基于地震属性优化组合微断裂识别技术及应用

本文以断裂精细解释技术和地震属性分析技术为基础,通过对断裂具有响应特征的地震属性进行优化组合,有效刻画了研究区大级别断裂和微断裂的平面组合以及交切关系。工作流程首先以基于导向的相干体属性控制断裂展布趋势,然后优选融合凸显局部细节的倾角体、方位角体和曲率体等地震属性体精细刻画三、四级断裂和微断裂的空间展布特征,通过该方法有效识别出研究区断裂的5种平面组合样式(梳状、反梳状、岔Ⅰ型、岔Ⅱ型、帚状),7种剖面组合关系(反Y字、Y字、复Y字、X型、帚状、阶梯状和叉状)。该技术方法对复杂断裂的识别具有一定的借鉴意义。     

常规测井在油藏精细描述中的应用

在全方位一体化的现代油藏描述新阶段,测井仍然发挥着重大作用。以临盘油田大芦家断块为例,探讨了测井资料在地层划分与对比、精细地质构造研究、沉积相分析与储集层参数的空间分布评价等方面的应用。测井新技术的发展将极大地拓展了利用测井解决油(?)地质问题的深度及广度。     

物探方法在临清坳陷某区块山西组沉积相分析中的应用

临清坳陷某区块缺少岩心、薄片、录井及常规测井资料。为了研究其目的层山西组沉积相对储层的控制作用,指导非常规天然气的高效开发。通过利用较少的录井岩性统计资料,结合地震物探方法,分析地震剖面特征、优选地震均方根振幅及相对波阻抗属性,确定该区目的层沉积相。通过上述地震属性研究的物探方法,确定山西组储层为河控浅水三角洲相和碳酸盐台地相,主要发育分流河道、分流间湾及局限台地沉积微相。其中三角洲相是主要的沉积相类型,分流河道是有效储层发育的主要微相类型。     

地震分频解释技术在三角洲体系中的应用——以东营凹陷沙三中亚段东营三角洲为例

本次研究在基于多元标定和井震对比的前提下,对东营凹陷沙三中亚段东营三角洲进行了高精度层序地层格架的建立,识别并追踪了目的层段关键的三级层序界面和三角洲进积体内部不同期次的进积单元界面,并总结了各个界面的沉积相、岩相和地震相组合特征.在此基础上选取典型地震剖面进行了地震分频处理,认为不同频段地震资料其所揭示的地质信息是存在差异的.分频地震处理的结果显示,低频资料能够清晰地显示三级层序界面和三角洲进积体内部结构差异,可用于划分内部的进积单元;高频资料能够显示出进积单元内部的高频旋回.利用高频地震资料所进行的高频旋回划分,与钻井岩性、测井曲线响应和测井曲线小波变换的结果具有很好的对应程度.     

叠后地震属性分析在油气田勘探开发中的应用

地震属性分析技术一直是地震特殊处理和解释的主要研究内容.随着油气勘探开发的发展,地震属性分析技术已经成为油藏地球物理研究的核心内容,是勘探地震与开发地震之间纽带.本文针对鄂尔多斯盆地的低幅度构造、低孔隙、低渗透率、致密性隐蔽油气藏的特点,综合应用相干数据体分析、地震相自动分类定性识别砂体厚度、地震振幅属性分析、频谱分解、多井约束的储层叠后反演等叠后属性分析技术,探索了一套适合该区油气特征的储层横向预测及油气识别模式.为该区油气勘探开发,储量计算提供可靠依据.同时也为隐蔽性油气藏的勘探开发积累了经验.     

多属性模糊聚类在辽河滩海沉积相研究中的应用

由于辽河滩海地质条件复杂以及勘探资料的局限性,使得该地区存在沉积相变快,物源分布不清等问题,严重影响了辽河油田对勘探目标的认识和评价.本文针对研究区钻井少且分布不均等难题,提出采用多属性模糊聚类地震相自动划分技术进行沉积相的划分.该技术通过交会图、相关系数等优化方法选择出对沉积砂体最敏感的地震属性,再结合模糊聚类方法将优选出的多个地震属性进行聚类,使反映相同沉积体的地震属性聚为一类,形成地震相图.通过综合岩心宏观和微观特征描述,结合测井、录井和分析化验等资料,对辽河滩海西部地区古近系沙河街组的沉积相进行了细致地分析.     

