摘要: 传统的横波速度预测方法包括经验公式法和岩石物理模型法。前者适用于岩石矿物组分相对单一的储层,且受区域限制等因素的影响,不具有普适性,预测精度较低。后者需要根据不同的实际情况选择合适的岩石物理模型,才能达到预期的目的。大多数机器学习横波速度预测方法基于纯数据驱动,数据集的质量和数量将直接决定横波预测模型精度,并缺乏充分的物理内涵。为此,基于深度神经网络(DNN)的方法,假设研究区储层波传播方程的数学形式已知,通过测井数据训练DNN 得到未知的弹性参数,以确立目的层的波传播方程。利用平面波分析法得到相应的纵波、横波速度,实现神经网络与理论模型的结合。此外,针对传统Xu?White 模型的不足,考虑随深度变化的孔隙纵横比,提出了改进横波速度预测岩石物理模型。利用研究区较丰富的测井数据,分别采用构建的DNN 模型和改进横波速度预测岩石物理模型预测横波速度,并与传统的Xu?White 模型预测结果进行对比、分析。结果表明,由DNN 模型和改进岩石物理模型均可获得较高精度的横波速度预测结果,且前者的预测效果更好。
摘要: 常规的微地震事件检测方法通常需要人工选取阈值,在处理大量连续记录数据时效率较低,难以适应实时监测的需求。为此,提出一种基于残差网络的微地震事件五分类检测方法,将样本分为噪声、完整的微震事件、只含有P 波、只含有S 波以及多个微震事件五类。该方法只需将连续记录的波形数据等分,并通过时窗调整获得完整的微震记录。通过一系列数据增广方法实现小规模实际数据样本集的模型训练,模型精度高达99%。将该方法与二分类方法同时应用于微地震监测数据检测,并通过P 波、S 波到时拾取和震源定位评估检测效果。研究结果表明,基于残差网络的五分类检测方法检测到了更多数量的微震事件,且具有较高的运算效率,满足实时监测的需求。
摘要: 采集观测系统优化设计是提高地震资料质量和降低采集成本的一个重要手段。提高复杂地质目标陡坡带阴影区的反射能量是目前观测系统优化设计的一个难点。为此,提出了一种面向复杂地质目标的地震采集观测系统优化方法。首先,在三维模型上利用菲涅耳带半径,对高斯束照明能量重新优化,提高正演模拟的精度,提取各目的层面元接收能量和逆向照明能量。其次,根据不同地质目标和地表障碍物情况采用三种方法对观测系统进行优化:①基于目的层面元接收能量均匀性的炮点自动加密;②基于目的层逆向照明能量的炮点加密范围优化;③基于地表障碍物范围和目的层能量均匀性双重约束的炮点优化。将该方法用于胜利探区BS 和G94北两个区块,有效提升了地震资料成像精度。
摘要: 地震资料分辨率低是当前渤海油田深层地震勘探面临的突出问题,而改善该问题首先须在地震采集尤其是震源设计方面寻求突破,但鲜有针对渤海浅水条件下的拖缆与震源空间组合研究的报道。为此,首先分析了渤海浅水条件下气枪脉冲的传播特征,确定了影响气枪脉冲传播的主要因素; 再基于非理想气体条件气枪子波模型对浅水条件下单枪子波进行模拟,研究了考虑缆鬼波时子波及其频谱特征,提出采用考虑缆鬼波的子波对震源性能进行评价的方法; 然后以渤海油田渤中地区实际地理和地质条件为基础,设计了不同缆—源沉放深度组合、震源平面展布的模拟试验,系统分析了渤海浅水条件下拖缆、震源空间组合对子波及其频谱的影响规律;最后将文中总结的规律认识和震源设计技术应用于渤中二次数据采集,并对比该区新、老三维拖缆单炮数据,验证了所提方法的正确性,对渤海浅水区气枪震源的优化设计及评价具有指导意义。
