基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究

储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络.     

储层物性的地震预测技术综述

想要掌握储层物性的空间分布情况,地震预测是不可或缺的手段.近半个世纪期间,主要出现了 7种有关储层物性地震预测的方法技术,包括阻抗反演技术、储层物性间接反演技术、储层物性波动方程反演技术、地质统计方法和人工智能预测方法,以及以上方法技术所依赖的机理性岩石物理分析技术和统计岩石物理分析技术,本文论述了这些方法技术的原理及...     

基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法

储层物性参数是储层描述的重要参数,常规的基于贝叶斯理论的储层物性参数反演方法大多是通过反演获得的弹性参数进一步转换而获得物性参数,本文提出一种基于弹性阻抗数据预测储层物性参数的反演方法.该方法主要通过建立可以表征弹性阻抗与储层物性参数之间关系的统计岩石物理模型,联合蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯理论框架的指导下,应用期望最大化算法估计物性参数的后验概率分布,最终实现储层物性参数反演.经过模型测试和实际资料的处理,其结果表明本文提出的方法具有预测精度高,稳定性强,横向连续性好等优点.     

岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法

叠前地震反演和岩石物理反演分别是获取弹性参数和物性参数的重要手段, 两者结合有助于实现储层参数预测并精细刻画储层特征.储层物性参数的反演依赖于岩石物理模型, 在进行物性参数反演时可以将复杂的岩石物理模型做泰勒展开, 进而得到其一阶或高阶的近似表达式, 然而这会降低模型的精确性并增加反演的误差.为了提高储层物性参数反演的稳定性和准确性, 本文以碎屑岩储层为例, 提出了岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法.首先, 基于贝叶斯框架和高斯分布约束条件, 从叠前地震数据中实现纵、横波速度及密度等弹性参数的反演.其次, 通过碎屑岩岩石物理模型建立起弹性参数与物性参数之间的联系.最后, 利用粒子群算法进行全局寻优获得较为准确的孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数.合成数据和实际资料测试结果验证了所提方法的可行性和准确性, 反演结果与测井数据吻合较好, 可有效指示含气储层区域, 本文方法在储层预测和评价方面具有广泛的应用前景.

     

基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测

随着油气勘探开发的不断发展,利用地震属性进行储层预测的方法得到了广泛的应用,并且在生产中取得了较好的效果.本文采用的谱分解和地震多属性联合的方法进行储层厚度预测,克服了单一属性分析存在的多解性和多属性分析在断层处预测不准确的问题,以及仅利用谱分解方法时,由于其预测基础的限制,部分复杂地区对砂体厚度的预测效果存在一定误差这一问题,可以较为准确地预测出目的层的储层厚度,同时,在传统地震分析中非常难发现的地质信息,谱分解之后比较容易发现,有助于进一步解释.实际地震资料结合井信息和分层数据的标定,对储层厚度的预测进行了较为详细的研究.研究结果表明,此方法在原理和实际应用上都是可行的,提出了一种储层厚度预测的新方法.     

储层弹性与物性参数地震叠前同步反演的确定性优化方法

储层弹性与物性参数可直接应用于储层岩性预测和流体识别,是储层综合评价和油气藏精细描述的基本要素之一.现有的储层弹性与物性参数地震同步反演方法大都基于Gassmann方程,使用地震叠前数据,通过随机优化方法反演储层弹性与物性参数;或基于Wyllie方程,使用地震叠后数据,通过确定性优化方法反演储层弹性与物性参数.本文提出一种基于Gassmann方程、通过确定性优化方法开展储层弹性和物性参数地震叠前反演的方法,该方法利用Gassmann方程建立储层物性参数与叠前地震观测数据之间的联系,在贝叶斯反演框架下以储层弹性与物性参数的联合后验概率为目标函数,通过将目标函数的梯度用泰勒公式展开得到储层弹性与物性参数联合的方程组,其中储层弹性参数对物性参数的梯度用差分形式表示,最后通过共轭梯度算法迭代求解得到储层弹性与物性参数的最优解.理论试算与实际资料反演结果证明了方法的可行性.     

基于粗糙集的属性约简在地震异常指标识别中的应用研究

引入基于粗糙集理论的属性约简算法分析了《中国震例》一书中记载的众多复杂的地震异常指标,通过约简去掉其中无关紧要的指标,保留一些彼此独立的关键核心指标,为地震预测研究提供更客观、更全面、更合理的数据源。     

基于深度学习的地震事件分类识别 ——以山东地震台网记录为例

为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块.以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的AlexNet、VGG16、VGG19、GoogL...     

带先验约束的碎屑岩储层物性参数反演方法

对弹性参数进行转换而获取物性参数的方法,适用范围有限且预测精度不高.本文基于岩石物理理论,提出一种带先验约束的碎屑岩储层物性参数预测方法,为储层预测、流体识别、储层描述、储量估计、烃类开发方案设计提供重要参数.应用岩石物理理论和物性参数先验信息建立了带先验约束的目标函数;并利用最优化方法对反演目标函数进行优化求解,对储层的物性及孔隙度和泥质含量进行同步迭代反演.经过正演数据及实际地震资料的测试应用,其结果表明本文方法反演得到的孔隙度和泥质含量为储层综合预测提供了愈加丰富的评价指标,同时孔隙度和泥质含量数据的联合应用对减小储层预测的多解性和降低勘探开发的风险有重要意义.     