支持向量机模型在火山岩储层预测中的应用——以徐家围子断陷徐东斜坡带为例

火山岩储层的发育程度是控制徐家围子断陷火山岩气藏的重要因素,但火山岩储层以岩性复杂、横向变化快、井间可对比性差为特点,火山岩储层的准确识别、厚度的精确描述是火山岩气藏勘探开发的难题.针对这一难题,作者提出在专家优化地震属性组合的基础上确定支持向量机模型,进而预测火山岩储层厚度.该技术在实际应用中取得了良好效果,预测的火山岩储层厚度符合研究区的地质规律,预测结果能够保持地震属性的横向分辨率和整体变化趋势,在井点处吻合程度较高,为火山岩储层预测提供了新的思路.     

地震属性参数在札达—泉水沟深地震测深资料预处理与震相识别中的应用

地震属性分析技术在地球物理勘探领域的广泛应用,启发研究人员将其应用于人工源宽角反射/折射深地震测深剖面的资料预处理和震相识别。采用札达—泉水沟深地震测深资料,提取振幅、信噪比、主频、瞬时带宽、瞬时高频能量等地震属性参数,分析不同参数的物理含义,挑选其中对界面变化敏感的参数,对深地震测深资料进行预处理,并利用P波和S波的联合扫描,提高震相识别的准确性。走时互换结果显示,采用地震属性参数可有效提高震相拾取的准确性,进而提高后续地壳速度结构反演结果的精度。     

卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用

微地震监测技术是监测水力压裂过程、评价压裂效果的重要手段.对于地面监测,PP波极性能够直接、快速地反演震源机制,同时极性校正能够提高绕射叠加定位方法的成像精度.因此,准确而迅速地确定P波极性对地面微地震实时监测具有重要意义.卷积神经网络是一种深度学习算法,具有强大的特征学习与分类能力,可用来确定微地震事件的P波极性.地...     

sPn震相特征及在震源深度测定中的应用

通过理论地震图模拟,研究sPn震相特征,分析其影响因素。研究表明:sPn与Pn震相的初动极性关系在不同台站方位角呈现不同特点,基于sPn震相的深度定位方法更适合于中强地震。以2012年9月7日12时16分彝良M_S 5.6地震为例,利用南北地震带南段密集流动地震台阵的观测数据,采用波形互相关方法拾取Pn波走时,应用滑动时窗相关法识别sPn震相,通过sPn与Pn震相走时差,测定震源深度为9.6 km。     

Assessing the potential of reservoir outflow management to reduce sedimentation using continuous turbidity monitoring and reservoir modelling

In‐stream sensors are increasingly deployed as part of ambient water quality‐monitoring networks. Temporally dense data from these networks can be used to better understand the transport of constituents through streams, lakes or reservoirs. Data from existing, continuously recording in‐stream flow and water quality monitoring stations were coupled with the two‐dimensional hydrodynamic CE‐QUAL‐W2 model to assess the potential of altered reservoir outflow management to reduce sediment trapping in John Redmond Reservoir, located in east‐central Kansas. Monitoring stations upstream and downstream from the reservoir were used to estimate 5.6 million metric tons of sediment transported to John Redmond Reservoir from 2007 through 2010, 88% of which was trapped within the reservoir. The two‐dimensional model was used to estimate the residence time of 55 equal‐volume releases from the reservoir; sediment trapping for these releases varied from 48% to 97%. Smaller trapping efficiencies were observed when the reservoir was maintained near the normal operating capacity (relative to higher flood pool levels) and when average residence times were relatively short. An idealized, alternative outflow management scenario was constructed, which minimized reservoir elevations and the length of time water was in the reservoir, while continuing to meet downstream flood control end points identified in the reservoir water control manual. The alternative scenario is projected to reduce sediment trapping in the reservoir by approximately 3%, preventing approximately 45 000 metric tons of sediment from being deposited within the reservoir annually. This article presents an approach to quantify the potential of reservoir management using existing in‐stream data; actual management decisions need to consider the effects on other reservoir benefits, such as downstream flood control and aquatic life. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

岩石物理模版在储层定量解释中的应用

岩石物理模板采用测井解释的各类岩性矿物骨架点值,选取适合该地区的岩石物理模型,模拟在不同储层组合、不同孔隙及不同饱和度情况下,储层岩石物理参数变化引起的储层测井参数及地球物理响应特征的变化,定量地建立起储层参数同地球物理弹性参数间的解释关系模版.本文根据新场JS42气藏储层参数分析结果,尝试性地将岩石物理解释模板应用于储层定量解释中,对储层高产气区、含水区域进行定量解释,并预测了该气藏的气水界面,该预测结果与实钻井测试情况吻合,证实了该方法的科学性.     

