一、基于模型的层速度计算和应用（论文文献综述）
吕龑,喻颐,杨广广,潘力,郗诚,干大勇,何昌龙[1]（2021）在《地应力预测技术在川中侏罗系沙溪庙组河道砂岩储层中的应用》文中提出川中侏罗系沙溪庙组致密气藏具有低孔低渗的特点,工程压裂改造效果直接影响单井产能。前期钻井成果揭示:井轨迹设计垂直（斜交）最大主应力方向,有利于储层改造,从而提高单井产量。本文以QL18井区7号砂组为例,在一维单井地应力建模的基础上,通过岩石物理分析,利用地震部分角道集叠加数据,采用高频补偿反演技术,定量计算岩石力学弹性参数;再结合单井数据建立精细三维地质模型,利用有限元算法模拟真三维地应力场。研究成果表明:该技术方法预测精度高,7号河道砂体孔隙压力平均为7.32 Mpa,整体表现为低压特征;最小水平主应力方向总体为东西向,应力差值整体小,压裂容易产生网状缝。运用该技术方法可为井位部署、井轨迹优化提供依据,具有巨大的应用前景。
马学军,张雪莹,李海英,陈本池,牟棋[2]（2021）在《塔里木盆地巴楚隆起玛北1井基于垂直地震剖面的地震层位综合标定》文中研究指明在勘探开发过程中,地震资料层位标定是地震解释阶段的第一步和预测储层研究的前提,也是高精度勘探工作的基础工作。以塔里木盆地巴楚隆起玛北1井为例,简要分析了常规合成记录标定和VSP标定存在的问题,建立了该区域垂直地震剖面（vertical seismic profiling, VSP）资料的处理流程,之后利用玛北1井校正的声波曲线合成记录和VSP走廊叠加剖面来进行综合层位标定,将深度域测井、地质层位资料与时间域地震资料紧密连接起来。最后通过层位标定结果、层速度的分层以及泊松比的特征,推测在深度4 800～4 925 m为有利储层段,并在钻井结果中得到了印证。
张艳伟[3]（2021）在《地震资料保幅高分辨率处理方法》文中提出
王生奥[4]（2021）在《松辽盆地南部伏双大地区断层封堵性研究》文中研究说明随着工业的发展,石油开采力度不断增大,很多大型油气田已经进入勘探开发的中后期,但是很多中小型油气田却因为储量小,断层条件复杂开发难度大、开采成本高于实际利润,导致资源被废弃闲置,其中关键的技术难点就是油气在地层中的运移和保存。松辽盆地南部深层致密气探明储量436亿方,探明率仅为3.6%,剩余资源潜力大,在长岭断陷伏双大地区,由于气藏主控因素复杂,圈闭落实难度大,勘探节奏比较缓慢。为加快天然气预探、储量及产能建设,急待解决有利区带优选及圈闭效益动用问题。通过对油气运移机理和断层封闭性评价发展历程的研究,查阅大量文献和资料,认为地下断层应力状态是断层开启或封闭的主要决定因素,而断层的开启或封闭又决定着储层中的油气是被封存还是沿断层面和其中的通道溢出,从而确定有利圈闭的位置。因此,充分了解地应力的成因、状态、测量方法和影响因素对于研究断层的封堵性是十分必要的。文章详细阐述了地应力的基本概念、成因、影响因素,分别从直接测量和间接测量两个方面对地应力的测量方法进行了分类,总结归纳各个方法的原理特点,为地应力实际计算提供了理论基础。