[发明专利]基于非线性算法的裂缝及裂缝内流体识别方法

摘要

一种基于非线性算法的裂缝及裂缝内流体识别方法。本发明基于三项Rüger反射系数方程，通过不同方位相减的办法推导出包含Rüger方程第三项(sin²θtan²θ项)和Thomsen各向异性参数的非线性方程。利用非线性算法－粒子群算法，从所推导的方程中求解出裂缝密度和Thomsen各向异性参数等。利用求解出的裂缝密度、各向异性参数推导出了裂缝流体指示因子表达式。本发明在实际应用中，基于所提出的非线性方程得到的裂缝密度远远比常规线性AVOZ反演得到的裂缝密度接近理论值，反演的各向异性参数的值也非常接近理论值；利用非线性方程的解得到的裂缝流体指示因子也很好地识别出了裂缝流体类型，充分说明了该方法的可行性。

主权项

一种基于非线性算法的裂缝及裂缝内流体识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：把分方位共反射点道集分别记为：方位1、方位2、方位3…方位n，接着把n‑1个方位的共反射点道集分别减去某一个方位的共反射点道集，得到n‑1个方位的共反射点振幅差异道集，为非线性反演准备数据；步骤2：利用n个方位的共反射点道集进行裂缝反演，算出每个反射点上每个时间采样点上的裂缝方位；步骤3：把步骤2中得到的裂缝方位输入求初值的线性方程，得到求解非线性方程所需要的初值，所述初值包括裂缝密度、各向异性参数；步骤4：利用步骤1所述的振幅差异道集，步骤2得到的裂缝方位、步骤3得到的裂缝密度和各向异性参数作为初始值，基于所述非线性方程进行反演，得到裂缝密度、各向异性参数；步骤5：利用步骤4得到的裂缝密度、各向异性参数求得裂缝流体指示因子的大小，进行流体类型识别。