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叠后地震数据的谱反演处理技术及其应用浅析 总被引：1，自引：0，他引：1
受限于现有三维地震资料的分辨能力,薄储层、小断裂等小尺度地质目标识别难题始终影响着岩性油气藏勘探开发的精度.基于高分辨地震分频技术的谱反演处理技术为提高薄层识别与预测精度提供了一条新的思路和方法.在原始叠后地震数据基础上开展谱反演处理,可获得全频带地震反射系数序列数据.该数据具有很高的分辨率,完全可以用于微小级别地质体及地质体内部细节的描述与形态刻画.本文对谱反演处理技术的基本原理和实现方法进行了简要阐述,并将其应用到实际生产资料中.实例应用表明,谱反演处理获得的反射系数数据成果分辨率非常高,可清晰识别目标薄储层反射特征及各类层序变化边界,有较强的实用和应用价值. 相似文献
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《地球物理学进展》2016,(3)
典型沉积旋回的模型分析表明,薄层调谐作用的影响抑制了地震相对高频的反射能量,降低了地震资料的分辨率.基于该资料的常规地震反演难以识别较薄的储层.为了提高地震反演的分辨率,本文利用小波变换分频技术,将地震资料分解为大、中、小三个尺度的数据体,有效减弱了调谐作用,增强了地震资料的相对高频和相对低频,提高了分辨率.在贝叶斯理论框架下,依据地震资料与沉积层序体的多尺度对应关系,逐级进行地震反演,把大尺度地震反演结果作为中尺度地震反演的模型约束,中尺度反演结果又作为小尺度地震反演的模型约束,最终完成整个反演.理论模型试算展示了该方法的逐级寻优特性,实际地震资料的多尺度反演表明,同常规稀疏脉冲反演方法相比,基于贝叶斯理论的多尺度反演对较薄储层的识别能力有实质性提升. 相似文献
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本文针对油气藏储层预测中的不连续及非均质地质信息识别问题,研究基于地震成像数据的稀疏反演方法.由于该类地质体的地震响应特征为弱信号,因此利用平面波破坏滤波器由地震成像数据中去除强反射同相轴.在此基础上,对剩余的地震数据进行非线性加强滤波,并构建L1稀疏反演模型.为有效求解L1模型,采用非光滑泛函L1范数逼近和拟牛顿求解算法.该方法考虑稀疏先验信息,能够提高反演结果信噪比.缝洞模型测试验证该方法在检测断点、微断裂、散射点等小尺度地质体上的有效性,塔北缝洞型碳酸盐岩储层预测的应用效果进一步证实该方法的实用性. 相似文献
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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. 相似文献
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针对利用地震道进行相对波阻抗反演中遇到的横向连续性难以保持、初始子波容错度差以及随机噪声干扰影响反演结果等问题,提出了一种基于矩阵Toeplitz稀疏分解的相对波阻抗反演方法.该方法将地震数据剖面的Toeplitz稀疏分解问题分解为两个子反演问题,其一以Toeplitz子波矩阵元素为待反演的参数,用Fused Lasso方法求解,可保证子波具有紧支集且是光滑的;其二以稀疏反射系数矩阵元素为待反演参数,用基于回溯的快速萎缩阈值迭代算法求解,大大降低了目标函数中参数选择的难度.通过交替迭代求解上述两个子反演问题可将地震数据剖面因式分解为一个Toeplitz子波矩阵和一个稀疏反射系数矩阵;然后由反射系数矩阵递推反演可以得到高分辨率的相对波阻抗剖面;利用测井资料加入低频分量后,也可得到高分辨率的绝对波阻抗剖面.Marmousi2模型生成的合成记录算例和实际地震资料算例均表明:本文方法可以从带限地震数据中有效地反演相对波阻抗,反演结果分辨率高并且能够很好地保持地震数据的横向连续性;即使在初始估计子波存在误差和地震数据被随机噪声污染的情况下也能取得较好的效果. 相似文献
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地震波形指示反演在高频段通过将地震波形信息代替变差函数,使得反演过程及结果能够更好的体现了"相控"的概念,并且能够有效提升预测储层纵向及横向分辨率,在薄层、薄互储层预测上是地质统计学反演之外一种新的、更高效的反演手段.针对J4井区纵波阻抗无法有效识别河道砂薄互储层的问题,通过横波速度估算,计算得到一系列弹性参数,优选出对砂泥岩识别最敏感的弹性参数,创新尝试在叠前域使用地震波形指示反演敏感参数体,最终达到对目标薄互储层"定量"识别的目的.应用结果表明:在叠前域使用地震波形指示反演代替常规反演可以很好的解决薄层预测中纵横向分辨率不高、纵波阻抗无法有效识别砂泥岩的问题,对同类型储层定量预测具有一定的借鉴意义. 相似文献
