储层反演第3课—概述.pdf

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1、复杂油气藏储层预测第三课课件编著人：黄捍东2010年4月6日第二节、地球物理反演的发展过程及趋势（一）地球物理学中反演理论的产生（一）地球物理学中反演理论的产生（二）地震反演技术的发展过程地震反演技术的发展过程（三）地震反演技术的现状及发展趋势地震反演技术的现状及发展趋势2.线性反演到非线性反演七十年代末至九十年代初，提出的递归反演和模型法反演多为线性化反演方法，现在已成为实际生产应用中反演技术的主流。但线性化反演方法的缺陷是容易造成局部寻优，这是由算法本身所决定的。因此，在很大程度上依赖于初始模型的选择和目标函数曲面的复杂程度。九十年代中后期，地球

2、物理学者开始尝试将非线性算法应用到反演问题当中，目前仍处于不断的探索和发展阶段。出现了以非线性反演理论为基础的多种反演算法。较典型的有以下四种算法：①模拟退火反演模拟退火是一种较好的解非线性反问题的反演方法，它模拟金属从加热状态到冷却结晶的过程。模拟退火反演是利用反演过程和熔化物体退火过程的相似性，通过采用随机模拟物体退火过程来完成反演问题的求解；实现过程中把待反演的参数视为熔化物体的每一个分子，能量函数（判别函数）看作熔化物体的总能量，控制迭代收敛参数相当于退火过程中的温度，建立了这种对应关系之后，就可以在控制参数（温度）的作用下对反演参数的值进行

3、调整，直到所选取的反演参数值最终使能量函数达到全局极小值。利用模拟退火反演方法，在叠前纵、横波速度的反演中，较好的实现了不同厚度、不同收敛方向参数的寻优。用模拟退火反演纵波速度用模拟退火反演横波速度②遗传进化算法反演遗传算法是一种模拟生物系统中自然选择和遗传变异机制的完全非线性反演方法。与一般的反演方法在模型参数空间中从一点到另一点进行搜索的方式不同，遗传算法采用对模型群体进行搜索的方式，因而它具有比一般反演算法更大且更复杂的记忆，具有更大的潜力。遗传算法与模拟退火都是基于随机搜索的一类算法，不同的是遗传算法兼有智能性，其主要原理类似于生物界中的适者

4、生存原理。遗传算法所具有的“记忆”和“淘汰”功能，使得它在计算量和不同迭代结果的前后联系上具有较大的优势。不同模型试算结果表明，遗传算法在薄层的收敛上优于模型法反演。模型法反演层速度遗传法反演层速度③概率法神经网络反演人工神经网络是模拟生物神经网络的结构和功能的一种人工系统，它力图模拟人类大脑神经网络的一些功能。目前人工神经网络有几十种，结构性能各不相同。但无论它们差异如何，它们都是由大量简单的基本处理单元广泛连接而成的，这种基本处理单元称为神经元，它是生物神经元的模拟物。用神经网络来进行反演或解决实际问题，一般分为两个阶段：第一个阶段就是网络的训练

5、即学习阶段，第二个阶段称为识别或预测阶段。神经网络结构图隐蔽层输出层神经元二维排列图神经元C与邻域关系图图中神经网络的神经元按层排列，有一个输入层、一个输出层和若干个隐蔽层，每一个层都包含若干个神经元，同层内神经元间不沟通，但可以从前一层的所有神经元接受输入并将输出传送给另一层的所有神经元，神经元之间通过连接强度连接。目前神经网络反演在地震勘探中应用最多的是油气检测特征提取输入：叠加偏移剖面时窗文件输出：计算的油气特征文件特征归一化，取出训练集输入：油气特征及井的CDP道号输出：计算的油气特征文件神经网络学习识别输入：训练集、网络结构、学习参数等输出

6、：训练和识别结果图输出输入：偏移剖面，归一化特征和识别结果输出：油气的横向变化图上述三类算法反演的初始模型是根据低频模型的先验概率而产生一个随机层速度模型，与测井约束反演由井内插高频模型有本质的区别。反演过程针对非线性、多参数、多极值的大型组合优化问题，采用模拟退火、神经网络等全局优化算法，寻找目标函数的最优解。如丹麦的Lsis地震反演系统等。④非线性随机反演（M.Dorigo，2005）随机地震反演技术是一种将随机模拟理论与地震反演相结合的反演方法，该方法可以有效地提高地震资料的垂向分辨率，并充分考虑地下地质的随机特性，使反演结果更符合实际地质情况

7、。近两年来新的算法应用到求反演解的过程主要有：量子退火法、蚁群算法等。蚁群算法是近年来发展起来的一种仿生模拟进化算法。它的思想就是模拟蚂蚁的觅食行为，即使用大量人工蚂蚁在搜索空间中随机搜索，并且用类蚂蚁的人工信息素来加强搜索路线，引导其它蚂蚁的搜索，同时引入信息素的挥发机制。这种正反馈使该算法能够找到全局最优解，而不会象其它搜索方法那样容易陷入局部最优解。自M.Dorigo提出来后，在多方面得到了应用，并取得了较好的效果。近几年，多种技术的交叉运用，又产生了一些新的反演思路。如：分频波阻抗反演、地震特征反演、混沌反演、地质统计与随机模拟反演等。针对灰

8、岩、火成岩等特殊储层，以岩石物理学为指导，也展开了转换声波反演方法研究。从反映其岩性、电性特征的曲线中，重构