CN112649851A - 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统 - Google Patents

一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112649851A
CN112649851A CN201910952426.XA CN201910952426A CN112649851A CN 112649851 A CN112649851 A CN 112649851A CN 201910952426 A CN201910952426 A CN 201910952426A CN 112649851 A CN112649851 A CN 112649851A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fracture
azimuth
time difference
theta
natural
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.)
Pending
Application number
CN201910952426.XA
Other languages
English (en)
Inventor
陈占国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Geophysical Research Institute
Original Assignee
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Geophysical Research Institute
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Petroleum and Chemical Corp, Sinopec Geophysical Research Institute filed Critical China Petroleum and Chemical Corp
Priority to CN201910952426.XA priority Critical patent/CN112649851A/zh
Publication of CN112649851A publication Critical patent/CN112649851A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G01V1/30—Analysis
    • G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60—Analysis
    • G01V2210/62—Physical property of subsurface
    • G01V2210/624—Reservoir parameters

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

本发明提供了一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统，属于地震勘探领域。该方法包括：步骤1，采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；步骤2，对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；步骤3，在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位‑时差能量谱；利用所述方位‑时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。利用本发明方法得到的能量团更聚焦，更加利于准确拾取，尤其是自动拾取。

Description

一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统
技术领域
本发明属于地震勘探领域，具体涉及一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统。
背景技术
当地震横波在含有裂缝的各向异性介质中传播时，会发生横波分裂现象，形成平行裂缝走向偏振的快横波和垂直于裂缝走向偏振的慢横波。由于快、慢横波有速度上的差异，所以可以利用它们之间的差异进行裂缝属性的识别。快、慢横波的极化方向反应了裂缝的走向，快、慢横波的走时差反应了裂缝密度的大小，时差越大，裂缝密度越大。因此快慢横波分裂现象成为研究裂缝方向及其发育程度的最直接的方法之一。
目前，通过横波分裂方法确定裂缝参数的算法有多种。从算法对数据的要求看，分为多源算法和单源算法：多源算法以Alford旋转为代表，适用于横波震源激发的四分量VSP数据、九分量数据等。单源算法(互相关法；参数反演法，最小熵旋转法，正交基旋转法等)，适用于P波震源激发，三分量接收的VSP数据。由于横波震源激发成本较高，现实中接触的VSP数据多为P波震源激发，所以以P波震源激发的转换横波分裂算法研究更具有实用性。
原有的互相关算法虽然能通过计算方位-时差能量谱，预测裂缝的方位角和快慢横波的时差，但是方位-时差能量谱往往能量团不是很聚焦，在受资料信噪比等因素影响时，拾取正确的横波分裂方位和时差有困难(尤其是对于自动拾取)。能量团不聚焦，且不集中，不利于准确拾取裂缝方位角得到快慢横波的分裂。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统，从互相关裂缝预测原理出发，对现有的互相关横波分裂裂缝预测方法进行改进，弥补能量团不聚焦的缺点，准确得到裂缝参数，通过VSP方法方便准确地预测裂缝参数。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，包括：
步骤1，采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；
步骤2，对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；
