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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分，但完成该项工作往往需要经历多个环节，而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点，本文引入卷积神经网络深度学习方法，用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力，使之可以在小样本条件下，对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类，即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核，以地震数据为驱动，借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算，取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比，本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性，为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
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将用于图像处理的光顺技术引用到速度谱能量团曲面的处理环节,借以提高速度谱的分辨率,为最终获得高精确解提供一全新的途径.具体思路是基于路径积分优化法--Viterbi算法所具有的自动搜寻及获取最优解的功能,将其应用于地震资料处理中的速度自动拾取,使其向前做最大"能量团"的积分向后递归计算最优解--叠加速度,但这种解的准确性往往与所定义的目标函数--速度谱的分辨率有关.演算结果表明,Viterbi算法与关顺处理技术的有机结合,不仅提高了速度提取的精度,而且实现了速度的自动拾取,可提高常规地震资料处理的效率,从而可快捷地为叠前深度偏移提供所需初始速度模型. 相似文献
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高速公路施工穿越煤矿采空区,存在巨大的安全隐患,严重威胁人员和道路安全,因此准确探测煤层采空区位置对公路勘察具有重要的现实意义.本研究采用可控源音频大地电磁法(Controlled-Source Audiomagnetotellurics,简称CSAMT)对煤矿采空区进行探测.为提高强干扰背景下深部采空区的探测精度,本研究有针对性地采取了相关数据采集及处理策略.首先结合采空区地质地球物理特征,在强干扰背景下进行多次试验工作,重点研究发射频率、发射电流、发射距等对高精度数据采集的影响,以确定最佳的组合采集参数.然后,在数据处理过程中着重探讨静态效应对反演结果的影响,同时对反演后的结果采用阈值分割方法突出深部采空区电性异常特征.最后结合研究区已有地质物探资料与反演获取的各测量剖面电阻率断面图,查明隐伏采空区的位置、分布范围、规模等基本情况,并布设钻井进行验证,结果表明,实际采空区的埋深及位置与物探异常对应较吻合,验证了本方法的可行性与有效性. 相似文献
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传统的利用有限差分方法模拟地震波场需要耗费较大的机时.为了提高地震波场的模拟效率,采用GPU并行计算技术是一种非常好的方法.文章基于一阶应力-速度声波方程的交错网格有限差分法,采用分块策略,将一个地质模型分解成多个小规模的地质子块,每个子块交由一个线程块负责,并利用常数存储器、块内共享存储器和寄存器减少对全局存储器的访问,实现了波场模拟的GPU加速.单CPU和GPU/CPU下不同规模网格的波场模拟结果表明:利用GPU加速可以将模拟效率提高数倍.尤其是当模拟大规模网格且炮点个数较多时,可以更加显著的提升模拟效率. 相似文献
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柴达木盆地跃进地区下干柴沟组上段藻丘灰岩储层特征 总被引：18，自引：5，他引：18
柴达木盆地跃进地区下干柴沟组上段 (E3 2 )为一套碳酸盐岩与泥岩互层或夹层的地层。研究揭示这套碳酸盐岩形成于滨浅湖环境,岩石类型有陆屑泥晶灰岩、藻团块灰岩、藻泥晶灰岩、颗粒灰岩、藻纹层灰岩及藻叠层灰岩。其中,藻纹层灰岩及藻叠层灰岩 (藻丘 )储集物性极佳并含油,混合水白云化及大气淡水淋溶是该套储层形成的主要原因。特大孔 +(微 )细喉组合、大孔 +(微 )细喉组合是主要的孔喉组合类型。自然电位高负值、视电阻率极高值、过井地震剖面强反射特征是追踪这套含油藻丘灰岩时空展布的重要依据。上述研究成果对跃进地区的油气勘探和开发均具重要意义。 相似文献
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有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异，有助于突出地震油气储层特征，有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此，本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分布预测的深度学习法（Deep Learning Method）.首先，利用莱特准则剔除所生成的多波地震属性中可能存在的异常值降低网络变体数量.然后，通过能突出多波地震油气储层特征的聚类算法和无监督学习算法构建隐藏层，用于增加网络共享，提取油气特征.最后，将增加网络罚值后的井点样本作为支持向量机预测的输入样本，以降采样后的C3卷积层属性作为学习集，进行从已知到未知的地震油气储层的预测.本方案应用于HG地区晚三叠统HGR组的碳酸盐岩油气储层预测，所预测的地震油气储层边界更加清晰，预测结果与实际情况基本吻合.应用结果表明：本论文方案不仅具有可行性，且具有有效性. 相似文献
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