摘要: 自由表面多次波预测(SRMP)是自由表面多次波消除(SRME)以及成像的重要环节。SRME 技术尽管有效,但理论上需要规则而密集的地震数据采集方式。然而实际炮点、检波点空间分布稀疏,地震数据不能满足SRME 理论要求,常规的做法是在SRME 之前将地震数据规则化。为了避免数据规则化环节,首先建立索引数据树管理三维叠前地震数据,并采用基于树形数据结构的非线性K 近邻算法(KNN)从地震数据中实时搜索两道近似地震数据;然后利用动校—反动校消除实时搜索得到的近似地震道与实际地震道之间的旅行时误差;由以上两步获得单道孔径内任意向下反射点(DRP)所需要的两道地震数据用于SRMP。单道孔径内任意DRP均可由SRMP 预测对应的多次波模型道,叠加所有DRP 对应的预测结果可获得该道稳定的多次波模型数据。将该方法用于扩展的三维Pluto 模型数据,结果表明该方法能有效预测三维自由表面多次波,从而保证高质量的自由表面多次波衰减结果。实际地震数据的应用证明了方法的实用性。
摘要: 三参数W 变换(TPWT)是分析非平稳信号的有效工具,已成功应用于油气储层识别。然而,前人没有详细论述TPWT 的可逆性。为此,首先回顾了TPWT 的基本原理,然后从理论上探讨了TPWT 的可逆性。理论分析与数值计算结果表明:①TPWT 既解决了S 变换(ST)的低频时间分辨率低与时—频谱能量分布中心向高频偏移的问题,也克服了W 变换(WT)时—频谱在主频处的振幅分裂现象,能更准确地描述油气储层,更有利于地震解释。②在理论上TPWT 不是严格可逆的,而是一种近似可逆的变换工具,这与傅里叶变换(FT)、ST不同。③合成地震数据与实际地震记录的数值计算结果显示,与原始地震数据相比,利用逆TPWT 重建地震数据的相对误差为11. 47%~21. 35%,即理论上的不可逆导致较大的重建误差,严重影响TPWT 的应用范围,在去噪、高分辨率处理等需要重建数据的处理领域不宜使用。
摘要:近地表吸收衰减会严重降低地震资料的分辨率,利用微测井资料对近地表吸收结构进行估算,获得表层介质品质因子Q值,再进行反Q滤波补偿,可实现高保真、高分辨率的“双高”处理目的。为此,提出一种改进的谱比法对单井微测井数据进行Q值求取,然后通过拟合表层速度与Q值关系,将近地表速度(V)场转换成近地表Q场。四川盆地的表层较薄,层析反演的近地表速度场深度采样间隔为10m,难以反映近地表厚度为几米的表层变化。为此,首先结合双井微测井数据的多炮拟合算法,求取浅层比较薄的表层等效Q值;其次结合地面地震的振幅及旅行时信息求取表层的相对Q场;然后用双井微测井求得的绝对Q值对相对Q场进行标定;最后将该表层平面Q场镶嵌在用Q?V拟合关系转换的近地表Q场的浅层,得到该工区优化的近地表Q场,用于地震资料的近地表Q补偿,从而达到拓宽频带、提高地震资料的分辨率的目的。
摘要: 由于海面和海底两个强波阻界面的存在,海洋地震资料普遍发育强能量多次反射波,海洋多次波衰减贯穿着整个海洋地震资料处理的始终,是影响海洋地震资料成像品质最主要的因素之一。复杂海域情况下的多次波压制往往需要通过多方法多域分步组合的衰减策略,计算耗时而且多域多步骤会造成计算误差的累计,从而影响多次波的衰减效率和精度。为此,提出了一种基于自注意力机制对抗网络(SA?GAN)的海洋多次波压制方法。首先,针对特征数据利用多域分步组合法压制多次波获得标签数据集;其次,在U?Net 生成器网络中引入自注意力机制(SA),构建基于SA?GAN 网络的多次压制深度学习模型,并进行网络训练;最后,利用训练完备的SA?GAN 网络对整体数据进行多次波压制处理。引入SA 的U?Net 生成器的GAN 网络收敛速度快且计算稳定,在地震样本数据集上具有更好的数据泛化能力。与常规方法相比,本文提出的方法只需人工处理少量特征数据,网络训练后便可进行工区大量数据的多次波压制处理,避免了复杂多次波压制多方法串联组合的繁琐过程,为海洋实际地震数据的多次波压制提供了一种高效手段。模型和NH 探区深水实际资料处理结果验证了本方法的有效性。