步骤3，在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱；利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。
所述步骤3中的根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱的操作包括：
(11)在径向分量R和垂向分量T上选取一个相同的时窗；所述时窗的大小为wn，其包括一组发生横波分裂的转换波；设方位角θ＝-π/2；
(12)对时窗内的径向分量R和垂向分量T进行快慢横波分离；设快慢横波时差tn＝0；
(13)计算获得能量R(θ,tn)，并保存R(θ,tn)；
(14)判断tn＝wn是否成立，如果是，则转入步骤(15)，如果否，则tn＝tn+Δt，Δt为时差扫描步长，然后返回步骤(13)；
(15)判断θ＝π/2是否成立，如果是，则转入步骤(16)，如果否，则θ＝θ+Δθ，Δθ为角度扫描步长，然后返回步骤(12)；
(16)利用步骤(13)保存的每个R(θ,tn)绘制方位-时差能量谱。
所述步骤(12)的操作包括：
利用公式(1)对时窗内的径向分量R和垂向分量T进行快慢横波分离，得到快横波记录S1(θ,t)和慢横波记录S2(θ,t)：
Figure BDA0002226183590000031
其中，t为所述时窗内的样点采样时间。
所述步骤(13)中的计算获得能量R(θ,tn)的操作包括：
利用公式(2)计算获得能量R(θ,tn)：
Figure BDA0002226183590000032
其中，k为所述时窗内的采样点，p为正整数。
所述p的取值为2～5，这个范围比较合适，但也不局限于这个范围。
所述步骤(16)的操作包括：
以方位角为横坐标，以时差为纵坐标生成坐标图；
将步骤(13)保存的每个R(θ,tn)绘制在所述坐标图上得到方位-时差能量谱。
所述步骤3中的利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和密度的操作包括：
(21)从所述方位-时差能量谱上找到最大的能量，该最大的能量对应的方位角即为裂缝相对测线的方位角θ，该最大的能量对应的时差tn即为快慢横波时差；
(22)计算裂缝自然方位角β：β＝θ+α，其中，α为炮点的测线方位角，β∈[0，π)，α∈[0，2π)；
(23)利用公式(3)计算裂缝密度e：
e≈γ/1.1 (3)
其中
Figure BDA0002226183590000041
ts1为一裂缝底层界面拾取的快横波的旅行时。
所述步骤3中的将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度的操作包括：
采用玫瑰图统计所有炮点对应的裂缝自然方位角，得到该目标深度处的裂缝自然方位角；
采用柱状图统计所有炮点对应的裂缝密度，得到该目标深度处的裂缝密度。
本发明还提供一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测系统，包括：
采集单元，用于采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；
处理单元，用于对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；
预测单元，用于在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱；利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行本发明的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明提供了一种基于互相关的横波分裂VSP裂缝预测方法；
2.本发明改进了互相关横波分裂方法制作的方位-时差能量谱，得到的能量团更聚焦，更加利于准确拾取，尤其是自动拾取。
附图说明
图1本发明方法的步骤框图；
图2-1现有方法得到的方位-时差能量谱；
图2-2利用本发明方法得到的方位-时差能量谱；
图3包含两层HTI介质的模型；
图4观测系统三维显示；
图5-1X分量；
图5-2Y分量；
图5-3Z分量；
图6-1下行R分量；
图6-2下行T分量；
图7-1 600米深度处R分量的共检波点道集(道集中记录从0°-245°)；
图7-2 600米深度处T分量的共检波点道集(道集中记录从0°-245°)；
图8 600米深度处R、T分量的偏振曲线图(X轴是R分量，Y轴是T分量)；
图9 600米深度处方位-时差能量谱(横坐标角度，纵坐标延迟时)；
图10 600米深度处分裂后快慢横波偏振图(X轴为S1波，Y轴为S2波)；
图11-1 600米深度处分裂后的快横波记录；
图11-2 600米深度处分裂后的慢横波记录；
图12 600米深度处裂缝方位角统计玫瑰图；
图13 600米深度处裂缝密度统计图；
图14本发明系统的组成结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
针对VSP(垂直地震剖面)能接收到地震波穿过裂缝地层时发生的横波分裂现象，本发明以P波震源激发的互相关公式为基础，对互相关公式进行了改进，改进后的互相关公式使得能量团更加聚焦、集中，更有利于准确拾取裂缝方位角，得到快慢横波的分裂，本发明在VSP裂缝的预测中更具有便利性和实用性。
如图1所示，本方法具体包括：
首先采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；然后对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T(径向分量R和垂向分量T是通过VSP数据(垂直地震剖面数据)处理而来的，采用现有技术即可实现。)。
(1)对于一个目标深度处的检波点接收的某一炮VSP数据，在R和T分量上取一个包括了转换波的时窗，对该时窗内的数据利用改进后的互相关公式扫描计算方位-时差能量谱；
所述步骤(1)的操作包括：
(11)在径向分量R和垂向分量T上选取一个相同的时窗，时窗大小wn要完全包括一组发生横波分裂的转换波(有可能有多组转换波，这里的一组指的是来自同一地层的转换波)。
