基于谱反演方法的叠后纵波阻抗反演

提出一种基于谱反演方法的叠后地震数据纵波阻抗反演算法,用于提高地震反演精度。谱反演在地震高分辨率和反射系数反演中应用广泛,其基于反射系数的奇偶分解,能降低薄层之间的调谐效应,使反演数据体的分辨率得以提高,而由反射系数计算纵波阻抗的过程不适定,分步进行纵波阻抗反演会引入较大的累积误差。本研究提出基于谱反演方法的叠后纵波阻抗反演算法,引入TV正则化约束目标方程,通过迭代求解,可直接得到相对阻抗,然后同预先建立的低频模型进行频率域融合得到绝对阻抗。模型和实际数据说明,相比基于稀疏脉冲反褶积的阻抗反演,本文提出的方法反演分辨率较高,更有利于后续储层预测等研究的开展。     

接地导线源电磁场全域有效趋肤深度

为了更好地推进广域电磁法的发展和应用,本文以接地长导线源为例,研究了可控源电磁场全场域的有效趋肤深度.利用频域电偶极源在均匀半空间产生电磁场的闭合表达式,计算了不同电磁场分量定义的有效趋肤深度,并讨论了在不同频率、不同偏移距、不同电导率情况下,有效趋肤深度的变化特性.根据有效趋肤深度随偏移距的变化特征以及与平面波趋肤深度之间的关系,利用多项式拟合的办法在五个不同频率范围内给出了适用于全场域的有效趋肤深度快速估算公式.研究结果表明：不同分量定义的有效趋肤深度是不同的,但是它们随偏移距、频率、电导率等参数的变化趋势是类似的,而且在一定范围内都趋近于平面波趋肤深度.理论模型的研究表明,有效趋肤深度可以作为测量参数选取和数据解释工作的参考依据.     

基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝岩石物理参数反演方法研究

裂缝储层岩石物理参数的准确获得对地下裂缝预测具有重要意义,而叠前地震反演是获得裂缝岩石物理参数的有效手段.本文从裂缝岩石物理等效模型的构建出发,从测井数据上估测了裂缝岩石物理参数,通过推导含裂缝岩石物理参数的方位各向异性弹性阻抗公式,探讨了基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝岩石物理参数地震反演方法.实际工区地震数据应用表明,基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝岩石物理参数反演方法合理、可靠,可以降低裂缝岩石物理参数估测的不确定性,为地下裂缝预测提供有力的依据.     

基于混合优化算法的MT阻抗张量畸变分解方法

在前人研究基础上,对Groom-Bailey(GB)张量分解畸变因子和区域阻抗的求解方法进行了改进.首先,通过Swift旋转与GB分解的扭变和剪切矩阵的求逆变换,利用变换后区域阻抗主对角元素为0的条件获得关于扭变因子和剪切因子的超定方程组,采用模拟退火全局优化算法进行求解.其次,由得到的扭变因子和剪切因子,结合Swift旋转确定的走向角和区域阻抗元素的估计,作为非线性最小二乘局部优化算法的初始值,对GB分解定义式的超定方程组进行求解,得到各畸变参数和区域阻抗的解.通过模型试验验证了方法的正确,对方法的稳定性进行了比较与评价,并通过与已有结果的对比和实际资料的应用,表明了方法实际应用的效果.     

海底观测网海缆低阻抗故障识别及定位方法

针对海缆低阻抗故障识别与定位困难的问题,本文详细分析了在海底观测网故障定位模式下的分支单元模型及海缆故障模型,给出了岸基站与故障点之间的供电回路方程,求解故障点与岸基站之间的分支单元个数,从而识别发生故障的海缆。在此基础上,依据海底观测网的拓扑结构列出岸基站与故障点之间的回路方程,求解故障点与分支单元之间的距离,实现故障点的定位。应用Simulink软件模拟了海底观测网供电网络模型,并对文中所提出的方法进行了仿真验证,试验结果表明:算法可以实现低阻抗故障的识别与定位,定位精度高,不受故障位置、故障点阻抗的影响。     

接地源瞬变电磁短偏移深部探测技术

对于接地源时间域瞬变电磁法,当选取适当的激励波形后,可将辐射场与自有场分离开来, 实现频率域电磁法无法实现的近源深部勘探;水平分层大地的解析分析表明,随着偏移距的缩短,接地导线源的场对地层的反映变得更为灵敏;时间域瞬变电磁法的探测深度主要由观测时长决定.基于接地源近场测深的优越性,作者提出短偏移瞬变电磁探测技术并首次命名为SOTEM, 采用了1000 m的偏移距对埋深为1400 m的某盐矿溶腔进行探测, 在全期视电阻率-深度剖面上圈定的溶腔分布被钻孔所揭露, 验证了SOTEM方法的探测能力.该方法为大深度、高分辨探测地下矿产资源提供了新的技术手段.     

油气自电法在东胜地区隐蔽油砂矿勘探中的应用

在隐蔽油砂矿上方地表,存在着与之对应关系良好的负电位天然场,可以用于发现隐蔽油砂矿的平面位置.但在对其观测的过程中,"接地电位"、"日变"等可严重影响油砂自电异常的解释和应用效果.数据采集精度和处理技术问题,已成为影响利用该方法勘查油气及油砂矿有效性及可靠性的"瓶颈"问题.通过大量实践和研究解决上述问题,取得了良好的效果.在鄂尔多斯盆地东胜地区利用油气自电法进行了油砂勘查试验,其结果通过钻探得到了证实,为隐蔽油砂矿的勘查提供了一种经济有效的方法.     

页岩储层叠前密度稳定反演方法

密度参数是页岩储层评价的重要敏感参数,但通常认为准确获得密度信息难度较大.本文探索提出了一种稳定的基于弹性阻抗的叠前密度反演方法,以提高优质页岩的识别精度.首先,基于不同的参数化弹性阻抗方程开展密度敏感性分析,优选了敏感性最高的Aki-Richards近似弹性阻抗方程作为反演方程.然后,在弹性阻抗方程线性化的基础上,假设反演方程系数矩阵的逆存在,将密度（取对数）表示为多个角度弹性阻抗（取对数）的加权和,通过井旁道弹性阻抗反演结果与测井数据的回归求取加权系数,避免了常规反演方法对大型系数矩阵的求逆计算,从而提高了密度反演的稳定性,同时由于利用测井资料作为匹配目标,密度反演的精度也得到了提高.模型试算和涪陵页岩气田的实际资料应用实践均表明了该方法能够有效地提高密度反演的精度与稳定性.

     

带有横向约束的全局优化波阻抗反演方法及应用

地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向连续性差。针对该问题,提出了一种融入旁道最优解的模型空间初始化方法约束波阻抗反演的搜索空间范围,以改善反演结果的横向连续性,进而提出了一种带有横向约束的多组变异差分进化地震波阻抗反演方法。合成地震记录算例表明,该方法相比于传统方法不仅具有更快的收敛速度,而且反演结果具有更好的横向连续性。此外,该方法被应用于胜利油田某区块的储层波阻抗参数反演,反演结果与测井资料有很好的一致性,且有效地刻画了储层砂岩厚度。     

超参数对GRU-CNN混合深度学习弹性阻抗反演影响研究

CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_size、正则化参数及参与网络训练的测井个数等5个超参数对网络性能及计算速度的影响,为深度学习地震反演超参数选取提供依据.研究结果可为三维大面积深度学习反演提供一个可行的质控手段,对于推动深度学习方法在石油物探中广泛应用具有一定意义.