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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提出一种储层岩性和物性参数的联合贝叶斯反演方法和系统。其中，方法包括：根据岩心或测井数据建立岩石物理模型和统计先验模型；基于贝叶斯理论构造联合反演的最优化问题；采用连续‑离散变量的遗传算法求解该问题。该方法将岩性分类和物性参数估计的思想相结合，发展了储层岩性和物性参数的联合贝叶斯反演的新方法，实现了对地下储层性质的定量预测，进而为精细的油气勘探开发提供可靠支持。
主权项：1.一种储层岩性和物性参数的联合贝叶斯反演方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、采用统计学方法分析已有的岩性和物性数据，从而针对特定的研究区域估算不同岩相的先验概率，并建立相应的目标参数先验模型，所述目标参数为需要预测的物性参数；步骤S2、根据BISQ模型分析不同地震属性的变化趋势，选取模型参数，进而建立地震属性的统计岩石物理模型；步骤S3、基于贝叶斯理论，结合所述目标参数先验模型和统计岩石物理模型，构建岩相和目标参数的联合最大后验估计；步骤S4、根据已知的地震属性数据，采用智能优化算法求解所述岩相和目标参数的联合最大后验估计，所述智能优化算法为离散-连续变量的联合遗传算法；在所述步骤S3中，所述岩相和目标参数的联合最大后验估计的具体形式包括： 其中，为目标参数的预估值；为岩相的预估值；d为观测数据，l为需要预测的物性参数称为目标参数，m为除目标参数外的其他物性参数称为模型参数，Fdl,m为观测数据d对应的地震属性表示为目标参数的函数，f为需要识别的岩性称为岩相，Wf为固定储层相下的物性参数的逆协方差矩阵，Cf为与物性参数l无关的常数项，μf为目标参数的期望。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种储层岩性和物性参数的联合贝叶斯反演方法和系统
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