黄骅坳陷白水头-唐家河地区东营组地层地震模拟及响应曲线分析

根据对黄骅坳陷白水头—唐家河地区东营组钻井资料的统计分析，设计了3种不同地质模型．用于分析不同厚度、不同孔隙度和不同流体性质的储层所表现出的地层速度和密度特性，进而通过地震正演模拟研究，得到不同储层参数状况下的响应曲线。分析响应曲线发现，在该地区，当含水砂岩厚度为20m时．其地震反射振幅最大；而含油帮岩在厚度为18m时达到最大。当孔隙度达到22％时．含油砂岩的地震反射振幅会发生极性反转；而含水砂岩在孔隙度为28％时极性反转。这就为该地区的地震储层预测提供了依据。     

叠后地震剖面的线性化波阻抗反演

本文提出了由井旁道出发逐道进行的叠后地震剖面的线性化波阻抗反演方法。每一道反演采用逐次线性化对波阻抗进行修正，反演的纵向分辨率为一个采样时间间隔，并以合成记录道与实际地震道的相似系数作为迭代收敛准则，已处理的地震道波阻抗作为下一道反演初始值。实际资料处理表明，该方法具有较高的分辨率和运算速度快的优点。     

振动采油工艺在稠油区的实验研究与应用

在天然地震的影响下,油井产量发生波动,使人们受到启示,从而引进了振动采油工艺技术。本文对振动增产的机理进行了探讨,指出振动增油机理在于加快地层中流体的流速;改变储集层内油、气、水的重新分布;改变岩石表面润湿性,有利于清除油层堵塞,提高渗透率。通过分析两个试验区的振动采油效果,总结出在不同扰动力、不同激振频率、不同振动周期下的增产效果和规律,对振动采油的实施具有一定的指导意义。     

模糊聚类在三维地震参数处理中的应用

三维地震参数是一个庞大的三维数据体，能从不同侧面反映储集层的特征。通过对三维地震参数的分析，可以评估油藏表征的参数（沉积相、构造、生长历史、流体饱和度等）。针对传统的聚类方法不能很好地综合考虑各个参数之间的相似程度，提出了用模糊C-均值聚类（fuzzy c-means clustering，简称FCM）对三维地震参数进行处理。从三维地震参数和油藏表征参数之间的关系出发，采用模糊C-均值聚类方法对三维地震参数进行处理，依此评估油藏表征的参数。测试结果表明，模糊C-均值聚类方法能够对三维地震参数进行较为准确的分类，并为储集层的研究提供了很好的依据。     

鄂尔多斯西缘前陆盆地巨厚黄土地区地震采集技术

鄂尔多斯西缘前陆盆地表层地质地貌极其复杂，有巨厚黄土区、黄土-沙漠区及山前砾石-黄土区，独特的黄土地貌使得地震采集面临着诸多技术难题。根据以往巨厚黄土地区地震采集经验，采用多种方法系统地开展黄土表层结构精细调查，深入研究黄土地球物理特征及激发因素与表层黄土结构之间的关系，优选激发井位和井深，确保了激发效果；采用小道距、三线小线距、高密度空间采样技术，获得了高信噪比、高分辨率地震资料。研究表明，巨厚黄土地区地震采集时应优选激发井位和岩性，合理选择激发井深；坚持多深井组合激发、单井药量不宜过大总药量要大两项基本原则；采用高密度采样技术，提高采集资料的覆盖次数和信噪比。图10表1参15     

徐深气田兴城开发区营一段火山岩气藏岩性岩相研究

徐深气田兴城开发区营城组一段火山岩气藏位于松辽盆地北部徐家围子断陷升平-兴城构造带上，储层以酸性火山岩为主，可分为火山熔岩和火山角砾岩两大类。岩相类型有爆发相、溢流相、火山沉积相、火山通道相和侵出相五种类型，其中爆发相和溢流相分布范围广、物性好。是有利的储集相带。根据地震反射参数，从内部反射结构和外部几何形态出发，结合反射同相轴的振幅和连续性，在地震反射剖面上识别出丘状、楔状、亚平行状、柱状和伞状五种地震相类型，这些地震相类型与对应井点处单井相解释结果一致，与岩相类型对应关系明确。在剖面相准确识别的基础上，编制火山岩相平面分布图，为优选建产区块和部署开发井位提供依据。     

南阳凹陷北部斜坡带有利勘探目标分析

南阳凹陷是30多年的老探区,对油气的成藏条件、分布规律都有较深的认识。南阳凹陷北部斜坡带是油气大规模运移的指向地区。该区三角洲砂体发育,存在三个鼻状构造隆起,并发育北西、北东向两组断裂,成藏条件有利。分析认为该区带下一步有三个勘探目标:官庄-魏岗、白秋-张店和东赵庄地区,有望找到1000×104t储量。     

二次型时频分析技术的开发与应用

基于二次型的时频分析是高分辨率时频分析技术的有效方法之一，该项技术能够有效反映时变信号的频谱特性，具有分辨率高、能量集中和跟踪瞬时频率的特点。从时变信号的特点出发，阐述了二次型时频分析技术的基本方法原理，采用正演模型分析验证了该方法的有效性，并在实际地震资料中应用于识别物源方向、划分沉积相带、预测储层结构以及相对厚度等诸多方面，均取得了较好的效果。     

叠后高分辨率资料处理方法及应用效果

高分辨率勘探是一项系统工程，它由多个环节组成。甚至叠后高发辨率资料处理也是由多个环节组成。本文介绍的叠后高分辨率资料处理流程主要包括Ｌｐ模自适应预测统计反褶积，高频成分补偿，振幅补偿及有色成分校正。文中还就处理流程中各种方法的合理组合，各种方法自身参数的合理选取作了试验和探讨，最后给出了处理实例。     

SEISMIC FACIES ANALYSIS BASED ON 3D MULTI-ATTRIBUTE VOLUME CLASSIFICATION, DARIYAN FORMATION, SE PERSIAN GULF

Interpretation of recently acquired 3D seismic data from the adjacent Sirri C and D oilfields in the SE Persian Gulf indicates that a 3D interpretation of seismic facies is crucial to resolve the internal stratal geometries of the Aptian Dariyan Formation. This carbonate formation passes southward into the Shu'aiba Formation, a prolific reservoir rock of similar facies in the UAE. Lack of exposures and limited cored intervals have forced reliance on the seismic data for evidence of the depositional environment and the internal architecture of potential reservoir rocks. The progradational nature of the Dariyan Formation and the occurrence of carbonate build‐ups within it make this stratal geometry complex. The complex internal heterogeneity of the build‐ups and presence of seismic noise make mapping of the build‐ups in 3D space using conventional seismic interpretation tools difficult, despite the availability of high‐quality 3D seismic data covering the area. The high quality seismic and limited well data from this field is one of the few datasets of this kind presented in the literature. A procedure for the hierarchical multi‐attribute analysis of seismic facies using Paradigm's Seis Facies software is used in this study to provide a 3D interpretation of the stratal patterns. Principal component analysis reduces the noise and redundant data by representing the main data variances as a few vector components in a transformed coordinate system. Cluster analysis is performed using those components which have the greatest contribution to the maximum spread of the data variability. Six seismic attribute volumes are used in this study and the result is a single 3D classified volume. Important new information obtained from within the Dariyan Formation gives new insights into its stratigraphic distribution and internal variability. This method of processing seismic data is a step towards exploring for subtle stratigraphic traps in the study area, and may help to identify exploration targets.