一、地震多参数油气预测方法及应用研究（论文文献综述）
厍斌[1]（2021）在《基于稀疏表征的高维地震信号反演方法研究》文中研究指明地面激发的地震波向地下深层传播过程中会产生大量不同入射角的高维地震反射信号,该信号综合反映了地下介质丰富的岩性、构造和含油气性等信息。地震信号反演可从该高维信号中反推地下地质体的多种信息,是地下油气等资源勘探的重要手段,也是当前信号处理和资源勘探领域共同关注的前沿交叉科学问题。高维地震信号反演的难点主要在如下四个方面:（1）地震反演问题本身的不适定性,主要表现为反演过程的不稳定性和反演结果的多解性;（2）高维地震信号对不同类型储层参数的响应存在差异,当同步反演多种储层参数时,部分参数的反演结果可靠性较低;（3）地震信号的频带窄,导致地震反演结果的分辨率低、精度不足;（4）地震信号的横向一致性较差,导致常规逐道反演方法的平稳性低,进而造成反演结果横向连续性不足。现有多数方法以模型驱动方式添加储层参数的先验约束以降低上述问题带来的影响。随着对复杂油气藏勘探精度要求的逐年提升,这种模型化的方法已经很难满足实际应用需要。本文以储层参数稀疏表征为手段,提出了模型与数据混合驱动的地震信号反演新方法,在实际应用中获得了很好的效果,主要创新研究包括以下四点:（1）为克服反演问题的不适定性,传统地震反演方法假设地下储层参数服从特定的分布类型或结构特征,导致其应用范围具有局限性,当实际情况远比假设条件复杂时反演无法达到满意的效果。针对上述问题,本文提出了基于字典学习和稀疏表征的地震信号反演方法。该方法利用过完备字典学习算法获得地下储层参数的沉积结构特征字典,然后以地震信号反问题的固有物理机制为模型驱动,以基于特征字典的储层参数稀疏表征约束为数据驱动,实现了模型与数据混合驱动的地震反演求解过程。研究表明,该方法能自适应地获取储层参数先验信息,可显着提高反演结果的准确性,适用于复杂地质区域的反演任务。（2）传统地震反演方法在同步反演多个参数时,未考虑不同参数间的相关性空变问题,导致多参数同步反演效果欠佳。针对这一问题,本文提出了基于联合稀疏表征的多参数同步地震信号反演方法。该方法利用联合稀疏表征技术学习多个储层参数的联合字典,其同时刻画了各储层参数的沉积结构特征及参数间相关性特征,同样以模型与数据混合驱动的方式构建反演目标函数,实现了沉积结构与相关性联合约束的多参数同步反演。研究表明,该方法进一步提高了同步反演的每一个储层参数的反演精度,特别是对振幅信息敏感度偏弱的密度参数。（3）受地震观测信号的频带限制,传统方法的反演结果分辨率不能满足复杂油气藏精细化描述的需要。针对这一问题,本文提出了基于联合稀疏表征和高频预测的高分辨率地震反演方法。该方法借鉴图像超分辨率的思想,利用测井数据所提供的全频带信息,通过联合字典学习算法获得反演结果中低频信息与测井高频信息的关联特征,并根据该特征预测反演储层参数的高频分量,拓宽了反演结果的频带。研究表明,该方法提高了识别地下薄层/薄互层的能力,可满足复杂油气藏反演任务的精细化描述需求。（4）前述反演方法忽略了储层参数的空间结构特征,导致反演结果横向连续性较差。现有的3D反演方法或者过于简单,忽略了真实的空间结构特征;或者过于复杂,计算效率较低。针对这一问题,本文提出了基于联合稀疏表征与空间结构约束的3D地震反演方法。该方法首先利用结构张量技术从地震观测信号中提取出结构张量场,用以描述地下储层参数的空间结构特征;然后以该特征作为横向约束,并在纵向上结合基于联合稀疏表征的沉积结构和相关性约束,实现了3D高分辨率地震反演。研究表明,该方法保留了前述研究高准确性、强自适应性和高分辨率的优点,又增强了反演结果在空间展布上的连续性。综上,本文为复杂油气藏高维地震信号反演提供了新的思路,也可为相关领域反问题的求解提供借鉴,具有一定的理论价值和实践意义。
郭强[2]（2020）在《川东北地区三叠系富钾卤水分布规律预测》文中指出运用“多学科,多角度,多方法”在富钾卤水资源中的研究相对较少。近些年来,国内外在富钾卤水资源研究中的取得了突破。但是目前通过测井响应的特征进行井震结合,通过地震相关属性进行反演,对富钾卤水的分布规律的预测仍然处于初始阶段,这也对在富钾卤水资源的勘探上造成了一定影响。因此,加强富钾卤水分布规律的研究,必须有效的发挥地质、测井和地震的综合手段,这对富钾卤水资源开发、缓解我国的钾资源的压力具有非常重要的意义。通过地质、测井和地震三位一体化相结合,对川东北地区富钾卤水的分布规律进行研究,可以为四川盆地的富钾卤水分布规律预测提供理论基础。结合地质学、测井和地震等研究方法与手段,通过油气钻井以及新钻富钾卤水井、野外露头、三维地震等资料进行研究,主要的研究成果:1.通过岩心和野外剖面等岩石学分析,开展嘉陵江组和雷口坡组的沉积古环境研究,确定川东北地区三叠系重点成盐期形成于碳酸盐岩局限蒸发台地沉积体系,而膏盐盆为富钾卤水发育的最有利沉积微相,并绘制了重点成盐期岩相古地理图,明确了富钾卤水形成的最有利时期和聚钾地区。2.收集各钻井的测井数据,分析主要储层的物性特征与差异,为本区地球物理资料处理及解释提供参考或标定依据。通过收集自然伽马,声波时差,电阻率,密度等相关数据,建立交会图,寻找规律,建立富钾卤水测井识别标志。3.通过井震结合,开展三维地震资料的层位、构造解释,并且利用人工智能的多参数反演技术进行更精细化的刻画,预测川东北地区富钾卤水的空间分布规律。
王斌[3]（2020）在《准噶尔盆地玛湖地区深层砂砾岩甜点储层形成机理与地震预测方法研究》文中进行了进一步梳理本文为了解决深层砂砾岩勘探中遇到的甜点储层形成机理不明和地震预测技术精度不高等问题,以准噶尔盆地玛湖地区三叠系百口泉组砂砾岩为研究对象,通过基础地质分析、地震岩石物理测试和甜点储层预测方法的综合研究明确了研究区甜点储层形成机理,并开发了高精度的甜点储层预测方法。首先通过基础地质研究明确甜点储层的形成机理,然后结合岩石物理测试总结甜点储层主控因素对岩石弹性性质变化的影响,建立能反映深层砂砾岩沉积与成岩演化过程的地震岩石物理模型,利用该模型指导研究区的甜点储层预测。这项研究既可以为玛湖地区面向深层砂砾岩甜点储层的油气勘探与有利区优选提供技术支撑,与此同时本次研究采用的方法和思路也可以对其他地区深层碎屑岩的油气勘探提供很好的借鉴意义。通过本次研究取得了以下4点成果和认识:（1）在砂砾岩甜点储层形成机理的研究中首次引入致密砂岩中利用储层临界物性判别储层和封堵层的研究思路,建立临界物性下限与深度的关系,按照成岩作用系统论的思路定量分析深层砂砾岩储集能力随每个沉积微相和每种成岩作用在成岩演化过程中的变化规律,建立了玛湖地区沉积和成岩作用双重控制的甜点储层发育模式。综合研究后得到玛湖地区甜点储层受沉积微相和成岩作用双重控制,以远岸或近岸水下分流河道中具有强溶蚀、早期硅质胶结和弱压实成岩相的中细砾岩和粗砂岩为主的认识。（2）在玛湖地区率先开展了深层砂砾岩的高频岩石物理测试,并结合岩石微观结构和动、静态弹性特征测量的结果,对研究区砂砾岩的弹性参数、储层参数以及它们之间的关系进行系统总结,并建立了能反映沉积和成岩作用改造岩石储集能力的岩石物理模型。从研究区样品的测试结果来看,由沉积和成岩作用造成的矿物组分含量的差别、矿物的赋存方式以及孔隙类型和形状的差异对研究区样品的弹性参数及储层参数影响较大。其中比较特殊的现象包括:（1）当岩石中石英含量较多时,大量发育的早期硅质胶结物会有效抑制压实作用对原始孔隙的破坏,从而比早期泥钙质胶结的岩石具有更高的孔隙度和更低的纵横波速度比;（2）在玛湖地区受物源的影响,岩石中普遍发育火山岩岩屑和粘土等塑性矿物,而这类矿物极易受压实作用挤压变形而充填孔隙,减小样品的孔隙度并增大样品的速度。