[摘 要]受地震资料的影响，扇中及扇端区在地震上无明显的差异，实际操作中地震相直接预测沉积相带的误差较大，为提高相带的识别能力，本文引入了随机反演技术，提高了储层预测的精度。
　　[关键词]砂砾岩扇体 ； 随机反演； 地质模型
　　中图分类号：TEl21.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0398-01
　　针对砂砾岩扇体油藏目前常用的沉积相划分的物探方法就是通过地震数据获得地震相，然后将地震相转化为沉积相的方法。这种方法从地震数据直接出发，通过波形聚类，划分出具有相似地震波形的分布区，同时与钻井确定出的单井相特征相结合，以此来识别和划分沉积相带的平面变化规律。对于单期次的砂砾岩体来说，沉积相划分就是划分出砂砾岩体的扇根、扇中、扇端等沉积亚相，直观地分析有效储层发育分布情况。
　　1 随机反演的原理
　　随机地震反演技术是一种地质统计模拟与地震反演相结合的新技术。该技术结合地震资料、地质统计数据、地质模型等，实现了地震反演与地质统计模拟技术的结合。随机地震反演利用地质统计方法来获得三维空间数据属性的分布函数，并利用该函數在地震数据的指导下完成反演处理。
　　通过对测井资料的分析可以求取概率密度函数，且不受井密度的影响，稳定性较高。通过窗口移动的办法可以求取分段的方差，即波阻抗可能的分布范围。在井资料较多的情况下，可以直接采用分层统计的极值作为空间约束分布。在概率密度函数以及空间分布的约束下，寻找一定的波阻抗序列，使其既满足统计分布规律，又满足地震响应，那么这种波阻抗分布即为反演解。在此基础上，采用测井约束随机地震反演的核心算法—“随机爬山法”，对满足测井统计特征的波阻抗序列“点-点”交换，使波阻抗序列快速接近真实地层波阻抗，即：
　　AI（ ti）<=>AI（ tj）
　　交换后的 AI 序列必须满足空间约束分布，否则这种交换无效，其中 ti、tj为随机样序号。目标函数采用相关系数
　　其中X0（t）为观测地震序列，X（t） 为模型对应的合成响应。此过程既受空间分布的约束（会对具体的概率分布作出一定的修正） ，同时还最大限度地满足地震响应的随机特性，因此这种交换的方向是更接近真实的概率分布。
　　随机反演具有以下几个特点：反演结果储层分辨能力很高，而且测井资料越多，反演结果就越精确；反演结果在有效模型的控制下，可以准确反映出地质构造特征；反演可以得到多种属性的地质数据；反演可以产生多个等概率数据结果，通过筛选、处理可以获得与地质条件符合程度最好的结果。
　　2 关键技术和流程
　　①地震数据分析
　　要求用于反演的地震资料是高保真度资料，从而能保证所得到的波阻抗可以反映地下地层的信息。此外，地震资料还应尽量是高信噪比、高分辨率、准确成像，这些都将影响反演的分辨率，总之，地震资料的品质将最终影响反演的分辨率和准确性。
　　②用于反演的测井资料的分析和处理在进行反演前必须对工区内参加反演的测井曲线进行环境校正、深度校正，进行全区曲线的归一化处理或者标准化等处理。其目的是通过这些预处理，能有效地排除非地质因素影响，保证计算储集层地质参数的可靠性。
　　③子波的提取
　　对基于模型的反演，地震子波更是联系地震记录与初始模型的桥梁，模型反演结果与地震记录、初始模型、地震子波密切相关。在地震记录为已知参数，初始模型不可能更精确的情况下，如何求取更合适的地震子波是反演成败的关键之一因此，在这个意义上，地震子波的含义远远超出了它在常规地震资料处理中的含义。此时的地震子波定义为地震记录与初始模型之间的匹配因子更合理。因此，只有在子波提取及层位标定较准确的情况下，才能获得高精度的预测结果。
　　④合成记录的标定
　　层位标定及子波提取是联系地震和井间地震资料、测井数据的桥梁，在地震反演中占有重要地位。子波提取的好坏、地震资料极性的判别都需要用合成记录来判断。标定的结果将影响低频分量及反射系数的对应关系，最终影响波阻抗反演结果。
　　⑤反演方法的选择
　　在不同的勘探、开发阶段我们所掌握的资料信息程度不同，采用的方法也应有所不同。目前常用的基于模型的反演是把地震道的估计结果与实际地震道相比，得到剩余误差值。利用这个误差，通过最优化算法（最速下降、模拟退火、神经网络、遗传算法等），在噪声和模型协方差估计值的约束下，迭代修改模型，直到获得一个可以接受的剩余误差为止。最终控制反演过程的稳定性与分辨率，进而处理出高质量的波阻抗剖面。
　　⑥地质模型的构建
　　基于模型的反演首先需要一个初始地质模型，这就需要从三维地震资料出发，以测井资料和钻井数据为基础，建立能反映沉积体地质特征的低频初始模型。也就是在层位准确标定的基础上，利用三维地震解释成果，综合沉积模式、地层接触关系及钻井和测井资料来完成地质框架模型的建立。这个初始模型应把地质知识、层位、断层和岩性信息反馈到反演中去。因此初始模型的建立时要用基于测井的合成地震记录对地震数据进行精细标定，并且要尽量用到所有井的信息，从而使得最终的反演结果既忠实于测井数据又忠实于地震数据。
　　⑦岩性反演与储层参数反演
　　勘探的目的是确定岩性和流体性质。波阻抗反演或弹性反演获得的弹性参数只是一个中间结果，还需要进一步将弹性参数反演为岩性和流体性质，在这个过程中需要特定地质条件下的理论和经验模型。由于控制储层弹性参数的岩性和流体性质的数量远远超过反演出的弹性参数，因此进一步将弹性参数反演为岩性和流体性质仍然存在非唯一性问题。所以在二次反演中还需要作一些假设以使问题简化，同时还要处理地震、地质、测井等资料的尺度问题。完成稀疏脉冲反演以后，利用MCMC可以统计性的将岩芯、测井、地质以及地震数据综合起来，输出一个岩性体和相应的声阻抗体。这些数据体在产生另外的储层参数（例如孔隙度、渗透率、含水饱和度和泥质含量等）时具有统计关联性。MCMC在反演过程中将地质、测井以及地震信息以统计上严格正确的方式综合在一起，因此它有可能将不同数据的优点利用起来以获得详细的信息，而这些详细的信息在确定性反演中是被模糊或忽略掉。
　　3 实际应用效果
　　利津油田利567井区砂砾岩体具有单层厚度大、层间速度差异小的特点，常用的依靠振幅及同相轴连续性的地震相划分方法已经难以胜任。 通过电性曲线的对比发现SP曲线与储层的相带具有很好的对应性，因此通过运算获得了自然电位分布概率体。SP地质模型随机反演结合波阻抗及储层测井特点，可实现多参数共同约束下的有利储集相带划分与预测。
　　SP概率体很好地反映了储层在空间上的变化，反演结果显示，扇根具有密集分布高SP值特点；扇端同样具有较高的SP值，但具有层状分布特点；扇中区域的SP值相对较低。