(12)扫描一个方位角θ(θ从-π/2开始，且-π/2≤θ＜π/2)，通过公式(1)对时窗内的R和T分量数据进行快慢横波分离，计算快横波记录S1(θ,t)和慢横波记录S2(θ,t)，公式中的t为时窗内样点采样时间。
Figure BDA0002226183590000061
(13)扫描一个时差tn，(tn从0开始，且0≤tn＜wn)，通过公式(2)(即改进后的互相关公式)计算扫描能量R(θ,tn)，并保存结果。
Figure BDA0002226183590000062
式中k为时窗内的采样点，p(表示大括号内结果的p次方)为正整数，一般在2～5之间。
本发明通过公式中大括号外的p次方，让能量谱中的大能量更大，小能量更小，使与横波分量方位无关的能量被压制，最终实现了能量谱中的大能量更聚焦，这有利于在实际应用中排除干扰能量，正确地自动识别和拾取与横波分量方位有关的能量团。而现有技术在数据有噪音的情况下，得到的方位-时差能量谱中存在很多干扰能量团，这些干扰能量团会导致无法正确拾取和横波分量方位有关的能量团。图2-1是采用现有方法得到的方位-时差能量谱，图2-2是采用本发明方法得到的方位-时差能量谱，对比两图可以看出，图2-1中存在很多干扰能量团，而图2-2中的能量团更聚焦，干扰能量被很好地压制了。因此本发明的优势在于能够使能量团更聚焦，更清晰，有利于正确自动识别和拾取。
(14)令tn＝tn+Δt(Δt为时差扫描步长)，重复步骤(13)，直至tn＝wn结束。
(15)令θ＝θ+Δθ(Δθ为角度扫描步长)，重复步骤(12)～(14)，直至θ＝π/2结束。
(16)将步骤(13)计算的每个R(θ,tn)绘制成方位-时差能量谱图，横坐标为方位角，纵坐标为时差；
对每一炮计算一个方位-时差能量谱图，图9中的“测线方位”是指每一炮的炮点方位角(即图4中位于圆周上的24个点中的一个)。
(2)从方位-时差能量谱中拾取裂缝相对测线方位和快慢波时差，并计算裂缝方位和密度；
所述步骤(2)的操作包括：
(21)从方位-时差能量谱上找到最大的能量，最大的能量对应的角度(即最大的能量对应的方位-时差能量谱中的横坐标的值)就是裂缝相对测线的方位角θ，最大的能量对应的时差tn(即最大的能量对应对应的方位-时差能量谱中的纵坐标的值)就是快慢横波时差。
(22)计算裂缝的自然方位角β＝θ+α，其中β∈[0，π)，α∈[0，2π)为炮点和检波点连线(R分量)的方位角(即测线方位角)。为计算分析方便，以正东方向为0°。以逆时针旋转方向为方位角增加的方向。
(23)按照公式(3)计算裂缝密度
e≈γ/1.1 (3)
其中
Figure BDA0002226183590000081
ts1为一裂缝底层界面拾取的快横波的旅行时；tn为快慢横波时差。
(3)对目标深度处检波点接收的其他炮的数据重复步骤(1)、(2)；
(4)对经过步骤(3)后计算的某一目标深度处所有的横波分裂计算的裂缝的自然方位角和裂缝密度进行统计得到该深度处的裂缝的自然方位角和密度。实际使用时可以采用玫瑰图、柱状图来统计自然方位角和密度，也可以采用其它统计图来统计；
(5)对于其他目标深度处的检波点，重复步骤(1)～(4)，得到所有目标深度的裂缝的自然方位角和密度。
本发明的系统如图14所示，包括：
采集单元10，用于采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；
处理单元20，用于对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；
预测单元30，用于在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱；利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。
本发明的实施例如下：
图3为一个裂缝介质模型，模型共有四层介质，其中第二层、第四层为HTI裂缝各向异性层，模型及介质参数如图4中所示。图4为方位各向异性正演模拟采集方案示意图，以井口为中心，每隔15°为一个测线方位，在共24个测线方位上部署炮点(即布置24个炮点，相邻两个炮点的角度相差15度。)，炮点距井口偏移距500米；接收点位于井中深度100～2000米处，每隔10米放置一个。
图5-1到图5-3是模拟的测线方位为0°(正东方向，逆时针)的三个分量记录。其中在X、Z分量上各个层都观察到了P波；在Y分量上，在各向同性层(1、3层)接收不到P波，在各向异性层(2、4)中接收到了P波。在X、Y、Z分量都观察到了震源激发的P在地层分界面上转换的S波；并且在各向异性层(2、4层)横波发生了分裂现象；对于上行波来说，三个分量上都有反射P波和转换波投影，其中，Y分量上以上行转换波为主，Z分量上以上行P波为主。
图6-1和图6-2是分离的下行R、T分量波场，波场中包括下行P波，第二层HTI转换波，第三层各向同性层转换波，和第四层HTI层转换波，其中虚线标注的是第二层HTI层转换波，这组转换波是准备分析的横波。
为了验证本发明方法的正确性，这里分别分析了第二层HTI介质600度深度点和第四层HTI介质1900米深度点的裂缝参数。
图7-1和图7-2是600米深度处转换波所在时窗的R、T分量共检波点道集记录。图中R、T分量道集呈“正弦”变换，走时在平行裂缝时(50°和230°)最小；R分量能量在平行裂缝时最大，垂直裂缝时(140°和320°)最小；T分量在平行裂缝和垂直裂缝时极性都发生一次变化。
图8是原始R、T分量的偏振曲线图，从图中可以看到，每个偏振图有两组近乎线性偏振，且近似垂直的两个偏振方向，其中能量较大的是快横波偏振方向，能量较小的为慢横波偏振方向。
图9是采用本方法计算得到的方位-时差能量谱，其中p＝5,谱上能量最大值对应裂缝与测线夹角方向。
图10是横波分裂后的S1、S2偏振曲线图，经过横波分裂后，快横波S1被分解到X轴方向，慢横波S2分解到Y轴方向，快慢横波的偏振方向近似正交。
图11-1和图图11-2是分裂后的纯快慢横波，可以看到，分裂后快慢波走时形态基本一致，波形也相似，同时快横波之间有明显的到时差。
图12是裂缝的自然方位角统计的玫瑰图，玫瑰图中一致指向方位为50°，经统计裂缝方位的平均值为50.1°。这说明预测的裂缝方位是正确的，且精度很高。图13是裂缝密度的统计图，裂缝密度的平均值为0.16，基本接近理论计算的裂缝密度0.16。
上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (10)

