基于LinkNet的地震相自动划分

地震相人工解释需要耗费大量的时间和精力,并存在很大的主观性和不确定性,从而直接影响地震资料解释的准确性。虽然深度学习算法已经广泛用于地震相划分,然而由于地震相出现的模式及其空间尺度的多样性,在保证高分辨率以及高精度的同时,提高计算效率仍是一项具有挑战性的任务。为此,提出基于LinkNet的地震相自动划分方法,采用多分类交叉熵与Tversky的加权线性组合作为网络训练的损失函数。Tversky通过调整参数平衡假正类和假负类,进而提升召回率等指标以提高不均衡数据中少数类地震相边界的刻画精度。LinkNet解码层共享编码层的学习特征,使解码层的结构更精简,大大提高了计算效率。在荷兰北海F3区块的测试结果表明:所提方法刻画地震相的精度高于U-Net+PPM(金字塔池化模块),在面对不均衡数据时,对占比较小的类别的关注度更高,并具有更好的边界刻画能力;LinkNet计算速度快,可以在配置更低的设备上运行,较U-Net+PPM更实用。

模糊竞争神经网络在地震微相划分中的应用

为了满足地震解释中无监督型聚类分析的需要，我们提出了一种模糊自组织神经网络的结构和算法，它是在Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织网、模糊网及竞争网的基础上发展起来的，它将模糊自组织神经网络中的隶属度概念引入了网络的训练过程，因而收敛速度很快；同时借鉴了竞争网良好的自适应和动态聚类能力及Ｋｏｈｏｎｅｎ网的映射密度图的概念，因此它具有快速处理大容量的数据且分类精度易于控制的特点。此种算法用于地震微相的划分取得良好的效果。

一种频率域地震相分析方法及其应用

地震波形聚类是一种地震相分析的重要方法,一般地震波形聚类大都基于固定时窗内地震道的波形相似性来划分,其缺点是把大规模相带与微相放到了一个级别内作为划分。文中提出了一种分频聚类分析技术,以合理的地层等时界面为时窗,在不同频段下分别划分不同级别沉积相带。这样做的优点是:实现了从大相带到微相带的分级划分,做到两者相不干扰。将该方法应用到YB地区西部灯影组,通过分析验证了该方法的可行性与正确性,为三维地震沉积相的精细划分提供了一种有效手段。

惠民凹陷沙三段岩性油藏勘探中地震技术的应用

针对惠民凹陷岩性油藏勘探存在的难题,开展了岩性油藏勘探技术研究。以地震、地质资料为基础,采用井震联合及小波变换技术,完善了层序地层等时格架建立方法,确定了各三角洲的时空展布规律。应用多元综合标定、地震相划分、正演模拟和测井约束反演一系列技术,实现了不同沉积类型有利砂体的描述。形成了适合惠民凹陷沙三段岩性油藏勘探的技术系列,可以指导惠民凹陷沙三段岩性油藏的勘探。

地震地层解释系统开发研究

机会的出现 ,往往并没有立刻被注意到 ,特别是在不熟悉的地区进行新的勘探。如何抓住机会 ,迅速有效地工作并尽可能多的利用相关信息迅速得出结论 ,这里所介绍的地震地层解释技术 ( Stratimagic)为我们提供了快速有效的工作方法和手段。地震地层解释系统是第一个专门为解释地震资料的地质内容而设计的地震解释系统。通过将地震相、异常分析、全三维解释和专用的解释工具与常规的层位和断层拾取相结合 ,引导解释人员得出正确的方法和结论。它为解释人员尽可能地缩短解释周期 ,准确迅速发现异常反射 ,得出正确结论 ,提供了方法和手段。

一种变时窗地震波形分类技术及其应用

传统的地震波形分类方法大都是以等时窗内地震道波形相似性来划分地震相,不能准确反映储层与地震波形的对应关系。提出了一种变时窗地震波形分类技术,将时间域不等长地震信号变换到频率域,并在频率域插值成等长地震信号,运用频率域波形聚类算法进行地震相划分,从而实现了变时窗地震波形分类。将该技术应用到渤海JZ油田的地震相划分,验证了变时窗地震波形分类技术的正确性和可行性,为应用三维地震资料研究沉积相提供了一种有效手段。

VoxelGeo三维可视化技术在沉积学研究中的应用

三维可视化技术是一种能有效地将地质知识应用于地震解释的先进手段,它可以提高解释员从三维地震中快速获取地质信息的能力。应用VoxelGeo三维可视化解释技术,结合钻井和测井资料,综合研究了黄岩三维区、平湖油气田和马六甲合同区等三个地区相关局部构造的沉积地质特征,通过开展地震相划分、岩性分析与岩性圈闭识别、储层横向预测及盖层评价工作,从一个全新的角度对沉积相和岩性研究的方法及实现手段进行了有益的尝试,取得了较好的应用效果和成功经验。