储层预测的信息重构方法研究与应用

论文摘要

储层预测技术是现代油藏管理和油藏描述的核心技术,地震资料、测井资料以及地质信息在储层预测中的综合利用为油气田勘探开发提供了良好技术保障。本文首先通过交替投影神经网络及扩展交替投影神经网络基本理论的概述,对交替投影神经网络及域扩展后的交替投影神经网络(扩展交替投影神经网络)收敛性理论进行描述和收敛性仿真。并应用扩展交替投影理论进行信号分离仿真计算。针对地震信号的特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对模型和实际资料进行弱信号分离试算,在弱信号分离算法的基础上,结合滤波方法对特殊地质体进行弱信号加强算法研究,突出地下特殊岩体弱的反射特征。根据东营南坡高8地区沙四段上亚段滩坝砂储层地震响应被强背景信息淹没的特点,将算法应用到识别滩坝砂储层中,使反映砂体(组)形态的弱信号进行相对加强,突出砂体(组)在地震剖面上的展布特征。其次,对测井曲线采用信息重构的方法,综合自然电位曲线、自然伽玛曲线和声波时差曲线,依据输出信噪比最大的原则进行曲线重构处理。储层预测的最主要技术是波阻抗反演技术。最后,综合应用上述方法对地震和测井资料进行处理,应用Jason反演软件的约束稀疏脉冲反演模块,进行波阻抗反演。通过对处理前后反演结果的对比,得出经过资料处理后的反演结果可以较好的展示储层波阻抗差异特征。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第1章 前言
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 论文主要研究内容
• 第2章 交替投影神经网络理论与地震资料处理
• 2.1 交替投影神经网络理论
• 2.1.1 凸集投影理论简介
• 2.1.2 APNN网络
• 2.1.3 APNN稳态收敛性
• 2.1.4 APNN的学习和训练
• 2.1.5 APNN特征
• 2.1.6 APNN仿真
• 2.2 扩展交替投影神经网络理论
• 2.2.1 APNN的域拓广
• 2.2.2 EAPNN收敛性
• 2.2.3 EAPNN的若干有用结论
• 2.2.4 EAPNN网络收敛性仿真
• 2.2.5 EAPNN信号分离
• 2.3 EAPNN算法分离地震弱信号
• 2.3.1 理论分析
• 2.3.2 计算步骤
• 2.3.3 模型试算
• 2.3.4 实际资料应用
• 2.4 地震弱信号加强算法研究
• 2.4.1 理论分析
• 2.4.2 计算步骤
• 2.4.3 模型试算及对比
• 2.4.4 实际应用
• 第3章 测井曲线信息重构
• 3.1 测井资料常规处理
• 3.2 多曲线信息重构理论方法
• 3.2.1 原理方法与流程图
• 3.2.2 数据预处理
• 3.2.3 测井数据归一化
• 3.2.4 加权（或滤波）因子的求取
• 3.3 资料处理
• 第4章 综合应用
• 4.1 约束稀疏脉冲反演
• 4.1.1 反演原理
• 4.1.2 合成地震记录的制作
• 4.1.3 子波的提取
• 4.1.4 初始波阻抗模型的建立
• 4.1.5 约束脉冲反演处理
• 4.2 综合应用
• 4.2.1 地震资料处理与曲线重构
• 4.2.2 波阻抗反演
• 4.2.3 反演结果分析
• 第5章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间的研究成果