1.一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述方法包括：
步骤1，采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；
步骤2，对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；
步骤3，在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱；利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。
2.根据权利要求1所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤3中的根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱的操作包括：
(11)在径向分量R和垂向分量T上选取一个相同的时窗；所述时窗的大小为wn，其包括一组发生横波分裂的转换波；设方位角θ＝-π/2；
(12)对时窗内的径向分量R和垂向分量T进行快慢横波分离；设快慢横波时差tn＝0；
(13)计算获得能量R(θ,tn)，并保存R(θ,tn)；
(14)判断tn＝wn是否成立，如果是，则转入步骤(15)，如果否，则tn＝tn+Δt，Δt为时差扫描步长，然后返回步骤(13)；
(15)判断θ＝π/2是否成立，如果是，则转入步骤(16)，如果否，则θ＝θ+Δθ，Δθ为角度扫描步长，然后返回步骤(12)；
(16)利用步骤(13)保存的每个R(θ,tn)绘制方位-时差能量谱。
3.根据权利要求2所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤(12)的操作包括：
利用公式(1)对时窗内的径向分量R和垂向分量T进行快慢横波分离，得到快横波记录S1(θ,t)和慢横波记录S2(θ,t)：
Figure FDA0002226183580000021
其中，t为所述时窗内的样点采样时间。
4.根据权利要求2所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤(13)中的计算获得能量R(θ,tn)的操作包括：
利用公式(2)计算获得能量R(θ,tn)：
Figure FDA0002226183580000022
其中，k为所述时窗内的采样点，p为正整数。
5.根据权利要求4所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述p的取值为2～5。
6.根据权利要求2所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤(16)的操作包括：
以方位角为横坐标，以时差为纵坐标生成坐标图；
将步骤(13)保存的每个R(θ,tn)绘制在所述坐标图上得到方位-时差能量谱。
7.根据权利要求1所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤3中的利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和密度的操作包括：
(21)从所述方位-时差能量谱上找到最大的能量，该最大的能量对应的方位角即为裂缝相对测线的方位角θ，该最大的能量对应的时差tn即为快慢横波时差；
(22)计算裂缝自然方位角β：β＝θ+α，其中，α为炮点的测线方位角，β∈[0，π)，α∈[0，2π)；
(23)利用公式(3)计算裂缝密度e：
e≈γ/1.1 (3)
其中
Figure FDA0002226183580000031
ts1为一裂缝底层界面拾取的快横波的旅行时。
8.根据权利要求1所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法，其特征在于：所述步骤3中的将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度的操作包括：
采用玫瑰图统计所有炮点对应的裂缝自然方位角，得到该目标深度处的裂缝自然方位角；
采用柱状图统计所有炮点对应的裂缝密度，得到该目标深度处的裂缝密度。
9.一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测系统，其特征在于：所述系统包括：
采集单元，用于采集每个目标深度处的检波点接收到的各个炮点的垂直地震剖面数据；
处理单元，用于对所述垂直地震剖面数据进行处理得到径向分量R和垂向分量T；
预测单元，用于在每个目标深度处进行以下处理：针对每一个炮点，根据径向分量R和垂向分量T获得对应该炮点的方位-时差能量谱；利用所述方位-时差能量谱获得对应该炮点的裂缝自然方位角和裂缝密度；将所有炮点对应的裂缝自然方位角和裂缝密度进行统计得到该目标深度处的裂缝自然方位角和裂缝密度。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行如权利要求1-8任一项所述的横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法中的步骤。
CN201910952426.XA 2019-10-09 2019-10-09 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统 Pending CN112649851A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910952426.XA CN112649851A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910952426.XA CN112649851A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112649851A true CN112649851A (zh) 2021-04-13

