海底电缆表面多次波衰减方法

海底电缆多次波衰减是国外地球物理研究的热点之一,国内研究关注相对较少,相应理论和实验研究相对匮乏。介绍了OBC多次波的压制方法,对上下行波场反褶积衰减海底电缆表面多次波方法理论及相应技术流程做出了详尽阐述。该方法不需要震源信息、不需要去掉直达波和鬼波,即可达到衰减表面相关多次波的目的,通过理论模型和实际资料的验证,取得了理想的效果。     

拉梅参数直接反演方法在东海N构造致密储层烃类检测中的应用

东海N构造主要目的层为强水动力环境下发育的三角洲平原分流河道砂体。平面砂层分布不连续,横向非均质性强。受埋深压实和成岩作用等影响,储层呈低孔渗特征,岩石物理规律叠置严重。此外,深部地震数据存在缺乏大角度入射信息等问题,落实研究区致密储层流体分布范围对于勘探开发设计部署具有重要意义。本文引入一种基于拉梅参数直接反演的地震流体描述方法,通过实测井数据的岩石物理定性和定量判析,优选流体敏感参数,进而结合拉梅参数的两项AVO模型参数化方程,从叠前道集中分别提取拉梅参数的AVO属性体。然后利用有色反演技术直接提取流体敏感弹性信息,以指导地震流体描述。实例应用表明,该方法的烃检结果与测井解释成果匹配度高,能够有效刻画研究区致密储层流体展布规律,可为新领域油气资源发现提供重要技术支撑。      

基于U-Net网络的端到端地震高分辨率处理技术

拓展频带提高地震资料分辨率是薄储层预测和岩性尖灭点识别的关键手段.目前提升分辨率主要依靠反褶积谱蓝化、Q补偿等技术,这些方法存在假设条件苛刻、参数求取过程复杂、需要井提供额外信息等问题,为实际工作带来诸多不便.本文采用纯地震数据驱动的思想,通过构建大量三维地震伪反射系数模型,与不同主频的地震子波进行褶积获得不同分辨率的正演地震样本及标签数据,然后采用U-Net深度学习网络开展训练和测试并应用到东海某凹陷实际地震资料进行效果评估.这是一个从输入数据直接得到期望结果的"端到端"模型.结果表明,U-net网络高分辨率处理后地震带宽有效展宽了30％,主频从27.5 Hz提升到了37.5 Hz,对靶区主要目的层多期河道叠置关系的分辨效果提升明显.     

一种基于同相轴追踪的炮混叠记录分离方法的研究与应用

海上地震勘探中为提高采集效率会采取连续采集方案,导致地震记录尾端与下一炮起始记录重合,这种现象对浅层地震处理影响不大,但是会完全掩盖深层地震信号.由于混叠噪声与真实信号属于同方向及同震源采集,其频谱完全重叠,常规的噪声压制方法无法完全压制混叠噪声.本文提出了一种基于同相轴追踪的混叠记录分离方法,利用时域上混叠噪声与真实地震信号时距曲线的曲率差异得到混叠噪声的模型,再利用最小平方约束反演方法进行自适应相减,使有效信号误差最小,最终完成混叠炮集分离.通过理论分析与正演测试,混叠衰减的关键在于求取可靠的混叠模型,而自适应衰减则控制细微振幅与相位差异.通过对实际地震资料进行处理,并与F-K滤波方法进行了对比,证实了该方法的有效性.     

双宽地震资料在东海X气田河道砂体预测中的应用

东海X气田主力储层埋藏深、横向变化大,常规地震资料品质较差、分辨率低,满足不了勘探开发中日益精细的地质需求。采用三船四源斜缆的采集方式获得宽频宽方位的地震资料,其具有高分辨率、高信噪比、高保真度的特征。应用宽频宽方位地震资料高分辨率、各向异性的优势信息,结合叠前同时反演,求取分方位的河道砂体敏感弹性参数反演体,并且把垂直于河道走向的多个方位反演体进行叠加,从而进行河道砂体的精细预测。相比于常规地震资料,基于宽频宽方位地震资料的储层反演提高了河道砂体的预测精度,为东海X气田的滚动勘探与开发开采奠定了基础。      

重力密度反演的自适应异常权函数法及其对东海钓北凹陷地层结构划分

重力密度反演通过将地下剖分为多个网格,计算每个网格密度的方式来实现,现今方法计算结果分辨率较低。本文提出自适应权函数三维密度反演方法,通过上半空间不同高度异常凸显不同埋深地质体的特征,建立相应的空间异常权函数进行迭代反演,从而提升结果的收敛性和分辨率。模型试验表明,自适应异常权函数密度反演方法相对已有方法能有效提升分辨率和精度,且具有良好的抗噪声干扰能力。利用所提出的反演方法重建东海陆架盆地东部坳陷带空间密度结构,分析东部坳陷带中生界残留分布特征。结果表明,东部坳陷带内中生界分布南北差异明显,南部钓北凹陷中生界广泛分布,厚度较大,约4 km,颠覆了以往盆地北部西湖凹陷中生界较薄、两个凹陷中生界特征一致的认识。因此钓北凹陷中生界为陆缘坳陷型盆地,盆地范围局限于现今盆地中南部。     

一种基于射线追踪的鬼波衰减方法研究与应用

在海洋地震资料采集中,与海水面有关的地震鬼波与有效信号干涉会压缩地震有效频带、降低地震分辨率,降低地震资料对较厚地层及薄层的分辨能力.常规的鬼波衰减方法为通过一个鬼波衰减反褶积算法提取出检波点的上行波场,该方法有二个关键参数分别为鬼波与上行波场之间的延时时间、海水面反射系数,其可在参数空间内搜索得到.但由于参数空间较为...     

多任务深度学习技术在储层横波速度预测中的应用

储层参数与横波速度存在强非线性关系,难以用解析方程表达.深度学习具有强大的非线性寻解能力,可借助其优势构建横波速度与储层参数的映射关系,实现横波速度预测.前人研究主要采用单任务深度学习方法,输入多种储层参数曲线,只输出横波速度预测成果,这种方式存在一定的过拟合风险.为此,考虑到横波速度预测与其他测井评价任务的相关性与继...