但由于这种情况下纵波速度的增大率要大于横波速度,因此样品的纵横波速度比会随纵波速度的增大而增大。这是研究区塑性碎屑的含量与赋存方式会对砂砾岩样品弹性参数和孔隙度造成很大影响的根本原因。（3）根据准噶尔盆地玛湖地区深层砂砾岩甜点储层的形成机理,提出了“按沉积相分级分类,从砂体到储层由粗到细,逐级控制”的地质物探相结合的甜点储层预测新方法。在考虑沉积和构造演化背景的基础上首次研发了经过倾角校正的古地貌恢复技术,并且采用高精度层序地层解释技术对标志层进行解释从而得到了地层真厚度,提高了有利相带预测的精度。为了有效提取OVT域地震资料中的地质信息,我们初次通过Ruger方程建立具有古地貌和沉积微相等地质背景的优势道集部分叠加模板,并利用该模板在研究区对OVT域资料进行解释性处理,这样就可以为针对深层砂砾岩的相控甜点储层预测提供基础资料;在此基础上预测我们通过岩石物理实验获得的甜点储层敏感参数。利用该方法在玛湖凹陷斜坡区百口泉组共预测甜点储层发育区2100km2,为有利勘探区的寻找和增储上产提供了有效技术支撑。（4）针对玛湖斜坡区异常高压分布规律不明的问题,创新性的提出了玛湖地区异常高压具有“封闭条件、构造挤压和晚期高熟油气充注”三重因素控制的分布模式。通过设计模拟孔隙超压的高频岩石物理实验,首次总结不同地层压力条件下玛湖地区砂砾岩弹性参数的变化规律,并且利用岩石物理测试结果建立了新的有效应力系数计算方法。将该方法计算的有效应力系数与Biot有效应力系数进行对比后可知,新计算的有效应力系数更适用于玛湖地区砂砾岩。最后利用新的有效应力系数改进双相介质模型后建立了低渗透砂砾岩地层压力预测模型,提高了地层压力预测的精度,并在玛湖地区取得了较好的应用效果。
于浩[4]（2020）在《多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究》文中指出随着海上油气资源勘探开发逐步向深海发展,超压区域中的油气勘探开发逐渐增加,钻前异常压力预测逐渐成为油气勘探开发中的关键环节。准确的异常孔隙压力预测在油气资源的勘探、油气田的开发以及油藏工程等领域中具有重要意义。目前孔隙压力预测方法主要是建立在单一地球物理参数与孔隙压力（或有效应力）之间的经验关系之上,而异常孔隙压力不仅成因复杂,且受到区域构造背景、沉积特征等多种因素的影响,单变量模型往往不能够充分描述孔隙压力的复杂变化;同时,由于对压力成因及其影响因素认识限制,以及用于孔隙压力预测的数据资料（测井、地震资料）的局限及误差,使得孔隙压力预测具有较强的不确定性。为此,论文开展多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究。论文基于岩石物理实验数据和测井资料的分析,明确了岩石纵波速度与有效应力和孔隙度之间存在复杂的多变量关系。针对具有明确函数形式的参数化模型难以准确反映有效应力与速度、孔隙度和泥质含量之间复杂非线性关系的问题,论文开展了非参数化有效应力模型研究。进而在非参数化多变量有效应力直接变换模型的基础上,应用机器学习算法,提出一种基于机器学习算法的多变量孔隙压力预测方法,提高了测井多变量孔隙压力预测精度。在此基础上,开展基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法研究,建立了三维地震多变量孔隙压力预测方法技术流程,提高地震孔隙压力预测精度;同时,为了提高三维空间岩石速度、孔隙度及泥质含量三个变量的求取精度,开展了地震叠前同步反演应用研究,提高地震多变量孔隙压力预测所需的纵波速度场及用于构建上覆应力场的密度场精度,开展了基于梯度提升算法的多地震属性变换方法研究,为三维地震多变量孔隙压力预测提供高精度的岩石孔隙度场和泥质含量场。其次,为定量分析地震多变量孔隙压力预测的不确定性,论文开展了基于地质统计协同模拟方法的地震多变量预测孔隙压力不确定性分析方法研究。使用基于最小/最大自相关因子变换的序贯协同模拟算法,生成大量用于预测岩石物性变量实现,结合基于机器学习的地震多变量压力预测方法获取多组预测孔隙压力实现,进而估算预测压力的分布,使用95%置信区间表征预测压力不确定性。最后将上述方法及流程应用于研究区三维孔隙压力场的预测及其不确定性分析。论文取得的主要研究成果如下:1)通过对岩石样品实验数据中速度-有效应力关系的拟合结果分析,对于有效应力项,Eberhart-Phillips模型采用的线性函数与指数函数叠加的函数形式适合砂岩地层,而Sayers模型采用的幂函数形式则适合泥岩地层,因而两个参数化模型的具体函数形式包含对岩性的假设。使用非参数化模型去除了具体函数形式的限制,因而能够更加准确地描述岩石物性与有效应力之间的变化关系。2)在非参数化有效应力模型的基础上,提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。应用机器学习算法需要较大量的训练数据,而实测压力数据点往往很少,难以满足训练数据需求,使用正常压实段的有效应力数据代替实测数据构建训练数据集能够解决实测数据不足的问题。在进行数据集归一化时,由于孔隙度与泥质含量数据分布不均衡的特点,使用分位数归一化方法比使用最大最小值归一化方法更有效。通过对比不同井上不同机器学习算法的超参优化的结果,可以推断相同地质背景的几口井可以采用相同的超参组合。相较于多层感知机、支持向量机和梯度提升算法,随机森林算法在测井孔隙压力预测中取得了更好的效果。孔隙压力预测精度与机器学习算法的拟合优度和泛化能力相关。相较于确定性模型方法,基于机器学习模型的预测方法能够给出更加准确的异常压力起始深度。3)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法,该方法利用叠前同步反演获得速度场和用于计算上覆应力的密度场,利用多地震属性变换获得孔隙度与泥质含量场,进而在每个CDP点上应用基于机器学习模型的多变量预测方法。在进行地震多变量孔隙压力预测时,由于计算量较大,使用预测精度接近的梯度提升算法代替随机森林算法能大幅度减少运算时间和运算占用的系统资源。在进行非欠压实成因压力校正时,由于仅能获得井位上的压力卸载指数U,因而需要使用克里金插值获得区域上卸载指数的分布。井旁预测压力与井上实测压力的误差分析以及压力场的沿层切片分析表明,该方法不仅能够给出准确的预测压力,且预测压力场的分布符合地质背景趋势。4)地震速度、孔隙度和泥质含量之间具有相关关系,需要使用协同模拟来重现变量之间的相关关系,多变量的协同模拟算法复杂、效率低,本文使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法实现了地震速度、孔隙度和泥质含量的协同模拟,利用多组变量的实现,使用基于机器学习算法的孔隙压力预测方法获得预测孔隙压力的多组实现,进而估算空间中预测孔隙压力的分布。使用该方法能够获得预测压力的置信区间,表征预测压力的不确定性。论文取得的主要创新点如下:1)提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。该方法在有效应力的非参数化变换基础上应用机器学习算法进行测井多变量孔隙压力预测。2)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法。该方法在叠前同步反演和基于梯度提升算法的地震多属性变换方法的基础上将基于机器学习的多变量预测模型应用于地震资料孔隙压力预测。3)提出了一种基于地质统计随机模拟的多变量孔隙压力不确定性分析方法。该方法使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法和基于机器学习的压力预测方法模拟预测孔隙压力获得多组预测压力实现,估算空间点上孔隙压力的分布,进而量化预测压力的不确定性。