摘要: 地震波在地层中的传播速度可间接反映地下岩性及地质构造特征,速度的提取与分析影响地震数据处理和解释全过程。目前,速度谱分辨率低,导致拾取的速度不准确,构建的速度模型精度经常不能满足复杂地质构造的地震成像要求。为此,提出基于经验模态分解(EMD)的地震数据速度谱优化方法。该方法是一种频移处理技术,能有效提高地震数据低频端能量的信噪比。首先,基于Hilbert 变换获得地震数据的瞬时振幅;其次,对瞬时振幅进行EMD;然后,筛选分解后的本征模量(IMF),选择具有有益表达速度谱信息的本征模态模量;最后,构建新的速度谱数据。经过优化后的地震数据频谱分辨率更高,有效频带向低频端移动。实验测试和实际资料处理结果表明,所提方法能有效扩大速度谱拾取的寻优区间,提高速度分析准确性,提升地震资料成像品质。该方法在成果数据处理和速度谱优化方面具有广泛的应用价值。
摘要: 随着海洋油气勘探程度的深入,勘探目的层逐渐向深部目标拓展。改善中深层及复杂构造带地震成像,提高中深层地震数据信噪比及分辨率已成为现阶段的迫切需要。受海面虚反射(鬼波)影响而存在陷波,常规海上拖缆(平缆)获得的地震记录频带变窄、分辨率降低。利用鬼波陷频点随电缆深度变化的特征,斜缆采集可压制鬼波拓宽低频。斜缆高频数据衰减严重,不利于构造内幕细节的刻画。由于两种不同采集方式数据在相位、频率和能量上存在差异,常规融合处理流程得到的地震数据在中深层同相轴连续性差,甚至出现假断层现象。为了充分融合斜缆低频和平缆高频数据优势,得到更高保真及高信噪比成像结果,笔者提出一种分阶段多维度斜、平缆匹配融合处理方法,通过RMS 振幅、相位、频率等多角度分析,建立多维度匹配因子,解决常规融合处理存在同相轴连续性差的难题。最终融合结果兼具两者优势,提高了中深层成像精度,可以广泛应用于海洋勘探开发地震资料处理。
摘要: 断控油藏是勘探开发的重要目标之一,断层导致的地震阴影区普遍存在构造成像畸变,常规海上窄方位三维地震数据难以满足该背景下构造研究需要。针对南海典型断控构造油藏不同年份拖缆采集的双方位地震资料,通过速度调查分析了不同方位三维地震资料的差异。对于叠前一致性以及五维规则化处理后的融合道集数据,采用双方位OVT(Offset Vector Tile)域断控约束网格层析速度建模以及 TT(I Tilted Transversely Isotro?pic)介质深度偏移,获得了高精度各向异性速度模型。实际地震资料处理结果表明,双方位融合的深度域数据品质得到明显改善,断面成像精度高,断层阴影区地震反射能量聚焦、同相轴连续,构造畸变基本消除,深度误差大幅降低,为构造研究以及油田高效开发提供了可靠依据,同时也为该地区同类型断控油藏的勘探提供了新思路。
摘要: K 均值奇异值分解(K?SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K?SVD(RAK?SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K?SVD(AK?SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK?SVD 方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。
