基于最大似然属性的断层识别方法及应用

断层识别是断块型油气田勘探开发的重要研究内容,尤其是在复杂断块油气田的勘探开发中,准确合理的断层识别是落实油气田构造和确定注采井网的关键因素.方差体、相干体、曲率属性等常规方法在断层识别中发挥着重要作用,但在复杂断裂发育区地震资料品质较差,常规方法分辨率较低从而无法准确识别断层组合关系.基于相似系数改进的似然属性在已知断层倾向和倾角时可以精确表征断层,但由于断层的倾向和倾角是未知的,因此可以采用断层倾向和倾角扫描的方法计算最大似然属性来表征断层.本文对比分析了相似系数和最大似然属性的原理;并将最大似然属性应用于模型正演数据和实际地震数据进行断层识别分析,结果表明,最大似然属性在剖面上更符合断层展布特征,在平面上断层组合关系更加清晰,在断层识别上具有较好的应用效果.     

基于交错网格有限差分法的断面波叠前时间偏移成像影响因素正演分析

断层和断裂带的有效识别是地震资料解释中的重要环节,断层在地震信号响应中以断面波的形式体现,因此断面波成像的质量关系到断层的精细识别与刻画.本文利用精度较高的交错网格有限差分正演模拟方法对断面波成像的影响因素进行了正演研究,主要正演分析的参数包括采集因素中的电缆长度和采集方向,地质因素中的断层倾角、断距、反射系数,以及处理因素中的偏移方法等几个方面.通过正演论证得出：采用合理的采集参数能够提高断面波的照明度;有效结合地质因素能够提高断面波的解释精度;利用合理的偏移方法能够使断层归位更加准确,断面波有效成像.基于以上结论,对于断面波的精确识别与刻画,应综合采集因素,处理因素及地质因素,只有这样才能提高断层的解释精度,有效减小解释误差.     

卡拉套走滑断层的识别标志及解释技术

卡拉套(Karatau)走滑断层是中亚地区南图尔盖盆地的控盆断层,对盆地油气的运移、聚集和圈闭形成有重要的控制作用.走滑断层的结构识别和准确解释是研究断层相关圈闭的基础.本文利用三维地震资料,通过对走滑断层剖面地质特征的分析,识别了包括花状构造、海豚效应、丝带效应、断层两盘差异化的地层产状等走滑断层典型标志.针对走滑断裂带资料成像差的特点,采用构造导向滤波技术有效的提高了断面之间的地层连续性,突出了主干断层和羽状断层的清晰度.以构造导向滤波数据体为基础的相干体断层属性清楚的表征了走滑断裂带的平面发育特征;相干体属性和构造导向滤波数据体的融合体切片将断面属性和地层属性融合,有利于分析断块结构.卡拉套走滑断裂纵向上为双层花状构造,平面上主干断层多段式分布、分支羽状断层呈雁形排列.     

基于优势低频带地震数据的属性融合断层识别方法

断层是剩余油的重要富存区，地震精细刻画断层对于高效挖潜剩余油具有重要意义.针对传统断层识别方法精度低、不确定性大等问题，提出一种基于“优势”频率数据体的相干-倾角-方位角三属性融合断层识别方法.该方法首先通过匹配追踪频谱分解对地震数据进行分频处理，获取有利于断层刻画的“优势频率”;再以地震“子体”为运算对象，在免受噪声影响的情况下，从优势频率单频数据体中获取相干、倾角和方位角属性；基于HIS(Hue-Intensity-Saturation)变换融合不同属性后，最终实现断层高精度识别.理论模型测试表明，优势频率可以突出断距3 m以上断层反射特征，有效避免岩性边界响应特征干扰断层识别，降低了识别结果的不确定性.该技术应用于L油田，首次发现其优势频率为低频端25 Hz,实现了L油田断裂体系重建，指导该油田发现两个断层剩余油富集区、部署两口沿断面大位移定向井，取得了显著的开发效果.     