本文首先通过对伏龙泉气田实际测井、地震、岩心资料的处理和分析,提取地应力计算需要的相关参数,并结合岩芯三轴应力实验的数据,进行了动静态岩石力学参数的转换,得到研究区动静态岩石力学参数的线性回归方程,从而实现了利用测井曲线和地震资料求取相关区域地应力的过程;然后建立地应力计算模型,分析各个模型的优缺点和适用范围,并选取黄氏模型进行实例计算,算出了伏龙泉断陷泉一段、泉二段、营城组地层的垂向和水平地应力值;接下来对断层封堵性评价方法进行分类,分别从定性评价和定量评价两个方面阐述了各个评价方法的原理、优缺点和影响因素;最后利用断层面压力计算的方法对伏龙泉断陷油气富集区伏13井、伏14井和伏26井之间泥岩层的垂向封闭能力进行定量评价,利用断层岩排替压力差计算和断层岩泥质含量计算,定量评价了伏龙泉断陷伏13营城组、伏14营城组、伏26沙河子组、伏26登娄库组共15层砂岩储层的侧向封闭能力,评价结果与地层至今存在较高流体压力相符合,对应断层面断开的泥岩层可以作为盖层对下面自生自储的油气产生封堵的作用,选取了5个封闭能力好的层位,可以考虑钻探验证试油试气,初步判断了圈闭规模和产量,为油气田的钻探开发提供了有力的依据。
蒋旭东[5]（2021）在《川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层含气性预测方法研究》文中研究说明川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层资源丰富,一直以来都是四川盆地油气勘探开发的重点。但具有埋藏深度大、地震响应弱、孔隙流体响应更弱、气水储集关系复杂等特点导致储层含气性检测准确率低,钻井成功率低。目前大多数直接含气性检测方法在该区的运用效果不佳,所以本次研究从经典含气性预测理论出发,重点研究了叠前数据与储层含气性之间的关系,引入二维经验模态算法（BEMD）、Teager-Kaiser能量算子类方法（TKEO,CTKEO）、深度神经网络方法（DNN）层层递进的解决研究区含气性预测问题,实现了直接、高效的含气性检测。论文的主要研究内容和成果如下:（1）调研分析川西深层雷口坡组碳酸盐岩成藏机理、储层特征及地震数据品质,形成针对雷口坡组储层直接含气性检测方案。川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层有利储层主要为顶部风化壳,雷三段、四段顶部。钻探结果显示其储层气水关系复杂,厚度较薄,分布规律复杂,同时叠前地震数据存在信噪比低,道集不平等问题。（2）以经典AVO反演理论为基础,引入不同领域算法构建数据与含气性之间的直接关系,形成直接含气性预测方法。AVO理论奠定了振幅随偏移距变化与含气性之间的严格理论基础。所以在此基础上提出从叠前道集本身质量出发,优化叠前道集、增强数据含气性敏感度、直接建立数据与含气性之间非线性映射关系的含气性预测方法。（3）提出了基于BEMD的叠前道集自适应优化方法。针对叠前地震数据的特征发展了基于结构形态学算法和三次样条插值算法的改进BEMD算法,快速、高效地将地震数据分解为包含不同特征的分量,再对不同分量进行相应处理,最后联合叠前叠后数据进行重构优化。该方法可以自适应优化叠前道集并且增强道集特征,实际数据测试验证了该方法的有效性和优越性。（4）提出了基于Teager-Kaiser能量算子类方法的叠前道集分辨率提升方法。利用TKEO算子增加单道信号纵向的分辨率;CTKEO算子增强信号横向变化特征。通过对TK类方法的组合计算提升叠前信号对含气性的敏感度。通过模型数据验证说明了该方法处理后的数据对含气层有更高的分辨率,对川西雷口坡组顶部风化壳储层具有较强的针对性。（5）利用深度神经网络建立叠前数据与含气性之间的非线性映射关系,进而对含气性进行检测。