简介：3D地震波走时计算是偏移、反偏移、层析等诸多地震勘探技术中的重要中间步骤。快速推进法计算3D地震波走时具有高效率、稳定性及适应能力强的特点，但快速推进法在震源附近区域的计算精度不高，降低了整个走时算法的计算精度。本文提出了一种联合3D走时计算方法来解决这一问题。该方法在震源附近小范围内使用计算精度较高的波前构建法计算走时，在剩余区域使用快速推进法计算走时，由于模型中绝大多数网格节点走时是通过快速推进法计算的，故新方法保留了快速推进法高效的特点，同时由于震源附近网格节点走时精度的提高，整个新算法的计算精度相对于快速推进法而言有了较大的改善。文中通过数值分析对上述结论进行了验证并使用三维岩丘模型验证了新方法的稳定性和适应能力。

简介：相干属性是检测地下介质不连续性特征的主要参数之一，但倾斜地层会对相干属性产生干扰，故在计算相干属性时需要消除地层倾角的影响。传统的相干属性计算一般使用时域倾角扫描法来消除地层倾角的影响，但这种方法的精度受到采样间隔等因素的限制，并不能很好地消除地层倾角的影响。根据振幅谱具有不受地层倾角影响的特点，本文提出将预先定义的子数据体内的地震数据变换为振幅谱，再利用振幅谱构造协方差矩阵，协方差矩阵最大特征根与矩阵迹的比值作为子数据体中心点的相干值。利用振幅谱计算相干属性的方法能够较好地消除地层倾角的影响，而且可以使用不同频段的振幅谱计算相干体，具备多尺度相干体算法的特性。模型数据和实际地震数据的应用结果表明，振幅谱相干属性可以更好地消除地层倾角对相干属性的影响。

简介：弹性参数在甜点区预测和页岩气的开发过程中扮演着重要的角色，因此研究等效弹性参数随页岩气储层属性的变化是一项很有意义的工作。研究中我们用x射线CT扫描技术获得了较为精确的页岩样品微观结构图像。从这些图像中，我们可以获得孔隙度和矿物的详细情况，据此，我们构建了三维数字岩心，并应用有限元法对弹性参数进行了数值模拟，其间深入考察了子样选取、网格划分、求解器类型以及边界条件等，该方法易于区别不同的矿物及其百分含量。本文重点研究孔隙度和干酪根含量对弹性参数的影响，计算结果表明，孔隙度和干酪根含量对弹性性质有较大的影响，当孔隙度和干酪根含量增加时，弹性模量降低，且当孔隙度小于0．75％左右、干酪根含量大于3％左右时弹性参数减小速率较缓。因为孔隙度仅仅为4．5％，孔隙中填充油或气对弹性参数的影响甚微。不同岩心样本具有不同的孔隙度和干酪根含量，传统岩石物理实验不仅昂贵而且费时，而数值模拟是基于数字岩心来计算弹性参数，更加经济、方便。本研究证实了将页岩样品的微观结构图像与弹性模量的计算相结合来预测页岩弹性参数的可行性。

简介：传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。

简介：由于孔隙型碳酸盐岩储层的复杂孔隙结构和强非均质性,岩石导电效率与含水孔隙度之间理想的线性关系相对复杂或并不存在,故前人基于岩石导电效率理论建立含水饱和度的计算公式并不完全适用于碳酸盐岩储层。基于岩石导电效率理论,推导了岩石导电效率的计算公式,阐明了岩石导电效率与含水孔隙度之间线性关系相对复杂或并不存在的根本原因,发现了岩石导电效率与电阻率之间的幂函数关系,分析了所建立含水饱和度计算公式误差的主控因素,得出了岩石导电效率的计算精度是该方法是否能推广应用的关键。与Archie公式相比,基于岩石导电效率理论建立的含水饱和度计算公式能更准确地计算研究靶区孔隙型碳酸盐岩储层的含水饱和度。在伊拉克某油田和印尼某气田3口井碳酸盐岩储层中的应用,表明当计算岩石导电效率的相对误差不大于0.1时,所计算储层含水饱和度的绝对误差不大于0.1,基本满足孔隙型碳酸盐岩储层精细评价的需求。

简介：有限频走时层析成像是近年发展起来的一种新方法,这种新方法的一个主要过程是走时灵敏度算核的计算。求解灵敏度算核要多次用到同一散射点的走时,多次地求解同一走时是相当耗时的任务,如果介质为均匀或速度线性变化等简单模型,散射点的走时可以用解析公式快速地求出,从而灵敏度算核的计算耗时相对较少。然而各种地球模型中,介质速度大多为分层模型,从解析公式中得到走时信息就比较繁锁。为了提高计算效率,本文采用查表算法研究地球分层速度模型中的P震相有限频走时灵敏度算核的计算,选用的速度模型是地球AKl35模型,用查表算法求解走时,节省了约50%的计算时间。在相同的速度模型下,与已有结果的对比,本文所用的查表算法,能在兼顾精度的前提下,以较小的存储要求换取较高的计算效率,这对提高有限频走时层析成像算法的速度具有一定的参考价值。