摘要: 为研究鄂尔多斯盆地黄土塬区地震波的传播规律和噪声的产生机理,根据庆城北三维工区实际地表高程和速度结构,建立准确反映黄土塬区近地表结构的三维数字模型(速度和品质因子Q),以基于Q 显式表达的黏滞声波方程为基础,采用坐标变换法实现起伏地表条件下的三维黏滞声波方程数值模拟。该方法可以将复杂近地表引起的近炮点强能量噪声和强衰减效应较客观地模拟出来,模拟结果与实际资料的吻合度较高。通过不同复杂程度模型的三维数值模拟和波场分析,厘清了黄土塬区地震资料近炮点强能量噪声和多次反射、多次折射的产生机理,并结合实际资料分析了黄土塬区不同位置(塬、梁、坡、沟)及不同炮点深度的波场特征差异,认为:沟中激发时,近炮点强能量噪声较弱,资料品质相对较好; 随着炮点深度增大,信号的高频端成分逐步增加; 黄土塬地区野外地震采集时,应避免在干黄土层中激发,尽可能选择胶泥层或更深层激发。波场分析结论对黄土塬区实际资料采集和处理具有一定的指导意义。
摘要: 全波形反演充分利用地震波传播的振幅、相位和旅行时等信息,相较于旅行时层析能够获得分辨率和精度更高的反演结果。当浅层介质速度较低时,为了保证正演模拟精度,通常需要使用较细的网格对低速层进行采样。然而,对整个模型用细网格剖分会导致巨大的计算量以及存储量,同时模型的高速区域也会产生过采样现象,这些问题会在全波形反演过程中被进一步放大。为了避免这些问题,引入了一种基于变差分系数的变网格弹性波动方程有限差分正演模拟方法。首先,基于Taylor 展开式推导了变网格波场模拟的差分系数,实现了变网格波场模拟; 其次,将变差分系数正演模拟方法应用于全波形反演中的正演模拟、残差反传和波场重构中,实现了基于变差分系数的变网格弹性波全波形反演。在全波形反演时,分别采用多尺度反演策略和常规的共轭梯度法迭代求解。使用细网格剖分速度较低的浅部低速层和粗网格剖分速度较高的中深层,既可以保证浅层的反演精度,又可以避免中深层的过采样。模型数据反演结果表明,基于变差分系数的变网格全波形反演相较于均匀粗网格全波形反演可以更有效实现低速异常体的准确刻画。含噪数据测试表明,提出的全波形反演方法具有较强的抗噪性。
摘要: 页岩油是重要的国家战略资源。在中国,以陆相页岩油为主,特别是济阳凹陷,页岩储层地质条件复杂,常用的裂缝识别技术包括蚂蚁体、相干体和曲率体等,无法满足精度要求,开采面临巨大挑战。为了加快页岩油的开发,在樊页1 井组页岩油示范区开展基于大排列微地震实时监测,通过闭环优化过程进行施工参数迭代和技术方案优化。根据微地震震源参数,提出了计算储层改造体积和裂缝复杂性指数的新方法,用于定量评估储层改造波及范围和裂缝的复杂性。文中主要描述了在樊页1 井组页岩油示范区开展的基于大排列微地震实时监测技术的地质工程一体化实践,所取得的认识和经验具有一定的借鉴价值。
摘要: 电阻率测井成像图中存在宽度和位置不定的空白条带,而目前常用的空白条带反距离加权插值填充法仅依靠像素点距离参数计算插值,往往导致填充后区域与实测区域纹理不连贯,纹理易呈现直线状,与实际状况不符。为此,将裂缝区域形态与分布信息作为参量,构建插值计算模型,形成融合裂缝形态分布信息的空白条带填充法。该填充算法能根据插值点与裂缝形态拟合线的相对位置关系,动态调整参考点对插值点插值的权重系数,填充后的裂缝区域纹理连贯平滑,更符合裂缝实际形态和分布的规律。实际测井数据应用表明,相较于传统填充方法,采用该方法填充后的裂缝分布拟合线与霍夫变换后曲线相似度提升25% 以上,不连贯填充点数量下降88% 以上,性能提升明显。该方法的应用成果可为后续测井图像中各种裂缝的智能识别和精确分割提供更好的数据支撑。
