Байесовская сейсмическая инверсия геолого-инженерных параметров «sweet-spot» в моноклинных средах, вкрапленных в фон VTI

Bayesian Seismic Inversion of Geological and Engineering Sweet-Spot Parameters in Monoclinic Media Embedded in a VTI Background
Chuan Luo, Yun Zhao, Xiaotao Wen, Chunlan Xie, Wei Liu, Kai Lin, Xiao Pan, Hao Wu
2026-01-01

параметры GESSкоэффициент отражения PP-волнысланцевые месторождения Сычуаньского бассейнаVTI фонанизотропная подстановка флюида Гассманаазимутальная сейсмическая инверсиябайесовское сейсмическое обращение (инверсия)индекс хрупкости (BI)модуль сжатия флюидаплотности горизонтальных и наклонных трещинмоноклинная средадомен offset-vector-tile (OVT)синтетические азимутальные данныекорреляция вертикального эффективного напряжениявалидация по керну и микросейсмике
Поскольку трещины в газосодержащих сланцевых коллекторах имеют наклонное и горизонтальное ориентирование, целесообразно моделировать трещиноватое образование как моноклинную среду с наклонными трещинами, вкрапленную в вертикально поперечно-изотропный (VTI) фон. В рамках моноклинной среды работа сосредоточена на прямой азимутальной сейсмической инверсии комплексных геолого-инженерных параметров sweet-spot (GESS) для идентификации флюидов, оценки хрупкости пород, определения напряженного состояния и обнаружения двух различных наборов естественных трещин. С использованием анизотропной подстановки флюида по Гассманну мы сначала выводим высокоточные коэффициенты жесткости насыщенных моноклинных сред. Затем выведена новая линеаризованная величина коэффициента отражения PP-волны, интегрирующая модуль упругости флюида, индекс хрупкости (BI), параметр корреляции вертикального эффективного напряжения, а также плотности горизонтальных и наклонных трещин. Поэтапная байесовская стратегия применяется для инверсии указанных GESS-параметров из сейсмических данных в домене offset-vector-tile (OVT). Робастность метода подтверждена на синтетических азимутальных данных с различными отношениями сигнал/шум (S/N). Наконец, эффективность демонстрируется на примере трещиноватых газосодержащих сланцевых резервуаров Сычуаньского бассейна (Китай) и системно подтверждается данными скважин, геологическими структурами и микро-сейсмическими событиями. Предоставляются прогнозы по модулю упругости флюида, BI, параметру корреляции вертикального эффективного напряжения, а также по плотностям горизонтальных и наклонных трещин.
1
Получено новое линеаризованное выражение коэффициента отражения PP-волны, включающее модуль сжимаемости жидкости, индекс ломкости (BI), параметр корреляции вертикального эффективного напряжения и плотности горизонтальных и наклонных трещин.
2
Разработана поэтапная байесовская стратегия инверсии для восстановления GESS-параметров из сейсмических данных в домене OVT, валидация проведена на синтетических азимутальных данных с разными S/N.
3
Применение метода к сланцам с газовыми трещинами в Сычуаньском бассейне демонстрирует эффективное предсказание модуля сжимаемости жидкости, BI, параметра корреляции вертикального эффективного напряжения и плотностей горизонтальных и наклонных трещин, подтвержденное данными скважин, геологией и микросейсмикой.
4
Фракционированные сланцевые пласты с наклонными и горизонтальными трещинами корректно моделируются как моноклинные среды, встроенные в VTI-фон.
5
Авторы выводят высокоточные коэффициенты жесткости для жидкостно-насыщенных моноклинных сред с использованием анизотропной замены Гассмана.

Коллектор сланцевого газоносного пласта с разломами, смоделированный как моноклинная среда с наклонными трещинами, встроенная в фон с вертикальной поперечной изотропией (VTI)

Байесовское азимутальное сейсмическое обращение для извлечения геолого-инженерных параметров sweet-spot (GESS) — включая модуль сжимаемости флюида, индекс хрупкости, параметр корреляции вертикального эффективного напряжения, а также плотности горизонтальных и наклонных трещин — с использованием анизотропной подстановки Гассмана и линеаризованного коэффициента отражения PP-волны на данных в домене offset-vector-tile (OVT)

Publication Details
Publication Date
2026-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
1
Access Type
Author Information
Authors
Chuan Luo
Yun Zhao
Xiaotao Wen
Chunlan Xie
Wei Liu
Kai Lin
Xiao Pan
Hao Wu
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%