储层流体流动性（fluid mobility）是反映岩石渗透率与流体黏度综合作用的重要参数，对油气储层品质评价和开发预测具有重要意义。针对传统频率依赖AVO反演中线性近似方法精度有限、难以充分利用复杂黏弹性储层地震响应的问题，Xuan Zheng和Zhaoyun Zong提出了一种频率依赖非线性振幅随偏移距（AVO）流体流动性反演方法。该研究基于精确Zoeppritz方程，建立了同时考虑P波速度反射率、S波速度反射率以及流体流动性的非线性频率依赖反射系数方程，并结合人工神经网络反演算法实现流体流动性的稳定预测。
图1.(a-d) 基于四类典型AVO模型的反射系数方程精度分析
为了验证推导的非线性频变PSF-Zoeppritz方程的准确性，采用4种AVO模型计算单界面反射系数。由于不同流体类型的储层可能对应不同的AVO类型，因此对于所有四种类型的AVO模型，精度和相对误差分析都是必要的。模型参数如表1所示。图3显示了使用基于Futterman粘弹性模型的精确Zoeppritz方程、常规Aki近似方程、频变粘弹近似方程以及PSF-Zoeppritz方程计算的反射系数。相对误差如图4所示。本文推导的新颖反射系数方程比传统的Aki和粘弹性近似更符合精确的Zoeppritz方程，特别是对于大角度。分析表明，推导的PSF-Zoeppritz方程适用于4种类型的AVO模型。
图2. 流体可流动性频变反演结果：（a）线性反演；（b）非线性反演
利用ANNI反演算法，实现了流体可流动性的预测（图2）。红色代表良好的流体流动性，蓝色代表较差的流体流动性。这种非线性频率依赖的AVO反演提高了流体可流动性参数反演的稳定性。箭头所示的位置表明，所提方法比传统线性反演方法表现更好。研究成果近期发表在地学领域国际重要期刊Geophysics。论文第一作者和通讯作者为中国石油大学（华东）地球科学与技术学院郑轩博士和宗兆云教授。
论文信息：Zheng, X., and Z. Zong, 2025, Frequency-dependent nonlinear AVO inversion for fluid mobility in viscoelastic media: Geophysics, 1–86.https://doi.org/10.1190/GEO2023-0683.1
