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公开(公告)号:CN114428372B
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202010942936.1
申请日:2020-09-09
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V99/00
摘要: 本发明涉公开了一种自适应的岩石物理建模方法,对每一个测井深度点计算各种岩石物理模型的优先级参数,最高优先级的岩石物理模型计算纵横波速度参数、密度参数与测井纵横波速度及密度的整体误差目标函数,将误差保持在阈值内,进行岩石物理模型的筛选,特别适用于工区存在纵向变化快的特征,对不同深度点采用最合适的岩石物理模型,提高了岩石物理模型对岩石的描述和预测的准确性。
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公开(公告)号:CN110927817A
公开(公告)日:2020-03-27
申请号:CN201811100840.X
申请日:2018-09-20
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V11/00
摘要: 本发明公开了一种薄层叠置河道水平井轨迹优化设计及控制的方法,包括以下步骤1)对目的层段的砂组展布特征进行描述;2)将得到的叠置砂组进行靶区砂体分期次剥离,得到各小层靶区砂体;3)计算各小层靶区砂体储层关键参数并优选开发靶区;4)利用深度域轨迹控制技术确定各开发靶区真实地质产状并设计水平井轨迹;5)结合钻井测录井信息,开展随钻递进反演,进一步提高靶区信息精度,调整水平井轨迹。本方法提高了水平井深度、地层产状及薄砂体预测的精度,提高了砂体和储层钻遇率,降低钻井风险,实现了河道砂岩气藏的高效开发。
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公开(公告)号:CN104730580B
公开(公告)日:2017-06-23
申请号:CN201310719016.3
申请日:2013-12-23
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V1/36
摘要: 公开一种地震资料异常振幅压制方法,包括:提取地震道信号进行时频双域分解;分别在每个对应的频率下,根据有效波振幅分布,找到有效波振幅区;在有效波振幅区,计算有效振幅的能量指数作为平均振幅能量指数;计算采样点的能量指数,将其与平均振幅能量指数进行比较,若大于,则将采样点振幅划分为疑似异常振幅;对于疑似异常振幅,将其能量指数与平均振幅能量指数做差再与平均振幅能量指数相比,若该比值大于给定阀值则确认为该疑似异常振幅为异常振幅值;对异常振幅值进行衰减;以及将时频谱信号反变换到时间域,即完成异常振幅压制。上述方法克服常规方法异常振幅压制不彻底的问题保护有效信号,提高地震资料信噪比。
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公开(公告)号:CN104730580A
公开(公告)日:2015-06-24
申请号:CN201310719016.3
申请日:2013-12-23
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V1/36
摘要: 公开一种地震资料异常振幅压制方法,包括:提取地震道信号进行时频双域分解;分别在每个对应的频率下,根据有效波振幅分布,找到有效波振幅区;在有效波振幅区,计算有效振幅的能量指数作为平均振幅能量指数;计算采样点的能量指数,将其与平均振幅能量指数进行比较,若大于,则将采样点振幅划分为疑似异常振幅;对于疑似异常振幅,将其能量指数与平均振幅能量指数做差再与平均振幅能量指数相比,若该比值大于给定阀值则确认为该疑似异常振幅为异常振幅值;对异常振幅值进行衰减;以及将时频谱信号反变换到时间域,即完成异常振幅压制。上述方法克服常规方法异常振幅压制不彻底的问题保护有效信号,提高地震资料信噪比。
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公开(公告)号:CN115809428A
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202111070155.9
申请日:2021-09-13
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及石油地球物理勘探领域,具体涉及一种基于Bi‑LSTM神经网络的隐蔽河道砂识别方法,包括步骤S1,获取待识别叠前数据,包括远道集和近道集;S2,将远道集和近道集进行幅度相减,得到待识别远道集减近道集数据体;S3,从待识别远道集减近道集数据体中提取出地震衰减梯度属性,得到待识别地震衰减梯度属性数据体;S4,对待识别地震衰减梯度属性数据体进行归一化处理;S5,将归一化处理后的待识别地震衰减梯度属性数据体输入预先训练好的Bi‑LSTM神经网络模型,并输出隐蔽河道砂体识别结果为隐蔽型砂体或非隐蔽型砂体。能够直接从数据出发降低累积误差,提高预测准确度,有效的指示隐蔽河道砂体。
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公开(公告)号:CN103728665B
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201210387423.4
