CN111694055B - 一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 - Google Patents
一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111694055B CN111694055B CN201910193326.3A CN201910193326A CN111694055B CN 111694055 B CN111694055 B CN 111694055B CN 201910193326 A CN201910193326 A CN 201910193326A CN 111694055 B CN111694055 B CN 111694055B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- strong reflection
- gather
- time
- shielding
- stack
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 5
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 5
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 4
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 3
- 125000001183 hydrocarbyl group Chemical group 0.000 description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 206010040844 Skin exfoliation Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000035618 desquamation Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明提供了一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法和装置。所述方法包括如下步骤：(1)获取叠前道集数据体G、强反射的时间层位T；(2)根据叠前道集数据体G、强反射的时间层位T得到道集内强反射的时间t’；(3)根据道集内强反射的时间t’得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’，并进一步得到去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’；(4)对所述去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’提取AVO属性体；(5)利用AVO属性体，对储层或含油气性进行定性/定量预测。本发明方法通过去强反射屏蔽处理，更好的突出了储层微弱的AVO特征，更加有助于识别和预测储层和油气藏，提高储层和含油气性的预测能力。
Description
技术领域
本发明涉及石油地球物理勘探地震数据的处理和解释技术，更具体而言，本发明涉及一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法和装置。
背景技术
地下地层中常常发育一些诸如煤层、烃源岩、火山岩等与围岩阻抗差异大的岩层，在地震剖面上形成强反射。与其相邻的地层中，岩层之间波阻抗差异不大、反射波能量相对较弱。特别是储层和油气藏靠近强反射时，储层和油气藏产生的弱反射和强反射及其子波旁瓣相互迭加在一起，弱反射被掩盖，波形也常发生畸变，储层和油气藏预测较为困难。
针对强反射同相轴屏蔽储层弱信号的问题，目前采用的方法包括多子波分解、匹配追踪技术和反射系数褶积等，在叠后地震数据上对强反射层进行分离和去除，从而突出弱反射信号，通过叠后地震属性提高储层和油气藏预测的精度。如申请号201410171953.4的发明专利公开的一种去除煤层强反射信号的方法，利用匹配追踪算法减去煤层强反射信号，突出砂泥岩的弱反射信息，进行储层预测等等。
现有技术能够一定程度上提高储层的预测能力，但是所有去屏蔽处理都基于叠后地震资料，无法满足储层(油气藏)和非储层之间没有明显波阻抗差异的情况。通过去屏蔽处理后的地震属性预测储层仍然具有较强的多解性，制约了该方法的应用范围。
叠前地震道集中，非零偏移距地震道的反射系数(或反射振幅)包含了横波信息的影响，因此在AVO(Amplitude variation with offset，振幅随偏移距的变化)属性结果中包括了横波信息和泊松比信息，用AVO特征相当于用纵、横波联合解释有助于提高油气监测的准确性，要比叠后更可靠。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法；
本发明的另一目的在于提供一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的装置。
为达上述目的，一方面，本发明提供了一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法，其中，所述方法包括如下步骤：
(1)获取叠前道集数据体G、强反射的时间层位T；
(2)根据叠前道集数据体G、强反射的时间层位T得到道集内强反射的时间t’；
(3)根据道集内强反射的时间t’得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’，并进一步得到去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’；
(4)对所述去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’提取AVO属性体；
(5)利用AVO属性体，对储层或含油气性进行定性/定量预测。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(1)中G＝(gi)，T＝(ti)。
根据本发明一些具体实施方案，其中，本发明是利用三维地震叠前CRP道集数据体和地震构造解释的震旦系顶面时间层位数据。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(2)包括对所述叠前道集数据体G和强反射的时间层位T，提取单个叠前道集g及其强反射时间t，以强反射时间为起始值，设定互相关时窗长度和时移距离，求取每个偏移距地震道和叠加道的最大相关系数及其时移量，得到道集内强反射的时间t’。
