致密砂岩储层地球物理识别理论与方法

目录 第1章 绪论 1 1.1 致密砂岩储层建模及数值模拟 1 1.2 致密砂岩储层预测 2 1.2.1 有效储层裂缝带的预测 2 1.2.2 频变属性在致密储层预测中的应用 3 1.3 基于机器学习的储层综合预测 4 第2章 致密砂岩储层岩石物理参数求取与地质建模 5 2.1 岩石物理模型 5 2.1.1 Kuster-Toksoz模型 5 2.1.2 Thomsen裂缝介质模型 6 2.1.3 Brown-Korringa各向异性流体替换模型 8 2.1.4 简化Xu-White模型 8 2.1.5 基于Gassmann方程的自适应基质矿物模量反演模型 10 2.2 致密砂岩储层建模 14 2.3 应用效果 15 第3章 致密砂岩储层地震响应特征分析 18 3.1 致密砂岩储层数值模拟方法 18 3.1.1 黏弹TTI介质地震波场数值模拟 18 3.1.2 含流体各向异性介质地震波场数值模拟 27 3.1.3 有限差分的频散现象及解决方案 32 3.2 地震响应特征分析 35 3.2.1 衰减、频散与渗透率的关系 35 3.2.2 裂缝带地震响应特征分析 40 第4章 基于叠后地震资料的致密砂岩储层预测 42 4.1 地震资料预处理 42 4.2 基于几何属性的致密砂岩储层预测 43 4.2.1 全方位储层预测——以曲率分析为例 43 4.2.2 分方位储层预测 50 4.3 基于吸收属性的致密砂岩储层预测 56 4.3.1 基于广义S变换的Q值提取方法 56 4.3.2 Q值各向异性分析 64 4.4 流度属性 69 4.4.1 流度属性的推导 69 4.4.2 流度属性的提取 70 4.4.3 优势频率的计算 71 4.4.4 模拟信号时频分析 74 4.4.5 基于双孔模型的频变属性数值模拟 76 4.4.6 流度属性的数值模拟 79 4.4.7 流度属性的反演 80 4.4.8 基于流度属性的储层评价 83 第5章 基于叠前资料的致密砂岩储层预测 85 5.1 叠前道集优化处理 85 5.1.1 Q补偿 85 5.1.2 道集优化质控 89 5.2 基于L1-2*小化的纵横波阻抗精确反演 91 5.2.1 纵横波阻抗反射系数近似方程推导 92 5.2.2 正演计算 94 5.2.3 L1-2*小化反演方法 94 5.2.4 基于L1-2范数的模型及实际资料反演 97 5.2.5 角道集选取对密度项反演的影响 103 5.3 基于稀疏约束的叠前三参数反演 105 5.3.1 弹性三参数近似方程推导 106 5.3.2 基于稀疏约束的正演模型的构造 106 5.3.3 交替方向乘子法及反演流程 108 5.3.4 理论模型的验证 110 第6章 基于机器学习的致密砂岩储层综合预测 114 6.1 基于近似支持向量机的综合预测 114 6.1.1 支持向量机的基础知识 114 6.1.2 近似支持向量机原理 118 6.1.3 对测井数据的分类 123 6.1.4 对道集AVO曲线的分类 124 6.1.5 对储层的分类 128 6.2 基于随机森林的储层综合预测 130 6.2.1 随机森林的理论基础 130 6.2.2 随机森林的相关定义 131 6.2.3 随机森林的相关性质 133 6.2.4 储层预测中随机森林算法构建方法及优点 135 6.2.5 基于随机森林算法的储层预测 136 6.3 基于极限学习机的储层预测 146 6.3.1 极限学习机 146 6.3.2 基于极限学习机的裂缝带预测 147 第7章 应用实例 155 7.1 区域概况 155 7.2 吸收属性应用效果分析 156 7.3 流度属性应用效果分析 160 7.4 方位体曲率应用效果分析 164 7.5 近似支持向量机应用效果分析 166 7.6 随机森林应用效果分析 168 结语 169 参考文献 170