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基于地震驱动的海上油气田储层地质建模方法 被引量：16
1
作者 李绪宣 胡光义 +3 位作者 范廷恩 乐靖 黄旭日 高云峰 《中国海上油气》 CAS 北大核心 2011年第3期143-147,共5页
开发初期海上油气田钻井少,采用基于地质统计学的储层地质建模方法难以达到理想效果;但海上油气田地震数据较完整,因而有利于探索基于地震驱动的建模方法。通过地震数据体推演储层空间变化规律,再以井为条件求取空间估计参数,进而形成... 开发初期海上油气田钻井少,采用基于地质统计学的储层地质建模方法难以达到理想效果;但海上油气田地震数据较完整,因而有利于探索基于地震驱动的建模方法。通过地震数据体推演储层空间变化规律,再以井为条件求取空间估计参数,进而形成了基于地震驱动的海上油气田储层地质建模方法。应用结果表明,这种以地震数据为主体的建模方法有效利用了地质模式作为建模过程的约束,较好地克服了传统地质统计学的以井为核心且在井少时难以建立较为客观的储层地质模型的弊端,为海上油气田开发前期储层地质建模提供了一种更为客观和便捷的方法。 展开更多
关键词 地震驱动 海上油气田 储层地质模型 建模方法
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基于地震等时格架的倾角导向储层静态建模方法 被引量：8
2
作者 乐靖 王晖 +2 位作者 范廷恩 赵卫平 樊鹏军 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期449-458,共10页
为了建立等时性更好的地层格架,提高井网稀疏时储层参数的预测精度,提出了基于地震等时格架的倾角导向储层静态建模方法。以地震倾角体为导向划分垂向网格层并建立三维地层网格模型,利用敏感地震属性计算储层参数的空间变化规律,再结合... 为了建立等时性更好的地层格架,提高井网稀疏时储层参数的预测精度,提出了基于地震等时格架的倾角导向储层静态建模方法。以地震倾角体为导向划分垂向网格层并建立三维地层网格模型,利用敏感地震属性计算储层参数的空间变化规律,再结合井筒信息预测储层参数值,建立三维储层参数模型。与传统构造建模方法相比,该方法的优点是采用了倾角导向来建立等时地层格架模型。该方法基于地震属性求取的转换函数来建立储层参数模型,有别于传统地质统计学采取变差函数建模的方法,克服了井网稀疏条件下建模精度低的缺陷。模型测试与海上油田的实际应用表明,与传统地质统计学方法相比,该方法建立了更等时的三维地层网格模型,提高了井网稀疏时储层参数建模的精度。 展开更多
关键词 倾角体 倾角导向 地震驱动 等时格架 储层静态建模
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地震反演储层描述精度影响因素分析 被引量：13
3
作者 樊中海 胡渤 +3 位作者 宋吉杰 刘浩杰 慎国强 王振涛 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期441-451,I0008,共12页
在油田高效勘探、开发过程中,迫切需要提高储层描述精度。地震反演储层描述是一项综合性强的油气勘探技术,其精度影响因素复杂。为此,首先分类介绍了地震反演方法,明确各种地震反演方法特点和优势,然后利用实际资料和模型分析反演效果,... 在油田高效勘探、开发过程中,迫切需要提高储层描述精度。地震反演储层描述是一项综合性强的油气勘探技术,其精度影响因素复杂。为此,首先分类介绍了地震反演方法,明确各种地震反演方法特点和优势,然后利用实际资料和模型分析反演效果,对储层特征分析、测井标准化、井震标定、模型构建以及地震数据品质等技术环节产生的影响进行了分析,得出以下认识:储层特征认识、反演子波提取、约束模型构建及地震资料品质是影响地震反演精度的主要因素;实际应用过程中,需要针对主要影响因素,开展精细研究,减少储层辨识多解性,提高储层描述分辨力,对地震反演技术在油气勘探、开发中高效精细应用具有重要意义。 展开更多
关键词 地震驱动反演 模型驱动反演 储层描述 测井约束 模型构建 地震数据品质
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地震正演循环迭代模型修正技术 被引量：2
4
作者 范廷恩 胡光义 +5 位作者 陈飞 乐靖 刘振坤 王宗俊 马良涛 解超 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2018年第2期581-589,共9页
