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。

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。

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。

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。

随着国内油气勘探的不断深入，地震勘探目标越来越精细，常规的地震数据规则采集方式投资成本高昂，而非规则采集方式能够在不增加投资的情况下，得到非规则三维数据体。对非规则数据进行高密度的规则化重建，成为当前处理成像要解决的关键技术问题。针对该问题，基于压缩感知理论，研究了三维曲波变换数据重建方法。利用曲波变换能够有效捕捉地震记录中同相轴的各向异性特征以及方向性和各向异性特点，对地震数据同相轴进行最优稀疏表达，再引入凸集投影算法（POCS），开展基于三维曲波变换的非规则地震数据重建，提高重建精度。同时，采用f-x域转换和OpenMP并行加速优化策略提高方法的计算效率，最终实现了基于压缩感知的非规则采集数据高密度、高效率、高精度重建。利用该数据重建技术对胜利油田广利—青南滩浅海三维非规则采集数据进行重建和成像处理，结果表明：该方法重建结果精度高、计算效率高，能够获得较常规规则高密度采集更好的偏移剖面，明显提高了勘探目标的分辨能力。

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。

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。

随着“两宽一高”地震数据采集技术及地震波成像技术的进步, 薄层、小尺度（缝洞）异常体、小断距断层（走滑断层）等成为了高保真高分辨地震波成像的主要目标地质体。当前地震勘探中, 合理的观测系统设计得到了充分的关注, 但如何实现客户定制高分辨率子波却很少被讨论。可控震源理论上是在频率时间域通过单频时间能量累计得到期望地震子波振幅谱的一种震源。基于此, 提出了客户定制高分辨率地震子波及对应的扫描信号的概念, 基本流程为：首先在特定目标层上生成（或客户定制）一个满足保真分辨率要求的零相位子波, 同时得到其对应的振幅谱; 然后建立定制子波振幅谱和可控震源扫描信号之间的映射关系; 最后在扫描频率线性变化情况下, 设计出可控震源扫描信号。公式推导和数据测试均证明了基于定制高分辨率子波来设计可控震源扫描信号的可行性。正演模拟和偏移试验结果表明, 利用定制的高分辨率子波可以有效保持后续处理资料的高分辨率特征。

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。

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。

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。

地震噪声的压制是地震勘探中地震数据处理的重要研究内容之一。准确地压制地震噪声和提取地震信号中的有效信息是地震勘探和地震监测的一项关键步骤。传统的地震噪声压制方法存在一些不足之处, 如灵活性不足、难以处理复杂噪声、有效信息损失以及依赖人工提取特征等局限性。为克服传统方法的不足, 采用时频域变换并结合深度学习方法进行地震噪声压制, 并验证其应用效果。通过构建5个神经网络模型(FCN、Unet、CBDNet、SwinUnet以及TransUnet)对经过时频变换的地震信号进行噪声压制。为了定量评估实验方法的去噪性能, 引入了峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)和均方根误差(RMSE)3个指标, 比较不同方法的噪声压制性能。数值实验结果表明, 基于时频变换的卷积神经网络(CNN)方法对常见的地震噪声类型(包括随机噪声、海洋涌浪噪声、陆地面波噪声)具有较好的噪声压制效果, 能够提高地震数据的信噪比。而Transformer模块的引入可进一步提高对上述3种常见地震数据噪声类型的压制效果, 进一步提升CNN模型的去噪性能。尽管该方法在数值实验中取得了较好的应用效果, 但仍有进一步优化的空间可供探索, 比如改进网络结构以适应更复杂的地震信号, 并探索与其他先进技术结合, 以提升地震噪声压制性能。

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。

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。

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。

随机噪声会干扰地震数据中的有效信号并降低数据的信噪比, 进而影响地震数据的后续处理。常规基于监督学习的深度学习噪声衰减方法需要大量的标签来训练网络, 但是, 在真实地震数据中制作无噪声的标签用于训练深度神经网络是非常具有挑战性的工作。因此, 提出端到端的无监督学习框架来衰减随机噪声, 并提取多维地震资料中的有效信号信息。首先, 建立由全连接模块、编码器模块和解码器模块组成的深度神经网络框架, 并在编码器和解码器之间添加类似残差结构的跳跃链接以提高去噪表现。为了提高网络的去噪表现, 使用适用于地震资料的数据增强方法, 将输入的多维大尺度含噪地震数据分割为大量的小尺度一维数据进行迭代。对地震数据进行数据增强时, 选择合适的切分和滑动尺寸将提高网络的计算效率和去噪效果。合成数据和渤海油田实际数据的应用结果表明, 相较于传统地震噪声衰减方法, 本文提出的方法具有更好的随机噪声衰减能力和有效信号提取能力。

