两项式弹性波阻抗反演方法在深层碳酸盐岩储层预测中的应用

川东北地区长兴组碳酸盐岩储层埋藏深度大,获取大角度地震信息困难,地震资料信噪比较低。为此,本文通过引入新的近似式,从中、小角度两个弹性阻抗数据体中提取岩石物性参数。文中首先以佐普里兹方程的Aki-Richards近似式为基础,详细推导了以纵横波阻抗表示的新的两项型弹性波阻抗公式,该式不仅考虑了密度与其他地球物理参数的联系,而且在舍弃密度项时,利用纵波速度与密度幂指数拟合关系式使密度近似为纵波阻抗更加合理;其次引入Tikhonov正则化方法以提高该方法反演的精度、稳定性和抗噪性。数值试算与实际应用结果都证明了该方法的可行性。     

基于倾角数据体的神经网络气烟囱识别

气烟囱、断层、盐丘与油气运移直接相关,因而这些地质现象的识别对储层预测至关重要。地质目标体有走向和倾向两个方向属性,如果地震解释不能有效地考虑这两个方向的属性,其结果将与实际有很大的出入。本文应用考虑了地震体倾角和方位角信息的倾角数据体,运用有监督的神经网络分析方法提取能够反映地震异常体的最佳属性,提出一种基于倾角数据体控制下的最优化神经网络地震异常体识别方法。实例研究表明,基于倾角数据体控制下的神经网络分析方法在识别气烟囱方面与常规的多属性神经网络方法相比存在明显的优势,更有利于识别气烟囱等地震异常体。     

基于粒子群优化算法的波阻抗反演研究

波阻抗反演属于最优化问题，其目标函数可能包含多个在一定范围内连续的变量。传统的优化手段对某些函数存在难以优化，容易陷入局部解，收敛速度缓慢等问题。粒子群算法只考虑目标函数，对初始模型的依赖程度不高，可以随机地在全局域内进行搜索。通过分析粒子群算法的原理，提出了地震波阻抗反演粒子群算法的实现方法。详细地分析了粒子群算法的抗噪能力及算法中各参数对反演结果的影响，得出参数的最优组合。利用模型数据对该方法进行检测，在无噪情况下，反演结果与模型一致；在加入3%，10%和25%的噪声后，反演前后的相关系数分别为98.31%，93.27%和82.09%，证明了该方法的有效性。     

基于吸收和速度频散的孔隙弹性介质流体识别研究

为了研究利用自激自收地震资料进行储层中流体识别的可行性,根据储层和上覆介质波阻抗的差异特性,将油气勘探中遇到的砂岩储层分为3类,设计了3个模型,利用模型分析了3类储层反射系数振幅和相位角随频率变化的特征。模型分析结果表明,储层中岩石的渗透率、流体的饱和度对与低频相关的吸收和相速度影响较大,且证实在某种程度上,利用吸收和速度频散引起的反射系数和相位角表现出的低频异常特征可以作为储层流体识别的一个标志,并根据其特征建立了识别不同类型储层流体的准则和步骤。通过实例分析证实了经过适当处理的自激自收地震资料中存在吸收和速度频散产生的低频异常特征,以及利用其特征进行储层流体识别的有效性。     

Thin-bed sand body prediction based on seismic wave high-frequency information.

为了证实地震波通频带以外高频信息在砂岩体预测中的有效性和应用价值,利用褶积模型分析了地震波的高频信息是精细描述砂岩地质体空间结构展布的基础;提出在最小限度地影响有效信号的条件下,利用Curvelet变换进行地震数据噪声压制处理是地震资料处理流程中保留高频信息的关键环节和有效方法;采用具有自动调节时频聚集性能的自适应S变换,对经Curvelet变换噪声压制后的地震资料进行瞬时谱分解,可以获取高质量通频带以外与砂体厚度有密切关系的高频数据体,用于薄层砂岩体的精细预测。TH地区实际资料的处理结果表明,通频带以外高频端信息清晰地刻画了薄层砂体的边界和空间展布。     

