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叠前时间偏移已经成为地震资料处理的常规手段之一,在构造复杂但速度横向变化不大时,应用克希霍夫叠前时间偏移方法,一般可以得到较好的成像效果。但是叠前时间偏移是一项系统工程,一些配套技术的选取和一些关键参数的选取,直接影响到成像结果。这里根据O-MEGA2处理系统制定的叠前时间偏移的处理方法和流程,对叠前时间偏移处理的配套技术和关键参数(叠前道集偏移距分组、偏移孔径和倾角选取、均方根速度建模、旅行时算法)进行了分析总结,结合试验程序进行了研究和讨论,并提出了关键参数选取的基本原则,对实际处理工作具有一定的应用价值。 相似文献
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地震相分类技术已被广泛地应用于沉积相识别及储层预测中,现在流行的商业软件Stratimagic提供了基于地震道、平面图和地震数据体的道、面、体三种地震相分类划相技术.这里从原理、方法流程及应用效果等方面,对这三种分类划相技术的特点和作用进行了总结和对比,提出了这三种分类划相技术的适用范围和使用原则.并将此方法应用到我国西部BKQ地区的储层预测研究中,划分出了研究区的有利储集相带,为后期的钻井部署提供了有利的依据. 相似文献
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基于多属性数据体的三维地震相体分析技术 总被引:1,自引:0,他引:1
基于三维多属性数据体的地震相体分析技术,是继地震相剖面划相、平面划相后发展起来的一项体划相技术,它实现了纵向和横向的地震相同时划相。地震相数据体为了解岩相、沉积相、地层和储层特征的三维分布特征提供了依据。这里介绍了采用主分量分析(PCA)等聚类分析技术,进行地震相体分析的方法、流程和实际应用效果,并对体划相技术的方法特点进行了分析,地震相体分析技术能够用来刻画储层内部及地质体,例如碳酸盐沉积环境生物礁等。 相似文献
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地震波形状描述技术及其在地震相分析中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
地震波的波形变化及其分布规律,是重要的地震参数之一。对地震波形中包含的地质信息加以分析和应用,将有利于提高储层预测,油藏描述精度和钻探成功率。以波形的形状进行分类,并进行地震相和沉积相分析,是目前应用较为广泛的一类地震属性分析的方法技术。在这类技术中,其核心是波形的形状描述和刻画技术。这里以Stratimagic软件为例,通过对构成地震波形状的主要参数(振幅、相位、频率)对其波形状变化影响的细致分析和比较,总结出了可以利用地震波的形状变化规律及形状描述方法,探讨了依据该波形形状分类在地震相分析中的效果和意义。 相似文献
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本文提出一种磁测△T剖面自动反演系统。该系统由磁异常的直接反演和其结果的迭代修正两部份组成。以无限延深厚板和连续的磁性单界面两种基本模型来近似模拟磁性基底。用七阶维纳线性算子反演出厚板或界面各角点的水平位置X_0,埋深h以及磁性参量J_2等,然后运用马奎特最优拟合方法对反演结果进行进一步的修正,最后给出地下磁性体或磁性界面分布的粗略图像。本方法经理论模型和实际资料的检验,证明方法原理正确,可供实际使用,并具有简便、快速、精度高的特点。 相似文献
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近年来,层序地层学的理论和方法在沉积环境分析和储层预测中得到越来越广泛的应用,而且随着大面积高分辨率地震资料的不断增多,地震地层学和层序地层学的结合也越来越紧密.按照层序地层学的理论,对地震资料进行重新处理,探讨出一种有效合理的层序地层格架的建立方法,并在此格架下,进行多属性地震相体分析,从横向和纵向上同时进行划相,得到地震相体,利用地震相体进行地震层序的识别和解释,从而进行沉积环境的细致分析和储层预测.西南四川盆地的暗礁和浅层储藏特性描述中,此方法在划分地震层序和沉积层序方面,比以往的结果要精细和更加定量化.利用地震资料所做的地震层序和地震相分析具有较明确的地质含义,一般可以直接转换成沉积层序和沉积相. 相似文献
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页岩气储层的可压裂性对其研究开发影响很大,脆性是评价可压裂性的重要指标,进行页岩气储层脆性预测,可以为水平井设计和压裂工艺提供技术方案。目前页岩气储层脆性评价的主要方法是取心矿物分析法、测井解释脆性评价法、叠前地震资料反演法等方法。前两种方法只能够根据测井解释资料获取纵向上的脆性信息,而横向展布规律难以评价,叠前地震资料反演技术可以获得页岩气储层横向上的脆性展布规律,有利于设计良好的水平井。这里以川南地区龙马溪组页岩气储层为载体,通过分析测井取心脆性矿物含量和岩石物理参数优选,确定了脆性的评价标准及地震评价参数,通过叠前弹性参数反演获得龙马溪组页岩储层的弹性参数体,按照评价标准和评价参数得到龙马溪组页岩脆性的空间分布特征,从而为水平钻井提供技术保障,有助于页岩气储层的"甜点"评价。通过与已知区的对比,说明预测效果较好,所提出的方法和流程具有较强的应用价值和推广价值。 相似文献
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本文提出一种利用构组新函数Z_a/H_a、Z_a/Z_(az)',△T/Z_a、△T/△T_z'等等,消去磁场表达式分母项的分数幂,通过求解线性方程,从而确定场源参数的磁异常剖面自动反演方法。理论模型和实际资料的计算表明,方法原理正确精度高,可供实际使用。 相似文献
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深度学习算法已广泛应用于地震数据处理分析领域,并在地震数据去噪等方面取得了较好的应用效果.目前业界关注重点在于各种不同深度学习算法和相关的网络结构形式,以及不同标签数据对算法效果的影响,较少关注数据集本身的差异对深度学习算法的应用效果影响.本文以卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)算法中批量规范化层(Batch Normalization)对地震数据去噪的影响分析为例,通过理论公式和应用效果的对比分析,提出了基于地震数据特征分析下的批量规范化层的使用建议.批量规范化层的使用依赖于数据集的统计分布特征,只有当训练集的归一化能量分布集中在能量较强的区域,批量规范化层的使用才会提升网络的效果.但通常情况下,在地震数据去噪的应用中,不建议使用批量规范化层.这些特征为深度学习算法在地震数据去噪应用中的网络结构设计提供了有价值的参考. 相似文献
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利用相干属性的平面特征进行断层识别及沉积特征识别,已得到了较为广泛的应用,而相干属性的剖面特征却常常受到忽略。我们的研究表明,除平面特征外,相干属性的剖面特征往往能提供关于地质构造和沉积特征的更加精细的信息,特别是可以直接利用相干属性剖面进行层位追踪解释。而且在利用相干属性剖面特征进行层位解释时,具有层位追踪准确,分辨率高等优点。这里提出利用相干体属性的剖面特征进行层位追踪解释的方法,并通过对比利用振幅剖面特征进行层位解释的方法步骤,探讨总结了利用相干剖面进行层位追踪解释的优缺点,以及利用相干属性剖面进行层位追踪解释的方法步骤和工作流程,为层位的追踪解释提供了另一种可选择的方法,这种方法在实际应用中也取得了良好的效果。 相似文献