喇嘛甸油田3D3C地震资料的应用探索

喇嘛甸油田在高含水开发后期剩余油精细挖潜研究中,面临密井网条件下厚度2m以上砂体的边界识别问题,常规纵波地震解释存在多解性,引入转换波信息可增加地震解释的可靠性.基于喇嘛甸工区三维三分量地震数据,本文由测井曲线分析得出,密度、LR和MR能够很好地反映储层岩性变化.在纵波层位约束下的纵横波层位精细匹配解释基础上,由纵横波联合反演求出这3种属性数据体.井-震结合,应用属性切片技术得到不同小层的砂体平面展布,与钻井绘制的沉积相图具有较高的一致性,并在气藏描述、砂体识别、河道刻画中见到显著的地质效果.该研究为喇嘛甸油田主力油层剩余油挖潜研究提供了基础资料,同时展示了该区扶余油层的良好勘探前景.     

基于图像语义分割的层位自动追踪方法

层位追踪是地震资料解释中基础且重要的工作.传统的层位追踪主要依靠人的主观性判断,是一项既要求专业知识经验,同时又费时费力的环节,为此本文提出了一种基于图像语义分割技术的层位自动追踪方法.图像语义分割是像素级别的分类技术,我们将地震剖面中的层位看作图像中的一个语义类别,借助分割网络进行层位的分类与追踪.本文选择了改进的Dense-UNet神经网络作为分割算法,该网络强调对特征的传递和复用,同时避免了梯度消失的问题,能够很好适应地震数据的分割任务.首先以实际地震数据制作实验所用数据集,应用数据扩充方法增大训练样本数量,再借助改进的Dense-UNet神经网络训练出最优的追踪模型,通过测试集在最优模型上的表现来评价追踪的效果.实验结果表明,改进的Dense-UNet网络能够准确且快速的自动完成层位追踪任务,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于改进U-Net的多属性地震相识别方法

地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率.     

一种多波联合预测油气技术研究及应用

常规纵波(P波)油气检测利用单一纵波波场信息进行预测,预测结果多解性较强,而本文实现了多种波场信息综合预测,可减少预测的多解性,提高预测的准确性.多波多分量地震勘探比常规纵波地震勘探可获得到更多的波场信息,包括纵波(P波)波场信息和转换横波(P-SV波、P-SH波)波场信息,这为多波场信息综合运用减少勘探多解性提供了较好的资料基础.首先,对P波进行地震层位解释,可得到P波目的层顶、底时间;其次,对P-SV波进行地震层位解释,可得到P-SV波目的层顶、底时间;再次,对P波做P波AVO分析,可求得P波AVO截距;再次,对P-SV波做P-SV波AVO分析,可求得P-SV波AVO截距;最后,计算机编程研制多波流体因子计算程序,同时输入上述6个参数,计算得到多波多分量流体因子数据体,据此可进行多波多分量油气预测.根据实际工区应用,取得了较好的实际应用效果.实际应用结果表明:本方法技术是可行的、可靠的,可提高油气预测的精度和可靠性.     

分层层间多次波预测与自适应压制方法研究

在地震勘探中,层间多次波在地震剖面上形成的虚假界面会严重影响对地质构造的解释.由于层间多次波在走时、频率和形态上与一次波的差异较小,因此较难对层间多次波进行识别和压制.本文使用分层层间多次波预测方法与基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法相结合的策略对层间多次波进行压制处理.首先推导并阐述了分层层间多次波预测方法的理论基础,然后对地下介质中存在的多个多次波产生界面实现了层间多次波的分层预测,最后采用基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法对层间多次波进行压制,以更好的保护有效信号.分层预测的方法通过分离层间多次波产生层位,对目标层位产生的所有层间多次波直接进行预测,该方法避免了共聚焦点方法构建共聚焦点道集的聚焦运算,降低了计算成本,同时该方法是基于数据驱动的,算法容易实现.模型数据和实际地震资料试算结果表明,本文方法能直接利用地表数据对层间多次波进行压制,并有效的保护一次波．     

