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基于随机分形的储层裂缝预测方法研究

吴秋波  
【摘要】:储层裂缝预测在油气勘探开发中具有重要的意义。储层裂缝分布具有很强的不均匀性、随机性和复杂性,反映储层的地震记录等地球物理响应也具有随机性和分形等非线性规律。基于随机分形理论,采用分数布朗运动模型,应用R/S分析技术和基于小波变换的谱参数估计方法计算地震道信号的赫斯特指数。赫斯特指数描述了地震道信号的复杂程度,由此可判别和预测储层裂缝。同时,论文研究了将地震振幅数据转化为灰度数字图像,运用基于离散分数布朗随机场的数字图像边缘检测算法预测储层裂缝的技术方法。 R/S分析技术和基于小波变换的谱参数估计方法均可以很好地计算赫斯特指数,相对而言,小波变换谱参数估计方法具有较好的抗噪性。在裂缝发育区段,由于地层介质弹性的非均质性及地震波的散射、吸收等使得地震反射序列变得更为复杂,这样,裂缝发育区地震信号的赫斯特指数小于非裂缝发育区。实例研究表明,应用赫斯特指数判别及预测裂缝是可行的。 地震振幅数据沿层切片转化的灰度数字图像,具有很好的分形性质。其分形参数的变化体现出了裂缝的密度、走向等发育状况的变化。应用离散分数布朗随机场模型做边缘检测预测储层裂缝的密度、走向等发育情况有着较好的效果。


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