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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. 相似文献
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针对中国陆相含油气盆地深层勘探程度低、沉积相纵横向变化快、薄储层非均质性强、含油气性分布不稳定等造成的薄储层识别和含气性预测难题;通过地质、地震、测井和钻井资料综合分析,基于地震正演技术,挖掘储层参数潜在的地震响应特征,提出了一种以多种地震属性加权为反演约束条件的薄储层及烃类高精度预测方法.通过由简入繁设置理论模型进行反演测试,在增加条件复杂性如薄互层模型以及加20％噪声的情况下,该方法的反演结果能够保持良好的稳定性.该方法在鄂尔多斯盆地庆北地区山西组一段进行了应用,结果显示对陆相薄层砂体有很好的适用性;经对比,含气性预测结果与实际钻井结果吻合度高,符合研究区地质认识,表明该方法能够有效判识薄层砂岩含气性及其饱和程度.通过含气性分析和识别,精细刻画了研究区山一段的天然气空间分布,指出该区天然气呈离散型富集,并划分出3类区域,其中西南部环A井和B—C井一线的砂带、含气性良好,具有良好的勘探前景.该方法具备不依赖于钻井数量和勘探程度、应用条件要求低、适应性广、流体识别精度高等优势,有望对陆相薄储层钻探目标选择提供更为可靠的参数依据,并为复杂地质条件下的含气性识别提供了新的技术思路和方法. 相似文献
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在勘探初期对目标工区的勘探程度较低,普遍存在钻井少或者无钻井、地质资料缺乏、成像品质较差等问题,给地震资料的反演和储层预测带来了很大的难度.无井工区通常采用叠加速度场建立的速度模型或道积分反演方法获得的阻抗数据对油气藏进行描述,这些传统的方法一般分辨率较低,不利于对油气藏进行精细描述.这里基于离散反演理论,首先借用相邻... 相似文献
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研究区域为洛带气田遂宁组,该储层具有厚度薄、低孔隙度、低渗透层等特征,单一的约束稀疏脉冲反演难以达到精确刻画有利相带。地质统计学反演适用于复杂储层的地震预测和描述,与常规波阻抗反演相比,具有较高的垂向分辨率,能更有效地反映厚度薄的储层,反演结果更接近实际地质特征,能够很好地弥补约束稀疏脉冲反演缺陷,实现对储层特征的精细描述。针对研究区地质特点,根据储层发育特征和地质规律,基于地质统计学理论,采用岩性划分及统计学参数分析等技术方法进行储层预测,有效地预测了洛带气田的砂体厚度、平均孔隙度平面以及储层厚度。 相似文献
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《物探与化探》2015,(5)
准噶尔盆地玛湖西斜坡区三叠系百口泉组储层为扇三角洲致密砂砾岩,具有低孔、低渗、储层薄的特征,水下中等孔隙度的灰绿色砂砾岩为优质储层。由于地震资料主频低(25~30 Hz),储层薄(10 m左右),而且优质储层与致密层阻抗叠置,目前常用的叠后波阻抗反演、叠前同时反演等方法都满足不了该地区优质薄储层预测的要求。笔者基于取芯、测井、试油等资料开展岩石物理分析,利用纵波阻抗和纵横波速度比建立岩石物理图版,确定该区的优质储层参数特征。在此基础上,开展叠前地质统计学反演,综合叠前同时反演与地质统计学反演技术的优点,实现砂砾岩优质薄储层的预测。反演结果表明,叠前地质统计学反演结果可以明显提高储层纵向预测的分辨率,较好地解决该地区致密砂砾岩优质薄储层预测的问题,为该区下步勘探开发提供依据。 相似文献
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地质统计学反演在四川盆地L地区储层预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
地质统计学反演基于地质统计学方法,综合利用地震、测井数据和地质认识,对储层的空间分布特征进行模拟,预测储层分布规律。通过四川盆地L地区气田开发实践,总结出以地质统计学反演为核心,且适用于四川盆地须家河组非均质构造～岩性复合式气藏的反演路线,在叠后约束稀疏脉冲确定性反演的基础上,由阻抗数据作为约束条件进行储层参数随机模拟,进而进行有利储层预测。结果表明,该方法具有测井数据的垂向分辨率高和地震数据的横向分辨率高的优势,对于识别非均质砂泥岩薄互型储层效果较好。 相似文献
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以鄂尔多斯东缘A区块为例,通过岩石物理正演分析,论证了储层岩石物理参数的敏感性,确定利用纵波阻抗与纵横波速度比参数进行储层的识别。在此基础上进行正演模拟,研究了地震的极限分辨率及不同厚度砂体的地震响应特征,确定了运用叠前地质统计学反演为核心的储层预测技术对该研究区太原组进行储层预测研究,以解决该区储层薄、横向变化快、单一岩石物理参数无法区分岩性等问题。地质统计学反演结果表明,该方法能有效的预测厚度大于3 m的储层。对比研究区内11口测井解释厚度与储层反演厚度表明,储层反演预测厚度平均误差为7.5%,其中5口盲井的平均误差为10.2%,一口新钻井的砂体厚度预测误差为1.73%,为该区的井位部署提供了可靠的资料参考。 相似文献
