龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开一种储层岩性识别方法，包括构建初始模型；构建广义先验概率模型；构建后验概率模型，求取最大后验概率解；构建敏感脆性指示因子，基于敏感脆性指示因子进行岩性识别；本方法具有以下优点：1、本方法基于p*范数约束，给出广义先验分布模型，并通过测井数据对模型参数进行校正，它避免了概率化预测中假设先验服从某一特定分布带来的预测偏差，有助于提高概率化预测精度；2、本方法通过利用杨氏模量和泊松比，构建了二者归一化后加权表征的敏感脆性指示因子，并利用测井资料对该敏感脆性指示因子进行校正，该参数对岩性更加敏感，并通过利用测井资料校正考虑储层先验信息影响，能够更好地区分岩性。
主权项：1.一种储层岩性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建杨氏模量、泊松比和密度的初始模型；步骤S2：构建广义先验概率模型；步骤S3：利用步骤S1的初始模型以及步骤S2的广义先验概率模型构建后验概率模型，并基于后验概率模型求取杨氏模量、泊松比和密度的最大后验概率解；步骤S4：利用杨氏模量、泊松比和密度的最大后验概率解构建敏感脆性指示因子，基于敏感脆性指示因子进行岩性识别；所述步骤S3中，所述后验概率模型Pmd如式2所示：Pm|d∝Pd|mPm2；其中，Pdm表示条件概率；Pm表示杨氏模量、泊松比和密度的联合先验概率模型；m表示杨氏模量、泊松比和密度；d为地震AVA角道集；所述地震AVA角道集如式2.1所示；d＝w*rppE,σ,ρ2.1；其中，w为根据地震数据获得的统计子波；rppE,σ,ρ为与杨氏模量E、泊松比σ和密度ρ有关的线性AVA近似式；rppE,σ,ρ如式2.11所示； 其中，和分别为杨氏模量、泊松比和密度的反射系数；aθ、bθ和cθ为与入射角θ有关的加权系数；所述步骤S4中，敏感脆性指示因子EBI如式3所示； 其中，λ为加权系数；Eave和σave为归一化杨氏模量和泊松比；所述Eave以及σave如式3.1所示； 其中，E表示杨氏模量，σ表示泊松比，下标max和下标min分别表示最大值和最小值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种储层岩性识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号