基于改进XGBoost的地震多属性地质构造识别方法

地震属性可以用来解释与预测地质构造，因此地震属性被广泛地运用在煤矿地质构造的识别。但一般情况下，勘探区中无构造区域与有构造区域分布不均衡，无构造区域远远多于有构造区域。机器学习中，传统的分类器更习惯于偏向多数类，这使得如何有效地识别出构造体成为一个难题。为了解决这一问题，提出了一种针对不平衡数据集的改进极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）构造识别方法。该方法的原理是，首先，以基于三维地震勘探成果数据体提取的十二种地震属性为数据集特征，以实际揭露后的地质构造为数据集标签构建多属性数据集，然后以特征对标签的相关性为标准，过滤掉冗余的特征；其次，将边界样本分类算法（boundary sample classification，BSC）与合成少数类过采样技术（synthetic minority over-sampling technique，SMOTE）相结合形成BSC-SMOTE算法。用BSC-SMOTE算法对原始数据集进行平衡，再利用平衡后的数据集训练XGBoost分类器，并用贝叶斯优化（Bayesian optimization，BO）对该分类器进行超参数寻优，最后用此分类器预测构造。以山西新元煤矿责任有限公司东翼矿区为研究区域，实验结果显示，改进XGBoost算法模型的预测精确度为0.95，比未改进的XGBoost算法提高了0.16，比K-近邻（K-nearest neighbor，KNN）、随机森林和支持向量机（support vector machine，SVM）等传统算法提高了0.15以上。改进XGBoost模型的预测结果经可视化后与实际揭露构造对比基本吻合，说明该模型能够有效地识别出地质构造体。     

贵州中-深部断裂构造的地震危险性研究

以贵州省的地质构造分析、地貌分析、地震记录到的地震精确定位、重力和航磁数据判断中-深部断裂分布情况,结合人工地震剖面和中石油西南物探分公司对剖面的解释,得出贵州中-深部构造和破坏性地震关系,确定孕震的中-深部断裂。以多种地球物理探测方法以及地质构造分析、地貌分析相结合的深浅构造研究方法,确定断裂的分布特征及活动特征,总结孕震构造条件的研究方法具有一定的可行性。并且随着物探技术的不断发展,向深部断裂的探测将得以实现,进而得到更加详实的中-深部构造情况,对研究孕震区的深部环境、地震的发震原因将具有较大的指导和借鉴意义。     

川西新场—什邡地区三维连片河道砂岩处理技术

川西中浅层河道砂体厚度薄、宽度窄，地震识别难度大，保持地震反射振幅与波形的相对变化关系是地震技术识别砂体展布的前提。新场—什邡地区10块三维区块资料由于采集年代跨度大、采集仪器不同、观测系统不一样，导致单块数据之间存在系统时差以及振幅、频率和波形等不一致问题。在分析原始数据基础上，明确了三维连片河道砂岩目标处理面临的问题及难点，建立了一套解决该问题的方案与思路。资料处理以提高中浅层成像效果和突出河道砂岩地震响应特征为目的，主要对时差校正、去噪、静校正、振幅恢复与补偿、反褶积、地表一致性处理、剩余静校正、数据规则化、速度分析、偏移成像和道集优化等技术进行了研究、试验和分析，并完成实际数据处理。处理成果具有高信噪比、高分辨率和较高保真度的特点，区块之间波组连续稳定一致性好，可为后续构造解释、砂体刻画、储层预测和含气性识别等研究提供高质量的基础资料。     

采区三维地震资料构造解释方法

根据处理给出的偏移数据体,通过整理钻孔资料和地质资料,构建起勘探区的地质模型,利用测井资料对地震反射波进行层位标定,确定需要解释的地质层位与地震层位对应关系,进行地震层位追踪解释,然后利用三维可视化、相干体等多种属性对目的层的反射波进行分析,确定勘探区内的断层、陷落柱等地质构造,并根据钻孔数据求取速度信息,最终把时间层位转换成深度层位,为矿方提供可靠的构造成果。结果表明,通过上述三维地震资料的解释,能快速、有效的圈定5米以上断层,直径20米以上的陷落柱和10米以上的褶曲。     

安徽巢湖平顶山向斜的构造力学成因

通过对一个地区地质构造的分析，可以推测出该地区的构造应力场特征，进而分析该区域内构造力学成因，本文对平顶山向斜的地质构造进行了研究，得出了其形成和演化的构造力学成因。     

数字图像分析在地震定位数据中的应用

针对地震分布点状图不能有效地显示复杂震源区地震构造的几何形态问题,利用网格化插值和二维小波变换方法处理了地震定位数据,得到震源空间分布图像和发震时间图像.对图像进行分析可以更直观地反映地震构造走向、倾向和发震时间的平面分布特征.将方法应用于实际资料的处理,并且对研究区的图像进行了地震构造解释.结果表明,研究区发震构造时间和空间特征为明显的北西方向,另外还存在断续的北东向特征,与该区域地质构造和其他资料分析结果较为一致.     

