沁水盆地某地区煤层气富集区灰色理论预测方法

将灰色理论应用于煤层气富集区的预测中,通过验证设计的数值实验,为研究区实际资料处理的可行性提供依据.并将基于灰色理论的灰色异常和灰色关联度属性分别应用于连井剖面和整个工区.最后通过分析基于灰色理论提取的地震属性,结合钻井信息优化并与波阻抗反演圈定的构造煤发育带对比,得到较好预测效果.     

基于多地震属性融合分割的地质异常体三维模型构建（英文）

根据三维地震资料开展地质异常体的三维模型构建可以给出地质异常体的形状和体积,能够直接用于储层预测、储量计算和井位部署等多项工作。针对现有方法因未有效利用多属性信息导致三维模型与实际资料不符的问题,本文提出了一种基于多地震属性融合分割的地质异常体三维模型构建方法。首先将多种地震属性划分为两类:基于边缘特征的地震属性和基于区域特征的地震属性。再根据两类地震属性在地质异常体分割中的不同作用,在水平集方法的框架下构建边缘与区域相结合的分割模型,实现多地震属性的融合分割。最后采用移动立方体算法提取零等值面,得到地质异常体的三维模型。该方法通过融合边缘与区域两类地震属性进行三维模型构建,不仅满足了相互独立的要求,还引入了更丰富的地质信息,解决了单一地震属性难以准确描绘地质异常体边界的问题。该方法用于中国四川盆地不同工区内溶洞与河道的三维模型构建,最终结果相比于基于单属性得到的三维模型更加符合地质规律。     

粗集理论在地震储层预测中的应用

在地震储层预测中,可采用的地震属性种类繁多,但太多地震属性常常会起到干扰作用,影响储层的预测精度,因此,为提高地震储层预测精度,把粗糙集理论融入到地震属性的优化中,利用粗糙集理论所具有的提取有用属性、简化信息处理的能力,优选出地震属性中的敏感属性是本文的研究目的,本文采用了一种基于属性方差的自组织神经网络量化方法,并运用基于区别矩阵的属性频率约简算法对地震属性进行优选,实例分析表明:该方法可行有效,可以最大限度地删除冗余地震属性,用优选出的敏感属性组合对多种储层参数进行预测均已取得了较好的效果.     

基于概率核地震属性融合的砂体预测方法研究

随着油气田开发程度越来越高,勘探难度越来越大,如东部的老油田已经进入开发的后期,如何识别薄层砂体是非常重要的工作之一,解决这些难题这势必需要更先进的技术.地震属性能够很好的反映砂体横向展布特征,但是单一属性无法定量预测砂体厚度,而多属性之间又存在多解性,因此有必要提炼地震属性之间的共同点,将地震属性进行信息融合,形成新的融合属性.针对这一问题,本文提出首先利用高频谐波提高地震数据的分辨率,在此基础上着重研究基于概率核的地震属性融合方法,融合了几种常见的地震属性,并结合波阻抗反演方法,预测了N873区块沙三6-3小层砂体厚度.结果显示该方法能够很好的反映砂体横向展布特征,避免了地震属性多解性问题,为提高砂体预测的精度,提供了新的思路和方法.     

少井区鲕滩储层敏感地震属性优选及预测

全球油气资源中碳酸盐岩油气藏所占比重很大,碳酸盐岩油气主要分布在台地边缘的礁滩中,对于鲕滩储层横向预测,以地震属性预测方法最为常见.然而并不是所有的地震属性都能很好的反映储层特征,这其中必然要涉及到属性优选的问题.但是对于井位很少的工区,常规的地震属性优选方法无法准确的优选属性.因此本文在结合前人经验基础上,提出少井区基于模型的地震属性优选方法,根据鲕滩储层典型的地震剖面,建立正演模型,分析地震属性与鲕滩储层厚度之间的关系,进而优选地震属性,为提高勘探前期区块的地震储层预测精度,提供了新的思路和方法.     

匹配追踪算法及其在煤层气富集区预测中的应用

为了更准确地刻画地震信号的时频信息,实现高效率的时频谱分解,本文引入一种基于复数道地震记录的匹配追踪算法,阐述了该算法的基本原理和具体算法流程,基于合成记录进行了匹配追踪算法的抗噪能力和端点效应分析,并对实际煤田地震资料进行了匹配追踪的计算和分析.结果表明:1)匹配追踪算法更适用于信噪比为10dB以上的信号;2)端点平滑方法的引入可有效提高算法的准确性,解决了因端点振幅值过大导致的算法陷入局部匹配的问题;3)实际煤田地震资料中,煤层气富集区下部具有低频能量强、高频能量弱的特点,可将其作为煤层气富集区预测的一个标志.     

地震属性融合方法综述

近年来,随着地震属性在储层预测、构造解释、沉积微相研究等方面的广泛应用,地震多属性融合逐渐成为一种新兴的属性分析方法.本文针对RGB属性融合、聚类分析属性融合,多元线性回归属性融合,井属性融合,基于模糊逻辑的地震属性融合等常用属性融合方法进行了详细的讨论.阐述了各种融合方法的技术原理、发展历程、研究现状及应用效果;对每种方法的局限性、适用性和优缺点进行了归纳总结;分析了地震属性融合技术今后的发展趋势,为地震属性融合技术研究提供参考.     

