基于加权一致性的蚁群算法在断层检测中的应用

突出地震数据振幅空间不连续性的断层增强属性体是断层自动解释的基础,而如何压制噪声、地层残余响应、角度不整合接触等伪断层的影响是断层自动检测的关键问题之一.在指纹图像边缘检测处理中,一致性是对指示局部方向场信息各向异性强度的一个度量,本文将其作为一种新的断层增强属性引入到地震数据处理中.为了更有效地压制噪声,本文通过对一致性进行加权处理,再结合蚁群算法,提出了新的断层自动检测方法——基于加权一致性的蚁群算法.理论地震模型和实际地震数据的处理结果表明,对于相同的断层检测过程,对比常规的基于方差属性的蚁群算法和基于C3相干属性的蚁群算法,本文所提方法不仅更有效地压制了噪声和地层残余响应产生的伪断层信息,而且更完整地展现了断层的延伸长度,同时具有更高的稳定性和计算效率.     

基于改进的Kolsky模型波场延拓公式的纵波Q值、横波Q值估计

描述地层吸收作用的品质因子Q作为PP波和PS波联合反演中的一个重要物理参数,对地下岩石物性参数及油气预测起着重要的作用。以改进的Kolsky模型波场延拓物理机制为理论基础,结合Zhang和Ulrych提出的计算层旅行时方法,提出了基于改进的Kolsky模型波场延拓公式的纵波Q值、横波Q值估计方法。该方法是通过不同记录道间振幅谱比对数与频率的线性回归估计出一系列的Q值,然后通过筛选、平均处理得到各层位的Q值。模型试验中,估计出的P波、PS波Q值与理论Q值误差均小于2%,这表明了该方法估计Q值的正确性和估计结果的准确性。将本文方法应用于实际地震资料中,获得了合理的P波Q值估计结果。     

基于Hartley变换的归一化总梯度法

归一化总梯度法对下半空间的重力总梯度模进行归一化计算,从而利用极值来获得地质体的分布,但现有计算方法存在计算精度较低的问题,并且计算结果不太稳定。本文采用Hartley变换,并引入新的余弦滤波因子,实现重力归一化总梯度,来压制高频干扰;此外,针对计算过程中下延深度越大干扰越严重的弊端,将余弦滤波因子的幂次设计为随深度变化的函数,从而获得更加稳定的计算结果。模型试验和在玲珑金矿区采空区的实际数据结果表明,所提出的重力归一化总梯度法具有计算速度快、精度高、稳定性强等优点。     

利用重力归一化总梯度及相位法研究断裂构造

用波数域的位场转换和快速傅立叶变换理论研究重力归一化总梯度和归一化相位;在波数域向下延拓和导数计算的滤波算子中,分别引入圆滑滤波因子,抑制了向下延拓计算中对噪声干扰的放大作用,增加了计算的稳定性;利用改进的方法,计算并阐述了4种断裂构造GH场等值线和相位曲线的变化特征;别列兹金重力归一化总梯度法中极大值理论在研究断裂构造中具有局限性,对于无限延伸断裂构造,应根据GH场等值线的走向、形状的特点,结合归一化相位曲线的转折点确定断裂空间位置.     

基于Facet模型梯度算子一致性的地震数据不连续性识别方法

存在断层、角度不整合面等不连续结构的地质体的自动识别在地震构造解释中具有重要的意义,这些地质特征的地震响应为同相轴不连续。常规的地震数据不连续性识别方法应用范围有限,参数设置依赖于人为经验,易导致识别结果辨识度差。本文将一致性作为新的不连续性识别方法引入到地震数据处理中。首先利用定位精度高、易于扩展的Facet模型梯度算子计算一致性,其次对一致性数据作阈值化处理,最后利用数学形态学中的腐蚀、膨胀及细化算法作进一步处理,实现了对地震数据不连续性信息的自动识别。经过理论和实际资料测试,并与C3相干算法和方差算法对比分析,证实了本文所提方法在地震数据不连续性识别方面具有更高的稳定性和辨识度,可以作为地层不连续性识别的有力工具。     