陈文雄,高磊,高文博,左中航,李芳[5]（2020）在《渤海西南部地区地震多参数综合含油气性检测》文中进行了进一步梳理渤海西南部A构造夹持在渤中凹陷主洼和西南次洼之间,成藏条件优越。但由于钻前含油气性指示不明,影响了井位部署,导致该区勘探进展缓慢。常规地球物理方法研究往往基于叠后地震成果资料,而叠后地震资料本身丢失了与含流体性质息息相关的AVO、横波、密度等信息,导致检测效果不理想。本文从叠前CRP道集出发,多方位挖掘地震资料隐含的流体信息,开展了常规地震内部属性提取、叠前地震AVO属性分析、叠前地震弹性参数求取、电阻率反演,并优选出含油气性敏感参数,建立了多层面关系,预测了含水饱和度体。最终利用优选出的参数进行了含油气性地震多参数综合检测,并形成了地震多参数综合含油气检测技术。该技术在A构造应用效果较好,成功指导了井位部署,助推了该区油气重大发现,同时为渤海其他类似构造提供了技术借鉴。
孔选林[6]（2019）在《陆地（山区）三维多波地震资料关键处理方法研究及应用》文中提出近年来,多波多分量勘探作为地震勘探的主要技术发展方向之一,在仪器研发制造、采集观测方式、处理方法研究、综合解释应用等方面均取得了较大进步和发展。因其在储层识别、流体检测、裂缝预测等方面的独特技术优势和多个成功应用案例报道,目前正吸引国内外越来越多油公司的关注与投入。尽管多波多分量地震勘探的研究和应用越来越深入,但多分量技术的发展和应用仍然还面临着一些新的问题和技术难题,尤其是在陆地山区的多波地震资料处理方面,因激发接收方式,地震地质条件等特殊性,在叠前矢量去噪、P-SV波静校正、纵横波联合处理、多波各向异性速度建模、叠前偏移成像等关键处理方法方面还存在一些新的困难和突出问题,部分关键技术方法甚至还是制约多波处理的关键因素,因此需进行进一步的完善和解决。论文首先针对陆地山区三维多分量地震资料因采集仪器、采集方式及多分量数据对各分量数据保真及保持相对振幅关系的需求难题,分析了当前叠前去噪处理面临的新困难和现状,并基于此开展了陆地山区三维多分量地震资料高保真矢量去噪方法与实现技术研究。在对比分析常规主流技术的基础之上,提出了基于时频域分贝判定准则的异常振幅压制方法和基于多属性联合的极化滤波矢量去噪方法,并对算法进行了模块研发,理论和实际数据处理效果证实了本文研究方法的正确性和先进性。论文其次针对陆地山区P-SV转换波静校正处理中所面临的“资料信噪比低、且静校正时移量大、横向差异变化大”等处理难点,分析了当前转换波主流静校正方法现状,并基于此开展了P-SV转换波基准面静校正方法研究。基本明确了转换横波分量资料中转换波折射初至的产生机理、可能的初至类型及其产生条件、识别判定准则与拾取方法,以此为理论基础,建立了一套基于纵横波联合初至折射时差的P-SV转换波基准面静校正方法,实际资料试验性处理证实了该方法的应用效果和应用前景。论文还针对三维转换波叠前成像处理中的射线路径不对称、速度模型多参数（纵波速度和横波速度耦合）、转换波资料大偏移距（X/Z大于1）、介质各向异性等问题和难题,开展了陆地三维转换波地震资料叠前成像方法系列与实现技术研究。基于现有先进理论成果,以VTI介质模型为基础,建立了一套多波道集抽取、多波交互速度参数分析、多波动校叠加、多波偏移速度建模、各向异性叠前时间偏移的速度建模和叠前成像方法及技术系列,全流程的配套处理软件测试和生产性处理证实了本文所研究方法技术的正确性,其效果和效率均能满足基本工业化处理要求。为使本文所研究方法得到应用转化,对上述系列关键处理方法进行了软件实现。同时为了验证本文方法对不同工区,不同类型数据的适应性,采用一个新的、完整的陆地（半山区）3D工区多波地震资料进行了适应性研究和应用研究。处理资料面积近100km2,成像资料面积近70km2。最终层位标定结果显示,资料处理效果可满足构造解释需要,进而也证实了本文研究技术成果和软件模块达到了工业化处理能力,能支撑多波资料的实际处理。总之,陆地山区三维多波地震资料处理中的叠前保幅去噪、转换波静校正,转换波叠前成像三大关键处理方法决定了多波资料处理的成败关键,直接影响了多波数据能否为油气勘探提供可靠的、有价值的数据成果。本论文所取得的研究成果是对陆地（山地）多波多分量地震勘探工业化应用的一种有力促进和发展完善,达到了论文预期研究目标。
张国印[7]（2019）在《川西坳陷沙溪庙组致密砂岩优质储层识别及预测方法研究》文中提出致密砂岩油气藏储层质量严重影响其开发效果,准确识别及预测优质储层是实现致密砂岩油气藏高效开发的重要基础。传统储层表征方法虽然可以提供一套既有解决方案,但针对复杂致密砂岩油气藏的储层表征仍有众多问题需要解决。针对储层测井解释精度低、地震预测分辨率低等问题,本论文以川西坳陷沙溪庙组致密砂岩气藏为研究目标,以深度学习和机器学习为主要技术,充分挖掘岩心、测井、地震数据潜能,形成一套多尺度数据驱动的智能储层分类、测井解释、地震预测新方法,提高优质储层识别及预测的精度和工作效率。研究区沙溪庙组河道致密砂岩具有物性、孔隙结构强非均质的特征,综合岩相、成岩相对储层质量的控制,论文总结了六种岩石物理相。针对储层孔隙度、渗透率及流动带指标等物性参数的聚类分析,得到三类储层定量分类模型。岩石物理相与物性参数聚类结合得到沙溪庙组综合储层分类方案,准确识别出优质Ⅰ类和Ⅱ类储层。提出基于深度学习的智能测井解释新方法,建立了沙溪庙组统一的孔隙度、渗透率测井解释模型,与其他机器学习方法和分砂体方法相比,提高了测井解释的精度和效率,将多盲井渗透率预测平均相对误差由1.16降至0.53。提出了应用于深度学习机制解释的敏感性分析及类型曲线新方法,分析了沙溪庙组渗透率深度学习模型“黑箱”中蕴含的地质模式,认为深度学习能够学习到相对于其他方法更加复杂的非线性模式,可以从测井参数中学习到孔隙结构对渗透率的影响模式。针对地震岩性、优质储层预测,提出四种不同的深度学习反演模型:深度反演（DNN）、卷积反演（CNN）、小波深度反演（CWT-DNN）以及小波卷积反演（CWT-CNN）。分析认为,小波卷积反演结合了连续小波变换和卷积神经网络,可以从时频谱图中提取更多薄层信息,是一种高分辨率智能地震反演方法,在沙溪庙组岩性、储层预测中表现最佳,特别是对于中层和薄层预测。沙溪庙组5m以上河道砂体厚度预测平均相对误差由0.66降至0.34;5m以上优质Ⅰ类和Ⅱ类储层厚度预测平均相对误差分别由0.75和0.72降至0.34和0.15。论文形成一套多尺度数据驱动的智能储层识别及预测方法,在川西沙溪庙组应用并取得良好效果,论证了数据驱动的深度学习技术的可行性及潜力,在油气勘探与开发研究领域具有广阔的推广应用前景。