摘要: 准确的声波测井数据对地震资料时—深转换、合成记录制作、地震反演、油藏建模等具有重要作用。双发双收补偿声波测井能够较好地消除井径及泥浆的影响,消除记录点与测量点之间的深度误差,但当井径扩径大于校正门限时,产生的异常无法消除。文中从双发双收补偿声波测井仪器参数出发,基于费马时间最小原理,分析了井眼不同扩径状况下声波首波的传播路径,并推导了三种情况对应的声波时差校正公式。研究结果表明:应用推导的校正公式对实际声波时差数据进行处理校正,得到的声波时差更合理,更接近于地层的真实值。最后通过应用实例验证了方法的有效性。
摘要: 目前的地震反演主要以模型驱动为主,对噪声较敏感,反演结果的分辨率往往较低,通常只使用地震数据的振幅信息,没有充分利用相位信息。研究表明,波阻抗和地震振幅、相位的相关性较强,因此联合应用振幅谱和相位谱可以有效减小反演结果的多解性。为此,结合深度学习与地震数据的频(振幅谱)、相(相位谱)信息,提出基于数据驱动的频相智能波阻抗反演,有效提高了反演结果的分辨率和精度。具体步骤为:①基于高分辨率时频分析提取地震道的频相信息;②应用图像处理技术融合频相信息;③结合频相信息和地层波阻抗制作数据标签对,用数据标签对训练优选的深度网络;④提取待反演三维地震数据的频相信息并输入训练好的深度网络,即可得到高分辨率波阻抗反演结果。与现有的深度学习地震反演方法相比,所提方法主要创新点在于首次在地震反演中同时应用了地震数据的频相信息。模型测试结果表明,频相信息的联合应用有效地减小了反演结果的多解性,提高了反演精度。实际应用结果表明,与传统的稀疏脉冲反演相比,所提方法提高了反演结果的纵向分辨率,益于进一步推广、应用。
摘要: 对基于模型的反演方法而言,合理的初始模型不仅可以补偿缺失的地震低频信息,也能提高地震反演精度和稳定性。然而,在无井或少井区,地球物理反演面临数据匮乏、资料品质不高的问题,难以直接从井数据中得到较丰富的低频信息,因此获取低频模型是无井区地球物理反演和油藏特征描述的关键。为此,针对新区勘探探索了一种基于地质模型的无井区复频域地震反演方法。首先,在考虑断层影响的基础上,参考地震相定性指导宏观趋势,融合了道积分的低频相对变化,充分运用无井区的地质、地震数据,为无井区反演提供可靠的低频信息。之后,根据复频域反演挖掘地震数据低频信息,将无井初始模型作为复频域反演的低频模型,结合盲信号理论提取地震盲子波,最终得到补充低频信息的复频域无井低频模型,可在一定程度上缓解无井区地震反演的低频成分缺失问题。最后,利用模型和实际工区数据测试了新方法的效果。结果表明,复频域无井反演弹性阻抗与井上弹性阻抗曲线拟合良好,与有井稀疏脉冲反演结果相比,尽管局部精度略低,但复频域无井反演结果的总体趋势及储层展布特征与有井反演结果基本一致,证明了所提方法在无井区的有效性。
