无人机技术在油气勘探开发中的应用现状及前景展望

随着无人机技术的快速发展,无人机在油气勘探开发领域的应用日益广泛。通过对其应用实例进行详细探讨,证实其在提升数据采集效率、优化监测流程以及增强环境保护等方面的巨大潜力。未来,无人机在能源行业中的角色将更加凸显,为该行业带来转型与升级。旨在综述无人机在油气勘探开发中的应用现状,并探讨其面临的挑战与发展趋势,以期对油气行业专业人士提供一个全面的技术介绍和应用概览。

分布式智能车载网联系统的匿名认证与密钥协商协议

智能车载网联系统作为智慧城市建设的重要组成部分,近年来受到学术界与工业界越来越多的关注。智能车载网联系统中提升了智能车辆的行驶安全性与出行效率,但在开放的环境下数据传输容易被截取,造成敏感信息泄漏。因此需要实现匿名认证并且协商正确的会话密钥,来确保智能车载网联系统敏感信息的安全。该文提出面向分布式智能车载网联系统架构的匿名认证与密钥协商协议。该协议基于中国剩余定理秘密分享技术来保护认证标识符,智能车辆能够以线性的计算开销在不同的区域恢复出对应的标识符,该标识符能够长期安全使用且智能车辆能够在不使用防篡改设备的情况下完成安全认证,路侧通信基站能够检测信息的匿名性和完整性,并与智能车辆协商到后续安全通信的会话密钥,同时实现双向认证。此外,协议能够在复杂的分布式智能车载网联系统中拓展批量匿名认证、域密钥更新、车对车的匿名认证、匿名身份可追踪等实用性功能。安全性与性能分析表明该协议能够安全高效地部署在分布式智能车载网联环境。

基于局部存储策略的声波全波形反演方法

全波形反演作为一种高精度地下速度模型建模方法,自提出以来就受到了地震勘探领域的广泛关注.然而在时间域全波形反演中梯度计算需要存储或恢复震源波场,这会导致存储大量数据或额外的震源波场重构计算,使得全波形反演的实用化受到波场重构的制约.为此,本文提出了一种基于局部存储策略的声波全波形反演方法.依据奈奎斯特采样定理设置存储间隔,通过存储每个空间网格点有限时间区间内的有效波场来计算梯度,达到减少存储震源波场数据量、避免波场重构进而提升效率的目的.与其他方法相比,本方法无需波场重构且所需内存大小与正演模拟的差分精度和记录时长均无关.二维和三维推覆体模型合成数据的反演测试均表明:本方法能够在不重构波场的情况下保证反演结果的精度和信噪比,有效提高计算效率并显著降低对计算机内存的需求.

频率—波数域水陆检数据上、下行波场分离方法

随着海洋油气勘探开发的发展,OBC/OBN水陆检海底接收的应用日趋广泛,上、下行波场分离作为水陆检数据处理的关键技术,决定了资料处理品质及应用效果。常规方法分离出来的上行波场中包含下行波场,下行波场中包含上行波场,即不能实现上行波场与下行波场的完全分离。为此,提出在频率—波数域利用包含直达波和切除直达波后的水陆检数据,直接计算水陆检数据标定滤波因子,实现水陆检数据标定和上、下行波场分离。分离后的上行波场数据中既消除了虚反射多次波干扰,又提高了地震数据信噪比和分辨率,为后续联合反褶积和偏移成像等处理提供了高保真的上行波场和下行波场数据。数据实例表明了所提方法的有效性和实用性。

基于多尺度卷积自编码器的地震噪声智能压制方法及应用

针对传统地震噪声压制方法存在的泛化性不足、主观性强以及实际无噪声数据稀缺等问题,利用深度学习方法的泛化特性,在保护有效信号的基础上,建立了一种地震噪声智能压制方法。基于有效利用少量实际无噪声数据的原则,首先通过正演数值模拟地震数据构建数据集,再搭建基于InceptionV4卷积模块和注意力机制的卷积自编码器网络,并利用正演数据对网络预训练。该过程首先依靠数据驱动方法和网络强大的特征提取能力初步获取地震数据的有效特征表达,通过正演数值模拟数据试验分析发现,该方法既能有效压制绝大部分随机噪声和相干噪声,还能比DnCNN网络更大程度地避免损伤有效信号;然后,再采用迁移学习的策略和少量实际地震数据继续训练网络,最终获得实际地震数据噪声压制模型。将该方法应用于实际地震数据噪声压制试验,并从压制效果、保幅性等方面评价方法效果,结果表明该方法对于随机噪声、面波等噪声干扰具有一定的压制能力,准确地恢复了有效信号,且具有处理成本低、效率高等优势。

高精度智能断层预测技术及应用

利用断层敏感属性识别断层的精度和适用性有限,主要可识别主干大尺度断层。对于中、小尺度断层,由于欠缺足够的分辨率、连续性,预测的断层数量不准,如果仅依靠单一属性预测断层的可信度较低。此外,长期以来断层解释以人工为主,严重影响工作效率。为此,为了突破单一方法的极限,从而识别更多的断层,改善断层预测的分辨率和连续性,消除“双边界”效应,创建了高精度人工智能断层预测流程,以逐级提升断层解释精度和效率。首先,开展叠后地震资料预处理,提高原始地震数据的品质,为生成高精度断层属性建立基础;其次,进行人工智能断层预测,为了进一步提升预测精度,对人工智能预测结果进行“断层增强—骨架化—蚂蚁体”处理;再次,利用多属性融合丰富多尺度断层信息;最后,依托高精度断层预测结果,结合智能化技术提高断层解释效率。将高精度人工智能断层预测流程用于渤海湾盆地X区实际资料,预测结果表明,剖面正断层以阶梯状、“Y”式组合为主,大部分为SE倾向,与断陷同期形成。平面上断层优势方位为NE向,与近SN向次级断层构成“梳状”组合,表明该区发生伸展变形的同时,可能遭受左旋走滑作用。

