本发明专利技术涉及非常规油气地震勘探领域，具体公开了一种页岩气TOC叠前地震反演预测方法，该方法包括以下步骤：步骤一，建立页岩储层TOC反演目标函数；步骤二，基于弹性阻抗的页岩TOC叠前反演：根据对测井数据的统计分析而建立所述储层TOC的先验分布，通过蒙特卡洛仿真模拟技术分别对已建立的先验分布做随机抽样，最终获得储层TOC的随机样本空间分布，估计储层TOC后验概率的最大值，此最大值所在的位置处所对应的TOC值就是反演的最终结果。本发明专利技术综合应用了贝叶斯理论、统计岩石物理模型、蒙特卡洛随机抽样技术等理论，能够同时反演几种物性参数，消除了单独反演某一种参数时受到其他参数限制的影响，进而增强了反演的可信度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非常规油气地震勘探领域，特别涉及页岩气TOC叠前地震反演预测方法。
技术介绍
页岩气是一种非常重要的非常规油气资源，资源潜力巨大，储层研究及评价是页岩气勘探初期的主要研究任务，储层流体识别是指利用地震资料对储层含流体特征进行识别和描述，叠前地震反演是储层流体识别和评价的有效途径，对准确寻找有利区具有重要的现实意义。页岩气成藏的主要因素包括演示矿物成分、吸附气含量、总有机碳含量、含气量、渗透率、有机质成熟度、埋藏深度、有效厚度、孔隙度、地层压力、温度等。其中总有机碳含量(TOC)与页岩气含量成正比，直接影响页岩气含量的大小，在对北美地区页岩气储层研究后，认为TOC含量越高越有利于页岩气的富集，有商业价值的页岩气气藏一般应该具备TOC大于2.0％，因此TOC的精确计算对于提高页岩气储层含气量预测精度尤为重要。地震反演是获取地下介质弹性参数的有效途径。据采用地震资料不同，地震反演可分为叠后反演和叠前反演。叠后反演利用叠后地震资料，主要反演地层纵波信息；叠前地震反演利用叠前地震资料所包含的丰富信息，除反演纵波信息外，还可以估计地层横波、岩石模量、流体敏感参数、物性参数、各向异性参数、吸收参数、甚至密度等信息。在叠前地震反演中，据采用的地震正问题解析表达式不同，可分为基于波动方程的叠前反演、基于地震波精确反射系数方程及其近似的叠前反演和基于地震波散射系数方程的地震散射反演等，其中，基于波动方程的叠前地震反演方法受计算效率及稳定性限制，很难在实际地震资料中反演得到合理结果，实用性较小；据反演策略不同，基于地震波反射系数方程及其近似的叠前反演方法又可分为AVO反演、AVA反演及弹性阻抗反演。据地下介质等效模型不同，可分为均匀、非均匀介质，各向同性、各向异性介质，弹性、非弹性介质，以及它们之间的相互组合介质叠前地震反演等。现有的方法是通过与密度拟合获得建立二者关系的方程，进而计算得到TOC，而该叠前反演方法综合利用地震数据和测井数据对页岩储层TOC进行反演，通过反演得到的TOC数值大小与储层密度间的关系，可以得到页岩地层的含油气情况，从而实现页岩含油气性评价。现有的通过与密度拟合的方法计算TOC，仅仅只是应用密度与TOC之间良好的线性关系，而没有考虑到密度反演的不稳定性，简单地通过构建密度与TOC间近似线性关系无法真正地实现页岩含油气性评价。
技术实现思路
本专利技术在贝叶斯理论框架指导下，利用弹性阻抗反演预测页岩储层TOC，该方法在充分利用了弹性阻抗反演的稳定性的前提下，联合应用贝叶斯理论，蒙特卡洛随机抽样技术，统计岩石物理模型，期望最大化算法等理论方法，最终实现页岩储层TOC的预测。提出了一种更加稳定准确的页岩储层TOC反演方法，使得反演结果具有较强的可信度，最终实现页岩含油气性评价。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种页岩气TOC叠前地震反演预测方法，其包括以下步骤：步骤一，建立页岩储层TOC反演目标函数：贝叶斯公式表示为：P(B|A)=p(B)P(A|B)∫P(B)P(A|B)dB---(1-1),]]>式(1-1)中，A代表观测样本信息，B则表示待估计参数，p(B)代表待估计参数B的先验分布，P(B|A)代表待估计参数B的后验分布，P(A|B)是联系随机事件A和随机事件B的似然函数，∫P(B)P(A|B)dB是观测样本的全概率，设∫P(B)P(A|B)dB是一个常数，记为将式(1-1)应用于储层TOC反演过程中目标函数的推导得到：P([φ,Vsh,T]|[EI1,EI2,EI3])＝α×P([φ,Vsh,T])P([EI1,EI2,EI3]|[φ,Vsh,T])(1-4)，式(1-4)中，φ,Vsh,T依次表示孔隙度、泥质含量以及TOC，EI1,EI2,EI3分别表示三个不同角度的弹