王攀[8]（2019）在《煤层地震波场特征分析及波形反演方法研究》文中进行了进一步梳理煤炭作为我国能源结构的重要支撑之一,在未来社会和经济发展中仍将发挥重要作用。近年来,煤田勘探已逐渐向深部煤层以及复杂构造区域转移,这对精细地震处理解释技术提出了越来越高的要求,而精细地震处理解释技术的实现依赖于地震全波场信息的高效利用,但当前煤田地震勘探依旧集中于利用一次反射波反演方法获取煤层相关介质参数,因此迫切需要发展面向煤田的地震全波场反演方法。全波形反演是一种高精度的定量化地震反演方法,基于波动方程充分利用地震全波场信息,获取到深度域的地层介质参数,其将成为煤田勘探的重要发展趋势,这是本文研究的出发点。全波形反演的基本理念于上世纪八十年代被提出,但受制于计算量大、稳定性差等因素制约。直至近年来计算机软硬件性能不断提升,全波形反演方法才开始在石油勘探领域迅速发展,目前局限于模型测试和海上资料应用。相比于油气储层来说,其一,煤层埋深浅,煤田地震资料易受噪音干扰从而导致地震数据品质较差;其二,煤层是薄低速层,且往往以多套煤互层形式存在,如此导致煤层的地震波形响应规律比油气储层更为复杂;其三,由于岩溶坍塌,煤系地层遭到破坏形成陷落柱,这种小尺度煤层特殊地质构造的反演刻画比常规油气田断裂系统的反演刻画更为困难。因此,将全波形反演技术理念应用到煤田地震勘探时,已然不能直接套用当前针对油气田勘探发展出的全波形反演方法和技术策略,为此面向煤层研究地震波传播规律并研究配套的全波形反演方法技术就成了关键,这也就是本文拟解决的关键问题。在全波形反演中,反演初始模型至关重要,往往由地震构造解释和测井资料插值获取,其正确性决定了全波形反演迭代收敛的速度和稳定性,对煤田弹性波全波形反演来说,其初始模型建立除需要常规纵波测井资料外,还需要横波测井资料,但实际生产中因成本问题而导致横波测井资料较少,往往通过经验关系拟合横波速度,存在较大误差。为提高建模精度,本文从岩石物理测试出发获取到代表性煤层的弹性参数和各向异性参数,并基于人工智能算法建立了基于常规测井参数的横波速度测井曲线重构模型,并验证了其正确性,创新性地提出了基于人工智能的横波速度估计方法,这为煤田地震波场分析和弹性波全波形反演奠定了良好的基础。煤田地震资料全波形反演方法策略的建立依赖于煤田地震波场的正演模拟分析,为此,本文基于粘弹性各向异性波动方程交错网格有限差分正演模拟方法,综合分析了煤层层厚、粘弹性、各向异性、互层以及陷落柱地质构造的地震波场响应特征,研究表明,煤层强反射波形是由顶底界面反射调谐而成,在多套煤互层情况下,调谐影响规律更为复杂,尽管通过时间域波形已经不能有效的分辨煤层,但在不同的频率尺度上,煤层特征会得到不同程度的体现;在一定煤层厚度条件下,粘弹性和各向异性对煤层地震反射波场的影响可以忽略不计;陷落柱等典型煤田地质构造会因断层或者断点绕射使地震波场更为复杂。这些规律和认识为后续煤田地震全波形反演方法的研究提供了方向。考虑到薄互煤系地层反射波形调谐规律的频率响应差异,本文研究了面向薄互层地质结构的多尺度包络-波形反演方法;针对煤田陷落柱断层绕射波等产生的地震波场复杂性,本文提出了基于非精确牛顿优化算法的稳定收敛时间域全波形反演方法;考虑到煤层埋深浅且厚度薄不易估计,本文发展了井约束的正则化全波形反演方法。综合考虑煤田煤系地层特征,将以上三种技术思路互补融合,综合形成了面向煤田勘探的组合优化地震全波形反演方法,模型测试表明该方法能有效的反演刻画出陷落柱构造和煤层构造。该方法为煤层地震反演解释提供了技术支撑,也为今后煤田实际地震资料全波形反演研究奠定了良好的基础。
屈佳欣[9]（2019）在《相控井-震响应分析在砂体预测中的应用研究 ——以LT油田沙三中段地层为例》文中研究表明正确预测储层是圈定油气藏最重要的基础,油气藏发育的地质环境很复杂,至今尚有很多问题有待解决。针对研究区LT洼陷在岩性油气藏地震识别及预测方面存在的难点问题,本文秉着地震储层预测要从地震多信息的角度来研究的道理,通过测井曲线筛选岩性,综合利用岩石物理特征分析、属性分析等技术手段,从而更为可靠地描述砂岩形态特征,在粉砂岩最有利发育区综合地质和地震的多种信息,采用多参数、多信息、多手段的综合预测技术更为可靠地落实“甜点”的形态特征。本文主要研究内容和研究成果如下:对LT各相带储层的测井数据进行了详细研究,提取了各个相带储层的标准参数作为演示物理计算的基础数据。以层序地层学理论为指导,在等时地层格架内,以砂层组为基本单元,研究砂体展布特征,与典型剖面的岩性组。探索单界面地震响应分解法,分析单反射界面在沉积地层内部识别储层对地震反射波组的影响,进而建立储层地震反射模式,分析LT地区沙三中砂泥岩速度差异及地震识别特征,并就现有工作解剖典型储层的地震波形响应特征。复原二维地震剖面层序格架,建立地质模型,分析地震层序格架中典型反射特征和砂体识别,浅部位短轴不连续弱振幅反射为分流河道砂,深部位空白反射为泥岩,光滑连续强振幅反射为泥岩或盐岩。最后在岩性组合相控模型指导下开展了地震属性计算分析,预测的砂体厚度与砂组层统计厚度相差不大,成功预测储层砂体厚度,为LT洼陷油气勘探开发提供科学依据。
单天佑[10]（2019）在《巴西盐下碳酸盐岩储层叠前地震反演与应用》文中研究指明巴西深水盐下碳酸盐岩储层油气资源丰富,为现今世界深水油气勘探的热点领域。然而,由于巨厚岩盐层对地震波屏蔽效应的影响,目的层地震资料具有低信噪比和低主频的特征,并且碳酸盐岩储层非均质性强、横向变化快,因此常规的地震反演方法无法精细预测该区域储层及流体的空间展布,使得该区域深水勘探风险大大增加。针对此,本论文将高精度叠后地震相控储层反演与叠前精确方程流体反演相结合,预测了盐下碳酸盐岩储层和流体空间展布。首先以研究区实际井资料岩石物理统计分析为基础,分析确定了碳酸盐储层不同岩性和流体的敏感弹性参数,为地震反演结果的精细解释提供依据;然后采用地震相控非线性反演方法,预测了盐下碳酸盐岩储层的展布;最后开展盐下碳酸盐储层AVA正演模拟分析,并且基于精确Zoeppritz方程叠前反演实现了有利储层的精细刻画。实际资料叠后与叠前地震反演结果,不仅具有纵向高分辨特征,而且在横向上与地质背景相吻合,验证了本文方法的有效性,研究成果为该区域深水盐下碳酸盐储层的精细勘探提供了重要依据。
二、地震多参数油气预测方法及应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地震多参数油气预测方法及应用研究（论文提纲范文）
（1）基于稀疏表征的高维地震信号反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 高维地震信号反演框架的构建方法 |
| 1.2.2 高维地震信号反演目标的正则化方法 |
| 1.2.3 高维地震信号反演问题的优化求解方法 |
| 1.2.4 稀疏表征技术的研究现状 |
| 1.3 现有反演方法存在的不足 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 基于字典学习与稀疏表征的高维地震信号反演方法 |
| 2.1 高维地震信号反演理论概述 |
| 2.1.1 正演模型建立 |
| 2.1.2 反演理论 |
| 2.2 基于字典学习与稀疏表征的高维地震信号反演算法 |
| 2.2.1 字典学习与稀疏表征 |
| 2.2.2 基于字典学习与稀疏表征的地震反演 |
| 2.3 反演结果评估 |
| 2.4 参数选择分析 |
| 2.5 实验与分析 |
| 2.5.1 理论数据 |
| 2.5.2 实际数据 |
| 2.5.3 实验结果讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于联合稀疏表征的多参数同步地震信号反演方法 |
