基于压缩感知谱反演算法及其在随钻过程中的应用

在超高温高压环境下的深海钻井过程中,受关键层位、尤其是薄弱层(弱抗张力地层)影响,加上缺乏海上超高温高压薄弱层精准快速识别及关键层位精准卡层技术方法,以致钻井事故频发,是海上超高温高压油气勘探开发亟待解决的重要问题.随钻过程中高精度地震数据的应用,作为钻井过程实时监测的手段,能够有效提供钻头前方精细地质构造信息.本文在谱反演提高分辨率技术基础上,提出了基于压缩感知L0范数算法的谱反演算法,并形成完整的提高分辨率技术流程.该方法能够相对保幅保真地实现地震数据的有效拓频,识别薄弱层及实现随钻地震高精度关键层位综合预测.方法在南海西部油田深层的随钻实际数据分析中,有效识别了钻头前方薄弱层、关键地层、储层深度等关键信息,结果与钻后测井资料吻合,验证了方法有效性,为南海西部油田超高温高压钻井的风险评估提供依据.

互相关与最小二乘加权目标函数全波形反演

全波形反演是一个高度非线性的优化问题,当地震数据中缺少低频成分而初始速度与真实速度相差较远时,反演容易陷入局部极小值。笔者提出一种新的目标函数,将模拟地震记录和观测记录的归一化互相关与最小二乘结合。互相关侧重相位匹配,具有更强的线性,能减弱"跳周"现象。通过设置权重因子,在反演前期利用互相关先恢复低波数的背景速度模型,再加入最小二乘约束恢复高波数的模型细节。数值模拟试验结果表明,基于该目标函数的全波形反演不依赖精确的初始模型和低频信息,向全局极小值迅速收敛,能有效改善反演的稳定性,并获得比基于常规目标函数的全波形反演更精确的结果。