性阻抗，P(·)代表概率密度函数，对三个不同角度的弹性阻抗做去相关处理，使三者彼此之间相互独立，对式(1-4)做变形得到下式：P([EI1,EI2,EI3]|[φ,Vsh,T])＝P(EI1|[φ,Vsh,T])P(EI2|[φ,Vsh,T])P(EI3|[φ,Vsh,T])(1-5)，式(1-5)中，EI1，EI2，EI3分别为经去相关处理后的弹性阻抗参数，寻找后验分布中最大后验概率的所在位置，该位置所对应的参数值即为储层TOC的最终反演结果：[φ,Vsh,T]＝argMaxP([φ,Vsh,T]|[EI1,EI2,EI3])(1-6)，将式(1-4)和式(1-5)代入式(1-6)中，舍弃常数α，建立最终反演的目标函数，即：[φ,Vsh,T]=argMaxPP([φ,Vsh,T])P(EI1|[φ,Vsh,T])P(EI2|[φ,Vsh,T])P(EI3|[φ,Vsh,T])---(1-7),]]>式(1-7)中，P([φ,Vsh,T])为储层TOC的先验分布，P(EI1|[φ,Vsh,T])P(EI2|[φ,Vsh,T])P(EI3|[φ,Vsh,T])为联系先验分布和后验概率分布的似然函数；步骤二，基于弹性阻抗的页岩TOC叠前反演：根据对测井数据的统计分析而建立所述储层TOC的先验分布：假定测井资料中所提供的各储层物性参数均服从混合高斯分布，并且每个混合高斯分布都是由N个高斯分量通过加权平均构成，利用EM算法求出混合高斯分布中每一个高斯分量中的各项统计参数：均值、方差及权重，然后根据各项统计参数分别建立N个高斯分布，并按照它们各自的权重进行加权平均，最终得出储层TOC的混合高斯分布，其表达式如下：P(R)=Σk=1NαkN(R;μRk,ΣRk)---(2-1),]]>式(2-1)中，R代表储层TOC，N代表高斯分量的个数，αk代表第k个高斯分量的权重，满足代表高斯分量的均值，代表高斯分量的方差；通过蒙特卡洛仿真模拟技术分别对已建立的先验分布做随机抽样，最终获得储层TOC的随机样本空间分布；构建统计岩石物理模型，所述统计岩石物理模型表达式如下所示：EI＝fRPM(T,φ,Vsh)+ε(3-1)，式(3-1)中，EI分别代表大、中、小三个角度的弹性阻抗，ε代表为每一个角度的弹性阻抗所对应添加的随机误差项；针对储层TOC的随机样本空间分布中的每一个样点，通过统计岩石物理模型都求出对应的弹性阻抗的值，所有的弹性阻抗值就共同构成了弹性阻抗的随机样本空间分布，将二者结合，可获得它们的联合分布，利用期望最大化算法分别求出联合分布中三个分量的统计参数；根据式(1-7)估计储层TOC后验概率的最大值，此最大值所在的位置处所对应的TOC值就是反演的最终结果。本专利技术提出的页岩气TOC叠前地震反演预测方法，考虑了页岩储层作为非常规油气藏的特殊性，使用弹性阻抗数据代替弹性参数来反演储层物性参数，这样就能够避免反演过程中由于不准确的密度信息的参与而造成反演精确度降低的情况，相对的提高了反演的准确度，另外，在反演过程中，综合应用了贝叶斯理论、统计岩石物理模型、蒙特卡洛随机抽样技术等理论，能够同时反演几种物性参数，消除了单独反演本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种页岩气TOC叠前地震反演预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一，建立页岩储层TOC反演目标函数：贝叶斯公式表示为：P(B|A)=p(B)P(A|B)∫P(B)P(A|B)dB---(1-1),]]>式(1‑1)中，A代表观测样本信息，B则表示待估计参数，p(B)代表待估计参数B的先验分布，P(B|A)代表待估计参数B的后验分布，P(A|B)是联系随机事件A和随机事件B的似然函数，∫P(B)P(A|B)dB是观测样本的全概率，设∫P(B)P(A|B)dB是一个常数，记为将式(1‑1)应用于储层TOC反演过程中目标函数的推导得到：P([φ,Vsh，T]|[EI1，EI2，EI3])＝α×P([φ,Vsh，T])P([EI1，EI2，EI3]|[φ,Vsh，T]) (1‑4)，式(1‑4)中，φ,Vsh,T依次表示孔隙度、泥质含量以及TOC，EI1,EI2,EI3分别表示三个不同角度的弹性阻抗，P(·)代表概率密度函数，对三个不同角度的弹性阻抗做去相关处理，使三者彼此之间相互独立，对式(1‑4)做变形得到下式：P([EI1,EI2,EI3]|[φ,Vsh,T])＝P(EI1|[φ,Vsh，T])P(EI2|[φ,Vsh，T])P(EI3|[φ,Vsh，T]) (1‑5)，式(1‑5)中，EI1，EI2，EI3分别为经去相关处理后的弹性阻抗参数，寻找后验分布中最大后验概率的所在位置，该位置所对应的参数值即为储层TOC的最终反演结果：[φ,Vsh,T]＝arg