L气田位于南海莺东斜坡区,为高温、超压的峡谷水道沉积体系,实钻井已证实L气田地层纵向可分为4个速度区带:速度渐增的正常压实带、平稳低速的欠压实泥岩带、高速砂岩带(储层)、平稳超低速的欠压实泥岩带[1]。由于层间泥岩发育分布不均衡,导致高速砂岩带储层厚度变化剧烈,层间泥岩发育区在剖面上表现为分层性良好的地震强反射特征,而泥岩不发育区表现为大片空白—弱能量杂乱反射特征[2]。受海上气藏高温超压条件的限制,L气田研究区内测井资料较少,井控范围大,叠前重处理及优化处理不但费用高而且耗时长,因此,如何从叠后地震资料中提取并增强可用于识别薄储层和巨厚储层的隐藏地震信息,对于实现少井区或无井区复杂水道不同厚度砂体的整体成像至关重要。
受沉积环境的影响,油气储集空间对应的地震响应具有多尺度特征[3]。层序地层学理论认为层序体是组成沉积地质体的基本单元,不同级别的层序体总能对应一个相对敏感的频段,在该频段上可充分体现对应的构造细节[4-5]。韩文功等[6]在噪声背景中对地震弱信号进行研究,分别从厚层和薄层的弱信号幅值特征的角度,分析了弱信号的频谱特征及噪声对弱信号的影响程度,并初步探讨了对弱信号的检测和识别方法。赵宝银等[7]提出了基于宽带雷克子波的均衡子波,指导叠后数据的地震子波整形,为地震资料的高频信号提取和高保真度处理提供了新的参考途径。乔凤远等[8]研究了10Hz以下地震低频信息对反演的影响,认为充分利用地震低频信息对于提高储层预测精度意义重大,并通过实际数据证明,地震低频信息丰富会改善依靠井插值建立的初始低频模型对反演结果的影响,研究成果为在少井区或无井区开展可靠地震反演指明了方向。这些学者从不同角度证明了弱地震信号检测、提取和应用的可行性与可靠性。
本文在前人研究的基础上,利用叠后地震资料在少井区或无井区进一步开展可识别薄储层和巨厚储层的弱有效信号提取研究,以实现L气田复杂水道不同厚度砂体的整体高精度成像,为高温超压气田落实探明地质储量提供技术支持。针对水道内不同厚度储层难以统一描述的问题,首先进行频率域信号特征分析,研究地质体与地震响应的多尺度特征对应关系,证明叠后地震数据自身具有隐藏的弱有效信号;然后通过相对保幅拓频处理质控流程结合地震道积分,得到突破优势频带压制并具有相对保幅特征的提频地震数据体和降频道积分地震数据体,为小尺度及大尺度地质体识别奠定了数据基础;最后基于贝叶斯理论,使降频道积分地震数据体参与反演,约束初始低频模型,增强识别水道内巨厚储层的低频有效信息,并进一步将大尺度反演结果作为中小尺度地震反演的约束项,结合提频地震数据体最终得到能有效识别大、中、小尺度地质体的反演波阻抗数据体,完成L气田复杂水道砂体的储层描述及厚度刻画。
1 叠后地震弱有效信号潜力识别设计由两个水道横截面及一个小型地质体组成的地质模型(图 1a),通过不同主频率的雷克子波进行正演模拟,得到一系列正演剖面。由图可见,主频为150Hz的正演信号(图 1d)对地质模型的表达最为清晰,相似度最高,但存在能量较强的旁瓣;主频为70Hz的正演信号(图 1e)能准确地表现地质模型的整体形态,但构造细节的清晰度明显弱于主频为150Hz的信号;主频为20Hz的正演信号(图 1f)基本反映出了地质模型的构造包络,但在不了解地质体形态的情况下,仅通过低频段信号加以识别,容易产生多解性。通常实际地震资料具有一定的频带宽度,为提高模拟信号与实际地震资料的匹配性和研究结果的实用性,本文将主频为10~150Hz雷克子波(主频间隔为5Hz)的正演信号以无能量衰减和有能量衰减的形式分别叠加[9],得到图 1b和图 1c的正演剖面。对比显示,无能量衰减的叠加信号(图 1b)能清晰展示地质模型的构造形态,在构造细节展示方面达到了主频为150Hz信号模拟正演剖面的效果,并且有效减弱了高频旁瓣能量的影响,这与其中包含完整的无衰减高、中、低频率信号有关;有能量衰减的叠加信号(图 1c)主要模拟了实际资料存在高频衰减(高频不为零)的特点,信号特征整体以中、低频为主,对构造特征的成像表达总体上介于主频为20~70Hz之间的信号模拟正演剖面效果。图 1b和图 1c中展示的正演叠加信号由完全相同的单频正演信号组成,差别在于图 1c中对各个主频的正演信号分量加入了不同的能量衰减系数(高频衰减系数远大于中、低频衰减系数),使叠加后的信号特征偏向于振幅能量更强且占据优势频带的中、低频信号,几乎不可见高频信号。然而,高频能量(如150Hz信号)始终不为零,只是被中、低频信号所掩盖。因此,有必要将隐藏的弱有效信号识别出来加以分析。
