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高分辨率五维地震道集优化处理技术及其应用

石油物探 2024年第3期63卷 589-597页

作者：朱剑兵韩宏伟李红梅中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院山东东营257022 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司山东东营257022

五维地震解释技术在裂缝预测和流体识别中发挥了重要作用。道集数据是开展五维地震解释的基础,为了解决五维地震道集存在的各向异性时差、优势频率和信噪比低等问题,提高道集数据质量,提出了高分辨率五维地震道集优化处理技术。通过建... 详细信息

五维地震解释技术在裂缝预测和流体识别中发挥了重要作用。道集数据是开展五维地震解释的基础,为了解决五维地震道集存在的各向异性时差、优势频率和信噪比低等问题,提高道集数据质量,提出了高分辨率五维地震道集优化处理技术。通过建立道集去噪、道集提频、时差校正、方位角道集优化以及高精度井震标定定量优化处理参数等技术流程,提高了五维道集数据的分辨率、信噪比和保真度。胜利油田牛庄地区实际OVT资料的应用结果表明,该技术优化处理后同相轴连续性好,地层接触关系更清楚,分辨率明显提高,地震主频由25 Hz提高到43 Hz,优势频带由8~51 Hz拓宽到6~74 Hz;同时,井震相关系数也由0.75提高到0.90。利用处理后的数据精细描述砂体面积43.8 km 2,部署井位3口,实现了该区预测储量升级。实践结果表明,高分辨率五维道集优化处理技术能够充分挖掘五维地震数据的潜力,为后续的叠前反演和储层预测等工作奠定了基础。

关键词：五维地震道集优化时差校正道集提频道集去噪定量质控

基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究

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地球物理学报 2024年第1期67卷 370-378页

作者：王倩楠王治国杨阳朱剑兵高静怀西安交通大学数学与统计学院西安710049 陕西国家应用数学中心西安710049 西安交通大学信息与通信工程学院西安710049 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院东营257022

地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多... 详细信息

地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多特征融合自编码器,实现了地震数据中表征地震相的大量隐含特征提取.其次基于非负矩阵分解和K均值聚类实现了主特征分量分解和地震相聚类.实际地震数据应用结果和指标分析表明,本文方法提取的隐含特征趋于正态分布,且主特征分量中蕴含了不同地震相类别的响应,从而可以获得更准确的地震相分类结果.在渤海湾盆地东营凹陷古近系沙河街组湖相沉积中,清晰划分出了六类沉积微相的边界,有利于揭示三角洲沉积环境演变.

关键词：地震相分类多特征融合自编码器卷积自编码器变分自编码器非负矩阵分解

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基于机器学习方法的测井岩相分类研究

地球物理学进展 2023年

作者：高飞曲志鹏魏震朱剑兵程远锋新疆大学地质与矿业工程学院新疆大学中亚造山带大陆动力学与成矿预测实验室中国石化胜利油田物探研究院

目前，在基于测井数据的岩相分类研究中，机器学习算法是一个研究热点。然而，实际上钻井取心极少，岩相样本匮乏，机器学习算法就会遇到过拟合问题，从而导致测井岩相分类效果不佳。因此，本文研究小样本环境下不同机器学习算法在测井... 详细信息

目前，在基于测井数据的岩相分类研究中，机器学习算法是一个研究热点。然而，实际上钻井取心极少，岩相样本匮乏，机器学习算法就会遇到过拟合问题，从而导致测井岩相分类效果不佳。因此，本文研究小样本环境下不同机器学习算法在测井岩相分类工作中的预测效果。以北美Panoma油气田数据集为例，通过逐步减少训练样本数量，建立了四种训练模式。同时，选用三类有代表性的有监督学习算法，以评估小样本环境下不同算法的预测效果，包括基于一般梯度下降的线性回归分类算法、支持向量机算法和一维卷积神经网络算法。在综合评价算法的预测效果时，选用了岩相分类准确率、总体岩相分类F1值、各岩相分类F1值以及有效识别最大相数。结果表明，随着训练样本数量的减少，三种算法的预测效果并未呈现线性下降趋势，且一维卷积神经网络较另外两种算法表现更为稳健。

关键词：测井岩相分类机器学习线性回归分类支持向量机一维卷积神经网络

基于广义Beta小波标架的稀疏时频变换及其含油气衰减表征应用

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地球物理学进展 2023年第3期38卷 1282-1292页