基于多任务学习的测井储层参数预测方法

基于多任务神经网络模型, 提出一种多任务测井储层参数预测方法, 利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采用同架构和异架构多任务模型对测井储层参数进行预测, 通过数值实验对比, 多任务预测模型有效提升了单任务储层参数预测模型的效果, 且提升幅度与模型结构有关, 异架构多任务模型的总体预测效果好于同架构多任务模型.以平均相对误差(MAPE)作为模型评价标准, 针对本研究所采用的数据集, 同架构多任务模型的孔隙度、渗透率和含水饱和度在测试集上的MAPE约为6%、17%和9%, 相较于单任务模型, 预测效果分别提升约30%、20%和10%.异架构多任务模型的孔隙度、渗透率和含水饱和度, 在测试集上的MAPE约为6%、13%和6%, 相较于单任务模型分别提升超过2%、60%和10%.

     

关于地震烈度的讨论--以新疆地区为例

地震烈度是衡量某一次地震对一定区域地面影响的强烈程度，代表的是一定范围内地震动强度的平均度量，反映的是地震中人的感觉和地震对地面建筑物所产生影响的分布图象。1980年初编制的《中国地震烈度表》（中国科学院工程力学研究所，1980），逐项描述了各烈度影响下人的感觉及震害现象与震害指数的对应关系。到目前为止，地震烈度的震害标准没有改变，究其原因：这种以人的感觉和宏观、微观地震震害现象为指标的烈度评定，简单易行，便于掌握；同时地震烈度的内在含义已被许多行业以及公众所接受和理解。从第一代地震烈度区划图到第三代区划图表示的不同等值线范围在很大程度上（尤其是经济欠发达、人口分布稀疏、自然环境条件相对恶劣的区域）都是依据地震烈度等值线分布状况而确定的；地震烈度仍然是抗震救灾与大中型城市抗震设防和规划的重要科学依据和指标。     

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。     

Analysis of Seismic Risk at an Engineering Site from Site Effect Seismic Intensity Data Using the Seismotectonic Method Taking Six Reservoir Dam Sites in Western Anhui as an Example

The seismotectonic method is used to study the seismogenic structures and the maximum potential earthquake around an engineering site in order to determine the seismic risk at the site. Analysis of seismic risk from site effect seismic intensity data, in combination with regional seismo-geologieal data, using the seismotectonic method can provide a more reliable result. In this paper, taking the area of six reservoir dam sites in western Anhui as an example, we analyze the seismic risk from site effect seismic intensity data in combination with the seismotectonic conditions and find that P (I≥i) = 10% over 50 years. The result shows that the seismogenic structure and the maximum potential earthquake have a controlling effect on seismic risk from future earthquakes in the area around the site.     

辽河盆地复杂地区(荣胜堡-前进)二次三维地震勘探

工区位于在大民屯凹陷荣胜堡-前进地区工业繁华地带，地表水系发育，表层岩性复杂，深层各种油气藏圈闭类型众多，勘探难度大，以往采集资料质量差。本文详细介绍了为改进资料质量所采取的一系列措施，其中包括科学的观测系统设计、认真细致的表层调查、高精度的测量，选择最佳岩性组合激发、低噪声接收、大型障碍区特观施工、定量化质量控制等工作。成功地进行了二次三维采集，实现了二次采集资料质量的飞跃，减少浅层资料缺失，保证了深层资料品质，保证了资料解释的准确性。文中展示了了实际效果。     

Research on Formation Mechanism of Asymmetric Basins, Taking the Weihe Basin as an Example

Asymmetry of the Weihe Basin is discussed in the paper,and also the master control fault,secondary control fault of asymmetric basin is proposed in the paper.The asymmetry of the Weihe Basin is expressed as follows:(1) its shape of the cross sections is asymmetrical;(2) the tectonic activity of the southern margin fault and the northern margin one is apparently different;(3) its deep tectonics is asymmetrical.Finally,we use the Weihe Basin as an example to establish a "cantilever-beam" model for calculations.The results show that:(1) flexure leads to stress accumulation and forming extensional fractures;(2) fractures slope steeply towards the free end;(3) when the length of beam becomes longer,it is possible that new extensional fractures will occur in the fixed end.     

基于遥感影像的建筑抗震能力分析

据震害统计,房屋抗震能力是影响灾害的主要因素,抗震能力一般由房屋抗震设防水平、结构类型、建造年代和房屋层数等因素决定,通过对房屋抗震能力的综合评定,以便采取更有针对性的地震灾害对策。本文通过遥感影像实现房屋基本信息的快速提取,提高房屋结构类型获取的便捷性,具有较高的准确度和可靠度,并利用抽样调查得到张家口万全区房屋建造年代和层数分布特点,结合当地抗震设防水平,建立房屋抗震能力指数指标体系,阐述房屋抗震能力现状,为地震灾害损失评估、风险普查、风险区划等工作提供参考。     

基于高密度钻孔揭露的广州城区软土分布特征及震陷预测

以面积达270km2的广州城区为研究区,利用高密度分布的近12 000个钻孔,综合各行业规范对软土的定义,判别出广州城区的软土层,并详细分析其空间分布特征,结果为:研究区内近80%的面积其下伏地层有软土分布,软土层在广州城区埋藏较浅,其顶板埋深约6.0m以浅,并呈现中部浅、南北两侧深的特点;另外,软土层在广州城区沉积厚度差异较大,厚度不足1.5~13.5m者皆有分布,其中厚度大于3.0m的地区占了研究区面积的32%,同时软土的厚度分布呈现出研究区南部、西部的厚度大,中部、北部的厚度小,河流岸边的厚度大,远离河流的厚度小的特点,并且呈现出两个沉积中心。结合上述结果,初步预测出研究区内近1/3的面积在强烈地震时可能产生软土震陷,软土震陷区主要集中在研究区的西部和南部。     

谈远震特别区域震相记录特征与震相识别——以大同国家测震台观测资料为例

以大同国家测震台观测资料为例,总结了震中距10~°50°范围内特别区域地震震相特征和震相识别的方法,对震相识别的难点进行了说明,以图例的形式为判读震相提供了依据。