地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法

多类型油气藏储层受到煤层反射干扰, 有效识别与去除煤层地震响应是提高煤系储层地震描述精度的关键技术之一.常规煤层匹配识别欠缺考虑煤层弹性参数的影响, 引起煤层定位不准确、识别可靠性低、运算效率低等问题, 本文充分考虑了弹性参数对煤层具有较好的指示作用, 首次提出了地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法.首先根据岩石物理分析, 构建煤层指示因子, 提出匹配追踪煤层指示参数的地震反演方法, 该参数能够较好地刻画煤层空间展布; 基于此, 在地震反演驱动下获得了煤层的先验位置, 将其引入匹配追踪算法中约束匹配追踪搜索邻域, 为缓解现有匹配追踪算法运行效率缓慢, 将经验模态分解(EMD)引入匹配追踪领域, 同时将连续相位替换瞬时相位加快匹配追踪运算效率, 研发了煤层指示因子约束下基于EMD字典的改进匹配追踪煤层识别算法.模型测试验证了本文方法识别煤层的可行性, 实际资料的计算结果表明, 该方法在保持精度的情况下大大提高了计算效率, 此外, 预测的煤层与实际测井解释的煤层基本一致, 有助于油气储层预测和识别, 具有重要的实际应用价值.

     

一种基于安全的网格数据副本策略模型

传统分布式文件系统中的副本量控制策略,主要是从内部资源的角度考虑副本的创建,未考虑外部需求的变化。这种策略不适合部署在以服务为基础、内部存储资源丰富的智慧城市云存储中心上。提出了一种结合数据安全（最小副本量）和服务需求（最优副本量）的副本量控制模型。模型中采用基于双时间粒度预测算法预测文件流行度,依据文件的流行度和系统资源动态调整云中副本数量。仿真实验结果表明,本文采用的动态副本机制在应对突发的大规模并发访问方面有显著优势;同时,相比常规的基于访问频率的动态副本,本文策略的存储资源占用量更少。     

正规化矩阵正定时半参数估计量的统计性质

对于包含系统误差和粗差的观测数据,本文将混合Cook距离引入到半参数模型中,实现了粗差的定值定位。首先,构造补偿最小二乘函数,利用泰勒展式,根据均值漂移模型与删失模型的等价性,导出了观测数据中剔除第i个观测数据前后参数分量和非参数分量相应估计值之间的关系式,为粗差的定位分析奠定了基础。其次,将混合Cook距离作为诊断统计量,进行粗差定位分析,得到了参数分量和非参数分量的诊断统计量的简洁计算公式,为了提高粗差定位的准确性,给出了混合Cook距离参数 Q 和C的一些常用形式,通过合理选择相应参数,计算参数分量和非参数分量的距离函数,实现粗差的定位,并将系统误差和粗差从观测数据中区别开来。最后通过模拟算例和实测数据验证了本文方法的正确性。     

东海陆架多次波特点及去除策略

在东海陆架地区的地震资料中存在着多种类型的多次波,使得地震资料难以真实地反映地下地质信息,必须在地震资料处理过程中加以去除。根据多次波的不同特点,采用了3种技术方法组合去除的策略：采用SWD技术去除东海陆架普遍发育的与海底相关的短周期多次波;SRME技术对强波阻抗界面产生的近道多次波压制效果明显;抛物线Radon变换可以较好地解决中远偏移距的长周期多次波。通过对东海陆架大量多道地震资料的处理,采取3种技术方法的优化组合基本上都可以取得较好的处理效果。     

沙特阿拉伯油气地质特征及资源现状

沙特阿拉伯油气资源世界排名首位,所处盆地在地史上经历了前寒武纪盐盆发育、古生代碎屑岩发育、晚二叠世—三叠纪浅海陆架发育、侏罗纪—白垩纪陆架盆地发育和新生代盆地定型共5大阶段,孕育了二叠系、侏罗系和白垩系3大套成藏组合,为巨型油气的富集创造了良好的条件。深层古生代、老油田低孔低渗储层以及非常规油气藏将是中国石油公司谋求上游合作的有利方向。     

