基于深度神经网络的地震强反射剥离方法
2021-08-03田亚军高静怀王大兴陈道雨
地球物理学报 2021年8期
田亚军, 高静怀* , 王大兴, 陈道雨
1 西安交通大学信息与通信工程学院, 西安 710049 2 海洋石油勘探国家工程实验室, 西安 710049 3 中国石油长庆油田公司勘探开发研究院, 西安 710018 4 低渗透油气田勘探开发国家工程实验室, 西安 710018
0 引言
在储层预测工作中常遇到强反射界面,这给储层的精确描述工作带来了极大困难.相邻地层波阻抗差异大是导致强反射界面出现的直接原因.一般煤系地层、深水稳定沉积形成的烃源岩层、风化层形成的不整合面等位置易形成强反射界面,而这类地层附近也容易产生油气聚集.强反射的存在,会淹没其附近储层的弱反射信号,导致储层预测工作无法正常进行.为此,开展强反射剥离研究对于储层弱反射信号的识别、结构的刻画、含油性检测并进一步辅助水平井设计提高钻探成功率具有重要意义(Guo and Wang, 2004;李海山等,2014;秦雪霏和李巍,2014;杜玉山等,2016;蔡文杰等,2019).
针对强反射附近的储层预测问题前人提出了诸多解决方案,主要包括三类思路:(1)去除或压制强反射,其中基于匹配追踪算法的研究最多,主要思想是根据强反射低频强能量的特性匹配出强反射分量然后将其去除(Wang, 2010;李海山等,2014;许璐等,2019;何峰等,2019).多子波分解方法通过不同主频的地震子波重构原始信号,从重构分量中去除反映强反射信号频段的分量达到去除强反射的目的(赵爽等,2007;佘刚等,2013;陈人杰等,2014).类似的,Wang等(2016a)使用EMD分解方法分解出强反射所在的固有模态分量并将其分离……
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