MaxP([φ,Vsh,T]|[EI1,EI2,EI3]) (1‑6)，将式(1‑4)和式(1‑5)代入式(1‑6)中，舍弃常数α，建立最终反演的目标函数，即：[φ,Vsh,T]=arg MaxPP([φ,Vsh,T])P(EI1|[φ,Vsh,T])P(EI2|[φ,Vsh,T])P(EI3|[φ,Vsh,T])---(1-7),]]>式(1‑7)中，P([φ，Vsh,T])为储层TOC的先验分布，P(EI1|[φ，Vsh,T])P(EI2|[φ,Vsh,T])P(EI3|[φ,Vsh,T])为联系先验分布和后验概率分布的似然函数；步骤二，基于弹性阻抗的页岩TOC叠前反演：根据对测井数据的统计分析而建立所述储层TOC的先验分布：假定测井资料中所提供的各储层物性参数均服从混合高斯分布，并且每个混合高斯分布都是由N个高斯分量通过加权平均构成，利用EM算法求出混合高斯分布中每一个高斯分量中的各项统计参数：均值、方差及权重，然后根据各项统计参数分别建立N个高斯分布，并按照它们各自的权重进行加权平均，最终得出储层TOC的混合高斯分布，其表达式如下：P(R)=Σk=1NαkN(R;μRk,ΣRk)---(2-1),]]>式(2‑1)中，R代表储层TOC，N代表高斯分量的个数，αk代表第k个高斯分量的权重，满足代表高斯分量的均值，代表高斯分量的方差；通过蒙特卡洛仿真模拟技术分别对已建立的先验分布做随机抽样，最终获得储层TOC的随机样本空间分布；构建统计岩石物理模型，所述统计岩石物理模型表达式如下所示：EI＝fRPM(T,φ,Vsh)+ε (3‑1)，式(3‑1)中，EI分别代表大、中、小三个角度的弹性阻抗，ε代表为每一个角度的弹性阻抗所对应添加的随机误差项；针对储层TOC的随机样本空间分布中的每一个样点，通过统计岩石物理模型都求出对应的弹性阻抗的值，所有的弹性阻抗值就共同构成了弹性阻抗的随机样本空间分布，将二者结合，可获得它们的联合分布，利用期望最大化算法分别求出联合分布中三个分量的统计参数；根据式(1‑7)估计储层TOC后验概率的最大值，此最大值所在的位置处所对应的TOC值就是反演的最终结果。...
【技术特征摘要】
1.一种页岩气TOC叠前地震反演预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一，建立页岩储层TOC反演目标函数：贝叶斯公式表示为：P(B|A)=p(B)P(A|B)∫P(B)P(A|B)dB---(1-1),]]>式(1-1)中，A代表观测样本信息，B则表示待估计参数，p(B)代表待估计参数B的先验分布，P(B|A)代表待估计参数B的后验分布，P(A|B)是联系随机事件A和随机事件B的似然函数，∫P(B)P(A|B)dB是观测样本的全概率，设∫P(B)P(A|B)dB是一个常数，记为将式(1-1)应用于储层TOC反演过程中目标函数的推导得到：P([φ,Vsh，T]|[EI1，EI2，EI3])＝α×P([φ,Vsh，T])P([EI1，EI2，EI3]|[φ,Vsh，T])(1-4)，式(1-4)中，φ,Vsh,T依次表示孔隙度、泥质含量以及TOC，EI1,EI2,EI3分别表示三个不同角度的弹性阻抗，P(·)代表概率密度函数，对三个不同角度的弹性阻抗做去相关处理，使三者彼此之间相互独立，对式(1-4)做变形得到下式：P([EI1,EI2,EI3]|[φ,Vsh,T])＝P(EI1|[φ,Vsh，T])P(EI2|[φ,Vsh，T])P(EI3|[φ,Vsh，T])(1-5)，式(1-5)中，EI1，EI2，EI3分别为经去相关处理后的弹性阻抗参数，寻找后验分布中最大后验概率的所在位置，该位置所对应的参数值即为储层TOC的最终反演结果：[φ,Vsh,T]＝argMaxP([φ,Vsh,T]|[EI1,EI2,EI3])(1-6)，将式(1-4)和式(1-5)代入式(1-6)中，舍弃常数α，建立最终反演的目标函数，即：[φ,Vsh,T]=argMaxPP([φ,Vsh,T])P(EI1|[φ,Vsh,T])P(EI2|&...
【专利技术属性】
技术研发人员：宗兆云，印兴耀，吴国忱，王泓鉴，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37
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