| 3.1 传统多参数同步反演方法的缺陷 |
| 3.2 基于联合稀疏表征的多参数同步反演算法 |
| 3.2.1 弹性参数的联合稀疏表征 |
| 3.2.2 基于联合稀疏表征的多参数同步反演 |
| 3.3 拟牛顿共轭梯度迭代优化求解算法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 理论数据 |
| 3.4.2 实际数据 |
| 3.5 鲁棒性分析 |
| 3.5.1 噪声强度的影响 |
| 3.5.2 训练样本数量的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于联合稀疏表征与高频预测的高分辨率地震反演方法 |
| 4.1 地震反演结果的频带分析 |
| 4.2 基于联合稀疏表征的高频预测方法 |
| 4.2.1 基于联合稀疏表征的图像超分辨率 |
| 4.2.2 基于联合稀疏表征的高分辨率地震反演 |
| 4.3 抑制过拟合 |
| 4.3.1 引入时空特征和结构特征 |
| 4.3.2 PCA降维处理 |
| 4.3.3 非局部均值滤波 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 参数选择分析 |
| 4.4.2 实际数据 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于联合稀疏表征与空间结构约束的3D地震反演方法 |
| 5.1 二维图像中的结构张量 |
| 5.1.1 结构张量的概念 |
| 5.1.2 对结构张量的分析 |
| 5.1.3 张量扩散的基本原理 |
| 5.1.4 结构张量在图像恢复中的优势 |
| 5.2 基于稀疏表征与空间结构约束的3D地震反演方法 |
| 5.2.1 3D地震信号的结构张量 |
| 5.2.2 单参数3D地震信号反演方法 |
| 5.2.3 多参数3D地震信号反演方法 |
| 5.3 本章与前面章节的联系 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）川东北地区三叠系富钾卤水分布规律预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.2 技术路线及研究内容 |
| 第2章 区域地质特征 |
| 2.1 区域位置 |
| 2.2 地层发育特征 |
| 2.3 构造特征 |
| 第3章 岩相古地理及演化 |
| 3.1 沉积相类型及特征 |
| 3.2 岩相古地理及演化 |
| 第4章 富钾卤水储层特征 |
| 4.1 富钾卤水储层物性 |
| 4.1.1 钻井情况 |
| 4.1.2 储层物性特征 |
| 4.2 岩石物理分析 |
| 第5章 富钾卤水空间分布规律预测 |
| 5.1 构造断裂特征 |
| 5.1.1 层位标定及其地质属性 |
| 5.1.2 层位及断层精细解释 |
| 5.1.3 构造成图 |
| 5.1.4 构造、断裂特征 |
| 5.2 富钾储层反演技术 |
| 5.2.1 地震相的划分 |
| 5.2.2 相控波阻抗反演 |
| 5.2.3 基于神经网络的多参数反演 |
| 5.2.4 应用效果分析 |
| 5.3 富钾卤水储卤层平面预测 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）准噶尔盆地玛湖地区深层砂砾岩甜点储层形成机理与地震预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据及目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 岩石物理研究现状及在砂砾岩中的应用情况 |
| 1.2.2 不同成岩作用对岩石物性变化影响规律的研究现状 |
| 1.2.3 砂砾岩地震储层预测方法的研究现状 |
| 1.2.4 地层压力预测技术研究现状 |
| 1.3 解决的科学问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究思路及技术路线 |
| 1.5.1 论文的研究思路 |
| 1.5.2 本论文所采用的技术路线 |
| 1.6 完成的主要工作量 |
| 1.7 论文的创新点 |
| 第2章 准噶尔盆地玛湖地区深层砂砾岩甜点储层形成机理 |
| 2.1 玛湖地区勘探概况 |
| 2.2 玛湖地区沉积特征 |
| 2.2.1 玛湖凹陷沉积背景 |
| 2.2.2 玛湖凹陷沉积微相特征 |
| 2.3 玛湖地区成岩作用类型及成岩特征 |
| 2.3.1 玛湖凹陷三叠系百口泉组成岩环境及主要的成岩作用综述 |
| 2.3.2 玛湖凹陷成岩作用与孔隙演化的关系 |
| 2.4 玛湖地区主要微相的成岩演化特征 |
| 2.4.1 扇三角洲平原辫状分流河道的成岩演化特征 |
| 2.4.2 扇三角洲前缘近岸水下分流河道的成岩演化特征 |
| 2.4.3 扇三角洲前缘远岸水下分流河道的成岩演化特征 |
| 2.5 甜点储层特征总结 |
| 2.5.1 不同微相岩石学特征的差异 |
| 2.5.2 不同微相岩石物性特征的差异 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 深层砂砾岩动、静态弹性参数测试与分析 |
| 3.1 玛湖地区砂砾岩动态弹性参数测试与分析 |
| 3.1.1 密度与速度的岩石物理测试模型 |
| 3.1.2 纵、横波速度间关系的岩石物理测试模型 |
| 3.1.3 速度与孔隙度间关系的岩石物理测试模型 |
| 3.1.4 不同压力条件下玛湖地区砂砾岩的弹性参数变化规律 |
| 3.1.5 饱含水条件下砂砾岩样品的声学特征 |
| 3.1.6 岩石物理建模 |
| 3.2 玛湖地区砂砾岩静态声学参数特征测试与分析 |
| 3.2.1 玛湖地区砂砾岩样品的静态弹性特征 |
| 3.2.2 玛湖地区砂砾岩样品的动静态关系 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 玛湖地区砂砾岩甜点储层预测技术 |
| 4.1 甜点储层成因分析 |
| 4.1.1 甜点储层特征 |
| 4.1.2 甜点储层成因 |
| 4.2 有利相带及河道砂体预测 |
| 4.2.1 有利相带预测 |
| 4.2.2 河道砂体预测 |
| 4.3 基于OVT域资料的叠前储层预测技术 |
| 4.3.1 基于OVT域资料的处理技术 |
| 4.3.2 OVT域资料的叠前道集分析与处理 |
| 4.3.3 基于OVT域资料的叠前弹性参数反演应用效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于岩石物理实验的地层压力预测技术 |
| 5.1 异常高压成因及分布规律 |
| 5.1.1 异常高压研究的意义 |
| 5.1.2 玛湖斜坡区异常高压的成因 |
| 5.1.3 环玛湖斜坡区异常高压的分布规律 |
| 5.2 基于岩石物理实验建立的地层压力预测新模型 |
| 5.2.1 计算上覆岩层压力的方法 |
| 5.2.2 计算有效应力的方法 |
| 5.2.3 岩石物理驱动的地层压力预测新模型 |
| 5.2.4 基于岩石物理实验建立的新地层压力预测模型的误差分析 |