目前工业生产上主要使用分频扫描法判断数据各个频段的信号特征,分析信号的可靠性,获取有效频段。其作法是,以大致一个倍频程的频率间隔,从低频到高频逐步提升,对地震道集作分频滤波扫描,信噪比大于1的(剖面上可见反射波同相轴的影子)即属于有效信号,所得频带即为有效频带[10]。该标准主要适用于地震数据叠前道集,叠后数据受残余高频噪声和处理因素(如F-XY随机噪声压制处理)的影响,其高频段通常会出现较多的假频信号。以L气田实际地震资料为例,采用分频扫描确定红圈内超厚储层地震反射信号有效频带范围(图 2),对比各频段扫描结果的波形宽度和构造相似度可以发现,原始地震剖面主要体现了20~40Hz(即优势频段)的波形特征,同时兼顾了10~20Hz和40~60Hz前、后相邻频段的信号特征,其余频段有效信号能量从视觉上均未能在原始剖面中予以充分体现和直观表达,表明原始地震资料具备低频和高频能量提升的潜力。随着频段不断升高,目的层信号的旁瓣能量逐渐增强,如80~160Hz分频剖面显示,该频段信号以高频干扰为主,已难以识别目的层的构造形态,因此判断原始地震资料可用于构造识别的有效频宽为5~80Hz。
通过正演信号叠加对比以及对实际地震资料分频扫描,可以证明:①地震数据高、中、低频信号对应表达不同尺度的地质体,高频信号能体现地质体的构造细节(即小尺度);中频信号能表达地质体的基本形态(即中尺度);低频信号则是对地质体构造包络的整体展示(即大尺度);②在考虑能量衰减的情况下,地震剖面虽然在视觉上以偏中频的优势信号特征为主,但其中仍隐藏了有效的低频和高频信号能量。以速度约4800m/s的水道砂层为例,结合λ/4(λ为地震波波长)估算有效频宽5~80Hz的原始地震资料对地层厚度的可识别潜力范围约为15~240m,远超常规以主频30Hz确定的40m最小地震可分辨厚度。因此,即便不依赖井数据,叠后地震资料自身也具有极大的低频和高频可拓展潜力,合理地挖掘隐藏的高、低频信号,有利于表达地质体的真实形态。
2 弱地震信号能量拓展研究弱地震信号拓展是指在相对保幅的范畴内对地震资料自身携带的高、低频有效信号进行能量拓展,合理增强两者在地震信号中的可识别度。
2.1 高频有效信号拓展高频有效信号拓展是在不改变地质体基本构造形态(中尺度)的基础上,增加构造细节(小尺度)的显示度,同时减少高频噪声对有效信号的影响。本次研究采用基于俞氏子波整形的相对保幅提频处理,首先通过频谱分析观察原始地震资料目的层的不同频段能量的分布特征,完成待处理资料的品质评估;然后进行分频扫描处理,以可识别地质体构造形态为标准,确定地震资料的有效频带;最后在可识别构造的有效频带内,分析可能会增加提频资料不确定性的高频信号所在频段,检测提频极限,在尽量减小低频信号能量损失的前提下,对存在较高不确定性、出现假频的高频段信号进行适当的能量压制,以获得相对可靠的提频地震体,为后续反演体现小尺度构造特征提供相对可靠的高频数据来源。
提频处理及质控流程如图 3所示。其中,保障处理成果合理可靠的关键环节包括提频处理、过程质控、合理性分析。在提频处理环节,首先选取时窗对地震数据振幅谱作高斯约束,用新复赛谱技术完成混合相位子波提取[11];然后应用最小熵反褶积将提取的混合相位子波校正到零相位;最后利用子波整形滤波器将零相位化的混合相位子波转变为期望输出子波(俞氏子波)。俞氏子波主瓣窄、旁瓣幅度小,在相同等效频率的情况下比带通子波具有更好的保真度,将其作为期望输出,既可减少带通子波旁瓣的影响,又能通过调节峰值频率提高反褶积后的地震记录分辨率和信噪比[12]。
过程质控环节要求尽量保留低频信息,挖掘地震资料中被掩盖的相对真实的高频信息,使提频结果在相对保真、保幅的基础上实现分辨率与信噪比的最佳平衡。实现这一目标的关键有三点:①在可识别构造的有效频带内进行提频处理,避免产生假分辨率;②实现地震子波中、低频成分的相对准确提取;③结合地质模式判别各频率成分的相对可靠性。
虽然原始地震资料有效频宽较宽(5~80Hz)、频率可拓展区间较大,但是图 2分频扫描结果显示,有效信号旁瓣能量随频率增加而逐渐增强,如果过度提升高频能量可能会导致拓频数据中假同相轴数量增多,因此对高频能量的提升要严格遵循相对保幅提频处理的质控过程,按照适当保留低频、合理恢复高频的原则逐步进行优化调试,只要能满足生产科研需求即可,不必过度追求高频。