其中可以理解的是，本发明的G、g、gi、T、t和ti等参数均为本领域已知参数符号，其中G表示多个道集(g1、g2、g3、g4……)组成的数据体，g表示单个道集的统称(即gi的统称)，gi表示具体的某个道集(如g1、g2、g3、g4……)，T表示与G对应的时间，t表示与g对应的时间，ti表示与gi对应的时间。
而G’、g’、g’i等参数与上述类似，表示去强反射屏蔽后的叠前道集的相应参数。
T’、t’和t’i分别是在T、t和ti的基础上，在道集内再拾取每道的时间值，数组维数更高。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(2)包括取叠前道集数据体中的一个叠前道集gi及其对应该道的强反射层位时间点ti，沿偏移距方向采用互相关法自动拾取并记录每个偏移距上强反射的时间位置，记作T’i＝(t’i,j)，其中i为道集序号，j对应不同偏移距的序号。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(2)所述互相关法包括针对一个叠前道集，以该道的强反射层位时间点ti为起始值，设定互相关时窗长度和相对指定位置上下时移距离，求取每个偏移距地震道和叠加道的最大相关系数及其时移量Vtj，得到每个偏移距上强反射的时间位置t’i,j，
t’i,j＝ti-Vtj。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(3)包括在单个叠前道集g上，根据所述道集内强反射的时间t’，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’；并对所有单个叠前道集重复以上处理，完成整个叠前道集数据体的去强反射屏蔽处理，得到去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’。
其中可以理解的是，这里所述的重复以上处理中的“以上处理”，是指“在单个叠前道集g上，根据所述道集内强反射的时间t’，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’”的处理。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(3)包括在每个叠前道集gi上，根据求取的每个偏移距上强反射的时间位置T’i，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到g’i，然后对所有叠前道集重复以上处理，完成整个叠前道集数据体的去强反射屏蔽处理，获取去除强反射后的地震道集数据体，记作G’＝(g’i)。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(4)包括采用Zeoppritz方程，对所述去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’提取AVO属性体。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(4)包括采用Aki-Richards近似公式，在去除强反射处理后地震道集上，对每个样点，沿偏移距变化方向作振幅与sin2θ的线性拟和，获得截距P和梯度G属性。
根据本发明一些具体实施方案，其中，步骤(4)包括分别对原始地震CRP道集和去除强反射处理后CRP道集提取AVO属性，用于对比分析AVO属性效果。
另一方面，本发明还提供了一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的装置，其中，所述装置包括数据获取单元1、强反射时间求取单元2、去强反射屏蔽处理单元3、AVO属性提取单元4、和储层和含油气性预测单元5。
数据获取单元，用于获取叠前道集数据体、强反射时间层位；
强反射时间求取单元，用于求取叠前道集内不同偏移距上强反射的时间；
去强反射屏蔽处理单元，用于叠前道集去强反射屏蔽处理，恢复储层和油气藏弱的叠前AVO特征；
AVO属性提取单元，用于在去强反射屏蔽后道集上提取AVO属性，获取消除强反射屏蔽后的AVO属性体；
储层和含油气性预测单元，用于利用AVO属性体，对储层或含油气性进行定性/定量预测。
综上所述，本发明提供了一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法和装置。本发明的方法具有如下优点：
本发明可适用于所有具有地震资料的油田和地区，包括二维和三维地震资料。当地下发育如煤层、泥页岩、膏盐层、火山岩、砾岩、碳酸盐岩、不整合面等异常波阻抗地层时，其两侧都会存在较强的屏蔽影响，其附近储层的有效地震反射波能量都可能被压制无法有效反映储层特征。针对此种地质情况，相对与以往去屏蔽处理技术和AVO属性分析技术，本发明能有效地消除和减弱强反射的屏蔽影响，恢复储层的有效地震反射及其AVO响应特征，提高地震储层预测的能力和精度，服务于油气田勘探和开发。
本发明将去强反射屏蔽处理技术从叠后地震资料延伸应用到叠前道集资料，实现了道集内强反射时间自动拾取和强反射同相轴分离和去除，消除强反射界面子波旁瓣的影响，恢复强反射子波旁瓣能量屏蔽下储层的微弱的AVO特征，从而更好地利用AVO属性进行储层和含油气性预测，进一步提高了AVO分析技术的应用潜力。
和目前叠后去强反射屏蔽处理相比，实现了对叠前道集的去除强反射屏蔽效应处理，能够有效恢复弱反射的叠前地震反射特征，通过增加振幅随入射角变化信息，提高了去强反射屏蔽处理应用范围。
和目前AVO属性分析技术相比，通过去强反射屏蔽处理，更好的突出了储层微弱的AVO特征，更加有助于识别和预测储层和油气藏，提高储层和含油气性的预测能力。
附图说明
图1为本发明实施例1的一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析流程图；
图2为本发明实施例1的装置连接关系图；
图3为采用本发明实施例1的某区地震剖面图；
图4为采用本发明实施例1的某区CRP道集图；
图5为采用本发明实施例1的某区去屏蔽处理后的CRP道集图；
图6为采用本发明实施例1的某区去屏蔽处理前(上面的a)、后(下面的b)AVO截距剖面图；
图7为采用本发明实施例1的某区去屏蔽处理前(上面的a)、后(下面的b)AVO梯度剖面图。
具体实施方式
以下通过具体实施例详细说明本发明的实施过程和产生的有益效果，旨在帮助阅读者更好地理解本发明的实质和特点，不作为对本案可实施范围的限定。
实施例1
