基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法

常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。     

濮卫洼陷盐湖条件下油气成藏主控因素分析

濮卫洼陷是东濮凹陷盐湖条件下的重要富油气洼陷,濮卫环洼带是重要的油气聚集带,濮城油田与卫城油田皆以构造和构造-岩性油气藏为主,发育七套含油层系,濮卫洼陷既是生油洼陷,也是油气富集的负向构造。濮卫洼陷从沙一至沙三4发育多套盐岩,并与砂岩频繁相变,科学合理的分析该区油气成藏的富集规律及主控因素,明确有利勘探方向,对该区油气勘探和部署具有重要的理论意义和实际应用价值。     

准噶尔盆地白家海—五彩湾地区苍房沟群和小泉沟群层序地层学研究

基于Vail为代表的层序地层学理论,引入了高分辨率层序地层学中的基准面和可容空问的概念,综合运用地质、测井和地震资料,对准噶尔盆地自家海一五彩湾地区的层序地层进行了研究。将研究区的苍房沟群和小泉沟群划分为A,B,C,D4个层序,分别对应梧桐沟组、韭菜园子组、烧房沟组和小泉沟群。同时依据基准面升降旋回的概念,将每一个层序都划分为基准面的上升和下降旋回。综合考虑可容空间、沉积物供给以及两者的匹配关系,建立了5种层序地层模式。研究结果表明,研究区的层序受基准面变化和沉积物供给所控制。     

基于最大似然准则的f—x—y域l1模预测滤波方法

常规的f—x—y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的，但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音，讨论了f—x—y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数，同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明，f—x—y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音，而且也避免了假同相轴现象的产生。     

准噶尔盆地白家海-五彩湾地区苍房沟群和小泉沟群层序地层学研究

基于Vail为代表的层序地层学理论 ,引入了高分辨率层序地层学中的基准面和可容空间的概念 ,综合运用地质、测井和地震资料 ,对准噶尔盆地白家海五彩湾地区的层序地层进行了研究。将研究区的苍房沟群和小泉沟群划分为A ,B ,C ,D 4个层序 ,分别对应梧桐沟组、韭菜园子组、烧房沟组和小泉沟群。同时依据基准面升降旋回的概念 ,将每一个层序都划分为基准面的上升和下降旋回。综合考虑可容空间、沉积物供给以及两者的匹配关系 ,建立了 5种层序地层模式。研究结果表明 ,研究区的层序受基准面变化和沉积物供给所控制     

基于迁移学习的全岩光片有机显微组分识别与定量——以皖泾地1井下三叠统殷坑组烃源岩为例

烃源岩有机显微组分的识别、分类及定量在油气勘探和评价中是重要的研究内容之一。传统的全岩光片有机显微组分鉴定与定量仍采用人工识别与数点计数结合的方式,存在主观性强、人工定量工作强度大、效率低等问题。针对上述问题,本文以皖泾地1井下三叠统殷坑组烃源岩为例,借助于机器学习及图像处理技术,尝试建立了一个基于迁移学习的全岩光片显微组分图像识别与分类模型,并通过OpenCV图像处理库对模型的分类结果图像进行定量统计。结果显示,模型对研究区数据集的整体分类识别准确率可达84.32%,且通过OpenCV图像处理库对各显微组分定量的结果与人工数点法统计定量结果相近,表明该方法可以较客观快速地对大量同类型的烃源岩显微组分图片进行识别和定量,显著提高了全岩光片有机显微组分鉴定及统计效率。