使用定向属性改善地震囱道检测

囱道体是一种可以简化地震囱道解释的地震体检测技术，该方法使用多属性和可用于控制的神经网络产生一个囱道体，即可能有囱道出现的三维数据体。在原始方法中，单道和多道属性可在三个垂向排列的窗口中提取出来。在每一个窗口能够计算能量和道间的相似性。相似性的计算不需要校正构造倾向。本文我们讨论将局部倾角和方位角信息转换成数值，这同原始算法相比有所改善。该算法相似属性的计算是按照局部方向（倾向和方位角）逐道进行的。一种叫做“锁相”微调的方法，该方法可在各地震道提取时间用于相似性的计算。同原始算法相比，包含这些相似性的新网络和叫做倾斜变化的新属性常常产生较低级别的误差，同时也会产生分辨率明显提高的囱道体。     

反射地震记录的多尺度边缘检测

多尺度边缘检测等价于寻找图像的小波变换中部极值。在尺度空间，图像的小波变换模局部极值能在刻画图像不规则结构的局部特征的同时，给出它们的局部奇性点的分布。本文借助这种思路，利用小波变换模的局部极值，检测了二维反射地震记录同相轴位置和断点特征位置，即通过沿小波变换模的尺度伸展方向，估计出局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ系数和光滑因子，并自动追踪同相轴和识别断点。     

应用局部频率属性检测天然气藏

地震记录作为地震波传播的时间函数,记录了地震波经地层传播后的响应特征。对地震信号做希尔伯特变换得到复地震道记录,再计算得到瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率属性参数,此三瞬属性参数在油藏储层预测与描述中起重要作用。但瞬时频率属性受相移、噪声及其他因素影响,其可解释性差,很难反映储层含流体后引起的频率变化特征。本文在分析研究常规地震记录瞬时频率属性计算方法基础上,提出了局部频率属性计算法;将其应用于实际地震储层的含气性检测,并综合利用转换波数据进行交互解释,结果证实局部频率属性能反映储层流体的频变特征,具有更高信噪比及较强可解释性,适用于天然气藏的储层预测和流体定性解释。     

边缘检测技术在地震属性中的应用

地震属性图像中有许多点的梯度振幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘点,若直接利用这些地震属性进行储层预测就会降低预测精度。针对此问题,本文首先利用井资料确定砂泥岩分布范围,再采用Sobel算子进行边缘检测,求出振幅梯度幅值阈值,并依此阈值作为识别砂岩边界的标准。为了检验上述边缘检测的效果,利用正演模型模拟结果与原始地震剖面进行对比,发现两者结果吻合很好,说明上述边缘检测是有效的。     

基于地震多属性的裂缝检测技术

针对构造变形为主控因素的裂缝型储层,开展了以叠后地震属性分析为主要手段的裂缝识别和预测研究。通过采用单属性与多属性综合识别和预测相结合的方式,总结研究区属性优选及分析方法,结合实际地震资料,建立了一套多属性裂缝预测的有效流程。     

基于多道相似系数的微地震事件自动识别

水力压裂微地震事件的自动识别是微地震数据处理流程中的一项关键步骤。目前常用于微地震事件识别的STA/LTA方法仅利用单道的振幅(或能量)特征差异进行事件识别,因此,容易遗漏低信噪比事件。针对这一问题,提出了一种基于多道相似系数的微地震事件自动识别新方法。该方法的基本思路是在一个滑动时窗内对分段记录进行时差校正后计算其多道相似系数,并利用该相似系数作为检测微地震事件存在与否的依据。合成数据试算结果表明,该方法能够成功识别出信噪比仅为-2.5dB的有效事件。将此方法应用于实际资料的处理,微地震事件识别的准确率达到90%以上。通过与STA/LTA方法处理结果进行对比分析,证明了该方法是一种更为有效的微地震事件识别方法。     

