地震资料保边的最大一致性倾角扫描去噪方法

在石油天然气勘探开发中,由于断层和裂缝等地质特征是发现和描述油藏的基础,所以分辨和分析地震数据中这些地质特征是非常重要的。本文提出的一种保边界的最大一致性倾角扫描去噪方法,可以在很好地保留地质边界特征的情况下,有效地压制噪音,准确地拾取地层倾角信息,提高油气藏识别的精度。     

基于高阶统计量的相干算法研究

断层解释是油气勘探构造解释的关键,断层解释的精确性和合理性直接影响构造解释的精度.相干技术是基于相邻地震道之间相似性的算法技术,可以有效地压制地震信号的连续性,突出其中的不连续性.但是传统的相干算法受噪声的影响较大,不能很好地处理含有较大噪声情形下断层精确检测的问题.本文利用高阶统计量对高斯噪声不敏感的特点,与多道相似的第二代相干算法相结合,提出了一种新的基于高阶统计量的多道相似相干算法,并将这种算法推广到了高阶统计量的特征值相干算法的形式.真实实验数据结果表明,该算法有很好的抑制噪声能力,提高了相干体算法的分辨率.     

伪随机编码震源信号的地震响应

常规的可控震源Chirp扫描信号的地震响应存在着相关信号旁瓣大、分辨率低的缺点.本文利用数值模拟技术研究可控震源伪随机编码信号地震响应的规律和特点.伪随机编码信号的地震响应剖面的旁瓣电平与常规的Chirp扫描信号情形相比有明显地降低,但是伪随机编码信号地震响应剖面的相关噪声仍然没有得到有效地压制.利用伪随机编码信号的周期性特点把一个长地震记录以信号周期为间隔进行分时叠加可以提高地震记录的信噪比和地震数据的利用率.     

基于非平稳相似性系数的构造导向滤波及断层检测方法

不连续地质体（如断层）的自动检测一直以来都是叠后地震数据解释中的关键问题之一,尤其在三维情况中尤为重要.然而,大多数边缘检测和相干算法都对随机噪声很敏感,随机噪声衰减是叠后地震数据解释的另一个主要问题.针对构造保护去噪和断层检测问题,本文基于非平稳相似性系数完善一种构造导向滤波方法并且提出一种自动断层检测方法,形成了一套匹配的处理技术.该构造导向滤波既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.根据地震数据局部倾角走向,利用相邻道构建当前地震道的预测,通过预测道的叠加得到参考道,计算预测道与参考道之间的非平稳相似性系数可以设计出数据驱动的加权中值滤波.另一方面,预测道与原始道之间的非平稳相似性系数能够用于带有断层指示性的相干分析.这两种方法都基于构造预测和非平稳相似性系数,但是使用不同的调节参数和处理方案.理论模型和实际数据的处理结果证明了本文提出构造导向滤波和断层检测方法的有效性.     

基于时频分析与分数阶最优控制网络的地震数据噪声压制

在复杂的地表环境,地震勘探采集到的实际地震资料信噪比较低,分辨率较差,接收的噪声能量较强,与有效信号存在频谱的重叠.常规的消噪手段很难在保证有效信号幅值的同时,还兼顾噪声压制的效果.本文采用基于分数阶最优控制(Fractional Optimal Control)理论建立的深度学习神经网络——FOCNet来压制地震数据噪声,并恢复微弱同相轴.不同于传统深度学习网络(DCNN)算法大多为基于经验的网络设计,FOCNet具有坚实的数理基础,它从动态系统的最优控制角度阐述了网络的原理,并采用长期记忆的方式增强了网络的稳定性,提高了系统对噪声的消减能力.针对地震数据有效信号在低频带与噪声重叠严重,且FOCNet对数据中、高频信息保留更好这一情况,本文提出了一种基于理想时频分析与FOCNet相结合的算法(TF-FOCNet)来压制地震噪声,提取有效信号.该算法通过理想时频分析,针对性的提取信噪重叠的低频目标数据成分,并与数据的中、高频成分一起送入网络中进行处理并融合,完成噪声的压制,增强了低频信息的保留能力.模拟及实际的实验结果验证了算法在随机噪声、面波压制及微弱信号恢复上的有效性和优越性.     

