简介：渗透率评价是储层评价中的一个复杂问题，传统测井方法难以对储层渗透率参数进行直接和有效的评估。储层渗透率对钻井过程中的泥浆滤液侵入有着较大的影响，因此本文提出一种利用泥浆侵入效应来评价储层渗透率的数学模型和方法。首先构造含泥饼的泥浆侵入数值模型，然后以达西渗流理论为基础导出泥浆侵人深度和储层渗透率的近似数学关系，以此可以利用侵入深度测量值来估算储层渗透率。对孔隙度、渗透率和含水饱和度三个主要储层参数的敏感性分析，发现该方法适用于受到泥浆侵入影响的低孔隙度、低渗透率的油层或油水同层。采用现场测井和取芯数据进行数值模拟计算，结果表明估算出来的渗透率曲线和预设的渗透率曲线吻合较好，证明该方法具有一定的可行性。

简介：基于岩石物理模型和广义各向异性Zoeppritz方法在频率域计算裂缝型反射体模型反射波方位地震AVO响应。反射体模型为粘弹各向异性、有限厚度的地质体，其地震反射波形序列包含如下动力学信息，即分界面处介质的波阻抗和非弹性差异、反射体内部波的各向异性传播、在传播路径上的频散与衰减，以及来自顶底界面的反射波的调谐与干涉等。计算表明，速度频散和衰减增顶界面反射波大入射角反射时的振幅，而减弱底界面反射振幅。对于固定人射角的方位地震方位地震响应，PP波反射特征表现为随方位角的增加反射波形序列延续时间变长，而PSV和PSH转换类型反射波的方位各向异性变化特征稳定且受储层厚度影响较小，表现为PSV波反射振幅随方位角增加而增加，PSH波在0°和90°方位无反射能量，在45°方位反射振幅最强。

简介：致密储层与围岩波阻抗差异小，常规储层反演方法难以有效预测出有利区。中国西部致密储层非均质性强，常规储层反演预测难度大，本文提出了基于Xu-White模型的叠前储层预测方法。首先修正Xu-White模型的试验参数，直至该模型计算出来的纵、横波速度及密度与实际测井得到的数值基本吻合，然后用修正的模型计算不同储层物性、岩性、含油性下的纵、横波速度、密度及泊松比，进而建立不同的砂泥岩互层地质模型。其次，采用Zoeppritz方程近似式进行叠前正演，分析不同储层物性、岩性、含油性时的叠前道集响应特征，在对中国西部Z区实际叠前道集优化处理的基础上，选择其中1种对岩性、含油性、物性最敏感的弹性参数，对其有利储层分布区进行预测，其预测结果具有较高的精度。

简介：基于斑块饱和模型计算渗透率变化的地震反射特征，为流体流动性的地震描述提供依据。基于传播矩阵理论设计反射系数与合成记录算法，实现了频率域岩石物理模型与地震响应计算的无缝连接。斑块饱和储层地震响应包含如下动力学信息：分界面处波阻抗差异、储层内部波的频散与衰减，以及顶底界面波的调谐与干涉。模拟结果表明，渗透率的增加显著降低纵波速度，使其在高、低频弹性极限之间发生频散。储层速度频散与层状构造共同导致反射系数的频变现象。在储层与围岩波阻抗接近的情况下，地震响应对渗透率变化具有敏感性，对于不同储层厚度，当围岩为高速页岩时，反射波叠加振幅随渗透率增加而增加；当围岩为低速页岩时，叠加振幅随渗透率增加而降低。

简介：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力，因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程，包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息；然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集，并消除冗佘信息；最后采用C5．0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好，表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。

简介：地震数据重构是地震数据处理的重要步骤之一,重构算法的精度、效率与抗噪性是地震数据重构技术的核心研究内容。研究针对傅里叶域凸集投影(POCS)算法,在定义的最优阈值评价标准基础上,提出了反比例阈值模型,该模型具有在大系数区间比指数模型更快下降速率、而在小系数区间比指数模型更慢下降速率,从而在保证弱反射信号重构精度的同时有效提高POCS地震数据重构算法计算效率。为提高反比例阈值对不同地震数据特点的适应性,在地震数据谱能量分布差异性特征分析基础上,研究提出了在反比例阈值模型分母上增加适应地震数据谱能量特征的因变参数,通过调节该因变参数获得适应不同地震数据特点的最佳阈值曲线,进一步提高算法的计算精度与计算效率。为了实现重构过程中随机噪音的自适应衰减,提高重构后地震数据信噪比,研究提出了数据驱动的加权回加系数计算策略,利用每次迭代对应数据驱动阈值占阈值区间的百分比获得加权回加系数。研究将新方法应用于模拟三维数据和实际三维地震数据,分析结果表明反比例阈值相对传统阈值在提高数据重构计算效率和精度方面具有明显的优越性,新提出的加权回加系数计算策略能有效提高重构数据的信噪比。

简介：被动源地震数据包含丰富的低频信息,本文有效地提取并利用这些信息对缺失低频的主动源地震数据进行低频重构,提出了基于多正弦窗的被动源多窗谱重构方法,并给出了相应的多震源多道重构公式。与常规互相关法和常规反褶积法重构的被动源记录相比,该方法能重构出更为准确的相对振幅信息。通过分析被动源数据重构前后的频谱特性,发现被动源的低频特性在重构和去噪处理后能更明显的体现出来。并提出了一种用被动源数据重构主动源低频信息的方法,即在功率谱上进行匹配,并在频域进行补偿和平滑。最后进行了数值算例的验证,对低频重构后的数据进行了叠前深度偏移处理。能量匹配方法能够用被动源的低频信息有效地重构主动源缺失的低频信息,低频重构后的记录在偏移成像中能体现更多的细节信息和深部构造。