[01929253]集成卡尔曼驱动多源信息融合的地质统计学储层表征方法
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技术详细介绍
一、成果简介
针对随机反演计算成本高、储层表征随机性强的实际难题，研发了地质统计学多点模式相关建模与集成卡尔曼反演联合驱动的储层高分辨率表征新方法。该方法将井数据、地震波形数据融合，实现复杂地质目标的空间趋势刻画，并引入集成卡尔曼算法，以极少迭代实现储层物性参数稳健更新，获得高分辨率的储层定量表征结果。
二、主要应用领域和市场前景
潜在应用领域为煤系地层的物性、含气性综合评价以及页岩油储层的页理和裂缝发育描述、地层应力及脆性指数预测。
对于煤系地层与页岩油储层，其目标层厚度通常远低于地震分辨率。地质统计学随机反演虽是解决该问题的有效手段，但其自身仍存在计算效率低与不确定性强的局限性。依托于多点模式相关建模与集成卡尔曼反演两大核心算法，本技术在计算效率与预测确定性两方面均取得显著进展，极大增强了随机反演的实用价值。
三、知识产权
已获发明专利授权。