本发明实施例提供一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法，该方法(流程如图1所示，所使用的装置如图2所示)包括：
S101，获取叠前道集数据体、强反射的时间层位
将所获取的叠前道集数据体记作G＝(gi)，强反射的时间层位记作T＝(ti)，其中i为地震道集序号。
以国内S盆地某三维地震工区为例进行说明。从地球物理服务公司获取该三维地震叠前CRP道集数据体和地震构造解释的震旦系顶面时间层位数据。
图3(其中hor11表示震旦系顶面)中为S盆地某三维地震工区叠前道集叠加得到的地震剖面。图中可见2200ms附近存在一个强能量地震反射同相轴，对应震旦系地层顶界面。该强反射能量远远高于下部地层反射。含油气储层位于震旦系顶面下方20ms之内的时间范围，含油气储层对应的反射能量不足震旦系顶面强反射能量的十分之一。由于震旦系顶面强反射屏蔽影响，含油气储层对应的反射能量被强反射界面的子波旁瓣掩盖，都表现为宽波谷的地震响应特征，横向差异小，难以真实地反映出含油气储层横向变化特征。
S102，求取叠前道集内强反射的时间
在道集内部，由于地震速度拾取精度、动校正方法、各向异性和噪声干扰等多种因素的影响，强反射同相轴往往没有完全拉平，时间不是完全对应着每个偏移距上强反射的时间位置，因此需求沿强反射层对每个偏移距上的地震道分别求取强反射的时间位置。
如在S盆地的实施例中，实际CRP道集中震旦系顶普遍存在这个问题。图4(其中hor11表示震旦系顶面，hor12表示对应储层的位置)展示了本实施例某个叠前CRP地震道集g10，对应该地震道的震旦系顶时间t10＝2247.8ms。该CRP道集包含了偏移距范围从100m至3500m、间距为100m的35个地震道。图中可见该地震CRP道集内震旦系顶反射没有完全被拉平，不同偏移距上震旦系顶面波峰对应不同的时间位置，从偏移距2500m处开始明显出现下拉现象。
取叠前道集数据体中的一个叠前道集gi及其对应该道的强反射层位时间点ti，沿偏移距方向采用互相关法自动拾取并记录每个偏移距上强反射的时间位置，记作Ti'＝(t'i,j)，其中i为道集序号，j对应不同偏移距的序号；
互相关法的具体实现方法是：针对一个叠前道集，以该道强反射层位时间点ti为起始值，设定互相关时窗长度和相对指定位置上下时移距离，求取每个偏移距地震道和叠加道的最大相关系数及其时移量Δtj，得到每个偏移距上强反射的时间位置t'i,j。
t'i,j＝ti-Δtj
所述互相关时窗长度为至少包含一个完整的波形；
在S盆地的实施例中，基于震旦系顶面的时间层位和叠前CRP道集，求取道集内不同炮检距震旦系顶波峰的时间值。图4白色‘+’所示的时间位置即为地震道集g10通过互相关法自动拾取的每个偏移距上波峰的时间T'10：
S103，叠前道集去强反射屏蔽处理
在每个叠前道集gi上，根据求取的每个偏移距上强反射的时间位置Ti'，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到g'i。
对所有叠前道集重复以上处理，完成整个叠前道集数据体的去强反射屏蔽处理，获取去除强反射后的地震道集数据体，记作G'＝(g'i)；
可采用去除地震强反射的处理方法，包括匹配追踪、子波分解、反射系数褶积等方法。
在S盆地的实施例中，由于反射系数褶积方法实现简单、运算速度快、采用变频率地震子波强反射重构，更加符合实际地层非均质的特点，因此，在本实施例中，采用反射系数褶积方法对实际叠前CRP地震道集进行处理。图5(其中hor11表示震旦系顶面，hor12表示对应储层的位置)为对应图4相同位置去屏蔽处理后叠前CRP地震道集。对比图4，消除震旦系顶强反射面强能量之后，震旦系顶下部含油气储层段的地震反射振幅变强、连续性变好，含油气储层的地震反射能量得到有效恢复；可以明显看出，对应含油气储层的位置，随偏移距逐渐增大，振幅出现逐渐变小的Ⅰ类AVO特征。
S104，在去除强反射屏蔽后叠前道集数据体上提取AVO属性，得到消除强反射屏蔽后的AVO属性；
基于非垂直入射理论，采用Zeoppritz方程或者其近似公式，对叠前道集进行AVO属性提取。
AVO属性除了应用最广泛的基于Aki-Richards近似公式的P、G属性之外，还包括目前已有的能够反映储层、含气性的各类近似公式计算的AVO属性。
在本实施例中，采用Aki-Richards近似公式，在去除强反射处理后地震道集上，对每个样点，沿偏移距变化方向作振幅与sin2θ的线性拟和，获得截距P和梯度(斜率)G属性。这里P对应法线入射道零偏移距剖面，反映反射界面两侧波阻抗变化差异；G对应振幅随偏移距的变化率，代表横波速度、纵波速度和密度综合变化。
在本实施例中，分别对原始地震CRP道集和去除强反射处理后CRP道集提取AVO属性，用于对比分析AVO属性效果。
图6(hor11表示震旦系顶面，r13表示对应储层的反射)为去除强反射处理前(图6的a)、后(图6的b)叠前道集提取的截距(P)属性剖面。去除强反射处理后的P属性剖面后，含油气储层原始对应的波谷反射，改变为弱的地震反射，同时横向表现出了明显的横向变化特征，更好的反映了含油气储层的波阻抗差异。
图7(hor11表示震旦系顶面，r13表示对应储层的反射)为去除强反射处理前(图7的a)、后(图7的b)叠前道集提取的梯度(G)属性剖面。原始叠前道集的梯度能量很强，更多反映的是震旦顶界面反射的调谐效应，不能代表含油气储层真实的AVO特征。去除强反射处理后的G属性，含油气储层真实的AVO特征得到有效恢复，能更好地代表含油气储层弹性参数的变化。
S105，对消除强反射屏蔽后的AVO属性沿层属性切片，预测储层和含油气性；
结合地质、测井等资料，分析消除强反射屏蔽后的AVO属性与储层和油气的关系，赋予不同AVO属性相应的地质含义。
利用所得到的消除强反射屏蔽后的AVO属性体，提取沿储层的属性切片，对储层或油气藏进行定性/定量预测和描述。
在s盆地的实施例中，根据已钻井分析含油气储层和震旦系顶面的距离，将震旦系顶面时间层位向下时移15ms后得到含油气储层的时间层位。沿含油气储层时间层位提取三维P、G属性体的均方根振幅值，得到相应属性平面图，用于含油气储层平面分布预测。
Claims (6)
1.一种强反射屏蔽下AVO属性提取和分析的方法，其中，所述方法包括如下步骤：
(1)获取叠前道集数据体G、强反射的时间层位T；
(2)根据叠前道集数据体G、强反射的时间层位T得到道集内强反射的时间t’；包括对所述叠前道集数据体G和强反射的时间层位T，提取单个叠前道集g及其强反射时间t，以强反射时间为起始值，设定互相关时窗长度和时移距离，求取每个偏移距地震道和叠加道的最大相关系数及其时移量，得到道集内强反射的时间t’；
