一种断控缝洞型储集体的刻画方法

    公开(公告)号:CN116931070A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202210326559.8

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种断控缝洞型储集体的刻画方法,包括:获取三维地震反射振幅数据D,求取三维相对阻抗数据;求取绝对阻抗数据Ip;分别计算绝对阻抗数据Ip的阻抗背景趋势Ip_bg和三维地震反射振幅数据D的振幅背景趋势Dbg;计算绝对阻抗数据Ip和阻抗背景趋势Ip_bg之间的差值,并计算三维地震反射振幅数据D和振幅背景趋势Dbg之间的差值;基于背景趋势压制后的阻抗数据Ip_diff,计算得到溶洞响应,基于背景趋势压制后的地震振幅数据Ddiff,计算得到缝洞带响应;本发明从反演出发,引入约束项,可使反演结果的空间非均质性得到有效提高,本发明给出了背景趋势压制以及异常响应增强的优化方法,提高了溶蚀洞以及缝洞带的识别精度。

    深海水道迁移程度的确定方法、存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN115542388A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202110735439.9

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种深海水道迁移程度的确定方法、存储介质和计算机设备,该方法包括:将深海水道平面分布图上的深海复合水道划分为多个弯曲段;对于每一个弯曲段分别执行以下步骤:在所述弯曲段对应的地震振幅剖面图上确定所述弯曲段对应的深海单一水道的垂向迁移量与侧向迁移量;根据所述弯曲段对应的深海单一水道的垂向迁移量与侧向迁移量计算所述弯曲段的水道迁移指数;根据每一个弯曲段的水道迁移指数分析该弯曲段的深海水道迁移程度,能够通过水道迁移指数量化深海单一水道的迁移演化程度,不仅丰富了深海水道的形态学参数,而且对于深海水道定量沉积学与沉积体系研究具有重要支撑作用。

    一种针对薄层刻画的方法及系统

    公开(公告)号:CN114076980A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202010826157.5

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明提供一种针对薄层刻画的方法及系统,其中,该方法包括获取研究区分角度叠加数据体,并通过叠前反演获取研究区的背景纵横波速度比值。获取用于表征零偏移距数据与实测地震数据之间关系的目标函数,其中,所述移距数据为纵波阻抗反射率褶积子波结果。利用获取的目标函数,对分角度叠加数据体进行反演处理,获得研究区的真实零偏移距地震反射数据。获取基于反演得到的真实零偏移距反射数据的基础上,获取零偏移距反射数据的奇偶分量权系数,在此基础上获取提高分辨率后的零偏移距反射数据。利用分步方法,获取零偏移距信息,再在零偏移距信息的基础上进行奇偶分量分解,提高反射数据纵向分辨率,整个过程相对多角度叠加数据直接反演更加稳定。

    天然气水合物赋存相建模方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118732018A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310315438.8

    申请日:2023-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种天然气水合物赋存相建模方法、设备及存储介质,涉及天然气水合物储层建模方法领域。方法包括:步骤1、获取天然气水合物储层地震属性数据体及其平面分布图,在地震属性数据平面分布图中划分出水合物固体区、游离气区和空白区;步骤2、基于水合物固体区、游离气区对应的地震属性数据提取得到各自的建模参数,以及建立各自的概率体模型;步骤3、基于建模参数,以概率体模型为约束进行建模,得到天然气水合物赋存相分布模型。设备包括处理器和存储器,存储器中存储介质存储的程序指令用于执行建模方法的各步骤。本发明建立的模型能够更好的反映水合物储层内部的空间展布特征。

    水道储层预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117991379A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202211372494.7

    申请日:2022-11-03

    Abstract: 本申请实施例提供一种水道储层预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:根据实际测井数据和实际地震数据,获取训练样本数据,包括获取模拟水道沉积体系和获取所述模拟水道沉积体系的正演模拟地震记录;将所述训练样本数据输入至预建立的深度学习模型进行训练,直至所述预建立的深度学习模型的损失函数和准确度满足预设要求,得到训练后的深度学习模型;将实际地震数据输入训练后的深度学习模型进行水道储层预测。该方法运用深度学习模型预测水道储层,根据实际的测井数据和地震数据,通过正演模拟获得大量的训练样本数据,使得获取的训练样本数据与实际资料具有一定的相似性,提高了深度学习的预测效果。

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