运用改进的D-S进行钢管焊接结构损伤识别

为了有效利用结构健康诊断中的多源不确定数据,提高损伤识别的准确率,通过改进D-S证据理论(Dempster提出由Shafer完善形成的一种推理理论)中的基本概率赋值函数和组合规则,提出了一种基于改进D-S证据理论的结构损伤识别新方法.该方法利用灰色关联理论和熵权理论处理信息源的基本概率赋值问题,利用改进的D-S组合规则处理信息源间的相关、冲突问题.通过钢管焊接结构的试验研究验证所提方法的有效性,结果表明所提出的方法优于传统的D-S损伤识别方法;相对于单一损伤信息的损伤识别而言,基于多源损伤信息能够有效降低损伤误判的可能性,获得更准确的损伤识别结果.     

富含煤层气储层的叠前地震反演预测方法研究——以山西晋东南测区为例

叠前地震反演技术能够将地震中振幅、偏移距和入射角等多种有效信息与油气的敏感参数结合起来,在有效识别油气藏"甜点"方面虽发挥了重要的作用,但对于煤层气的有效预测仍需研究.针对煤层气与石油天然气的赋存地质条件不同,本文以山西沁水盆地煤层气地震资料为例,借鉴叠前地震反演技术的多参数预测思想,通过模型正演和实测资料处理,得到纵波、横波速度和密度等不同的数据体,利用数据体和弹性参数关系式,采用AkiRichard近似公式与叠前宽角度反演联合的方法,寻找出富含煤层气储层的敏感参数.从而实现富含煤层气储层的有效预测.经与测井曲线结果对比,吻合率较高,说明了该方法具有可行性与实用性.     

基于井位的地震属性融合技术研究

在利用地震属性对储层预测的研究中,大部分理论方法主要存在利用单一属性预测储层这一缺陷,在实际应用中则存在单一属性不能正确预测储层的问题,这些问题应通过多元属性融合技术来解决,本文在已有井资料的基础上,对属性融合技术进行了研究,分析各属性对储层的影响因素,利用井位计算各地震属性融合比重,有机的结合了各属性的优点,提出了这一问题新的解决方法.实际资料的应用显示,该方法在储层预测中取得了良好的效果.     

多属性融合技术在苏14井区的应用

In this study area the geological conditions are complicated and the effective sandstone is very heterogeneous. The sandstones are thin and lateral and vertical variations are large. We introduce multi-attribute fusion technology based on pre-stack seismic data, pre-stack P- and S-wave inversion results, and post-stack attributes. This method not only can keep the fluid information contained in pre-stack seismic data but also make use of the high SNR characteristics of post-stack data. First, we use a one-step recursive method to get the optimal attribute combination from a number of attributes. Second, we use a probabilistic neural network method to train the nonlinear relationship between log curves and seismic attributes and then use the trained samples to find the natural gamma ray distribution in the Su-14 well block and improve the resolution of seismic data. Finally, we predict the effective reservoir distribution in the Su-14 well block.     

Improving reservoir thickness prediction using seismic attributes and attributes fusion

Usage of any single attribute would introduce unacceptable uncertainty due to limited reservoir thickness and distribution, and strong lateral variations in lithological traps. In this paper, a wide range of prestack and post-stack seismic attributes is utilized to identify a range of properties of turbidity channel sandstone reservoir in Block L118 of J Oilfield, China. In order to better characterize the turbidity channel and lower the uncertainty, we applied multi-attribute fusion to weight a variety of seismic attributes in terms of their relevance to the identification of turbidity channel reservoir. Turbidity channel boundary is clearly present in the new attribute and the reservoir thickness prediction is improved. Additionally, fluid potential of reservoir was predicted using this fused attribute with a high value anomaly indicating high fluid potential. The multi-attribute fusion is a valid approach for the fine prediction of lithologic reservoirs, reducing the risks typically associated with exploration.     

盐下特低孔渗碳酸盐岩油藏高产带地震预测方法研究

肯吉亚克油田石炭系油藏属持低孔渗、异常高压碳酸盐岩油藏，它除了具有埋深大，非均质性强，油气成藏控制因素复杂等特点外，其上还覆盖巨厚盐丘，造成盐下地震反射时间和振幅畸变严重，地震成像差、信噪比低和分辨率低，给储层预测工作带来极大困难。如何正确预测油藏高产带分布规律是高效开发这类油藏的关键，本文研究从分析形成碳酸盐岩油藏高产带的主控因素入手，通过井震标定，优选反映碳酸盐岩岩相、岩溶、物性和裂缝的地震属性，结合地震、地质、测井、油藏工程和钻井资料，把盐下特低孔渗碳酸盐岩油藏高产带预测问题分解成构造解释、岩相预测、岩溶预测、物性预测、裂缝预测和综合评价等六个环节。宏观上，通过建立断裂、岩相、岩溶模式，定性预测储层分布有利区带；微观上，通过多参数储层特征反演和多属性综合分析，定量、半定量预测有利储层分布，有效解决盐下碳酸盐岩油藏高产带预测难题，基本搞清本区碳酸盐岩油藏高产带分布规律，为优选有利勘探和开发目标提供依据。文中提出的方法和技术对解决国内外碳酸盐岩油藏高产带预测和其他复杂储层预测问题有借鉴作用。     