基于奇异谱分析的联合去噪及规则化方法

在地震数据处理中,噪音压制和数据规则化研究直接影响后期的地震处理及解释效果.本文提出一种基于奇异谱分析的联合去噪及规则化方法,在迭代时自动在地震道缺失的位置进行插值,在含有地震数据的位置压制噪声,并通过分步插值改善数据相干性.通过合成地震记录和实际资料的联合去噪及规则化处理结果表明:联合方法能够在补全地震道的同时有效地压制噪声.     

同时震源数据的加权结构增强最小二乘逆时偏移

同时震源（Simultaneous-source,SS）地震采集技术能有效地提高地震数据采集效率,但直接对SS混合数据偏移成像会在最后的成像剖面中引入很强的串扰噪声.将SS数据偏移成像看作一个反演问题,利用最小二乘（Least-squares,LS）求解是压制SS直接成像中串扰噪声的一种有效尝试.构造增强滤波（Structure-enhancing filter,SE）约束的最小二乘逆时偏移（LSRTM）方法可以有效地压制SS数据成像中的串扰噪声,但SE实质为低通滤波,会将成像中的陡倾角等细节信息平滑涂抹,降低成像分辨率.本文在利用SE对LSRTM约束的基础上,提出了基于加权构造增强约束的LSRTM方法（WSE-LSRTM）并应用于SS数据的反演成像中.该方法不仅能够有效地压制串扰噪声（cross-talk）、保留结构信息,而且可以保护成像中的陡倾角结构不被过度平滑而破坏.在对简单模型和复杂Marmousi模型的数值测试中,该方法都取得了良好的效果.     

分频蚂蚁追踪在识别深层小断层中的应用

由于深层地震资料信噪比通常较低,为合理利用地震数据各频带的反射能量,提高深层资料品质,改善常规叠后裂缝检测方法对细小裂缝的识别能力,本文开展分频蚂蚁追踪技术检测深层小断层的方法研究.基于单频蚂蚁属性解释,借助广义S变换与小波变换分析技术,提出了分频蚂蚁追踪断裂系统解释技术.利用该技术对GP地区深层礁滩储层裂缝进行了检测.对比分析表明,相较于传统蚂蚁追踪属性,分频融合蚂蚁数据体能够较好的压制噪声干扰,识别出常规全频带数据难以识别的深层小断层,对断层的反映更为清晰、准确,反映了更丰富的裂缝发育带信息.     

局部相关加权中值滤波技术及其在叠后随机噪声衰减中的应用

随机噪声的衰减和同相轴连续性的提高可以极大地改善地震资料解释的精度.本文提出一种新的滤波技术,既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.该方法结合新的加权中值滤波技术和两种构造信息保护滤波策略,实现基于预测数据体和基于倾角走向的加权中值滤波.通过设计...     

三维各向异性扩散滤波在地震数据处理中的应用

地震数据伴随的随机噪声,降低了地震资料品质,制约着后续的应用.在压制随机噪声的同时有效保护地质体边缘信息是地震资料去噪处理中的难点.本文利用三维地震数据空间的构造信息,构建结构张量和扩散张量,控制不同方向的平滑程度,利用二阶导数在地质体边缘出现极大值的特性,辅助判断地震同相轴的终断位置,借助连续性因子强化层理方向的扩散平滑,抑制地质体边缘、断点及裂缝位置的平滑.在理论算法研究的基础上,本文实现了地震数据的三维各向异性扩散滤波技术,应用该技术对叠前CMP道集、地震属性沿层切片、三维叠后地震数据等进行了去噪处理.实际应用结果表明,滤波后的地震资料信噪比明显提高,非终断地震同相轴连续性增强,地质体边缘特征变得更明显,断层的断点更清楚,为后续的地震解释和储层反演提供了可靠资料.     