地震曲率技术在地震资料解释中的应用

通过地震曲率属性的分析,寻找适合研究区的地震曲率,研究其解释技术。系统总结了地震曲率技术的解释应用及应注意的问题。针对小断层在常规地震剖面上表现为同相轴的微小变化、扭曲、振幅突然变弱等特征,利用这些微小的变化在地震层曲率属性上表现为线性构造,进行小断层识别,异常的长度和方向分别代表着断层的延展长度和断层的走向。二维曲率属性有比较明确的物理意义,相对一阶导数属性（如微分、倾角、方位角等）,它在构造特征识别上有明显的长处。它们对刻画地质体轮廓、分层结构、断裂系统等非常有效。实例表明,地震曲率属性对断层的轨迹、沉积体边界的刻画清晰、连续,利于解释,减少解释多解性。     

兴隆庄井田小构造特征研究

研究了井田构造的基本特征，并依据勘探和生产揭露资料，分析了井田小构造，特别是小断层的发育特征和规律，以及对煤矿综采生产的影响，探讨了地质构造的形成机制。研究表明，构造分布具有一定的规律性，井田内的水文地质条件受控于地质构造条件，大型断裂导水性较差，内部中小型断裂对矿井突水起控制作用。对煤矿生产具有一定的指导意义。     

相干数据体技术在浅层复杂断块群精细构造解释中的应用

相干数据体是从地震数据中提取的一种地震属性。它通过对地震波形的相似性进行比较,进行求异去同、突出那些不相干的地震数据,揭示地层的不连续性。在揭示地层和岩性的横向变化,如断层和沉积相变化等方面,与常规的地震振幅切片相比有极大的优越性。本文重点讨论了基于相干体技术的数学原理,及根据地下地质构造变化采取对影响相干数据体处理效果的各种参数进行优化的办法,来进一步提高相干数据体切片的信噪比和分辨率,进而达到提高精细构造解释精度的目的。     

准噶尔盆地南缘油气勘探中的关键地震技术

针对准噶尔盆地南缘油气地质条件复杂,地震资料品质非常差,信噪比低、静校正问题突出、成像难度大、构造成图精度低等难题,提出了山前复杂构造研究思路、方法和流程,采用了静校正、叠前时间深度偏移成像、构造建模、变速成图等多项关键技术,对南缘重点构造目标（霍尔果斯背斜）进行采集、处理、解释一体化技术攻关,落实了一批有钻探价值的构造圈闭并提供了井位建议,对指导准噶尔盆地南缘油气勘探工作具有重要意义。     

基于地震多属性分析的深层浊积扇刻画研究

渤海辽东湾地区下第三系东营组存在大量各种类型的水下浊积扇,这些浊积扇体都是油气勘探最有利的目标之一。但由于埋藏较深,且只有少量的探井可供利用,因此,对这些浊积扇的研究只能依靠地震资料来进行。利用LD22–1 地区地震资料上提取的多种类型的地震属性,研究了该地区深部两种典型的浊积扇体及其内幕特征,不但分析了它们的地质特征,而且还分析了它们在不同类型地震属性上的表现特征,并从物理意义和地质意义两方面分析了为什么会出现这种表现特征,并得到了12 种对浊积扇体识别刻画敏感的地震属性。     

地震属性与储层特征的相关性研究

利用基于马尔科夫链理论的正演模拟方法生成的合成地震剖面 ,通过众多地震属性的提取 ,分析研究了地震属性与地质剖面中所包含的储层特征的相关性。研究结果表明 ,在利用地震属性研究具体的地质问题时 ,应该首先进行资料的品质评价。就资料品质的信噪比而言 ,信噪比低于 2时 ,原则上不能利用地震属性研究地质问题 ;信噪比为 2～ 4 (中等信噪比 )时 ,可以利用地震属性研究地质问题 ;信噪比大于 4时 ,利用地震属性研究地质问题时所提取的地震属性最稳定 ,所得结果的可靠性较高。当地层厚度、速度和密度以及构造形态在横向上都发生变化时 ,各地震属性与储层特征之间相关性较差     

