基于贝叶斯理论的振幅随偏移距变化三参数同步反演

受多种因素的影响,常规叠后地震道波阻抗反演不能得到可靠的波阻抗及其他岩性信息,而叠前波阻抗反演却可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息.为此建立了振幅随偏移距变化(AVO)波阻抗反演公式的一阶差分模型及褶积模型,推导了基于贝叶斯理论的AVO波阻抗反演公式,给出了采用Huber分布作为模型参数的先验分布及测井数据的参数协方差矩阵作为约束条件的实现方法,并利用共轭梯度法计算了纵、横波阻抗及密度.结果表明,利用该方法可提高叠前反演问题的稳定性和反演结果的可靠性,反演得到的纵、横波阻抗及密度可用来进一步计算流体及孔隙度等信息,为岩性及含油气性解释提供可靠依据.     

涠西南地区地震数据叠前同步反演

针对涠西南地区复杂的地质条件,以及基于地震资料预测储层需要纵、横波阻抗及速度、密度等弹性参数,对涠西南地区开展了地震数据叠前同步反演.该反演方法使用改进的Fatti方程,可以同时获得各种弹性参数,应用预白化处理来控制反演的噪音水平,使反演结果更稳定.使用不同子波来均衡不同角度部分叠加数据体之间振幅、频率和相位差异,使反演结果更准确.实际地震资料处理结果表明,随着角度增大,子波主频减小.精度验证结果表明,叠前同步反演精度达到了要求,其中纵波阻抗和横波阻抗反演结果精度都比较高,密度反演结果精度相对较差.     

基于贝叶斯理论的振幅随偏移距变化三参数同步反演

受多种因素的影响，常规叠后地震道波阻抗反演不能得到可靠的波阻抗及其他岩性信息，而叠前波阻抗反演却可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息。为此建立了振幅随偏移距变化（AVO）波阻抗反演公式的一阶差分模型及褶积模型，推导了基于贝叶斯理论的AVO波阻抗反演公式，给出了采用Huber分布作为模型参数的先验分布及测井数据的参数协方差矩阵作为约束条件的实现方法，并利用共轭梯度法计算了纵、横波阻抗及密度。结果表明，利用该方法可提高叠前反演问题的稳定性和反演结果的可靠性，反演得到的纵、横波阻抗及密度可用来进一步计算流体及孔隙度等信息，为岩性及含油气性解释提供可靠依据。     

基于叠前振幅随角度变化反演的储层流体识别方法

从理论模型入手,首先研究流体参数变化对地震弹性参数及地震记录的影响,然后用胜利油田某区块的实际资料进行叠前振幅随角度变化(AVA)弹性反演.在反演基础上,以振幅随炮检距变化(AVO)分析为基础,提取反映流体特征的不同属性,在剖面与平面上指示出储层流体的特征.反演结果与实际钻井资料吻合率较高,说明叠前反演与AVO属性分析结合是预测储层流体性质的一种有效方法.     

利用叠前弹性参数反演进行储层含气性预测

常规的叠后波阻抗反演没有考虑地震反射振幅随入射角变化的情况,反演结果只有声波阻抗一种参数,信息单一,很难进行储层预测。基于AVO原理发展起来的叠前反演技术可以同时预测地层的纵波速度、横波速度和密度。虽然这些与岩性和流体有关的岩石物理信息比波阻抗更为丰富,但其他一些重要的岩石物理参数(如拉梅系数和剪切模量)只能由这3个参数间接计算得到,这样不可避免地引入了额外的计算误差,并且降低了信噪比。为了减小这种误差,利用Zoeppritz方程的Gray近似公式来拟合振幅随入射角的变化特征,采用直接反演出拉梅系数、剪切模量和密度的叠前弹性参数反演方法,大大提高了反演结果的准确性。使用模型进行验证,并将该方法应用于中国西部某地区的含气储层预测,取得了较好的效果。实际资料的应用表明,该方法能用于储层含气性预测。     

层状半空间叠前地震记录的波动方程正演模拟

振幅随偏移距变化 (AVO)分析是一项利用振幅随偏移距变化特征来分析岩性和油气藏的地震勘探技术 ,它极大地改善了地震勘探的烃类检测能力。并不是所有气层的反射振幅都随偏移距增加 ,特殊岩性体也会产生AVO效应。利用弹性动力学方程变换和递归算法 ,计算了反射矩阵 ,从理论上推导了球面波在层状弹性半空间传播时产生的地面反射记录的计算公式。在实例模拟中 ,对计算速度和精度、空间假频、截断效应等给出了相应的解决方案。计算实例说明 ,波场模拟有助于AVO分析和叠前反演。     

