基于稀疏貝葉斯學習的薄儲層預測方法及應用

作者：袁成,蘇明軍,倪長寬

摘要：薄儲層是近年來我國油氣勘探的重點目標之一,提高地下薄儲層識別能力對油氣勘探具有重要意義。對于薄儲層預測,由于地震分辨率及鄰層干涉等因素的制約,基于反射地震數據直接探測地下薄儲層的難度較大。為此,采用一種新的稀疏貝葉斯學習理論開展地震反射系數反演,并在獲取地層反射系數的基礎上計算地層相對波阻抗信息,通過設計線性FIR濾波器濾除地層相對波阻抗計算過程中的低頻累積誤差,進而開展薄儲層高精度預測。實際資料應用表明:新的基于稀疏貝葉斯學習理論的地震反射系數反演方法可大幅度提高地層反射系數的計算精度,為獲取高精度地層相對波阻抗奠定了基礎;設計的線性FIR濾波器能夠有效擬制地層相對波阻抗中的低頻累積誤差,提高了薄儲層識別精度。與傳統地震振幅屬性相比,本次研究獲取的地層相對波阻抗信息能更精確地表征薄儲層平面形態展布特征,并能有效提高薄儲層勘探的成功率。

發文機構：中國石油勘探開發研究院西北分院

關鍵詞：薄儲層稀疏貝葉斯學習反射系數FIR高通濾波地層相對波阻抗thin reservoirsparse Bayesian learningseismic reflectivityFIR high-pass filteringrelative impedance

分類號： P618.13[天文地球—礦床學]