分布式光纤监测技术在油气田开发中具有无可比拟的优势。从分布式光纤传感技术基本原理和井中布设方式出发, 介绍了光纤传感技术在水力压裂、连续油管产液剖面测试、邻井压裂监测、油气井注采监测、储气库安全监测和套损监测等多个石油工程领域应用情况。整体表明光纤监测是一种经济高效的监测技术, 具备实时监控油气井全生命周期的潜力, 是具有科学性、时代特性和安全高效的生产测井技术。同时指出分布式光纤传感技术在油田应用的未来发展应聚焦于提升传感器性能、丰富光纤监测场景应用、提高资料处理解释水平能力, 降低应用成本, 进一步发挥光纤在油气田开发中的作用。

节点地震数据采集是地震勘探技术的一次重大变革。节点地震仪因具有多项优势特性得到了广泛应用。节点地震勘探技术显著提高了地震勘探对山地等复杂地表条件的适应性和灵活性, 降低了野外作业的劳动强度和用工量, 提高了地震勘探生产效率, 同时, 提升了野外作业的HSE性能, 但节点地震勘探仍面临一系列挑战。节点地震勘探技术发展不仅是地震勘探仪器的变革, 同时, 也是地震数据采集模式、数据处理模式和数据应用模式的变革。节点地震仪的未来发展趋势主要是节点地震仪性能的不断提高与优化, 节点地震仪的系列化与多样化, 多物理场融合观测节点系统, 特殊环境节点地震仪以及相关配套装备的发展。节点地震仪使地震勘探数据采集模式从集中式变革为分布式, 从而将促进地震勘探野外作业流程和施工管理模式的优化与变革。节点分布式地震数据采集模式的变革, 正在向长时间连续观测、主动源与被动源融合采集、密集采集与稀疏采集共存、实时监控与实时回传、节点布设与回收自动化辅助等方向发展。节点地震数据处理模式的变革将向自动化处理流程和智能化分析等方向发展, 需要有相应的主动源与被动源地震数据处理、非规则观测系统地震数据处理功能的支持, 增量式数据处理功能和处理流程的创新将建立全新的增量式地震数据处理模式, 在某些应用场景下这种增量式地震数据处理可以按实时和自动化流程模式开展。节点地震数据应用模式的变革将向应用领域与应用场景多样化、地震数据采集处理解释软硬件系统一体化、被动源环境噪声信息深度应用、主动源与被动源信号融合应用等方向发展。建议加强研究形成节点地震仪器装备、采集技术、处理技术和应用技术的系统化体系, 以应用场景为引导实现节点地震勘探技术与新一代信息通信技术的融合发展, 形成节点地震仪和节点地震数据应用的开源架构和生态系统。

针对黄土塬地震勘探这一世界级难题, 回顾了黄土塬地震勘探历程, 介绍了黄土塬地震采集、处理、解释关键技术, 总结了长庆油田分公司在鄂尔多斯盆地黄土塬三维地震勘探成效和取得的主要油气勘探成果, 梳理了鄂尔多斯盆地不同探区、不同类型油气藏勘探开发对黄土塬地震勘探的技术需求。长庆油田油气勘探开发实践结果表明, 经过几代人50年攻关形成的黄土塬特色的"两宽一高一单点"三维地震勘探技术, 有力支撑了长庆油田油气勘探重大发现、大规模增储和高效建产。下一步将以油气需求驱动为目标, 瞄准三维地震"高精度、高效率、低成本、智能化"发展方向, 持续攻关完善黄土塬地震技术系列, 坚持原创技术引领与适用成熟技术推广结合, 更有效支撑长庆油田分公司6600×10⁴t上产稳产。

在海洋地震勘探中,获取精确气枪震源子波对地震数据提高分辨率处理和震源质量监控等具有重要意义。针对已有的气枪震源子波模拟算法不能充分考虑气枪实时状态,模拟的子波和实际情况差异较大的问题,提出了基于近场水听器信号,考虑通过单枪激发试验测量的水听器相对灵敏度、通过气泡上浮计时试验和枪阵实时导航数据计算的气泡相对运动,以及考虑海面虚反射等因素,在频率域模拟气枪震源远场子波的方法。并测试了这几种因素对模拟结果的影响程度和适用条件。与常规基于震源设计参数理论模拟方法进行了实际数据应用对比,结果表明,所提出的远场子波模拟方法模拟出的远场子波能反映气枪震源真实激发状态和条件,具有高保真性,用于地震数据子波处理后能更好地压制气泡效应,大幅提高地震资料的分辨率,具有重要的实用意义。

提高地震数据的分辨率对于薄储层的识别与表征具有重要意义。常规的反褶积、反Q滤波等提高地震分辨率处理方法, 存在假设条件多、信噪比较低、算法不稳定等不足, 使得方法的应用效果和适用性受限。提出了一种新的基于匹配追踪算法的地震数据提高分辨率方法, 可以在保持较高信噪比的同时提高地震数据分辨率。首先, 根据地震信号特点, 利用频率加权指数函数计算基准子波, 并由此构建子波字典, 频率加权指数函数可以很好地拟合不同形状的频谱, 更好地适应不同的工区。然后, 利用匹配追踪算法将原始地震数据分解为一系列子波的线性叠加, 增加较高信噪比的高频匹配子波的振幅。最后对地震数据进行重构, 获得高分辨率的地震数据。应用结果表明, 该方法可有效提高地震分辨率, 具有较高的信噪比, 并且提高分辨率处理的结果与测井合成地震记录有很好的吻合性, 证明方法是可靠的, 且处理结果有利于后续薄储层识别与描述。