基于正交各向异性介质频变AVAZ反演的裂缝含气性预测

依赖频率的AVO反演方法(FDAVO)可以提取与流体有关的异常信息,但由于没有考虑实际储层中各向异性的影响,难以适用于裂缝性油气藏。另外,各向异性通常与频率相关,这一特性有利于利用OVT域叠前地震数据识别有效裂缝。为此,提出基于正交各向异性(OA)介质频率相关的AVAZ(OA-FDAVAZ)反演的裂缝含气性预测方法。首先基于Chapman模型的数值模拟分析弹性参数随频率、入射角等参数的变化特征;然后基于OA介质纵波反射系数近似式推导出OA-FDAVAZ反演的目标方程,构建了新的频散属性Iani;最后利用最小二乘法反演正交各向异性频散属性。模型试算表明:含气裂缝层的正交各向异性频散属性明显强于含水裂缝层,而不含裂缝的各向同性层频散响应微弱,验证了所提频散属性对流体的敏感性。实际OVT域叠前地震数据应用结果表明:正交各向异性频散属性的预测结果与钻探结果吻合较好。与传统方法对比,该方法受背景干扰小,可准确刻画储层中裂缝含气性的空间分布特征。

基于匹配追踪与核主成分分析的地震信号高分辨率处理方法

分辨率是影响地震资料解释结果的一个重要因素,地震信号分辨率低,将导致小断层、薄互层难以识别。为此,将匹配追踪算法与核主成分分析(KPCA)方法应用于地震资料处理,提出了基于匹配追踪与核主成分分析的地震信号高分辨率处理方法。首先,利用匹配追踪算法通过稀疏分解不断迭代得到地震信号的最有效信息;然后,将子波替换为宽带Ricker子波进行整形处理,有效压制子波旁瓣,提高地震资料分辨率;最后,用核主成分分析方法将原始地震信号非线性映射到高维空间,在高维空间内重建地震信号,消除冗余信息。实际资料应用表明,经所提方法处理后的地震信号,波形更清晰,细节更丰富,处理结果有利于断层识别、薄层刻画,为后续地质资料解释、储层预测提供数据基础。

高精度三维复杂断层建模方法及应用

利用常规建模方法建立复杂构造模型,需对断层模型做近似处理,往往导致断层模型与构造解释成果匹配度降低,影响模型精度。为此,应用Petrel建模软件及其方法模块,采用角点网格方法与构造框架方法交互式建模的技术思路,通过判定、落实削截断层相互接触关系,对断层模型组合进行相交处理,并优化各断层模型面参数,建立高精度三维复杂断层模型。用此方法完成中亚A油田全区断层模型的优化,取得了很好的效果,也为各类复杂断块油田高精度断层建模工作提供了有效方法。

海底四分量各向异性介质高斯束偏移方法

基于弹性波动方程的多波多分量高斯束偏移方法计算高效且成像精确,适用于复杂地质构造,目前多应用于陆地三分量数据,对于海底地震数据存在明显的适应性问题:①不完整的海底边界条件导致P波和S波无法彻底分离,上、下行波会在海底的记录方式下发生混叠,造成虚假成像;②地下介质中普遍存在的各向异性带来运动学信息误差,导致最终成像出现反射波归位不准确、绕射波收敛效果差、能量不聚焦等问题。为此,提出一种兼顾各向异性特性、直接使用包含水压分量的海底四分量地震数据进行弹性高斯束偏移成像的方法。首先,假设海底接收界面为各向同性,以弹性波波动方程和海底完整边界为基础进行波场延拓,得到四分量数据的波型分离矩阵;然后,结合各向异性射线追踪和动力学参数近似,实现了VTI介质的弹性波高斯束偏移。2D层状模型和北海Gullfaks区域模型的数值试算结果表明,所采用的海底四分量各向异性介质高斯束偏移方法抑制了不完整边界条件造成的成像假象,能够自动分离海底各向异性介质中的PP波和PS波,实现转换波的准确成像,更精确地恢复和归位地震波,提高了地震资料成像分辨率,尤其适用于复杂海底的大炮检距、宽方位地震勘探。

纵波与横波反演能力对比

目前,油气地震勘探主要利用了纵波(PP波)的信息,在地层多参数反演、复杂和非常规油气储层预测、流体识别等方面存在着不确定性。近年来,横波(SV⁃SV波和SH⁃SH波)可控震源技术的发展大幅提高了资料的品质,为横波勘探技术的发展和广泛应用提供了必要条件。然而,与传统的PP波、PP与PS波联合反演相比,横波的反演能力尚不明确。为此,对比、分析不同弹性参数表示的纵波、转换横波(PSV波)和横波反射系数近似公式的精度,然后利用反射系数近似公式构建针对不同弹性参数的线性反演框架,结合反演协方差矩阵和反演条件数对比,分析纵、横波在反演不同弹性参数时的不确定性、不适定性。分析结果表明:利用PP波反演剪切模量和密度的不确定性最大,即使采用大角度数据PP波反演依然具有较高的不适定性;PSV波反演可有效降低反演的不适定性,但难以独立应用于实际资料;PP波和PSV波联合反演可有效降低反演的不确定性、不适定性,但反演效果依赖于纵、横波匹配精度;SH⁃SH波和SV⁃SV波在反演横波阻抗、横波速度、剪切模量和密度时具有明显的优势,可有效降低对输入数据角度的需求。该成果可为横波反演方法研究提供理论依据。