基于分形高频初始模型和低频先验信息的物性参数随机反演

• 作者: 印兴耀 孙瑞莹 张广智 王保丽
• 来源期刊: 石油物探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 分形高斯模型算法 统计岩石物理 SA-PSO优化算法 贝叶斯理论 物性参数反演
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 地震反演
• 页码范围: 537-544
• 页数: 8页
• 分类号: P631.4
• 字数: 5604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2014.05.006

摘要

基于分形高频初始模型和低频先验信息的储层物性参数随机反演方法综合利用混合先验信息和统计岩石物理模型,在贝叶斯理论框架下直接反演储层物性参数.首先通过分形高斯模型算法和克里金插值得到物性参数的先验信息;然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数;最终利用基于模拟退火法(Simulated Annealing,SA)改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法(SA-PSO)实现后验概率密度的抽样.与确定性反演结果相比,该方法能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率,并且先验信息中融合了低频成分,可以得到宽频带的反演结果.一维和二维实际资料反演得到的孔隙度、泥质含量和含水饱和度与井资料吻合很好,分辨率较高,验证了该方法的可行性.