(3)根据道集内强反射的时间t’得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’，并进一步得到去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’；包括在单个叠前道集g上，根据所述道集内强反射的时间t’，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到去除强反射屏蔽后的叠前道集g’；并对所有单个叠前道集重复以上处理，完成整个叠前道集数据体的去强反射屏蔽处理，得到去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’；
(4)对所述去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’提取AVO属性体；包括采用Zeoppritz方程，对所述去强反射屏蔽后的叠前道集数据体G’提取AVO属性体；
(5)利用AVO属性体，对储层或含油气性进行定性/定量预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤(2)包括取叠前道集数据体中的一个叠前道集gi及其对应该道的强反射层位时间点ti，沿偏移距方向采用互相关法自动拾取并记录每个偏移距上强反射的时间位置，记作T’i＝(t’i,j)，其中i为道集序号，j对应不同偏移距的序号。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，步骤(2)所述互相关法包括针对一个叠前道集，以该道的强反射层位时间点ti为起始值，设定互相关时窗长度和相对指定位置上下时移距离，求取每个偏移距地震道和叠加道的最大相关系数及其时移量Vtj，得到每个偏移距上强反射的时间位置t’i,j，t’i,j＝ti-Vtj。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤(3)包括在每个叠前道集gi上，根据求取的每个偏移距上强反射的时间位置T’i，对不同偏移距的地震道进行去屏蔽处理，得到g’i，然后对所有叠前道集重复以上处理，完成整个叠前道集数据体的去强反射屏蔽处理，获取去除强反射后的地震道集数据体，记作G’＝(g’i)。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤(4)包括采用Aki-Richards近似公式，在去除强反射处理后地震道集上，对每个样点，沿偏移距变化方向作振幅与sin2θ的线性拟和，获得截距P和梯度G属性。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤(4)包括分别对原始地震CRP道集和去除强反射处理后CRP道集提取AVO属性，用于对比分析AVO属性效果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910193326.3A CN111694055B (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910193326.3A CN111694055B (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111694055A CN111694055A (zh) | 2020-09-22 |
| CN111694055B true CN111694055B (zh) | 2023-04-25 |
Family
ID=72475166
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910193326.3A Active CN111694055B (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111694055B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116299706A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-23 | 福瑞升(成都)科技有限公司 | 基于叠前拟横波反射率属性的混合阻抗砂体识别方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106707338A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-24 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种强屏蔽下储层高精度预测方法 |
| CN106772579A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 中国矿业大学(北京) | 一种薄煤层中地震叠前反演方法和装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6904368B2 (en) * | 2002-11-12 | 2005-06-07 | Landmark Graphics Corporation | Seismic analysis using post-imaging seismic anisotropy corrections |
| US7072767B2 (en) * | 2003-04-01 | 2006-07-04 | Conocophillips Company | Simultaneous inversion for source wavelet and AVO parameters from prestack seismic data |
| CN103675907A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-03-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于岩相约束的avo反演油气检测方法 |
| CN103412326B (zh) * | 2013-07-31 | 2015-11-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 利用弹性模量参数的反演进行煤层气预测的方法及系统 |
| CN104570113B (zh) * | 2013-10-11 | 2017-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种自适应去除地震强反射的方法 |