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反射系数反演是联结地下储层和地震数据的桥梁,奇偶分解算法的出现使得子波间调谐效应减弱,这使得基于压缩感知的谱反演得到进一步应用．由于谱反演算法的不稳定性,所得到的反射系数横向连续性较差．因此,提出叠后地震数据倾角约束的多道谱反演算法,算法认为地震数据沿倾角方向具有一定连续性,在常规单道谱反演的基础上,推导了多道谱反演算法,基于局部倾角增加沿地层倾向的平滑约束,解决大角度地层反演横向连续性差的问题．算法继承了谱反演的高分辨率特性,并且有效增强了横向连续性,适用于地震数据的反射系数反演．模型和实际数据测试证明了倾角约束的多道谱反演算法得到的反演结果不仅能识别薄层,还能保持原始地层模型的横向连续性特征,并且具有一定的抗噪性,为地震地层学精细解释提供依据． 相似文献
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储层孔隙度、泥质含量及流体类型估测是地球物理勘探的重点及难点问题.基于岩石物理理论及等效模型,可以构建油气储层反射特征与储层孔隙度、泥质含量及流体的映射关系.本文从流体替换模型出发,结合矿物平均模型,首先推导了以孔隙度、泥质含量、流体模量和密度表征的非线性反射系数及弹性阻抗公式;然后根据推导的反射系数和弹性阻抗公式,建立了一套两步法反演策略：利用部分角度叠加数据进行线性反演预测弹性阻抗体;利用预测的弹性阻抗体开展泥质含量、孔隙度、流体模量和密度等变量的非线性反演,引入弹性阻抗对于反演变量的一阶和二阶导数以提高反演的精度.最后,利用层状模型验证了新推导的反射系数方程的精度,并分别利用测井数据模型生成的含噪声合成地震记录及实际工区地震数据验证了所提出的反演方法的可靠性. 相似文献
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虽然基于地质统计学的随机反演方法能够有效融合测井资料中的高频信息,但计算效率低,占用内存大,限制了它在实际资料中的应用.本文在保留传统随机反演方法优点的基础上,创造性地引入傅里叶滑动平均(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)谱模拟进行频率域的地质统计模拟,并利用逐步变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)确保模拟结果与实际地震数据的匹配,构建了基于FFT-MA谱模拟的新的快速随机反演方法.与常规随机反演相比,新方法不仅分辨率高,而且能够使反演解得到快速收敛,有效提高计算效率,减少内存占用.模型试算获得了与理论模型吻合度较好的高分辨率反演结果.实际资料分析也表明新方法所得到的高分辨率反演结果能够对薄互储层进行良好的展示,为薄储层的识别提供高效可靠的技术支持. 相似文献
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为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反演结果中确定出真实的或准确的反射系数序列.仿真实验和实际数据处理结果也验证了子波相位对反射系数序列反演的影响规律和评价方法的有效性,为进一步提高反射系数序列反演结果精度指明了研究方向. 相似文献
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谱分解技术在地震解释领域已得到广泛应用,但常用的谱分解方法存在两方面的不足.一是时间分辨率低,难以对薄层进行刻画;二是在烃类检测中多解性强,难以区分流体类型.为了改善该问题,本文提出一种基于地震复谱分解技术的烃类检测方法.复谱分解是指用一个包含多个不同频率Ricker子波的复子波库对地震道进行分解,从而得到时变子波频率和相位信息的过程.借助稀疏反演技术复谱分解可以获得高分辨率的时频能量谱和时频相位谱.本文首先通过拟合算例验证了复谱分解方法刻画薄层的能力以及求取子波频率和相位的准确性.然后利用基于Kelvin-Voigt模型的黏弹波动方程数值模拟对衰减引起子波相位改变的原因进行了分析.最后通过实际资料应用展示了本文方法在储层预测中的高时间分辨率优势,验证了利用子波相位信息识别气藏的有效性. 相似文献
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地震反演是储层定量描述和地震油气识别的关键技术,反演结果在复杂构造区域的横向连续性和保真性是影响地震资料定量解释精度的重要因素.基于此,本文发展了地震数据互相关驱动的多道反演方法.考虑地层反射系数与地震数据在结构上具有相似性的特点,基于地震数据互相关描述地层反射系数的结构特征,并将其作为多道地震反演的横向约束条件;此外,为改善地震数据本身横向连续性差对反演结果的影响,在目标泛函的惩罚项中引入局部优化算子,构建了一个易于求解的多道地震反演目标泛函.与常规多道地震反演方法相比,本文方法能够设计更合理、更符合实际情况的横向约束算子,提高反演结果的横向连续性,并且能有效降低地震资料质量对反演结果的影响.模型测试和实际应用验证了本方法的可靠性和稳定性. 相似文献