基于模糊粗糙集的机器学习储层参数预测

因为地震数据的三维空间分布优势,地震属性已经被广泛应用于含油气性预测、储层厚度预测、孔隙度预测等。但也存在地震属性之间信息冗余、属性与储层物性参数关系模糊的问题。针对这两个问题,将模糊粗糙理论和机器学习引入到储层参数预测中来。通过模糊粗糙集理论对地震属性进行约简,去除冗余信息,得到最优化的地震属性组合;将约简后的属性作为机器学习的输入,实现从地震属性到储层物性参数的非线性映射。该方法既保留了地震属性中有效信息,又避免了因输入变量过多而导致的网络模型训练困难。实际数据应用表明,属性约简的机器学习预测结果分辨率更高,并与数据吻合更好。      

地震属性优化及其在储层预测中的应用

利用地震资料属性信息预测油气储层已越来越受到石油地球物理工作者的广泛重视。但如何优化地震属性,从而更加精确地预测薄砂岩储层特征,提高其描述精度,更是地质及地球物理勘探家们始终不懈的追求。本文在借鉴主成分分析思想的基础上,提出一种新的地震属性优化方法-约束主成分分析。经理论模型的计算及油田区的实际应用表明:该方法不仅能提高储层预测的精度,而且具有更好的适用性。     

煤层气储层含气量与其弹性参数之间的关系——思考与初探

首先研究了天然气AVO技术的岩石物理基础--Gassmann方程和Biot理论(以下统称为"Gassmann-Biot理论")--对煤层气AVO技术的适用性.根据该理论创始人在建立其理论时的假设条件、煤层气储层的双相孔隙特征、煤层气的双相赋存特征,本文推理认为,由于煤层气储层的基质型孔隙体系的连通性差,裂隙性孔隙在宏观上是非均质的,并且是各向异性的,因此,总体上来说,Gassmann-Biot理论不完全适用于煤层气储层.特别地,当煤层的水饱和状态保持不变而煤层的含气量变化时,因为煤层中孔(裂)隙中流体的体积压缩模量不变或基本不变,即使煤层的弹性参数发生变化,Gassmann-Biot理论也不可能预测其变化趋势.因此,天然气AVO技术的岩石物理基础完全地不适用于水饱和煤层气储层.研究发现,煤层气储层含气量与其密度、纵波速度、横波速度之间存在负相关关系,即含气量高,密度小、纵波速度小、横波速度小;含气量低,密度大、纵波速度大、横波速度大.但是,这些负相关关系不是现有岩石物理理论能够预测或能够解释的.依据煤层气地质学理论以及负相关关系与现有岩石物理理论的一致性,本文提供了对某勘探区A号煤层含气量与其密度、纵波速度、横波速度之间负相关关系的解释,并认为煤层气储层的含气量与其弹性参数之间的负相关关系可能是这类储层内在的固有的规律性的关系.本文证明含气量与其密度、纵波速度、横波速度之间负相关关系可以作为煤层气AVO技术的岩石物理基础,建立了AVO异常与煤层气储层"甜点(即富集高渗部位)"之间的关系,从而能够使用AVO异常探测煤层气富集高渗部位.     

基于频变AVO反演的页岩储层含气性地震识别技术

结合地震岩石物理技术,研究了叠前频变AVO反演在四川盆地龙马溪组页岩储层含气性识别中的应用.首先,应用Backus平均理论将测井数据粗化为地震尺度储层模型,应用传播矩阵理论进行高精度地震正演及井震标定,分析页岩气储层地震响应特征.其次,基于岩心观测结果,应用Chapman多尺度裂缝理论设计页岩气储层理论模型,研究储层衰减、频散以及对应的地震反射特征.应用该理论模型测试频变AVO反演方法,计算结果表明：对于研究区地层结构和地震数据,区分流体类型的优势频率不是地震子波的主频,还受层间调谐干涉等储层结构因素控制,也进一步说明理论模型测试和标定的重要性.最后,将频变AVO反演技术应用到四川盆地龙马溪组页岩地层,计算得到的频散属性为页岩气储层含气性识别提供依据.     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用（3）：主梁损伤定位

为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明：基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。     

地震资料预测薄层厚度方法研究与应用

薄层厚度预测一直是公认的难题之一,其难度就在于如何准确地识别和提取薄层的地震属性.常规方法是利用时间域或频率域地震属性与薄层厚度的线性关系计算.但是理论与实际资料表明,不同的薄层和地层组合对地震波的动力学的信息影响很大,各种参数与薄层厚度成非线性关系,使用单一的信息不可能准确预测薄层厚度.本文利用三种线性预测原理（模型）,经数学变换为属性参数,采用非线性BP网络预测薄层厚度,取得了令人满意的效果.