基于压缩感知谱反演算法及其在随钻过程中的应用

在超高温高压环境下的深海钻井过程中,受关键层位、尤其是薄弱层(弱抗张力地层)影响,加上缺乏海上超高温高压薄弱层精准快速识别及关键层位精准卡层技术方法,以致钻井事故频发,是海上超高温高压油气勘探开发亟待解决的重要问题.随钻过程中高精度地震数据的应用,作为钻井过程实时监测的手段,能够有效提供钻头前方精细地质构造信息.本文在谱反演提高分辨率技术基础上,提出了基于压缩感知L0范数算法的谱反演算法,并形成完整的提高分辨率技术流程.该方法能够相对保幅保真地实现地震数据的有效拓频,识别薄弱层及实现随钻地震高精度关键层位综合预测.方法在南海西部油田深层的随钻实际数据分析中,有效识别了钻头前方薄弱层、关键地层、储层深度等关键信息,结果与钻后测井资料吻合,验证了方法有效性,为南海西部油田超高温高压钻井的风险评估提供依据.     

纵、横波联合反演方法在海拉尔盆地贝39井区的应用

海拉尔贝39井区构造复杂,砂体边界识别难,常规纵波地震解释存在多解性,引入转换波信息可增加地震解释的可靠性.由测井曲线的岩石物理分析可知,在纵波阻抗-速度比双弹性空间可识别砂泥岩.本文根据海拉尔地区测井资料的特点,利用拟合方法重构横波测井曲线;基于海拉尔贝39井区三维三分量地震数据,采用放大比例尺层拉平的精细层位解释及纵波降颊和转换波提频相结合的方法进行精细层位匹配,在此基础上,由纵、横波联合反演求出速度比属性,定性描述了储层的平面分布,与贝39井钻遇油层特征相符,解决了该地区的油水分布问题.应用属性切片技术得到油层组的砂体平面展布,砂体的展布特征与区域地质认识的物源沉积方向具有较好的吻合程度,并对贝39并区的油藏类型进行了重新认识.     

相干技术在油气勘探中的应用

相干技术是一种度量地震数据相似性的技术,被称为近几十年来三维地震解释方面最重要的突破之一.本文回顾了相干技术的发展历程,介绍了相干技术的基本原理,概述了常用的三代相干算法及其优缺点,以及国内学者近年来对相干技术不懈地探索研究.在此基础上,系统整理分析了相干技术在油气勘探方面的应用.相干技术具有压制连续性、突出不连续性的特点,将异常体的共性浓缩,把原数据体中多线、多道、多点的信息浓缩到一个点上来反映该点地质特征,因此相干体比常规数据体更加清楚直观,将各种地质现象更清晰地展示出来,可广泛地应用于油气勘探的各个阶段,即在构造特征研究、沉积环境分析、储层预测、特殊地质体识别、地震资料处理、油藏研究和层位标定共7方面.     

应用地震分频技术预测碳酸盐岩储层

常规频谱地层检测技术分辨率有限,采用分频解释技术能够排除时间域内不同频率成份的相互干扰,可以得到高于传统分辨率的解释结果,获得更精细的地质图像.缝洞型碳酸盐岩储层预测是研究工区油气勘探需要解决的难题.研究工区主要目的层为奧陶系碳酸盐岩储层,非均质性强,横向变化快,而地震资料主频和信噪比都较低,用常规方法难以描述碳酸盐岩储层分布.针对研究工区碳酸盐岩储层特点,本文首先用模型验证了分频解释技术能够揭示储层横向之间由于岩性、物性等因素引起的微小振幅变化,最大限度地提高地震资料的解释分辨率,并利用该技术,结合三维可视化技术和钻井资料,对某区碳酸盐岩储层进行了预测.预测结果与实钻数据相一致,由此可见,分频解释技术可以刻画碳酸盐岩储层空间展布特征,碳酸盐岩储层分频属性在三维空间的响应特征是高调谐振幅.     

