地球物理学报  2015, Vol. 58 Issue (5): 1776-1784   PDF    
裂缝型储层流体识别方法
谢春辉, 雍学善, 杨午阳, 周春雷, 王洪求, 张闻亭    
中国石油勘探开发研究院西北分院, 兰州 730020
摘要:裂缝型储层的描述包括预测裂缝分布特征和识别裂隙充填物.依据等效介质理论计算的纵波速度随裂缝密度的增大而减小.正演地震记录显示,裂缝介质含气时反射振幅最大,且变化程度比含油或含水时大.叠前方位AVO反演所得的各向异性梯度Bani与裂缝密度成正比,可用于描述有效裂缝发育强度.对于不同的裂缝密度,各向异性梯度Bani与各向同性梯度Biso的比值Ifluid(1)近似为常数,且对流体敏感.经裂缝纵横比和背景介质拉梅常数修正后,流体因子Ifluid既不随纵横比变化,又不受背景介质的影响,是裂缝型储层敏感的流体识别因子.在塔里木盆地塔北哈拉哈塘地区热瓦普区块碳酸盐岩储层裂缝发育区域,运用该参数在井点处的流体识别效果与钻井结果一致.
关键词裂缝型储层     流体识别     岩石物理     各向异性反演    
The method for identification of fluid in fractured reservoirs
XIE Chun-Hui, YONG Xue-Shan, YANG Wu-Yang, ZHOU Chun-Lei, WANG Hong-Qiu, ZHANG Wen-Ting    
Research Institute of Petroleum Exploration & Development-Northwest, PetroChina, Lanzhou 730020, China
Abstract: The prediction of fractured reservoirs includes the detection of cracks and the identification of fluid filled. We usually use combination of elastic parameters and AVO attributes as the fluid factor for isotropic media. Now, we should replace it with anisotropic parameters that do not change with the azimuth of fractured reservoirs.
Based on Hodson's effective elastic medium theory, the elastic coefficient matrix of an anisotropic medium depends on four variables: fracture density, filling fluid, crack aspect ratio and isotropic background rocks. One can calculate wave velocity (VP, VS) and Thomson anisotropy parameters (ε,δ,γ), and then compute the AVO gradient Biso and anisotropic AVO gradient Bani according to the Ruger reflection coefficient formula. We collect lots of Biso and Bani with many crack models, and analyze their relationship using the scatter plot. We fit them as a function of four variables and calculate the fitting error. Obviously, the two gradients change with fracture density and fluid filled. They are also decided by crack aspect ratio and background medium.
Based on anisotropic equivalent medium theory, vertical P-wave velocity decreases with increasing fracture density. It is the maximum with water filled, intermediate with oil filled, and the minimum with gas filled. Accordingly, the amplitude of filling gas has the largest reflection, and its change is much greater than the amplitude of oil or water. Through numerical experiments and formula deduction, AVO gradient Biso and anisotropic gradient Bani are approximately linear function of fracture density. Their slopes, respectively kiso and kani, depend on the background media, the crack aspect ratio and fluid filling. With the background medium or clastic carbonate rocks, the relative error of approximate formulas is less than 5% for either carbonate rocks or clasolite. The ratio between gradient parameters Bani and Biso is constant approximately for different fracture density values, which is sensitive to fluid. So it is defined as the first fluid factor Ifluid(1), which is inversely and linearly related with the aspect ratio. One can obtain the second fluid factor Ifluid(2) through correcting the first fluid factor by the aspect ratio. Because the second fluid factor is related with the background medium, we obtain the fluid identification factor Ifluid through correcting the second fluid factor by the Lame constant of the background medium. The fluid identification factor Ifluid is approximately equal to the first Lame constant of fluid filled.
The fluid factor Ifluid is affected neither by the crack aspect ratio nor by background medium, and its value approximates the first Lame constant of filling fluid, so it is sensitive to the fractured reservoir fluid identification factor. In the Ordovician carbonate fractured reservoir of western China, the result of fluid identification using this parameter is consistent with interpretation of drilling data.
Key words: Fractured reservoir     Fluid identification     Rock physics     Anisotropic inversion    
 1 引言

裂缝型油气藏是典型的各向异性介质,地震属性随方位变化.裂缝预测由叠后相干曲率属性技术发展到叠前各向异性反演(杨晓等,2010尹志恒等,2011),用各向异性参数描述有效裂缝(开启的未被泥质充填的裂缝)发育特征.叠前各向异性反演包括AVOZ(振幅随入射角和方位角变化)和NMOZ(方位动校正速度的椭圆拟合)等技术(Rüger and Tsvankin, 1997Pérez et al., 1999Gray and Head, 2000Jenner,2002Sun et al., 2011Duxbury et al., 2012).裂缝不仅是裂缝型储层的勘探重点,其和非常规油气开发的关系也非常密切(李新景等,2007),为实现页岩气的经济开采,工业界通常采取适当的压裂措施,提高储集层的渗透能力.

