简介:川东北元坝地区二叠系上统长兴组储层具有储层薄、非均质性强、裂缝发育且类型多样的特点。常规叠后波阻抗反演技术难以展示岩性非均质性及识别薄储层,因此,在叠后波阻抗反演基础上,充分利用叠后地震数据及井点处的岩相信息,在井点处建立地震数据与岩性的对应模式,引入深度神经网络预测技术,将井点岩相训练结果推广至井间,再通过贝叶斯判别其对应的岩性概率,实现井间岩性预测;对比相干法裂缝预测,开展了最大似然法裂缝预测,计算每个样点的相似性,保留最小相似值。结果表明:①深度神经网络技术预测岩相与实钻吻合度高,能提高储层横向分辨能力;②最大似然法预测裂缝与相干法预测裂缝相比,可展示裂缝发育细节,表征中小尺度裂缝,与实钻结果具有更高的吻合度。
简介:采用高阶交错网格有限差分法算子构建了各向异性介质多分量弹性波动方程的高精度正演模拟和叠前逆时深度偏移的数值离散方程,在正演过程中采用最大绝对振幅能量法实现各向异性介质多分量初至旅行时的计算,并以此作为多分量双程弹性波叠前逆时成像条件,同时给出计算所需的稳定性条件、多分量叠前逆时成像的基本原理、吸收边界条件等,采用凹陷模型合成了共炮点道集,并进行多分量双程各向异性弹性波叠前逆时成像研究,并与对正演炮集进行多分量各向同性叠前逆时成像结果进行对比。计算结果表明,考虑了各向异性弹性波场的矢量特性,能够更为准确地实现叠前多分量弹性波场的成像问题,使地质层位中的断层、断点等复杂目标成像更加清晰准确,并且偏移成像精度较高,因此开展各向异性叠前逆时成像可为当前高精度岩性地震勘探提供方法指导。