-
公开(公告)号:CN118938297A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202310520148.7
申请日:2023-05-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G01V1/28 , G01V1/36 , G06F18/2131
Abstract: 本发明提出了一种混合相位地震子波的反褶积方法及装置,其中,方法包括:获取地震波数据,地震波数据包含混合相位的地震子波数据;通过同态反褶积算法处理地震波数据获得在多个预测分离点处的多个反褶积地震波数据;基于每个反褶积地震波数据分别构建对应的熵函数并计算对应的熵函数值;输出使得熵函数值最小的反褶积地震波数据。本实施例方法结合了同态反褶积算法中的定性分析结果与最小熵反褶积的定量分析思想,以反褶积处理之后地震记录的信息熵作为判别准则,在复赛谱域确定地震子波与反射系数的最优分离点,从而实现了对地震波数据的高分辨率处理。
-
公开(公告)号:CN118795543A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202310383778.4
申请日:2023-04-11
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供低频信号的重构方法及系统、地震记录的重构方法及系统,属于地震勘探领域。所述低频信号的重构方法包括:获取地震记录矩阵;构建特定长度的空间滤波器;根据空间滤波器以及与多个地震记录相对应的地震反射斜率,构建多个倾角滤波器;以及根据地震记录矩阵、地震记录矩阵中缺失的低频信号的最大频率、地震记录矩阵中的地震子波和多个倾角滤波器,构建低频信号的目标泛函;以及根据目标泛函,重构低频信号。本发明实施例通过重构污染或缺失的低频信号,并用重构好的低频信号补偿原始地震记录中缺失的低频信号形成完整的地震记录,从而有效地提高了低频信号反演和重构精度,进而增强了地震记录反映地下结构和表征油气储层的能力。
-
公开(公告)号:CN115685315A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202110852768.1
申请日:2021-07-27
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 一种振幅频变调制天然气储层检测方法,所述方法包括步骤:获取地震数据;使用时频分析技术将所述地震数据分解并得到若干数据子集;使用稀疏脉冲反演技术对每个所述数据子集进行波阻抗反演;计算每一频段的所述波阻抗的均方差函数;使用所述均方差函数对所述地震数据进行振幅频变调制。本申请提供的一种振幅频变调制天然气储层检测方法,基于时频分析的多尺度反演方法提取与频散有关的指示因子,采用该因子对反射强度进行自动调制,削弱其它因素对反射强度的影响,凸显与含气性有关的地震反射特征,增强了含气储层的地球物理探测精度。
-
公开(公告)号:CN103018775B
公开(公告)日:2016-05-11
申请号:CN201210459275.2
申请日:2012-11-15
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G01V1/28
Abstract: 基于相位分解的混合相位子波反褶积方法,应用于地震勘探地震信号处理。特征:人工激发并接收地震记录;对地震记录进行噪声压制、反褶积、速度分析、偏移等常规地震资料处理;采用复赛谱分离方法由地震记录振幅谱估算地震子波振幅谱;按照不同的分解比例,得到一系列具有相同振幅谱,不同相位谱的混合相位子波集合;按照反褶积之后方差模的大小,确定实际混合相位地震子波;设定希望输出零相位地震子波;计算反褶积算子;反褶积算子与地震记录褶积;将地震记录绘制为能够反映地下结构特征的地震剖面图像。提高地震记录的分辨率。能够更加清晰地反映地下结构的内幕和细节。
-
公开(公告)号:CN101776768B
公开(公告)日:2012-01-11
申请号:CN200910076323.8
申请日:2009-01-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司 , 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种高精度各向异性速度分析和动校正方法;地震数据准备,分选好CMP地震数据道集;采用双曲方程对小炮检距反射波数据进行无拉伸影响的速度分析;通过对速度谱进交互解释,获得反射波双曲速度;根据反射波双程时间和双曲速度,采用非剥层优化方法计算层速度;根据最小二乘优化原理计算出唯一的层速度;计算垂直均方根速度;利用全炮检距数据进行无拉伸影响的各向异性速度分析,得到各向异性参数;计算更高精度垂直均方根速度和各向异性参数;进行各向异性动校正;利用已经计算出的双曲速度和炮检距范围,自动完成垂直均方根速度的计算,进而进行各向异性速度分析、动校正,计算获得的参数不受动校正拉伸影响,具有高精度、高效率特点。
-
公开(公告)号:CN101776768A