蚁群算法在地表隐伏断裂识别中的应用的探讨——以九寨沟景区为例

在发震地区,准确识别地表断裂带可为地质与地震灾害预测提供基础数据。由于断裂带一般在地表出露是不连续的,在此对基于蚁群算法的地表断裂隐伏段的识别研究进行了尝试,基于遥感图像及航测数据,获取地形、地貌要素以及可以参考的其他要素,使用改进最短对角线方法提取断层表面的图像要素特征作为识别母体,在算法上依次将断裂带三角面片全部配对连接成四面体,再采用蚁群算法进行地表隐伏断裂空间识别。在九寨沟景区中进行了实例探讨,对2017年九寨沟地震的断裂进行尝试性识别,认为该方法可用来初步作为辅助识别地表断裂时的一个参考,同时基于本文方法与其他两种识别方法进行了分析对比。     

基于地震多属性融合的断层识别与评价——以塔里木盆地SHB地区碳酸盐岩缝洞型储层为例

塔里木盆地SHB地区的深部碳酸盐岩缝洞型储层主要发育于断裂破碎带,大多表现为断裂破碎形成的裂缝和后期溶蚀形成相互连通的断溶体。因此,断层的识别与精细评价成为该区缝洞型储层识别评价的基础。考虑到研究区处于沙漠腹部,深部地层的地震反射能量相对较弱,用单一地震属性难以实现断裂带的识别。本文针对研究区地震资料的地质-地球物理特征,提出融合多种地震属性的断层识别与评价方法。①利用地震剖面上“断裂+杂乱反射”特征,识别可能存在的断裂或裂缝带;②运用谱白化和倾角导向滤波方法,拓频并压制地震数据的随机噪声;③用去噪和拓频后的地震数据计算相干体、蚂蚁体等多种地震属性;④融合多种地震属性来识别和评价断层,并用剖面形态和平面切片的组合分析不同断裂系统的形成次序;⑤利用多种地震属性与稀疏脉冲反演结果综合进行缝洞体预测,与实钻结果对比具有良好的一致性。      

Arctangent function‐based third derivative attribute for characterisation of faults

Using seismic attributes such as coherence and curvature to characterise faults not only can improve the efficiency of seismic interpretation but also can expand the capability to detect faults. The coherence and curvature have been widely applied to characterising faults for years. These two methods detect faults based on the similarity of seismic waveforms and shapes of the reflectors, respectively, and they are complementary to each other and both have advantages and disadvantages in fault characterisation. A recent development in fault characterisation based on reflector shapes has been the use of the rate of change of curvature. Through an application to the seismic data from Western Tazhong of the Tarim Basin, China, it was demonstrated that the rate of change of curvature is more capable of detecting subtle faults having quite small throws and heaves. However, there often exist multiple extreme values indicating the same fault when applying the rate of change of curvature, which significantly degrades the signal‐to‐noise ratio of the computation result for multiple extrema interfering with each other. To resolve this problem, we propose the use of a linear combination of arctangent and proportional functions as the directrix of a cylindrical surface to fit the fault model and calculate its third derivative, which can then be used to characterise the fault. Through an application to the 3D seismic data from Western Tazhong of the Tarim Basin, the results show that the proposed method not only retains the same capability to detect subtle faults having small throws as the curvature change rate but also greatly improves the signal‐to‐noise ratio of the calculated result.     

Semi-automatic detection of faults in 3D seismic data

The semi‐automated detection of objects has been quite successful in detecting various types of seismic object, such as chimneys. The same technique can be applied successfully to detect faults in 3D seismic data. We show that several different attributes – among others, similarity, frequency and curvature, all of which potentially enhance the visibility of faults – can be combined successfully by an artificial neural network. This results in a fault ‘probability’ cube in which faults are more continuous and noise is suppressed compared with single‐attribute cubes. It is believed that the fault‐cube can be improved further by applying image‐processing techniques to enhance the fault prediction.     

