本发明涉及地震反演,具体涉及一种基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法。
背景技术:
1、裂缝在非常规资源(如碳酸盐岩和页岩)的勘探和开发中扮演着至关重要的角色;裂缝型储层是一种典型的非常规储层类型。随着地球物理勘探技术的发展,储层表征已经从简单的各向同性、均匀等效介质模型,逐渐演进为复杂的各向异性、多相介质模型。为了更精确地反演储层的参数,利用图像处理技术从地震数据中提取关键信息已经成为主流手段。图像处理技术能够以更高的精度识别并分析地震数据中的裂缝特征,从而提高反演结果的准确性和有效性。
2、在成岩作用或构造运动的影响下,岩石可能发生破裂,形成裂缝。当储层中存在定向排列的裂缝时,其弹性性质会呈现明显的方向性,这种裂缝诱导的各向异性对地震波传播的影响复杂。因此,裂缝等效介质的表征和分析对储层参数反演至关重要。
3、目前,传统方法在处理高度非线性和病态条件下优化效果不佳,且常规的各向同性等效介质模型无法准确表征含裂缝的储层,影响油气勘探的效率和准确性。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,解决传统方法在处理高度非线性和病态条件下优化效果不佳,且常规的各向同性等效介质模型无法准确表征含裂缝的储层,影响油气勘探的效率和准确性的问题。
2、为实现上述发明目的,本发明所采用的技术方案是:
3、第一方面,本发明提供了一种基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,所述方法包括:
4、获取混合矿物的地质数据,基于混合矿物的地质数据构建正交各向异性介质的岩石物理模型;
5、基于正交各向异性介质的岩石物理模型,确定混合矿物的储层参数;
6、基于混合矿物的储层参数构建反射系数方程;
7、基于预设的图像处理算法将预设的多方位角的地震数据转换为地震子波,对地震子波和反射系数方程进行褶积合成,得到正演合成地震记录;
8、获取实际地震记录,基于正演合成地震记录和实际地震记录,构建目标泛函;
9、基于cma-es算法对目标泛函进行迭代优化,得到反演结果。
10、优选地,所述反射系数方程的表达式为:
11、;
12、式中, r为反射系数, m为储层参数, f()为正演算子,表示反射系数 r关于储层参数 m的非线性函数;所述储层参数包括:弹性参数、各向异性参数、裂缝弱度参数、纵波参数和横波参数。
13、优选地,所述弹性参数包括:弹性密度;
14、所述各向异性参数包括:第一各向异性特征ε和第二各向异性特征δ;
15、所述裂缝弱度参数包括:第一裂缝弱度特征、第二裂缝弱度特征和第三裂缝弱度特征;
16、所述纵波参数包括:纵波模量,所述横波参数包括:横波模量。
17、优选地,所述正演合成地震记录的表达式为:
18、;
19、式中, s为正演合成地震记录, w为地震子波, r为反射系数,*为褶积操作。
20、优选地,所述目标泛函的表达式为:
21、;
22、式中, g m为目标泛函, s d为实际地震记录, s为正演合成地震记录,为二范数。
23、优选地,基于cma-es算法对目标泛函进行迭代优化,得到反演结果,包括:
24、初始化cma-es算法的参数,所述cma-es算法的参数包括:初始解向量和初始协方差矩阵;
25、获取当前解向量,根据当前解向量和协方差矩阵生成一组解向量作为种群;其中当前解向量由弹性参数、各向异性参数和裂缝弱度参数构成;
26、计算种群中每个解向量在目标泛函上的适应度值;
27、根据种群中各个解向量的适应度值更新协方差矩阵;
28、根据更新后的协方差矩阵生成新的解向量,迭代计算更新后的解向量在目标泛函上的适应度值,直至目标泛函上的适应度值收敛;以收敛后的目标泛函对应的最优储层参数作为反演结果。
29、优选地,基于混合矿物的地质数据构建正交各向异性介质的岩石物理模型,包括:
30、基于预设的voigt-reuss-hill平均模型计算混合矿物的地质数据的弹性模量,得到混合矿物的等效弹性模量,所述混合矿物的等效弹性模量用于描述混合矿物的矿物成分;
31、基于预设的backus平均模型对混合矿物的等效弹性模量进行合成,得到各向异性岩石基质;
32、在各向异性岩石基质中,基于预设的自相容近似模型引入孔隙后,得到干岩石等效骨架,并计算干岩石等效骨架的弹性模量;
33、基于hudson模型和schoenberg模型,将预设的垂直裂缝引入到干岩石等效骨架中,得到正交各向异性岩石等效骨架,并基于干岩石等效骨架的弹性模量计算正交各向异性岩石等效骨架的弹性模量;
34、基于wood流体模型计算预设的混合流体的弹性模量;
35、基于brown-korringa流体模型将预设的混合流体的弹性模量与正交各向异性岩石等效骨架的弹性模量进行结合,得到正交各向异性介质的饱和岩石弹性模量,以正交各向异性介质的饱和岩石弹性模量作为正交各向异性介质的岩石物理模型。
36、第二方面,本发明提供了一种基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演装置,用于实现上述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,所述装置包括:
37、第一构建模块,用于获取混合矿物的地质数据,基于混合矿物的地质数据构建正交各向异性介质的岩石物理模型;
38、参数计算模块,用于基于正交各向异性介质的岩石物理模型,确定混合矿物的储层参数;
39、第二构建模块,用于基于混合矿物的储层参数构建反射系数方程;
40、地震合成模块,用于基于预设的图像处理算法将预设的多方位角的地震数据转换为地震子波,对地震子波和反射系数方程进行褶积合成,得到正演合成地震记录;
41、第三构建模块,用于获取实际地震记录,基于正演合成地震记录和实际地震记录,构建目标泛函;
42、反演求解模块,用于基于cma-es算法对目标泛函进行迭代优化,得到反演结果。
43、第三方面,本发明提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法。
44、第四方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法。
45、本发明的有益效果集中体现在:
46、1、本发明可以解决传统方法在处理高度非线性和病态条件下优化效果不佳的困境;
47、2、本发明引入了基于协方差矩阵自适应算法(covariance matrix adaptationevolution strategy,cma-es),利用cma-es算法的优势,结合图像处理算法,能够在复杂地质背景下进行稳定可靠的储层参数反演;
48、3、本发明的反演结果为能油气勘探开发提供了准确、可靠的地球物理数据支持,不仅提高了油气资源的探明率和开发效率,还为地球物理反演技术的发展提供了新的思路和方法。
1.一种基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,所述反射系数方程的表达式为:
3.根据权利要求2所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,所述弹性参数包括:弹性密度;
4.根据权利要求2所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,所述正演合成地震记录的表达式为:
5.根据权利要求4所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,所述目标泛函的表达式为:
6.根据权利要求1所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,基于cma-es算法对目标泛函进行迭代优化,得到反演结果,包括:
7.根据权利要求1所述的基于cmaes算法的正交各向异性叠前反演方法,其特征在于,基于混合矿物的地质数据构建正交各向异性介质的岩石物理模型,包括:
