简介:静冰压力是影响水工结构物安全运行的主要因素之一。现有静冰压力检测方法主要存在两个局限,一是实时性差,二是传统电阻应变式压力膜盒传感器因边壁效应影响测量结果的正确性。针对以上两个不足之处,作者基于反射式强度调制原理,研发了一种带杆伞状圆盘结构的压力膜盒静冰压力光纤传感器,实现了利用光纤传感技术检测静冰压力。我们用研制的新型光纤传感器在实验室完成了-30℃~5℃温度范围内冰生长过程中及5℃~-30℃温度范围内冰消融过程中静冰压力的测量试验。实验结果表明,与传统电阻应变式压力膜盒传感器相比,该传感器工作稳定、分辨率达0.02kPa、灵敏度达2.74×10-4/l(Pa,并可实现自动连续测量。
简介:静冰压力是影响水工结构物安全运行的主要因素之一。现有静冰压力检测方法主要存在两个局限,一是实时性差,二是传统电阻应变式压力膜盒传感器因边壁效应影响测量结果的正确性。针对以上两个不足之处,作者基于反射式强度调制原理,研发了一种带杆伞状圆盘结构的压力膜盒静冰压力光纤传感器,实现了利用光纤传感技术检测静冰压力。我们用研制的新型光纤传感器在实验室完成了-30℃~5℃温度范围内冰生长过程中及5℃~-30℃温度范围内冰消融过程中静冰压力的测量试验。实验结果表明,与传统电阻应变式压力膜盒传感器相比,该传感器工作稳定、分辨率达0.02kPa、灵敏度达2.74×10-4/kPa,并可实现自动连续测量。更多还原
简介:尾波是持续时间比主要波型长得多的多重散射波,它包含了直达波之外的部分有用信号。在油气田的开采过程中,由储层物性参数的微小变化而导致的储层速度的微小变化对初至的影响很小,无法通过初至变化直接观测,但是因为尾波为多重散射波,故储层速度的微小变化会在尾波的传播过程中被放大,因此利用尾波可以观测到这种变化。本文通过实验与数值模拟研究了尾波干涉方法在储层微小时移差异监测方面的有效性。合成地震数据是基于部分MarmousiII模型采用有限差分波动方程正演方法计算获得,为了模拟时移地震中的储层波速变化,在模型中选取波速发生微小变化的目标区,计算速度扰动前后的合成地震数据,进而观测尾波变化。研究表明利用尾波干涉可检测储层物性的微小变化,为时移地震信号监测提供新的方法和手段,从而提高时移监测的准确度,也为开发生产工作提供可靠的指导。
简介:目前对动电测井的研究主要集中于数值模拟和岩石物理实验。为研发出能下井测量的动电测井仪器,进行了一系列实验研究工作。文中介绍了一种融合了不同结构和材料要求的新型声电复合式动电测井探测器的结构及原理,对声、电信号接收器在仪器机械设计上无法布置在同一位置的难题也提出了解决方法。在水池中对其辐射声场特性进行了测试,计算了辐射声场声压及发射电压响应,分析了基于相控线阵的阵列式声波发射探头的指向性及实际应用效果。研究表明,在源距1500mm处产生的声压可达47.2kPa,且会随着激励声源主频增大而减小。随着相邻声波发射子阵激励信号延迟时间的增加,辐射声束主瓣会发生明显偏转,主瓣方向的能量也逐渐增强,可有效增强声电转换效率。本文为探测器研制及开展井下动电测井研究奠定了重要基础。
简介:超宽带信号的数字化在很大程度上取决于采样时刻的准确性,因此是否具有高精度的可编程定时器是实现超宽带信号数据采集的关键.本文基于斜波发生器原理实现了高精度可编程定时电路,可编程计数范围为16bit,实际最小定时单位达8ps,折合采样频率高达50GHz,迄今为止尚未有关于同样指标产品的报道.该定时器已应用于作者研制的地质雷达信号数据采集系统中,取得了很好的实际应用效果.