摘要: 依赖频率的AVO 反演方法(FDAVO)可以提取与流体有关的异常信息,但由于没有考虑实际储层中各向异性的影响,难以适用于裂缝性油气藏。另外,各向异性通常与频率相关,这一特性有利于利用OVT 域叠前地震数据识别有效裂缝。为此,提出基于正交各向异性(OA)介质频率相关的AVAZ(OA?FDAVAZ)反演的裂缝含气性预测方法。首先基于Chapman 模型的数值模拟分析弹性参数随频率、入射角等参数的变化特征; 然后基于OA 介质纵波反射系数近似式推导出OA?FDAVAZ 反演的目标方程,构建了新的频散属性Iani; 最后利用最小二乘法反演正交各向异性频散属性。模型试算表明:含气裂缝层的正交各向异性频散属性明显强于含水裂缝层,而不含裂缝的各向同性层频散响应微弱,验证了所提频散属性对流体的敏感性。实际OVT 域叠前地震数据应用结果表明:正交各向异性频散属性的预测结果与钻探结果吻合较好。与传统方法对比,该方法受背景干扰小,可准确刻画储层中裂缝含气性的空间分布特征。
摘要: 青海省共和盆地印支期花岗岩是有利的干热岩资源,但花岗岩内幕地震反射杂乱、非均质性强,目前基于地震资料的温度预测方法少见,制约了干热岩资源的开发。为此,提出花岗岩内幕储层温度预测技术。重构不同频段地震数据,优选花岗岩内幕横向反射连续性好的优势频带(10~20 Hz)数据开展构造解释,并结合地层岩性、电性纵向变化特征,将花岗岩内幕纵向分为四层; 依据实验室结果,利用测井资料建立温度与地震速度的关系,然后开展高精度纵波速度反演,从而预测温度空间变化规律。该方法在共和盆地取得了较好的效果,可为类似地区提供参考。
摘要: 近年来,基于匹配追踪算法的强反射分离方法在不同强反射类型的实际资料应用中取得了较好的效果,但该算法关键参数的选择缺乏理论依据和标准,相关研究较少。为此,在薄煤层强反射分离过程中,明确子波相位和分离系数两个关键参数的含义,提出基于匹配追踪算法的薄煤层强反射分离参数优选方法,以进一步提高薄煤层强反射表征的精度,更好地开展强反射分离和储层预测。首先根据不同强反射储层类型对应的强反射子波特征进行分类,分析薄煤层强反射相位参数特征; 然后基于钻井处反射系数计算及分离方法,确定强、弱反射的能量关系,估算分离系数,提高强反射分离效果。实际应用结果表明,该方法对薄煤层强反射特征的识别更加准确,分离的效果有明显提升; 突出了储层弱反射特征,可为储层精细预测提供较好的资料基础。
摘要: 现有潜山裂缝性储层预测方法多用于描述单一尺度的裂缝带发育特征。为综合反映渤海湾盆地M 气田太古界潜山裂缝储层多尺度特征,提出基于主控因素的潜山裂缝储层多尺度预测技术:①针对沟—脊微地貌控风化有利区,利用曲率属性刻画潜山顶面沟—脊形态,预测宏观尺度风化成因裂缝富集条带; ②针对燕山—喜山期发育的近东西向高陡断缝体控潜山构造缝,基于Radon 变换技术预测大尺度高陡断缝体的分布; ③以区域断裂发育方向和倾角为约束,利用蚂蚁体属性预测中、小尺度微断裂带; ④基于Contourlet 变换依次分解得到曲率属性、Radon 变换属性、蚂蚁体属性的低频端和高频端信息,分别设计低频端、高频端融合规则,实现三种尺度裂缝带预测结果的有效融合。融合属性预测结果与FMI 成像测井裂缝密度以及生产测试认识吻合,综合反映了潜山多尺度裂缝带发育特征,指导了M 气田开发井设计与优化, 同时证明所提方法具有实用性。
摘要: 针对临河坳陷主力生烃凹陷不清、构造及地层难以落实、成藏目标不清、突破井位难以落实等长期以来制约勘探的难点问题,提出了适用勘探新区高效勘探的技术路线及关键技术。以基于多种灵活约束机制的中浅层重力多密度界面反演及归一式重力正演剥层为核心,利用深层目标重力异常提取技术重新认识了临河坳陷地质结构。淖西深洼槽是临河坳陷的主力生烃区,临河坳陷南斜坡受黄河断陷槽控制,发育了中央断垒式潜山披覆构造带,具备两侧双源供烃的有利成藏条件,具有巨大的油气勘探潜力; 提出并应用基于井、震资料控制的时频电磁模拟退火电阻率约束反演及基于精细地电结构模型的极化率约束反演等时频电磁目标储层油气检测技术,提高了深层目标的电性分辨率及目标储层的油气预测精度,快速锁定JH2x、LH1x 及XH1 井等靶区目标,为临河坳陷油气勘探的突破发挥了关键先导性作用,为低勘探程度新区、特别是盆地深层油气勘探提供了有效的方法与技术思路。
