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地震储层描述技术7

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地震 描述 技术
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复地震道统计类)常用的地震属性(频,能)谱统计类)F2 3)常用的地震属性(层序统计)提供 常用的地震属性常用的地震属性(相关统计)提供分析的道数1、 3( 处理包括:去野值、归一化和 平滑处理。去野值:去掉一些数值特大特小的异常点归一化:使数量级有差别的各测线的参数值统一到相同的量刚上来;平滑: 消除参数的突跳不平,采用三点或五点平滑方法地震属性预处理分三步:(1)确定学习样本显示好的井做为一类样本,如跃灰1井与跃灰4有显示的井做为另一类样本,如跃813)确定时窗,以)预测跃进 1号模式识别地质模型(沉积、构造、地质模型(沉积、构造、成岩)井旁地震道模型成岩)井旁地震道模型层约束、地质模型约束、层约束、地质模型约束、井约束下储层反演(波井约束下储层反演(波阻抗或测井参数)阻抗或测井参数)地震属性地震属性参数提取参数提取地质地质测井测井钻井钻井测试测试资料资料地震资料处理、測井资料处理地震资料处理、測井资料处理地质模式指导下的预测地质模式指导下的预测结果解释及有利区带评价结果解释及有利区带评价资料分析资料分析地震、测井、地质数据地震、测井、地质数据敏感参数分析敏感参数分析定量地震相分析地震相定义地震相是沉积相在地震剖面上的影射,它是指有一定分布范围的三维地震反射单元,其地震参数如反射结构、几何外形、振幅、频率、连续性和层速度,皆与相邻相单元不同。它代表产生其反射的沉积物的一定的岩性组合、层理和沉积特征。正因为这样,可以说地震相是沉积相在地震剖面上的反映。定量地震相分析传统地震相分析方法传统地震相分析方法通过肉眼观测来描述的,俗称“相面法 ”。它类似于观察和描述岩心或露头的沉积相分析,但它是通过对地震剖面上反射特征的观察和描述来进行的。地震相的特征可用地震相参数来表达,所谓地震相参数是地震相内部那些对地震剖面的面貌有重要影响,并且具有重要沉积相意义的地震反射参数。它有三种类型,即物理参数、 地震反射构型和 地震相单元边界反射结构 。物理参数物理参数是指地震剖面的各个组成部分(即同相轴)的物理地震学特征,包括其视振幅、视周期(视频率)、连续性三个方面。(1)视振幅:视振幅反映了其相应地下界面反射系数的大小。(2)视周期:视周期(视频率)反映了反射界面之间的间距大小。(3)连续性:连续性是指同相轴的视振幅以及视频率在横向上的稳定程度。定量地震相分析地震反射构型地震反射构型包括地震相单元的外形与地震相内部的反射结构外形席状、席状披盖、楔状、滩状、透镜状、丘形、充填内部的反射结构平行和亚平行反射结构、发散结构、前积反射结构、前积反射结构、退积反射结构,其中前积反射结构有:超型前积结构、下超型前积结构、斜交型前积结构、叠瓦型前积结构、杂乱前积结构、复合前积结构、双向前积结构定量地震相分析单元边界反射结构反映了沉积过程中所发生的地质事件,如沉积物来源、构造运动、海平面的相对变化等等。根据边界上下同相轴的几何接触关系可以分为两大类,即整一界面与不整一界面,并可进一步划分为七种类型:整一界面平整整一、不平整整一不整一界面削截、视削截、顶超、上超、下超定量地震相分析地震相解释的匹配准则与步骤匹配准则能量匹配准则以岩心相为准则沉积体系匹配准则沉积演化史匹配准则步骤地震相划分剖面平面地震相转换定量地震相分析(1)传统地震相分析主观性很强。(2)随着地震处理技术的不断提高,使得地震剖面上包含的地震信息更加丰富,而其中的许多信息光靠肉眼在地震剖面上观察是检测不出来的,必须借助地震数据采集技术和计算机技术加以提取、分析,并通过一定的数学方法,对这些地震信息的地质特征加以解释。在这种情况下, 从1984年开始的产生定量地震相分析,目前,模式识别、人工智能专家系统和人工神经网络已进入地震相定量分析这一研究领域。定量地震相分析定量地震相分析人脑由大量神经细胞组织,处于空间不同区域的神经元分工有所不同,会分成不同的对应区域,各区域对输入模式具有不同的向应特征,并且这一过程是自动完成的,他利用这个思想来构造人工神经网络,实现无监督的聚类与分类过程。生物学基础方法简介于第个输入模式,寻找与距离最近的神经元,该神经元满足:其数值调节准则为:其中0<<1,且随时间递减。因此,训练结果是权值矢量逐渐向输入模式靠近。但权值矢量分布是不规则的。竞争学习过程{ })(1−=[]⎪⎩⎪⎨⎧≠=−+=+)()()()1(ρ方法简介便于在阵列中互相靠近的位置可以找到类似的特征,那么就必须加入侧反馈。侧反馈的大小和类型(兴奋或抑制)可用权值来表示,权值一般是阵列内神经元之间几何距离的函数,如墨西哥草帽函数。方法简介西哥草帽函数侧反馈的效果可用有效的计算方法来模拟。侧向权值被消去并且用一个区域代替,在这一区域中响应被最大化。而侧反馈的调整可以通过简单地调整邻域的大小来体现,加上侧反馈后,其权值调整不仅仅争对获取神经元,而且对其邻域内的所有神经元进行调整。其调整邻域大小可在训练过程中变化,邻域越大意味着正向反馈越多,训练区域越大。正是通过早期训练期间邻城函数的较大值,使得网络结构有序化。此时数值的调整可表示为:[ ]⎪⎩⎪⎨⎧Ω∉Ω∈−+=+)()()()()()()1(合 成地震按顺序渐变(波形)排列,并给每个合成 道指定一个值或颜色。这一阶段不需要井数据,结果100%可重复 。模型道生成方法简介
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