在前人研究的基础上,完整地导出了面元大小和覆盖次数、炮点子域和排列片接收道数以及接收点子域和排列片总炮数等参数与三维炮道密度的基本关系,阐述了炮道密度的物理意义。讨论了一定条件下,随面元大小、炮点子域和接收点子域变化的三维观测方式及其属性的变化规律。基于YA三维和SHB三维实际资料,对比分析了不同观测方式的地震成像效果,总结了影响地震剖面品质的关键观测系统参数。研究认为,以面元为单位面积的炮道密度等同于面元的有效覆盖次数。一定炮道密度条件下的三维观测方式是多变的,对三维观测系统参数的具体描述是炮道密度应用的基础,而覆盖次数和炮点密度是影响地震成像的两个重要参数,高覆盖有效提高了剖面的信噪比;相同覆盖次数条件下,较高的炮点密度(DS/DR∝1)和均匀分布的炮检点,面元能获得更高的近中偏移距覆盖次数,方位角分布更均匀,利于缝洞储集单元及断层边界的准确成像。
鉴于时不变子波的假设条件不能反映实际地震数据的非稳态特性,且传统分段提取时变子波的方法不能满足勘探所需的精度要求,提出了一种基于二阶自适应同步挤压S变换(ASST2)的时变子波提取方法,可以从非稳态地震数据中直接提取时变子波。首先对非稳态地震数据进行ASST2时频分析得到高质量的时频谱图,再通过建立局部谱的统计参数与加权指数型子波的解析关系实现逐点提取子波,最后基于时空域的时变子波矩阵建立非稳态地震记录褶积模型。与常规提取子波的方法相比,该方法不需要地震数据稳态或分段稳态的假设条件,根据数据自身特点自适应估计子波参数,克服了对子波形态的限制条件,同时避免了误差累计。模型数据测试和实际地震数据应用结果表明,该方法能够有效地提取时变子波,即使在相邻地层也能保证子波估计的准确性,从而提高地震资料处理的精度。
随着地震数据规模不断增大,进行波动方程逆时偏移计算时,采用的重复正传计算与波场数据硬盘缓存的波场数据存储策略是制约逆时偏移计算效率的一个主要因素。为此提出了利用混合内存技术构建高达1.5TB的超大内存计算节点,以满足大数据量波场数据无损压缩后内存存储需求,实现最小计算量的全波场数据内存存储策略,解决大数据量波场数据存储问题,提升偏移计算效率。实际生产数据测试结果表明,对于大规模数据,节点配置超大内存可使高密度炮数据偏移计算效率提升461%以上,计算效率提升显著,可缩短大规模地震数据逆时偏移计算时间,降低计算能源消耗。该技术还可应用于其它大内存需求的地震数据处理,因此具有很好的实用性和经济效益。
井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果并不理想,过度滤波则可能对有效微地震信号造成损害。针对上述问题,以井中微地震监测三分量记录信号之间的同步与相关分析为基础,提出了基于多维经验模态分解的微地震监测记录中背景干扰信号的识别与压制方法。该方法通过对三分量微地震监测记录进行多维经验模态分解,获得不同阶次的本征模态函数分量,然后根据偏振属性的变化从中识别并去除与背景干扰信号对应的成分,以达到净化监测记录的目的。实际资料处理结果表明,与常规预处理方法相比,此方法能够有效识别和压制持续背景干扰信号,显著降低监测记录的噪声水平,有助于改善弱信噪比微地震信号的识别及初至拾取的效果。
