温压条件下孔洞储层的地震波响应特征

针对储层(特别是碳酸岩储层)中大量发育的孔洞,提出了孔洞储层研究的物理模型模拟方法。在温压条件下测试了孔洞模型的地震波特征响应,分析了孔洞储层特征的变化对地震波属性参数的影响。测试结果表明:孔洞密度、围压、温度和含流体的变化对地震波的速度、振幅、衰减、主频和主振幅等属性参数影响较大;温压等条件的不同,孔洞密度引起的地震波特征响应程度不同;孔洞密度的变化对地震波动力学特征参数(振幅、衰减等)的影响远远大于对运动学特征(速度等)的影响。这为利用地震波的振幅、衰减等属性参数进行储层中孔洞分布和发育程度的检测提供了可靠的实验依据。

高精度傅里叶有限差分法模型正演

波动方程数值模拟方法分为有限差分法和频率—波数域法两类,其中有限差分法的计算精度取决于波场外推算子的近似程度、离散网格间距及差分方程阶数,它能适应速度任意横向变化,但在大倾角处易出现频散现象及背景噪声。频率—波数域法算法简单、精度高、噪声小,能适应任意地层倾角情况,但不适于速度场的任意横向变化。文中结合有限差分法和频率—波数域法的优点,应用傅里叶有限差分法(FFD)实现在多域用高精度延拓算子对模型进行地震记录的数值模拟,其波场外推算子由相移项、折射项(时移项)和有限差分补偿项组成。对FFD法进行了理论与误差分析,并用单程声波方程分别进行了层状模型和SEG/EAGE盐丘模型的数值模拟试验。数值试验的对比分析表明,FFD法适用于速度场横向剧烈变化情形,且具有精度高、无频散、背景噪声弱等优点,模拟结果反射特征清楚,能对复杂地质构造进行准确的地震数值模拟。

不同信号的小波变换去噪方法

本文介绍了小波分解与重构、小波变换阈值及小波变换模极大值三种常用的小波去噪方法,并将上述三种方法分别对叠加了高斯白噪声的仿真信号进行去噪处理。对三种方法的优缺点进行了比较和分析,结果表明:对于信号和噪声的频带相互分离的含有确定性噪声的信号,选用方法简单、计算速度快的小波分解与重构去噪法最为合适;对于含有高斯白噪声的信号,可以选用阈值法和模极大值法。由于阈值法具有能得到原始信号的近似最优估计、计算速度快以及具有广泛的适应性等优点,因而成为小波去噪方法中应用最广泛的一种去噪方法。小波变换模极大值法对于信号中含有较多的奇异点的信号去噪效果最好,但其缺点是计算速度慢。在实际应用中需权衡去噪效果和计算速度之间的关系,有效、合理地选择最适合实际资料的去噪方法。

利用TS与GA的混合算法(TSGA)求取剩余静校正量

静校正问题是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎必然存在早熟收敛现象,很难保证全局收敛。为此,在Glover理论的基础上,本文提出一种GA与TS(禁忌搜索算法)的混合策略——TSGA。通过把TS独有的记忆功能引入到GA进化搜索过程之中,构造了新的重组算子TSR,针对GA爬山能力差和易早熟的缺陷,把TS作为GA的灾变算子TSM,即当GA陷于局部极值时,用TS对GA进行适当规模灾变,这样既保持了GA的已有搜索成果,又可以使GA跳出可能的局部极值陷阱,最终使搜索向全局极值前进。TSGA通过TS算法克服了GA爬山能力差的弱点,综合了GA具有多出发点、TS具有记忆功能和爬山能力强的优点,较好地解决了剩余静校正量求取的复杂非线性问题。模型数据处理结果表明,文中方法具有适应能力强、能快速收敛于大静校正量最优解的优点,是一项实用的求取复杂地形条件下静校正量的方法。

基于置信度分析的多方法综合检测裂缝

本文提出一种基于置信度分析的多方法综合检测裂缝的方法。该方法主要利用测井的裂缝解释结果对其他检测方法进行控制,对其中检测效果好的给予较大的权系数,对效果相对较差的方法给予小的权系数,从而提高了检测的可靠性。此外,该方法可适用于不同的地区,避免了不同地质条件对单一检测方法的限制。将该方法应用于A地区,收到了良好效果。

基于分布式路由器的LDP优雅重启技术的研究与实现

介绍了基于分布式路由器体系结构,结合高可靠性网络的相关技术的LDP优雅重启技术。优雅重启机制能够在系统重启后,保持转发状态的平滑过度,从而尽量减少短暂的路由振荡。LDP优雅重启机制可最小化由于LDP重启导致MPLS网络的不稳定。最后介绍了在分布式路由器平台上实现LDP优雅重启的一种方案。