简介:专门测定地下岩层速度的反射地震资料的性能是不确定的。本文运用一种层析方法来研究典型的地质形态的地震测量分辨率。首先在傅里叶域对单一水平反射层的情况进行分析。我们发现,当最大偏移距与地层深度之比为1时,对于约为地层厚度2.5倍的波长,其速度变化以及界面深度变化的横向分辨率4氏低。随着最大偏移距与地层深度的比率增大,分辨率也随之提高。用一个最小平方层析算法结果证实了在傅里叶域分析得出的结论。我们还发现,在处理时,加入阻尼项的层析正规化可以抑制低分辨率区产生的伪振荡,不过这是以牺牲分辨率为代价的。对3—D地震体的单层响应的分析表明,一种多方位覆盖的3—D采集可以明显改善速度的测定。
简介:内乌肯(Neuquen)盆地上侏罗统一下白垩统瓦卡穆尔塔组(VacaMuerta)(VM)是阿根廷很多常规油气田的重要烃源岩。随着该国页岩油气勘探开发的兴起,很多公司开始对瓦卡穆尔塔组页岩区带进行描述。用于识别页岩区带的特征参数比较多,其中之一就是总有机碳(TOC)含量;TOC较高的地方产量也较高。不过我们无法直接通过地震资料对其进行测量,只能通过间接方法进行估测。考虑到TOC对纵波和横波速度以及密度的影响,地球科学家试图利用TOC与P-波阻抗之间的线性或非线性关系来计算TOC。我们认为,利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述存在较大的不确定性,因此提出了一种不同的描述方法。由于伽马值(GR)和TOC之间可能存在线性关系,所以除P-波阻抗之外,伽马值是另一个可以用来描述瓦卡穆尔塔组的参数。利用P-波阻抗和GR数据体和贝叶斯分类法,基于TOC及其相关的不确定性建立了由不同岩相构成的储层模型。首先,根据由测井数据计算的GR和P-波阻抗的截止值识别不同的岩相。然后利用高斯椭圆法确定GR与P-波阻抗的交会图上数据的分布。接下来,根据高斯椭圆确定每个岩相的二维概率密度函数(PDFs)。将这些PDFs与GR及P-波阻抗数据体相结合,就可以在3D数据体(3Dvolume)内识别不同的岩相。通过基于模型的叠后反演来计算P一波阻抗,同时使用概率神经网络(PNN)法来计算GR。用此方法得到的P-波阻抗和GR与3D数据体内的盲井具有很好的一致性,这增强了我们利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述的信心。把以曲率线性特征(curvaturelineaments)表示的不连续性叠加在目的层的TOC图上,有助于得出更全面的认识,进而帮助优化水平井的部署方案。