在地震数据处理中,随机噪声压制是提高地震数据信噪比的关键。针对目前卷积神经网络大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,提出了一种结合全局上下文和注意力机制的深度卷积神经网络(global context and attention-based deep convolutional neural network,GC-ADNet),并用残差学习压制地震数据随机噪声的方法。其中,全局上下文模块(global context block,GCBlock)既关注局部信息,又能提取全局上下文信息;注意力模块(Attention Block)不仅强调关键特征,还能高效提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。加入残差学习和批量规范化方法加快了网络的训练和收敛速度,使用扩张卷积扩大上下文信息并降低计算成本。将GC-ADNet应用于合成和实际地震数据处理,并与现有的去噪方法进行了比较。实验结果表明,GC-ADNet能够更有效压制随机噪声,并保留更多局部细节信息。
速度建模技术的自动化是走向智能化建模的基础,基于CMP道集的叠加速度分析技术是业界常用的初始速度建模方法,也是整个速度建模流程的起点。“两宽一高”观测系统采集到的地震数据规模大,传统的人工拾取模式难以开展密点速度分析,而一些速度自动拾取方法难以适用于低信噪比数据(尤其是陆上资料),因而无法广泛实际应用。针对当前自动速度分析方法中遇到的困难,提出了一种智能化的叠加速度建模技术策略,其关键是构建一种“合理的”时间速度对(简记为T-V对)的自动筛选过程:首先,在缺乏速度场先验信息的情况下,通过生成“伪叠加剖面”并利用图像处理算法提取其中蕴含的构造特征并获得密点速度分析的种子点;然后,基于相邻CMP道集的统计信息约束叠加速度的横向变化以及层速度的纵向变化;最后,在结构约束下自动筛选最符合地质逻辑和统计趋势的T-V对。通过将处理人员的逻辑与经验转化为速度分析的各种约束条件,实现“合理的”T-V对智能化筛选过程,降低人工成本并缩短速度建模周期,推动叠加速度建模处理流程从自动化走向智能化。二维模拟数据测试结果验证了方法的有效性,二维陆上资料建模结果证明了方法处理低信噪比数据时的稳健性。
层序地层学是地层沉积解释的重要基础理论与方法。然而,在满足被动大陆边缘条件下,海相层序地层学在层序界面划分和解释方法上仍存在许多不同。尤其是对于不满足被动大陆边缘条件的陆相沉积,其陆相层序地层学理论在应用中更面临诸多挑战。此外,在局域三维地震资料解释时,如何正确理解和应用层序地层学理论与方法也存在很多值得探讨的问题。针对松辽盆地薄储层勘探、开发中的技术需求,特别是在地震资料的分辨率难以完全满足薄储层解释的情况下,充分利用三维地震数据和测井资料,聚焦薄储层研究目标构建储层相对等时面,并使之满足拟被动大陆边缘条件,从而建立其与层序界面的联系,为应用局域三维地震资料开展层序地层学解释创造必要条件。通过对沿顶部层序界面拉平的地震剖面和测井资料的解释,可获得局域古地貌、局域沉积中心、局域沉积物源等沉积信息。在此基础上,当两个相邻层序界面间的地层沉积环境满足拟被动大陆边缘条件时,应用空间相对分辨率理念,依据地震属性切片开展储层沉积演化解释,进而获得薄储层的沉积相和空间展布规律的认识。