利用信噪比差异体改进断层自动识别方法

断层自动解释技术是近几年兴起的新技术之一.现今在断层自动识别和解释过程中主要用到相干、方差等地震属性体,这些属性体通常会在断层位置处表现为极大值或极小值.各类属性体识别断层的能力不同,所以属性体的选择对于断层识别的准确性至关重要.本文在信噪比定量计算的基础上,提出一种新的地震属性体—信噪比差异体,同时将信噪比差异体应用于断层自动追踪.通过将其与方差体相比较,结果显示信噪比差异体可以更加精细地反映岩体破碎带,并在断层自动追踪的过程中,得到更加清晰的断层形态.     

利用断裂带上的低b值识别凹凸体方法的探讨——以龙门山断裂带和鲜水河断裂带为例

本文对龙门山断裂带和鲜水河断裂带上1970年以来记录的小震数据进行了收集、整理和分析,采用基于Matlab平台的Zmap软件,去除了断裂带上的丛集数据和余震,划定了有效地震数据的时间和震级范围,通过最大似然法求取了断裂带所在区域的b值分布图。基于b值大小与应力高低成反比的原理,通过断裂带上低b值区识别凹凸体的位置。就龙门山断裂带,通过低b值区识别出的凹凸体的位置与汶川地震发生的起始破裂位置和极震区的位置基本保持一致;而鲜水河断裂带由于受到小震数据的限制,部分段缺失b值分布,但整条断裂带仍可清晰识别出凹凸体位置,且1725年以来的历史强震和1970年以来5级以上的历史地震基本上都位于此区域。断裂带的实例分析结果证明,利用小震数据通过最大似然法计算b值分布图,其相对低b值区与历年强震发生的位置存在较大的相关性,为验证利用低b值区识别凹凸体方法的可行性和实用性提供了有力的证据。     

分频蚂蚁追踪在识别深层小断层中的应用

由于深层地震资料信噪比通常较低,为合理利用地震数据各频带的反射能量,提高深层资料品质,改善常规叠后裂缝检测方法对细小裂缝的识别能力,本文开展分频蚂蚁追踪技术检测深层小断层的方法研究.基于单频蚂蚁属性解释,借助广义S变换与小波变换分析技术,提出了分频蚂蚁追踪断裂系统解释技术.利用该技术对GP地区深层礁滩储层裂缝进行了检测.对比分析表明,相较于传统蚂蚁追踪属性,分频融合蚂蚁数据体能够较好的压制噪声干扰,识别出常规全频带数据难以识别的深层小断层,对断层的反映更为清晰、准确,反映了更丰富的裂缝发育带信息.     

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.     

基于卷积神经网络的断层预测方法

针对传统相干体属性在预测断层时存在断层假象以及易受噪声影响等缺点,本文提出一种利用卷积神经网络进行断层预测的方法。首先构建适合实际工区断层特征的卷积神经网络模型,然后利用部分分频地震数据和人工解释出的断层标签进行网络模型训练,最后把训练好的模型应用到整个三维地震数据中进行断层预测。实际地震数据预测结果表明基于卷积神经网络断层预测结果与地震数据吻合较好,并且在断层细节刻画上要优于传统地震相干体属性方法。      

断层识别技术及其在MB油气田的应用

结合MB凸起油气勘查项目,总结断层解释方法:既要依据地震时间剖面特征来分析判断,更要了解盆地范围内应力场、变形机理以及工区范围内的构造样式.针对微小断层识别困难这一问题,采取多种技术手段,包括:(1)叠后目标处理提高地震资料对小断层的分辨能力;(2)正演模型分析指导小断层的解释;(3)相干数据体水平切片和近反射道几何特征分析识别微小断层;(4)三维数据体任意线剖面检验微小断层,识别了常规地震剖面难以确定的小断层,达到了断层精细解释的目的.