图 4为提频处理前、后地震剖面对比。对其进行合理性分析得出以下结论:①频谱分析(图 4下)显示在资料频宽保持不变情况下,提频数据的高频能量提升适度,低、中频能量没有明显损失,表明地震资料有效频带潜力挖掘合理;②提频地震剖面显示目的层增加的同相轴在原始地震剖面中均可见,波组能量相对强弱关系在提频前、后保持不变,表明提频处理后的地震资料受高频干扰影响较小;③提频处理前、后平面振幅属性对比显示,大部分区域振幅属性强弱保持了一一对应的关系,仅存在局部能量相对强弱的变化,表明提频处理后的地震资料相对保幅(图 5);④提频处理前、后的井震剖面对比显示,提频后的地震剖面与井上合成记录波组关系吻合度更高、匹配度更好(图 6),证明了提频处理的合理性和可靠性。
综上分析认为,提频处理适度提升了原始地震资料中隐含的高频能量,使其能够突破优势频带的能量压制,进而在时间域地震剖面中得到有效表达。地震资料纵向分辨率有所提升,岩性尖灭点更加清晰,横向分辨率也有提高,有效保护了相对振幅关系,且井震对比吻合程度较高,表明提频地震数据相对真实可靠。
2.2 低频有效信号拓展——降频道积分地震资料中的低频信号通常是低于10Hz的频率成分,其对于识别古潜山风化壳或者巨厚地层至关重要,如果缺少这部分频率,就会在波阻抗台阶上出现下凹现象(即假波谷),从而导致错误的反演结果。加入低频分量的方法大致有三种[13]:①直接应用地震速度场作为模型参数;②人工模型加入声测井曲线低通滤波后的层速度;③对井旁地震道或地震数据体进行低通滤波后加入。前两种方法实现的基础是地层密度变化较小且可视为常数,并对工区的钻井数量和地震速度精度有较高要求。结合L气田井少且速度纵横向变化快的特点,本文采用第三种方法,即井旁地震道或地震数据体低通滤波后加入低频信息。
然而,低通滤波法加入低频信息存在两个问题, 一是保幅性问题,由于缺失中、高频能量,导致滤波结果不能忠实于原始地震记录的相对振幅关系;二是能量强度问题,受地震资料采集和处理因素的影响,滤波法提取的地震资料凭自身的低频能量强度难以突破优势频带的能量压制,导致后续反演结果仍然以优势频带(反映中尺度)的信息特征为主。图 7下频谱分析显示原始频谱主频带在12~37Hz,分频扫描显示L气田原始地震数据在5~10Hz频段存在明显的低频有效信号,因此,本文研究采用降频地震道积分的方法增强低频有效信号。
$ {F_n} * \ln \frac{{{V_n}}}{{{V_1}}} = K \cdot \sum\limits_{i = 1}^{n - 1} {{X_i}} $ |
式中:Fn为零相位带通滤波因子;V为地震波的速度;Xi为地震道上样点数据;K为常数(一般为1.6);*表示褶积运算符。
上式表明地震道积分是速度比的对数经过零相位带通滤波后的输出结果,反映了相对速度的变化。实现方法是将偏移后的地震数据的每一道分别进行积分(振幅累加),在积分的同时输出,得到与地震剖面相对应的相对速度剖面,即道积分剖面。由于道积分并未对地震记录产生其他改造作用,所以由道积分计算出的相对波阻抗数据很好地保持了原有地震信息。相比原始地震剖面,道积分剖面的相位转换了90°,频率降低,振幅能量增强。
由于道积分是将地震资料中的每一地震道分别进行积分(振幅累加),因此参与运算的振幅必然以处于优势频带的中频信号能量为主。结合L气田需要增强低频信号、反映厚层砂体的需求,研究首先通过降频处理将地震优势频带降低至低频区,然后对其进行地震道积分处理,进一步降低信号频率、增强低频信号能量,使之能够在后续反演中突破提频地震数据的能量压制,反映出复杂水道的巨厚砂体特征。
降频处理的原理和方式与提频处理一致,区别在于降频处理需要提高低频能量,压制中、高频能量。降频处理前(图 7上)、后(图 7中)地震剖面对比可见,降频后剖面始终保持了区域振幅能量的相对强弱关系,水道内空白杂乱反射特征明显减弱,巨厚储层的地震同相轴稳定性与连续性增强。降频处理前、后频谱分析(图 7下)对比显示,5~10Hz频段的信号能量大幅提高,原始地震资料的中、高频段被明显压制。
在降频处理的基础上开展地震道积分处理,并将降频后地震道积分的结果与原始地震数据直接进行地震道积分的剖面进行对比分析(图 8)。在相同色标的基础上,降频道积分剖面(图 8下)的视分辨率明显比直接道积分剖面(图 8上)的视分辨率低,对巨厚储层的反映更加清晰(蓝色箭头指示);同时,降频道积分剖面中低频能量更强。在一般情况下,道积分中波峰(红轴)代表高速层,波谷(黑轴)代表低速层。受L气田高温超压条件影响,水道砂体表现为高速度、高密度、高阻抗特征,降频道积分剖面清楚显示了巨厚高速砂体的展布特征,而直接道积分剖面受中、高频信号影响,未能反映出这一特征。
