书籍详情
复杂储层地震预测理论与应用研究
作者：李琼，何建军，曹均 著
出版社：科学出版社
出版时间：2022-03-01
ISBN：9787030717283
定价：¥108.00
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内容简介
《复杂储层地震预测理论与应用研究》针对复杂多变的储层预测问题，以岩石物理模拟和数值模拟研究为基础，将动力学非线性科学中的全新概念、理论和算法引入和应用于储层预测与评价之中，创建了新型的储层预测理论和方法技术。系列研究的科技成果已形成了具有自主知识产权的软件，并在各大油田和科研单位得到广泛应用，取得了好的科技成果转化应用效益，提供了有效的技术支持。
作者简介
暂缺《复杂储层地震预测理论与应用研究》作者简介
目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 本书主要研究内容及技术路线 2
1.2.1 主要研究内容 2
1.2.2 技术路线 2
1.3 技术关键和主要成果 4
1.3.1 技术关键 4
1.3.2 主要成果 4
第2章 地震岩石物理模型实验研究 7
2.1 岩石物理模型地震响应的定比观测理论及可行性研究 7
2.1.1 地震物理模拟运动学理论——几何相似原理 7
2.1.2 地震物理模拟动力学理论——动力学相似原理 9
2.2 MTS岩石物理参数测试系统的特点 11
2.3 裂缝模型测试与分析 13
2.3.1 描述岩石裂缝特征的参数 13
2.3.2 裂缝物理模型的制作 14
2.3.3 裂缝物理模型的超声波实验测试 15
2.3.4 裂缝物理模型实验结果分析 15
2.3.5 裂缝密度、方位、张开度与地震响应之间的关系 21
2.4 孔洞模型地震响应的测试与分析 22
2.4.1 岩石孔隙的物理特征和描述参数 22
2.4.2 孔洞模型的制作和实验测试技术 23
2.4.3 孔洞模型实验测试结果分析 24
2.5 缝洞模型地震响应的测试与分析 26
2.5.1 单孔洞缝模型的制作和实验测试与分析 26
2.5.2 定向裂缝+孔洞型缝洞物理模型的制作和测试与分析 31
2.5.3 裂缝与孔洞组合关系对地震响应的影响 40
2.6 本章小结 41
第3章 动力学非线性系统特征与储层非线性特征 42
3.1 动力学非线性系统特征 42
3.2 动力学非线性系统的混沌特征 43
3.2.1 混沌的产生 43
3.2.2 混沌的特征 43
3.3 动力学非线性系统的分形特征 45
3.4 动力学非线性系统的突变特征 46
3.4.1 突变理论中的几个基本概念 47
3.4.2 尖点突变模型及其特点 47
3.5 储层地震信号非线性特征 50
3.6 煤层气储层非线性特征 51
3.6.1 微观特征与岩石物理特性 51
3.6.2 地质非线性特征 52
3.6.3 地震信号非线性特征 53
3.7 本章小结 54
第4章 储层裂缝非线性预测方法与技术 55
4.1 相空间的重建 55
4.1.1 嵌入维数的确定 56
4.1.2 延迟τ值的选择 56
4.2 地震信号关联维数计算与储层裂缝关联维预测技术 57
4.2.1 关联维的计算 57
4.2.2 关联维计算中无标度区及其选择 58
4.3 地震信号李雅普诺夫指数的计算与储层裂缝混沌预测技术 58
4.4 地震信号突变参数的计算与储层裂缝突变预测技术 61
4.5 储层裂缝发育度综合评价技术 62
4.6 储层裂缝非线性预测效果 64
4.6.1 表征储层裂缝的非线性参数特征 64
4.6.2 储层裂缝空间展布特征 65
4.7 本章小结 67
第5章 储层地震高分辨率非线性反演方法与技术 68
5.1 遗传算法 68
5.1.1 遗传算法概述 68
5.1.2 基本遗传算法描述 73