五维地震解释技术在裂缝预测和流体识别中发挥了重要作用。道集数据是开展五维地震解释的基础, 为了解决五维地震道集存在的各向异性时差、优势频率和信噪比低等问题, 提高道集数据质量, 提出了高分辨率五维地震道集优化处理技术。通过建立道集去噪、道集提频、时差校正、方位角道集优化以及高精度井震标定定量优化处理参数等技术流程, 提高了五维道集数据的分辨率、信噪比和保真度。胜利油田牛庄地区实际OVT资料的应用结果表明, 该技术优化处理后同相轴连续性好, 地层接触关系更清楚, 分辨率明显提高, 地震主频由25 Hz提高到43 Hz, 优势频带由8~51 Hz拓宽到6~74 Hz; 同时, 井震相关系数也由0.75提高到0.90。利用处理后的数据精细描述砂体面积43.8 km², 部署井位3口, 实现了该区预测储量升级。实践结果表明, 高分辨率五维道集优化处理技术能够充分挖掘五维地震数据的潜力, 为后续的叠前反演和储层预测等工作奠定了基础。

地球物理技术近几十年来一直不断地向油气藏开发延伸, 在面向目标成像、岩石物理、多约束反演、地震约束和驱动建模、油藏动态监测与表征以及多数据融合与智能化等多方面取得了长足的进步。地球物理技术向油藏开发延伸是地球物理技术本身发展的需要, 也是更好开发油气藏的需要。与勘探地球物理相比, 面向油藏开发领域的地球物理技术, 由于数据条件、关键技术问题与目标的变化而形成了具有自身独特特征的技术体系。旨在简单总结和梳理该领域的发展和现状, 目的是能和读者分享作者对未来技术发展的思考, 希望对读者有所启发。

常规基于一维假设的高分辨率处理技术如反褶积、反Q滤波方法等, 针对水平构造或者小倾角构造有较好的处理效果, 但在面向高陡构造或者断裂等复杂构造时处理效果不佳。而偏移成像结果可以看作是点扩散函数(PSF)与真实反射系数褶积的结果, 高维空间条件下的高分辨率处理技术实际上是此正演问题的一个反问题, 即基于成像结果进行反射系数反演。为此, 提出了一种基于点扩散函数的高分辨率处理技术, 首先基于点扩散函数的计算原理, 推导出了基于高频近似条件下的快速求解算法, 并在高维空间褶积理论的指导下结合图像学反演算法研发了纯数据驱动的点扩散函数提取技术, 最后采用高维空间反褶积算法求得高分辨率成像结果, 实现地震频带的有效拓宽和成像分辨率的提升。模型数据和实际数据测试结果表明, 该算法可在不损失低频的前提下有效扩宽高频, 且具有在计算效率与常规高分辨率算法基本相当的条件下有效提高不同展布方位地质体分辨率的优势。

地震沉积学理论及应用技术研究中90°相位转换技术是地震沉积学研究的核心技术之一, 但在实际研究与应用中, 该技术并未取得如期的成果。在地震勘探原理中, 地震反射同相轴代表着具有波阻抗差的地层界面。90°相位转换拟通过相移的方式, 将代表着地层界面的地震反射同相轴赋于岩性地层的意义。由于地下地层的复杂多变, 多种岩性频繁薄互层。利用薄互层地质模型的地震正演模拟结果, 证实地震反射同相轴并不能与地层界面一一对应, 因此, 地震剖面中的同相轴是多套薄互层组合效应。受地震资料分辨力的限制, 90°相位转换后的地震资料既不能将原始地震资料由界面型地震剖面转换成岩性地层剖面, 也缺乏明确的地质含义, 其在地震构造解释和地震岩性解释中的应用能力均很有限, 所以很难称其为地震沉积学的应用技术。因此, 将90°相位转换技术作为地震沉积学的核心技术并不合适, 该技术无法提高地震资料分辨能力, 也不能精确地将地震剖面转化成岩性剖面。

新疆地区发育多套富有机质页岩, 是我国页岩油气勘探开发应重点关注的地区之一。调研发现, 新疆地区发育的34个沉积盆地中有6个盆地具备一定页岩油气资源潜力。针对新疆地区缺乏系统性页岩油气资源评价的现状, 系统梳理了新疆地区页岩油气勘探开发进展, 总结了古生界至中生界页岩油气地质特征, 采用概率体积法对新疆地区准噶尔盆地、焉耆盆地、吐哈盆地、塔里木盆地、伊犁盆地和三塘湖盆地的寒武系、奥陶系、石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系开展了页岩油气选区和资源评价工作, 优选出5个页岩油远景区和23个页岩气远景区, 远景区资源潜力分别为650.19×10⁸ t和32.13×10¹² m³; 优选出6个页岩油有利区和6个页岩气有利区, 有利区资源潜力分别为70.06×10⁸ t和2.30×10¹² m³。根据计算的页岩油气资源分级评价结果和现阶段的勘探开发现状, 提出了新疆地区页岩油气下一步勘探方向, 认为准噶尔盆地和三塘湖盆地的二叠系页岩油是未来页岩油增储上产的领域, 博格达山前的二叠系页岩油伴生的页岩气以及多层系页岩气分布地区是未来页岩气勘探的重要方向。

