技术领域
[0001] 本
发明涉及地震反演裂缝分析技术领域，更具体地，涉及一种分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的方法。
背景技术
[0002] 纵波在
各向异性介质中传播，纵波的属性有各种变化规律，利用这些规律，可反演介质各向异性的参数，裂缝介质是各向异性介质的一种特殊类型，利用纵波属性的变化规律可反演裂缝的密度和走向。这些纵波属性主要包括反射振幅、动校正速度、旅行时和衰减等。
[0003] 其中，纵波振幅属性，平面波在两种各向同性介质分界面处反射系数和透射系数的经典解析表达式为Zoeppritz方程(以人名Zoeppritz命名的反射投射系数方程)，它是各向同性介质中AVO(Amplitude Versus Offset，振幅随偏移距变化)分析的理论
基础。由于解析表达式中不方便的参数化，后来学者们已经开发了一系列涵盖了合理的入射范围的近似。在实际应用中，AVO响应中的特征可以帮助确定
岩石特性；另外，裂缝介质中的AVO分析通常考虑方位
角变化。各向同性与HTI(horizontal transverse isotropy，
水平横向各向异性)分界面处的纵波反射系数随入射角和方位角变化，这种变化规律揭示了纵波反射系数和AVO梯度都表现出随方位角为椭圆变化规律。椭圆率的变化表示地震各向异性的强度。换句话说，假设应用该各向同性/HTI模型，则从地震数据提取的反射系数可用于反演地震各向异性(或相对裂缝密度)的主裂缝方向和强度。
[0004] 而纵波旅行时和动校正速度是另外两个重要属性，它们通常相互关联。动校正速度(或慢度)与方位角之间存在椭圆关系，将该技术应用于纵波地震资料的HTI介质，可以反演对称平面方向(裂缝走向)，并通过拟合椭圆变化而计算相对裂缝密度。因此，在纵波资料应用中，通过分析
地震道集中的动校正速度，结合椭圆拟合技术可反演裂缝相对密度和裂缝走向。
[0005] 地震衰减是由透射介质或系统引起的
地震波振幅或
能量的减小。含油气层储层中的对齐裂纹或裂缝被认为是
流体的优质储集场所或通道，导致了所含流体或流体流动的优先方向。该特征进一步导致依赖方位角的衰减，并且衰减与方位角之间有密切椭圆关系，这种椭圆可以用来指导地震资料的纵波衰减裂缝反演。对于裂缝介质中纵波衰减的方位角变化，对于某一偏移距，通常采用谱比法计算不同方位角处的品质因子，然后将椭圆拟合技术应用于品质因子以获得主裂缝走向(对应于拟合椭圆的长轴)和相对裂缝密度(对应于椭圆率)。
[0006] 目前采用奇异值分解法分析纵波振幅并计算裂缝密度是常见的缝隙方向，其具体操作方式是对于各向异性模型，上部为各向同性介质和下部为裂缝(等效的HTI)介质的交界面的情形，Varela等人(2007)提出的奇异值分解法(SVD)方法，纵波反射系数矩阵的奇异值分解产生如下的基函数系列f和地震属性系列C:
[0007] R(fd,θ,φ)＝C1(fd,θ)f1(φ)+C2(fd,θ)f2(φ)+C3(fd,θ)f3(φ) (1)[0008] 其中，基函数序列f(包括f1，f2，f3)随方位φ而改变，地震裂缝属性矩阵系列C(包括矩阵C1，C2，C3)与裂缝密度fd和入射角有关联。基函数f仅依赖于方位角，而属性矩阵C依赖于入射角θ和裂缝密度。
[0009] 在实际裂缝密度反演过程中，首先通过岩石物理模型建立反射系数矩阵R，之后基于SVD方法分解反射系数矩阵得到基函数序列f和属性矩阵序列C，再从实际地震数据中提取的一个新的反射系数矩阵R’，它将与矩阵R共享相同的基函数f，使用R’和基函数f计算新的裂缝属性矩阵序列C’，对比属性矩阵C和新属性矩阵C’即可得出实际地震数据中不同入射角的裂缝密度。
[0010] 使用地震数据反演裂缝密度的前提是目的层相对平缓，但是实际情况的地质模型目的层很多时候不完全满足目的层相对平缓的条件，比喻说目的层含背斜、向斜和
断层等起伏构造，这些构造对裂缝密度反演的影响还有待研究，因此，急需发明一种方法来评估地质起伏构造对裂缝密度反演的影响。
发明内容
[0011] 本发明提供一种分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的新方法。
