Steerable Pyramid分解地震随机噪声衰减 ——基于局部Laplace先验概率密度模型

简单介绍了具有多尺度与多方向性特点的Steerable Pyramid分解和重构的基本原理。采用softLMAP阈值将其应用于地震数据随机噪声衰减中,进行了仿真计算和实际资料的处理并与自适应BayesShrink阈值及小波域softLMAP阈值去噪进行比较。结果证明利用Steerable Pyramid分解softLMAP阈值能比较彻底地去掉噪声,去噪后的图像边缘保持良好,滤除噪声同时还保留了有效部分,去噪效果良好,且易于实现,在地震资料处理中具有一定的可行性和应用前景。     

基于纵横波同步联合的孔隙模量三参数AVO反演方法

等效流体体积模量是一种较为敏感的流体指示因子,在复杂储层的含油气识别中具有重要意义,但仅利用纵波资料AVO反演Gassmann流体因子进行流体识别时存在精度低、多解性强,边界刻画不清晰等问题,制约了其在流体识别中的应用。依据双相介质岩石物理模型,首先推导了新的由等效流体体积模量、岩石骨架剪切模量和孔隙度组成的PP波和PS波Zoeppritz线性近似方程,然后结合PP波和PS波数据,在贝叶斯理论和柯西先验分布约束下进行同步联合反演。Marmousi2油藏模型测试结果表明：与仅利用PP波的反演方法相比,基于独立PP波与PS波的同步联合反演方法更加稳定,反演精度更高,地质体边界特征刻画也更清晰,A油田实例工区应用进一步证明了该方法的可行性与鲁棒性。本文提出的纵横波同步联合反演方法对提高储层流体识别有一定的可借鉴性。     

实用地震沉积学在沉积相分析中的应用

提出了实用地震沉积学理念,探讨了实用地震沉积学的技术体系。实用地震沉积学的技术体系包括精细等时地层格架、最小等时研究单元、岩相物理分析和定量地震相分析等,其中定量地震相分析包括年代地层切片技术、地震属性和波形分析技术等。以鄂尔多斯盆地塔巴庙D气田上古生界岩性油气藏为例,重点阐述了定量地震相分析技术在沉积相分析中的应用。实例分析表明,实用地震沉积学在沉积相分析和岩性圈闭预测方面具有独特的优势。     

基于供应链的制造业ERP采购管理系统研究

采购作为制造型企业生产经营活动的初始环节，直接影响着生产经营过程、企业业绩．并构成企业竞争力的重要方面，因此研究和开发适应制造业的现代化采购管理系统具有重要意义。文中通过阐述采购在现代企业管理中的重要作用，以及供应链和ERP中的采购管理，分析了供应链环境下的采购同传统采购的不同．并利用层次分析法（AHP），给出了供应商选择和评价的模型。在此基础上，提出了一个基于供应链的制造业ERP采购管理系统的设计方案。     

珠江口盆地番禺4洼古近系文昌组岩性预测技术及应用

珠江口盆地番禺4洼古近系具有较大的勘探潜力,多口钻井在古近系产出油气。将射线弹性阻抗表示为纵波阻抗和横波阻抗的函数,从道集内提取具有泊松阻抗意义的泊松反射率数据,并通过角度扫描敏感角度叠加的数据进行泊松阻抗反演,预测了珠江口盆地番禺4洼古近系砂岩平面展布。研究结果表明：①番禺4洼古近系文昌组岩性复杂,包括泥岩、炭质泥岩、粉砂岩及砂岩等,砂岩为高泊松阻抗特征,对应地震剖面上的波峰反射,泥岩为低泊松阻抗特征,对应地震剖面上的波谷反射。②不同岩性的敏感角度不同,通过正演模拟及实际资料的角度扫描,认为20°～25°叠加数据可以突出砂岩的地震响应。③研究区文昌组二段、三段和四段均有砂岩储层发育,其中文三段砂岩储层横向变化大,有利区域主要分布于A井东侧,为下一步有利勘探目标。     

地震物相分析方法与“甜点”预测

地震物相是指地震物性相,即与储层物性相关的、地震弹性参数可分辨的属性类别.不同于地震岩相划分主要考虑岩性因素,地震物相划分不但要考虑岩性而且参考物性,同时要兼顾地震弹性参数的可识别性.为此,经过大量实践,总结提出了一套地震物相体预测计算的实现流程和关键技术.坐标转换技术可以将两个射线弹性阻抗合成一个新的阻抗数据体,用于识别地震物相.地震物相体可用于相控岩石物理统计分析,分地震物相做弹性参数—储层参数规律统计.地震物相分类可以包含储层分级方案,通过预测地震物相分类达到“甜点”预测目的.     

