杨氏模量和泊松比反射系数近似方程及地震叠前反演

杨氏模量和泊松比是表征岩石性质的重要弹性参数;地震叠前反演是获取地下弹性参数最有效的方法之一,其核心是描述地震波反射特点的反射系数方程。针对缺失大入射角的地震数据,经典三项式反射系数方程的反演不稳定性较突出的情况下,拟从减少参数维数入手,提高反演结果的稳健性。首先从Aki-Richards近似方程出发,通过引入密度幂指数经验近似模型拟合密度反射系数,推导得到直接反演杨氏模量和泊松比的两项式反射系数近似方程;然后,从正演与反演角度,利用多个参数化模型对新方程的稳定性与精度进行分析、验证,结果表明该方程具有计算精度高、适用性较强的特点;最后,依据新方程总结了一套适用于含气储层、能够直接反演岩体脆性参数的叠前反演方法,该方法较好地刻画了含气目标,为油气储层含气特征的识别提供了新的手段。

曲率方位加强技术在识别低序级断层中的应用

传统的地震体曲率属性分析通常不能有效利用地震数据中的方位信息,考虑到断层及裂缝发育的方向性,文中提出利用加强的曲率方位信息进行断层分析的方法。由于噪声对体曲率属性分辨率影响很大,对于较难识别的低序级断层,首先通过各向异性扩散滤波对地震数据进行滤波处理,然后通过推导出的方位滤波算子和改进后的体曲率属性进行分方位处理,最后结合三维French模型和实际地震剖面说明文中方法的准确性。研究分析表明:将方位信息与体曲率属性相结合,能够排除非期望方向的信息干扰,突出特定方向的信息,为后期解释提供有力依据;方位加强后的体曲率属性切片效果比常规方法求取的方位体曲率属性分辨率更高,低序级断层显示效果更明显。

基于Android系统的公路平面曲线设计模型开发

基于Android系统的移动计算平台具有很强的计算能力和图形处理能力,目前已经广泛应用于多个领域.基于平面线型要素统一计算方法模型,考虑计算精度和使用要求,利用龙贝格积分算法设计公路平面曲线设计模型的计算方法.与Matlab菲涅尔内嵌算法的对比显示:该算法的计算精度能够满足外业终端数据采集、记录和显示的要求.

基于近似支持向量机的裂缝分类方法

对广泛存在于各类岩层中的裂缝带进行精细刻画与综合预测是裂缝型油气藏勘探的关键。为了避免多解性问题,学者们通常采用多属性对其进行综合预测,但如何有效地利用众多地震属性与裂缝带发育程度之间的非线性关系对裂缝带发育状况进行准确分类仍是一大难题。将近似支持向量机算法引入裂缝带的分类识别中,建立了3种刻画储层裂缝带的地震属性与井中裂缝发育信息之间的非线性模型,得出了反映裂缝带特征的最佳判别规则,利用该规则对多个属性进行综合判别,克服了单属性的多解性,提高了储层裂缝带的分类精度。实例应用表明,该算法削弱了依靠单一因素识别储层裂缝带的局限性,为储层内裂缝带发育状况的准确分类提供了新的研究思路。

近似支持向量机的AVO类型判别

AVO技术是储层含油气性分析的重要工具,可以定性地描述油气藏。常规储层的AVO分类主要依靠人为判别,致使判别结果不准且工作量大。本文从四类AVO曲线中提取特征参数作为训练集,把近似支持向量机方法引入AVO类型判别;再以四类含气砂岩AVO曲线形态为依据,把叠前地震资料的曲线形态特征作为输入参数,获得工区内储层的AVO类型。将该方法应用于南海碎屑岩气田的AVO类型自动识别,取得了较准确的结果,为储层的AVO类型判别提供了可靠、高效、便捷的工具。