由于传统直光纤DAS存在侧向灵敏度较低的局限性,因此将分布式声波传感应用于地面地震勘探中接收射线方向几乎与光纤轴向垂直的地震反射信号的案例较少。螺旋缠绕光缆(HWC)可以增强分布式光纤对侧向的灵敏度,使DAS在地面地震勘探中推广应用成为可能。基于对光纤相对应变与缠绕角度和入射角关系的分析优选,并考虑目前分布式螺旋光缆生产工艺的难易程度和造价情况下,将一条部分段缠绕角度为30°,另一部分段缠绕角度为60°,总长2km的分布式螺旋光缆布设在江苏某地震采集工区内的河中进行了HWC地面地震采集探索试验。经过对分布式螺旋光缆采集数据与附近地面布设的节点采集地震数据及不同缠绕角度光缆采集的单炮和剖面的对比分析,发现30°缠绕角度的分布式螺旋光缆能采集到地面地震反射波信号,而且有效波波组特征清晰连续。试验采取了水中接收的方式,试验结果为采用分布式螺旋光缆开展地震勘探提供了参考和依据。

经典最小二乘偏移通常采用波形残差目标泛函,通过精确匹配地震波形实现反射率定量反演。然而,在实际地震数据处理过程中,高精度的地震子波和偏移速度模型难以获得,且迭代算法收敛不稳定,计算量过大,因此很难取得显著效果。提出了一种面向实际数据处理的成像域最小二乘逆时偏移方法,基于宏观速度场和子波基本频带特征,构建全局空变点扩散函数,在成像域采用高维空间反褶积反演算法实现高分辨率成像。所提方法避免了对地震波形的精确匹配,充分考虑点扩散函数在不同波数成分的照明特征,因此对地震子波和偏移速度精度的依赖度不高。同时无需迭代计算,直接获取成像结果,计算效率高,在三维超深层地震勘探中具有应用潜力。西北探区两块不同储层类型的超深层实际地震数据应用结果表明,该方法可以提高成像分辨率,改善断裂缝洞构造的成像效果,提升串珠的识别能力,为西北超深层碳酸盐岩增储上产提供了技术支撑。

可控震源动态扫描地震数据采集过程中, 相邻多组震源震动时产生的地震波会相互干涉, 从而影响地震数据采集品质。合理设计采集时距规则可以降低可控震源高效采集时震源相互干涉的影响, 同时平衡原始数据采集品质和可控震源高效采集施工效率。以往动态扫描时距规则设计时, 对资料处理过程中高效采集噪声的压制效果考虑较少, 并且时距规则的设计缺乏统一量化标准。首次将高效采集噪声压制效果引入动态扫描时距规则设计中, 对现场不同地表类型采集的可控震源相关前记录采用互相关法获取高效采集噪声信息, 以环境噪声能量、干涉时空位置和干涉区域能量比值为阈值建立量化统一的时距规则设计标准, 形成了可控震源动态扫描时距规则定量优化设计方法。动态扫描时距规则定量优化设计方法优化了现场试验方案, 降低了试验工作量, 与地震数据处理信噪分离技术相适应优化滑动时间参数, 定量与定性相结合设计时距规则避免了以频率扫描为主的常规定性分析方法带来的人为主观歧义。该方法不受勘探区地表特征约束, 能够在保障地震数据品质条件下最大限度地提高可控震源采集施工效率, 是对可控震源高效采集配套技术的补充和完善, 有助于"两宽一高"地震采集技术的推广应用。

岩石孔隙度是表征储层的重要参数之一, 对孔隙度进行准确预测有利于更精细地刻画高孔高渗储层位置。然而地震弹性参数与孔隙度之间的关系较为复杂, 给储层孔隙度的准确预测带来一定困难。深度学习为地震准确预测孔隙度提供了新思路。提出了一种基于双向门控循环单元神经网络(GRU)和注意力机制(BiGRU-Attention)的叠前地震孔隙度预测方法, 该方法利用双向GRU实现信息的双向传播并加入Attention机制放大关键信息, 将叠前同时反演得到的纵波速度和密度信息作为输入, 以测井孔隙度值作为标签来训练和测试BiGRU-Attention网络, 建立起地震弹性参数与孔隙度之间的复杂映射关系, 进而实现孔隙度的准确预测。实际数据测试结果表明, 相比于常规多元线性回归方法(MLR)、密集神经网络(DNN)和门控循环单元神经网络(GRU)等预测方法, BiGRU-Attention网络预测方法在盲井测试中预测精度更高。将该方法应用于某实际三维工区地震数据预测的孔隙度值与测井孔隙度值匹配良好, 说明该方法具有较好的实用价值。