准噶尔盆地滴南凸起-阜北斜坡区原油地球化学特征及来源

滴南凸起-阜北斜坡区位于准噶尔盆地中央隆起带东段,其周缘地区有多个生烃凹陷,发育四套烃源岩,具复杂的油源关系。为厘清该区中上侏罗统油源关系,利用多项地化指标进行油源对比,结果表明:A类原油具轻碳同位素,植烷优势明显,高伽马蜡烷指数,表现出了湖相母质输入的特点,与二叠系泥岩具良好亲缘关系;B类原油具重碳同位素,姥鲛烷优势,几乎不含伽马蜡烷等特征,反映了原油母质形成于强氧化的沉积环境,与侏罗系泥岩同源;C类原油各项指标介于以上两类原油之间,是二叠系与侏罗系烃源岩的混源。     

表面多次波衰减技术在渤海海峡应用效果

浅水地震勘探对于了解近海底地质构造具有重要意义,目前已被广泛用于油气开发、近岸工程等领域。表面多次波的存在干扰了有效波信息,影响了资料品质,造成解释假象,如何有效地压制多次波,已成为浅水地震勘探中的关键问题。表面多次波衰减方法(SRME)是一种去除海面相关多次波效果较好的技术方法,但是,一般认为SRME技术并不适合于浅水区域。分析了SRME去除多次波的基本原理,并将其应用于海洋高分辨率浅水区域多次波的去除。实际处理效果表明,使用SRME技术处理后的叠加剖面多次波去除效果明显,剖面基底清楚,断面清晰。通过对SRME技术应用于浅水区域的探讨,证实了SRME技术在海洋高分辨率地震勘探浅水区域应用效果较好。     

基于细菌觅食优化广义回归神经网络的煤层气含量预测

为提高煤层气含量预测的能力,提出了一种基于细菌觅食优化广义回归神经网络( BFA?GRNN)的煤层气含量预测算法。利用已有煤层资料,通过神经网络建立回归模型,采用细菌觅食算法对模型参数进行优化,减少人为因素在网络训练中的影响。据此算法,在聚类分析及灰色关联分析的基础上,选取密度等共7个影响因素,建立煤层气含量预测的BFA?GRNN模型,通过实例分析验证该方法的可行性。结果表明:BFA?GRNN模型预测值与实测值之间相对误差小于6%,采用该模型预测煤层含气量具有较好的应用前景。     

河北省涿鹿县大河南岩体中A型花岗岩特征及构造意义

分布在大兴安岭-太行山构造岩浆活动带上的大河南岩体,是多期岩浆活动的产物,划分为晚侏罗世、早白垩世早期和早白垩世晚期三期.早白垩世侵入岩由细粒正长花岗岩、中粒正长花岗岩、花岗斑岩组成.本文通过对早白垩世侵入岩地球化学特征进行系统研究,发现该期岩体主量元素具有富硅、富碱、富铁,低镁、贫钙特征;稀土元素配分曲线为右倾“海鸥型”,负铕异常明显;微量元素以Ba、Sr、P、Ti强烈亏损,K富集为特征.Y/Nb-Ce/Nb图解上,岩体具A1型花岗岩特征,形成于非造山环境的张性环境,是早白垩世华北东部岩石圈减薄、华北克拉通破坏的具体实例.     

BFA-CM最优化测井解释方法

最优化测井解释方法能充分利用各种测井资料及地质信息,可以有效地评价复杂岩性油气藏.优化算法的选择是最优化测井解释方法的关键,影响着测井解释结果的准确性.细菌觅食算法(BFA)是新兴的一种智能优化算法,具有较强的全局搜索能力,但在寻优后期收敛速度较慢.复合形算法(CM)局部搜索能力极强,将其与BFA算法相结合构成BFA-CM混合算法,既提高了搜索精度又提高了搜索效率.利用BFA-CM最优化测井解释方法对苏里格致密砂岩储层实际资料进行了处理,计算结果与岩心及薄片分析资料吻合得很好.