作者：朱剑兵杨阳王治国中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院东营257022 陕西国家应用数学中心西安710049 西安交通大学信息与通信工程学院西安710049 西安交通大学数学与统计学院西安710049

地震波在含油气储层中传播时,其高频分量和低频分量的衰减特性存在差异.为了在时频域更准确地估计震波衰减,在常用连续小波变换的基础上,本文提出了一种高分辨率的稀疏时频谱分解方法.首先,从广义Beta小波变换及其紧标架出发,将小波标... 详细信息

地震波在含油气储层中传播时,其高频分量和低频分量的衰减特性存在差异.为了在时频域更准确地估计震波衰减,在常用连续小波变换的基础上,本文提出了一种高分辨率的稀疏时频谱分解方法.首先,从广义Beta小波变换及其紧标架出发,将小波标架分解表示为一种带有L_(p)范数正则化约束的反问题,从而获得一种带稀疏性的时频谱迭代分割求解算法.在此高聚集性的稀疏时频分解结果上,进一步采用地震波的高频分量和低频分量之间差值来定位含油气储层的可能位置.通过合成地震数据和渤海湾盆地东营凹陷三维地震数据的验证,基于广义Beta小波紧标架和L_(p)范数的稀疏时频变换方法具有优良的时频分辨率,可以更好检测含油气衰减储层的三维时空分布,与5口实钻井结果更加符合,可为后续井位部署和优化提供更准确支持.

关键词：广义Beta小波紧标架稀疏域时频分解地震波衰减含油气储层预测

基于BISQ模型的储层物性参数贝叶斯反演方法

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石油地球物理勘探 2023年第4期58卷 942-948页

作者：曲志鹏温瑨韩宏伟步帆王兴谋朱剑兵中国石化胜利油田分公司物探研究院山东东营257022 清华大学数学科学系北京100084

对于物性参数反演这类存在多解性的问题,常见的方法往往难以高效、高精度地获得最优解。因此,根据贝叶斯统计学,采用高斯先验模型引入测井数据约束,并发展储层物性参数贝叶斯反演方法,以克服反演的多解性。其次,在BISQ理论和等效流体理... 详细信息

对于物性参数反演这类存在多解性的问题,常见的方法往往难以高效、高精度地获得最优解。因此,根据贝叶斯统计学,采用高斯先验模型引入测井数据约束,并发展储层物性参数贝叶斯反演方法,以克服反演的多解性。其次,在BISQ理论和等效流体理论的基础上建立了岩石物理正演模型,该模型反映了孔隙介质中固体和流体的多种物理作用,可精细地刻画储层中地震波的传播过程,进而提升反演结果的可靠性。此外,由于确定性优化算法通常只有局部收敛能力,无法收敛到反演问题的全局最优解,所以引入具有全局收敛能力的杂交遗传算法,以提高反演方法的精度和效率。最终,利用所提反演方法预测中国东部A油田目标区域的孔隙度和含水饱和度,获得了较好效果。

关键词： BISQ模型贝叶斯反演储层弹性参数储层物性参数

基于ICEEMD-RAKSVD的地震弱信号去噪方法

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物探化探计算技术 2022年第2期44卷 144-151页

作者：朱剑兵中国石化胜利油田分公司物探研究院东营257022

随着勘探精度的提高,弱信号在地震勘探信号里越来越被重视。识别弱信号的核心是通过去除噪音来提取有效信号,在众多去噪方法中,基于CEEMD与KSVD的去噪方法能够达到较好的去噪效果,但其计算效率相对较低。这里将改进的CEEMD(ICEEMD)与正... 详细信息

随着勘探精度的提高,弱信号在地震勘探信号里越来越被重视。识别弱信号的核心是通过去除噪音来提取有效信号,在众多去噪方法中,基于CEEMD与KSVD的去噪方法能够达到较好的去噪效果,但其计算效率相对较低。这里将改进的CEEMD(ICEEMD)与正则化近似KSVD(RAKSVD)有机结合起来,该方法首先利用ICEEMD将信号分解为主导模态和过渡模态,对于不同的模态,分别利用发挥RAKSVD对弱信号识别的优势,对不同类别模态进行相应地处理,使含噪弱信号中的噪声得到了很好的压制,模型测试和实际应用表明,该方法不仅提高了计算效率,而且取得了预期的去噪效果,有利于对弱信号的提取和识别。

