【正文】 反演前資料預(yù)處理 子波估算 地震、地質(zhì)標(biāo)定 精細(xì)構(gòu)造解釋 精細(xì)模型建立 隨機(jī)地震反演處理 儲(chǔ)層綜合描述 隨機(jī)巖性模擬反演方法處理流程 隨機(jī)巖性模擬反演處理 王 78井隨機(jī)反演波阻抗結(jié)果 王 78井巖性反演結(jié)果 (三）協(xié)模擬巖性及孔隙度反演方法 埕北 35地區(qū)高斯配置協(xié)模擬泥質(zhì)含量反演剖面 埕北 35地區(qū)高斯配置協(xié)模擬泥質(zhì)含量反演剖面 砂巖概率體 砂泥巖概率密度分布函數(shù) 砂泥巖概率體求取 泥巖概率體 高斯模擬求得的砂泥巖概率體剖面 阻抗 概率 大 11 大 13 大開 11 砂泥巖剖面 巖性反演與井上巖性吻合程度高（巖性剖面） 分辨率高 巖性反演結(jié)果分析 上部連續(xù)性差 下部連續(xù)性好 波阻抗剖面與巖性剖面對(duì)比圖 巖性剖面 波阻抗剖面 砂巖 泥巖 大 11 大 13 大開 11 巖性反演結(jié)果分析 大 11 大 13 大開 11 孔隙度反演剖面（過大 11井南北向剖面） 氣層 氣層氣層盒 3段曲流河 孔隙度三維立體顯示與綜合解釋 盒 1段網(wǎng)狀河 立體 第一節(jié) 稀疏脈沖地震波阻抗反演 第二節(jié) 隨機(jī)模擬地震波阻抗反演 第三節(jié) 協(xié)模擬巖性及孔隙度反演 第四節(jié) 常用反演流程 第二章 疊后約束地震反演原理及常用反演方法 反演基礎(chǔ)處理分析 反演處理運(yùn)算及應(yīng)用 基礎(chǔ)資料準(zhǔn)備 基礎(chǔ)資料預(yù)處理 稀疏脈沖反演 隨機(jī)地震反演 巖性反演 反演基礎(chǔ)準(zhǔn)備 儲(chǔ)層綜合描述 地震資料 測(cè)井資料 地質(zhì)資料 地震資料 目標(biāo)處理及分析 測(cè)井資料標(biāo)準(zhǔn)化 統(tǒng)計(jì)分析及轉(zhuǎn)換 地震地質(zhì)標(biāo)定 子波求取 精細(xì)構(gòu)造解釋 約束模型建立 反演處理 頻帶補(bǔ)償 全頻帶結(jié)果輸出 測(cè)井阻抗 直方分析 及函數(shù)擬合 測(cè)井阻抗 變差分析 及函數(shù)擬合 隨機(jī)反演處理 測(cè)井巖性 直方分析 及函數(shù)擬合 測(cè)井巖性 變差分析 及函數(shù)擬合 阻抗體 直方分析 及函數(shù)擬合 巖性反演處理 反演結(jié)果應(yīng)用 儲(chǔ)層綜合描述 。 技術(shù)關(guān)鍵 ● 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)關(guān)系的仔細(xì)統(tǒng)計(jì)分析 ● 直方和變差函數(shù)擬合 ● 等概率參數(shù)體的優(yōu)選 實(shí)際資料使用特點(diǎn) 需要有大量實(shí)際巖性或孔隙度資料作為分析統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)。()]。()。()(.)]。(????序貫指示同位協(xié)同模擬 （ SICoSim） 該方法是經(jīng)典 SIS方法的又一個(gè)擴(kuò)展方法 ， 它通過用同協(xié)同指示克里金方法代替指示克里金方法從而成功地將二級(jí)變量 (如地震屬性 )引入 SIS算法中 。([???????n kuPkuPku1)。()。 SISTR方法通過從地震數(shù)據(jù)和其它定性和定量數(shù)據(jù)中提取信息 ， 從而為每一個(gè)模擬節(jié)點(diǎn)提供一個(gè)局部相比例 ， 各相比例滿足： 相應(yīng)地 ， 考慮了局部相比例的指示克里金估計(jì)公式變成如下形式： ?? ??nk ukuP1 ,1)。 帶趨勢(shì)的序貫指示模擬 （ 帶趨勢(shì)的 SISTR） 序貫指示模擬為經(jīng)典的 SIS方法 ， 其中各相的比例是面向全部網(wǎng)格的 ， 也就是說 ， 在模擬不同的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)時(shí)各相比例是不變的 ，顯然 ， 這種算法具有局限性 。 該方法無(wú)需假設(shè)原始樣本服從正態(tài)分布 ，而是通過給出一系列的門檻值 ， 估計(jì)某一類型變量或離散化連續(xù)變量低于某一門檻值的概率 ， 以此確定隨機(jī)變量的分布 。 用于不同采樣密度的變量的模擬 。 可以進(jìn)行波阻抗以外的變量的模擬。