| CN105093315B (zh) * | 2014-04-25 | 2018-07-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种去除煤层强反射信号的方法 |
| CN107390270B (zh) * | 2017-07-13 | 2019-02-05 | 西安交通大学 | 一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法 |
-
2019
- 2019-03-14 CN CN201910193326.3A patent/CN111694055B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106707338A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-24 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种强屏蔽下储层高精度预测方法 |
| CN106772579A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 中国矿业大学(北京) | 一种薄煤层中地震叠前反演方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111694055A (zh) | 2020-09-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106526670B (zh) | 一种碎屑岩储层中地震属性砂体空间分布描述及评价的方法 | |
| Chopra et al. | Emerging and future trends in seismic attributes | |
| CN104237945B (zh) | 一种地震资料自适应高分辨处理方法 | |
| US9103935B2 (en) | Method of first arrival picking of seismic refraction data | |
| CN103675897B (zh) | 一种地震绕射波分离成像方法 | |
| CN102721979B (zh) | 一种基于地震资料的薄层自动解释及厚度预测方法和装置 | |
| CN107144880A (zh) | 一种地震波波场分离方法 | |
| Maurya et al. | Reservoir characterization using model based inversion and probabilistic neural network | |
| Young et al. | Revealing stratigraphy in ground-penetrating radar data using domain filtering | |
| CN108427140B (zh) | 一种用于小尺度缝洞储集体地震识别的方法 | |
| CN111694055B (zh) | 一种强反射屏蔽下avo属性提取和分析的方法和装置 | |
| CN105093291B (zh) | 一种恢复油气储层地震反射特征的方法 | |
| Downard | Faulting and natural fracturing across the DJ Basin: Impacts on production from Hereford Field, Northern Colorado | |
| CN105092343A (zh) | 一种基于叠前道集去除薄层调谐效应的方法 | |
| Kumar et al. | Automatic lithology modelling of coal beds using the joint interpretation of principal component analysis (PCA) and continuous wavelet transform (CWT) | |
| CN115629417B (zh) | 基于地震沉积学的多尺度融合及相控颗粒滩刻画方法 | |
| Jafari et al. | Estimation of acoustic-impedance model by using model-based seismic inversion on the Ghar Member of Asmari Formation in an oil field in southwestern Iran | |
| Lewis et al. | Illuminating fine scale geology and creating robust seismic attributes using high trace density seismic data in the Midland Basin | |
| CN111090117A (zh) | 一种相控正演约束下的有效储层预测方法及系统 | |
| Lorentzen et al. | Mapping Cretaceous faults using a convolutional neural network-A field example from the Danish North Sea. | |
| Ningkai et al. | Stepped and detailed seismic prediction of shallow-thin reservoirs in Chunfeng oilfield of Junggar Basin, NW China | |
| CN111239823A (zh) | 一种侵入岩分布的识别方法 | |
| Rossi et al. | Traveltime and attenuation tomography of CO2 plume at Sleipner | |
| CN113589365A (zh) | 基于时频域信息的储层尖灭线描述方法 | |
| Gargouri | Multicomponent 3D seismic interpretation of the Marcellus shale Bradford county, Pennsylvania |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |