利用地震属性进行砂岩储层横向预测

地震属性分析技术一直是地震特殊处理和地质解释的主要研究内容。随着相关理论的发展,地震属性分析技术已经应用到油气勘探开发的各个阶段。S盆地南部处于勘探开发的前期,具有井少、二维地震测网较稀、储层预测难的特点。由于沉积地层的变化能引起地震波在动力学和运动学上的相应变化,因此利用地震属性能较好地进行储层特征的定性研究,即通过地震多种属性分析,进行研究区内砂岩储层横向预测。其研究技术路线实际上为先找储层,再进行初步油气检测,最后进行勘探目标优选。根据这个技术路线,地震属性的研究则相应地以三个方面的分析为主:即利用振幅属性来寻找砂体富集区,利用有效带宽判断砂层的均质性,再利用频率属性判断其含气性。地震属性分析方法的应用在早期天然气勘探开发具有可以推广的普遍意义。     

利用地震属性解释煤层冲刷带

把地震属性技术和地震相分析技术应用于煤层冲刷带的解释工作中。首先从煤层反射波中提取了多种地震属性;然后分析对比地震属性与煤层冲刷带的响应特征;最后利用响应特征明显的地震属性对煤层冲刷带进行了综合解释,确定了煤层冲刷带的范围。与传统钻探解释方法相比,地震属性方法能够更准确地圈定煤层冲刷带的边界。     

利用地震瞬时谱属性进行薄互层分析

利用地震瞬时谱的属性（包括瞬时振幅、瞬时频率、瞬时带宽、瞬时主频及瞬时品质因数等）进行地震薄互层分析。设计了几组典型模型,用褶积模型制作合成地震记录,然后分别计算它们的瞬时谱属性。结果表明:不同的薄互层模型,尽管在时间域的合成记录几乎相同,但它们的某些瞬时属性却有明显的差别;多种瞬时属性可用于全面刻画薄层及薄互层。文中给出了实际资料算例,证明了其有效性。     

河流相储层地震属性优选与融合方法综述

地震属性分析已广泛应用于河流相砂体预测并取得良好效果.地震属性分析技术主要包括属性提取、属性优选与属性融合,总结了河流相砂体预测中常见的地震属性提取方式、优选及融合方法,分析了由围岩干扰、地震分辨率限制导致的属性提取与分析误区,阐述了不同属性优选与融合方法的优缺点、适用条件与发展前景.总体而言,基于线性模型的地震属性融合提升效果较差,适用于少井区域;基于非线性模型的属性融合效果较好,但仅适用于钻井较多的地区,如油气开发阶段;无监督智能属性融合可应用于无井或少井区域,是未来无井或少井条件下属性融合的重要发展趋势之一.同时,重点阐述了新提出的分频属性融合与降低围岩干扰的属性融合方法.      

利用地震资料进行沉积相分析

沉积相揭示了目的层段的沉积环境、储集岩成因及其分布规律。通过沉积相研究，可以帮助油藏工程师建立油藏地质概念模型，为地震资料的数字处理解释奠定了基础。从在地质、测井分析的基础上，分析了地震属性与沉积相的关系，选取了敏感的属性，利用反射强度平面图，清晰地展现了分流河道、曲流河道等相特征，采用神经网络的方法对沉积相作精细划分，使井与井之间的结果更为客观，克服了以往人为推断划分的随意性。     

神经网络微地震相分析方法及应用

传统地震相分析满足不了目前油田勘探开发的需要.神经网络微地震相分析将神经网络应用于高质量地震三维数据体中,可对单一反射同相轴进行波形信号分析和训练,建立模型地震道,并以之对实际地震道进行分类,产生在平面和剖面上精度较高的微地震相分布.新场气田和塔河油田的实际应用表明,神经网络微地震相分析是可靠的和有效的.     

利用地震相分析方法圈定煤层变焦区

三维地震数据体中,地震波形的总体变化源于地质体构造、岩性的综合反映,因此地震波形的总体变化是一个很重要的地震属性。然而,传统的岩性解释手段(例如波阻抗反演和地震属性技术等)忽略了地震波形的整体变化及其分布规律。利用地震波形的变化来建立地震相,在一定程度上能够弥补这一缺陷。利用地震波形划分地震相就是通过神经网络分析将地震信号按照波形进行分类,不同的类反映不同的岩性地质体。基于波形划分地震相原理,介绍了利用Stratimagic地震地层解释系统进行地震相划分的一般流程和关键参数的设置,并以淄博矿业集团葛亭煤矿某采区为例,对其3煤层变焦区进行了圈定。     

用自组织神经网络自动识别岩相

ＢＰ神经网络技术以其强大的学习能力已广泛应用于许多领域,取得了很好效果。但当不具备已知样本时,该技术很难应用。本文采用改进的自组织神经网络,对测井资料进行自动岩相识别,并在松辽盆地进行了实际应用。通过与已知资料对比,证实该方法是一种有效的岩相自动识别方法,具有良好的应用前景。     

利用地震资料进行煤层厚度解释预测

利用C++语言基于Windows操作环境开发了适用于煤田地震资料解释的煤层厚度辅助解释系统。该系统采用人工神经网络非线性反演方法对煤层厚度变化进行解释,对煤层厚度和地震属性参数之间的非线性关系给出了定量描述,具有较高的解释精度。理论模型和实际资料试算结果表明:利用该系统进行煤层厚度解释,得到了较好的地质效果。     

从储层构型到“地震构型相”——一种河流相高精度概念模型的表征方法

碎屑岩油气储层构型是指不同级次储层构成单元的形态、规模、方向及其叠置关系。由Miall(1985)运用于河流相储层表征。碎屑岩油气储层构型是储层非均质性的直观表现,直接影响到油气藏开发效果,如何进行精细构型表征是关系到能否正确量化开发指标、或者能否正确描述剩余油分布进而有效减少低效井比例的关键因素。针对渤海明化镇组河流相沉积储层厚度低于地震分辨率的先天不足,对各种构型在地震数据约束下可分辨尺度上进行分类,形成3种构型7类样式的分类体系:垂叠型、侧叠型和孤立型3种砂体构型,垂叠型、密接触侧叠型、疏散接触侧叠型、离散接触侧叠型、下切侵蚀河道孤立型、决口扇孤立型、孤立河道7类样式。研究了每类构型的地震响应特征,阐述了地震属性描述图版,概括了"地震构型相"将构型类型与地震响应有机结合,构建了基于地震构型相的高精度概念模型表征方法。鉴于目前地质建模和数模技术前提下无法对各类储层构型很好地网格化,建立"等效意义"的概念模型开启了一种很好的技术途径。     

地震剖面线性化处理和沉积相解释

用黑白同相轴的时深地震剖面来解释沉积相和研究层序地层时，由于分辨率低，难于正确分辨反射结构和外部几何形态。地震剖面经过线性化处理后，将黑白同相轴变成线状剖面图，相对提高了剖面的分辨率，使研究与解释更加清晰，内容更加丰富。作出若干沉积相和火山相的解释模式。     

岩相识别的神经网络计算

模式识别在定量研究岩相模式中是一种有效的方法，神经网络是模式识别的一种新方法，和其它模式识别方法不同之处在于它能模拟人脑并行处理信息的模式和神经系统的可塑性。经传统岩相分析，鄂中拗陷二叠系碳酸盐岩确认为碳酸盐岩台坪相，它包含五个亚相，即局限台洼、台坡Ｂ、台洼、台坡Ａ和台滩相。它们在岩石的颜色、矿物组分、古生物种属、结构等特征上都有不同的差异。应用ＢＰ神经网络，特别是与模糊模式识别的结合，对拗陷区的岩相识别是成功的，令人鼓舞，两种方法各自的正确判对率约为７５%，而综合两种方法的判对结果，则岩相全部判对。     

Modeling Conditional Distributions of Facies from Seismic Using Neural Nets

We present a general, flexible, and fast neural network approach to the modeling of a conditional distribution of a discrete random variable, given a continuous or discrete random vector. Although many more applications of the neural net technique could be envisioned, the aim is to apply the developed methodology to the integration of seismic data into reservoir models. Many geostatistical methods for integrating seismic data rely on a screening assumption of further away seismic events by the colocated seismic datum. Such assumption makes the task of modeling cross-covariances and local conditional distributions much easier. In many cases, however, the seismic data exhibit distinct and locally varying spatial patterns of continuity related to geological events such as channels, shale bodies, or fractures. The previous screening assumption prevents recognizing and hence utilizing these patterns of seismic data. In this paper we propose to relate seismic data to facies or petrophysical properties through a colocated window of seismic information instead of the single colocated seismic datum. The variation of seismic data from one window to another is accounted for. Several examples demonstrate that using such a window improves the predictive power of seismic data.     

渤海湾盆地辽东湾地区古近系地震相研究

对辽东湾地区古近系地层进行了研究,选择了可信度较高的地震反射内部结构和外部形态,辅助地震反射振幅、连续性等参数,对地震相进行了划分命名。在研究区6个地震层序中共识别出平行—亚平行席状地震相、前积地震相、楔状地震相、充填状地震相、透镜状地震相、丘状地震相及乱岗状地震相等多种类型。这些地震相在平面分布上具有差异性,在垂向演化上具有继承性。将地震相转变为沉积相,划分出了湖泊沉积环境的深湖—半深湖、滨浅湖、扇三角洲、近岸水下扇、三角洲、浊积扇等沉积相,预测出了有利沉积相带。     

开鲁盆地陆东凹陷九佛堂组-沙海组地震相研究

开鲁盆地陆东凹陷是辽河油田的外围探区,依据地震反射终止关系,结合区域地质背景,将陆东凹陷下白垩统的九
佛堂组-沙海组划分成2 个地震层序,即九佛堂层序和沙海层序。利用地震反射内部结构和外部几何形态,结合地震反射
同相轴的振幅和连续性等参数,在九佛堂层序和沙海层序内识别出平行席状、亚平行席状、楔状、前积、杂乱、透镜状共
6 种地震相,并对其特征进行了描述。各种地震相平面分布具有差异性、纵向上具有继承性和演化性。经过综合解释,建
立地震相与单井沉积相之间的响应关系,把地震相转化为沉积相。以湖泊沉积理论为指导,建立目的层各层序地震相-沉
积相模式,结果表明,目的层主要发育扇三角洲、近岸水下扇、浊积扇以及湖泊等沉积相。     

尼日尔三角洲深水区层序地层及地震相研究

中新世至上新世,研究区发育深海平原和陆坡坡脚沉积。缺少反映海平面变化的上超特征和削截现象,很难利用地震反射终止类型（上超、顶超、削截）进行层序界面识别。文中利用深水区沉积旋回的地震相特征差异进行层序界面识别,并建立了研究区层序演化模式:低位体系域发育重力流沉积（块状搬运复合体、浊积扇）———海侵高位体系域深海泥质发育。以层序为格架进行地震相和沉积相在时间和空间分布特征分析。研究区识别出两类叠加地 震相样式:杂乱反射块状搬运复合体———丘形水道—堤岸复合体（浊积扇）———平行反射深海泥质沉积;丘形水道—堤岸复合体（浊积扇）———平行反射深海泥质沉积。     

利用人工神经网络法预测煤层厚度研究

我国的兖州、淮北、平顶山、焦作等矿区,普遍存在着煤层缺失、剥失、分叉、合并等现象,煤层厚度变化对煤炭开采产生很大影响.据资料统计,如果实际煤厚比设计煤厚变薄10%～20%时,煤炭产量就会下降35%～40%.煤田高分辨率三维地震勘探的开展,为解决地质问题提供了丰富的三维数据体,特别是为BP人工神经网络法研究煤层厚度提供了多种地震波属性.     

地震相分析及其在石油勘探中的应用

地震相分析是根据地震资料解释环境背景和岩相,其目的是进行区域地层解释,确定沉积体系、岩相特征和解释沉积发育史,最后预测有利生油区和储集相带。针对传统地震相分析中一些信号分析理论存在的不足,文章介绍了6种新的地震相分析方法及其在石油勘探中的应用实例。