简介:以三维地震成像最新成果为主导的现代油藏描述方法在近10年来发展很快。就其现有技术而言,还缺少地面地震与测井尺度问的数据。虽然三维地震是探查广阔地下复杂结构的有利工具,但它不具备油藏研究尺度的分辨率,也不能独立地测定油藏参数。研究高分辨率地震处理方法和算法的目的是克服上述地震数据中的不足,补偿储层解释所需的高频成份。在这方面,利用声波测井资料的联合反演技术是有效的。文中介绍的调谐频率加强法适用于缺少测井资料地区,可以同时满足提高分辨率和改善信噪比的要求。本文还系统地说明了利用反演技术作高分辨率处理的地质地球物理依据和技术原理,引用实际资料考核了方法效果。结果表明,用地震反演技术实现资料高分辨率处理的方法能提高分辨率和改善信噪比,且效果稳定、可靠。
简介:为了识别三维地震数据和生产测井数据之间的非线性关系和映射,开发出了的一种综合方法。该方法在一个在产油田得到了应用。它采用了诸如地质统计和传统的模式识别等常规技术,并结合现代的软计算(softcomputing)技术(神经计算学、模糊逻辑学、遗传计算学和概率推理学等)。我们的一个重要研究目的,是在三维地震数据和现有的生产测井数据的基础上,利用聚类(clustering)技术确定最佳的新井井位。采用三种方法进行分类:(1)k-平均聚类;(2)模糊c-平均聚类;(3)识别相似数据体的神经网络聚类。在井筒周围可以识别聚类组(duster)与生产测井数据的关系,所得结果用于在远离并筒方向上重建和外插生产测井数据。这种先进的三维地震和测井数据分析与解释技术可用于:(1)确定生产数据和地震数据之间的映射;(2)在多属性分析的基础上预测油藏连续性;(3)预测产层;(4)优化井位。
简介:根据同步分析多种属性和分析在三维体中形成的四维异常,明显地改进了时延地震可视检验的程序。一种模式识别方法用于结合来自多属性的互补信息并监测四维异常。该方法由两个步骤构成——分析步骤与识别步骤。分析步骤目的在于发现四维异常的有代表性样本。而在识别步骤中,这些样本用于训练神经网络以便识别四维异常响应不同于背景响应。它表明了样本的选择极为重要而且应该与时延研究的目标相对应。与常规单一属性分析相比,它显示了无重复噪声的明显减少。此外它还展示了指导时延分析(辨别不同类型的四维异常)方法的潜力。一般说来,非重复噪声可以降低四维地震表征工程的价值。代价不菲的专用采集方法可能减少非重复噪声。在这次研究中,证明了用本文所叙述的高代价监测技术能够减小非重复性噪声。