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专题2-口头汇报-戴隽成-基于Bayesian分类的AVO属性预测致密河道砂体岩相技术研究及应用

四川盆地中部沙溪庙组致密砂岩,岩相,Bayesian分类,AVO属性

针对川中侏罗系沙溪庙组大面积致密河道砂岩地震勘探中遇到的“高速或低速致密砂岩均可作为储层、并导致地震响应复杂；河道砂岩非均质性强、反演中的低频模型难以建立；叠前反演周期较长、难以满足大面积勘探的快节奏需求”等问 题 ，提出了基于Bayesian分类的 AVO多属性划分岩相方法，该分类方法有效地融合了井点孔隙度与井旁道 先 验 信 息 ，对经过Hilbert变换后的AVO分析中P、G 属性进行分析，以概率推理的方式得到高孔、中孔、低孔—致密砂岩及泥岩等各种岩相的概率密度函数，进而利用Bayesian方法研究概率分布估计获得最终岩相。文中详述了贝叶斯分类用于砂岩岩相分类的原理与方法 ，并结合模型和实际地震数据及已钻井资料，验证了该方法在川中沙一段致密砂岩中的可行性和有效性性。