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储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。 相似文献
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在地震储层预测中,可采用的地震属性种类繁多,但太多地震属性常常会起到干扰作用,影响储层的预测精度,因此,为提高地震储层预测精度,把粗糙集理论融入到地震属性的优化中,利用粗糙集理论所具有的提取有用属性、简化信息处理的能力,优选出地震属性中的敏感属性是本文的研究目的,本文采用了一种基于属性方差的自组织神经网络量化方法,并运用基于区别矩阵的属性频率约简算法对地震属性进行优选,实例分析表明:该方法可行有效,可以最大限度地删除冗余地震属性,用优选出的敏感属性组合对多种储层参数进行预测均已取得了较好的效果. 相似文献
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储层弹性与物性参数可直接应用于储层岩性预测和流体识别,是储层综合评价和油气藏精细描述的基本要素之一.现有的储层弹性与物性参数地震同步反演方法大都基于Gassmann方程,使用地震叠前数据,通过随机优化方法反演储层弹性与物性参数;或基于Wyllie方程,使用地震叠后数据,通过确定性优化方法反演储层弹性与物性参数.本文提出一种基于Gassmann方程、通过确定性优化方法开展储层弹性和物性参数地震叠前反演的方法,该方法利用Gassmann方程建立储层物性参数与叠前地震观测数据之间的联系,在贝叶斯反演框架下以储层弹性与物性参数的联合后验概率为目标函数,通过将目标函数的梯度用泰勒公式展开得到储层弹性与物性参数联合的方程组,其中储层弹性参数对物性参数的梯度用差分形式表示,最后通过共轭梯度算法迭代求解得到储层弹性与物性参数的最优解.理论试算与实际资料反演结果证明了方法的可行性. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(2)
对弹性参数进行转换而获取物性参数的方法,适用范围有限且预测精度不高.本文基于岩石物理理论,提出一种带先验约束的碎屑岩储层物性参数预测方法,为储层预测、流体识别、储层描述、储量估计、烃类开发方案设计提供重要参数.应用岩石物理理论和物性参数先验信息建立了带先验约束的目标函数;并利用最优化方法对反演目标函数进行优化求解,对储层的物性及孔隙度和泥质含量进行同步迭代反演.经过正演数据及实际地震资料的测试应用,其结果表明本文方法反演得到的孔隙度和泥质含量为储层综合预测提供了愈加丰富的评价指标,同时孔隙度和泥质含量数据的联合应用对减小储层预测的多解性和降低勘探开发的风险有重要意义. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(4)
在过去十几年时间里,海洋宽频地震采集和配套处理技术取得了长足进展,在我国南海深水区已采集地震资料的频带宽度已达5个倍频程,低频信息可拓展至3 Hz,高频信息可达120 Hz.与常规地震数据相比,宽频地震数据中子波的波形特征有了明显变化,除了可以大幅提升地震资料的信噪比和改善中深层地震成像精度外,在地震属性计算过程中还有很多明显的优势.本文从瞬时振幅属性计算原理出发,通过模型对比分析了常规子波与宽频子波在瞬时振幅属性计算方面的差异及产生原因.分析表明,宽频地震数据可以有效降低瞬时振幅属性计算结果的误差,有效提高基于振幅属性进行储层刻画和储层物性参数预测的精度.最后,将该方法应用于南海深水区实际数据的对比中,进一步阐明了宽频地震数据在瞬时振幅属性计算方面的优势,有效支持了深水区勘探进程,取得了良好的应用效果. 相似文献
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《地球物理学进展》2016,(3)
根据2012-2015年度SEG和EAGE年会内容,介绍了近年来地油气地球物理解释技术相关新进展:在裂缝检测分析技术中,断层自动提取技术可以在三维地震相干体上自动提取断层线,利用窗口3D拉东变换滤波器可以改善大断裂的信号强度;三维地震属性优化技术,一般通过属性预处理,采样训练,多变量步步识别,非线性主成分分析,建立判别模型等步骤;全波形反演技术可以按照在岩性预测、储层物性参数、储层流体检测的应用方向分成了三类;AVO技术在新技术和裂缝介质,理论方法和实践应用三个方面有所发展;磁法技术主要在3D建模与反演、海洋电磁勘探技术和储层描述技术三个方面;页岩气储层描述不仅用于勘探阶段的资源评价、裂缝建模、"甜点"识别,还可直接为储层改造与开发提供储层物性、页岩层裂缝和应力场数据方面具有独特的优势.随后,研讨了其技术发展趋势,例如在综合解释方面,更加注重处理-解释一体化,以及多学科综合;在解释过程中,通过各种特殊处理方法充分挖掘与应用地震数据中的各种信息,通过属性的标定、约束和模拟等手段,更准确地刻画构造、更精确地预测储层和更逼真的描述油气藏;在技术上,岩石物理、地震属性、地质统计学、三维可视化以及各种反演方法仍是主要研究领域. 相似文献
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叠前地震反演和岩石物理反演分别是获取弹性参数和物性参数的重要手段,两者结合有助于实现储层参数预测并精细刻画储层特征.储层物性参数的反演依赖于岩石物理模型,在进行物性参数反演时可以将复杂的岩石物理模型做泰勒展开,进而得到其一阶或高阶的近似表达式,然而这会降低模型的精确性并增加反演的误差.为了提高储层物性参数反演的稳定性和准确性,本文以碎屑岩储层为例,提出了岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法.首先,基于贝叶斯框架和高斯分布约束条件,从叠前地震数据中实现纵、横波速度及密度等弹性参数的反演.其次,通过碎屑岩岩石物理模型建立起弹性参数与物性参数之间的联系.最后,利用粒子群算法进行全局寻优获得较为准确的孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数.合成数据和实际资料测试结果验证了所提方法的可行性和准确性,反演结果与测井数据吻合较好,可有效指示含气储层区域,本文方法在储层预测和评价方面具有广泛的应用前景. 相似文献
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实际地震勘探中,储层物性参数的差异是导致地震波响应特征发生变化的根本原因,而建立储层物性参数与地震响应特征之间的联系,需要跨越微观孔隙尺度、介观测井尺度以及宏观地震尺度等三个不同尺度空间.本文基于已知井的岩石物理实验数据和测井数据,利用复杂多孔隙介质理论将微观尺度孔隙岩石粗化到介观测井尺度,利用Backus平均理论将介观测井尺度的模型进一步粗化到宏观地震尺度,最终,得到地震尺度裂缝-多孔隙介质模型.其数值计算结果与测井数据和地震数据的对比表明：基于两级尺度粗化算法的裂缝多孔隙介质模型在给定参数下是有效的,且基于该模型的地震响应特征分析方法能够对储层的地震响应特征随物性参数的变化进行分析. 相似文献
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中深层天然气藏地震预测技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