基于岩石物理模型和叠前弹性参数反演的孔隙度计算

地层孔隙度参数的准确求取是油气勘探中储层预测、储层描述、储量估算和油气藏综合研究的一项关键性技术,而运用常规方法对孔隙度进行计算存在精度不高、物理意义不明确等问题。为此,从岩石物理的基本理论和岩石物理测试数据出发,在合理的假设前提下,以Gassmann方程和Eshelby Walsh方程为基础,推导和建立了利用高信噪比地震资料进行叠前弹性参数反演来计算地层岩石孔隙度的数学模型。选取实际资料的应用结果表明：①利用新模型可以提高碳酸盐岩储层孔隙度精确度约10%;②能够有效地计算预测地层孔隙度的纵横向展布,且符合地质、钻井认识规律;③利用地震资料叠前弹性参数反演获得的横波速度和体积密度剖面纵向分辨率较纵波速度剖面高,在此基础上开展的孔隙度计算能够提高孔隙度剖面的纵向分辨率。该数学模型提供的孔隙度数据为后期的钻井部署、储量估计、油气藏描述等研究提供了技术支撑。     

基于叠前地震纹理特征的半监督地震相分析

为了充分挖掘叠前地震数据中反映地震相类别的细微信息,充分利用钻井、地质等先验知识,提出基于叠前地震纹理属性的半监督地震相分析算法。该算法首先引入叠前地震纹理属性,以突出地震反射信息中的微小空间、振幅随方位角/炮检距等的变异性;然后采用自组织映射,对训练样本对进行训练;最后在钻井先验知识的约束下,对自组织映射输出层的神经元进行半监督聚类,得到神经元与地震相类别的映射关系。理论模型和实际资料应用结果证实该方法可提高地震相图的准确度及地震微相的识别能力,是一种性能优越的地震相分析工具。     

基于Gabor变换的时频分析在气层识别中的应用

地震波在地层传播过程中能量发生衰减,且高频能量衰减强,低频能量衰减弱,尤其在含气储层中高频能量急剧衰减特征更为突出。借助于Gabor变换优良的时间域与频率域局部化特性,将基于Gabor变换的时频分析方法引入到地震波吸收衰减分析中,对南海莺歌海盆地某区块碎屑岩储层进行了油气预测,预测结果与实际钻井资料符合,证明了该方法的有效性和在油气预测中的应用前景。     

基于粒子群优化算法波阻抗反演的研究与应用

 在地震勘探中占有重要地位的波阻抗反演属于求解最优化问题，其优化目标函数可能包含多个在一定范围内的连续变量，传统的优化手段存在对有些函数难以优化、容易陷入局部解及收敛速度缓慢等问题。粒子群算法只是考虑目标函数，对初始模型的依赖程度不高，并且可以随机地在全局域内进行搜索。本文基于粒子群算法的原理，提出了地震道反演中粒子群算法的实现方法，并详细地分析粒子群算法的抗噪能力；利用模型对该方法进行检测，得知在无噪时反演结果与模型一致；在依次加入3%、10%和25%的噪声后，反演前后的相关系数分别达到98.31%、93. 27%和82.09%；文中还用实际资料证明了该方法的有效性。     

礁滩相油气储层预测方法研究

 中国南方生物礁分布相当广泛，但是礁滩相储层预测一直是油气勘探的难点。本文根据地震波在含礁滩地层中的传播特性，提出利用时频分析技术和波阻抗反演技术相结合的方法进行礁滩相油气储层预测。时频分析技术在横向上能够清晰地刻画储层的分布，而波阻抗反演在纵向上具有刻画储层范围的优势，因此将两种技术相结合能够精细地刻画礁滩相储层横向和纵向的分布及油气富集的位置和范围。