5.1.3 遗传算法的实现 74
5.1.4 遗传算法的应用步骤 76
5.2 神经网络(BP)算法 76
5.3 自适应遗传-神经网络法 81
5.3.1 编码方案 81
5.3.2 适应度的定义 82
5.3.3 遗传操作 82
5.3.4 自适应因子 84
5.3.5 混合智能学习方法 84
5.4 储层地震非线性反演实现技术 85
5.5 储层地震非线性反演剖面特征分析 86
5.6 本章小结 87
第6章 储层地震非线性综合预测与评价方法技术 89
6.1 储层地震属性参数提取技术 91
6.2 储层地震属性参数优化处理与分析 92
6.3 模糊神经网络 93
6.3.1 ANFIS网络结构 93
6.3.2 ANFIS的学习算法 94
6.3.3 模糊神经网络原理流程 96
6.4 神经网络的结构及混合算法的设计 97
6.4.1 网络结构及其参数 97
6.4.2 遗传算法 98
6.5 TS算法 99
6.5.1 TS算法的基本思想 99
6.5.2 禁忌搜索算法的关键技术 100
6.5.3 禁忌对象、禁忌长度与候选集 100
6.5.4 评价函数 101
6.5.5 特赦规则 102
6.5.6 记忆频率信息 102
6.5.7 基于GA-ANFIS储层地震综合预测与评价实现技术 103
6.6 储层有效性评价 103
6.7 本章小结 104
第7章 应用实例与效果分析 106
7.1 储层地震速度分布特征与储层预测 106
7.1.1 碳酸盐岩储层地震速度特征与储层预测 106
7.1.2 碎屑岩储层地震反演属性特征与储层预测 107
7.1.3 火山岩储层地震速度特征与储层预测 110
7.2 储层裂缝发育分布特征与储层预测 111
7.2.1 碳酸盐岩储层非线性参数特征 111
7.2.2 储层裂缝发育特征及空间展布规律 112
7.3 储层地震综合预测与评价 113
7.3.1 碎屑岩储层地震综合预测与评价 113
7.3.2 碳酸盐岩储层地震综合预测与评价 115
7.4 碎屑岩储层岩性尖灭特征 117
7.5 缝洞物理模型测试与分析在塔河油田的应用 119
7.6 本章小结 120
第8章 结论和认识 121
参考文献 124
彩图 127
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 本书主要研究内容及技术路线 2
1.2.1 主要研究内容 2
1.2.2 技术路线 2
1.3 技术关键和主要成果 4
1.3.1 技术关键 4
1.3.2 主要成果 4
第2章 地震岩石物理模型实验研究 7
2.1 岩石物理模型地震响应的定比观测理论及可行性研究 7
2.1.1 地震物理模拟运动学理论——几何相似原理 7
2.1.2 地震物理模拟动力学理论——动力学相似原理 9
2.2 MTS岩石物理参数测试系统的特点 11
2.3 裂缝模型测试与分析 13
2.3.1 描述岩石裂缝特征的参数 13
2.3.2 裂缝物理模型的制作 14
2.3.3 裂缝物理模型的超声波实验测试 15
2.3.4 裂缝物理模型实验结果分析 15
2.3.5 裂缝密度、方位、张开度与地震响应之间的关系 21
2.4 孔洞模型地震响应的测试与分析 22
2.4.1 岩石孔隙的物理特征和描述参数 22
2.4.2 孔洞模型的制作和实验测试技术 23
2.4.3 孔洞模型实验测试结果分析 24
2.5 缝洞模型地震响应的测试与分析 26
2.5.1 单孔洞缝模型的制作和实验测试与分析 26
2.5.2 定向裂缝+孔洞型缝洞物理模型的制作和测试与分析 31
2.5.3 裂缝与孔洞组合关系对地震响应的影响 40
2.6 本章小结 41
第3章 动力学非线性系统特征与储层非线性特征 42
3.1 动力学非线性系统特征 42