| 5.3 压力预测新模型的应用效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（4）多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的意义与背景 |
| 1.2 相关研究进展综述与问题 |
| 1.2.1 地层孔隙压力预测方法 |
| 1.2.2 地震孔隙压力预测 |
| 1.2.3 多参数孔隙压力预测模型 |
| 1.2.4 孔隙压力不确定性研究 |
| 1.2.5 地质统计协同模拟算法 |
| 1.2.6 机器学习算法在地球物理中的应用 |
| 1.2.7 主要问题 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线和方法思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线和方法思路 |
| 1.4 主要研究成果和创新点 |
| 1.5 论文的章节安排 |
| 第二章 孔隙压力预测原理 |
| 2.1 异常压力现象及其成因 |
| 2.1.1 异常压力 |
| 2.1.2 异常压力主要成因机制 |
| 2.2 异常压力成因判别 |
| 2.3 有效应力理论 |
| 2.4 上覆应力计算 |
| 2.5 孔隙压力预测模型 |
| 2.5.1 理论模型 |
| 2.5.2 单变量经验模型 |
| 2.5.3 多变量模型 |
| 2.6 研究区域中岩石样品测试数据分析 |
| 2.6.1 岩石样品测试资料 |
| 2.6.2 速度-有效应力关系分析 |
| 2.6.3 速度-有效应力-孔隙度关系 |
| 2.6.4 岩石测试数据的局限性 |
| 2.7 实测压力 |
| 2.7.1 钻杆测试实测压力 |
| 2.7.2 电缆测试实测压力 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习的多变量孔隙压力预测 |
| 3.1 非参数化多变量预测模型 |
| 3.2 机器学习算法 |
| 3.2.1 多层感知机 |
| 3.2.2 支持向量机 |
| 3.2.3 随机森林 |
| 3.2.4 梯度提升 |
| 3.3 基于机器学习的测井多变量孔隙压力预测方法 |
| 3.3.1 方法流程 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 训练数据集构建 |
| 3.3.4 数据集的归一化 |
| 3.3.5 超参数优化 |
| 3.3.6 非欠压实成因压力修正 |
| 3.3.7 预测孔隙压力 |
| 3.4 机器学习算法应用效果对比 |
| 3.5 与参数化模型方法对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 地震多参数孔隙压力场构建 |
| 4.1 地震多变量孔隙压力场构建方法步骤 |
| 4.2 地震速度场构建 |
| 4.2.1 叠前同步反演原理 |
| 4.2.2 初始模型建立 |
| 4.2.3 井震标定 |
| 4.2.4 角道集子波提取 |
| 4.2.5 反演结果 |
| 4.3 地震岩石物理参数反演 |
| 4.3.1 多地震属性变换算法 |
| 4.3.2 构建训练数据集 |
| 4.3.3 地震属性的优选 |
| 4.3.4 梯度提升模型超参优化 |
| 4.3.5 孔隙度和泥质含量预测结果 |
| 4.4 时深转换 |
| 4.5 地震上覆应力场计算 |
| 4.5.1 海水密度校正 |
| 4.5.2 密度延拓 |
| 4.6 地震多变量孔隙压力预测方法 |
| 4.6.1 构建训练数据 |
| 4.6.2 机器学习算法选取 |
| 4.6.3 超参数优选 |
| 4.6.4 压力卸载指数的空间分布 |
| 4.7 地震多变量孔隙压力场预测结果分析 |
| 4.7.1 孔隙压力预测精度 |
| 4.7.2 异常压力空间展布特征 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 预测孔隙压力不确定性分析 |
| 5.1 预测孔隙压力不确定性量化方法 |
| 5.2 最小/最大自相关因子变换 |
| 5.3 基于Markov模型的序贯协同模拟算法 |
| 5.4 孔隙压力不确定性 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）陆地（山区）三维多波地震资料关键处理方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究的目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外技术发展现状 |
| 1.2.2 国内技术发展现状 |
| 1.3 论文研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标——多波处理的关键方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究思路 |
| 1.4 论文完成的主要工作 |
| 1.4.1 论文完成的主要研究工作 |
| 1.4.2 论文研究成果及创新点 |
| 第2章 陆地山区三维多分量地震资料保幅去噪方法研究及实现技术 |
| 2.1 陆地三维多分量地震资料去噪处理的新难点与技术现状 |
| 2.1.1 陆地三维多波资料叠前去噪面临的新难题 |
| 2.1.2 陆地三维多波资料中异常强振幅噪声压制方法及技术现状 |
| 2.1.3 陆地三维多波资料中强能量面波矢量压制方法及技术现状 |
| 2.2 基于时频域分贝准则的多分量异常强振幅压制方法与实现 |
| 2.2.1 时频域分贝判定准则的异常振幅压制方法原理 |
| 2.2.2 理论模型测试与方法优势分析 |
| 2.2.3 时频域分贝判定准则实际数据去噪效果分析 |
| 2.3 基于时频域多属性联合的多分量矢量去噪方法与实现 |
| 2.3.1 时频域多属性联合极化滤波去噪方法原理 |
| 2.3.2 理论模型试验与方法优势分析 |
| 2.3.3 时频域多属性联合极化滤波去噪方法实际资料去噪效果分析 |
| 2.4 多分量叠前去噪两方法联合的应用效果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 陆地山区三维P-SV转换波资料基准面静校正方法研究及实现技术 |
| 3.1 陆地山区P-SV转换波地震资料的静校正处理难点与现状 |
| 3.1.1 陆地山区P-SV转换波地震资料静校正处理难点 |
| 3.1.2 P-SV转换横波静校正方法及技术现状 |
| 3.1.3 陆地山区P-SV转换波静校正处理的几种实现方法 |
| 3.2 基于纵横波折射的基准面静校正方法与实现 |
| 3.2.1 纵横波折射波产生的机理和条件 |
| 3.2.2 纵横波折射时距曲线特征 |
| 3.2.3 纵横波联合基准面静校正方法与实现 |
| 3.3 转换波基准面静校正实际效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 陆地三维P-SV转换波资料叠前成像方法研究及实现技术 |
| 4.1 陆地三维P-SV转换波资料叠前成像处理的难点与技术现状 |
| 4.1.1 陆地三维P-SV转换波资料叠前成像处理的难点 |
