结合非线性贝叶斯反演算法的油田储层参数反演

基于地球物理反演算法,利用地表沉降信息快速获取油田储层状态信息,对于油田储层安全的实时监控具有重要意义。目前国内外对油田储层参数反演的研究相对较少,因此本文以典型的因石油开采引起地表沉降的辽河盘锦地区作为研究区域,以InSAR沉降监测结果作为观测数据,以Okada模型作为反演模型,首次将非线性贝叶斯反演算法引入到油田储层参数反演中。在试验过程中,发现油田地下存在不止一个油层,首次将双Okada模型引入到油田储层参数反演中。试验表明:①非线性贝叶斯反演算法不仅能够获取模型参数的最优值,同时可以对反演结果的不确定性做出解释。②与单源Okada模型相比,双Okada模型更符合该地区油田储层参数变化与地表沉降之间的映射关系,基于双Okada模型反演得到的油田储层参数更可靠。

利用地表沉降信息反演油田储层参数

目前,关于油田储层参数反演的研究较少,关于反演模型选择的研究更少,而反演模型的选择是反演过程中最为关键的步骤。以辽河油田最大的采油厂——曙光采油厂为研究对象,基于贝叶斯反演方法,使用双椭球模型和双Okada模型对油田的储层参数反演展开研究,并对比分析两种双源模型反演结果的可靠性。结果表明,双Okada模型的反演结果更可靠,更符合曙光采油厂油田储层参数变化与地表沉降之间的映射关系。研究成果将为油田储层参数反演中的模型选择提供一种新的思路。