小波域地震信号的多尺度研究与应用

频率是物质的固有属性,不同的物质对入射波具有相应的吸收频段和反射频段,含有烃类的储层反射频段会明显降低.对地震资料进行小波多尺度分析,充分利用小波函数良好的局部化特性和多分辨率特性,提取地质体的固有频率属性,有利于分析地质体的局部化地质特征和储层的微观结构;提取高频衰减特征,能够为储层的圈定与油气预测提供重要的参考信息.将该方法应用到川西坳陷深层须家河组致密碎屑岩含气性检测中,发现含气性良好的储层具有大尺度特征,频带较低,存在较强的频率衰减;而含气性较差或含水的储层具有较小的尺度特征,频带较高,存在较弱的频率衰减.     

波阻抗初值选择与地震道反演的多解性

基于褶积模型的地震道反演中,由于存在波阻抗与反射系数的递推关系式,所以反演结果必定受到波阻抗递推公式的影响,特别是要受到第一个波阻抗值即初值的影响。初值选择不同会出现反演的多解性;初值选择不当,会导致低频分量,相对波阻抗及岩层厚度的错误,产生地震解释的陷阱。     

边缘检测技术砂体边界识别方法研究

随着油气勘探开发的发展,后期的隐蔽性油气藏成为当前研究的重点,由于岩性油藏控制因素复杂,油藏分布特点不清楚。导致勘探效果不理想．究其原因主要是对岩性油气藏的砂体的识别、描述方法尚不成熟．制约了勘探成功率的提高。特别是在河流相岩性油气藏勘探开发中．应用地震技术预测和识别砂体的方法很多,但由于地震资料分辨率有限,砂体边界识别存在不确定性。研究采用边缘检测技术对地震属性进行处理。确定砂体的位置及其边界．提高了三维地震成果的使用效率和应用水平,边缘检测技术在研究区块取得了良好的效果。     

小波多尺度边缘检测及其在裂缝预测中的应用

本文在阐明二维小波变换用于地震属性数据基本原理的基础上．建立了小波变换用于图像多尺度边缘检测的有效流程。根据地震层位数据形成的二维图像的特点．构造有效的小波基函数和尺度函数，提高图像边缘检测和图像分割的精度。为了提高运算效率，对算法和小波滤波器进行了优化设计，并将该方法应用于研究裂缝的分布，为油气储层预测提供依据。通过对研究区实际资料的处理并与闽值检测法及Sobel检测法对比，表明该方法是有效和可行的。     

任意旋转加窗希尔伯特变换的地震资料体边缘检测方法

基于希尔伯特变换的边缘检测算法用于实际地震资料时,提取的往往是裂缝综合信息,信息繁杂且会弱化部分有效信息,难以分辨某一特定方向的数据特点,不利于分析裂缝走向.为此,提出 了一种基于裂缝方向的体边缘检测方法,采用高斯窗对希尔伯特算子进行加窗处理,再通过方向检测模板将加窗算子以任意角度逆时针旋转,以此构建一种可以任意角度旋...     

分形边缘检测在裂缝预测中的应用

裂缝检测与图像分析中的边缘检测在许多相似之处。本文基于IFS图像边缘检测理论，提出了地震分形边缘检测的思路和计算方法。实际地震资料的处理结果表明，预测结果与钻井数据能很好吻合，因此，该方法能够较方便，可靠地识别地下裂缝的横向变化，是一种有效的裂缝预测技术。     

空间域加窗二维希尔伯特变换在三维地震资料体边缘检测中的应用

根据地震资料的不连续性能识别河道、断层、裂缝发育带等。为此提出并实现了基于二维希尔伯特变换的三维地震资料体边缘检测方法。通过在三维目的层段时间和深度方向加窗,并引入二维高斯函数,建立了改进后的二维希尔伯特体边缘检测算子,可以在三维空间调节计算孔径以提取不同尺度的不连续性地震异常,并压制噪声。模型试算和实际资料处理结果表明,基于二维希尔伯特变换的地震资料体边缘检测方法能够有效刻画地质异常体的空间分布,很好地突出裂缝发育带的边缘以及走向信息,提高了地震数据解释的准确性。     