公开(公告)日:2010-07-14
申请号:CN200910076323.8
申请日:2009-01-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司 , 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种高精度各向异性速度分析和动校正方法;地震数据准备,分选好CMP地震数据道集;采用双曲方程对小炮检距反射波数据进行无拉伸影响的速度分析;通过对速度谱进交互解释,获得反射波双曲速度;根据反射波双程时间和双曲速度,采用非剥层优化方法计算层速度;根据最小二乘优化原理计算出唯一的层速度;计算垂直均方根速度;利用全炮检距数据进行无拉伸影响的各向异性速度分析,得到各向异性参数;计算更高精度垂直均方根速度和各向异性参数;进行各向异性动校正;利用已经计算出的双曲速度和炮检距范围,自动完成垂直均方根速度的计算,进而进行各向异性速度分析、动校正,计算获得的参数不受动校正拉伸影响,具有高精度、高效率特点。
-
公开(公告)号:CN118940078A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202310518605.9
申请日:2023-05-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种沉积微相识别模型训练方法、装置及沉积微相识别方法。沉积微相识别模型训练方法包括:获取训练样本,训练样本包括具有标签的二维数据,二维数据包括沿横向排列的原始测井曲线和多个中值滤波后曲线,多个中值滤波后曲线由原始测井曲线进行不同尺度的中值滤波而获得,标签指示沉积微相类别;构建联合模型,联合模型包括特征提取模型以及特征分类模型,特征提取模型提取二维数据的多尺度空间特征,特征分类模型提取二维数据的垂向特征并基于空间特征和垂向特征进行分类;利用训练样本对联合模型进行训练,以获得沉积微相识别模型。本发明能够提高沉积微相识别精度。
-
公开(公告)号:CN112596102B
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202011162374.5
申请日:2020-10-27
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本申请关于一种油藏渗流特征参数的地球物理预测方法、装置及介质,涉及油藏地球物理勘探开发领域。该方法包括:获取储层的地质数据和地震数据;根据储层的地质数据和地震数据构建油藏渗流特征参数模型;将地震数据输入油藏渗流特征参数模型。通过对于地质数据与地震数据的获取以及对应上述数据的油藏渗流特征参数模型的构建,并将地震数据输入油藏渗流特征参数模型的方法,最终获取用于预测油藏剩余油情况的油藏渗流特征参数。通过根据地质数据以及地震数据直接构建油藏渗流特征参数模型,并将地震数据直接输入该模型的方法,避免了通过反演运算获取油藏渗流特征参数的过程,提高了对于储层中油藏剩余油情况的预测准确率。
-
公开(公告)号:CN116299685A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202111528703.8
申请日:2021-12-14
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种薄层结构高分辨率地震表征方法及装置,涉及油气勘探的技术领域,具体包括如下步骤:获取地震数据S以获取地震子波w(t),获取测井反射系数序列ξ(t)以获取测井反射系数子段ξi(t),并生成测井反射系数字典矩阵F;基于测井反射系数字典矩阵F、地震数据S、地震数据S构建地震反演目标函数,并利用非线性交错迭代方法求解地震反演目标函数,以获取反射系数向量R;获取期望地震子波基于期望地震子波与反射系数向量R进行褶积运算以获取薄层结构表征地震数据G。通过本发明提供的方法和装置可以以缓解现有技术中地震数据处理方法中为提高分辨率而使有效频带过窄,不能很好地对薄层结构地震进行表征的技术问题。
-
公开(公告)号:CN112099087A
公开(公告)日:2020-12-18
申请号:CN202011035649.9
申请日:2020-09-27
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本申请关于一种油藏渗流特征参数的地球物理智能预测方法、装置及介质,涉及油藏地球物理勘探开发领域。该方法包括:获取储层的弹性参数;将弹性参数输入m个物性参数模型,输出得到m个预测子参数;将m个预测子参数进行加权求和,得到储层的物性参数,物性参数用于从物性参数与油藏渗流场对应关系中获取油藏剩余油情况的预测结果。在获取储层的弹性参数后,将弹性参数输入不同的物性参数模型,再将每个预测子参数输入委员会机器模型中,对应自身权值进行加权求和,输出得到物性参数。通过设置可以从不同维度对物性参数进行预测的多个物性参数模型,提高了对于油藏剩余油的预测准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-