分频蚂蚁追踪裂缝检测技术在致密砂岩储层的应用

致密砂岩储层孔隙度、渗透率低,地震反射信号弱,而常规蚂蚁追踪技术对薄层进行裂缝识别能力较弱。为压制地震数据中的噪声干扰,提高蚂蚁追踪技术对裂缝的识别精度,利用分频蚂蚁追踪技术对致密砂岩储层裂缝检测进行研究。该技术借助谱分解对地震数据分频处理,提取单频蚂蚁体分析融合解释,完成对致密砂岩储层的裂缝描述。利用分频蚂蚁追踪技术对四川盆地BL地区致密砂岩储层进行裂缝检测,结果表明,该方法在致密砂岩储层中能够有效描述裂缝构造,较之常规蚂蚁追踪技术,对裂缝的识别分辨率有所提高,反映的裂缝信息更为精确。

基于压缩感知算法的拓频技术在波阻抗反演中的应用

常规地震资料由于频带较窄,分辨率较低,难以有效识别和描述储层信息,拓展地震资料的频带宽度,提高地震分辨率,对于油气田的开发具有重要的作用。相对于高频成分,数据中的低频信息缺失会导致地震剖面上出现虚假的高分辨率现象。传统的拓频方法仅处理了子波,而没有考虑到子波结构的变化。利用近年来兴起的压缩感知算法对地震数据进行全频带拟合,并将结果中的低频部分补偿到地震数据中,然后再将拓频后的地震数据做波阻抗反演。结果表明,拓频后的反演波阻抗剖面与井更吻合,分辨率更高,说明该方法有较好的发展潜力。

平原地区填方路基临时排水沟

高速公路路基施工中,排水线路通畅在施工的整个过程中都显得尤为重要,在较难排水地区水路通畅能够保证机械进场、临建施工、场地清表等前期工作如期进行,在施工中期能够保证已完成的分项工程、分部工程雨后不被水浸泡,避免返工。在工程后期可直接结合临时排水系统进行修整改建成为永久性排水系统,降低后期收尾工作的难度,一定程度上节约施工成本。

基于纵横波模量两项反射系数近似方程的叠前地震反演

与叠后波阻抗反演相比,叠前AVO反演能获得较为丰富的信息,因此利用叠前反演提取地层弹性参数并进行流体识别是目前的研究热点.考虑到基于Aki-Richard近似式的三参数反演不稳定性较突出,文章拟从减少参数维数入手,提高反演结果的稳健性.本文首先从宗兆云等人推导的基于纵横波模量的Zeoppritz近似公式出发,合理地对公式中的纵波模量与密度进行幂指数拟合,推导出直接反演纵波模量(M)、横波模量(U)的两项式反射系数近似方程并进行反演.其次,建立纵横波模量与高灵敏度流体识别因子的联系,并求取高灵敏度流体识别因子.模型试算和实例应用均表明,新方法能较好地识别储层内的流体性质.

基于近似支持向量机的流体识别因子融合

通过叠前反演获得的单参数或组合参数都有一定的流体识别能力,但如何将多种流体识别因子有效融合是目前进行流体识别的一个难题.利用人工参与进行流体性质的综合解释是目前流体识别因子融合的主要途径,但这种方法人为干扰较大,不确定性强.鉴于此,本文提出了一种基于近似支持向量机的流体识别方法.该方法首先以实际工区测井资料为依据,优选出对工区内储层所含流体特征敏感的流体识别因子作为输入参数,然后通过近似支持向量机进行流体性质的判别,实例证明该方法的识别结果客观准确,是一种可靠的流体识别方法.

改进基质模量求取方法在横波预测中的应用探析

基质模量与干岩石模量是横波预测中的两个关键问题。改进基质模量求取方法是一种以实验室岩石物理测量为基础的线性拟合法,可变临界孔隙度模型是把临界孔隙度作为变量来求取干岩石模量。基于线性拟合法求取的岩石基质模量,结合可变临界孔隙度模型求取干岩石模量,以实际井数据中纵波速度为约束条件反演临界孔隙度,从而预测横波速度。实际井数据结果表明,该方法求取的横波速度与实测横波速度最高相对误差低于1 5%,相对误差均值低于3%;同时,与Vo i g t-R e u s s-H i l l平均模型求取的基质模量相比,线性拟合法应用于横波预测的效果更好。