基于时间卷积网络的地震波阻抗反演

近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络（temporal convolution network,TCN）模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路.      

重构反演在长春岭背斜带登娄库组储层预测的应用

以长春岭背斜带登娄库组为例,基于频率补偿原理,应用自然伽马高频分量和波阻抗曲线的低频成分构建拟波阻抗曲线;通过测井曲线标准化、地震资料预处理、子波标定及地震合成记录、地质模型等,实现长春岭背斜带登娄库组储层预测.结果表明,基于低频补偿、高频恢复构建拟波阻抗曲线的重构方法的反演结果能够识别5 m左右的薄砂岩,结合沉积地质...     

塔河油田3区石炭系超深薄层碎屑岩储层预测研究

针对塔河油田3区石炭系卡拉沙依组地震数据很难识别薄砂体的问题,对比分析了采用地震资料提频处理、分频处理、储层高分辨率敏感参数反演等不同手段得到的储层预测结果,筛选出高分辨率储层敏感参数反演作为卡拉沙依组砂泥岩段储层主要预测手段.通过探讨砂泥岩对声波时差的响应,以及对比分析自然电位、自然伽马以及补偿中子孔隙度与声波时差的关系,确定自然电位与声波时差的相关性最好,由此选取自然电位作为最佳电性敏感参数参与高分辨率敏感参数反演预测.从井点、剖面、平面等方面检验和评价高分辨率储层预测成果,结果表明其反演预测效果较好,符合塔河油田3区石炭系的储层预测要求,实现了对石炭系主力砂体空间展布的解释与描述,建立了塔河油田3区石炭系卡拉沙依组储层模型.     

基于共中心点道集约束的探地雷达波阻抗反演

探地雷达（GPR）波阻抗反演是一种准确获取地下介质本征参数的有效方法,该方法依赖于测井资料提供的低频信息,而在GPR实际应用中,钻孔资料很少。为此,提出利用共中心点（CMP）速度分析为波阻抗反演提供大尺度纵向约束,实现在CMP速度分析结果的约束框架下,精细重构介质的介电参数信息。首先,以层状模型为算例,验证了CMP速度分析结果作为波阻抗反演的初始模型约束的可行性;在此基础上,开展了2个随机介质模型的波阻抗反演测试,反演结果的整体结构与模型接近,细微结构得到了较好的重构,与理论值的平相对误差为8.73%。结果表明,该方法在随机介质模型的探地雷达的波阻抗反演中更高效和经济,并且成像结果中包含着丰富的细节信息,在土壤介质其他物理参数估计中具有可行性和适用性。     

地震多属性融合曲线重构技术在储层预测中的应用

受特殊岩性及井壁垮塌等因素的影响,利用实测声波、密度曲线及由其计算的波阻抗难以区分文昌A油田珠江组一段储层的岩性及物性,给储层预测带来了困难.笔者利用测井一地震多属性反映岩性特征,并对目的层段的声波曲线进行了重构处理.应用该技术重构的曲线能真正反映储层的特点,突显储层与围岩的差异,提高了波阻抗反演剖面的分辨率,显著改善了对储层的描述和预测能力.通过在文昌A油田的实际应用,取得了良好的效果.     

概率神经网络技术在煤田地震反演中的应用研究

实现从构造勘探向岩性勘探阶段的转变,是煤田地震勘探亟待解决的重要问题。其中,地震反演技术是岩性勘探的一种重要手段。为了规避常规反演方法的固有限制,利用概率神经网络技术预测井数据和地震数据之间的非线性关系,得到密度数据体和速度数据体,并获得相应的波阻抗数据体。对某矿区的实际地震资料采用该技术进行岩性反演,得到了较为准确的波阻抗数据体,为岩性解释提供了不可或缺的资料。     

辽河坳陷大民屯凹陷三台子地区下第三系碎屑岩储层预测研究

针对目标区下第三系储层横向变化快,沉积特征不明显等特点,为提高滚动探井、开发井的钻探成功率,本文研制形成一套具有针对性的油气藏勘探预测研究方法.即运用多井约束波阻抗地震反演方法来预测砂体展布,同时对生成的地震波阻抗反演数据体中的振幅、厚度等暗含的有效信息进行提取,对砂体的分布范围及厚度变化进行准确而精细的描述和预测,最终依据此法优选有利相带,部署井位,取得了很好的勘探开发效果.     

三维地震勘探技术在新疆沙吉海井田中的应用

针对沙吉海井田以往未开展过地震勘探,煤层多、局部间距小特点,介绍了研究区主要地震反射波与煤层对应关系.通过对T13、T12、T10、T6反射波研究,采用地震波阻抗反演技术对该区煤层厚度及煤层结构进行解释,查明井田构造形态和主要煤层赋存变化特征,取得了较好地震勘探效果.     

基于立体层析反演的低频模型构建在深水区储层反演中的应用:以南海深水W构造为例

建立准确的低频模型是波阻抗反演中的重要环节,它直接影响着波阻抗反演结果的准确性。但是,常规模型建立方法的准确性受钻井数量影响明显,钻井数量越多,模型的准确性越高。在海洋深水油气勘探过程中,由于勘探费用昂贵,钻井数量非常少,很难通过常规方法建立准确的低频模型。特别是在沉积体横向特征变化较大时,地震反演的可靠性受到巨大影响。本文首先介绍了立体层析速度反演的基本理论和数据域、成像域立体层析速度反演的计算过程,综合数据域立体层析与成像域立体层析的优势获得了高精度速度模型;然后结合有限的钻井进行标定,构建出地震反演所需的低频模型,有效提升了低频模型的精度,使其达到可真实反映较大规模地质异常体的尺度;最后,将其应用于南海深水区W构造的勘探实践,提升了反演结果横向预测的准确性。     

AVO叠前反演在中等阻抗储层预测中的应用

新场气田须四下亚段TX94砂体为砂砾岩互层。前期勘探证实,砂岩为有效储层,由于砂岩与作为围岩的泥岩阻抗接近,而砾岩的阻抗又远远大于砂泥岩,常规地震属性及叠后反演无法准确识别砂岩。采用AVO叠前反演技术,综合应用纵波弹性阻抗和纵波、横波速度比,结合岩石物理模板,对砂岩进行了准确刻画。这里阐述了AVO叠前反演的原理,讨论了反演处理中的地震数据分析,岩石物理分析,子波提取,低频趋势模型建立等关键步骤。反演结果表明,AVO叠前反演能很好地识别砂岩,降低了勘探风险。