研究井中激发的瞬态响应时需结合井内、外瞬态物理场的传播、扩散过程和探头的综合响应。发射探头能同时激发声、电、磁3种瞬态物理场, 采用多种探头同时接收可获得地层的多个物理参数, 实现测井方法集成。压电管和压电片激发瞬态振动瞬间同时激发同频谱的瞬变电磁场; 带磁芯的线圈在其电流导通、关断瞬间激发瞬变电磁场时, 磁芯磁致伸缩变形同时激发振动, 振动和瞬变电磁在井和地层中分别根据声和电磁的规律传播、扩散。在井中对瞬态电磁场和声场同时测量可实现电阻率和声波测井。利用圆柱形井壁对径向传播声波的无数次反射形成的固有频率, 采用共振响应的方式进行大功率激发, 使能量有效地穿过井壁进入地层, 可实现远距离探测。进一步加大激发功率, 瞬态强磁场激发砂岩孔隙流体的核磁共振, 强振动激发震电效应, 在井中用高灵敏度探头接收可实现核磁和震电测量。采用稳态大功率超声激发高通量中子可实现中子、密度测井, 再利用其导通和关断瞬间激发的瞬态响应进行声波和电阻率测井, 最后实现测井原理集成的终极目标——声电磁核组合, 这种集成方法可应用于裸眼井和套管井测井。

微测井是地震勘探中常用的一种近地表纵波速度调查方法,在场地条件和施工成本受限的情况下,该方法得到的速度解释剖面常存在横向分辨率不足的问题。利用静力触探法布设方便、成本低廉的优势,提出一种利用人工神经网络模型关联地层阻力和地层波速的方法,以期通过少量实测微测井实现大范围纵波速度结构的有效预测。该方法的实施流程如下:①两两配对静力触探和微测井数据以生成控制点位,以岩性变化为网络分裂条件,输入层神经元接收锥尖阻力、侧摩阻力和深度数据,输出层神经元接收纵波速度,在中间设置多个全连接隐藏层;②通过前馈训练机制更新隐藏层神经元参数;③将非控制点位的静力触探数据输入到训练好的神经网络模型以获取全区近地表纵波速度结构剖面。在苏北某场地进行方法测试和数据分析,结果证实岩性分层的精细度和训练样本量是决定模型表现的两个关键因素。人工神经网络法预测浅层纵波速度的准确率超过90%,在可靠性、分辨率以及鲁棒性方面都超越了现有的经验公式法,可以辅助判断地下虚反射界面和低降速带分布范围,是提高地震勘探浅层速度调查精度和效率的有益探索。

层间多次波压制是目前困扰油气地震勘探的难题之一。为推动层间多次波压制方法的发展, 对层间多次波预测及自适应相减方法的研究进展进行了调研, 总结了共聚焦点技术、地表数据分离法、逆散射级数法、虚同相轴法、Marchenko自聚焦方法等备受关注的层间多次波预测方法以及自适应相减法的发展进程, 分析了上述方法的优缺点。共聚焦点技术中层相关算法相比边界算法具有更强的适应性, 但以牺牲计算成本为代价; 逆散射级数法虽然具有较高的多次波预测精度, 但是巨大的计算量限制了其推广应用; 地表数据分离法和虚同相轴法虽然具有较高的计算效率, 但是数据分离过于依赖人工操作; Marchenko自聚焦方法目前在实际应用中尚不成熟。自适应相减方法在一次波和多次波非正交情况下的局限性导致了层间多次波压制方法的诞生。在保证层间多次波压制效果的前提下提高计算效率以及实用性, 是当前层间多次波压制方法的重要发展方向。结合目前研究热点, 层间多次波压制方法与波形反演、深度学习等方法技术的结合可能是未来的发展趋势。

首先, 提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式, 认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测, 从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending)等问题是地震数据处理中的基本环节; 认为对线性信号进行最佳的建模和预测包括模型驱动和数据驱动的方法。前者是由预先选定的局部平面波基函数的线性叠加表示局部高维数据体中包含的信号; 后者由数据矩阵(张量)分解的方法推断局部高维数据体中包含的线性结构。然后, 全面分析了频率-空间域高维Wiener滤波方法、自相关矩阵及Hankel矩阵正交分解方法(SSA方法)、高维线性Radon变换方法(高维Beamforming方法)和张量分解方法的基本理论, 为进行局部高维数据体中线性信号预测及各种应用奠定了理论基础。最后, 指出山前带及其他复杂地表探区实际数据中的相干噪声和非相干噪声往往不符合线性信号建模及预测的理论假设条件, 因而必须发展非线性去噪方法。

为了降低地震数据采集成本、提高采集效率并保持数据规则和完整, 首先, 针对随机采集观测系统不规则的问题, 提出了观测系统规则投影的技术流程, 填补缺失的炮点和检波点信息, 然后, 在压缩感知的框架下, 利用字典学习与稀疏表示进行三维地震数据重建。对提出的字典学习方法, 利用批量正交匹配追踪避免直接对矩阵求逆造成的计算量大的问题, 利用交替最小二乘代替奇异值分解提高计算效率, 同时对稀疏系数进行阻尼约束, 避免对噪声的拟合从而得到更好的字典。针对常规时间域字典学习地震数据重建方法存在计算效率低、弱信号保护能力差等问题, 在频率域进行地震数据重建, 对有效信号所在频带范围进行处理, 有效减少计算量、压制噪声、提高重建结果的信噪比, 形成了针对地震数据随机采集的观测系统规则投影、地震数据重建技术流程。实际资料应用结果表明, 通过规则观测系统投影、地震数据重建有效提升了叠前地震资料品质, 获得了较好的成像效果。