层状半空间叠前地震记录的波动方程正演模拟

振幅随偏移距变化(AVO)分析是一项利用振幅随偏移距变化特征来分析岩性和油气藏的地震勘探技术，它极大地改善了地震勘探的烃类检测能力。并不是所有气层的反射振幅都随偏移距增加，特殊岩性体也会产生AVO效应。利用弹性动力学方程变换和递归算法，计算了反射矩阵，从理论上推导了球面波在层状弹性半空间传播时产生的地面反射记录的计算公式。在实例模拟中，对计算速度和精度、空间假频、截断效应等给出了相应的解决方案。计算实例说明，波场模拟有助于AVO分析和叠前反演。     

独特角度交会技术在振幅随偏移距变化属性解释中的应用

基于角度交会的振幅随偏移距,变化(AVO)分析原理,对四川M气藏的多种叠前AVO反演属性进行综合研究.结果表明:独特角度交会方法比传统AVO交会方法能更好地区分AVO异常;独特颜色编码的交会方式可以定量预测储层流体的分布,大大提高AVO属性解释的能力;独特角度交会方法可应用到叠后地震属性和多种测井曲线的交会中,为地震属性的优化和地质解释提供新的思路和方法.     

基于叠前反演流体识别与频散AVO反演的研究

由于纵波不能在流体中传播,叠后地震反演得到纵波波阻抗是无法识别储层中的流体。基于横波在流体中传播特点,利用叠前数据丰富的运动学与动力学信息获得弹性参数进行储层流体识别是可行的,但受到地震反问题固有的“病态解”等不确定性的影响,在进行叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性,从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。基于以上问题本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的D2地区为研究目标,采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散AVO反演三种技术综合来提高储层预测的精度,实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。     

基于叠前反演的流体识别与频散AVO反演研究

由于纵波不能在流体中传播,叠后地震反演得到纵波波阻抗是无法识别储层中的流体。基于横波在流体中传播特点,利用叠前数据丰富的运动学与动力学信息获得弹性参数进行储层流体识别是可行的,但受到地震反问题固有的"病态解"等不确定性的影响,在进行叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性,从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。基于以上问题本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的D2地区为研究目标,采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散AVO反演三种技术综合来提高储层预测的精度,实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。     

多波多分量直接油气检测方法研究

常规地震资料解释主要利用纵波来识别岩性和检测气水层,其结果多解性较大,而利用多分蚤地震资料提供的纵波和转换波速度及由此导出的泊松比、纵速度比、纵波、道积分和转换波的波阻杭反演联合解释来直接预测含油气性,预测结果与实际情况吻合很好,说明利用多波资料能提高地震预测油气藏的可靠性和精度。     

辽东湾北部碱蓬群落及滩涂土壤盐分遥感反演模型

土壤盐分是评价土壤质量的重要指标，也是影响辽河口滨海湿地盐地碱蓬生长的主要环境因素之一，提出一种实时、准确、大尺度监测碱蓬群落及周围滩涂土壤盐分的算法十分必要.为了减少大气对模型的影响，该文利用地面高光谱数据模拟Landsat 8 OLI卫星反射率，采用基于交叉验证的逐步回归分析方法构建土壤盐分反演模型.结果表明：1) 碱蓬样本的土壤盐分明显低于裸滩，海南三区域土壤盐分在总体上低于鸳鸯沟和笔架岭区域，而植株高度和生物量普遍均高于鸳鸯沟和笔架岭区域，在一定程度上说明了土壤盐分对盐地碱蓬生长的影响；2) 模拟卫星反射率构建的多光谱指数与土壤盐分的相关性相较于单波段在整体上有所提高，其中植被指数NDVI和RVI与土壤盐分的相关性较高，相关系数达到了－0.689和－0.683；3) 利用基于交叉验证的逐步回归分析法构建土壤盐分反演模型，模型的自变量为RVI、SAVI和SI3，模型的建模集决定系数R2为0.684，均方根误差(RMSE)为3.45，验证集RMSE为1.88，相对分析误差(RPD)为2.28，表明模型的反演精度和反演能力较好；为了进一步验证模型的精度，对比分析基于逐步回归分析法筛选的指数因子构建的多元线性回归反演模型，发现交叉验证的逐步回归模型的R2、RMSE均优于多元线性回归反演模型，同时土壤盐分反演值和实测值散点图更接近1∶1线，为辽东湾北部碱蓬群落及裸滩土壤盐分因子的反演提供技术及数据支持.     

