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公开(公告)号：CN107356965B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710596213.9
申请日：2017-07-20
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
Abstract: 本发明公开了一种基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，包括六个主要步骤：①通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并区分为地震噪音和反演噪音；②通过叠后小波分频方法对地震资料开展地震噪音压制预处理；③针对去噪后地震数据，构建反射系数反演关键参数（子波逆变换因子F、反演优势频带Q、反演初始模型S(n)）；④通过多正则化参数反演结果加权叠加对反演噪音开展压制，获得反射系数反演结果；⑤通过频谱分析和标定后的声波曲线对反演结果开展质量监控（QC），获得最终成果数据；基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，预测砂体空间展布特征。与其他薄储层预测方法相比，本方法具有较强的反演抗噪性，能够消除原始地震资料中的薄层干涉，大大提高薄层的预测精度，降低油气勘探风险。
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公开(公告)号：CN107748399A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710817819.0
申请日：2017-09-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Inventor： 郭涛 , 陈学国 , 冯国志 , 胡加山 , 谭绍泉 , 林会喜 , 王有涛 , 相鹏 , 于会臻 , 李竹强 , 林治模 , 魏敏 , 吴微 , 唐付良 , 郝志伟 , 张建华 , 杨国杰 , 王月蕾 , 时秀朋 , 钱焕菊
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明提供一种利用重力界面反演识别山前带深部构造层方法，其是针对山前带油气目标勘探中深部地层结构属性难以刻画的重力密度界面反演方法。本发明采用的技术方案是：重力位场数据预处理，形成数据反演前的基础资料；分析目标区不同岩性及地层物性规律，明确密度界面反演的物性基础；建立变密度物性模型，提供反演物性模型；重力-地震联合逐级精细剥层，提高叠加场源分离精度；空间域添加钻井-地震约束，骨架剖面联合反演提供界面约束；开展重力密度界面三维反演，明确山前带深部构造层地质结构属性。该方法有效的刻画了山前带深部目标地层的展布特征，为山前带深层油气勘探提供了地质依据，降低了油气勘探风险。
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公开(公告)号：CN107356965A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710596213.9
申请日：2017-07-20
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
Inventor： 王月蕾 , 王树华 , 陈学国 , 谭绍泉 , 杨国杰 , 时秀朋 , 林会喜 , 乔玉雷 , 张奎华 , 李守济 , 石好果 , 张建华 , 钱焕菊 , 仲维苹 , 王有涛 , 肖辉 , 于会臻 , 郭涛 , 李竹强 , 魏敏
CPC classification number: G01V1/306 , G01V1/362 , G01V2210/32 , G01V2210/62
Abstract: 本发明公开了一种基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，包括六个主要步骤：①通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并区分为地震噪音和反演噪音；②通过叠后小波分频方法对地震资料开展地震噪音压制预处理；③针对去噪后地震数据，构建反射系数反演关键参数（子波逆变换因子F、反演优势频带Q、反演初始模型S(n)）；④通过多正则化参数反演结果加权叠加对反演噪音开展压制，获得反射系数反演结果；⑤通过频谱分析和标定后的声波曲线对反演结果开展质量监控（QC），获得最终成果数据；⑥基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，预测砂体空间展布特征。与其他薄储层预测方法相比，本方法具有较强的反演抗噪性，能够消除原始地震资料中的薄层干涉，大大提高薄层的预测精度，降低油气勘探风险。
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公开(公告)号：CN105005097A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510420518.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明公开了利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法，步骤是：建立不同火成岩及地层物性模板；进行火成岩的重、磁、电、震正演模拟，明确响应特征及规律；火成岩平面重磁异常提取及弱异常增强处理，解释划分火成岩平面分布区带及范围；电法、地震剖面资料火成岩目标处理解释，明确火成岩垂直向分布规律；重磁电震资料剖面联合反演，建立火成岩纵向分布框架；利用剖面联合反演成果及钻井资料作为约束条件，结合火成岩平面展布，开展重磁异常火成岩物性三维反演；依据物性三维分布，结合不同火成岩物性组合特征，综合识别火成岩空间展布及岩性、岩相分布规律。本发明实现了多种资料综合火成岩识别，较单一资料火成岩识别可靠性更高。