该方法充分发挥了深度学习在分类学习中的优势,对优化后的数据进行深度挖掘,提取深层信息,直接表征含气性特征。Marmousi2模型测试分析说明了该方法的可行性和准确性。（6）通过组合各类方法,形成了一套针对川西深层雷口坡组碳酸盐岩含气性的直接预测方法。通过BEMD优化方法提高叠前道集信噪比,增强信号内部特征;通过TK能量算子方法提高道集分辨率,最后利用深度神经网络算法建立含气性与数据的非线性映射关系,实现含气性的直接预测。层层递进形成以数据为基础且有针对性的含气性直接预测方法。（7）对川西深层雷口坡组碳酸盐岩实际工区数据进行含气性预测,预测结果与实际钻探结果吻合。研究区雷口坡组深度在五千米以上,目前只有三口井,在构造变化不明显的情况下,三口井储层差异性大,所以含气性预测相对困难。本次研究方法在不同目的层段,顶部风化壳和雷三,雷四段均获得了较准确的含气性预测结果。通过对比分析AVO反演方法预测结果,进一步说明了本次研究方法对川西雷口坡组含气性预测准确度大有提升,为直接烃类检测提供了一个思路和方法。
霍进,石建刚,沈新普,李渊,沈国晓[6]（2021）在《新区块及未钻井深部地层孔隙压力预测方法——以准噶尔盆地南缘高压气井为例》文中研究表明地层孔隙压力预测通常基于声波和电阻率等测井数据来进行计算,并且只能在有已钻井或者目标井邻近存在已钻井的情况下才能进行。而新区块或未钻井深部地层由于资料有限,没有测试地层压力可以参考,给钻井液密度、井身结构的安全合理设计带来了风险。为此,在Eaton法中引入三维地应力和层速度来计算地层孔隙压力,首先由地震层速度计算未钻井地层的声波时差、岩石密度、最大地应力、最小地应力,然后由Gardner经验公式法代入地震层速度计算上覆岩石压力中的岩石密度,进而对目标区块三维精细地应力场进行有限元建模计算,从而得到了目标区块的精细地应力场三维数值解,获得垂直地应力（最大主应力）、最小水平主应力,最后得到了地层孔隙压力。采用上部已钻井地层所获得的测井密度、声波、地层破裂压力、地层压力等资料,对Eaton法得到的关键参数进行了校验。准噶尔盆地南缘X1井按上述方法设计四开钻进至上白垩统连木沁组4 131～5 650 m井段,发现气显示,表明该井段的孔隙压力与钻井液密度接近。结论认为,对于新区块或未钻井深部地层采用基于层速度和三维地应力预测地层孔隙压力的方法是可行的,该方法可以为类似地区的钻井设计提供借鉴和参考。
杨刚,郑庭,程启昊,张会臣[7]（2021）在《非牛顿流体剪切稀化特性的分子动力学模拟》文中研究表明非牛顿流体在微流控系统及生物医学等领域具有广泛应用.采用分子动力学模拟方法,以羧甲基纤维素钠分子和水分子构成的系统为研究对象,模拟了不同剪切速度下羧甲基纤维素钠溶液的构型演变,采用溶质分子的均方位移和近表面水分子层的相对剪切速度表征溶液黏度的变化,着重分析了氢键作用对溶液黏度变化的影响.结果表明:羧甲基纤维素钠溶液中水分子与溶质分子相互吸引形成更致密的氢键网络,使得溶液黏度增加.当对溶液施加剪切作用时,溶质分子上与碳相连的氢原子与水氧原子之间的径向分布函数峰值减小,二者形成的氢键作用减弱.在剪切作用下,溶质分子运动加剧,水分子对溶质分子运动的阻碍作用减小;同时距剪切边界越近的水分子的移动速度越接近剪切速度,随着距离增加,水分子层的移动速度大幅度减小;以上结果在宏观上可表现为体系的黏度降低.剪切速度增加,羧甲基纤维素钠溶液的剪切稀化现象愈加显着.