波阻抗反演在储层预测研究中的应用

随着勘探开发的不断深入, 对油气田的老区勘探开发及二次评价,在储层预测研究上,如何更有效地识别碎屑岩储层及变质岩储层,最大限度地降低波阻抗反演过程中某些不确定性因素造成的影响,以确保储层预测的精度,提高钻探的成功率. 波阻抗反演在以上两种储层反演预测的过程中,能够充分利用钻井、测井、试油、试采等动态、静态资料,更好的对地下地质体进行高精度反演预测,找出油气藏储层在纵向、横向上的分布规律,为井位部署及储量上报提供可靠的依据.     

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.     

用应变模态技术诊断梁结构的损伤

重点研究损伤对应变模态影响规律及其灵敏程度.根据计算结果,损伤处附近发生突变,损伤30%时突变区为梁长的12.5%.应变模态对非节点损伤非常敏感,应变模态也有明显改变,尤其是跨中损伤第1阶、四分之一跨损伤第3和第2阶.跨中损伤时,1阶应变模态除突变区外大多数应变几乎呈均匀下降趋势.四分之一跨损伤30%时,3阶应变模态第1峰值区及2阶模态第1、第2峰值区应变振型值下降至58.6%、71.9%及84.2%.所以,可利用应变模态的敏感性确定损伤位置和程度.     

Application of synchrosqueezed wavelet transforms to estimate the reservoir fluid mobility

This paper presents a new methodology for estimating reservoir fluid mobility using synchrosqueezed wavelet transforms. Synchrosqueezed wavelet transforms, which adopts a reassignment method, can improve the temporal and spatial resolutions of conventional time‐frequency transforms. The synchrosqueezed wavelet transforms‐based fluid mobility estimation requires the favourable selection of sensitive low‐frequency segment and more accurate estimation of the change rate of the low frequency segment in the spectrum. The least‐squares fitting method is employed in the synchrosqueezed wavelet transforms‐based fluid mobility estimation for improving the precision of the estimation of change rate of the low‐frequency segment in the spectrum. We validate our approach with a model test. Two field examples are used to illustrate that the fluid mobility estimation using the synchrosqueezed wavelet transforms‐based method gives a better reflection of fluid storage space and monitors hydrocarbon‐saturated reservoirs well.     

地震资料在复杂油藏水平井设计中的应用

针对不同类型的复杂油藏,深入剖析地震剖面、地震属性所暗含的储层信息,提取地震资料中储层对地震波的响应特征、属性特征,综合对比分析研究,加强地震信息微观差异性研究,精细描述波形特征和能量变化,精确预测储层的平面分布和产状,优化井位部署设计,有效提高了水平井油层钻遇率.     

支持向量机在储层厚度预测和计算中的应用

本文通过对油田储层结构的分析,运用支持向量机的理论和方法,建立了用于预测和计算储层厚度的支持向量机回归模型,并对该模型从参数变化范围、核函数选择、误差评价的标准等多方面进行了探讨,找出了建立储层厚度预测模型的一种有效方法,通过对实际储层厚度的预测,证明该方法在预测和计算储层厚度中具有较高的参考价值.     

Fractional S-transform-part 2: Application to reservoir prediction and fluid identification

The fractional S-transform (FRST) has good time–frequency focusing ability. The FRST can identify geological features by rotating the fractional Fourier transform frequency (FRFTfr) axis. Different seismic signals have different optimal fractional parameters which is not conducive to multichannel seismic data processing. Thus, we first decompose the common-frequency sections by the FRST and then we analyze the low-frequency shadow. Second, the combination of the FRST and blind-source separation is used to obtain the independent spectra of the various geological features. The seismic data interpretation improves without requiring to estimating the optimal fractional parameters. The top and bottom of a limestone reservoir can be clearly recognized on the common-frequency section, thus enhancing the vertical resolution of the analysis of the low-frequency shadows compared with traditional ST. Simulations suggest that the proposed method separates the independent frequency information in the time–fractional-frequency domain. We used field seismic and well data to verify the proposed method.