利用地震资料研究岩石裂隙所贮存流体的类型和特性,是根据岩石物理等效介质理论,将与储层流体有关的异常特性表征为流体因子,再依托流体因子实现储层流体的类型判识(印兴耀等,2014).对于各向同性介质,地球物理学者通常用弹性参数或AVO属性的代数组合作为流体因子,常见的有LMR(Lumbda-Mu-Rho)、Russell法、纵横波阻抗的幂次方等(宁忠华等,2006).流体识别的质量主要取决于两方面,一是反演计算的弹性参数是否可靠;二是构建的流体因子对流体类型是否敏感且稳定.对于裂缝型储层,应该用不随方位变化的各向异性参数来构建流体因子.Sun等(2012)利用AVO梯度交汇图的方式研究裂缝介质流体检测效果,陈怀震等(2014)根据各向异性反演获得的柔度和弱度参数识别裂缝介质的流体类型.

Hudson(19801981)、Schoenberg和Sayers(1995)分别利用刚度和柔度张量建立了描述裂缝介质的岩石物理模型;Bakulin等(2000)研究了硬币裂缝模型和线性滑动理论模型的关系;基于喷射流机制(Biot,1956Dvorkin,1993),Chapman(20032009)提出了裂缝-孔隙微结构模型,考虑到岩石中裂缝与孔隙之间、不同方向裂缝之间因地震波传播所导致的流体的流动,该模型描述了中等尺度裂缝介质的速度频散和能量衰减特征;韩开锋和曾新吾(2006)镇晶晶等(2012)分别研究了裂缝模型的适用性;Thomsen(1986)提出了描述各向异性的三个参数;Tsvankin(1997)研究了各向异性介质的速度和非双曲线动校正方法;Rüger(1998)给出了各向异性介质分界面反射系数随入射角和方位角变化的解析表达式.

本文首先研究裂隙中充填流体时纵波速度随裂缝密度的变化情况,然后根据Rüger公式正演地震记录,证明裂缝介质含气地震响应与含油、含水存在明显差异.然后根据各向异性反演结果,构建和优选了敏感且稳定的流体因子,并讨论了裂缝密度、裂缝纵横比和背景介质对识别效果的影响.最后,通过实际应用效果证明了流体因子的有效性. 2 裂缝介质理论 2.1 充填流体时纵波速度

描述地下裂缝介质时常用的等效介质理论有 Hudson扰动理论和Schoenberg线性滑动模型等.裂缝介质的弹性系数由裂缝密度e,裂缝纵横比d,各向同性背景介质,裂隙充填物四个因素决定.

设置背景岩石为灰岩,裂隙充填物为水、油或气,各组分的纵横波速度和密度如表 1(Sun et al., 2012)所示.考虑到储层流体受压力和温度的影响,此处设定的流体横波速度不是理想流体对应的零值.给定裂缝纵横比为0.001,裂隙充填不同流体时,先求弹性系数,再计算裂缝介质的垂向纵波速度,如图 1所示.可见,垂向纵波速度随裂缝密度增大而减小,下降速率逐步减小.裂隙中含水时的速度最大,含油时次之,含气时最小.

表 1 灰岩和裂隙充填物的速度、密度(Sun et al., 2012) Table 1 Velocity and density of limestone and fracture fillings(Sun et al., 2012)

图 1 垂向纵波速度随裂缝密度增大而降低Fig. 1 P-wave vertical velocity of different filled fluid decrease with fracture density
2.2 合成地震记录

含竖向平行排列裂缝的介质是典型的HTI介质,其反射系数不仅随入射角θ变化(AVO特征),还随方位角变化(方位各向异性特征).Rüger(1998)给出的反射系数解析式如公式(1).

其中:φsym为裂缝平面的对称轴方向,即裂缝面法向,(φ-φsym)为测线与裂缝法向的夹角;α,β,Z,G分别是纵波速度、横波速度、纵波阻抗和剪切模量,εV,δV,γ为各向异性参数,-表示上下介质参数的平均,Δ表示上下介质参数的差.