由于 ccdf的正態(tài)性，因此，整個(gè)模擬過程被極大地簡(jiǎn)化，序貫地確定一系列的 ccdf就被簡(jiǎn)化為解一系列克里金方程組。該方法主要用于連續(xù)變量 (如孔隙度 )的隨機(jī)模擬。 序貫高斯模擬（ SGS） 高斯隨機(jī)域是最經(jīng)典的隨機(jī)函數(shù)。 Jason包含的隨機(jī)模擬技術(shù) (1)序貫法：一步一步進(jìn)行模擬；根據(jù)條件處理資料和前步 (次 )模擬的元素模擬每個(gè)模型元素； 序貫高斯模擬 （ SGS） 序貫高斯協(xié)模擬 （ SGCS） 序貫高斯配置協(xié)模擬 （ CGCCS） 序貫閥值指示模擬 （ CTIS） 序貫指示模擬 （ SIS） 帶趨勢(shì)的序貫指示模擬 （ 帶趨勢(shì)的 SIS） 。模擬得到的是不確定性的解 隨機(jī)模擬的計(jì)算流程 序貫?zāi)M（ Si）的 計(jì)算步驟： （ 1） 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 ， 統(tǒng)計(jì)分布特征； （ 2） 空間結(jié)構(gòu)分析 ， 確定變差函數(shù)； （ 3） 劃分模擬網(wǎng)格； （ 4） 隨機(jī)地選擇一個(gè)待模擬的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)； （ 5） 根據(jù)變差函數(shù)和分布特征估計(jì)該節(jié)點(diǎn)的累積條件分布函數(shù) (ccdf)； （ 6） 隨機(jī)地從 ccdf中提取一個(gè)分位數(shù)作為該節(jié)點(diǎn)的模擬值； （ 7） 將該新模擬值加到條件數(shù)據(jù)組中； （ 8） 重復(fù) 4— 7步 ， 直到所有節(jié)點(diǎn)都被模擬到為止 ， 從而得到一個(gè)模擬實(shí)現(xiàn) 。模擬是全局最優(yōu)估計(jì)方法 ， 在保證全區(qū)最優(yōu)的情況下 ， 做到局部最優(yōu) ， 也就是能夠準(zhǔn)從全局的分布特征和空間結(jié)構(gòu)特征 。 LlAuuZ l , .. .2,1},),({ )( ??插值與模擬 隨機(jī)模擬的基本思想是從一個(gè)隨機(jī)函數(shù) Z(u)中抽取多個(gè)可能的實(shí)現(xiàn) ，即人工合成反映 Z(u)空間分布的可供選擇的 、 等概率的高分辨率實(shí)現(xiàn) ，記為 代表變量 Z(u)在非均質(zhì)場(chǎng) A中空間分布的 L個(gè)可能的實(shí)現(xiàn) 。 隨機(jī)建模的基本原理 隨機(jī)模擬是指以已知的信息為基礎(chǔ) ， 以隨機(jī)函數(shù)為理論 ， 應(yīng)用隨機(jī)模擬方法 ， 產(chǎn)生可選的 、 等概率的儲(chǔ)層模型的方法 。 同位協(xié)同克里金的估計(jì)值為： 對(duì)應(yīng)的協(xié)同克里金方程組只要求知道 Z協(xié)方差函數(shù) 和 Z— Y互協(xié)方差函 ， 后者可以通過以下的模型來近似： 其中 和 是 Z和 Y的方差函數(shù) ，是同位的 Z— x數(shù)據(jù)的線性相關(guān)系數(shù) 。 1? 2? )(?Cov同位協(xié)克里金 (Collocated CoKriging) 同位協(xié)同克里金是協(xié)同克里金的一種簡(jiǎn)化形式，即如果二級(jí)變量密集取樣時(shí)，只保留與估計(jì)點(diǎn)同位的二級(jí)變量。 *0Z nxx ,1 ?myy ,1 ?n?? ,1 ? m?? ,1 ?協(xié)克里金估計(jì)系統(tǒng)的建立和其它克里金系統(tǒng)的建立方法是大同小異的。 如孔隙度－滲透率。采樣點(diǎn)的數(shù)目不足的情況在油藏描述中是經(jīng)常遇到的，井比較少，資料不全不準(zhǔn)都是造成這種情況的原因。普通克里金隨機(jī)函數(shù) 服從二階平穩(wěn)假設(shè)。與簡(jiǎn)單克里金不同的是，普通 克里金的為未知常數(shù)。需要了解各種克立金技術(shù)的特點(diǎn)。 1x nx )( 1xZ )( nxZ0x??? niii xZxZ10* )()( ?i?)( 0* xZ0)]()([ 00* ?? xZxZEm i n]))()([(}))]()(())()({[ 200*200*00* ?????? xZxEExZxZExZxZEi?普通克里金估計(jì) γ 為變差函數(shù)，