摘要：薄储层是近年来我国油气勘探的重点目标之一,提高地下薄储层识别能力对油气勘探具有重要意义。对于薄储层预测,由于地震分辨率及邻层干涉等因素的制约,基于反射地震数据直接探测地下薄储层的难度较大。为此,采用一种新的稀疏贝叶斯学习理论开展地震反射系数反演,并在获取地层反射系数的基础上计算地层相对波阻抗信息,通过设计线性FIR滤波器滤除地层相对波阻抗计算过程中的低频累积误差,进而开展薄储层高精度预测。实际资料应用表明:新的基于稀疏贝叶斯学习理论的地震反射系数反演方法可大幅度提高地层反射系数的计算精度,为获取高精度地层相对波阻抗奠定了基础;设计的线性FIR滤波器能够有效拟制地层相对波阻抗中的低频累积误差,提高了薄储层识别精度。与传统地震振幅属性相比,本次研究获取的地层相对波阻抗信息能更精确地表征薄储层平面形态展布特征,并能有效提高薄储层勘探的成功率。

摘要：GeoSed是针对薄互储层沉积和储层分布预测研发的软件系统,软件遵循地震沉积学研究规范设计,包括工区与数据管理、合成记录、测井相分析、地震沉积分析和地质成图5个子系统29个功能模块,具备等时格架建立、沉积特征加强、薄层沉积分析、沉积体系分析和配套功能五大技术系列,形成了“逐级标定、井震匹配、动态分析、目标评价”一体化方案,可大幅提高工作效率及沉积储层分析精度,对提高岩性地层油气藏勘探开发成功率意义重大,是支撑我国油乞勘探开发的强有力工具。

摘要：有限差分算法是常用的正演模拟方法之一,传统的有限差分方法在处理近地表低速层模型或地层中夹有低速、高速层模型时,为了得到较高精度的模拟结果,通常需要减小网格步长,这样既增加了计算时间,又浪费了计算机内存资源。为此,采用具有较好性能的变网格算法来解决这一问题。设计了近地表低速层和地层中夹有低速层两种模型,分别采用传统常网格有限差分算法(大网格步长和小网格步长)和变网格步长有限差分算法对模型进行了数值模拟,并对比了模拟结果。变网格步长有限差分算法不仅提高了模拟结果的分辨率,而且降低了内存需求量,减少了计算时间。此外,变网格算法具有较高的灵活性,可以根据实际情况,综合考虑计算时间、内存需求量和模拟结果的分辨率来优选网格步长。