大港油田三维可视化解释技术的应用实例分析

三维可视化解释技术是一项全新的地震解释技术,与传统的地震资料解释有着本质的不同,它是从三维可视化显示出发,以地质体或三维研究区块为单元,采用点、线、面和体相结合的数据体空间可视化解释。该技术结合相干体技术可进行复杂断层的解释与组合;应用空间域层位自动追踪技术能够准确落实构造形态;采用目标雕刻技术,利用反演数据体可实现立体透视岩性体的空间展布及厚度趋势。将该技术应用在大港油田官西地区复杂断块构造解释和歧南西斜坡隐蔽油气藏储层预测两项实际工作中,取得了良好效果,表明可视化解释技术在石油勘探中具有广阔的应用前景,是提高勘探效率和勘探成功率的有效技术手段。     

低幅度构造识别技术在Carmen油田三维工区的应用

近年来,随着油田勘探开发的深入,规模小,构造幅度低的油气藏所占比例逐年上升,低幅度构造也逐渐受到重视.本文分析了低幅度构造的特点及地震反射特征,结合工区实际情况,提出了在地震资料解释阶段研究低幅度构造的流程和思路,总结了针对低幅度构造的主要识别方法:地震正演模拟、井控提高分辨率处理、层位精细解释、三维速度场分析、构造图倾角校正等.通过以上技术在Carmen油田三维工区识别了12个低幅度构造,结合地质、测井资料综合分析优选了两个钻探目标,取得了较好的勘探效果.     

高分辨率非线性三维整体反演研究(英文)

高分辨率非线性三维整体反演方法是基于非线性理论,在层位控制下,将工区多井(或全部井)的测井数据与井旁地震道数据输入具有多输入多输出的网络,同时进行整体训练,可获得整个工区的自适应权函数,并建立综合非线性映射关系,并根据储层在纵横方向上的地质变化特征更新这种非线性映射关系,这样,就能对反演过程及其反演结果起到约束和控制的作用,从而获得稳定且分辨率高的地震反演剖面(速度反演剖面/波阻抗反演剖面/密度反演剖面),实现整体反演,该方法通过模型试算和实际资料处理,获得较好的地质效果,证明该方法精度高、实用性强,可用于储层的定量分析。     

波形差异反演方法及其在气藏描述中的应用

在油气藏开发中后期,如何利用的已有的勘探成果和丰富的油气藏知识,加深对勘探区域油气开发潜力的认识,为油气田的稳产高产服务,是摆在油气田中后期开发人员面前的难题.油气田开发的研究人员,利用现有的资料,开发出了很多方法,结合地震测井等资料为油气田的稳产高产做出了巨大的贡献.本文在分析了地震波在地质体中传播过程中能量变化,相应的产生了振幅变化的理论,利用三维地震数据,通过对三维地震数据解释层位对应的波形差异的分析,结合工区内的生产井和开发井的对应地层中的油气信息,进行反演得到地层的波形差异数据体,利用相应的绘图软件绘制二维平面图形,结合工区内的沉积相等地质信息对其数据体进行油藏解释,最终得到波形差异反演数据体,利用波形差异反演数据体进行油气藏的识别、描述和预测,为油气田的中后期开发服务.     

南中国海深水区典型火山发育地震反射特征研究

海洋油气勘探尤其是深水勘探面临着三高难题——高成本、高风险、高技术.如何对储层进行准确预测,是地球物理工作者及地球物理技术亟待解决的问题.本文对火山机构喷发机理及其地球物理特征进行分析,结合邻近工区在火山发育特征规律的认识成果,针对南中国海深水区目标区内典型火山发育,运用常规地震时间切片、剖面分析及沿层均方根振幅属性和沿层小时窗三维地震镂空显示等技术,分析了目标火山发育情况、火山岩喷溢情况、地震反射特征及岩相分布,并建立了该类型火山发育特征、岩相分布规律以及空间展布规律及变化特征的认识.本文的研究成果为该地区准确识别火山发育及预测其分布规律提供了参考,尤其是在钻井少的情况下进行地质异体常识别和储层预测,有利于该地区石油天然气勘探工作以及区域地质认识.     

