简介:偏移成像是地震数据处理的重要环节之一,传统的偏移方法主要有基于克希霍夫积分法和基于波动方程两种。克希霍夫积分法射线追踪困难,复杂介质中存在焦散、多重路径的缺陷以及高倾角构造成像精度低的问题。传统的偏移方法都是按深度外推计算的,而逆时偏移则是在时间轴上实现外推,可以看作反时间方向的正演模拟过程。传统的基于波动方程的偏移成像方法都是基于单程波实现的,而逆时偏移则基于全波(双程波)方程。逆时偏移结果是上行波传播时间等于零时的空间域地震波场,相当于在地下的地层界面上进行观测的结果。逆时偏移不存在倾角限制问题,理论上可以适用于速度任意变化的模型。本文从叠后逆时偏移出发,对无反射递推算法叠后逆时偏移技术做了较深入的探讨,并将该技术应用于模型数据处理和实际资料处理中,均取得了很好的效果。
简介:伽马曲线是反映泥质含量的重要参数,相比速度资料来说更加稳定,不受所含流体的影响。针对含气层来说,利用地震信息进行伽马反演相对于常规的波阻抗反演所描述的砂体展布更为直观。在对目前常用的伽马反演方法进行总结、讨论的基础上,指出地震体属性分析法具有明确的物理意义,并有效结合了多元逐步回归和交互验证法进行属性的优选和组合,采用褶积因子消除地震信息和测井信息的频率差异,以神经网络为拟合和预测手段,加之具有严谨的理论基础,相比其它几种方法更为准确合理。最后,通过川东T气田伽马反演的实例说明该方法的应用,预测了T气田须家河组砂体展布,取得了较好的效果。