摘要: 鄂尔多斯盆地西部黄土塬覆盖区的中生界侏罗系油藏成藏主控因素复杂,在未开展三维地震勘探的区域,仅利用二维地震资料进行钻探的成功率较低。为了提高钻井成功率,针对该区侏罗系河道砂油藏特点,采用时频电磁双侧、双源激发、多线接收的油气检测技术方案。在鄂尔多斯盆地西部ZB 地区进行攻关试验,总结了适用于黄土塬覆盖区的时频电磁采集、处理、解释技术方案,即两项针对性采集方案设计和三项针对性处理、解释技术。利用GeoEast 软件系统,基于深度学习开展时频电磁多参数智能油气预测。根据时频电磁解释成果,在时频电磁强异常区域部署并完钻Z6 井,获得工业油气流,表明时频电磁预测结果与实钻结果吻合,证实了在黄土塬覆盖区利用时频电磁技术对侏罗系薄储层进行油气预测的可靠性。
摘要: 通过重力梯度数据三维反演能够获得地下密度结构模型,用于地质资源勘探等领域。航空、地面和井中观测的重力梯度数据含有不同频率的信息,通过数据联合可以降低反演多解性,提高成像分辨率。对于具有复杂形态的地下异常体,目前这种多尺度数据联合反演的纵向空间分辨率,尤其是异常体底部的成像分辨率有待提升。针对该问题,开展了航空—地面—井中垂直重力梯度数据的联合反演方法研究。首先,在正则化反演中引入模糊C 均值聚类算法,通过在迭代过程中加入聚类约束降低多解性; 其次,联合航空、地面和井中垂直重力梯度数据,提出一种联合反演方法,并使用GPU 加速计算; 然后,将反演应用于理论模型数据与美国文顿盐丘地区重力梯度数据,验证方法的效果,并讨论了井位置对结果的影响; 最后,对基于GPU 加速的并行反演方法进行性能分析。数据试验证明了模糊C 均值聚类算法能够降低反演的多解性,通过联合反演能够获得准确的密度分布,该方法具有一定的抗噪能力; 使用异常旁井和穿异常井数据的成像分辨率更高。计算的文顿盐丘地区密度分布与其他学者的结论相近,证明了方法是有效且可行的。试验还表明,GPU 并行方法具有较高的加速比,提出的方法能够为地质找矿等研究提供技术支撑。
摘要: 传统地震储层预测技术已无法满足储层精细评价的需求,深度学习具有强大的特征提取和高维数据处理能力,近年来广泛应用于地震储层预测并取得了较好的效果。为此,本文深入讨论深度学习技术在地震储层预测中的应用、进展及它在实际工作中面临的挑战,并提出未来的发展方向。主要认识有:①在烃类定性检测方面,深度学习技术有助于综合利用多属性地震数据去提高效率和预测结果的准确率;在定量预测方面,深度学习技术可以更精准地逼近地震数据与目标之间复杂的非线性关系,实现储层的精细定量评价。②深度学习技术的应用面临的挑战主要是标签数据不足和样本不均衡等容易导致模型过拟合,泛化能力差;模型复杂,计算成本高;模型的“黑匣子”特征使预测结果缺乏物理可解释性;缺乏定性预测模型的评价标准和高精度的不确定性量化算法。③未来的研究方向应致力于克服数据可用性的不足和深度学习的局限性等,构建地球物理知识图谱,实现多源数据与知识的有效融合、共享,将深度学习与反馈强化学习等其他机器学习算法相结合,为油气勘探和开发提供更可靠的技术支撑。