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
기우분형고빈초시모형화저빈선험신식적물성삼수수궤반연
Stochastic inversion of reservoir physical property parameters based on high-frequency initial model from fractal and low-frequency prior information
  • 万方数据
    石油物探 석유물탐
    GEOPHYSICAL PROSPECTING FOR PETROLEUM
    2014年 5期 537-544 ,共8页

    印兴耀%孙瑞莹%张广智%王保丽

    인흥요%손서형%장엄지%왕보려

    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 分形高斯模型算法%統計巖石物理%SA-PSO優化算法%貝葉斯理論%物性參數反縯
    분형고사모형산법%통계암석물리%SA-PSO우화산법%패협사이론%물성삼수반연
    fractal Gaussian model algorithm%statistical petrophysics%SA-PSO optimization algorithm%Bayesian theory%inversion of physical property parameters
    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.
    기우분형고빈초시모형화저빈선험신식적저층물성삼수수궤반연방법종합이용혼합선험신식화통계암석물리모형,재패협사이론광가하직접반연저층물성삼수.수선통과분형고사모형산법화극리금삽치득도물성삼수적선험신식;연후근거통계암석물리모형건립탄성삼수여저층물성삼수지간적관계,구건사연함수;최종이용기우모의퇴화법(Simulated Annealing,SA)개진적입자군우화(Particle Swarm Optimization,PSO)산법(SA-PSO)실현후험개솔밀도적추양.여학정성반연결과상비,해방법능구유효지융합측정자료중적고빈신식,제고반연결과적분변솔,병차선험신식중융합료저빈성분,가이득도관빈대적반연결과.일유화이유실제자료반연득도적공극도、니질함량화함수포화도여정자료문합흔호,분변솔교고,험증료해방법적가행성.
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