重力张量数据的目标体边缘检测方法探讨

文中介绍了几种目前常用的利用位场数据提取目标体边界的算法。通过分析各种边界提取算法的结果特征,将其分为阶跃型边缘和屋脊型边缘两种,并把边缘检测技术应用到重力张量数据处理中,利用阶跃型边缘检测算子和屋脊型边缘检测算子直接提取目标体边界。模型实验结果表明,利用边缘检测算法得到的目标体边界与实际边界吻合较好,与利用极值点、零点或其他特征点的边界提取算法相比,通过边缘检测算法得到的目标体边界更为精确、完整。同时通过对理论模型添加5%的高斯白噪声,证明了边缘检测算法具有一定的抗干扰能力。     

改进的整体嵌套边缘检测地震断层识别技术

断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年来,随着深度学习技术的发展,非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征。为此,引入深度学习中的边缘检测技术,即整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection,HED）网络,并根据地震数据和断层特点对网络结构进行改进和优化,提出适用于地震断层智能解释的改进HED （Improved HED,IHED）网络。主要步骤包括：①将原始二维HED网络推广至三维,搭建三维HED网络; ②根据HED网络的多尺度特点,调整三维HED网络构架; ③利用三维合成地震数据及其标签数据训练得到三维IHED模型,将该模型用于实际地震数据进行断层智能解释。与相干体算法和U-Net模型相比,三维IHED模型对断层预测的准确性更高,连续性更好。该方法为地震断层智能识别提供了一条可靠途径。     

三维地震模糊边缘裂缝检测方法

改进后的模糊边缘检测方法在裂缝检测中保留了更多的图像灰度信息,因此,检测结果既保留了更多的局部裂缝分布特征,又能明显地预测裂缝发育带的整体分布特征,并且计算速度比改进前有明显提高。该方法在实际资料处理中取得了令人满意的效果。     

用相关分析法寻找AVO异常

AVO技术在油气储层横向预测中具有独特的优点,但由于受信噪比和薄层效应的影响,给AVO技术的应用带来了很大的困难。为此,本文用相关分析法提取AVO信息,较好地克服了信噪比低的影响,弥补了AVO技术的不足之处。其方法为:设F(θ_i)是井附近的CDP道集经动校正后某一时刻反射振幅随入射角变化的函数,这样便可根据测井资料建立的地质模型计算井处含气砂岩顶面反射的理论CMP道集,对其反射振幅进行分析,求出一条用于AVO分析的R(θ_i)曲线(也可用反演法求取);用该曲线与F(θ_i)进行相关,则得到AVO相关系数剖面。通过分析剖面中最大相关值的分布范围可实现储层横向预测的目的。文中以中原油田323测线文17井处含气砂岩为例,说明了该方法的实现步骤及应用效果。     

边缘检测技术在石油勘探中的研究进展

在地震资料解释中,储层中小断裂、裂缝以及砂体的边界识别是一个难题。储层断裂的级别决定油气运移通道及储层产能,裂缝及砂体的边界在油气勘探与开发中有重要意义。由于砂体边界的响应以及不同级别断层和裂缝的响应具有多级尺度,其识别和成像在地震资料中用常规方法难以实现。针对这一问题,运用边缘检测技术对这些特定边缘进行识别。该方法为储层提供不同尺度的观测与成像,将信息科学中成熟的方法应用到地震数据处理中,并为地震资料解释与储层的描述提供新的手段。在文献调研的基础上,较系统地总结了边缘检测技术在石油勘探领域中的应用方法及实现流程,介绍了边缘检测在地震储层预测中的应用实例。通过实例分析,认为做好边缘检测必须做好滤波处理以及保边界处理,然后根据实际区块选择合适的边缘检测方法、滤波方法以及保边界处理算法进行边缘检测研究,最后结合区块的实际钻测井资料及地球物理资料进行信息融合,最终对储层进行综合分析。