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。

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。

在油气勘探开发过程中, 渗透率是反应储层渗流能力的重要参数, 对储层评价、开发和生产至关重要。关键通路(critical path analysis, CPA)方法基于渗流和电场的相似性, 建立储层的渗透率和电导率的关系, 是一种利用电法勘探结果预测渗透率的有效方法。然而, 当非常规油气储层表现出较强的各向异性(如裂缝页岩)时, 基于标量建立的CPA方法精度下降。针对各向异性介质, 提出了一种基于等效电参数和渗透率张量的张量CPA方法。从三维真实数字岩心出发, 提取岩心样本的孔隙网络, 并通过定义连通矩阵来表征孔隙网络的连通关系和渗流信息, 最终经过矩阵运算得到临界孔隙半径张量, 进而预测渗透率。对比了张量CPA方法在各向同性介质和各向异性介质中的应用效果, 结果表明, 张量CPA方法通过引入张量形式的物理参量, 可全面表征各向异性介质的结构特征, 显著提高了各向异性介质渗透率预测准确度。

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。

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。

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。

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。

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。

陆上地震数据的噪声主要包括来自复杂近地表的噪声、外源激发的波场、不能用于地震波成像的其它噪声，通常包括线性与非线性相干噪声、非相干噪声及随机噪声。噪声压制的基本思想是对实测数据中包含的信号或相干噪声建立预测模型，然后对信号或相干噪声进行预测，最后压制数据中相干噪声和随机的非相干噪声。全波形反演和最小二乘逆时偏移逐渐成为高精度地震波成像的代表性方法技术，它们对噪声压制方法提出了更高的要求。因此，对当前地震数据去噪理论、方法与技术进行了分析对比，首先，提出了勘探地震数据的概念模型，即具有线性或非线性结构的信号或相干噪声叠加上满足一定概率分布的随机噪声；然后，分析针对该概念模型的各种方法技术，对于线性信号或相干噪声，采用的预测方法包括自回归模型预测器、线性Radon变换方法、K-L变换方法、Hankel矩阵方法，对于非线性（双曲）信号或相干噪声，采用的预测方法包括Radon变换方法和多项式拟合方法；最后，指出对数据中的非线性信号进行最佳建模是地震数据去噪的基础。上述方法的对比分析结果加深了数据处理人员对目前主流去噪软件模块理论基础的认识，从而进一步提升实际地震数据的处理效果。

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。

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。

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。

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。

作为一种有效解决传统全波形反演(FWI)中周波跳跃问题的方法, 基于2-Wasserstein距离的全波形反演(OT-FWI)通常需要采用适当的数据规则化方法。为此, 将Sigmoid函数作为数据规则化方法引入OT-FWI, 形成基于Sigmoid的OT-FWI方法。Sigmoid函数可以限制数据的取值范围, 将小于0的部分映射到接近0的值。与常用的数据规则化方法如仿射尺度规则化和指数归一化规则化方法相比, Sigmoid函数可以更好地利用地震数据中小于0的相位信息, 从而进一步提高反演精度。1D Ricker子波测试结果表明, 基于Sigmoid数据规则化的2-Wasserstein全波形反演方法可以有效提高目标函数的凸性, 并增加共轭震源中的低频信息。将该方法应用于胜利模型数据和中国东部某勘探区实际地震数据进行测试, 结果表明, 相对于传统的数据规则化方法, 基于Sigmod数据规则化的2-Wasserstein全波形反演方法可以进一步提高模型反演的精度。

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。

建立精确的速度模型对地震成像和解释十分重要,深度学习方法为建立精确的速度模型提供了新的途径,然而,目前可用于速度建模网络训练的样本非常有限。为此,提出了一种利用随机曲线模拟地下速度模型,自动生成大量样本用于深度学习训练的方法。该方法通过生成一组随机数,插值形成随机序列,利用三角函数将随机序列生成随机曲线来模拟地下界面,生成层状速度模型,在此基础上,通过添加断裂、速度异常体和地层倾角来模拟更复杂的速度模型;在速度预测网络构建方面,选取Deeplabv3+网络作为速度预测网络。通过增加卷积层的方法,优化了Deeplabv3+网络上采样后直接输出导致边界模糊的问题。将上述方法应用于模型数据和实际数据,测试了该方法在含噪声、不同子波频率和部分数据缺失情况下的稳定性。结果表明,该方法能够有效地应对噪声、不同子波频率和部分数据缺失的影响,具有可靠的泛化性和鲁棒性。

时移地震技术作为目前海上剩余油气监测的重要技术之一, 可以有效指导油气田开发方案。针对海上时移地震数据采集过程中第二次采集受平台及海底管线影响导致采集的数据出现空缺的问题, 首先利用在同一工区两套不同时期采集的地震数据, 即早期采集的拖缆地震数据与近期采集的海底节点(ocean bottom node, OBN)地震数据, 进行叠前地震数据一致性处理以及叠后全局匹配处理, 使其时移差异能有效反映油气开采引起的地震数据变化; 再利用神经网络学习上述两套一致性处理后的地震资料非线性映射关系, 对大范围连续缺失的OBN地震数据进行数据重建。上述海上时移地震数据空缺区智能重建方法可以有效利用两套数据的相似性恢复缺失的地震数据, 同时尽可能地保持时移地震特征, 取得了良好的应用效果。