地震分辨率在地震数据采集、地震波成像处理和地震地质解释各阶段都具有非常重要的指导性意义。以地震子波主频、优势频带甚至倍频程为标志的地震分辨率描述方法已经不能满足当前及今后以岩性储层描述为目标的地震勘探需求, 需要给地震分辨率赋予新的内涵。根据地震波反演成像理论, 指出决定成像结果分辨能力的是Hessian算子(或成像子波), 而决定Hessian算子的因素包括激发和接收地震子波、采集孔径(宽方位和长偏移距)、偏移速度场和偏移算子。认为成像子波完整的振幅谱形态决定了它的分辨能力。从成像分辨率定义切入, 讨论了地震分辨率的内涵及其影响因素, 将地震分辨能力归结为成像剖面上成像子波的分辨能力, 进一步分析认为拥有低中频占优的宽带振幅谱的成像子波具有更强的分辨能力。根据深度域保真与高分辨成像子波的物理含义及给定目标层位保真分辨的需求, 提出了期望成像子波的概念, 给出了当前成像子波的旁瓣不畸变相邻地层反射子波的主瓣幅值是保真分辨的定义, 保真分辨是高精度宽带弹性参数(宽带波阻抗)重构的必要条件。上述与成像分辨率相关的新概念对以宽方位、宽频带、高密度和高信噪比地震数据采集技术+FWI反演成像技术为代表的新时期的实际地震数据的采集、成像处理和地震地质解释具有更明确的指导意义。

常规地震勘探中,地震数据大都缺少大炮检距信号和有效的低频成分,使得传统的全波形反演(FWI)方法很难恢复中、深层参数模型的低波数分量。依据多尺度反演思想,采用基于模型分解的波动方程反射波反演方法重构宽谱速度模型,同时提出自适应构造约束的模型正则化方法优化反演结果,提高反演稳定性。以Sigsbee模型数据为例展示了该方法是如何有效地同时重构宏观速度模型(长波长)和速度扰动(短波长)或反射率结构的。将所提方法用于东海拖缆采集数据,利用走时到波形信息匹配的波动方程反射波反演策略,构建了与地层更加吻合的宏观背景模型,获得了高分辨的地层成像剖面,成像道集平整度与成像剖面的连续性有明显提高,深部基底的成像更加清晰。

传统的地质统计学估计和模拟方法在整合测井和地震数据时, 笼统地采用静态空间的数据, 而未考虑样点与待模拟点空间沉积的变化以及岩相变化对样点取值影响的问题, 尤其是储层空间非均质性强、井分布不均匀时。基于贝叶斯-序贯高斯算法, 针对碎屑岩储层, 研究了一种基于空间变化数据的相控模拟方法。首先, 定义一个随待模拟点位置变化而动态变化的空间三维球体模型, 将空间数据的选择从静态的一维柱体拓展到该球体。然后, 在考虑物源方向的情况下, 采用变差函数工具对三维球体模型内的数据进行筛选。同时, 利用沉积相进行约束, 进一步提高样点取值的精确性。最后, 采用反距离加权算法确定样点的权重。川西坳陷东坡实际工区资料的应用表明, 基于空变数据的相控贝叶斯-序贯高斯模拟方法, 平面上河道模拟展布形态与地震属性一致性较好, 剖面上河道清晰连续, 分辨率也得到提升, 盲井模拟结果与测井数据吻合率达到92%, 验证了方法的准确性。对比不同硬件配置的应用结果表明, 该方法适应于不同性能的硬件条件, 验证了方法的实用性。

针对微地震有效信号时序特征存在的局限导致微地震事件识别准确率不高的问题, 提出了一种基于多模态学习的神经网络微地震事件检测方法。首先, 利用道集数据的相关性以目标道为轴对称制作多道时域模态, 对目标道进行时频分析得到S域模态特征; 然后, 联合时域模态和S域模态设计微地震事件检测神经网络, 综合多模态的特征进行训练学习, 提高微地震事件识别的精度; 最后, 为验证方法的有效性, 对合成微地震信号进行低信噪比数据分析、小幅值数据分析以及实际油井微地震监测信号事件分析。结果表明, 该方法可以有效检测低信噪比及微弱的微地震事件; 与支持向量机、卷积神经网络、基于监督机器学习方法的对比实验结果表明该方法具有更高的抗噪性与准确率。

近年来, 基于无监督学习和有监督学习的深度神经网络在地震相智能识别中发挥了重要的作用。但在实际应用中, 无监督学习因缺少先验知识的引导, 而识别精度相对较低。有监督学习需依赖大量标签信息, 而实际情况难以满足该要求。提出一种半监督对比学习地震相识别方法, 采用无标签数据和有标签数据共同学习以优化模型的性能和学习能力, 从全部数据中学习相似样本之间的特征和不相似样本的差异, 尽可能缩小同类地震相的类内距离并尽可能扩大类间距离; 然后, 利用少量的标签学习, 将相类型和学习到的特征对应起来; 最终实现全区的地震相高精度识别。将该方法应用于SEAM AI地震数据和南海某工区地震数据, 获得了地震相识别结果, 并将其与常规有监督地震相识别方法得到的结果进行对比, 发现在少量标签的情况下, 半监督对比学习地震相识别方法能有效识别不同类别的地震相, 提高了地震相识别精度, 具有良好的应用前景。