3.2 动力学非线性系统的混沌特征 43
3.2.1 混沌的产生 43
3.2.2 混沌的特征 43
3.3 动力学非线性系统的分形特征 45
3.4 动力学非线性系统的突变特征 46
3.4.1 突变理论中的几个基本概念 47
3.4.2 尖点突变模型及其特点 47
3.5 储层地震信号非线性特征 50
3.6 煤层气储层非线性特征 51
3.6.1 微观特征与岩石物理特性 51
3.6.2 地质非线性特征 52
3.6.3 地震信号非线性特征 53
3.7 本章小结 54
第4章 储层裂缝非线性预测方法与技术 55
4.1 相空间的重建 55
4.1.1 嵌入维数的确定 56
4.1.2 延迟τ值的选择 56
4.2 地震信号关联维数计算与储层裂缝关联维预测技术 57
4.2.1 关联维的计算 57
4.2.2 关联维计算中无标度区及其选择 58
4.3 地震信号李雅普诺夫指数的计算与储层裂缝混沌预测技术 58
4.4 地震信号突变参数的计算与储层裂缝突变预测技术 61
4.5 储层裂缝发育度综合评价技术 62
4.6 储层裂缝非线性预测效果 64
4.6.1 表征储层裂缝的非线性参数特征 64
4.6.2 储层裂缝空间展布特征 65
4.7 本章小结 67
第5章 储层地震高分辨率非线性反演方法与技术 68
5.1 遗传算法 68
5.1.1 遗传算法概述 68
5.1.2 基本遗传算法描述 73
5.1.3 遗传算法的实现 74
5.1.4 遗传算法的应用步骤 76
5.2 神经网络(BP)算法 76
5.3 自适应遗传-神经网络法 81
5.3.1 编码方案 81
5.3.2 适应度的定义 82
5.3.3 遗传操作 82
5.3.4 自适应因子 84
5.3.5 混合智能学习方法 84
5.4 储层地震非线性反演实现技术 85
5.5 储层地震非线性反演剖面特征分析 86
5.6 本章小结 87
第6章 储层地震非线性综合预测与评价方法技术 89
6.1 储层地震属性参数提取技术 91
6.2 储层地震属性参数优化处理与分析 92
6.3 模糊神经网络 93
6.3.1 ANFIS网络结构 93
6.3.2 ANFIS的学习算法 94
6.3.3 模糊神经网络原理流程 96
6.4 神经网络的结构及混合算法的设计 97
6.4.1 网络结构及其参数 97
6.4.2 遗传算法 98
6.5 TS算法 99
6.5.1 TS算法的基本思想 99
6.5.2 禁忌搜索算法的关键技术 100
6.5.3 禁忌对象、禁忌长度与候选集 100
6.5.4 评价函数 101
6.5.5 特赦规则 102
6.5.6 记忆频率信息 102
6.5.7 基于GA-ANFIS储层地震综合预测与评价实现技术 103
6.6 储层有效性评价 103
6.7 本章小结 104
第7章 应用实例与效果分析 106
7.1 储层地震速度分布特征与储层预测 106
7.1.1 碳酸盐岩储层地震速度特征与储层预测 106
7.1.2 碎屑岩储层地震反演属性特征与储层预测 107
7.1.3 火山岩储层地震速度特征与储层预测 110
7.2 储层裂缝发育分布特征与储层预测 111
7.2.1 碳酸盐岩储层非线性参数特征 111
7.2.2 储层裂缝发育特征及空间展布规律 112
7.3 储层地震综合预测与评价 113
7.3.1 碎屑岩储层地震综合预测与评价 113
7.3.2 碳酸盐岩储层地震综合预测与评价 115
7.4 碎屑岩储层岩性尖灭特征 117
7.5 缝洞物理模型测试与分析在塔河油田的应用 119
7.6 本章小结 120
第8章 结论和认识 121
参考文献 124
彩图 127
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