随着微地震监测的广泛应用, 如何提升微地震的定位精度和效率成为重要的研究方向之一。目前, 井下微地震定位多采用基于走时的线性反演定位方法。然而传统射线追踪方法在复杂非均匀介质中可能会存在阴影区、焦散等问题, 导致定位结果存在一定误差。提出了一种基于改进多模板快速行进法的微地震定位方法, 利用球面波近似算法计算震源附近网格点走时, 再利用多模板快速行进法(MSFM)求解程函方程计算其余网格点走时, 最后, 采用走时差目标函数全局搜索事件位置。理论测试结果表明, 该方法的计算走时优于快速行进法(FMM)和MSFM, 具有较小的走时误差, 尤其是在震源附近误差很小; 且该方法可以对层状以及更复杂速度模型实现射线追踪以及准确定位。将该方法应用于四川盆地威远地区页岩气开发井下数据的处理, 结果表明, 所得到的定位结果比Geiger方法更加准确、合理, 更加清晰地刻画了裂缝以及断层的形态分布。

总有机碳含量(TOC)是决定烃源岩质量的最重要参数。为了准确评价煤系页岩气储层的TOC参数, 以四川盆地Q区龙潭组C1井海陆过渡相页岩气储层为例, 对提高储层TOC参数计算精度的方法进行了研究。根据研究区的地质特点, 结合自然伽马能谱测井数据, 对原始Δlog R方法进行改进, 形成了基于自然伽马能谱测井的双Δlog R方法。首先, 将岩心TOC数据按岩性分为煤层和非煤层, 然后, 将自然伽马能谱测井数据(钍钾比(Th/K)和钍铀比(Th/U))分别与煤层TOC和非煤层TOC进行相关性分析, 各自选择最高相关性的数据与Δlog R拟合, 计算煤层和非煤层的TOC。结果表明, 基于自然伽马能谱测井的双Δlog R方法和传统方法相比, C1井煤层和非煤层TOC计算相关性最高可以提高到0.78和0.85, 煤层和非煤层TOC的绝对误差最低都可以降到0.01%, 煤层和非煤层TOC的相对误差降低到14.93%和12.53%。将基于自然伽马能谱测井的双Δlog R方法应用于四川盆地S区Y组C2井, 取得了较好的效果。改进的方法适用于研究区页岩气储层黏土含量高, 非均质性强, 且存在黑色煤层的页岩储层, 有效弥补TOC与铀(U)含量无明显相关性的不足, 具有较好的适用性和推广性, 可以有效辅助研究区页岩气储层的勘探开发。

地下介质的黏弹性和各向异性特征会导致地震波出现相位频散和振幅衰减, 如果在地震数据处理中忽略这些影响, 那么成像结果会出现同相轴畸变和偏移假象。常规黏声TTI介质拟声波方程可用于模拟地震波在黏声各向异性介质中的传播特征, 但存在伪横波干扰和受模型参数限制(各向异性参数ε必须大于δ)等问题。为了解决上述问题, 将基于声学近似的纯qP波频散关系与常Q衰减模型相结合, 推导了一种黏声TTI介质纯qP波方程。该方程包含解耦的相位频散和振幅衰减项, 便于实现衰减补偿逆时偏移。基于新推导的方程, 发展了有限差分-低秩分解求解策略, 实现了黏声TTI介质纯qP波正演模拟。数值模拟结果表明, 该方程克服了黏声TTI介质拟声波方程的局限, 可较为准确且稳定地模拟地震波在黏声各向异性介质中的传播过程。同时, 该有限差分-低秩分解求解策略继承了有限差分求解方法高效的优势, 相比于传统低秩分解法具有更高的计算效率。

地震子波的准确提取可有效提高全波形反演和偏移成像等方法的准确性, 对储层预测和油气分析具有重要意义。由于深层能量衰减和复杂地质构造, 地震子波不仅具有时变特性, 同时也具有不可忽略的空变特性。而传统时变子波提取方法仅通过单道地震记录提取时变子波, 忽略了多道地震记录之间子波的空间变化。同时, 传统时空域子波提取方法, 如经验模态分解(EMD)方法, 对测井资料等先验信息依赖程度较高, 实际应用范围受限。深度学习为时空域子波提取提供了新的思路, 针对以上问题, 提出了一种改进时空图卷积神经网络(STGCN)的时空域子波提取方法。首先, 根据目标区地震数据分布特征与非平稳性质, 建立以非平稳地震剖面为输入, 时空域子波为标签的合成训练数据, 再利用传统EMD时变子波提取方法逐道提取目标区子波, 有针对性地构建以目标区地震剖面为输入, 目标区时空域子波为标签的实际训练数据。最后, 利用两种训练数据对改进后的STGCN进行训练, 使其能够融合提取的子波时空特征, 从而实现目标区时空域子波的有效提取。合成数据和实际地震数据的处理结果表明, 该方法对于深地时空域子波的提取有效且准确, 相较于传统方法更具优越性, 具有较好的实际应用价值。