基于各向异性MRF-MAP的叠前反演及在页岩气甜点识别中的应用（英文）

摘要

页岩油气的经济开采需要通过压裂来提高地层的渗透率,压裂的效果主要取决于杨氏模量及泊松比等岩石力学参数,因此可通过叠前反演来预测易压裂的甜点区。叠前反演是个典型的病态问题,需要进行正则化来求取唯一、稳定的解。针对含气页岩沉积体的发育特征,将地下变化的弹性参数视为各向异性的马尔可夫随机场,通过贝叶斯准则将叠前反演转化为求解最大后验概率问题,在横向和纵向上使用不同的能量函数作为分布假设,然后利用期望最大化算法对弹性参数的先验概率模型进行超参数估计,最后再用共轭梯度法将目标函数最小化,最终求得到边界变化清晰、纵向上具有高分辨率、横向上具有合理连续性的反演结果。通过在数值模型资料中的算法试验,证实了该算法的抗噪能力和清晰的图像反演效果,并通过算法在中国四川盆地页岩气工区地震资料的反演和甜点区预测中的实际应用,证明了其有效性。