贝叶斯反演方法是以贝叶斯理论为基础,结合随机反演算法构造出的一种不确定性反演方法,该方法的优势之一是能够有效地联合应用不同类型、不同精度的数据约束反演过程[17-19]。利用贝叶斯反演算法,可以实现不同尺度表征的地震数据体的融合[20]。反演流程如下:
(1) 结合区域地质规律,通过地层框架及测井资料中的低频信息得到初始低频模型;该模型精度受钻井数量稀少限制,无井控区域井间插值影响较严重,可依靠区域地质认识对初始低频模型进行优化调整。初始低频模型剖面(图 9a)显示,水道巨厚砂体处(蓝色圈区域)的高阻抗特征在靠近水道壁的区域表现为相对弱阻抗响应。
(2) 先对降频道积分地震数据体进行90°相移处理,然后将其加入到反演过程中,得到能反映大尺度地质体的纵波阻抗数据。与初始低频模型相比,大尺度的反演数据地震剖面(图 9b)低频能量突出,对大套地层沉积格架反映清晰,有效增强了水道内超厚储层的高阻抗分布特征(蓝色圈区域)。
(3) 将大尺度的纵波阻抗数据作为中、小尺度提频地震资料反演的趋势约束项参与数据运算,得到近似全尺度的纵波阻抗反演结果。近似全尺度的纵波阻抗反演剖面(图 9c)显示地震分辨率显著提升,与实钻井的波阻抗曲线吻合度较高。
多尺度贝叶斯融合反演结果表明,经降频道积分处理后,大尺度纵波阻抗数据能量可以突破提频地震数据的能量压制,减小提频地震剖面中由于高频提升带来的旁瓣增强效应,进一步提高了反演结果的可靠性,最终实现地震数据有效频带范围内各尺度地质体的相对充分表达。
4 应用效果L气田位于南海莺歌海盆地斜坡带,为高温、超压条件下的复杂浊积水道气藏,储层厚度在小于20m和大于200m的厚度区间均有分布。现有地震资料在目的层的垂向分辨率约为40m,地震剖面上振幅响应对地层厚度变化极为敏感。由于调谐作用,薄储层地震反射难以识别,而巨厚储层则因为厚度远大于调谐厚度出现振幅衰减,且层间泥岩含量少引起砂体纵波阻抗差异变小,所以地震剖面水道内出现大片空白弱能量反射[21]。叠前同时反演虽然能在一定程度上区分井控区域的砂泥岩,但受地层高温超压和区内测井资料不足等条件限制,无法有效识别水道内部薄储层及超厚砂岩,因此该区域的储层描述和厚度刻画存在较大不确定性。
通过开展以相对保幅有效信号拓展为基础的多尺度贝叶斯融合反演,得到近似全尺度纵波阻抗反演资料(图 10c)。相比常规地震资料和叠前反演,多尺度贝叶斯融合反演对薄层及巨厚储层的识别精度更高,尤其是对巨厚储层的成像展示效果突出。反演结果表明黑圈区域存在稳定的高阻抗储层。
反演结果实现了巨厚水道和薄层砂体的清晰成像,根据反演结果布署的D井钻遇超过两百米的巨厚储层。以此为基础完成了L气田精细地震解释和储层描述工作,提高了高温、超压条件下复杂水道砂体的储量计算精度,新增天然气探明地质储量超三百亿立方米。证明了地震保幅高、低频拓展与多尺度贝叶斯融合反演技术的有效性和实用性。
5 结论结合地质体多尺度特征,开展了地震保幅高低频拓展与多尺度贝叶斯融合反演技术研究,完成复杂水道不同尺度砂体的精细刻画,获得如下结论:
(1) 地震资料主要体现优势频带的信号特征,但数据本身在有效频带范围内仍存在被压制的高、低频有效信号。低频反映地质体整体包络(即大尺度特征),中频反映地质体内部的基本形态(即中尺度特征),高频反映地质体构造细节(即小尺度特征);
(2) 即使不依赖井数据,叠后地震资料自身也具有极大的低频和高频可拓展潜力,本文所用资料地震分辨率约40m,但其地层厚度可分辨潜力可达15~240m。合理地挖掘叠后资料中隐藏的低频和高频信息,有利于表达地质体的真实形态。
(3) 在相对保幅的范围内,采用降频处理和道积分结合的方式,能突破优势频带对低频弱信号的能量压制,合理增加巨厚储层的可识别性;
(4) 基于地震保幅高、低频拓展与多尺度贝叶斯融合反演的技术流程能在有效频带范围内得到体现不同尺度地质体的相对可靠的纵波阻抗反演结果,实钻结果证实方法真实、有效。
[1] |
张亮, 邓海东, 邓勇, 等. LD10区高温高压气藏电阻拟合声波曲线方法研究[J]. 地球物理学进展, 2019, 34(1): 412-416. ZHANG Liang, DENG Haidong, DENG Yong, et al. Method of resistivity curve fitting sonic curve in LD10 high temperature and high pressure gas reservoir[J]. Progress in Geophysics, 2019, 34(1): 412-416. |