深水重力流水道为深水油气勘探的重要目标,水道砂体埋藏深、探井少,砂体识别及厚度预测困难;同时相带及岩性横向变化快,多期水道砂体叠置导致储层非均质性强。因此,精细刻画水道分布并预测优质储层发育区是勘探开发亟需解决的问题。为此,提出了基于地震构形的相控储层预测技术。首先,在地震资料高分辨率处理的基础上,在相对年代域提取横向梯度属性刻画水道边界,利用Wheeler域数据体连续切片分析水道演化;以地震构形为约束,利用改进的标准抛物线型三参数AVO方程,构建有利岩相敏感地震属性表征岩性相。综合水道边界刻画与有利岩相预测结果,预测优势储层发育区。采用该技术有效刻画了南海某凹陷重力流水道砂体分布。预测结果表明,优势储层集中发育于北西向水道主体部位,与区域沉积规律及认识吻合,证实了方法的有效性。
四川盆地磨溪地区龙王庙组为典型的局限台地沉积,明确其沉积相类型及其井震响应特征可以较好地指导该段储层的空间展布预测。为此,分析了岩心、镜下薄片、测井和地震等资料,结合前人研究成果,明确磨溪地区龙王庙组的沉积相类型和特征,分析并总结了各亚相的测井、地震响应特征,编制了连井相剖面和沉积相模式图,最后基于多属性拟合方法预测得到的颗地比值(颗粒岩累计厚度与地层厚度之比)分布并结合最大正振幅属性分布,圈定有利相带展布区域,建立磨溪地区龙王庙组沉积地震相模式。研究认为:磨溪地区龙王庙组沉积时期主要发育云坪、滩间洼地、台内滩和潟湖4种沉积亚相,纵向上表现出多滩体叠合的发育特征,且滩体沉积厚度大,横向上表现出东西向滩体连通性好的特征;基于地震剖面反射特征识别了3种地震相类型,分别对应于滩间洼地亚相(Ⅰ类)、台内滩滩翼(Ⅱ类)和台内滩滩核(Ⅲ类)微相,进而明确了3套“Ⅱ类Ⅲ类Ⅱ类”地震相展布组合关系;在研究区西部、南部和东部圈定了3个台内滩主体分布区,作为龙王庙组的有利沉积相带展布区域;总结了从滩间洼地滩翼滩核滩翼滩核滩翼滩核滩翼滩间洼地的“三滩”(即3个滩主体)的沉积模式及展布特征,为类似储层的勘探开发提供了指导思路。
断溶体作为顺北油气田的主要储集体类型,具有储层非均质性强,地震波场特征复杂的特点,如何精细描述断溶体空间形态和内部结构是断溶体油藏勘探开发的关键。基于二维经验模式分解(BEMD)和纹理分析方法开展了断溶体描述方法研究,首先采用BEMD信号分解技术对地震数据进行预处理,通过压制地层结构突出断溶体地震反射特征;然后利用优化梯度结构张量属性和纹理属性算法,提高断溶体空间形态检测精度;最后基于多种优势属性聚类分析,实现断溶体横向分带性的自动划分,形成了满足实际生产应用需求的断溶体描述方法技术流程。将该方法技术应用于顺北油气田断溶体识别和描述,得到的断溶体形态和分带性的认识与井资料吻合度较高。
基于炮检距向量片(OVT)域地震数据的振幅随偏移距和方位角变化(AVOA)裂缝参数反演,充分利用了OVT道集中丰富的叠前各向异性信息,能够提高裂缝储层预测的有效性。基于裂缝等效介质理论,分别给出了含油和含气条件下反射系数与裂缝密度之间的关系,推导出不同方位地震道集差异与裂缝密度之间的矩阵关系,建立了AVOA裂缝密度反演方程;同时建立了OVT域地震数据分方位入射角提取、波形匹配时差校正和AVOA反演的裂缝密度估计流程。中国SK地区多层系发育致密砂岩含油储层,该地区OVT域地震数据AVOA裂缝密度反演结果显示裂缝发育展布特征与断裂带分布相一致;裂缝密度反演结果与测井资料相吻合,表明所提出的方法在裂缝密度反演和储层预测中的准确性与应用前景,同时为研究区今后的裂缝储层预测和开发提供了依据。