姜勇,秦德文,俞伟哲[8]（2020）在《东海某凹陷大型砂体优势储层预测技术研究与应用》文中研究说明东海某凹陷中北部大型砂体发育,是油气勘探的重要地区之一。该砂体具有埋藏深、厚度大的特点,由于地震资料在深层频带变窄因而识别砂体厚度困难。同时,多期河道砂体叠置导致储层非均质性强、孔渗关系复杂。因此,有效刻画大型砂体的分布特征并预测优势储层发育区,是勘探开发亟需解决的问题。为此,提出了大型砂体岩性-岩相分尺度地震预测技术。首先,在构造沉积研究的基础上,采用基于甚低频补偿的分频迭代反演方法,提高稀疏钻井条件下中深层窄频带的厚储层预测精度;然后,通过储层物性主控因素分析找到优势储层发育的有利岩相及其敏感弹性参数,利用改进的标准抛物线型三参数AVO方程,构建有利岩相敏感地震属性,以此作为约束条件实现相控反演,提高低信噪比条件下优势储层敏感弹性参数反演的分辨能力;最后,利用大型砂体分布特征刻画与有利岩相预测相结合,预测优势储层发育区。采用该技术在有效刻画东海某凹陷Z气田G1砂体厚度的基础上,基于沉积约束的分类岩相控制,结合横波反射率地震敏感属性预测了优势储层展布特征。预测结果表明,Z气田优势储层集中发育于辫状河近源主体部位,与区域沉积规律与认识吻合,证实了方法的有效性。
于浩[9]（2020）在《多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究》文中研究说明随着海上油气资源勘探开发逐步向深海发展,超压区域中的油气勘探开发逐渐增加,钻前异常压力预测逐渐成为油气勘探开发中的关键环节。准确的异常孔隙压力预测在油气资源的勘探、油气田的开发以及油藏工程等领域中具有重要意义。目前孔隙压力预测方法主要是建立在单一地球物理参数与孔隙压力（或有效应力）之间的经验关系之上,而异常孔隙压力不仅成因复杂,且受到区域构造背景、沉积特征等多种因素的影响,单变量模型往往不能够充分描述孔隙压力的复杂变化;同时,由于对压力成因及其影响因素认识限制,以及用于孔隙压力预测的数据资料（测井、地震资料）的局限及误差,使得孔隙压力预测具有较强的不确定性。为此,论文开展多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究。论文基于岩石物理实验数据和测井资料的分析,明确了岩石纵波速度与有效应力和孔隙度之间存在复杂的多变量关系。针对具有明确函数形式的参数化模型难以准确反映有效应力与速度、孔隙度和泥质含量之间复杂非线性关系的问题,论文开展了非参数化有效应力模型研究。进而在非参数化多变量有效应力直接变换模型的基础上,应用机器学习算法,提出一种基于机器学习算法的多变量孔隙压力预测方法,提高了测井多变量孔隙压力预测精度。在此基础上,开展基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法研究,建立了三维地震多变量孔隙压力预测方法技术流程,提高地震孔隙压力预测精度;同时,为了提高三维空间岩石速度、孔隙度及泥质含量三个变量的求取精度,开展了地震叠前同步反演应用研究,提高地震多变量孔隙压力预测所需的纵波速度场及用于构建上覆应力场的密度场精度,开展了基于梯度提升算法的多地震属性变换方法研究,为三维地震多变量孔隙压力预测提供高精度的岩石孔隙度场和泥质含量场。其次,为定量分析地震多变量孔隙压力预测的不确定性,论文开展了基于地质统计协同模拟方法的地震多变量预测孔隙压力不确定性分析方法研究。使用基于最小/最大自相关因子变换的序贯协同模拟算法,生成大量用于预测岩石物性变量实现,结合基于机器学习的地震多变量压力预测方法获取多组预测孔隙压力实现,进而估算预测压力的分布,使用95%置信区间表征预测压力不确定性。最后将上述方法及流程应用于研究区三维孔隙压力场的预测及其不确定性分析。论文取得的主要研究成果如下:1)通过对岩石样品实验数据中速度-有效应力关系的拟合结果分析,对于有效应力项,Eberhart-Phillips模型采用的线性函数与指数函数叠加的函数形式适合砂岩地层,而Sayers模型采用的幂函数形式则适合泥岩地层,因而两个参数化模型的具体函数形式包含对岩性的假设。使用非参数化模型去除了具体函数形式的限制,因而能够更加准确地描述岩石物性与有效应力之间的变化关系。2)在非参数化有效应力模型的基础上,提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。应用机器学习算法需要较大量的训练数据,而实测压力数据点往往很少,难以满足训练数据需求,使用正常压实段的有效应力数据代替实测数据构建训练数据集能够解决实测数据不足的问题。