关键词：弱信号去噪 RAKSVD ICEEMD 固有模态函数

基于改进蚁群追踪策略的地震层位自动识别方法

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石油地球物理勘探 2017年第3期52卷 553-561页

作者：殷文李援郭加树张琳朱剑兵李长红中国石油大学(北京)克拉玛依校区新疆克拉玛依834000 东营市人力资源和社会保障局信息中心山东东营257091 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 中国石化胜利油田有限公司物探研究院山东东营257022

目前层位拾取和标定更多地是依靠人工或机器辅助的方式进行,如同相轴追踪、基于神经网络和图像边缘提取技术的层位拾取,业界的地震层位追踪方法偏重于三维层位追踪和剖面自动追踪算法。存在效率低、需要人为指定种子点、训练追踪时间长... 详细信息

目前层位拾取和标定更多地是依靠人工或机器辅助的方式进行,如同相轴追踪、基于神经网络和图像边缘提取技术的层位拾取,业界的地震层位追踪方法偏重于三维层位追踪和剖面自动追踪算法。存在效率低、需要人为指定种子点、训练追踪时间长等缺陷,且每次只能完成一个层位(面)追踪,无法对层间关系进行解释。为此,提出了基于改进蚁群追踪策略的地震层位自动识别方法。首先采用改进的加权中值滤波对地震数据进行预处理,在增强同相轴连续性的基础上,减少了传统种子点生长算法中的人为参与;基于蚁群算法的基本思想,引入支持向量机(SVM)技术对地震数据进行分类处理,同时综合考虑地震振幅、瞬时相位、层位倾角、信息素浓度等多种信息,纳入蚁群层位追踪的评价函数,采用改进的蚁群搜索算法实现地震层位自动追踪。通过对追踪区域进行划分,实现区域内小层加密,提供多种合理的层位加密策略,完成地震层位追踪后期处理。实际资料应用结果检验了方法的有效性,为层序地层分析、沉积体系域解释、精细储层描述提供了技术思路。

关键词：层位自动追踪地震数据预处理 SVM回归分析评价函数改进蚁群算法信息素更新

基于稀疏诱导特征选择神经网络的储层预测方法研究

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计算机应用与软件 2022年第2期39卷 49-54页

作者：李克文苏兆鑫王兴谋朱剑兵中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 中国石化胜利油田分公司山东东营257022

常规储层预测方法对地震属性之间的隐含关系挖掘不充分、地震属性种类繁多难以选择。针对以上问题,为提高储层岩性的分类预测精度,提出一种结合特征选择与神经网络的储层预测方法。以DenseNet与SENet为基础,使用正则惩罚项进行网络输入... 详细信息

常规储层预测方法对地震属性之间的隐含关系挖掘不充分、地震属性种类繁多难以选择。针对以上问题,为提高储层岩性的分类预测精度,提出一种结合特征选择与神经网络的储层预测方法。以DenseNet与SENet为基础,使用正则惩罚项进行网络输入层稀疏化,得到每个输入节点权重,进一步使用ReLU激活函数构建特征选择层,实现地震属性的筛选。实验使用胜利油田的地震属性数据与钻井岩性数据,结果表明,该方法对储层岩性分类效果具有明显的提升,分类准确率超过70%,验证了神经网络模型与该特征选择方法的有效性。

关键词：地震属性储层预测特征选择卷积神经网络

带有横向约束的全局优化波阻抗反演方法及应用

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物探与化探 2022年第6期46卷 1477-1484页

作者：朱剑兵高照奇田亚军梁兴城中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院山东东营257022 西安交通大学信息与通信工程学院陕西西安710049

地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向... 详细信息

地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向连续性差。针对该问题,提出了一种融入旁道最优解的模型空间初始化方法约束波阻抗反演的搜索空间范围,以改善反演结果的横向连续性,进而提出了一种带有横向约束的多组变异差分进化地震波阻抗反演方法。合成地震记录算例表明,该方法相比于传统方法不仅具有更快的收敛速度,而且反演结果具有更好的横向连续性。此外,该方法被应用于胜利油田某区块的储层波阻抗参数反演,反演结果与测井资料有很好的一致性,且有效地刻画了储层砂岩厚度。

关键词：地震波阻抗反演全局优化横向连续性油储地球物理地震资料处理