简介：在具有垂直对称轴横向各向同性介质中,利用四种参数来确定中间至远偏移距转换波(C-波)动校正.它们是C-波叠加速度VC2,垂直速度比和有效速度比γ0和γeff,以及各向异性参数χeff.我们将这四种参数作为C波叠加速度模型.C-波速度分析的目的就是确定这种叠加速度模型.C-波叠加速度模型VC2,γ0,γeff,和χeff可以由P-波和C-波反射动校正资料获得.然而错误的传播是C-波反射动校正反演中的严重问题.当前短排列叠加速度由于是从双曲线动校正推算而得,因而其精度不足以为各向异性参数提供有意义的反演值.中间偏移非双曲线动校正不再被人们所勿略,而是可以用一个背景γ加以量化.非双曲线分析通过中间偏移距的γ校正量可以产生VC2,若数据不含燥音,其误差小于1%.方法稳健,允许γ启始假定值的误差达20%.该方法也适用垂直非均匀各向异性介质.精度的提高使能够用4分量地震资料计算各向异性参数.为此提出了两种工作流程:双扫描和单扫描流程.理论数据和实际数据的应用表明这两种流程得出的结果其精度相似,但是单扫描流程比双扫描更有效.

简介：通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。

简介：山区重力勘探中,重力外部校正是重力勘探料处理和解释的前提,其内容包括地形校正、中间层校正等.本文在分析常规外部校正方法的基础上,提出了一套适合于山区重力勘探的球面地形校正及有限球壳中间层校正方法,并严格推出了球面地形校正公式.对中国南方ZJJ地区重力资料处理结果表明,该方法提高了地形校正的精度,使山区重力资料品质达到或接近平原区的水平.

简介：通过引入岩石骨架参数表达式到Gassmann近似流体方程中，实现了基于该方程的地震孔隙度反演。但是岩石骨架参数表达式有很多种，使得地震孔隙度反演公式也各不相同，实际应用不方便，反演结果也难以评价。作者在研究现有常用岩石骨架参数表达式如Esheby－Walsh，Pride，Geertsma，Nur，Keys－Xu以及Krief等的基础上，提出了含有调节参数的岩石骨架模型统一表示式，发展了基于Gassmann方程的地震孔隙度反演方法。该方法应用范围宽，参数调节方便、灵活。为验证所提公式和方法的实用性，作者们结合ZJ地区钻井岩心的岩石物理样品测试数据和测井数据，进行了地震孔隙度反演。由于该地区油气储层的存在与中等程度孔隙度的分布有关，因此地震孔隙度反演对预测和识别油气层、干层和含水层有重要作用。反演结果与工区内孔隙度测井瞌线吻合度高，说明本文所提公式与方法是有效的，可靠的。

简介：埋藏在6000m以下的地震反射异常体是礁体还是火成岩体?或者是海底滑塌体?在高质量重磁电资采集的基础上,通过对研究区域内的地层岩石物性细致研究,利用CEMP资料界面约束二维反演、重磁力异常剥离技术和LCT重磁力地震联合反演解释技术细致研究了异常体的物性参数,从密度、磁化率、电阻率、速度等多种特征推测判断了深层异常体地质属性,为钻井部署提供了间接依据.

简介：在储层发育带，通常地震波波形会变复杂，所以关联维会变小。但由于地震波是有一定带宽的信号，波形受这个带宽内所有频率成分的影响，如果直接进行关联维的计算，其结果往往不能很好地反映储层。鉴于这种情况，提出了经验模态分解（EMD）与关联维相结合的方法，利用EMD对地震波进行分解，对分解后的每一个平稳的固有模函数（IntrinsicModeFunction，IMF）分量进行关联维计算，将计算结果与有效的IMF分量进行储层预测。利用该方法对xx区三叠系中油组进行了试算，取得了较好的效果。

简介：本文综述了图像增强技术在位场数据中的应用现状,并介绍了两种改进的图像增强技术,用于增强重磁图像特征.一种方法借鉴了直方图平滑化的思想,应用于位场彩色影像的色谱的自动确定.该方法的应用能够使色彩合理地配置,从而保证了图像的视觉效果和分辨率.另一种方法基于改进的Radon变化和梯度计算,用于重磁图像中线性特征的检测和增强.该方法能在变化域中突出显示线性特征,从而有利于线性特征的检测和增强.通过对简单图像和实际资料的应用,表明了两种方法在增强特征中的有效性.