济阳坳陷天然气资源丰富,已在多个层系发现了不同类型的中深层天然气藏,由于气藏地质条件、地震反射复杂,针对不同的气藏需采用不同的地震预测技术。本文在中深层天然气藏地质特点分析的基础上进行了岩石物理、地震反演、地震属性等预测技术研究,结果表明：中层气藏储层物性较好,储层与围岩的岩石物理参数差异明显,应用亮点、AVO、叠前弹性阻抗反演技术可较好地识别预测三角洲砂岩气藏;针对深层低孔低渗砂岩气藏,地震属性及多属性反演是有效的储层预测技术,并预测了孤北地区二叠系有利储集相带分布,结合构造分析,指出了孤北地区深层气勘探方向。 相似文献
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The main problems in seismic attribute technology are the redundancy of data and the uncertainty of attributes, and these problems become much more serious in multi-wave seismic exploration. Data redundancy will increase the burden on interpreters, occupy large computer memory, take much more computing time, conceal the effective information, and especially cause the "curse of dimension". Uncertainty of attributes will reduce the accuracy of rebuilding the relationship between attributes and geological significance. In order to solve these problems, we study methods of principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) for attribute optimization and support vector machine (SVM) for reservoir prediction. We propose a flow chart of multi-wave seismic attribute process and further apply it to multi-wave seismic reservoir prediction. The processing results of real seismic data demonstrate that reservoir prediction based on combination of PP- and PS-wave attributes, compared with that based on traditional PP-wave attributes, can improve the prediction accuracy. 相似文献
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东营凹陷沙三、沙四沉积时期，发育了大量不同时期的砂砾岩体，它们是非常规油气勘探中重要的储层类型。由于砂砾岩体具有纵向厚度变化大、横向展布不均匀、岩相变化快等特点，在地震属性分析与厚度预测时，用单一属性对储层厚度描述具有很大的不确定性。为此，提取了多种地震属性，采用主成分分析法（PCA）进行优化、去除冗余信息。考虑到随机森林（RF）具有预测精度高、对异常值容忍性强、训练速度快且不易过拟合等特点，引入该方法对砂砾岩储层厚度进行预测。针对属性自相似问题，PCA采用了两种方法:①直接对全部属性做降维处理，提取主成分进行预测（PCA-RF1）；②先对相似属性做降维处理，再组合其他属性进行预测（PCA-RF2）。原始RF、PCA-RF1、PCA-RF2方法还与人工神经网络方法（ANN）进行了效果对比，结果表明，基于相似属性降维处理的PCA-RF2方法，具有最佳应用效果。 相似文献
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在地震解释与储层预测中,地震属性扮演着重要角色.在砂砾岩储层研究过程中,常规属性效果并不理想,无法满足实际应用的需要.而过零点个数,虽是一种不被人经常使用的地震属性,但我们发现在砂砾岩体油藏预测中应用效果良好.为此,研究过零点个数地震属性的定义与计算方法,讨论子波主频、砂岩厚度、泥岩夹层和地层韵律性等与它的关系,通过模型测试与实际资料应用对其做较全面的诠释.研究表明:(1)对于单一界面地震记录,过零点个数不随子波主频和波长的变化而变化;(2)砂岩厚度与过零点个数呈正相关,厚砂岩的过零点个数要比薄砂岩大;(3)砂体间存在的泥岩夹层,厚度变化对过零点个数影响较小,但它会影响波组的形态;(4)不规则沉积与均匀沉积相比,过零点个数属性值要大,因此,此属性比较适合多期次发育的砂砾岩体或其他薄互层结构的储层预测.总的来说,过零点个数地震属性能够有效地识别砂砾岩体发育区,可为此类储层预测提供了一种新的优势属性. 相似文献
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Prediction of effective porosity from seismic attributes using locally linear model tree algorithm 
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下载免费PDF全文 Ahmad Ashtari Talkhestani 《Geophysical Prospecting》2015,63(3):680-693
In this study, a locally linear model tree algorithm was used to optimize a neuro‐fuzzy model for prediction of effective porosity from seismic attributes in one of Iranian oil fields located southwest of Iran. Valid identification of effective porosity distribution in fractured carbonate reservoirs is extremely essential for reservoir characterization. These high‐accuracy predictions facilitate efficient exploration and management of oil and gas resources. The multi‐attribute stepwise linear regression method was