岩溶缝洞体是碳酸盐岩主要储层类型,具有强非均质性特征,量化预测难度大。常规地震反演方法虽然可实现储层的量化预测,但满足不了岩溶缝洞体中多类型储层的量化及高精度研究需求。针对这一问题,在相控约束反演技术思路的基础上,提出了基于梯度结构张量属性约束的确定性相控反演方法。该方法可概述为3步:首先,基于梯度结构张量属性,划分出反映碳酸盐岩缝洞体轮廓的储层相与非储层相;其次,以地震相为约束条件,建立低频模型;最后,将低频模型应用于地震反演过程,得到储层敏感属性,进而实现碳酸盐岩强非均质储层的量化预测。模型试算结果和塔里木盆地M工区实际应用结果均表明,该方法能有效识别岩溶缝洞体中多类型储层的分布范围,与实钻结果及开发动态特征吻合,为碳酸盐岩缝洞型油藏的整体量化研究奠定了基础。

微地震震源定位是微地震研究中的关键技术,微地震震源位置可以通过微地震信号的逆时反传来确定。在弹性介质逆时定位过程中,微地震信号中的P波、S波会耦合在一起,在震源聚焦结果中产生假象,影响震源方位的拾取。提出了基于Tene-cor聚焦成像算子的弹性波微地震逆时定位算法,首先,通过纵横波解耦的弹性波方程得到P波和S波的逆时波场,然后,施加Tene-cor成像算子对解耦的逆时波场记录进行互相关成像得到震源位置。分别利用合成数据和野外实际数据测试了该算法的定位效果。数值算例表明,该定位算法除了能够压制成像结果中因波场耦合导致的串扰噪声外,还可以聚焦因干涉成像产生的辐射状假象,在不同检波器采集条件、频带缺失和速度模型不精确的条件下,该算法相较于传统定位成像算法能够有效提高震源定位分辨率。

高分辨率处理是地震数据处理的核心环节之一。反褶积虽然是高分辨率处理的一种常用方法, 但未充分考虑地震记录动态范围的影响, 因此无法更好地兼顾分辨率和信噪比。为兼顾二者, 提出了一种基于地震记录动态范围及二次谱的震源子波替换高分辨率处理方法。该方法利用地震记录的二次谱反演高精度震源子波二次谱(或零相位震源子波), 在地震记录有效频带范围内利用期望的震源子波振幅谱替换反演的高精度震源子波二次谱(或零相位震源子波)的振幅谱, 从而达到提高分辨率和信噪比的目的。合成地震数据与实际三维地震数据的处理结果表明, 该方法在提高分辨率的同时可较好地提高信噪比, 可被广泛用于地震数据的高分辨率处理。

山前带复杂构造区蕴藏了丰富的油气资源。地震资料信噪比低和速度建模困难是目前山前带地震数据精确成像面临的主要问题。以龙门山山前带海棠铺地区地震数据为例, 开展了叠前深度域地震成像处理方法攻关研究, 重点在叠前噪声压制和叠前深度偏移速度建模等两方面开展了研究, 具体如下。①加强低频弱信号保护, 采用二次信噪分离技术, 对噪声记录中有效信号进行二次信噪分离, 最大限度保护低频弱信号不受损伤。②优化叠前深度偏移速度建模流程: 首先优化传统深度域速度场更新输入道集与偏移输入道集共用一个道集的方式, 对驱动速度场更新的输入道集进行五维数据规则化处理以提高其信噪比; 然后以地质导向为基础, 精细刻画强反射速度缺失界面, 联合层析反演并融合深度域近地表速度模型, 建立具有地质模型约束的深度域速度场; 得到了精确的速度模型后, 再修改偏移成像输入道集及偏移方法, 将五维数据规则化前的地震道集作为输入道集, 将全方位角度域叠前深度偏移作为最终偏移成像方法。将该方法应用于川西北海棠铺地区的地震数据处理, 结果表明所提方法大幅提高了研究区的地震成像精度, 最终得到的叠前深度偏移成像结果信噪比高, 偏移归位合理, 为进一步推动该区的深入勘探开发, 提供了可供借鉴的深度域地震成像处理经验。

薄储层的衰减机制主要包含固有衰减和散射衰减, 在地震频带范围内, 散射衰减主要表现为薄层调谐效应, 固有衰减主要由介质的黏弹性导致。为了厘清储层厚度对地震波的影响规律, 应用广义传播矩阵正演算法对比分析了各向同性楔状模型和各向异性楔状模型地震波振幅随偏移距的变化特征, 然后利用改进的反演谱分解技术和频变AVO反演方法提取模型正演数据的频散属性, 最后分析储层厚度对地震波频散特征的影响规律。研究结果表明, 固有衰减会明显减小储层的反射振幅, 而散射衰减使储层反射振幅随着厚度先增加后减小; 地震波频散随着地层厚度的增加呈"M"型变化, 其两个极大值分别出现在λ/20和λ/2附近(λ为波长), 极小值对应厚度为λ/4;当储层厚度小于λ/4时, 散射衰减对反射振幅和频散的影响明显强于固有衰减。

检波点二次定位是海底地震勘探的关键步骤之一, 其定位精度直接关系到地震数据的成像质量。针对海底地震勘探作业需求, 对声学定位、超短基线(USBL)定位以及初至波定位关键算法进行了详细设计, 基于算法研制了海底地震勘探检波点定位软件, 包括整体架构设计、功能模块划分及具体开发实现, 并利用实测数据对软件定位精度进行了验证与分析。实验结果表明, 软件声学、USBL以及初至波在N、E方向上的定位结果与国外主流商业软件Gator结果相差均在1 m左右, 能够满足海底地震勘探数据成像需求。同时, 将3种定位算法对同一测线的定位结果进行了对比, 三者的结果具有良好的一致性, 进一步验证了该软件的可靠性。

