10、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

11、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,叠前AVO分析与叠前反演 ElogAV

12、OSTRATAAFI 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(AVO modeling) 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）,2020/7/5,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（AVO Modeling）,叠前正演模拟：根据流

13、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: Full elastic wave 、Zoeppritz equation、 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

14、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

15、AVO类型,GeoView中AVO反演方法：EI弹性阻抗反演、 Lambda-Mu-Rho (LMR or -) 、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