河流砂岩地震储层预测中的几个问题

河流砂岩是陆相盆地常见储层类型及油气储集有利场所。由于河流改道迁移频繁,河流相沉积常为砂、泥岩交互且岩性横向变化快,造成地震反射呈断续特征,利用常规地震资料进行砂、泥岩分辨和预测难度很大。笔者在分析河流砂岩地质特征和地球物理响应的基础上,研究和讨论了砂岩的精确标定、等时地层格架下的精细解释和地震属性提取,优选地震振幅类属性和分频处理预测薄层砂岩的平面展布,构建合理的地质模型,优选参数进行拟声波反演预测砂岩垂向分布及厚度变化等储层预测中的技术问题。通过实际应用和资料验证,采用技术方法合理,并取得了高精度的预测结果。     

一种适用于深潜山及内幕的有效储层地震预测方法——以廊固凹陷杨税务潜山为例

杨税务潜山位于廊固凹陷北部,为一呈北东向展布多断块构成的潜山带,油气资源丰富,由于其埋藏深、裂缝-孔隙-岩溶储层交织,各向异性、非均质性较强,使得有效储层难以分辨识别、油藏分布复杂,选点部井较难.本文在充分分析沉积储层特征及油藏主控因素等基础上,选择有利岩性储层发育段,利用叠前逆时偏移和井控拓频等技术,进行高分辨率及内幕信息丰富剖面处理;利用叠前方位道集属性、分频相干和体曲率属性等技术方法,进行裂缝+孔洞复合型储层识别预测;利用AVO属性及地震频率梯度等组合技术进行储层含油气检测,实现了研究区有效储层油气甜点分布预测,其预测成果有效指导了安探1X、安探3X等工业油流井的部署,实践证明,该套组合技术方法简单、有效实用,适用于深潜山及内幕的有效储层地震预测,对类似区带或构造的有效储层地震预测具有指导意义.     

基于非局部贝叶斯地震数据随机噪声压制方法（英文）

针对地震数据随机噪声压制问题,本文提出一种基于非局部贝叶斯(Non-local Bayes algorithm)的滤波方法。NLBayes方法使用高斯模型代替NL-means方法中使用全部相似数据块的加权平均,减少对数据结构细节的平滑效应,从而改善去噪效果。在地震数据去噪处理中,根据噪声的方差自适应的计算数据块的大小和高斯模型中数据块的数量,经过两次迭代实现地震数据去噪。第二次迭代中使用第一次迭代去噪后的数据来计算高斯模型块的无偏差均值和协方差,以提高数据块的相似度,使得去噪效果更理想。通过对模型数据和实际数据测试表明,NL-Bayes方法能有效提高地震数据信噪比和满足数据保真性处理的要求。