贝叶斯优化的XGBoost在小断层地震解释中的应用

为了进一步提高小断层地震解释的精确度,提出了利用信息价值对地震属性进行约简,结合改进的贝叶斯优化算法,优化XGBoost参数以识别小断层。首先,对采区地震属性数据进行预处理,去除异常样本和大噪声样本;然后针对处理后样本的每一个特征进行卡方分箱,计算每一个分箱中的证据权重(WOE),进而得到每一个特征的信息价值(Ⅳ),以此作为各个特征的重要度,对信息价值小的特征进行约简,去除高噪声特征属性;同时,给小断层地震数据增加一定程度的噪声来增强模型的抗噪能力;接着,构建XGBoost模型,因正负样本分布不均衡,提出了一种改进XGBoost目标函数的方法来平衡正负样本的训练权重。针对其重要参数选择问题,选用贝叶斯算法优化XGBoost模型的参数。因为贝叶斯优化算法不易平衡“开采”(Exploit)和“探索”(Explore)的过程,导致寻优效率不高,易陷入局部最优点,提出一种自适应平衡因子变化算法,动态地平衡pi采集函数“开采”和“探索”的过程,提升参数优化过程的鲁棒性。实验数据表明:利用采集函数优化的贝叶斯算法,用来优化目标函数改进的XGBoost,构建的新XGBoost模型框架(SAPI-Bay-ImpXGBoost)相比于BP神经网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、AdaBoost预测精度更高,有助于提高小断层地震识别的准确率。

小断层综合解释技术在莫北油田莫116井区的应用

莫北油田莫116井区下侏罗统三工河组二段(J1s2)构造复杂,油藏认识不清。为合理有效开发该油藏,在精细标定、高密度解释的基础上,针对J1s2对应地震同相轴存在错断、挠曲、产状变化或地层缺失现象,进行小断层解释,同时应用地层倾角扫描、断棱检测、相干体技术分析断层平面展布及组合关系,并结合钻井生产特征,进一步确定控藏断裂将莫116井断块、莫122井断块细分割成7个小的断块,每个断块有各自的油水系统。

深度域属性分析技术在煤矿小断层识别中的应用研究

现今,叠前深度偏移技术越来越广泛地被应用于煤田地震资料处理中,叠前深度偏移获得的深度域地震数据如何进行资料解释,以获得可靠的地震地质成果,也有待于更加深入研究以及更加广泛地试验。地震属性作为描述地层结构、构造异常的重要特征量,一直以来为地震资料的解释提供了重要的依据。本文主要围绕深度域地震属性分析展开探讨,并通过深度域属性与时间域属性对比分析,认为:①相干体属性、方差体属性、曲率体属性对于较大断层响应敏感,蚂蚁体属性对于小断层响应更加敏感;②基于叠前深度偏移深度域地震数据体对地下构造真实形态的反映,直接对深度域数据体进行属性分析相较于时间域属性分析具有更强的压噪能力,对断层反应更加精准,在构造复杂区域,深度域属性分析的优势更加明显;③深度域多属性融合分析可以降低噪声的干扰,提高信噪比,明显清晰复杂构造区域断层分布,有助于降低小断层漏解释的概率,减低小断层解释平面位置的偏离,有助于提高小断层解释的效率与精度。本次研究以淮南丁集矿某采区13-1煤为例,以巷道揭露资料为依据,验证了叠前深度偏移深度域属性分析的优势与可靠性,为今后的深度域地震资料小构造解释工作提供一定的指导。

基于正演模拟的小断层综合识别

断层在油气运移和控制油气成藏等方面有着重要意义,断层解释十分重要,实践证明地震资料在识别大尺度断层方面效果非常明显,然而在小断层的识别上难度较大。为提高小断层识别能力,我们针对研究区断层尤其是小断层的识别提出以下的针对性措施:通过正演模拟方法验证本区地震资料识别5m断距的小断层方法的可行性;通过构造导向滤波处理技术改善断层在剖面和平面属性上的识别特征;并从不同视角综合不同手段进行断距5m小断层综合识别研究,取得了良好效果。

小断层综合解释技术在英台地区的应用

吉林油田英台地区为典型的河流相沉积 ,储层薄且构造幅度较小 ,小断层对构造形态及油水关系影响大。本文通过优势频带相干数据体、倾角、方位角、断棱等断层解释技术的应用 ,不仅基本解决了困扰油田开发的常规解释成果与实际钻探揭示的油水关系不符的矛盾 ,而且发现和落实了一批与小断层有关的低幅度构造 ,为油田增储上产和调整开发方案提供了基础资料。