目前页岩气储层压裂后产能评价主要通过储层压裂改造体积大小(SRV)进行计算,一般认为改造体积越大,页岩气产能效果越好,但往往没有考虑储层内部缝网密度对于页岩气产能的影响。如何结合储层内部缝网密度对页岩气产能进行合理评价是页岩气产能预测标准需要解决的问题。通过对页岩水力压裂储层内部缝网结构的分析,提出了基于裂缝体积密度的压裂改造效果的评价方法,首先通过滤失模型计算出裂缝体积,再结合SRV参数,使用SRV计算方法计算出储层压裂改造范围,然后依据压裂作业过程中满足的能量守恒与物质守恒定理,计算滤失体积,进而求出裂缝体积,用单位储层内裂缝体积占比,即裂缝体积密度,作为页岩气产能效果的评价标准。实验数据的分析结果表明:在SRV对于页岩气产能评价效果不明显的情况下,裂缝体积密度对于页岩气产能仍然保持很高的相关性,对页岩气储层压裂改造效果具有很好的评价指导作用。
OVT域处理技术是当前地震资料处理和解释的研究热点之一,OVT域的处理效果与OVT片尺度息息相关,而OVT片尺度取决于炮线距和检波线距。但现阶段地震资料,特别是老地震资料,其炮线距和接收线距较大(300~400m),导致OVT片尺度较大,使得单片OVT数据的偏移距方位角属性一致性降低,从而影响了最终OVT域的处理效果。研究了减小OVT片尺度的处理技术,首先采用基于五维插值的检波线加密技术,加密一倍检波线,将炮线方向的尺度减小一半;然后在OVT片划分阶段,基于OVT域数据的互换原理,采用对折法优化OVT片划分,将检波线方向的尺度减小一半,最终达到将OVT片尺度减小一倍的目的。OVT道集内偏移距和方位角范围的减小,提高了OVT道集偏移距和方位角属性的一致性,改善了OVT域处理效果。实际应用结果表明:通过减小OVT片的尺度,达到减小OVT片的偏移距和方位角范围的目的,使叠前时间偏移效果得到有效改善,剖面的方位各向异性校正效果得到明显提升。
为使电磁法在页岩气勘探中发挥更大作用,需要深入研究页岩储层的高总有机碳含量(TOC)、高脆性与其电性关系。在不同温度、压力和矿化度条件下对威远地区页岩气井龙马溪组页岩样品进行了复电阻率测试,分析页岩的复电阻率特性,反演提取页岩的复电阻率参数,然后根据矿物成分及含量,从岩相、脆性、矿物含量、黄铁矿等多个方面研究储层参数与页岩电阻率、极化率参数之间的关系。研究结果显示,电阻率随硅质、泥质含量的增加而减小,随钙质含量的增加而增大,电阻率和极化率、电阻率和脆性指数之间均具有良好的正相关关系,电阻率与黏土矿含量呈负相关关系。在此基础上建立了关系模型,但需要进一步补充岩样并通过实验验证模型的有效性。页岩的极化率较低,结合电镜微观分析结果初步认为,低极化与页岩的低孔隙率、黄铁矿的零星分布状态及其较差的连通性相关。研究区储层页岩的激电特征参数对采用电磁方法进行页岩气勘探开发及储层改造具有重要指导意义。
元坝工区上三叠统须家河组二段主要发育岩屑砂岩和与推覆事件有关的低角度裂缝,须家河组三段既发育低角度裂缝又发育与隆升事件有关的钙屑砂岩,前者地层含气孔隙度高、测试低产,后者反之,该矛盾难以用传统流体识别方法解释,需开展地质事件的测井研究。为此,分别采用测井曲线地质解析技术中的刻度法和归因法解释上述矛盾的成因。其中,基于岩心、裂缝及溶蚀刻度测井曲线,确定了岩石类型、裂缝及溶蚀的测井识别依据,先后厘清了推覆事件与低角度裂缝的测井识别特征、隆升事件与钙屑溶蚀的测井识别特征;应用低角度裂缝与产能的归因,研制出推覆事件与须二段产能的测井识别图版,应用事件的相互作用归因,发现隆升事件产物钙屑砂岩沿着推覆事件产物低角度裂缝对称溶蚀,这种沿低角度裂缝发育的局部溶蚀高渗带,是须三段低孔却高产的本因,并研制出须三段产能识别图版。新认识合理解释了须家河组两段地层的矛盾,也被新钻井测试所证实。
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