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深部储层地震资料通常照明度低、信噪比低、分辨率不足,尤其是缺乏大角度入射信息,对深部储层流体识别存在较大影响.Gassmann流体项是储层流体识别的重要参数,针对深层地震资料的特点,本文首先在孔隙介质理论的指导下,推导了基于Gassmann流体项与剪切模量的两项AVO近似方程.通过模型分析,验证了该方程在小角度时与精确Zoeppritz方程误差很小,满足小角度入射条件下的近似精度要求.然后借助Connolly推导弹性阻抗的思想,推导了基于Gassmann流体项与剪切模量的两项弹性阻抗方程.针对深部储层地震资料信噪比差的特点,利用奇偶反射系数分解实现了深部储层基追踪弹性阻抗反演方法,最后提出了基于基追踪弹性阻抗反演的Gassmann流体项与剪切模量的求取方法,并将提取的Gassmann流体项应用于深部储层流体识别.模型测试和实际应用表明该方法稳定有效,具有较好的实用性. 相似文献
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为了经济有效地勘探开发海上油气,储层反演技术的精度尤为重要,常用的稀疏脉冲反演纵向分辨率偏低,地质统计学反演模型化影响大,两者对横向变化快的储层很难准确预测.因而,本次采用了分频构形反演技术,它是在统计学反演基础上,以分频厚度成像为原则,波形相控为思想,充分结合井震信息,得到既有纵向较高的测井分辨率,又有横向地震分辨率,能表征沉积体构形特征及储层非均质性特征的一种反演方法.该方法主要采用克里金建模、地震反演、相控插值和随机建模联合实现.通过在东海B气田花港组储层预测中应用研究表明,该反演方法分辨率和预测精度显著提高,有效地表征了主力层H4d的砂体平面展布特征,厚储层处于工区东南部,成功地指导了后续调整井的实施,为气田后续剩余油气挖潜提供了有利技术支撑. 相似文献
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鄂尔多斯盆地A区块目的层为致密砂岩储层,具有低孔、低渗、非均质性强且厚度薄等特点.常规资料无法分辨薄储层,为满足研究需求,研究区通过提高分辨率处理,获取了宽频地震资料.如何应用宽频资料预测含气有利区成为该区天然气开发面临的主要难题之一.在岩石物理分析的基础上,探索"两步法"分频迭代宽频反演含气性预测方法,首先应用分频反演方法预测泥质含量,在此基础上充分利用地震的高频信息,探索分频迭代约束稀疏脉冲反演方法预测纵波阻抗.将以上结果相结合,预测出A区块本溪组的致密砂岩储层含气有利区.实际应用结果表明,该方法能够有效地预测含气有利区,在一定程度上减少了多解性. 相似文献
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利用地震数据较为准确地预测地下介质的裂缝发育信息,是裂缝型储层预测的关键手段,也是非常规页岩油气储层压裂改造的关键参数.方位AVO(AVAZ)在描述HTI介质的裂缝分布及发育方向等方面有重要应用,本文提供一种基于全方位地震数据的方位AVO(AVAZ)反演方法,为裂缝预测提供参考资料.首先利用Ruger近似方程正演计算不同方位角及入射角下的反射系数,继而与方位角度道集中地震反射振幅建立目标函数,然后基于正演方程及目标函数采用最小二乘法进行AVAZ反演.实现了从全方位地震资料中同步反演纵波反射系数、各向同性梯度、各向异性梯度及裂缝发育方向.模型数据和实际地震资料应用表明该方法能够有效的预测HTI介质的裂缝分布及方向. 相似文献
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常规的反褶积方法通过线性褶积压缩子波提高地震记录的分辨率,其能力受到有效信号频带的限制.随机稀疏脉冲非线性反褶积方法将传统的以子波压缩为核心理念的反褶积方法转移到反射系数位置和大小的检测上来,它直接从地震记录中通过非线性反演方法得到反射系数的位置和大小,突破了地震资料有效频带的限制,能够较大幅度提高地震记录的分辨率.同时通过对反射系数统计特征的有效约束,减小了反褶积结果的多解性.模型实验表明,随机稀疏脉冲反褶积对噪声和子波的敏感性较小,能够较好的保护弱反射信号.在模型实验的基础上,利用随机稀疏脉冲反褶积对实际地震资料进行了实验处理,有效的改善了地震资料的分辨率. 相似文献
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《应用地球物理》2017,(2)
多波勘探是提高致密、低渗透等复杂油气藏勘探开发精度的有效手段,但转换波属于典型的低信噪比、低分辨率资料,如何最大程度提高转换波纵向分辨率已成为多波处理的一个难点。谱反演技术能有效解决常规反褶积提频技术受频带限制影响,提高分辨率能力有限的问题,能最大程度提高数据分辨率,便于识别薄层,但该技术的难点是如何通过稳定的反演算法得到高精度反射系数,如何把反射系数恢复为宽频的地震数据?本文在前人研究的基础上利用全变差作为先验信息有助于求解欠定问题的优势,提出了一种基于全变差约束的最小二乘反演算法,提高反演的精度和稳定性,并利用高斯拟合振幅谱模拟得到宽频子波数据,通过在蓬莱地区的高分辨率数据恢复处理,得到分辨率更高的转换波。理论试验和实际资料应用证明了该方法能较大幅度地提高转换波资料分辨率,为后续速度反演、储层反射信息提取提供更准确的数据。 相似文献
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井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布. 相似文献