对于一个已经建立好的三维地质模型,单纯通过地震、井数据对模型进行修正精度不高.地震驱动建模作为一种充分整合地震数据的建模方法,可以充分挖掘地震中潜在的信息,通过地震驱动把地震残差转化为模型误差的修正量,从而实现模型的更新修... 对于一个已经建立好的三维地质模型,单纯通过地震、井数据对模型进行修正精度不高.地震驱动建模作为一种充分整合地震数据的建模方法,可以充分挖掘地震中潜在的信息,通过地震驱动把地震残差转化为模型误差的修正量,从而实现模型的更新修正.基于此,本文提出地震正演循环迭代模型修正技术,并以实际工区为例阐述了该方法的技术流程.通过地震对比和井对比技术对模型修正结果进行了定性和定量评价,结果表明该方法能够降低模型修正后的累积误差,使模型与真实值更接近,更好的表征了储层,更准确的表征了储层非均质. 展开更多
关键词 地震驱动建模 地震残差 修正量 地震正演循环迭代模型修正技术
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地震驱动建模方法在海相三角洲储层中的应用 被引量：1
5
作者 许磊 乐靖 +1 位作者 梁旭 董洪超 《石油化工应用》 CAS 2020年第2期106-109,122,共5页
海上稀井网油田的储层研究受制于缺少岩心,动态资料不完善等因素,精细表征储层分布规律的难度较大,井间预测具有很大不确定性。本次研究将珠江口盆地西江X油田珠江组海相砂岩储集层作为研究对象,以高质量地震资料和测井资料做基础,借助... 海上稀井网油田的储层研究受制于缺少岩心,动态资料不完善等因素,精细表征储层分布规律的难度较大,井间预测具有很大不确定性。本次研究将珠江口盆地西江X油田珠江组海相砂岩储集层作为研究对象,以高质量地震资料和测井资料做基础,借助地震驱动确定性建模手段,探索出一套少井条件下海相辫状三角洲储层预测及建模方法,该方法突破了无井区域建模只能采用数学插值的传统做法,充分利用地震信息帮助,大幅提高了地质模型的准确性。 展开更多
关键词 西江X油田 海相辫状三角洲 H11层 地震驱动建模
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地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测 被引量：54
6
作者 林年添 张栋 +4 位作者 张凯 王守进 付超 张建彬 张冲 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期4110-4125,共16页
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... 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. 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 卷积神经网络 卷积核 地震数据驱动 油气藏识别
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汶川地震强余震的电磁同震效应 被引量：40
7
作者 汤吉 詹艳 +3 位作者 王立凤 董泽义 赵国泽 徐建郎 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期526-534,共9页
汶川5.12大地震发生后,在武都汉王地震台及其附近地区布置了2个大地电磁测深点,进行了两期余震序列的地震电磁效应连续监测,共观测到M_s4.0及以上的余震事件35次.通过与汉王强震台的地震记录数据中15个强震记录比较发现,与地震波相对应... 汶川5.12大地震发生后,在武都汉王地震台及其附近地区布置了2个大地电磁测深点,进行了两期余震序列的地震电磁效应连续监测,共观测到M_s4.0及以上的余震事件35次.通过与汉王强震台的地震记录数据中15个强震记录比较发现,与地震波相对应的地震同震电磁信号存在于所有的电场和磁场记录分量中,它们与地震波到达同步.地震破裂发生时的电磁辐射信号在记录数据中相比地震波达到观测点的电磁信号幅度要小得多,无法从观测数据识别出来.通过分析对比地震位移和同震电磁信号的关系,提出了地震电磁同震信号产生的地震波驱动机理,认为观测系统在地球基本磁场中随地面运动产生了地震同震电磁信号,并从观测的地震振动位移和电磁信号进行了验证. 展开更多
关键词 地震 余震 同震信号 地震波驱动
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基于U-Net网络的端到端地震高分辨率处理技术 被引量：7
8
作者 孙永壮 黄鋆 +1 位作者 俞伟哲 胡伟 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2021年第3期1297-1305,共9页
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... 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. 展开更多
关键词 U-Net网络 端到端 地震数据驱动 深度学习 高分辨率处理
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