[发明专利]利用重磁电震同步联合参数模型进行提高成像质量的方法有效
| 申请号: | 201310218610.4 | 申请日: | 2013-06-04 |
| 公开(公告)号: | CN104216006B | 公开(公告)日: | 2017-05-17 |
| 发明(设计)人: | 陈学国;相鹏;谭绍泉;胡加山;郝志伟;时秀朋;李竹强;郭涛;于会臻;李云平;李守济;王有涛;王月蕾 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司西部新区研究中心 |
| 主分类号: | G01V1/28 | 分类号: | G01V1/28 |
| 代理公司: | 济南日新专利代理事务所37224 | 代理人: | 董庆田 |
| 地址: | 100728 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 利用 磁电 同步 联合 参数 模型 进行 提高 成像 质量 方法 | ||
技术领域
本发明涉及叠前深度偏移成像,具体地说是一种使用重力、磁力、电法和地震多种地球物理资料同步联合反演地下介质的速度模型用于提高叠前深度偏移成像质量的方法。
背景技术
在对冲断带、盐下构造、火成岩覆盖区进行油气勘探时地震成像通常会遇到极大的问题。只有当速度模型的估计合理可靠时,地震叠前深度偏移才能得到好的成像效果。不准确的地震速度模型会导致反射点横向和纵向的严重错位,难以恢复反射层位。这个问题严重制约了油气勘探,增加了钻探风险,误导油气储量评估。为叠前深度偏移建立可靠的速度模型不是个简单的任务,尤其在地震数据信噪比底、先验信息少的条件时或者地质构造横向变化复杂的情况下,完成这个任务更加困难。在这些情况下,利用多种地球物理数据联合构建深度域的速度模型比仅用地震数据建立的速度模型可靠性更高,从而降低勘探风险。
反演输入数据的系统和随机误差、多解性以及数据对模型的敏感性使得求解地球物理反问题十分困难。集成不同类型的信息(地震、非地震、先验信息、解释约束)可以有效地减少反问题的多解性,并改善在复杂地质条件下地震成像的分辨率。过去数年间已经有学者提出了集成不同类型数据来构建速度模型的方法,通过物性关系经验公式将速度模型转换成密度模型或者电阻率模型,然后执行重力或者电法反演。所获得密度模型或电阻率模型,在有些情况下,可以变换成速度模型并用来改善地震成像效果。这种方法尽管有一定的理论价值,但是在实际应用中存在一些问题。其中最明显的问题是速度模型和密度模型、电阻率模型间物性转换关系的可靠性。另一个问题是在实际执行上述流程时,通常会给地震数据加权较大而给非震数据加权较小,地震数据对求解速度模型的贡献要远大于非震数据的贡献。这样一来非震方法被限制在由地震提供的初始模型附近进行工作,修改模型的机会很小。这些问题是不同类型地球物理数据的集成至今仍然处在依靠解释人员的经验阶段而没有发展成为解析定量化方法的主要原因。
发明内容
本发明的目的在于提供利用重磁电震同步联合参数模型进行提高成像质量的方法,是一种将地震、重力、磁力、电法数据、外部约束及地质解释成果定量集成到同步联合反演的方法。使用本方法可以借助其他类型的地球物理数据和方法提高地震速度模型的分辨率。与用其他方法建立的速度模型相比,在本方法建立的速度模型基础上进行叠前深度偏移成像能够减少迭代次数且成像可靠性更高。
为了达成上述目的,本发明采用了如下技术方案,利用重磁电震同步联合参数模型进行提高成像质量的方法,其步骤包括:
首先使用不同地球物理数据单独建立初始模型;其次施加先验信息作为约束条件,执行同步联合反演参数地球物理模型进行反演,获得多参数模型;提取速度模型,执行叠前深度偏移生成叠前深度共成像点道集和成像剖面或成像立方体;评估该成像质量和地质可靠性,若可以接受则联合反演结束,否则重新选择联合反演参数重复上述步骤。
所述地球物理数据包括:
1)地震数据,是指炮集或者共中心点道集;
2)重力数据,是指布格重力异常;
3)磁力数据,是指磁力异常;
4)电法数据,是指大地电磁或者可控源电磁法的视电阻率和相位数据。
所述参数模型至少包含速度模型,还包括密度模型、磁化率模型和电阻率模型。
所述速度模型由以下步骤得到:
1)执行叠前深度偏移生成叠前深度共成像点道集和成像剖面或成像立方体;
2)对共成像点道集执行叠前深度剩余偏移生成增强共成像点道集;
3)拾取增强共成像点道集生成增强成像剖面或增强成像立方体;
4)增强成像剖面或增强成像立方体与成像剖面或成像立方体减生成成像数据残差;
5)将先验信息作为反演约束条件,并选择反演参数;
6)基于数据残差、反演约束和所选择的反演参数执行地震反演得到速度模型;
7)评估该速度模型,若最优则将其输入至同步联合反演;否则重新拾取增强共成像点道集生成增强成像剖面或增强成像立方体重复步骤4)、5)、6)。
所述密度模型由以下步骤得到:
1)将布格重力异常减去区域重力场和均衡重力场;
2)在初始密度模型上计算正演重力异常场,与处理过的布格重力异常相减得到数据残差;
3)将先验信息作为反演约束条件,并选择反演参数;
4)基于数据残差、反演约束和所选择的反演参数执行重力反演得到密度模型;
5)评估该密度模型,若最优则将其输入至同步联合反演;否则重新选择反演约束重复步骤2)、3)、4)。
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