多波地震油气储层的自组织神经网络学习与预测

如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。     

测井资料与地震属性关系研究综述

测井资料和地震资料是地震勘探中两种最重要的资料,由于地震波的频散,使合成地震记录与地面地震记录不能完全匹配,因此使用之前必须对二者进行频率校正;地震资料在测井资料约束下可以进行反演,以求取地下波阻抗,主要有两种方法：基于褶积模型的波阻抗反演方法和基于波动方程的波阻抗反演方法;可以用多属性变换由地震资料预测测井信息。上述3种方法是目前研究测井资料与地震属性关系的主要方法。     

车排子东缘沙湾组薄互层油藏分布特征

车排子地区沙湾组含油气地层主要以沙一段夹杂于灰质砂岩中的疏松砂岩条带为主,结合沉积相分析认为,受到多期物源以及沉积变化的影响,该油藏具有厚度薄、横向变化快的特点。受地震分辨率限制,采用反演、属性分析等方法无法对该薄互层油藏中有效储层厚度变化进行准确刻画。针对这种薄夹层储层,结合测井、岩心资料建立地质模型进行地震正演,分析发现在围岩厚度一定的情况下地震响应特征与有效储层厚度之间存在单调变化关系,根据这个特征,建立不同围岩厚度条件下的储层厚度-属性模板,综合利用地震属性、地震反演结果实现对研究区有效储层厚度变化的预测。结合区域研究成果与储层预测,车排子东缘沙一段主要可划为两套不同类型沉积,有效储层的分布特征主要受两种沉积的分布影响。     

基于地震纹理属性聚类分析的裂缝分布预测

裂缝在地震数据中的特征可视为一种纹理,因此可以使用纹理属性表征裂缝,基于纹理属性聚类分析方法对裂缝发育带进行预测。计算地震数据体不同灰度级和不同三维数据基元大小的体共生矩阵,以此提取多组纹理属性,并进行对比和优选,最后使用模糊C均值聚类法对优选的纹理属性进行分析,根据聚类结果对裂缝的分布范围进行预测。方法减少了人工预测裂缝的主观性,而且从多个方面表征裂缝来提高预测结果的可信度。对野外数据进行分析,其结果表明分析获得的裂缝预测范围与勘探结果具有较高的吻合度。     

P－SV波AVO分析

文章详细论述了Ｐ－ＳＶ波ＡＶＯ分析方法及理论模型试算结果分析。基于近似公式采用线性拟合的Ｐ－ＳＶ波ＡＶＯ分析能提供多种可用于解释和油气检测的地震属性剖面     

分类问题中连续属性的离散化方法

提出了连续属性的一种离散化方法,指出与其他离散化方法的不同之处:离散化算法应是与挖掘目标息息相关的.研究和探讨了分类问题中的属性离散化方法,以分类精度和正域的势来评估每一步离散化过程,并将评估结果进行反馈,直至所有属性的属性值判断完为止.通过UCI机器学习数据库的实验表明,属性值个数的减少会提高在数据集上运行数据挖掘算法的效率,离散化后的分类正确率保持不变或有一定的提高.     

基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析

对于油气田深层和新区的勘探,常会由于未钻遇目的层或探井少而缺乏有效的岩心和测、录井等基础资料,给沉积相分析的准确性造成一定影响,为此提出基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析方法。以孤北洼陷沙四上亚段为例,采用模糊C均值属性聚类得到地震相图,并结合地质基础资料确定沉积相类型,赋予每种地震相准确的沉积意义,进一步分析沉积体系展布规律。结果表明:孤北洼陷沙四上亚段主要发育三角洲、扇三角洲及湖相3种沉积相;利用本方法分析沉积相时应注意充分考虑地震属性优化与如何正确赋予地震相准确沉积意义这两个问题;本方法遵循属性聚类控面,岩心测井控点的思想,为深层和新区的沉积相分析提供可靠的依据,是一种切实可行、客观准确的新方法。     

利用地震属性进行无井条件下的储层及含油气预测

以BHH盆地ZHA地区为例,探讨了在缺乏钻井资料的条件下,如何充分利用现有地震资料,进行储层预测及烃类检测。结果表明,在做好地震资料“保真”处理的前提下,才能使提取的叠前、叠后地震属性更真实、可信;并综合利用叠后属性中的振幅、弧长、道积分等属性可以很清楚地刻画储层展布特征;利用频率、吸收系数及叠前AVO现象、泊松比变化等属性可以更好地预测油气异常,为钻探提供可靠依据。