简介：本文是中国陆域航磁地质构造研究最新进展的综述性文章，对基于航磁数据的中国陆域地质构造编图最新成果和取得的新认识进行了论述。该项研究利用我国50多年的海量实测航空磁测数据，采用最新的数字化编图技术及先进实用的位场数据处理方法编制了1：5000000万和1：1000000万中国陆域航磁系列图件，以板块构造和大陆动力学理论为指导，以岩石物性研究与航磁异常特征分析为基础，定性、定量与综合解释相结合，编制了中国陆域磁性基底深度图及主要地质构造单元图件，并依据航磁数据对新划分的地质构造进行了论述。

简介：Gabor变换和S变换是常用的时频分析工具。根据测不准原理,它们的时频分解结果无法在时间域和频率域同时具有很高的分辨率。为了提高非平稳信号时频分解结果的分辨率,本文提出瞬时频率分布函数（IFDF）并利用它表达非平稳信号。当非平稳信号时频成分的分布满足测不准原理对信号可分辨的要求时,瞬时频率分布函数的支集和短时Fourier变换的小波脊支集是同一个集合。利用IFDF的该特征,本文提出一种迭代算法（Sparse-STFT）实现了信号的稀疏时频分解。该算法在每次迭代过程中利用残留信号的短时Fourier变换结果的脊支集更新信号的时频成分,每次迭代得到的时频成分的叠加结果即为最终的稀疏时频分解结果。文中的数值实验证明了Sparse-STFT可以有效地提高非平稳信号时频分解结果的分辨率。最后,本文将该方法应用于地震数据面波的压制中,取得了理想的处理结果。

简介：本文通过地震正演模型和面波振幅数据对比分析了天然地震、爆炸,与核试验数据,以探索改进辨别天然地震与爆炸的方法。所提方法是基于波数域和频率域的双积分变换解。用于研究的地震事件都发生在北朝鲜,其中包括2001年6月26日（39.212°N,125.383°E）和2001年10月30日（38.748°N,125.267°E）所记录的爆炸数据,2006年10月9日（41.275°N,129.095°E）所记录的一次核试验数据、以及2002年4月14日（39.207°N,125.686°E）和2002年6月7日（38.703°N,125.638°E）所记录的两次天然地震。基于这些数据通过地震波分析与理论模拟表明爆炸引起的地震与天然地震有着不同的波型特征。爆炸引起的信号特征是P波的能量较S波强,在爆炸记录上0.05-0.5Hz频率之间Rg波清晰呈现,而在然地震记录上没有。这是由于爆炸地震记录上P波是优势波,与SH成分发生了耦合。

简介：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力，因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程，包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息；然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集，并消除冗佘信息；最后采用C5．0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好，表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。

简介：常规地震观测系统设计方法基于地下水平层状介质的假设,通常不能适应复杂构造情况。我们从控制照明的思想出发,提出了一种面向目标成像的地震观测系统设计方法,该方法需要一个由初步地震解释得到的速度模型。利用单程傅立叶有限差分波场传播算子将目标层的平面源延拓到地表,通过分析从目标层延拓到地表的波场能量的分布,可以确定目标层成像所需要的炮点或者检波点的位置。利用SEG-EAGE盐丘模型数值试算结果表明,该方法用于设计面向目标成像的特定地震采集系统。

简介：从大量的地震属性中提取最能反映地质特征的综合属性是储层预测技术的关键,通常选用降维方法来优选属性。目前应用最为广泛的线性降维方法。但是,由于地震属性与地质特征的关系通常是非线性的,基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分地反映这种非线性关系,降低了储层预测的精度。流形学习是一种新的非线性学习方法,它是通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间,挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性,开拓了地震属性降维优化研究的新领域。本文首次实现了3D地震数据的层问属性特征提取,讨论了LLE方法及其关键技术,并以奥陶系礁滩相储层实例说明LLE和PCA两种方法降维及聚类的不同效果。理论模型分析和实例应用表明：LLE较好地保持了数据本身的原始结构;提取的综合属性和聚类相图较好地刻画了沉积相带、储层和流体的特征。这说明流形学习具有更好的特征提取性能。

简介：本文通过人工变换T2分布和建立管-球模型模拟法研究含水合物地层渗透率与水合物含量之间的关系。首先,在渗透率的模拟试验中,我们改变了束缚水与可动水的比例、总孔隙度以及与之关联的T2分布。试验结果表明,相对渗透率与水合物含量之间的关系受到这些因素的制约。随后,我们用管-球模型表示水合物生长的孔隙空间,并把水合物的生长过程看成是向孔隙空间随机扔小球的过程。在此过程中,采用两种方法计算渗透率,一是Schlumberger＇sT2公式（即SDR模型）,二是Darcy定律与Poiseuille流动方程相结合的方法。前人的实验研究表明,在一定的水合物含量范围内,渗透率基本保持不变。以此为参考,我们将计算结果与之进行比较。我们发现,采用SDR模型时,渗透率的数值模拟曲线与Masuda模型N=15时的结果相近。而采用Darcy定律时,渗透率模拟值较高,但与实验结果的趋势相一致,都会出现渗透率的平直阶段。尤其,当水合物晶体在孔隙体内优先生成时,优先的概率越高,渗透率的平直范围越大。