used to select five out of 26 seismic attributes one by one. These attributes introduced into the neuro‐fuzzy model to predict effective porosity. The neuro‐fuzzy model with seven locally linear models resulted in the lowest validation error. Moreover, a blind test was carried out at the location of two wells that were used neither in training nor validation. The results obtained from the validation and blind test of the model confirmed the ability of the proposed algorithm in predicting the effective porosity. In the end, the performance of this neuro‐fuzzy model was compared with two regular neural networks of a multi‐layer perceptron and a radial basis function, and the results show that a locally linear neuro‐fuzzy model trained by a locally linear model tree algorithm resulted in more accurate porosity prediction than standard neural networks, particularly in the case where irregularities increase in the data set. The production data have been also used to verify the reliability of the porosity model. The porosity sections through the two wells demonstrate that the porosity model conforms to the production rate of wells. Comparison of the locally linear neuro‐fuzzy model performance on different wells indicates that there is a distinct discrepancy in the performance of this model compared with the other techniques. This discrepancy in the performance is a function of the correlation between the model inputs and output. In the case where the strength of the relationship between seismic attributes and effective porosity decreases, the neuro‐fuzzy model results in more accurate prediction than regular neural networks, whereas the neuro‐fuzzy model has a close performance to neural networks if there is a strong relationship between seismic attributes and effective porosity. The effective porosity map, presented as the output of the method, shows a high‐porosity area in the centre of zone 2 of the Ilam reservoir. Furthermore, there is an extensive high‐porosity area in zone 4 of Sarvak that extends from the centre to the east of the reservoir. 相似文献
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Usage of any single attribute would introduce unacceptable uncertainty due to limited reservoir thickness and distribution, and strong lateral variations in lithological traps. In this paper, a wide range of prestack and post-stack seismic attributes is utilized to identify a range of properties of turbidity channel sandstone reservoir in Block L118 of J Oilfield, China. In order to better characterize the turbidity channel and lower the uncertainty, we applied multi-attribute fusion to weight a variety of seismic attributes in terms of their relevance to the identification of turbidity channel reservoir. Turbidity channel boundary is clearly present in the new attribute and the reservoir thickness prediction is improved. Additionally, fluid potential of reservoir was predicted using this fused attribute with a high value anomaly indicating high fluid potential. The multi-attribute fusion is a valid approach for the fine prediction of lithologic reservoirs, reducing the risks typically associated with exploration. 相似文献