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时域电磁法在我国南方富有机质页岩勘探中的可行性分析 被引量:14
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作者 徐凤姣 谢兴兵 +2 位作者 周磊 严良俊 王志刚 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期294-302,共9页
我国南方地表与地质构造复杂,地震方法在页岩气勘探中面临着巨大挑战。时域电磁勘探方法因其具有勘探深度大、工作效率高、成本低廉和方法灵活等特点,可作为页岩气地震勘探的有效补充。基于我国南方页岩储层岩石露头及井中岩心,经过岩... 我国南方地表与地质构造复杂,地震方法在页岩气勘探中面临着巨大挑战。时域电磁勘探方法因其具有勘探深度大、工作效率高、成本低廉和方法灵活等特点,可作为页岩气地震勘探的有效补充。基于我国南方页岩储层岩石露头及井中岩心,经过岩石复电阻率测试与分析,认为我国南方富有机质页岩储层具有低阻、高极化特征,表明在该地区利用时域电磁法进行富有机质页岩勘探具有较好的物性基础。分析了滇黔渝地区页岩层地质与地球物理特征,并结合富有机质页岩复电阻率测试结果,建立了该地区富有机质页岩储层地电与激电融合模型。基于该融合模型,实现了基于极化介质条件下时域视电阻率正演模拟。模拟结果表明,在研究区地质条件下,富有机质页岩存在时,视电阻率变化明显,表明时域电磁勘探方法能有效识别富有机质页岩储层,具有较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 时域电磁法 页岩气 正演模拟 极化率 电阻率
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勘探地震中横波分裂研究四十年回顾 被引量:10
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作者 李向阳 张少华 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期190-209,共20页
四十年前,地壳中的横波分裂现象首次在天然地震中得到证实,并引入到勘探地震领域。回顾了横波分裂研究的发展历史,重点阐述横波分裂的由来、原理及其在裂缝性油气藏描述中的应用。横波在裂缝介质中传播时,必然会分裂为一个快波和一个慢... 四十年前,地壳中的横波分裂现象首次在天然地震中得到证实,并引入到勘探地震领域。回顾了横波分裂研究的发展历史,重点阐述横波分裂的由来、原理及其在裂缝性油气藏描述中的应用。横波在裂缝介质中传播时,必然会分裂为一个快波和一个慢波,该现象被称为横波分裂。通常快波的偏振方向平行于裂缝走向而慢波的偏振方向垂直于裂缝走向,快、慢横波时差与裂缝密度(或强度)成正比。记录和分析裂缝油气藏中存在的横波分裂现象可以更好地描述裂缝的走向和密度。另外,通过多分量地震资料分析得到的相关横波分裂频变特性可以为研究裂缝尺度、流体类型及分布等提供重要信息。多年研究表明,地壳中广泛存在横波分裂现象,并且近地表(地下1200m内)比深部地层存在更强的横波分裂现象。由此并结合横波资料的品质等问题,使横波分裂在勘探地震中的应用仍然受到限制。主要表现为:应用对象选择上必须慎重,即近地表要相对简单;裂缝储层相对较厚,同时需要采集横波VSP资料进行标定。总之,数据品质、近地表和储层条件是影响横波分裂实际应用效果的3个关键因素。只有当横波资料的品质(包括转换横波)和采集成本与纵波可比时,横波分裂的应用潜力才能充分发挥。 展开更多
关键词 横波分裂 地震各向异性 多波勘探 多波多分量 地震裂缝检测
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基于傅里叶级数展开的纵波方位各向异性裂缝预测 被引量:15
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作者 王康宁 孙赞东 侯昕晔 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期755-761,共7页
利用地震反射纵波的方位各向异性信息预测地下裂缝的发育和分布情况一直是地球物理学家研究的热点课题,常规方法是使用两项Ruger线性近似公式反演得到裂缝相对密度和走向,其计算结果存在多解性且只能计算入射角较小的情况。对任意对称... 利用地震反射纵波的方位各向异性信息预测地下裂缝的发育和分布情况一直是地球物理学家研究的热点课题,常规方法是使用两项Ruger线性近似公式反演得到裂缝相对密度和走向,其计算结果存在多解性且只能计算入射角较小的情况。对任意对称面各向异性介质的纵波方位各向异性弱反射系数近似公式进行整理,结合Schoenberg线性滑移理论,得到纵波方位各向异性反射系数近似公式的傅里叶级数展开公式,给出了基于傅里叶级数展开的纵波方位地震数据裂缝预测方法。将该方法应用于辽河油田雷家地区沙河街组白云岩储层的裂缝预测,并与常规各向异性反演结果及实际成像测井数据进行对比,验证了方法的有效性。研究结果表明,该方法计算简单且不受入射角度的限制,预测的裂缝相对密度与常规反演方法预测的结果精度近似,与成像测井资料吻合,故可作为传统方法的验证和补充。 展开更多
关键词 裂缝预测 傅里叶级数 各向异性 沙河街组 白云岩储层
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基于深度学习的地震速度谱自动拾取研究 被引量:8
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作者 崔家豪 杨平 +3 位作者 王洪强 边策 胡扬 潘海侠 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期4832-4845,共14页
在常规的地震数据处理工作流程中,人工拾取地震速度谱中的叠加速度存在耗时长、效率低的问题,且容易受到人为经验的影响.本文基于目标检测的方法,应用改进后的FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)神经网络模型实现速... 在常规的地震数据处理工作流程中,人工拾取地震速度谱中的叠加速度存在耗时长、效率低的问题,且容易受到人为经验的影响.本文基于目标检测的方法,应用改进后的FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)神经网络模型实现速度谱中叠加速度的自动拾取.该方法将速度谱图像作为输入,经模型训练后输出“时间-速度”对序列.在处理低信噪比工区数据时,针对速度谱能量团聚焦特征较差的特点加入基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的线性回归模型以拟合出全局速度曲线.Marmousi模型数据和实际工区数据测试结果表明,本文所设计的地震速度谱自动拾取模型准确性较高、鲁棒性强,有效地缓解了人工拾取的负担,在保证速度拾取精度的同时显著地提高了效率. 展开更多
关键词 速度谱 自动拾取 深度学习 FCOS DNN
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