[2] |
李伟, 岳大力, 胡光义, 等. 分频段地震属性优选及砂体预测方法——秦皇岛32-6油田北区实例[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 52(1): 121-130. LI Wei, YUE Dali, HU Guangyi, et al. Frequency-segmented seismic attribute optimization and sandbody distribution prediction: an example in North Block, Qinhuangdao 32-6 Oilfield[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 52(1): 121-130. |
[3] |
胡滨. 复杂断裂精细解释技术组合及其应用[J]. 石油地球物理勘探, 2019, 54(3): 608-616. HU Bin. Multi-technique combination for the complex-fault elaborate interpretation[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2019, 54(3): 608-616. |
[4] |
曹丹平, 印兴耀, 张繁昌, 等. 多尺度地震资料联合反演方法研究[J]. 地球物理学报, 2009, 52(4): 1059-1067. CAO Danping, YIN Xingyao, ZHANG Fanchang, et al. A study on the method of joint inversion of multiscale seismic data[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2009, 52(4): 1059-1067. DOI:10.3969/j.issn.0001-5733.2009.04.023 |
[5] |
张杰, 赵德勇, 赵玉华, 等. 致密薄储层预测技术及在马岭油田的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(增刊1): 47-52. ZHANG Jie, ZHAO Deyong, ZHAO Yuhua, et al. Tight thin reservoir prediction in Maling Oilfield[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2013, 48(S1): 47-52. |
[6] |
韩文功, 张军华. 弱反射地震信号特征及识别方法理论研究[J]. 石油地球物理勘探, 2011, 46(2): 232-236. HAN Wengong, ZHANG Junhua. Theoretical study on characteristic of weak signal and its identification[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2011, 46(2): 232-236. |
[7] |
赵宝银, 陈思远, 陶钰, 等. 应用宽带Ricker子波的期望目标频谱整形[J]. 石油地球物理勘探, 2020, 55(3): 541-547. ZHAO Baoyin, CHEN Siyuan, TAO Yu, et al. Spectrum shaping of desired targets based on broadband Ricker wavelets[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2020, 55(3): 541-547. |
[8] |