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公开(公告)号：CN114429162B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202010926556.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F18/2431 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法，属于油气勘探领域中地震资料层位自动追踪技术。本发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法包括以下步骤：步骤1、地震资料增强处理；步骤2、层位样本标签构建与优选，建立样本库；步骤3、深度卷积神经网络训练及优化参数，获取目标地质层位地震数据高层特征；步骤4、基于深度卷积神经网络训练的高层特征和地震波形专业特征向量数据集，将深度卷积网络输出进行调整，接入随机森林分类器训练，构建分类树；步骤5、地震反射同向轴自动识别，根据分类树的结果识别同一层位同相轴并自动追踪。该发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法不仅能够进一步提高地震反射同向轴自动追踪精度，同时也大大提高层位追踪的效率，在油气勘探领域地质目标层位自动追踪方面具有很好的应用推广前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115718322A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110971162.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G01V1/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法，该基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法包括：步骤1，进行新老地震资料精细标定；步骤2，构建地震高分辨率自动恢复三维样本数据库；步骤3，建立基于深度卷积神经网络的高分辨率自动恢复模型；步骤4，进行高分辨率地震恢复模型训练及输出；步骤5，进行老地震资料全工区的高分辨率自动恢复。该基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法根据新地震资料地震分辨率高的特点，直接根据实际资料建立低分辨率数据体和高分辨率数据体间的映射关系，运用训练好的高分辨率地震自动恢复模型对老地震资料进行全工区的高分辨率自动恢复，是一种有效提高地震分辨率的新方法。
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公开(公告)号：CN116068663A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111291724.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明提供一种基于磁震联合低频建模的火成岩波阻抗反演方法，该基于磁震联合低频建模的火成岩波阻抗反演方法包括：步骤1，采用多尺度分析手段剥离深层磁力异常，定量获取火成岩剩余磁力异常；步骤2，分析地震反射特征，刻画火成岩三维边界几何形态；步骤3，进行深度域磁震三维联合建模；步骤4，进行磁震联合低频波阻抗模型构建；步骤5，进行磁震联合波阻抗反演。该基于磁震联合低频建模的火成岩波阻抗反演方法可有效融合磁力、地震各自优势来共同构建火成岩发育区低频模型及高分辨率波阻抗模型的技术流程，从而为后续火山岩有利储层的精细描述及勘探目标部署提供更为充分的参考依据。
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公开(公告)号：CN114429162A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010926556.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法，属于油气勘探领域中地震资料层位自动追踪技术。本发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法包括以下步骤：步骤1、地震资料增强处理；步骤2、层位样本标签构建与优选，建立样本库；步骤3、深度卷积神经网络训练及优化参数，获取目标地质层位地震数据高层特征；步骤4、基于深度卷积神经网络训练的高层特征和地震波形专业特征向量数据集，将深度卷积网络输出进行调整，接入随机森林分类器训练，构建分类树；步骤5、地震反射同向轴自动识别，根据分类树的结果识别同一层位同相轴并自动追踪。该发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法不仅能够进一步提高地震反射同向轴自动追踪精度，同时也大大提高层位追踪的效率，在油气勘探领域地质目标层位自动追踪方面具有很好的应用推广前景。
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公开(公告)号：CN107356966B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710597062.9
申请日：2017-07-20
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
Abstract: 本发明提供深层河道砂体基于去压实作用的油气检测方法，包括步骤：①测井曲线编辑和校正；②由浅至深取准泥岩地层和砂岩地层的声波时差，分别建立泥岩、砂岩的正常压实趋势线；③将井上的速度曲线减去该压实趋势，从而获得去除压实趋势后的井速度曲线；④计算基于去压实的纵波阻抗、横波阻抗、泊松比等参数，进一步计算反比例泊松比参数，通过交汇分析确定储层含油气的门槛值；⑤开展基于Zoeppritz方程的叠前同时反演，获得多个弹性参数体，进而计算出反比例泊松比参数体，预测储层含油气性。该方法消除了地层压实作用影响，提高了储层流体参数敏感性；同时突破了诸多油气检测方法针对深层的河道砂体油气检测的限制，提高了储层流体的预测精度，降低了油气勘探风险。
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公开(公告)号：CN117390435A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210774589.5
申请日：2022-07-01
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法，该基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法包括：步骤1，建立训练集和测试集；步骤2，构建双线性自编码神经网络；步骤3，构建损失函数；步骤4，训练双线性自编码神经网络；步骤5，利用测试集对保存的神经网络进行测试；步骤6，设置优化后的网络模型为预测模式，根据新数据开展主成分分析。该基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法利用双线性自编码神经网络，避免了常规RPCA方法中的奇异值分解，降低了计算复杂度，在计算大规模数据时，消耗的时间和内存得以大幅度降低。
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