基于断层与层位约束的3D速度建模方法在消除断层阴影中的应用研究

在复杂断块区域的时间域成像结果中,断层下方区域常常出现断层阴影区,该区域的地震成像往往是不真实的,给后续解释工作和断层圈闭评价带来很大的影响.常规处理方法采用层析速度建模的叠前深度偏移进行处理,但层析速度建模不能精确描述断面区域的速度特征,因此不能完全解决该问题.本文采用基于断层和层位约束的三维速度建模方法,利用层位和断层对层析速度建模进行约束,使速度反演不能跨越断面进行,该方法可以提高断块区域的速度场精度,对断块区域速度变化特征刻画更加准确,能弥补传统层析成像技术不能很好描述断层两侧速度突变的缺陷.对南海某工区的实际地震资料的应用效果表明:采用基于断层和层位约束的新速度建模方法,其建立的速度模型与真实情况匹配较好,偏移结果有效解决断层阴影问题.     

地震属性分析在高分辨率活断层地震勘探中的应用

通过分析影响地震属性的岩石物理特性及其在地震响应上的特征,获得地震波传播过程中地震振幅、层速度与裂缝层密度、泊松比、纵横波速度、孔隙度、压力的关系。同时,结合地震属性的分析技术,利用地震正演模拟的方法提高地震勘探数据解释结果精确度和可信度,为高分辨率的活断层地震勘探研究提供更为可靠的方法手段,提高了地震数据的处理解释精度。     

南堡凹陷奥陶系潜山精细构造解释和储层预测综合研究

随着冀东油田勘探开发进程的不断深入,在2006年南堡凹陷大连片地震处理的基础上开展微构造、薄互层、精细油藏描述等问题研究的目标攻关处理.依托高分辨率、高保真和高信噪比的新数据体,开展南堡奥陶系潜山的精细构造解释和储层预测研究,结合多种技术进行井震标定分析,确定各地质层位的地震反射特征,并在工区内测井信息的参考下进行横向追踪,落实主力含油层段构造.在构造解释的基础上综合利用相干技术、蚂蚁体追踪技术和地震相分类技术等对南堡奥陶系潜山储层进行预测,评价出可以优先施钻的6个构造圈闭.     

基于U-Net的井中多道联合微地震震相识别和初至拾取方法

微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.     

基于深度学习的地震断层智能识别研究进展

高精度地震勘探技术的发展与广泛应用对断层解释提出了新的要求,在构造复杂地区断层连续性差、识别难度大等问题严重限制了复杂地区油气藏勘探开发.深度学习作为一种新兴技术,为地震断层识别提供了新的方法.本文调研与分析多种地震断层智能识别方法,将断层智能识别网络分为两类:分类网络与语义分割.并分析经典卷积神经网络、残差网络、FC...     

基于Noise-to-Noise自监督学习的地震数据去噪方法

在地震勘探采集到的地震数据中不可避免的存在随机噪声,而高信噪比的地震数据是地震资料反演和解释的基础.因此随机噪声压制一直是地震资料处理中的重要工作.近些年来,随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的地震数据去噪方法已经取得了丰硕的成果.常规的监督学习策略需要获取无噪数据作为标签,然而从实际地震数据中获取无噪数据只能通过传统去噪方法进行预处理,以此方法构建标签数据的监督学习去噪网络必然受构建数据集的去噪方法影响.针对此问题,本文提出了一种基于Noise-to-Noise自监督学习的地震数据去噪方法,该方法通过对实际地震数据添加不同等级的噪声构建训练数据集,仅需要含噪地震数据即可训练去噪网络.合成数据测试和实际数据测试表明,本文方法可以有效去除地震数据中的随机噪声,性能优于受数据集构建方法所限的监督学习去噪方法和传统去噪方法.