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地震波阻抗反演技术是国内、外油气储层预测的关键技术之一。针对YK三维工区目的层砂体薄、横向变化快的特点,运用STRATA反演技术对其进行砂体预测。这里论述了STRA-TA反演的基本原理,实现流程,关键环节,以及在实际工区的运用。通过对反演结果的分析,明确了砂体的空间分布范围以及砂体的厚度,并做出了砂体视厚度平面分布图,对进一步勘探开发提供了明确的目标。 相似文献
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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。 相似文献
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东濮凹陷砂岩储层埋藏深、厚度薄、横向变化快,常规地震资料已不能满足储层精细描述的要求。针对该区薄砂岩储层特征,利用谱反演和分频解释技术将时间域的地震信号变换到频率域,获得较原始地震数据更加丰富的数据信息,在此基础上进行模拟退火波阻抗反演和广义多属性拟合综合预测。预测结果表明:谱反演和分频解释技术有效提高了薄储层的分辨率;模拟退火反演精确预测出薄砂岩储层的厚度;而广义多属性拟合技术精确刻画出薄砂岩储层的平面展布范围。多种方法综合最终有效预测出薄砂岩储层的空间分布规律,经钻井证实可靠。 相似文献
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受限于地震波主波长的1／4,常规地震处理难以分辨较薄煤层。基于模型的波阻抗反演虽然克服了厚、薄煤层计算问题．但因难以得到准确的高频部分,很多情况下反演结果的精度和分辨率往往不能满足地质预测的要求。小波边缘分析建模波阻抗反演方法是从地震数据中提取地震特征参数,用于建模并参与迭代反演。该方法即可以弥补反演过程中高频成分的误差,减少对钻井数据的依赖程度,得到较为合理的初始模型,又可提高反演的精度和分辨率．使反演结果更好的反映实际地下地质情况。利用该方法,对大井-将军庙及新疆红沙泉2个勘探区的侏罗系中统西山窑组含煤地层进行波阻抗反演,反演结果与钻井资料进行比较,其中大井一将军庙0802及0809号孔单煤层厚度误差分别为3％、8％．新疆红沙泉多煤层厚度及煤层之间的夹层厚度预测结果除B6煤层误差较大外,其它误差均小于7％．可见该反演方法的计算结果比较准确。 相似文献
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储层地震反演在辽河油田大民屯凹陷的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
针对大民屯凹陷构造复杂、薄互层储层横向变化快等特殊地质条件, 在叠前时间偏移和叠后高分辨处理的地震资料基础上, 利用以已知地质规律和测井资料为约束的储层地震反演新技术, 对地下岩层空间结构和物理性质进行反演、综合岩性解释、定量预测和描述储层空间分布及变化规律.通过叠前高分辨地震资料波阻抗反演、测井多属性反演方法的研究和应用, 提高了该区储层预测的纵向分辨率, 加强了对薄互层砂体的识别能力, 提高了储层预测的可靠性, 落实了有利的岩性圈闭, 获得了较好的地质效果, 为该区隐蔽油气藏的勘探做了有意义的探索. 相似文献
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针对渤海中深层薄互层储层普遍存在的埋藏深、地震资料品质差、储层厚度薄,薄互层沉积,储层横向变化快等特点,以及开发程度的加深对地震分辨率精度要求越来越高的情况,在分析储层组合和地震沉积学基础上,提出地震相控非线性反演方法,以期提高储层预测精度。该方法通过非线性最优化理论综合约束反演与模型反演的优点,根据实际地震资料建立反演目标层段的宏观相控模型,在测井资料约束下采用非线性随机算法逐道、逐次进行外推反演,有效提高地震资料的分辨率,充分考虑地质条件的随机特性,使反演结果更符合实际地质情况。在K油田应用表明,该技术提高了薄互层储层预测精度,为类似油田的储层预测、注采连通、井网部署提供可靠依据。 相似文献
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ＡＭｅｔｈｏｄｏｆＩｍｐｒｏｖｉｎｇＳｅｉｓｍｉｃＤａｔａＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎ：ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＩｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＷｅｌｌｌｏｇｇｉｎｇａｎｄＳｅｉｓｍｉｃＤａｔａＺｈａｎｇＹｕｆｅｎ；ＨｏｎｇＦｅｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌ... 相似文献
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