利用多尺度形态学识别微地震监测中的弱信号

针对井中微地震监测数据由于信噪比低、震源强度小、信号弱等原因造成的有效信号难于识别的问题,本文将多尺度形态学理论应用于弱信号分析、识别中。有效信号与噪声在振幅和延续时间上具有一定的差异,因此可以在形态上进行数字信号分析。该方法基于波形形态的细节差异进行分析,对数据的形态特征进行分解。利用形态学中多个尺度的结构元素与原始数据进行运算,可以得到不同尺度的分量。通过分析不同尺度下的信号特征,估计并检测出微弱信号和噪声。模型数据测试和野外实际微地震资料处理结果均表明,本文方法可有效地识别较弱的信号并对噪声进行压制,验证了该方法的有效性和实用性。     

随机噪声的局部正交压制方法

针对地震数据处理过程中去除的随机噪声中会残留部分有效信号的问题,提出了正则化局部正交方法,实现残余信号从随机噪声中的二次分离。首先采用传统处理方法,即具有更高压噪性能的自适应奇异值分解（ASVD）方法,将大部分信号与噪声分离;以分离出的信号为基础,利用信号与噪声的局部正交性构建目标函数,通过求解目标函数得到最优权重因子,进而计算噪声中残留的有效信号;最后将此残留有效信号与分离信号相加,得到噪声压制后的完整地震信号。模型及实际资料处理结果均表明：该方法能有效地提取分离噪声中残留的地震信号,实现了提高地震资料信噪比目的。     

地震资料的精细目标处理在层序地层学研究中的应用

高分辨率层序地层学的发展,要求运用高分辨率地震勘探技术进行精细目标处理,以寻找隐蔽性圈闭.小波理论作为傅里叶变换的继续和发展,具有时频局部性的特征,可以提高信噪比和分辨率.在准噶尔盆地阜东斜坡区侏罗系层序地层学的研究过程中,通过小波处理软件WTDECON的应用,地震剖面上信噪比和分辨率都有明显的提高,并在三工河组确定出6个三角洲前缘滑塌浊积扇砂体,经地震资料的精细目标处理和地震反演及道积分剖面处理,进一步证实了深水浊积扇砂体的分布位置及砂岩属性,为在阜东斜坡区侏罗系寻找自生自储式隐蔽岩性圈闭提供了可靠的地球物理信息.      

断点信息的恢复技术研究

讨论了地震剖面上常见的“层断波不断”现象。通过小波中理论中的多尺度分析，对此现象进行了研究，恢复出了断点信息，拓宽了地震资料的应用范围。通过在MB地区的勘探实践，总结出从“层断波不断”的现象中判别断点位置的方法：①在目的层上下方，检查地震波形在横向上有无能量的变化，如果有，则该处有断点可能性极大。在此基础上再查看这种现象在相邻测线上是否有连续性。②如果这种现象在空间具有连续性，但还不能清楚反映断点信息，则只能依据小波理论对资料进行叠后的进一步处理。建议在处理地震资料时，尽可能慎用依据信号的统计原则提高地震资料信噪比的模块；或在使用这些模块时，尽可能使用相对较少的地震道信息，以防止绕射波或其它用信息遭到大的破坏。     

映射分析中的自组织方法在烃类检测中的应用

自组织分析是在自组织映射神经网络基础上发展的一种新的非监督聚类和数据分析方法，其核心是将神经网络学习所用的原数据体映射为自组织映射密度图。在自组织映射密度图上，原空间中具有较大的相似性在数据样本放映射到同一个位置或相近的两个位置，勘探早期可用于约束储集层预测的井很少，借助于原数据体中存在的聚类关系，利用自组织分析技术对数据体隐含的油气信息进行聚类分析，有助于提高钻井成功率。     

应用双通道卷积神经网络的地震随机噪声压制方法

地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息;其次,在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野,充分捕捉到地震资料中的邻域信息,从而更充分地保留细节信息;最后,借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数,提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明,所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。     

基于谱分解的薄层调谐与AVO异常识别方法

我国油气田多为薄层或薄互层类型,薄层调谐效应导致叠加剖面上出现假亮点,这些"亮点"与含油气亮点(第3类AV0异常)有本质区别.针对这一问题,根据实际储层的岩石物理参数和地质条件,设计了楔形和薄层地质模型,分析了薄层调谐效应与频率之间的关系和含油气亮点与频率之间的关系,并由此提出利用谱分解技术来识别真假亮点.实际地震资料...     

频域统计性属性组合提取品质因子Q

本文提出了统计性属性组合法提取地层品质因子的方法。通过研究频域振幅衰减规律,对指数衰减项取泰勒近似展开式,基于频域统计属性组合提出N阶近似式计算Q值的新方法,并对常规的Q值估算方法进行了对比分析。模型试算结果表明,-阶近似式存在-定误差,二阶近似式精度较高。在误差因素分析的基础上,提出应用多次区间拟合式提高Q值精度。由于统计特性的稳定性,依据属性组合提取Q值方法具有较高的稳定性。进-步研究发现,质心频率法是-阶属性组合式的近似。     

储集层特征的多尺度差异分析(为庆祝《新疆石油地质》创刊30周年而作)

在岩性油气藏勘探中,真、假亮点识别是决定勘探成败的关键.AVO理论,为利用地震资料的叠前信息进行储集层识别提供了理论依据.而频率随偏移距而变化(FVO)这一事实,使得利用地震记录的叠后信息进行储集层预测成为可能,尽管其物理机制目前还不是十分清晰.数值实验表明,叠加地震记录不同尺度地震波同相轴走向的差异与反射能量的差异分别反映了地层岩性的空间变化和区分了地震波调谐产生的强振幅与储集层AVO产生的强振幅,从而为叠后剖面真、假亮点的研究提供了一种新的有效判别方法.MarmousiⅡ模型和实际资料的处理结果表明,本方法可以较好地识别储集层.