基于支持向量机法识别砂岩中流体类型

砂岩储层孔隙中的流体识别一直是石油勘探开发过程中重要的环节,传统方法主要依赖于测井数据,但是在测井数据缺失的条件下较难得到准确的流体识别结果.本文提出一种只依靠地震数据的砂岩中流体识别的新方法,并选择地球物理方法可测或可求的地球物理参数σ、ρλ和ρμ作为流体识别因子,然后进行模型实验.首先,设置典型流体状态,用Gassmann方程进行流体替换,将得到的流体识别因子作为支持向量机的训练集数据,并定义支持向量机的分类标签;之后,设置随机流体状态,利用Gassmann方程计算流体因子,将得到的结果作为支持向量机的测试集数据.将训练集、测试集数据集输入支持向量机,进行分类,得出测试集数据的分类结果.模型实验分类结果表明,支持向量机法可以判别砂岩孔隙中流体的主要属性.     

基于OC-Seislet变换的海洋涌浪噪声衰减方法

在海上地震资料采集过程中,涌浪噪声是一种常见的噪声干扰,这类噪声一般表现为低频、强能量、长周期,使用一般的方法很难在去噪的同时达到信号保真的效果。笔者针对该噪声的特征,选取了基于波动方程炮检距连续(offset continuation,OC)算子的OC-Seislet变换方法进行消噪处理;该方法应用OC算子来表征复杂波场,对含噪声数据进行压缩,在变换域通过软阈值处理实现信噪分离,再将结果反变换到数据域,从而达到去除涌浪噪声的目的。通过对模型数据和实际数据的处理,验证了OC-Seislet变换方法能够在去除原始数据中涌浪噪声的同时,最大程度地保护复杂构造下的地震波信息。     

基于四阶累积量的同相轴自动拾取方法

针对强随机噪声干扰情况下地震勘探资料中同相轴无法正确拾取的问题,提出了基于四阶累积量的同相轴自动拾取方法。该方法利用四阶累积量进行时间延迟估计,避免了相关高斯噪声的影响;同时在参考道的选择上,以一定的间隔设置多个参考道,减少了同相轴拾取过程中的累积误差。理论模型计算表明:该方法相对于互相关方法,对相关高斯噪声有更强的抑制能力,信噪比达到-5 dB。在实际资料应用中,拾取了与同相轴有关的参数：同相轴位置,该参数为地震资料的属性分析和精确定量解释提供了依据。     

震电效应理论及其研究进展

近些年来有关震电效应的研究方兴未艾,在天然地震预报、工程勘察及石油勘探领域的应用潜力是促使国内外学者投入大量精力从事该项研究的主要动力.然而,有关震电勘探方法的研究尚处于理论探索和实验模拟阶段,还未在实际生产中得到应用.文中以震电勘探方法理论作为出发点,对产生震电效应的主要机理进行了详细分析,总结了国内外在相关领域的研究进展情况,对震电勘探方法的未来发展方向作一展望.     

基于背景噪声互相关技术的海底地震仪的时钟校正方法在西南印度洋脊的应用

Seismic monitoring using ocean bottom seismometers(OBS) is an efficient method for investigating earthquakes in mid-ocean ridge far away from land. Clock synchronization among the OBSs is difficult without direct communication because electromagnetic signals cannot propagate efficiently in water. Time correction can be estimated through global positioning system(GPS) synchronization if clock drift is linear before and after the deployment. However, some OBSs in the experiments at the southwest Indian ridge(SWIR) on the Chinese DY125-34 cruise had not been re-synchronized from GPS after recovery. So we attempted to estimate clock drift between each station pairs using time symmetry analysis(TSA) based on ambient noise cross-correlation. We tested the feasibility of the TSA method by analyzing daily noise cross-correlation functions(NCFs) that extract from the data of another OBS experiment on the Chinese DY125-40 cruise with known clock drift and the same deployment site. The results suggest that the NCFs' travel time of surface wave between any two stations are symmetrical and have an opposite growing direction with the date. The influence of different band-pass filters,different components and different normalized methods was discussed. The TSA method appeared to be optimal for the hydrophone data within the period band of 2–5 s in dozens of km-scale interstation distances. A significant clock drift of ~2 s was estimated between OBSs sets through linear regression during a 108-d deployment on the Chinese cruise DY125-34. Time correction of the OBS by the ambient noise cross-correlation was demonstrated as a practical approach with the appropriate parameters in case of no GPS re-synchronization.