简介:High-qualityseismicgeometryisthekeytoobtainhigh-qualityseismicdata,andcanaffecttheaccuracyofdataprocessingandimaging.Basedontheanalysisoftherelationshipbetweenthequalityofthegeometryandthefouracquisitionparameters(thenumberoftraces,shotlinespacing,andthespaceandnumberofreceiverlines),aqualityevaluationmethodofthegeometrybasedoncomprehensivequalityfactor(CQF)isproposed,andtherelationshipbetweenthegeometryqualityandthefourparametersisgiven.WeusefielddatacollectedinanoilfieldinWesternChinawithcomplexgeology:Firstweuseawideazimuthgeometry.Then,wecalculatetherelationshipcurvebetweengeometryanddataqualitybyvaryingeachparameterwhilekeepingtherestfixed.andtheanalysisresultsaregivenbyusingtheCQFevaluationmethod.Theresultsshowthattheshot-linespacinghasthegreatesteffectonthequalityofthegeometry,andtheincreaseofthereceiverlinespacingcanappropriatelyimprovethequalityofthegeometry,andtheincreaseofthenumberofreceivingtracescanimprovethegeometryquality.Thedifferentacquisitionparametershavedifferenteffectsontheimagingqualityofshallowanddeepevents.Themodelforwardandprestackdepthmigrationareusedtogenerateprestackdepthmigrationprofileswithdifferentacquisitionparameters.Theimagingresultsareconsistentwiththeabovecalculatedresults.Accordingtothedepthofthetargetlayer,thequalityfactorevaluationmethodisappliedtoguidethedesignofthegeometryandoptimizetheacquisitionparameterstoimprovetheimagingaccuracyofseismicdata.
简介:裂缝预测在致密油气、煤层气、页岩气等非常规油气勘探中起着十分重要的作用。本文将裂缝分成大(大于1/4波长)、中(1/4~1/100波长)、小(远小于1/100波长)三种尺度类型开展综合预测研究。基于多尺度岩石物理正演模拟技术,分析区分中等尺度裂缝的叠前方位各向异性敏感属性,结合地质、测井和地震属性大尺度裂缝预测方法和岩心薄片观测小尺度裂缝预测,形成了一套综合地质岩心信息、成像测井解释和地震信息的多尺度裂缝综合预测方法。该方法通过岩心裂缝描述和成像测井解释,分析得到裂缝发育控制因素,再通过应力场构造模拟,完成区域性大尺度裂缝发育控制因素研究。利用叠后几何类属性进行大尺度裂缝预测,结合叠前衰减属性进行中等尺度裂缝预测,以及岩性统计学反演和断层叠合结果,验证中等尺度裂缝与岩性、断层的对应关系,明确了中尺度裂缝成因。通过岩心电镜扫描,分析小裂缝发育状况,最后综合三类裂缝研究成果分析储层裂缝发育状况。通过对某实际工区灰岩储层的裂缝发育情况进行综合预测研究,结果表明文中提出的多尺度裂缝预测基础理论方法和多尺度裂缝预测技术流程,能够较好地解决裂缝预测的强非均质性、多尺度问题,综合地质、测井和地震多信息裂缝多尺度预测技术能够实现裂缝性油气藏的储层描述和甜点预测。
简介:本文介绍了在B隧道勘查中应用高分辨电磁成像技术探测隐伏构造的一个成功实例.数据采集采用高频电磁成像系统(STRATAGEMEH4,频率范围从1Hz到90kHz).野外采集正交的电磁场分量,从地磁成像剖面中提取目标体有关电磁学信息.为获取高质量的采集数据,野外采用包含天然场源和全张量可控源的混合场源.B隧道坐落在位于中国中部的湖北省的西部,隧道埋深不到200m,但区域地质作用导致它的地质机构十分复杂.第一次勘查过程中,勘探人员误把一个脱落体的露头当成基岩面,施工过程中出现了冒顶.第二次勘探时采用高分辨电磁法和折射地震法,这次勘探找到了隐伏的基岩面和一个隐伏断裂.勘探结果与后来隧道挖掘揭示的构造吻合.
简介:数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力,因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程,包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息;然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集,并消除冗佘信息;最后采用C5.0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好,表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。
简介:从大量的地震属性中提取最能反映地质特征的综合属性是储层预测技术的关键,通常选用降维方法来优选属性。目前应用最为广泛的线性降维方法。但是,由于地震属性与地质特征的关系通常是非线性的,基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分地反映这种非线性关系,降低了储层预测的精度。流形学习是一种新的非线性学习方法,它是通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间,挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性,开拓了地震属性降维优化研究的新领域。本文首次实现了3D地震数据的层问属性特征提取,讨论了LLE方法及其关键技术,并以奥陶系礁滩相储层实例说明LLE和PCA两种方法降维及聚类的不同效果。理论模型分析和实例应用表明:LLE较好地保持了数据本身的原始结构;提取的综合属性和聚类相图较好地刻画了沉积相带、储层和流体的特征。这说明流形学习具有更好的特征提取性能。