Family

ID=75342313

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910952426.XA Pending CN112649851A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112649851A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115903039A (zh) * 2022-12-26 2023-04-04 成都理工大学 一种基于进退法的横波分裂分析方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102053266A (zh) * 2009-11-09 2011-05-11 中国石油化工股份有限公司 地下裂缝预测方法
CN106468781A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 中国石油化工股份有限公司 一种基于最小熵旋转法的裂缝预测方法
CN106468782A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 中国石油化工股份有限公司 一种基于最大能量比法的裂缝预测方法
CN107132575A (zh) * 2017-05-12 2017-09-05 中国地质大学（北京） 基于横波极化分析预测裂缝方位角的方法
CN109799529A (zh) * 2019-01-31 2019-05-24 河海大学 一种基于互相关的横波分裂vsp裂缝预测方法
WO2020140803A1 (zh) * 2019-01-02 2020-07-09 中国石油天然气股份有限公司 高角度裂缝预测方法、计算机设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102053266A (zh) * 2009-11-09 2011-05-11 中国石油化工股份有限公司 地下裂缝预测方法
CN106468781A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 中国石油化工股份有限公司 一种基于最小熵旋转法的裂缝预测方法
CN106468782A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 中国石油化工股份有限公司 一种基于最大能量比法的裂缝预测方法
CN107132575A (zh) * 2017-05-12 2017-09-05 中国地质大学（北京） 基于横波极化分析预测裂缝方位角的方法
WO2020140803A1 (zh) * 2019-01-02 2020-07-09 中国石油天然气股份有限公司 高角度裂缝预测方法、计算机设备及计算机可读存储介质
CN109799529A (zh) * 2019-01-31 2019-05-24 河海大学 一种基于互相关的横波分裂vsp裂缝预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐天吉 等: "横波分裂裂缝检测方法在川西深层气藏中的应用", 地球物理学进展, vol. 26, no. 04, pages 1258 - 1265 *
曹立斌 等: "三分量VSP资料在裂缝检测中的应用", 石油物探, vol. 47, no. 01, pages 67 - 71 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115903039A (zh) * 2022-12-26 2023-04-04 成都理工大学 一种基于进退法的横波分裂分析方法
CN115903039B (zh) * 2022-12-26 2023-10-24 成都理工大学 一种基于进退法的横波分裂分析方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101907725B (zh) 裂缝预测方法和装置
CN106468782B (zh) 一种基于最大能量比法的裂缝预测方法
CN106468781B (zh) 一种基于最小熵旋转法的裂缝预测方法
US6718266B1 (en) Determination of dipole shear anisotropy of earth formations
CN107678063B (zh) 一种基于等级相关分析的多分量转换波裂缝预测方法
CN106154332B (zh) 一种井中微地震纵横波事件初至识别方法
CN104268412B (zh) 一种角道集射线层析偏移速度分析方法及装置
CN103713323B (zh) 一种全方位各向异性保幅成像与抽道集方法
CN105116448B (zh) 一种转换波方位各向异性校正方法及装置
CN113009572B (zh) 一种基于横波偏振分析预测裂缝方位角的方法
CN106842299B (zh) 一种基于地震属性的裂缝定量化预测的方法
CN109799529A (zh) 一种基于互相关的横波分裂vsp裂缝预测方法
CN107894616B (zh) 多分量转换波裂缝预测方法
CN102073064A (zh) 一种利用相位信息提高速度谱分辨率的方法
Zhang et al. Microseismic hydraulic fracture imaging in the Marcellus Shale using head waves
CN111487678A (zh) 一种确定高分辨率小多道地震最小偏移距和系统延迟的分析方法
US20140142854A1 (en) Method for locating a microseismic event
Zhang et al. Automated microseismic event location by amplitude stacking and semblance
CN103869366B (zh) 一种确定裂隙裂缝走向的方法及装置
Gajek et al. Results of the downhole microseismic monitoring at a pilot hydraulic fracturing site in Poland—Part 1: Event location and stimulation performance
Eaton et al. Determining microseismic event locations by semblance-weighted stacking
CN107479091B (zh) 一种提取逆时偏移角道集的方法
CN112649851A (zh) 一种横波分裂垂直地震剖面裂缝预测方法及系统
CN109188516B (zh) Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法
CN116755148A (zh) 正交各向异性介质多方位反射波走时反演方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210413

RJ01 Rejection of invention patent application after publication