根据表 1的介质参数,由Hudson理论计算裂缝介质的纵横波速度和各向异性参数后,设计19条方位测线,由Rüger公式计算反射系数,再与30 Hz的Ricker子波褶积,即可得到含裂隙灰岩的正演道 集.入射角θ=20°时的方位角道集如图 2所示,可 见振幅存在明显的方位各向异性,含气时不但反射振幅最大,其振幅变化程度也比含油或含水时大.

图 2 含裂隙灰岩的方位角道集Fig. 2 P-Azimuthal gather of fractured limestone with different fluid filling(a)Water;(b)Oil;(c)Gas.
3 流体识别方法

储层埋藏较深时,对应的地震波入射角较小,公式(1)的四次项sin2θtan2θ可以被忽略,则Rüger公式简化为:

其中:

利用不同方位的角道集数据,已知测线方位角、射线入射角θ和反射系数R,经各向异性反演(Rüger and Tsvankin, 1997Jenner,2002Sun et al., 2011)可获得以下四个数据体:垂直入射的纵波反射系数R0、各向异性梯度参数Bani、各向同性AVO梯度Biso和裂缝平面的对称轴方向φsym. 3.1 裂缝密度的影响

各向异性梯度参数Bani是各向异性参数δV和γ的组合,其值随裂缝密度变化,如图 3所示.从图中可见,Bani与裂缝密度e近似呈正比,函数关系为公式(3),公式的推导过程详见附录A.斜率k的上标ani表示各向异性,下标fluid表示流体类型.三种流体对应的斜率差异较小,Bani反映真实裂缝密度的相对关系,受裂隙充填物影响小.

图 3 Bani与裂缝密度成正比Fig. 3 Anisotropic gradient Bani is proportional to the fracture density

各向同性AVO梯度Biso是纵横波速度和剪切模量的组合,其随裂缝密度增大而增大,如图 4所示.但裂缝含气时的斜率与含油或含水时差异很大.Biso 与裂缝密度e也近似为线性关系,即公式(4),具体推导过程见附录A,斜率k的上标iso表示各向同性.

图 4 Biso与裂缝密度成正比Fig. 4 Isotropic gradient Biso is proportional to the fracture density

类比岩石物理量版,参数BaniBiso交汇分析如图 5所示.裂隙中充填气对应的黄色区域与另外两者明显分开,因此可从该交汇图中识别含气情形;由于水和油物理参数差别小,含水和含油对应区域很接近,因此无法在该交汇图中识别两者.

图 5 BaniBiso交汇分析Fig. 5 Crossplot between Bani and Biso

为了区分油和水,需要寻找更加敏感的流体因子.定义各向异性梯度参数Bani与各向同性AVO梯度Biso的比值为第一级流体因子Ifluid(1)

从(5)式可知,参数Ifluid(1)不随裂缝密度变化,近似等于常数.如图 6所示,裂隙含水时Iwater(1)≈220,含油时Ioil(1)≈110,含气时Igas(1)≈10.

图 6 第一级流体因子与裂缝密度Fig. 6 The first fluid identification factor is approximate to constant with different fracture density
3.2 裂缝纵横比的影响

固定裂缝密度e=0.1,研究裂缝纵横比d对Ifluid(1)的影响,纵横比范围为[0.001,0.01].如图 7所示,参数Ifluid(1)与纵横比倒数成线性关系,直线斜率受流体类型控制,记为Ifluid(2),函数关系如下:

图 7 第一级流体因子与裂缝纵横比倒数Fig. 7 The first fluid identification factor is proportional to the inverse crack aspect ratio

拟合图 7三条直线的斜率,裂隙含水时Iwater(2)>=0.2,含油时Ioil(2)=0.1,充填气体时Igas(2)=0.002.三条直线的截距非常接近,经直线拟合取g=7,与附录A中公式(A6)一致.因此,当储层裂缝纵横比 差异大时,必须用纵横比修正参数Ifluid(1),获得第二 级流体因子,即公式(6)转化为:

上述分析说明第二级流体因子Ifluid(2)能区分流体类型,其既消除了裂缝纵横比的干扰,又不随裂缝密度变化. 3.3 背景介质的影响

固定裂缝密度e=0.1,裂缝纵横比d=0.001,改变背景介质的纵波、横波速度和密度,研究背景介质对第二级流体因子Ifluid(2)的影响.经数值模型实验和公式推导(详见附录A)发现,Ifluid(2)与背景介质拉梅常数λ,μ的关系如下:

式中λ′,μ′为裂隙填充物拉梅常数,此式表明Ifluid(2)受背景介质的影响.运用AVO三参数反演方法求得纵横波速度及密度(陈建江,2007),然后计算背景介质拉梅常数,用于修正Ifluid(2)获得流体因子:

一般情况下,裂隙充填物的拉梅常数μ′远小于λ′,第二级流体因子Ifluid(2)近似与λ′成正比,因此流体因子Ifluid约等于充填流体的第一拉梅常数λ′.表 1中水、油和气对应的λ′分别为2.9839、1.4872和0.0331,三者比值约为90 ∶ 45 ∶ 1,可区分度高,因此参数Ifluid是裂缝型储层敏感的流体识别因子. 4 应用实例

本次研究的应用工区为塔里木盆地塔北哈拉哈塘地区热瓦普区块,目的层为奥陶系一间房组,岩性 以较纯的灰岩为主,储层为典型的缝洞型碳酸盐岩,其分布受断裂控制明显,流体则受储层、断裂、局部构造的共同影响,油、水井并存,流体分布复杂,因此对流体的预测至关重要.工区内目的层埋深约为7000 m,观测系统的最大炮检距为7350 m,横纵比为0.67(图 8a),属于宽方位资料(一般认为横纵 比大于0.6即为宽方位),有利于方位各向异性分析.

图 8 观测系统的方位角与偏移距分布(a),方位角-偏移距划分方案(b)Fig. 8(a)The schematic diagram of acquisition azimuth-offset distribution,(b)the scheme of partition

通过比较不同偏移距和方位角范围的各向异性反演效果(Wang et al., 2014),最终利用中-远偏移距信息划分了4个方位角范围(图 8b).通过分方位叠前时间偏移得到4个方位的CRP(Common Reflect Point,共反射点)道集(图 9).研究过程中,针对储层主要发育位置(图 9中蓝线标注的波峰),利用这4个方位的入射角道集预测该区的流体发育情况.

图 9 RP601井4个方位的CRP道集(右上角的红轴表示对应的方位角)Fig. 9 CRP gather of four different azimuthal sections in well RP601

区域面积约为14 km2的目的层流体识别结果如图 10所示,黑色线条为解释的断裂,除东北角外研究区内断裂均非常发育;图中颜色越红代表含油性越好,越蓝代表含水的可能性越大.北部的XK9-3井试油出水,正好落在蓝色区即含水程度较高,与试油结果吻合.塔里木油田公司将XK9-3井向西侧钻,即XK9-3C井,该井累计获2500 t的高产油流.此后钻探的XK9-1、XK9-2、XK902、XK9004等4口井均获得日产超过30 t的高产油流,证明了流体预测结果的可靠性.

图 10 流体预测平面图,颜色越红代表含油性越好,越蓝代表含水的可能性越大Fig. 10 The horizontal slice of fluid detection,the red color represents oil and blue represents water

选取更大范围的18个井点处的流体识别结果如图 11所示,红色、粉红色表示钻井显示产油,蓝色表示出水.横坐标是各向异性梯度参数Bani,表示裂缝发育相对密度.图中阴影区表示裂缝欠发育区 域,产油井与产水井相互叠置,流体识别结果效果较差.在裂缝发育区域,流体因子Ifluid能很好地区分油 水,Ifluid<2.9的井产油,而Ifluid>2.9对应的井则出水.

图 11 井点处流体因子散点图Fig. 11 The scatter chart of fluid identification factor of eighteen wells
5 总结与认识

(1)依据各向异性等效介质理论,裂缝介质的垂向纵波速度随裂缝密度增大而减小,含水时速度最大,含油时次之,含气时最小.相应地,含气时反射振幅最大,且振幅变化程度远大于含油或含水时.

(2)各向异性梯度参数Bani和各向同性AVO 梯度Biso都与裂缝密度近似呈正比,背景介质为碳 酸盐岩或者碎屑岩时,近似公式的相对误差均小于5%.

(3)经修正后的流体因子Ifluid,既不随裂缝纵横比变化,又不受背景介质的影响,其值近似为流体 第一拉梅常数λ′,是敏感的裂缝型储层流体识别因子.

(4)选取塔里木盆地塔北哈拉哈塘地区热瓦普区块奥陶系一间房组碳酸盐岩储层,沿层切片和井点统计的流体识别结果均与钻井解释一致.

附录A 流体识别因子公式

不同深度和岩性的野外岩样的各向异性数据测量表明,90%岩石的横波各向异性小于0.1(Sava,2004),说明绝大部分地下岩石的裂缝是稀疏排列.记λ,μ为各向同性背景岩石的拉梅常数,λ′,μ′为裂隙填充物的拉梅常数,裂隙密度为e,裂缝纵横比为 d.储层流体受压力和温度的影响,其横波速度不是 理想流体对应的零值,且保留μ′可适应更广泛的裂隙充填物,使公式推导过程更具完整性.由Hudson扰动理论计算含裂隙介质的等效弹性系数,即公式(A1),U11,U33见参考文献(Sava,2004).

已知弹性系数矩阵 C 66,由公式(A2)计算各向异性参数:

Rüger反射系数公式对应的各向同性AVO梯度和各向异性梯度参数分别为:

综合上述公式,可得精确的AVO梯度公式:

其中:

在裂缝密度e=0处对公式(A4)进行Taylor级数展开,可得:

选取碳酸盐岩为背景介质,其纵横波速度及密 度分别为6000 m·s-1、3100 m·s-1、2670 kg·m-3,模拟不同裂缝密度和充填物.由公式(A5)计算AVO梯度,Biso的相对误差小于5%(如图A1);Bani的相对误差小于3%(如图A2).

图 A1 Biso线性近似的相对误差Fig. A1 The relative error of linear approximation of isotropic gradient Biso

图 A2 Bani线性近似的相对误差Fig. A2 TheThe relative error of linear approximation of anisotropic gradient Bani

将背景介质设为碎屑岩,其纵横波速度及密度分别为4000 m·s-1、2100 m·s-1、2530 kg·m-3,模拟不同裂缝密度和充填物.根据公式(A5)计算AVO梯度,Biso的相对误差小于4%,Bani的相对误差小于3%.说明各向同/异性AVO梯度线性近似公式(A5)适用于多种岩性,且相对误差小于5%,适合构建裂缝型储层流体因子.

各向异性AVO梯度与各向同性AVO梯度的比值为第一级流体识别因子:

化简后可得:

消除裂缝纵横比d的影响,得第二级流体因子:

其中为由背景介质唯一决定的截距.(A7)式表明第二级流体因子Ifluid(2)受背景介质拉梅常数λ,μ的影响.在获得背景介质拉梅 常数的条件下,用公式(A8)修正Ifluid(2)可得流体因子:

一般情况下,裂隙充填物的拉梅常数μ′(近似为零)远小于λ′,参数Ifluid(2)近似与λ′成正比,因此参数Ifluid约等于充填流体的第一拉梅常数λ′,是敏感且稳定的裂缝型储层流体识别因子.

参考文献
[1] Bakulin A, Grechka V, Tsvankin I. 2000. Estimation of fracture parameters from reflection seismic data-Part I: HTI model due to a single fracture set. Geophysics, 65(6): 1788-1802.
[2] Biot M A. 1956. Theory of propagation of elastic waves in a fluid saturated porous solid in higher frequency range. J. Acoust. Soc. Am., 28: 179-191.
[3] Chapman M. 2003. Frequency dependent anisotropy due to mesoscale fractures in the presence of equant porosity. Geophysical Prospecting, 51: 369-379.
[4] Chapman M. 2009. Modeling the effect of multiple sets of mesoscale fractures in porous rock on frequency-dependent anisotropy. Geophysics, 74(6): D97-D103.
[5] Chen H Z, Yin X Y, Gao C G, et al. 2014. AVAZ inversion for fluid factor based on fracture anisotropic rock physics theory. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 57(3): 968-978, doi: 10.6038/cjg20140326.
[6] Chen J J. 2007. Study of three-term AVO inversion method [Ph.D. thesis] (in Chinese). Dongying: China University of Petroleum.
[7] Duxbury A, White D, Samson C, et al. 2012. Fracture mapping using seismic amplitude variation with offset and azimuth analysis at the Weyburn CO2 storage site. Geophysics, 77(6): N17-N28.
[8] Dvorkin J, Nur A. 1993. Dynamic poroelasticity: A unified model with the squirt and the Biot mechanisms. Geophysics, 58(4): 524-533.
[9] Gray D, Head K. 2000. Fracture detection in Manderson Field: A 3-D AVAZ case history. The Leading Edge, 19(11): 1214-1221.
[10] Han K F, Zeng X W. 2006. Study of the boundary element method on applicability of fracture parameters in Hudson theory. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 45(5): 435-440.
[11] Hudson J A. 1980. Overall properties of a cracked solid. Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 88(2): 371-384.
[12] Hudson J A. 1981. Wave speeds and attenuation of elastic waves in material containing cracks. Geophysical Journal International,64(1): 133-150.
[13] Jenner E. 2002. Azimuthal AVO: methodology and data examples. The Leading Edge, 21(8): 782-786.
[14] Li X J, Hu S Y, Cheng K M. 2007. Suggestions from the development of fractured shale gas in North America. Petroleum Exploration & Development (in Chinese), 34(4): 392-400.
[15] Ning Z H, He Z H, Huang D J. 2006. High sensitive fluid identification based on seismic data. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 45(3): 239-241.
[16] Pérez M A, Grechka V, Michelena R J. 1999. Fracture detection in a carbonate reservoir using a variety of seismic methods. Geophysics, 64(4): 1266-1276.
[17] Rüger A, Tsvankin I. 1997. Using AVO for fracture detection Analytic basis and practical solutions. The Leading Edge, 16(10): 1429-1434.
[18] Rüger A. 1998. Variation of P-wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media. Geophysics, 63(3): 935-947.
[19] Sava D. 2004. Quantitative data integration for fracture characterization using statistical rock physics. Stanford: Stanford University.
[20] Schoenberg M, Sayers C M. 1995. Seismic anisotropy of fractured rock. Geophysics, 60(1): 204-211.
[21] Sun S Z, Wang Z M, Yang H J, et al. 2011. P-wave fracture prediction noise attenuation algorithm using pre-stack data with limited azimuthal distribution: A case study in Tazhong 45 area, Tarim Basin.// 81st Ann. Internat Mtg., SEG, 300-304.
[22] Sun S Z, Xiao X, Wang Z P. 2012. Fluid identification in fractured media based on P-wave Azimuthal AVO.// 82nd Ann. Internat Mtg., SEG, 1-5.
[23] Thomsen L. 1986. Weak elastic anisotropy. Geophysics, 51(10): 1954-1966.
[24] Tsvankin I. 1997. Reflection moveout and parameter estimation for horizontal transverse isotropy. Geophysics, 62(2): 614-629.
[25] Wang H Q, Yang W Y, Xie C H. 2014. Azimuthal anisotropy analysis of Multi-attributes and fracture prediction.// 76th Ann. Internat Mtg., EAGE.
[26] Yang X, Wang Z L, Yu Y Y. 2010. The overview of seismic techniques in prediction of fracture reservoir. Progress in Geophys. (in Chinese), 25(5): 1785-1794.
[27] Yin X Y, Cao D P, Wang B L, et al. 2014. Research progress of fluid discrimination with prestack seismic inversion. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 49(1): 22-34.
[28] Yin Z H, Di B R, Li X Y, et al. 2011. Progress in P-wave anisotropy technology for fracture detection. Science & Technology Review (in Chinese), 29(30): 73-79.
[29] Zhen J J, Liu Y, Li M. 2012. Comparison of wave field characteristics among the fracture rock models. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 47(6): 908-917."
[30] 陈怀震, 印兴耀, 高成国等. 2014. 基于各向异性岩石物理的缝隙流体因子AVAZ反演. 地球物理学报, 57(3) : 968-978, doi: 10.6038/cjg20140326.
[31] 陈建江. 2007. AVO三参数反演方法研究[博士论文]. 东营: 中国石油大学(华东).
[32] 韩开锋, 曾新吾. 2006. Hudson理论中裂隙参数的适用性研究. 石油物探, 45(5): 435-440.
[33] 李新景, 胡素云, 程克明. 2007. 北美裂缝性页岩气勘探开发的启示. 石油勘探与开发, 34(4): 392-400.
[34] 宁忠华, 贺振华, 黄德济. 2006. 基于地震资料的高灵敏度流体识别因子. 石油物探, 45(3): 239-241.
[35] 杨晓, 王真理, 喻岳钰. 2010. 裂缝型储层地震检测方法综述. 地球物理学进展, 25(5): 1785-1794.
[36] 印兴耀, 曹丹平, 王保丽等. 2014. 基于叠前地震反演的流体识别方法研究进展. 石油地球物理勘探, 49(1): 22-34.
[37] 尹志恒, 狄帮让, 李向阳等. 2011. 国外应用纵波各向异性技术检测裂缝的研究进展. 科技导报, 29(30): 73-79.
[38] 镇晶晶, 刘洋, 李敏. 2012. 几种裂缝模型的波场传播特征比较. 石油地球物理勘探, 47(6): 908-917.