广义S变换用于含煤地层薄砂体预测研究

子洲地区二叠系山西组山23高阻抗石英砂岩形成于三角洲前缘沉积环境,埋藏深度浅,储集条件好,单井产量高.但是由于砂体很薄,且受邻近上部煤层和下部太原组灰岩及本溪组煤层的低频强反射干扰,薄砂体预测存在很大困难.本文将广义S变换薄层识别技术用于含煤地层薄砂体的刻画,提出了一套薄层识别流程,并用模型和实际资料进行了检验.该技术在子洲地区成功地刻画了薄砂体的分布及形态,为井位部署提供了很好的依据.     

基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法

为达到更加有效地表示地震数据的目的,仅仅将地震数据当作普通的图像数据处理是远远不够的,地震数据中蕴含的地震波的运动学特性也应作为重要因素而被考虑到.本文讨论了利用Dreamlet变换方法实现地震数据压缩的方法,并针对地震数据本身所蕴含的频散关系特性进一步提出了多尺度Dreamlet变换压缩方法.Dreamlet变换由2个一维局部谐波变换的张量积构成,它在提供地震波场时间-空间局部化性质的同时可以保留波场的运动学特性.通过对二维SEG/EAGE叠前、叠后数据的算例说明了Dreamlet变换用于地震数据压缩的有效性.利用压缩后的数据进行成像的结果更表明,与Curvelet变换方法相比,Dreamlet与多尺度Dreamlet方法可以提供更高的压缩比;在相同压缩比的条件下,使用Dreamlet与多尺度Dreamlet方法压缩重建后的数据进行成像能更好地保留成像结果中的重要结构.     

地震包络反演对局部极小值的抑制特性

为了实现包络反演,需要通过一种非线性运算来提取信号包络.这种非线性的包络提取过程可以将信号包络中所包含的对介质扰动的大尺度响应从原始地震信号中分离出来,从而抑制反演中的局部极小值,能够在缺乏低频信息的情况下,为全波形反演提供一个良好的初始模型.本文研究包络反演对局部极小值的抑制作用,并通过目标函数形态的对比来展现这一特性.对Marmousi速度模型和Overthrust速度模型做了反演,证明了该方法的有效性.     

一种基于自适应分子分解的地层吸收补偿方法

本文提出了一种基于自适应分子分解的地层吸收补偿方法。该方法能有效克服时频域地层吸收补偿方法中局部分析时窗端点反射子波截断和窗内子波重叠干涉对补偿效果带来的影响。该方法具体实现如下:首先根据地震信号振幅谱的时变特性,构造一组自适应分子标架,将地震信号变换到时频域;然后在时频域提取每个时窗内地震信号振幅谱的慢变分量(时变子波振幅谱);再在每个时窗内,利用相关系数构造目标函数,反演吸收补偿滤波器参数,得到吸收补偿滤波器;接着用吸收补偿滤波器对各时窗内信号的时频谱进行补偿,最后重构补偿后的时频系数,得到补偿后的地震记录。自适应分子分解的引入,使得本文方法可用于含有薄层(或薄互层)的非均匀粘弹性介质反射地震记录的地层吸收补偿。文中给出了模型及实际资料算例,验证了本文提出的方法的有效性。     

基于第二代Curvelet变换的地震资料随机噪声衰减

噪声衰减是地震资料处理中的关键问题之一。根据Curvelet变换对含有光滑边界的二维二阶连续可微函数所具有的稀疏表示性能,给出了Curvelet变换域地震资料随机噪声衰减的阈值方法;并给出了基于地震资料中随机噪声是独立同分布的高斯白噪假设条件下的阈值估计方法。通过合成数据和叠后实际数据算例,对该方法的有效性进行验证。结果表明,Curvelet变换不仅可以很好地衰减随机噪声,并且能较好地保持有效信号。      

非线性各向异性扩散滤波器用于三维地震资料噪声衰减与结构特征增强

消除地震资料中的干扰噪声,增强地质沉积特征,对地震资料的后继处理和解释都有重要的意义.本文重点论述一种基于偏微分方程的非线性各向异性扩散滤波技术.采用梯度结构张量估计局部地层方向,度量地质特征的规则程度,以此约束扩散滤波器沿着地层方向作扩散滤波,并且通过控制在断层和河道等不连续性区域的滤波程度,使得扩散滤波器具有优异的保持边缘特性.对大庆油田的一块实际地震资料的处理结果表明,该方法可有效消除非相干噪声,增强地震反射同相轴的连续性,突出地质沉积特征,提高资料的信噪比,整体改善地震资料的品质.     

基于瞬时相位和Curvelet变换的地层结构提取方法

储层的几何形态和空间展布预测是储层预测的主要内容.本文根据Curvelet变换的奇性分析特征及地震资料瞬时相位在追踪地质层位的优势,提出了基于Curvelet变换的地层结构提取方法.将提取的地层结构剖面和瞬时频率或其它与地层岩性相关属性联合显示,能更清晰、直观地解释有利储层的几何形态和空间展布特征.通过合成资料和实际数据的算例,验证了本文方法的有效性.     

椭圆展开共反射点叠加方法的应用研究

本文详细介绍了均匀介质条件下椭圆展开共反射点(CRP)叠加原理,并引入双参数(上行波与下行波的速度比和平均速度)来解决非均匀介质条件下的叠加成像,严密论证了所求得的速度是真正的共反射点叠加速度,并结合理论模型计算和地震资料处理证实,利用椭圆展开CRP方法可以对复杂地质剖面求取准确的共反射点叠加速度和正确的零偏移距剖面,得到的成像效果远优于传统共中心点(CMP)方法.     

小波变换在瞬时带宽提取中的应用

采用最佳匹配地震子波的解析小波 (简称SW小波) 作为基本小波, 提出了基于小波变换计算瞬时带宽的方法 (简称小波换变方法)。通过比较小波变换方法和通常使用的基于希尔伯特变换的瞬时带宽计算方法 (简称希尔伯特变换方法), 结果表明小波变换方法在精确度和抗噪性能等方面优于希尔伯特变换方法。用小波变换方法来计算某油田地震记录的瞬时带宽图, 结果可清楚的看到古潜沟的位置和模式。      

深度人工神经网络在地震反演中的应用进展

人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工神经网络的发展脉络进行了回顾,梳理了基于梯度的学习过程中代价函数的作用,反向传播学习算法的思路,激活函数的不同类型,以及万能近似定理等.特别是对热门的深度神经网络,按照时间先后顺序总结了带卷积核的LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、UNet、自编码器和GANs等经典模型.在此基础上,本文分析了深度神经网络在反射系数和子波反演、速度反演、波阻抗反演和地震结构反演中不同网络的拓扑结构、学习算法、激活函数和训练样本等.最后,本文归纳和讨论了用于地震反演的有监督端到端学习网络的流程和关键影响因素等,展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络.