基于地震资料高阶统计量的含油气储层非均质性研究——鄂尔多斯盆地大牛地气田储层预测实例

 本文介绍一种基于地震资料高阶统计量的含油气储层非均质性研究方法。其基本思路是采用信号识别与检测中的高阶统计量参数(偏度和峰度)，对地震记录进行处理与重构，而地震数据的高阶统计量参数能提供详细的储层横向变化信息。模型试算表明不同的储层结构具有不同的高阶统计量特征，高阶统计量的横向敏感性强于纵向敏感性。实际资料的应用结果证明高阶统计量对储层横向非均质性变化的敏感性远远高于波阻抗反演结果，预测出的储层非均质规律与已知产气井、非产气井的储层位置相吻合。     

辽东湾蠕虫状地震反射的地质意义研究

常规统计岩石物理学研究缺乏对地质成因的分析及对地震反射特征的物理机理分析,难以建立合理的岩石物理模板,指导地震属性的分析与解释。针对这些问题,基于地震岩石学研究与宏观沉积相相结合的原则,首先将辽东湾东营组蠕虫状反射按宏观沉积环境分为滑塌型、复合型和远岸型;然后结合沉积过程,将蠕虫状反射形态和沉积微相结合起来,分析蠕虫状反射形态与物源方向的关联性;最后总结出蠕虫状反射的地质意义及不同形态蠕虫状反射形成的物理机理。建立了富泥型和富砂型蠕虫状反射的识别模式,为蠕虫状反射的沉积研究、内幕刻画和储层预测打下了基础。     

分频反演方法及应用

现今常用的地震反演技术多以地震主频控制反演结果,地震资料有效频带中的相对高频和相对低频的潜力没有充分利用,反演结果也不尽如人意。与目前的反演方法有所不同,分频反演是依靠测井和地震资料,利用支持向量机的方法研究不同探测频率下的振幅响应(AVF),并将AVF作为独立信息引入反演,建立起测井波阻抗曲线与地震波形间的非线性映射关系,充分利用地震资料中的低、中、高频带信息,减少薄层反演的不确定性,从而得到高分辨率的反演结果。模型计算和实际资料的处理证明了该方法的有效性和准确性。分频反演也是一种无子波提取、无初始模型的高分辨率非线性反演方法。     

基于深度学习的地震岩相反演方法

复杂岩性预测是地震储层预测的难题,基于机器学习的非线性反演是识别岩性的有效手段。常规方法多以测井特征曲线(伽马曲线等)为学习目标,利用BP神经网络建立非线性映射预测岩性体,但这种方法存在两个问题,一是井震分辨率不匹配,二是BP神经网络在反演过程中存在局部收敛、效果不稳定以及非线性表征能力弱的问题。为解决这些问题,一是通过引入地震岩相概念解决井震分辨率不匹配问题,二是将深度学习引入到地震岩相反演中,经过优化样本采样、抽取相控伪井解决大样本集的构建问题,采用增量学习的策略进一步提高预测模型的精度和稳定性。以分频地震数据作为预测模型的输入,井岩相曲线为反演目标,实现了基于深度学习的地震岩相反演,有效解决了复杂岩性预测的难题。将该方法应用于海上某深水陆坡水道沉积研究区(该区发育灰岩、钙质砂岩、砂岩和泥岩4种岩相,岩石物理规律复杂,区分困难)岩性预测,结果表明,基于深度学习的地震岩相反演结果与井资料吻合,与地质认识相符。与叠前反演方法和BP神经网络学习岩相反演方法相比,基于深度学习的地震岩相反演方法准确度和分辨率更高,证明该方法是复杂岩性预测的有效手段。