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基于分频相干体的蚂蚁追踪技术在塔河油田断裂刻画中的应用

发布时间:2021-10-04 23:03
  利用全频带常规蚂蚁追踪技术刻画断裂易出现横向连续性不强或平面断裂格局不明显的现象,造成断裂刻画与井间动态响应匹配度低。提出了基于匹配追踪频谱分解的分频相干体技术,并改进常规蚂蚁追踪技术流程,以提高断裂刻画精度。首先,以原始全频带地震数据为基础,采用匹配追踪频谱分解技术生成一系列分频体,并利用倾角导向滤波提高分频体的信噪比;然后,采用本征相干计算方法获得不同中心频率的分频相干体,对照不同分频剖面及目的层相干切片优选出某一分频相干体;最后对二次去噪后的分频相干体应用蚂蚁追踪技术并结合井区动静态资料,反复调整追踪参数,获得分频蚂蚁体。在此过程中,合理的频谱分解和去噪处理可提高中-小尺度断裂的分辨率,本征相干计算和精调参数的蚂蚁追踪可提高中-小尺度断裂的识别效果。将此技术应用于塔河油田T井区碳酸盐岩储层的中-小尺度断裂识别,结果表明,相较于常规技术,该技术对断裂的刻画精度高,刻画结果与井间动态连通关系匹配性好,与地质认识吻合度高。 

【文章来源】:石油物探. 2020,59(02)北大核心CSCD

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

基于分频相干体的蚂蚁追踪技术在塔河油田断裂刻画中的应用


常规蚂蚁追踪(a)与改进的分频蚂蚁追踪(b)技术流程

剖面图,平滑滤波,倾角,高斯


在常规的蚂蚁追踪技术流程中,多采用构造高斯平滑滤波方法对数据进行预处理,该方法利用高斯平滑窗函数对原始地震数据进行褶积,旨在保持构造信息的同时滤去随机噪声。QI等[14]运用高斯拉普拉斯滤波加强断层倾角强度和倾角方位角属性的可识别性。本文使用倾角导向滤波方法,即沿着倾角进行平滑的滤波方法,在具体应用中融入了梯度结构张量对地层倾角、倾向的估算以及中值滤波的相关方法。为了更好地展示上述滤波方法的效果,本文选取了一条剖面(图2a)用于滤波效果适用性对比。与采用构造高斯平滑滤波方法得到的结果相比(图2b),在复杂构造区采用倾角导向滤波方法得到的结果更精确。采用倾角导向滤波方法(图2c)可在增强地震反射同相轴连续性的同时,保持断点的不连续性特征,并压制随机噪声。3) 相干体提取与属性体优选。

频谱,频带,数据,频谱


对T井区叠后地震数据进行频谱分析(图3),可以得到T井区地震资料的有效频带范围为5~45 Hz。利用匹配追踪方法将原始地震数据在主要能量频率范围(10~40 Hz)以5 Hz为间隔划定中心频率,将原始地震数据分成7个分频数据体。将全频带数据体地震剖面(图4a)与分频数据体地震剖面(图4b,图4c,图4d,图4e,图4f)对比,可以看出中-高频分频数据体剖面(图4d,图4e,图4f)比全频带(图4a)和低频分频数据体(图4b,图4c)地震剖面更好地显示中尺度断裂(图4中的黑色椭圆和箭头所示),其中剖面同相轴更连续,断点更清晰。部分小尺度断裂(图4d,图4e,图4f红色箭头所示)在中心频率较低的25 Hz分频数据体地震剖面(图4d红色箭头所示)中难以识别,而在中心频率较高的分频数据体地震剖面(图4e,图4f)中形态更清晰。对于T井区数据,利用中心频率较高(30~40 Hz)的分频数据体地震剖面识别中-小尺度断裂更有效,因此中心频率较高的分频数据体地震剖面更适合于识别中-小尺度断裂。图4 全频带数据体与分频数据体地震剖面对断裂的显示

【参考文献】:
期刊论文
[1]不同尺度裂缝的叠后地震预测技术研究[J]. 梁志强.  石油物探. 2019(05)
[2]基于稀疏反演的多道匹配追踪地震信号去噪方法及其应用[J]. 任浩,李宗杰,薛姣,顾汉明.  石油物探. 2019(02)
[3]利用高清蚂蚁体精细解释复杂断裂带[J]. 李楠,王龙颖,黄胜兵,朱石磊,沈朴,郝婧.  石油地球物理勘探. 2019(01)
[4]分频蚂蚁追踪在识别深层小断层中的应用[J]. 张瑞,文晓涛,李世凯,王文化,刘敏兵.  地球物理学进展. 2017(01)
[5]地震分频解释技术在三角洲体系中的应用——以东营凹陷沙三中亚段东营三角洲为例[J]. 苏明,刘军锷,贾光华,杜学斌,王西杰,彭伟.  地球物理学进展. 2014(03)
[6]利用地震数据分频相干技术检测火山岩裂缝[J]. 陈波,孙德胜,朱筱敏,凌云,高军,林吉祥.  石油地球物理勘探. 2011(04)
[7]蚂蚁追踪属性体提取参数对比试验及其在塔河四区裂缝建模中的应用[J]. 龙旭,武林芳.  石油天然气学报. 2011(05)
[8]基于匹配追踪算法的时频滤波去噪方法[J]. 赵天姿,宋炜,王尚旭.  石油物探. 2008(04)
[9]复杂断块构造的精细解释[J]. 马丽娟,金之钧.  石油地球物理勘探. 2005(06)

博士论文
[1]基于贪婪算法的地震数据稀疏时频分解方法研究[D]. 张雪冰.吉林大学 2016



本文编号:3418508

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