瞬变电磁勘探中的人工神经网络反演法

为使瞬变电磁勘探的反演法简单和通用,提出了一种瞬变电磁勘探吵的人工神经网络反演法,基于人工神经网络的BP算法,设计和开发了一个自适应的人工神经网络反演系统,该系统避免了复杂的电磁场计算,只需经过学习训练就能够解决复杂的实际问题,而且具有记忆功能,从而使瞬变电磁法的反演工作具有延续性和可继承性,通过对实际的地质数据进行反演,结果表明,该方法是切实可行的。     

井间电磁场的一维反演

开发了一种快速高效的井间电磁场一维反演方法 .通过矩阵求逆计算纵向成层地层中的Green函数并同时得到雅可比矩阵的元素 ,加快了计算速度 .反演时采用正则化最小二乘法求解超定方程 ,由于发射 -接收的组合数目大大超过待反演的地层参数的数目 ,因而反演结果精度高 .数值计算举例表明 ,无论是低电导率对比地层还是高电导率对比地层 ,反演结果均与模型完全吻合 .井间电磁场一维反演可以对实测数据进行预处理 ,为高维成像奠定基础     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有易于实现的优点,已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时加入核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此,本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度,为矿产资源勘探开发提供了理论基础。     

地质统计反演方法在新木油田128区块砂体预测中的应用

本文以约束稀疏脉冲反演结果为背景约束,进行高分辨率的自然电位地质统计反演。首先,进行直方图和变差函数分析,确定自然电位在不同方向上的变程;然后,在每一道地震道上,将随机提取的反射系数与地震子波进行褶积,生成的合成地震道与原始地震道进行匹配,计算反演残差,直到匹配精度达到满意为止,随机实现4个反演结果,笔者对这4个模拟结果进行求均方根运算,得到最终的反演结果。最后,通过设定砂泥岩门限值、岩性数据提取、砂岩速度场建立,利用数学函数计算,得到深度域的岩性体和5个砂组砂岩平面分布图,实现了砂体的定量预测。其中95%的后验井砂岩厚度的相对误差都在10%以内,能够有效的为钻井及层系开采决策提供依据。     

基于ITS的短波链路频率指配与电磁计算

探讨了进行短波链路电磁计算的公式和主要参数，从理论上预测了A、B两城市间7月份短波链路的可用频段，给出了利用短波频率规划软件ITS进行短波链路电磁预测和链路性能估算的计算结果。     

基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法

青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程,发酵过程中一些关键参数(如菌体质量浓度ρX、基质质量浓度ρS和产物质量浓度(ρP)难以通过常规仪表在线测量,这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊神经网络逆(PSO-FNN逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型,然后根据逆系统理论证明其可逆性,在此基础上构建基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量模型,最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明:PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机制和纯数据驱动2种软测量方法的优点,对不直接可测的关键参数实现在线软测量,较PSO-BPNN逆和PSO-BPNN软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。     

基于精细积分思想的反演简单迭代算法

为了提高走时层析成像中反演算法的性能,采用一种基于精细积分的简单迭代算法。反演计算归结为一个简单的迭代求解过程,对过程中出现的逆矩阵求解利用精细积分思想,确保迭代收敛且能收敛到方程的真解,同时具备较高的迭代速度。检测板模型恢复测试以及实际资料反演结果表明:该方法计算过程简单,在迭代次数较少时即能得到分辨率较高的波速剖面图;与目前常用的一些方法相比,本文方法在反演图像分辨率和迭代效率上都具有一定的优势。     

基于神经网络的旋翼无人机空中原位风速反演

旋翼无人机空气动力学模型能够克服无人机旋翼下洗气流的影响,相比携带传感器直接测风具有一定优势。空气动力学模型利用无人机自身的姿态数据可以直接计算得到风向,但是风速的计算还需要开展大量的风洞实验以及复杂的实体建模获取相关参数。为简化流程、规避参数获取过程中存在的误差,采用BP(back propagation)神经网络替代风洞实验和实体建模,研究无人机姿态同自然风速的关系。通过确定风速影响因子,分别建立以两个欧拉角为输入和以两个欧拉角计算得到的倾角为输入的旋翼无人机空中原位风速反演模型EUL-BP(euler back propagation)和INC-BP(incline back propagation)。以无人机悬停等高度风塔上超声风速仪观测自然风速为真值,比较反演模型EUL-BP和INC-BP发现,INC-BP增强了BP神经网络寻优过程的约束,反演效果较EUL-BP更优,其均方根误差大致为0.65 m/s,相关系数为0.86左右;比较反演模型结果与无人机机载自动气象站观测结果发现,当风力条件为三级及以下时,反演风速远优于携带传感器观测的风速。