在进行数据集归一化时,由于孔隙度与泥质含量数据分布不均衡的特点,使用分位数归一化方法比使用最大最小值归一化方法更有效。通过对比不同井上不同机器学习算法的超参优化的结果,可以推断相同地质背景的几口井可以采用相同的超参组合。相较于多层感知机、支持向量机和梯度提升算法,随机森林算法在测井孔隙压力预测中取得了更好的效果。孔隙压力预测精度与机器学习算法的拟合优度和泛化能力相关。相较于确定性模型方法,基于机器学习模型的预测方法能够给出更加准确的异常压力起始深度。3)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法,该方法利用叠前同步反演获得速度场和用于计算上覆应力的密度场,利用多地震属性变换获得孔隙度与泥质含量场,进而在每个CDP点上应用基于机器学习模型的多变量预测方法。在进行地震多变量孔隙压力预测时,由于计算量较大,使用预测精度接近的梯度提升算法代替随机森林算法能大幅度减少运算时间和运算占用的系统资源。在进行非欠压实成因压力校正时,由于仅能获得井位上的压力卸载指数U,因而需要使用克里金插值获得区域上卸载指数的分布。井旁预测压力与井上实测压力的误差分析以及压力场的沿层切片分析表明,该方法不仅能够给出准确的预测压力,且预测压力场的分布符合地质背景趋势。4)地震速度、孔隙度和泥质含量之间具有相关关系,需要使用协同模拟来重现变量之间的相关关系,多变量的协同模拟算法复杂、效率低,本文使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法实现了地震速度、孔隙度和泥质含量的协同模拟,利用多组变量的实现,使用基于机器学习算法的孔隙压力预测方法获得预测孔隙压力的多组实现,进而估算空间中预测孔隙压力的分布。使用该方法能够获得预测压力的置信区间,表征预测压力的不确定性。论文取得的主要创新点如下:1)提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。该方法在有效应力的非参数化变换基础上应用机器学习算法进行测井多变量孔隙压力预测。2)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法。该方法在叠前同步反演和基于梯度提升算法的地震多属性变换方法的基础上将基于机器学习的多变量预测模型应用于地震资料孔隙压力预测。3)提出了一种基于地质统计随机模拟的多变量孔隙压力不确定性分析方法。该方法使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法和基于机器学习的压力预测方法模拟预测孔隙压力获得多组预测压力实现,估算空间点上孔隙压力的分布,进而量化预测压力的不确定性。
罗天柱,胡明顺,韩迪,任义强[10]（2019）在《VSP初至逐层递推层速度反演研究及应用》文中研究指明利用VSP资料准确获取地层速度,对地震数据时深转换和偏移成像具有重要的作用。受激发接收条件变化、近源动态干扰和初至拾取误差等因素,VSP资料初至时间往往含有一定程度的随机干扰。笔者研究了当VSP资料初至时间存在随机噪声干扰和仅有深部接收数据的情况下,不同井源距VSP资料逐层递推反演层速度的误差特性。研究表明:①井源距越大,其对应资料初至反演速度误差越小;②当仅有深部资料时,井源距越小,其资料反演结果与实际地层速度更接近。为此,提出初至时间平滑后再反演,多井源距反演结果求平均的方法,从而提高层速度反演精度。利用该研究结论,在某海上Walkaway-VSP资料处理中,取得了较好的效果。
二、基于模型的层速度计算和应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于模型的层速度计算和应用（论文提纲范文）
（1）地应力预测技术在川中侏罗系沙溪庙组河道砂岩储层中的应用（论文提纲范文）
| 一、前言 |
| 二、地层压力与地应力预测方法 |
| (1）垂向应力模型 |
| (2）孔隙压力模型 |
| (3）水平地应力模型 |
| (4）三维地应力预测 |
| 三、应用实例 |
| 3.1、区域地质背景 |
| 3.2、研究区一维地应力建模 |
| 3.3、研究区三维地应力建模 |
| 四、结论 |
（2）塔里木盆地巴楚隆起玛北1井基于垂直地震剖面的地震层位综合标定（论文提纲范文）
| 1 工区概况 |
| 2 地质难点及VSP资料处理难点 |
| 2.1 地质难点 |
| 2.2 VSP资料处理难点 |
| 3 有效的针对性的处理技术及流程 |