| 4.1.2 陆地三维P-SV转换波叠前成像的方法现状 |
| 4.2 P-SV转换波叠前成像处理关键方法研究 |
| 4.2.1 ACP道集与CCP道集的差异 |
| 4.2.2 基于VTI介质的P-SV转换波叠加速度建模方法 |
| 4.2.3 转换波动校正与叠加 |
| 4.2.4 基于VTI介质的P-SV转换波偏移速度建模方法 |
| 4.3 基于VTI介质的P-SV转换波叠前时间偏移方法 |
| 4.3.1 P-SV转换波kirchoff叠前时间偏移成像原理 |
| 4.3.2 偏移成像中的反假频问题 |
| 4.3.3 偏移成像中的孔径问题 |
| 4.3.4 偏移成像的并行算法实现 |
| 4.3.5 偏移成像的应用效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 陆地三维多波地震资料关键处理方法软件及其适应性应用研究 |
| 5.1 关键处理方法的软件实现技术及配套模块 |
| 5.2 关键处理方法及软件模块的适应性应用研究 |
| 5.2.1 工区概况 |
| 5.2.2 资料品质分析与处理难点 |
| 5.2.3 关键处理方法输出的中间处理结果 |
| 5.2.4 最终成像结果评价 |
| 5.2.5 适应性应用研究小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（7）川西坳陷沙溪庙组致密砂岩优质储层识别及预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 致密砂岩储层分类评价方法 |
| 1.2.2 人工智能、机器学习与深度学习 |
| 1.2.3 数据驱动方法与理论驱动方法 |
| 1.2.4 测井解释与地震预测方法 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究思路及技术路线 |
| 1.6 完成的工作量 |
| 1.7 取得的主要成果和认识 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 区域地质背景 |
| 2.2 沙溪庙组沉积特征 |
| 2.2.1 沉积相特征 |
| 2.2.2 孤立河道砂体特征 |
| 2.3 沙溪庙组气藏特征 |
| 第3章 致密砂岩储层特征及质量主控因素 |
| 3.1 致密砂岩储层特征 |
| 3.1.1 岩石学特征 |
| 3.1.2 宏观物性特征 |
| 3.1.3 微观孔隙结构特征 |
| 3.1.4 含气性特征 |
| 3.2 沉积作用对储层质量的控制 |
| 3.2.1 砂体类型对储层质量的影响 |
| 3.2.2 岩相对储层质量的影响 |
| 3.3 成岩作用对储层质量的控制 |
| 3.3.1 方解石胶结 |
| 3.3.2 石英胶结 |
| 3.3.3 粘土胶结 |
| 3.3.4 长石溶蚀 |
| 3.3.5 压实作用 |
| 3.4 裂缝对储层质量的控制 |
| 3.5 储层质量主控因素分析 |
| 第4章 储层分类评价及优质储层特征 |
| 4.1 储层岩石物理相 |
| 4.2 储层多参数聚类 |
| 4.2.1 聚类分析方法 |
| 4.2.2 聚类参数的选择 |
| 4.2.3 储层聚类结果 |
| 4.3 储层综合分类方案及优质储层特征 |
| 第5章 基于深度学习的储层参数测井解释方法 |
| 5.1 数据特征分析 |
| 5.1.1 河道砂岩孔渗数据特征及非均质性 |
| 5.1.2 孔渗关系及流动单元模式 |
| 5.1.3 分砂体孔渗模型 |
| 5.2 深度学习测井解释建模策略 |
| 5.2.1 技术思路 |
| 5.2.2 深度神经网络 |
| 5.2.3 输入与输出数据 |
| 5.2.4 模型性能评估方法 |
| 5.2.5 数据集划分与交叉验证 |
| 5.2.6 欠拟合与过拟合 |
| 5.3 孔隙度与渗透率测井解释模型 |
| 5.3.1 超参数优化 |
| 5.3.2 模型效果对比分析 |
| 5.4 深度学习模型分析及优化 |
| 5.4.1 敏感性分析方法 |
| 5.4.2 孔隙度与渗透率模型敏感性分析 |
| 5.4.3 类型曲线可视化方法 |
| 5.4.5 渗透率模型“黑箱”智能模式分析 |
| 5.4.6 模型优化 |
| 5.5 多井解释 |
| 5.5.1 孔隙度与渗透率多井解释 |
| 5.5.2 储层类型测井识别 |
| 5.6 小结与讨论 |
| 第6章 基于深度学习的优质储层地震预测方法 |
| 6.1 常规优质储层地震预测方法 |
| 6.1.1 岩石物理分析 |
| 6.1.2 叠后波阻抗反演岩性预测 |
| 6.1.3 叠前同时反演优质储层预测 |
| 6.2 深度学习地震反演方法 |
| 6.2.1 技术思路 |
| 6.2.2 卷积神经网络 |
| 6.2.3 井震匹配及分辨率 |
| 6.2.4 时频谱图转换 |
| 6.2.5 滑动时窗采样 |
| 6.2.6 深度学习反演框架 |
| 6.3 深度学习叠后地震反演岩性预测 |
| 6.3.1 数据集构建 |
| 6.3.2 模型评估方法 |
| 6.3.3 小波卷积反演模型实验 |
| 6.3.4 不同深度学习反演模型对比 |
| 6.3.5 与常规方法对比 |
| 6.4 深度学习叠前地震反演优质储层预测 |
| 6.4.1 叠前深度学习反演模型 |
| 6.4.2 优质储层预测结果 |
| 6.5 小结与讨论 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）煤层地震波场特征分析及波形反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 波动方程正演模拟研究现状 |
| 1.2.2 全波形反演方法研究现状 |
| 1.2.3 煤田地震勘探现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 2 地震波场正演和全波形反演理论 |
| 2.1 波动方程正演理论 |
| 2.1.1 弹性波波动方程 |
| 2.1.2 波动方程的有限差分求解 |
| 2.1.3 震源函数 |
| 2.1.4 边界条件 |
| 2.1.5 稳定性条件 |
| 2.1.6 数值频散 |
| 2.2 全波形反演理论 |
| 2.2.1 全波形反演基本流程 |
| 2.2.2 非线性反演理论 |
| 2.2.3 伴随状态法求取梯度 |
| 2.2.4 迭代步长的求取 |
| 2.2.5 Hessian矩阵预处理方法 |
| 2.3 时间域全波形反演中的关键问题 |
| 2.3.1 低频波场 |
| 2.3.2 初始模型 |
| 2.4 MPI并行计算 |
| 2.4.1 MPI并行模式 |
| 2.4.2 区域分解下的并行框架 |
| 2.4.3 并行试算分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于岩石物理和人工智能的煤层弹性参数获取 |
| 3.1 岩石物理测试 |
| 3.1.1 煤岩岩石物理实验 |
| 3.1.2 煤岩的弹性参数及各向异性参数提取 |
| 3.2 基于测井参数的横波速度预测 |
| 3.2.1 人工智能理论与方法 |
| 3.2.2 横波速度测井曲线构建 |