针对海相超深层碳酸盐岩复杂断控缝洞型储集体, 目前常规建模方法通常将碳酸盐岩储层进行简单化、抽象化, 没有考虑深大走滑断裂对缝洞体分布的控制作用以及近地表和上覆地层对储层的影响。常规方法建立的地震地质正演模型难以满足复杂地震波场特征规律认识需求, 对碳酸盐岩缝洞储集体复杂的波场响应特征分析难以起到更精确的指导作用。为此, 针对碳酸盐岩断控缝洞储集体的复杂地震地质条件, 提出了多源信息融合复杂近地表建模、复杂火成岩建模、地质趋势约束随机缝洞体建模以及地质约束建模一体化融合等方法, 并利用这些方法建立了海相超深层碳酸盐岩地震地质综合模型。所建的综合模型更逼近真实地震地质条件, 利用综合模型可以获得更接近实际情况的缝洞储集体复杂地震波场响应特征, 从而提高对缝洞储集体复杂波场传播规律的认识, 为缝洞储集体相关地震数据的采集、处理和地震资料解释提供更准确的理论依据。

发育定向排列垂直裂缝的油气储层可以等效为具有水平对称轴的横向各向同性(HTI)介质, 裂缝的发育程度可以用裂缝弱度参数来刻画。在贝叶斯理论的框架下, 利用方位地震振幅差异, 提出了一种基于各向异性梯度的裂缝弱度AVAZ反演方法。首先, 基于线性滑动模型理论求取干裂缝的法向与切向弱度之间的相关性, 推导了各向异性梯度与裂缝弱度的关系式。其次, 利用叠前地震数据提取HTI介质AVO各向异性梯度属性, 构建了裂缝弱度参数的初始模型, 为后续裂缝参数反演提供更加准确的先验约束信息。为了提高储层的裂缝预测精度, 利用方位地震数据振幅差异, 消除了背景介质的干扰。最后, 开展基于贝叶斯理论的AVAZ叠前反演, 实现了HTI介质储层裂缝弱度的估算。该方法的优势在于能够获得较为准确的初始模型, 突出裂缝参数在反演过程中的贡献。模型和实际地震数据的应用结果与测井解释结果以及地质认识吻合较好, 表明该方法具有良好的稳定性与可行性, 是一种可靠的裂缝型储层预测方法。

为解决声波测井曲线缺失或失真问题,使用传统方法重构测井曲线时,往往导致测井曲线精度不够。深度学习具有很强的数据表征能力,但建立模型面临超参数设定的不确定性和时间成本问题。为此,将异步连续减半算法(ASHA)与长短期记忆神经网络(LSTM)模型相结合,设计实现了一种基于超参数优化LSTM的声波测井曲线生成技术,对缺失或失真曲线进行补全。以大庆油田6口井为例,首先通过相关性分析,优选自然伽马、密度、补偿中子曲线作为输入特征量搭建LSTM学习模型,然后采用ASHA对LSTM模型进行超参数调优,并与常见的贝叶斯优化、粒子群优化算法进行时效及精度对比,最后将调优得到的超参数组合应用于LSTM模型,并与多元回归、GRU、BILSTM3种模型进行对比。该技术的应用结果表明:ASHA算法能更加高效准确地确定模型超参数,节省时间与人力成本,提高建模效率。基于ASHA优化的LSTM模型生成的声波测井曲线精度更高,该技术具有较好的适用性和精确性。

深水崎岖海底或含有复杂构造海域的地震资料存在严重的绕射多次波。传统的多次波衰减技术依赖于多次波模型与原始数据的相似度, 当它们之间的差异较大时, 则绕射多次波的衰减效果不佳。提出了利用人工智能深度学习中的目标检测网络检测绕射多次波区域; 然后利用字典特征学习的方法, 将多次波衰减问题转化为多次波字典特征学习与再重构问题, 从而解决了绕射多次波模型与实际数据之间存在较大差异的问题。正演数据及实际数据应用表明, 基于人工智能的残余绕射多次波衰减技术能够有效确定绕射多次波的位置并衰减残余绕射多次波, 解决了绕射多次波预测不准、衰减效果不佳的问题。

克拉通盆地内走滑断层位移量小、变形微弱且构造复杂, 深层地震低分辨率识别走滑断层困难且受诸多假象影响。通过剖析塔里木和四川盆地克拉通内走滑断层的典型地震现象, 结合地质因素综合分析辨别走滑断层是否发育, 总结了典型的地震假象并建立三大类陷阱模式, 主要包括: ①基底陡崖、阶梯状断裂与断垒结构可能误判为"花状构造", 基底-盖层垂向发育的相似褶皱也可能成为走滑构造假象; ②喷发岩、蒸发岩厚度、岩性的横向变化, 可能造成地震层速度横向突变, 导致下伏岩体在地震剖面上产生似走滑断层的高陡假象; ③垂向规模发育的沟谷地形、岩溶地貌、岩相相变等地质现象可能出现似走滑断层的地震响应。为避免这些地震解释陷阱, 在提高走滑断层地震分辨率的基础上, 排除蒸发岩和火成岩的速度影响, 剔除地形地貌与岩相变化的影响, 并基于以地震平面属性为主的典型走滑构造识别, 排除地震走滑断层的假象, 建立合理的走滑断层地震-地质解释模式。