| 3.1 初至拾取 |
| 3.2 球面扩散补偿 |
| 3.3 反褶积 |
| 3.4 波场分离 |
| 3.5 走廊叠加 |
| 4 效果及分析 |
| 4.1 VSP与测井综合层位标定 |
| 4.2 层速度分析及储层预测 |
| 5 结论 |
（4）松辽盆地南部伏双大地区断层封堵性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地应力测量方法研究现状 |
| 1.2.2 油气运移研究现状 |
| 1.2.3 断层封闭性研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 第二章 伏双大地区区域地质概况 |
| 2.1 区域地理位置与地质条件 |
| 2.2 构造演化与构造特征 |
| 2.3 地层与层序特征 |
| 2.4 石油地质特征 |
| 第三章 实际资料属性分析 |
| 3.1 井下岩芯岩性分析 |
| 3.2 测井和地震资料分析 |
| 3.3 烃源岩物性分析 |
| 3.4 断陷结构分析 |
| 第四章 地应力测量方法研究 |
| 4.1 地应力的基本概念 |
| 4.2 直接测量法与间接测量法 |
| 4.2.1 直接测量法 |
| 4.2.2 间接测量法 |
| 4.3 岩石力学参数提取与动静转换 |
| 4.3.1 测井资料求取岩石力学参数 |
| 4.3.2 测井资料求取岩石强度 |
| 4.3.3 岩石动静态参数转换 |
| 4.4 模型建立与实例计算 |
| 4.4.1 地应力计算模型 |
| 4.4.2 实例计算 |
| 第五章 断层封堵性评价方法和应用 |
| 5.1 断层封堵性评价方法 |
| 5.1.1 断层封堵性定性分析 |
| 5.1.2 断层封堵性定量分析 |
| 5.2 影响断层封堵性的因素 |
| 5.2.1 断层性质 |
| 5.2.2 断面压力 |
| 5.2.3 断面形态 |
| 5.2.4 充填物和流体性质 |
| 5.3 断层应力状态计算与垂向封闭性 |
| 5.3.1 断层面压力计算 |
| 5.3.2 伏龙泉实例评价 |
| 5.4 断层岩排替压力与侧向封闭性 |
| 5.4.1 压汞实验求取断层岩岩样排替压力 |
| 5.4.2 伏龙泉气田断层侧向封闭性评价 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介和学习期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层含气性预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 雷口坡组储层研究现状 |
| 1.2.2 含气性检测研究现状 |
| 1.2.3 发展趋势与总结 |
| 1.3 研究思路和主要研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文主要成果与创新点 |
| 第二章 研究区域背景 |
| 2.1 工区概况 |
| 2.2 勘探概况 |
| 2.3 储层油气地质特征 |
| 2.4 含气性预测难点分析 |
| 2.4.1 研究区含气性预测难点 |
| 2.4.2 经典AVO反演方法及难点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于BEMD的叠前道集优化 |
| 3.1 BEMD算法概要 |
| 3.1.1 基于数学形态学算法提取极值点 |
| 3.1.2 三次样条插值算法 |
| 3.1.3 改进BEMD算法测试分析 |
| 3.2 基于BEMD叠前道集优化 |
| 3.2.1 基于阈值的正交小波变换去噪 |
| 3.2.2 叠前叠后联合重构方法 |
| 3.3 实际数据测试分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于TK算子的含气敏感度增强 |
| 4.1 基于TK算子的道集处理方法 |
| 4.1.1 TK能量算子 |
| 4.1.2 互相关TK能量算子 |
| 4.1.3 算法概要 |
| 4.2 模型数据测试分析 |
| 4.2.1 模型数据构建 |
| 4.2.2 模型测试结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于深度神经网络含气性预测 |
| 5.1 深度学习算法 |
| 5.1.1 深度神经网络概述 |
| 5.1.2 基于深度神经网络含气性预测方法构建原理 |