[0012] 根据本发明的一个方面，提供一种分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的方法，包括以下步骤，
[0013] 步骤S1，基于待研究目的区域地球物理资料和地质资料，构建含地质构造的地震数值模型；
[0014] 步骤S2，基于所述的地震数值模型，定义地震观测系统，通过数值有限差分方法模拟合成地震数据，记录生成合成地震数据；
[0015] 步骤S3，通过对步骤S2中的所述地震
数据处理，获取
共中心点方位超道集的子道集，基于子道集按不同的偏移距分成若干偏移距集合，以得到每个所述偏移距集合的平均振幅矩阵，近似形成目的层反射系数矩阵；
[0016] 步骤S4，构建岩石物理模型，获取不同偏移距/不同方位角对应的纵波反射系数矩阵，使用SVD数值分解方法，得到基函数系列和裂缝属性系列；
[0017] 步骤S5，基于步骤S3获取的所述目的层反射系数矩阵和步骤S4获取的所述基函数系列，合成地震数据的裂缝属性矩阵序列；
[0018] 步骤S6，对比步骤S4获取的裂缝属性系列和步骤S5的地震数据的裂缝属性矩阵序列，以获取合成地震数据的裂缝密度。
[0019] 在上述方案基础上优选，所述步骤S1中，所述的地震数值模型包括模型纵横
波速度、模型纵横波密度、目的裂缝层异性参数。
[0020] 在上述方案基础上优选，所述步骤S3中，通过对步骤S2中的所述地震数据进行抽道集、速度分析和
叠加与偏移，以获取共中心点方位超道集，并按方位将所述共中心点方位超道集分解成子道集。
[0021] 在上述方案基础上优选，所述步骤S4中，通过采用SVD方法的公式(1)分解所述不同偏移距/不同方位角对应的纵波反射系数矩，以得到所述基函数系列和裂缝属性系列。
[0022] 与
现有技术相比较，本发明具备以下优点：
[0023] 本发明的一种分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的方法。传统的方法使用Ruger的椭圆拟合
算法直接反演，
精度低，而且反演的结果是裂缝密度的相对值，不是绝对值相比较；本发明使用SVD方法，反演得到的裂缝密度是绝对值，是真实的裂缝密度信息，更精确的反应大地构造对裂缝反演的影响。
附图说明
[0024] 图1a表示本发明的模型1的各向异性速度模型；
[0025] 图1b表示本发明的模型2的各向异性速度模型；
[0026] 图1c表示本发明的模型3的各向同性速度模型；
[0027] 图2a表示本发明的模型1某中心点道集对应的反射系数矩阵；
[0028] 图2b表示本发明的模型2某中心点道集对应的反射系数矩阵；
[0029] 图2c表示本发明的模型3某中心点道集对应的反射系数矩阵；
[0030] 图3a表示使用SVD方法构建的基函数系列f1，f2，f3；
[0031] 图3b表示使用SVD方法构建的地震裂缝属性C1；
[0032] 图3c表示使用SVD方法构建的地震裂缝属性C2；
[0033] 图3d表示使用SVD方法构建的地震裂缝属性C3；
[0034] 图4a表示本发明的模型1的各共中心点
位置反演得到的裂缝密度；
[0035] 图4b表示本发明的模型2的各共中心点位置反演得到的裂缝密度图4c表示本发明的模型3的各共中心点位置反演得到的裂缝密度图5本发明的基于合成地震数据分析地质构造对地震反演裂缝密度的影响的方法流程
框图。
具体实施方式
[0036] 下面结合附图和
实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0037] 请参阅图1所示，本发明提供了一个实际例子说明本发明方法的实施具体方式。本实施例中依据一个实际油田的参数来设计的目的裂缝层非常薄，只有110米，这可能会影响基于SVD方法的反演结果。这里我们设计对应5步实施。
[0038] (1)裂缝密度反演时，为了定量评估背斜的影响以及可能的薄层效应(或调谐效果)，我们设计3个模型：模型1(图1a)是直接取自速度剖面(图1c)和包含一个背斜和一层薄裂缝层；模型2(图1b)，由模型1中的第二层和第三层合并得到，参数来自模型1的裂缝层；模型3(图1c)由模型1中的第二层和第三层合并得到，但与模型1的第三层的参数一致。图1a至图1c中不同的