页岩脆性是评价页岩气资源潜力的重要指标,岩石电学属性可为电磁法勘探提供理论支撑,现有研究较少关注页岩脆性与岩石电学属性的关系。为明确不同脆性页岩电性特征,选取川东上二叠统吴家坪组页岩样品,综合运用扫描电镜、TOC测试、X衍射全岩分析、孔隙度及复电阻率测试等实验,探究页岩脆性与电性特征,在导电与极化影响因素分析的基础上,进一步探讨不同脆性页岩电性特征差异的内因。结果表明:低脆性页岩具有高黏土含量、低孔隙度特征;而高脆性页岩呈现高石英含量、高孔隙度特征,其石英类型以生物成因为主,生物成因石英对页岩脆性具有较大贡献。电阻率受页岩中黄铁矿含量及有机质孔隙影响,极化率主要受黄铁矿含量影响。在强压实作用下,低脆性页岩中孔隙被破坏,孔隙中离子移动受阻,黄铁矿含量低,进而表现出高阻、低极化特征;而高脆性页岩中高含量有机碳为有机质孔发育提供充足物质基础,生物石英骨架为孔隙保存提供有利条件,促进孔隙中导电离子移动,且黄铁矿含量高,从而呈现低阻、高极化特征。采用电性参数回归模型可较好地评价页岩的脆性特征。研究结果可为页岩储层脆性评价提供电学依据。

基于有效信号与噪声的矢量存在差异的特点,发展并形成了一种自适应时窗矢量分解(adaptive time window vector decomposition,ATW-VD)去噪方法。该方法将地震记录瞬时属性引入到时窗系数求解中,根据瞬时属性反映的地震记录特征自适应调节时窗尺度,以平衡不同区域地震记录矢量分解去噪和有效信号振幅保护的能力。将该方法应用于一套含噪声模型地震数据的处理,并与经典的固定时窗矢量分解(fixed time window vector decomposition,FTW-VD)去噪结果进行了比较,验证了方法的正确性和有效性,并将该方法应用于实际地震数据处理中。研究结果表明,该方法能够更加精确地提取地震信号的矢量方向特征,有效利用了有效信号与噪声之间的矢量角度差异压制噪声;在压制空间上无方向特性、延续时间短的噪声时具有较大的优势,特别适用于随机噪声、50Hz电缆波和尖脉冲等噪声的压制;在保护有效信号振幅、波形等特征的同时可大幅度提高地震资料的信噪比。

流体因子反演的难题在于地层介质的正问题从弹性过渡到非弹性介质后如何建立非弹性介质的反射系数表达式, 从而更精确地描述传播介质。针对地震波在非弹性介质中的衰减问题, 建立了基于Q弹性流体因子理论, 结合衰减系数对弹性流体因子项进行扰动获得Q弹性流体因子, 在相似介质和弱衰减假设条件下推导了Q弹性流体因子在介质分界面上的散射方程, 该表达式与复数条件下的纵、横波速度项及密度项有较高的相关度; 进一步通过Q弹性流体因子推导了与纵横波速度的关系, 获得了近似条件下Q弹性流体因子纵波反射系数表达式, 并分析了该表达式与完全弹性介质反射系数表达式的联系, 该方法消除了反演剖面中存在的虚假亮点干扰, 从而对衰减弹性介质假设下的储层流体响应进行了更准确的描述。在胜利油田某实际工区的应用结果表明: 对流体和围岩进行了区分, 获得了相比于常规流体因子反演结果更准确的储层流体响应特征, 该流体检测方法在一定程度上降低了流体检测的多解性, 消除了仅考虑振幅影响的识别假象。

品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变换的方法,以获得更准确的瞬时中心频率,并利用峰值频移法来估算品质因子Q。首先,利用固定窗长的短时傅里叶变换来提取信号的瞬时中心频率作为初始频率;然后,根据初始频率自适应计算不同频率的窗长,并利用自适应窗长短时傅里叶变换来求取瞬时中心频率;最后,结合峰值频移法得到高分辨率的品质因子Q值。利用合成数据和实际数据进行了测试,结果表明,相比于固定时窗短时傅里叶变换方法,自适应短时傅里叶变换方法具有更好的时间和频率分辨率,可以获得更高分辨率的品质因子Q值。该结果可以为地下介质的研究提供更准确、可靠的工具,有助于更好地了解地下结构和油气资源分布情况。

纵波(P)和横波(S)波场分解对弹性介质中的多分量地震波成像至关重要, 但是常规P-S波波场分解方法精度相对较低, 且存在成像假象的问题。为此, 构建了一种基于全卷积神经网络(FCN)的网络结构, 用于二维各向同性弹性介质地震波场的P-S波波场分解。该网络由全卷积神经网络构建, 使用合成波场快照进行训练, 训练完成的网络类似空间滤波器, 可实现高精度的P-S波波场分解。不同于基于傅里叶变换的P-S波波场分解方法, 该方法可以在波场任意空间位置处开展P-S波波场分解, 因此适用于面向目标的地震成像。合成数据的计算示例表明, 基于全卷积神经网络的纵横波波场分解方法可有效分解P波和S波波场, 且精度高于其他空间域分解方法。弹性波逆时偏移成像结果表明, 使用基于全卷积神经网络(FCN)的P-S波波场分解方法所获得的基于P波和S波的地震波成像结果, 可有效减少速度界面处的成像假象, 提高复杂地质条件下的多波成像精度。