| 3.2.3 模型试算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 煤层地震波场数值模拟 |
| 4.1 粘弹各向异性弹性波动方程 |
| 4.2 薄互煤层调谐波形响应特征分析 |
| 4.2.1 煤层层厚影响分析 |
| 4.2.2 薄互煤层影响分析 |
| 4.3 粘弹各向异性煤层地震波场特征分析 |
| 4.3.1 各向异性煤介质地震波场特征分析 |
| 4.3.2 粘弹煤介质地震波场特征分析 |
| 4.4 煤层隐蔽致灾模型地震波场特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 井约束时间域多尺度包络-波形反演 |
| 5.1 基于非精确牛顿优化算法的全波形反演 |
| 5.2 基于包络-波形的全波形反演 |
| 5.2.1 包络-波形反演方法 |
| 5.2.2 包络数据提取 |
| 5.2.3 Marmousi2模型测试 |
| 5.3 基于低通滤波技术的多尺度全波形反演 |
| 5.3.1 Butterworth低通滤波器 |
| 5.3.2 基于低通滤波的多尺度反演方法 |
| 5.3.3 Marmousi2模型测试 |
| 5.4 基于正则化的井约束全波形反演 |
| 5.4.1 井数据约束基本方法 |
| 5.4.2 井约束全波形反演策略 |
| 5.4.3 Marmousi2模型测试 |
| 5.5 组合优化方法的全波形反演 |
| 5.6 基于陷落柱模型的全波形反演 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）相控井-震响应分析在砂体预测中的应用研究 ——以LT油田沙三中段地层为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 测井储层评价研究现状 |
| 1.2.2 地震岩石物理研究现状 |
| 1.2.3 地震属性及储层预测研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和研究思路 |
| 第2章 研究区域概况 |
| 2.1 研究区地理位置 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 第3章 储层测井岩石物理响应特征研究 |
| 3.1 测井资料标准化 |
| 3.2 测井储层参数计算 |
| 3.2.1 ElanPlus原理概述 |
| 3.2.2 ElanPlus解释模型 |
| 3.2.3 LT井区碎屑岩储层参数计算模型建立 |
| 3.2.4 LT研究区最优化处理结果 |
| 3.3 储层岩性岩相学研究 |
| 3.4 储层岩石物理特征研究 |
| 3.5 储层沉积相特征研究 |
| 3.5.1 沉积相类型及其特征 |
| 3.5.2 单井相分析 |
| 3.5.3 连井剖面相分析 |
| 3.5.4 沉积微相分析 |
| 第4章 储层地震响应特征研究 |
| 4.1 地震属性的方法原理 |
| 4.1.1 地震属性的分类 |
| 4.1.2 地震属性的提取 |
| 4.2 井震统一地层格架的建立 |
| 4.2.1 基于频变子波的单井标定 |
| 4.2.2 连井地层对比及地层格架的建立 |
| 4.3 地震响应特征分析 |
| 4.3.1 地震响应分解 |
| 4.3.2 典型岩相组合地震响应分析 |
| 4.3.3 储层地震响应分析 |
| 4.4 地震属性计算及分析 |
| 4.4.1 地震属性计算 |
| 4.4.2 地震属性分析方法 |
| 第5章 地震储层预测研究 |
| 5.1 地震储层预测方法原理 |
| 5.2 砂体厚度预测结果 |
| 5.2.1 沙三中亚段10砂组 |
| 5.2.2 沙三中亚段12砂组 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得学术成果 |
（10）巴西盐下碳酸盐岩储层叠前地震反演与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内与国外的研究进展 |
| 1.2.1 碳酸盐岩储层预测现状 |
| 1.2.2 叠后反演研究概况 |
| 1.2.3 叠前反演研究进展 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 生物礁滩储层叠后地震反演及应用 |
| 2.1 生物礁滩储层叠后地震响应的特征 |
| 2.2 叠后方法原理 |
| 2.2.1 地震相控制约束 |
| 2.2.2 随机模拟处理和随机反演算法 |
| 2.3 叠后反演效果分析 |
| 第3章 碳酸盐岩储层叠前地震反演方法理论 |
| 3.1 佐普里兹方程的近似公式精度以及适用条件的分析 |
| 3.1.1 佐普里兹方程及其近似式 |
| 3.1.2 近似式的精度和对其适用条件的分析 |
| 3.2 对宽角度叠前反演算法的研究 |
| 3.2.1 反演迭代矩阵的建立 |
| 3.2.2 灵敏度矩阵的构建 |
| 3.2.3 阻尼因子的选取 |
| 第4章 盐下碳酸盐岩储层综合预测 |
| 4.1 研究区地质背景 |
| 4.1.1 构造地质特征 |
| 4.1.2 沉积特征 |
| 4.1.3 生物礁特征 |
| 4.2 基础资料分析 |
| 4.2.1 叠前地震资料品质分析 |
| 4.2.2 盐下碳酸盐岩储层岩石物理分析 |
| 4.2.3 AVA正演模拟特征分析 |
| 4.2.4 叠前多参数模型建立 |
| 4.3 叠前地震反演效果分析 |
| 4.4 储层综合预测及有利区评价 |
| 4.4.1 储层预测模型建立 |
| 4.4.2 有利储层平面分布预测 |
| 4.4.3 有利目标区评价 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、地震多参数油气预测方法及应用研究（论文参考文献）
- [1]基于稀疏表征的高维地震信号反演方法研究[D]. 厍斌. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]川东北地区三叠系富钾卤水分布规律预测[D]. 郭强. 成都理工大学, 2020(04)
- [3]准噶尔盆地玛湖地区深层砂砾岩甜点储层形成机理与地震预测方法研究[D]. 王斌. 成都理工大学, 2020(04)
- [4]多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究[D]. 于浩. 中国地质大学, 2020(03)
- [5]渤海西南部地区地震多参数综合含油气性检测[J]. 陈文雄,高磊,高文博,左中航,李芳. 中国海上油气, 2020(02)
- [6]陆地（山区）三维多波地震资料关键处理方法研究及应用[D]. 孔选林. 成都理工大学, 2019
- [7]川西坳陷沙溪庙组致密砂岩优质储层识别及预测方法研究[D]. 张国印. 中国石油大学(北京), 2019(01)
- [8]煤层地震波场特征分析及波形反演方法研究[D]. 王攀. 中国矿业大学(北京), 2019(10)
- [9]相控井-震响应分析在砂体预测中的应用研究 ——以LT油田沙三中段地层为例[D]. 屈佳欣. 成都理工大学, 2019(02)
- [10]巴西盐下碳酸盐岩储层叠前地震反演与应用[D]. 单天佑. 中国石油大学(北京), 2019(02)