乔凤远, 覃素华, 张宁, 等. 地震低频信息在反演中的作用[J]. 石油地球物理勘探, 2018, 53(增刊2): 266-271. QIAO Fengyuan, QIN Suhua, ZHANG Ning, et al. Low-frequency seismic information applied in inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2018, 53(S2): 266-271. |
[9] |
廖仪, 刘巍, 马光克, 等. 深水中央峡谷水道璧综合识别[J]. 石油地球物理勘探, 2021, 56(2): 332-339. LIAO Yi, LIU Wei, MA Guangke, et al. Study on the recognition of deep water central canyon channel wall in South China Sea[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2021, 56(2): 332-339. |
[10] |
李庆忠. 寻找油气的物探理论与方法[M]. 山东青岛: 中国海洋大学出版社, 2015: 74-88. LI Qingzhong. Essential Theory and Method of Petroleum Geophysics[M]. Qingdao, Shandong: China Ocean University Press, 2015: 74-88. |
[11] |
李国发, 彭苏萍, 高日胜, 等. 复赛谱域提取混合相位子波的方法[J]. 天然气工业, 2005, 25(1): 85-87. LI Guofa, PENG Suping, GAO Risheng, et al. Me-thod of mixed phase wavelet extraction in cepstrum domain[J]. Natural Gas Industry, 2005, 25(1): 85-87. DOI:10.3321/j.issn:1000-0976.2005.01.024 |
[12] |
朱宝山, 燕利芳, 巨朝晖, 等. 俞氏子波整形反褶积在提高地震资料分辨率中的研究与应用[J]. 工程勘察, 2014, 42(2): 92-98. ZHU Baoshan, YAN Lifang, JU Zhaohui, et al. Research and application of Yu wavelet shaping deconvolution to improve the resolution of seismic data[J]. Geotechnical Investigation & Surveying, 2014, 42(2): 92-98. DOI:10.3969/j.issn.1000-1433.2014.02.020 |
[13] |
张明振, 王华忠, 刘福贵. 地震波阻抗反演[C] 寸丹集——庆贺刘光鼎院士工作50周年学术论文集. 1998, 304-322. ZHANG Mingzhen, WANG Huazhong, LIU Fugui. Inversion of seismic wave impedance[C] Cundanji: Symposium of celebrating the 50th anniversary of academician Liu Guangding's work, 1998, 304-322. |
[14] |
谭明友, 刘富贵, 王立春. 应用道积分剖面解释埕岛油田的砂体[J]. 石油地球物理勘探, 1991, 26(5): 650-658. TAN Mingyou, LIU Fugui, WANG Lichun. Interpreting sand body in Chengdao oil field by trace-integral section[J]. Oil Geophysical Prospecting, 1991, 26(5): 650-658. |
[15] |
姚逢昌, 甘利灯. 地震反演的应用与限制[J]. 石油勘探与开发, 2000, 27(2): 53-56. YAO Fengchang, GAN Lideng. Application and restriction of seismic inversion[J]. Petroleum Exploration and Development, 2000, 27(2): 53-56. DOI:10.3321/j.issn:1000-0747.2000.02.014 |
