绕射波分离成像技术在塔河油田碳酸盐岩地震弱反射储层预测中的应用

塔河油田奥陶系碳酸盐岩岩溶缝洞型油藏的主体开发区已进入挖潜阶段,前期对于强"串珠状"异常反射的大尺度缝洞储集体开发动用程度高,而呈"非典型"地震弱异常反射的小尺度缝洞储集体还处于开发初期,提高这类储集体的精细预测与识别精度,是进一步提高塔河油田储量动用率的关键所在。通过应用局部倾角滤波与预测反演联合的绕射波分离技术,从地震记录中将绕射波分离出来并单独成像,然后再与常规叠前时间偏移地震数据体进行融合处理,以突出小尺度缝洞储集体的"非典型"地震弱反射异常。实际应用效果表明,通过绕射波分离成像与融合处理的方法有效地提高了前期较难识别的"非典型"弱反射异常体的识别与刻画能力。

一种基于反稳相的深度域绕射波分离成像方法

为了充分利用地震记录中的绕射波信息刻画地下小尺度构造(断层、尖灭、裂缝、盐丘侧翼等),本文在高斯束偏移过程中,借助倾角扫描及运动学与动力学射线追踪方法,构建反稳相滤波算子,发展了一种基于反稳相策略的深度域绕射波分离成像方法。在编程实现算法的基础上,通过国际标准的Sigsbee 2A模型验证了本文方法的正确性。同时,利用实际资料绕射波分离成像测试,验证了方法对陆上实际资料具有较好的适用性。

绕射波分离成像技术在断裂识别中的应用

断裂是重要的油气储集空间和渗流通道,控制着油气藏的形成与分布。对地下断裂系统分布规律的正确认识是油气勘探乃至后期油气田开发的关键所在。绕射波是地下断裂等小尺度不连续体的地震响应。根据绕射波与反射波在平面波记录上的同相轴形态差异,利用基于平面波预测的绕射波分离技术,从地震记录中将绕射波场分离出来,并单独成像,从而提高小尺度构造的识别精度。数值模型及实际应用效果表明,绕射波分离成像技术对断阶边界的刻画更加清楚,对断裂解释具有一定的指导意义。

利用Encoder-Decoder框架的深度学习网络实现绕射波分离及成像

利用单纯绕射波场实现地下地质异常体的识别具有坚实的理论基础,对应的实施方法得到了广泛研究,且有效地应用于实际勘探。但现有技术在微小尺度异常体成像方面收效甚微,相关研究多数以射线传播理论为基础,对于影响绕射波分离成像精度的因素分析并不完备。相较于反射波,由于存在不连续构造而产生的绕射波能量微弱并且相互干涉,同时环境干扰使得绕射波进一步湮没。因此,更高精度的波场分离及单独成像是现阶段基于绕射波超高分辨率处理、解释的重点研究方向。为此,首先针对地球物理勘探中地质异常体的准确定位,以携带高分辨率信息的绕射波为研究对象,系统分析在不同尺度、不同物性参数的异常体情况下绕射波的能量大小及形态特征,掌握绕射波与其他类型波叠加的具体形式;然后根据相应特征性质提出基于深度学习技术的绕射波分离成像方法,即利用Encoder-Decoder框架的空洞卷积网络捕获绕射波场特征,从而实现绕射波分离,基于速度连续性原则构建单纯绕射波场的偏移速度模型并完成最终成像。数据测试表明,该方法最终可满足微小地质异常体高精度识别的需求。

应用迭代收缩高分辨率Radon变换的绕射波分离与成像方法

为了充分利用地震记录中的绕射波信息刻画地下小尺度地质体(断层、裂缝、尖灭和孔洞等),需要将弱能量的绕射波从地震全波场中分离出来以实现绕射波单独成像。为此,在倾角域共成像点道集(CIGs)中,根据绕射波与反射波同相轴的形态差异,提出一种基于迭代收缩高分辨率Radon变换的绕射波分离与成像方法。首先采用迭代收缩阈值算法(ISTA),通过时间域简单的模型收缩步骤获得Radon域模型的稀疏性,以解决常规Radon变换中反射波与绕射波在Radon域中能量团聚焦性差、绕射波场分离效果不理想的问题;其次在编程实现算法的基础上,通过模型数据验证了该方法可有效分离绕射波、抗噪能力强,且当迭代超过20次时计算效率约为常规迭代重加权最小二乘(IRLS)算法的两倍。实际地震资料的应用验证了该方法具有较好的适用性。