颜色表示不同的层，是示意图，其中，白色、绿色和蓝色表示各向同性层，红色表示裂缝层；这三个模型都是三维模型，模型属性在y方向不变，显示的是x-z剖面；x和z都是长度网格个数，单位是10米。这三个模型是三维模型，模型属性在方向不变，显示的是-剖面。在的模型1中，穿过背斜，如果存在反演裂缝密度的变化，可以表明背斜的影响。通过比较模型1和模型2的反演的裂缝密度，可以发现可能的薄层效应。对于模型3，反演的裂缝密度，或假裂缝密度(因为没有裂缝)，如果存在，也显示了背斜的作用。预设裂缝层(红色对应层)密度为0.1，这里使用Chapman岩石物理模型计算对应的裂缝模拟的Thomason参数。在确定以上模型后，定义地震观测系统，使用有限差分方法模拟合成地震数据，记录生成标准的地震数据格式，对于不同的模型，使用相同的观测系统，和模拟方式，便于后续的数据对比。
[0039] (2)在生成合成数据后，我们实施地震数据常规处理，完成从炮集到共中心点方位超道集的转换，并变换成方位道集和偏移距集合，每个集合计算出平均振幅，得到了和偏移距/方位角相关的平均振幅矩阵，近似成目的层反射系数矩阵R’，如图2a、图2b和图2c是三个模型某位置对应的
共中心点道集目的层反射系数R’例子中，颜色表示反射系数的大小，白色空格表示无效反射系数(或未能
抽取到的反射系数)，三个图中，横轴X刻度1-9表示0-180度方位角，每20度计算一个方位角道集，纵轴Y刻度表示5-45度每个1度对应一个入射角格子，白色格子部分表示该位置没有数据道，没有可供计算的振幅。
[0040] (3)依据构建岩石物理模型，从
测井数据取得各向异性裂缝层与各向同性盖层的弹性参数/Thomasen参数，计算不同入射角和方位角对应的反射系数矩阵R，使用SVD方法按照前面公式(1)，将R分解成f基函数序列和裂缝属性C矩阵序列，如图3。图3是分解后的基函数序列f(f1,f2,f3)和裂缝属性矩阵序列C(C1,C2,C3)。
[0041] (4)使用合成地震数据反射系数矩阵R’和上一步通过岩石物理模型得到的基函数序列f，计算合成地震数据的裂缝属性矩阵序列C’，对比合成地震数据的裂缝属性矩阵序列C’和第三步得到的裂缝属性矩阵序列C，其中，裂缝属性一般提取C1，C2和C3，每个参数都可以反演一个裂缝密度fd，综合考虑得到的裂缝密度fd的相对稳定可靠，确定成最终合成地震数据的裂缝密度fd，图4a、图4b和图4c表示三个模型的各中心点位置反演得到的裂缝密度，每个图中左边子图表示不同共中心点位置(x轴)，不同入射角(y轴)对应的反演得到的裂缝密度(颜色值)，右边子图是左子图对应的平均值(x轴表示不同共中心点位置，y轴是裂缝密度，是左边子图不同入射角对应不同裂缝密度的平均值)，也就是实际反演所得到的不同中心点位置最终裂缝密度值，以4a为例，一二三行表示C1，C2和C3三个属性分别对应的裂缝密度反演结果；左列表示，依据各CDP位置和各个入射角位置的C反演的裂缝密度矩阵，右列表示左边图的裂缝密度在不同入射角对应的平均值。
[0042] (5)讨论模型图1中背斜对裂缝反演得到裂缝密度的影响。对比图4a和4b可以看出，裂缝层的厚度反演得到的C1，C2和C3没什么大的区别，基本一样，这表明，模型1a中薄层厚度对裂缝反演密度没什么影响；对比图4b和4c我们可以看出，裂缝反演的结果基本验证了预设的裂缝值，特别是图4b的C2反演的结果为0.1左右，和预设的裂缝密度0.1接近，图4c的C2反演的结果为0.0左右，和预设的裂缝密度0.0接近，这说明SVD方法本身可靠；最后一点，也是本发明的创新之处，我们从图4a和4b可以看出，裂缝密度反演在构造背斜的中间的裂缝密度接近真实值0.1，在模型背斜的两侧，反演的裂缝密度大于0.1，这说明本例的设计模型中，背斜的存在导致反演裂缝密度的过高估计(高于模型设置裂缝密度的0.1)。
[0043] 最后，本
申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何
修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