[16] |
李绪宣. 莺歌海盆地浅层气藏的地震识别技术研究[J]. 天然气工业, 1999, 19(1): 52-57. LI Xuxuan. A research on seismic recognition techniques of the shallow gas reservoirs in Yingehai Basin[J]. Natural Gas Industry, 1999, 19(1): 52-57. DOI:10.3321/j.issn:1000-0976.1999.01.014 |
[17] |
王西文. 相对波阻抗数据体约束下的多井测井参数反演方法及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2004, 39(3): 291-299. WANG Xiwen. Inversion of multi-logging parameters under constrain of relative wave impedance data vo-lume and application[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2004, 39(3): 291-299. DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2004.03.010 |
[18] |
杨千里, 吴国忱. 基于贝叶斯理论的多尺度地震反演方法[J]. 地球物理学进展, 2016, 31(3): 1246-1256. YANG Qianli, WU Guochen. Multi-scale seismic inversion method based on Bayesian theory[J]. Progress in Geophysics, 2016, 31(3): 1246-1256. |
[19] |
胡素云, 郭秋麟, 谌卓恒, 等. 油气空间分布预测方法[J]. 石油勘探与开发, 2007, 34(1): 113-117. HU Suyun, GUO Qiulin, CHEN Zhuoheng, et al. A method of predicting petroleum resource spatial distribution and its application[J]. Petroleum Exploration and Development, 2007, 34(1): 113-117. |
[20] |
束宁凯, 汪新文, 苏朝光, 等. 准噶尔盆地春风油田浅薄储集层地震逐级精细预测[J]. 石油勘探与开发, 2017, 44(4): 561-568. SHU Ningkai, WANG Xinwen, SU Chaoguang, et al. Stepped and detailed seismic prediction of shallow-thin reservoirs in Chunfeng oilfield of Junggar Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2017, 44(4): 561-568. |
[21] |
赵谦, 周江羽, 张莉, 等. 利用地震波形-振幅响应技术预测海相碎屑岩岩性组合——以北康盆地为例[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 53(6): 1280-1289. ZHAO Qian, ZHOU Jiangyu, ZHANG Li, et al. Prediction of marine clastic rocks assemblage with seismic waveform and amplitude responses: an example in Beikang Basin, South China Sea[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 53(6): 1280-1289. |