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《中国地质大学(北京)》 2015年
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地震叠前AVO反演与天然气水合物识别研究

李广才  
【摘要】:天然气水合物是在低温高压环境下由水和天然气组成的类似于冰的笼形结晶化合物,是公认的地球上尚未开发的最大新型能源,因而受到广泛关注。在地球物理勘探领域,天然气水合物及其下伏游离气识别是研究焦点。地震勘探方法是识别海底天然气水合物的有效地球物理方式。天然气水合物地层的纵波速度和泊松比异常分析是一种有效研究方法:BSR反射振幅随炮检距(AVO)以及随入射角(AVA)变化,也是研究BSR之下沉积层有无游离气的一种重要方法。然而,大多数情况下,常规(叠加和偏移)地震剖面难以识别非典型BSR。事实表明,地层含水合物时纵横波速度明显增大,速度是描述地层属性的重要参数。本文利用AVO反演获取海底地层的纵横波速度、密度等参数,是对天然气水合物和游离气有效识别的手段之一。和大多数地球物理反演方法一样,AVO反演面临多解性和不稳定性问题。本质而言,地震叠前AVO反演是非线性的。此外,由于反演自身的属性特征及反射系数对各参数敏感性差异,横波速度和密度信息往往不够理想。在一些海上区域,缺乏必要的先验信息,如地质背景,测井资料等约束信息,使得反演的多解性与不稳定性比较严重,增加了解的不确定度。由于天然气水合物对地层弹性参数的响应方式与油气存在区别,水合物的存在使地层密度降低,而纵横波速度增加,这与速度和密度基本成正向变化关系相违背,不再满足通常假定的Gardner经验公式。本文基于现有关于天然气水合物与游离气的识别方法,介绍了天然气水合物的物理性质和赋存模型,基于AVO正演理论,详细模拟分析了不同参数化形式下纵波以及转换波AVO响应的弹性参数敏感性特征,发现在小角度入射时,反射系数对横波速度的变化不够敏感,即在各参数相同变化幅度下,横波引起反射系数变化最小,而纵波速度和密度的作用效果几乎一致,而小角度时很难区分这种作用效果,存在的这种敏感性差异条件使得三参数同步反演时,三参数的特征值差异较大,使得反演的精度存在差异。本文详细推导模拟了水合物层顶、底界面的AVO响应特征,研究了基于精确的Zoeppritz方程的反射系数对各弹性参数的梯度随角度的变化特征,为天然气水合物藏的AVO广角分析、多分量以及AVO反演等奠定了基础。对贝叶斯理论下的不同先验分布进行了AVO反演模拟,反演时放弃使用Gardner经验公式,定量研究了不同先验分布特征以及噪声对反演的影响,指出贝叶斯理论下反演的实际困难与不足。阐述了支持向量机基本理论,将其用于AVO反演,利用其基于结构风险最小优化特征,提高了反演精度和稳定性。比较了两种AVO反演方法的模型反演效果,并用于我国南海神狐海域实际数据应用中,证明了其可行性,结合BSR及地震剖面属性特征有效识别了水合物。
【关键词】:AVO反演 天然气水合物 BSR 贝叶斯 支持向量机
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P631.4;P618.13
【目录】:
  • 中文摘要5-7
  • Abstract7-12
  • 1 引言12-30
  • 1.1 选题依据12-16
  • 1.2 课题研究现状16-27
  • 1.2.1 AVO反演方法比较16-22
  • 1.2.2 现有的水合物和游离气识别方法22-27
  • 1.3 存在问题与解决思路27-28
  • 1.4 研究内容和主要创新点28-30
  • 1.4.1 研究内容28-29
  • 1.4.2 主要创新点29-30
  • 2 天然气水合物岩石物理基础30-38
  • 2.1 天然气水合物的物理特征和模型30-32
  • 2.2 天然气水合物的赋存模型32-34
  • 2.3 含水饱和沉积层的弹性模量34-35
  • 2.4 含天然气水合物沉积层的弹性模量35-36
  • 2.5 含游离气沉积层的弹性模量36-37
  • 2.6 含天然气水合物和游离气沉积层的弹性参数37-38
  • 3 AVO理论分析38-81
  • 3.1 AVO技术概述38-39
  • 3.2 AVO正演理论39-48
  • 3.2.1 Zoeppritz方程40-46
  • 3.2.2 Zoeppritz方程近似式分析46-48
  • 3.3 AVO参数敏感性正演分析48-59
  • 3.4 天然气水合物层的AVO响应特征59-81
  • 3.4.1 AVO异常分类59-62
  • 3.4.2 天然气水合物顶界面AVO特征分析62-74
  • 3.4.3 天然气水合物底界面AVO特征分析74-81
  • 4 AVO处理技术与波阻抗反演81-92
  • 4.1 AVO处理技术81-87
  • 4.1.1 常用处理流程81-84
  • 4.1.2 数据信噪比提高84-85
  • 4.1.3 道集数据的叠前偏移85
  • 4.1.4 角度道和角道集的行成85-86
  • 4.1.5 处理可能产生的AVO解释问题86-87
  • 4.2 波阻抗反演87-92
  • 4.2.1 叠后波阻抗反演88-89
  • 4.2.2 弹性波阻抗反演89-92
  • 5 叠前AVO反演与应用92-129
  • 5.1 基于Bayes理论线性AVO反演94-114
  • 5.1.1 Bayes线性AVO反演推导94-97
  • 5.1.2 模型数据反演97-114
  • 5.2 支持向量机与AVO反演114-124
  • 5.2.1 SVM基本原理115-117
  • 5.2.2 正演数据117-118
  • 5.2.3 基于SVM的AVO反演式118
  • 5.2.4 模型反演结果与分析118-121
  • 5.2.5 影响AVO反演的因素121-124
  • 5.3 实际数据应用124-129
  • 5.3.1 神狐海域地质背景124-125
  • 5.3.2 神狐海域地震反射特征125-126
  • 5.3.3 神狐海域地震测线的地震反演126-129
  • 6 结论与展望129-132
  • 6.1 结论129-130
  • 6.2 展望130-132
  • 致谢132-133
  • 参考文献133-143
  • 个人简历143
  • 在学期间发表的学术论文143

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