基于最大似然属性的断层识别方法及应用

断层识别是断块型油气田勘探开发的重要研究内容,尤其是在复杂断块油气田的勘探开发中,准确合理的断层识别是落实油气田构造和确定注采井网的关键因素.方差体、相干体、曲率属性等常规方法在断层识别中发挥着重要作用,但在复杂断裂发育区地震资料品质较差,常规方法分辨率较低从而无法准确识别断层组合关系.基于相似系数改进的似然属性在已知断层倾向和倾角时可以精确表征断层,但由于断层的倾向和倾角是未知的,因此可以采用断层倾向和倾角扫描的方法计算最大似然属性来表征断层.本文对比分析了相似系数和最大似然属性的原理;并将最大似然属性应用于模型正演数据和实际地震数据进行断层识别分析,结果表明,最大似然属性在剖面上更符合断层展布特征,在平面上断层组合关系更加清晰,在断层识别上具有较好的应用效果.     

煤田采区三维地震精细构造解释方法

虽然煤田三维地震勘探已经过了十多年的发展，但构造解释问题仍是目前需要解决的主要问题之一.随着三维地震资料解释方法的不断发展，小波分析技术、相干体技术、地震属性技术、图像处理等提高解释精度的方法相继在地震勘探领域中得到应用.另一方面，由于煤矿采区三维地震勘探资料一般具有高信噪比和高分辨率的特点，为做好三维地震资料精细构造解释提供了物质基础.本文结合小波分析技术、相干体技术、地震属性技术等多种方法，结合两个采区的实例，对小断层和小规模陷落柱做了精细构造解释.解释结果显示联合使用以上几种解释技术，能提高三维地震资料的构造解释精度和可靠信.     

Analysis of fault scaling relations using fault seismic attributes

We have studied three‐dimensional fault geometries through a geologically integrated analysis of fault seismic attribute volumes. We used a series of coherence (semblance) and filtered coherence attribute volumes with parameters optimised for imaging faults in the studied seismic volumes. Fault geometric attributes such as along strike segment length and displacement were measured on fault seismic attributes. The scaling relationships of fault geometric attributes were studied using statistical methods such as the Bayesian information criterion, the likelihood ratio test, and the bootstrap method. Univariate distributions of fault segment length and maximum displacement show a truncated power law for most of the fault data. The statistical results indicate a piecewise‐linear relation with two slopes between depth and fault segments lengths: depth and mean displacement. For these relations, we observe consistent increases in fault segment lengths and mean displacements from the lower tip of the fault at depth toward a point of inflection at shallower depth at the vertical section. From that point, a reduction in fault segment lengths and mean displacements toward the upper tip of the fault at the shallower depth occurs. Fault segmentation along strike increases toward the lower and upper tips of the fault, but the maximum number of segments are located near the lower tip of the fault in two of the studied faults. The fault segment length is maximum, where the number of segments (along strike) is least close to the middle of the fault in the vertical section.     

基于谱分解的断层自动识别

本文在总结国内外地震勘探解释系统的基础上,以物理地震学为理论基础,利用谱分解、地震信号处理中的偏移技术、模式识别中的分级聚类算法和最小二乘法,提出了自动提取断棱衍射、识别断层的思想.仿真结果表明该思想和方法是可行的.本方法还可用于岩性地球物理勘探.     

基于卷积神经网络的断层预测方法

针对传统相干体属性在预测断层时存在断层假象以及易受噪声影响等缺点,本文提出一种利用卷积神经网络进行断层预测的方法。首先构建适合实际工区断层特征的卷积神经网络模型,然后利用部分分频地震数据和人工解释出的断层标签进行网络模型训练,最后把训练好的模型应用到整个三维地震数据中进行断层预测。实际地震数据预测结果表明基于卷积神经网络断层预测结果与地震数据吻合较好,并且在断层细节刻画上要优于传统地震相干体属性方法。