申请日:2012-10-12
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V1/36
摘要: 本发明公开了一种精细剩余静校正方法,该方法用于处理原始地震数据,该原始地震数据包括至少一个CMP道集,每个CMP道集包含多个地震道,该方法包括:A)对每个CMP道集中的地震道进行子波变形道预处理,以消除子波变形严重的地震道;B)对每个CMP道集中的地震道进行自适应分权叠加,以生成新的模型道G2(t);C)将每个CMP道集中的地震道与对应的新的CMP叠加模型道G2(t)进行互相关计算,以得到该CMP道集中的地震道的延迟时;以及D)在对所述至少一个CMP道集都执行步骤A)至步骤C)后,采用统计互相关算法分离炮点和检波点静校正量。该方案能极大压制地震子波变形道对模型道的影响,有效地提高了剩余静校正方法的计算精度,使地震资料的叠加剖面构造成像更加清晰。
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公开(公告)号:CN103728665A
公开(公告)日:2014-04-16
申请号:CN201210387423.4
申请日:2012-10-12
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V1/36
摘要: 本发明公开了一种精细剩余静校正方法,该方法用于处理原始地震数据,该原始地震数据包括至少一个CMP道集,每个CMP道集包含多个地震道,该方法包括:A)对每个CMP道集中的地震道进行子波变形道预处理,以消除子波变形严重的地震道;B)对每个CMP道集中的地震道进行自适应分权叠加,以生成新的模型道G2(t);C)将每个CMP道集中的地震道与对应的新的CMP叠加模型道G2(t)进行互相关计算,以得到该CMP道集中的地震道的延迟时;以及D)在对所述至少一个CMP道集都执行步骤A)至步骤C)后,采用统计互相关算法分离炮点和检波点静校正量。该方案能极大压制地震子波变形道对模型道的影响,有效地提高了剩余静校正方法的计算精度,使地震资料的叠加剖面构造成像更加清晰。
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公开(公告)号:CN103064114A
公开(公告)日:2013-04-24
申请号:CN201110317412.4
申请日:2011-10-18
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
IPC分类号: G01V1/32
摘要: 本发明公开了一种裂缝储层的表征方法及装置,该方法包括:读取有关所述裂缝储层中一个或多个点的一项或多项属性数据;以及根据该一个或多个点的一项或多项属性数据,建立一个或多个与该一个或多个点一一对应的长方体,该长方体的多个面、长、宽、高、方位角以及倾斜角中的一者或多者分别表示所述一项或多项属性数据。通过该技术方案,可利用长方体的多个面、长、宽、高、方位角以及倾斜角来表征裂缝储层的各个属性,将储层裂缝属性信息、地质构造信息及储层岩石物理信息,综合在一张图上进行表征,并通过属性显示阀门值的调节,达到多属性综合交会的目的,直接圈定优质裂缝储层,为井位确定、气藏描述、储层识别提供直观、直接的依据。
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公开(公告)号:CN117665936A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202211055381.4
申请日:2022-08-31
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
摘要: 本发明公开了一种基于机器学习算法的测井曲线环境校正方法,包括以下步骤:S1、获取目标井的原始测井曲线,分析扩径井段内原始测井曲线分布范围的合理性,确定待校正测井曲线;S2、开展待校正测井曲线与其它原始测井曲线间的相关性分析,选出标准测井曲线;S3、将标准测井曲线作为输入,将待校正测井曲线作为标签数据,利用机器学习算法建立测井曲线环境校正模型;S4、利用测井曲线环境校正模型对不扩径井段的待校正测井曲线进行学习,形成校正后的测井曲线。本发明建立高精度的测井曲线环境校正模型,操作起来更简便,且校正的模型精度更高,适用性更强,能很好推广到其它层段和其它井,有较强的适用性。
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公开(公告)号:CN115808713A
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202111071173.9
申请日:2021-09-13
申请人: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
摘要: 本发明属于地震资料处理与数据优化领域,特别是一种基于改进BEMD算法的地震叠前数据优化方法及设备。本发明方法利用改进BEMD算法和自适应去噪算法,将叠前道集分解为不同尺度的特征信号。再针对各分量进行基于阈值的正交小波变换去噪,将大部分的噪声进行去除。然后通过求取各分量与原始数据之间的相关系数,并基于相关系数对数据进行重构。最大程度的保留了有效信号,去除了噪声信号的干扰,提高叠前道集的信噪比,为地震后续预测算法提供了良好的数据基础。
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