| 5.2 Marmousi2模型测试分析 |
| 5.2.1 AVO反演分析方法预测结果 |
| 5.2.2 基于深度神经网络的含气性预测 |
| 5.2.3 预测结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层含气性预测 |
| 6.1 已钻井位分析 |
| 6.2 地震数据分析 |
| 6.3 基于AVO反演含气性预测结果 |
| 6.4 研究方法预测结果 |
| 6.4.1 道集优化处理 |
| 6.4.2 TK能量算子处理 |
| 6.4.3 深度神经网络含气性预测 |
| 6.5 研究区三维预测 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（6）新区块及未钻井深部地层孔隙压力预测方法——以准噶尔盆地南缘高压气井为例（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 安集河海区块概况 |
| 2 基于3D地应力和层速度的孔隙压力预测原理 |
| 2.1 Eaton法的孔隙压力计算原理 |
| 2.2 基于层速度和三维地应力场的孔隙压力计算流程 |
| 3 工程实例分析计算 |
| 3.1 安集海区块三维精细地应力场 |
| 3.1.1 构造模型及边界条件 |
| 3.1.2 邻井X7井地应力分析 |
| 3.1.2. 1 已钻地层的孔隙压力及地应力 |
| 3.1.2. 2 三维精细地应力场数值解 |
| 3.2 基于3D地应力和层速度的X1井孔隙压力 |
| 4 结论与建议 |
（8）东海某凹陷大型砂体优势储层预测技术研究与应用（论文提纲范文）
| 1 大型砂体沉积储层特征及有利岩相分析 |
| 1.1 大型砂体的沉积储层特征 |
| 1.2 大型砂体的有利岩相及岩石物理特征 |
| 2 优势储层地震预测关键技术 |
| 2.1 叠前同时反演 |
| 2.2 基于甚低频补偿的分频迭代反演预测大型砂体 |
| 2.3 基于有利岩相敏感信息的相控反演预测优势储层 |
| 3 应用效果分析 |
| 4 结论 |
（9）多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的意义与背景 |
| 1.2 相关研究进展综述与问题 |
| 1.2.1 地层孔隙压力预测方法 |
| 1.2.2 地震孔隙压力预测 |
| 1.2.3 多参数孔隙压力预测模型 |
| 1.2.4 孔隙压力不确定性研究 |
| 1.2.5 地质统计协同模拟算法 |
| 1.2.6 机器学习算法在地球物理中的应用 |
| 1.2.7 主要问题 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线和方法思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线和方法思路 |
| 1.4 主要研究成果和创新点 |
| 1.5 论文的章节安排 |
| 第二章 孔隙压力预测原理 |
| 2.1 异常压力现象及其成因 |
| 2.1.1 异常压力 |
| 2.1.2 异常压力主要成因机制 |
| 2.2 异常压力成因判别 |
| 2.3 有效应力理论 |
| 2.4 上覆应力计算 |
| 2.5 孔隙压力预测模型 |
| 2.5.1 理论模型 |
| 2.5.2 单变量经验模型 |
| 2.5.3 多变量模型 |
| 2.6 研究区域中岩石样品测试数据分析 |
| 2.6.1 岩石样品测试资料 |
| 2.6.2 速度-有效应力关系分析 |
| 2.6.3 速度-有效应力-孔隙度关系 |
| 2.6.4 岩石测试数据的局限性 |
| 2.7 实测压力 |
| 2.7.1 钻杆测试实测压力 |
| 2.7.2 电缆测试实测压力 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习的多变量孔隙压力预测 |
| 3.1 非参数化多变量预测模型 |
| 3.2 机器学习算法 |
| 3.2.1 多层感知机 |
| 3.2.2 支持向量机 |
| 3.2.3 随机森林 |
| 3.2.4 梯度提升 |
| 3.3 基于机器学习的测井多变量孔隙压力预测方法 |
| 3.3.1 方法流程 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 训练数据集构建 |
| 3.3.4 数据集的归一化 |
| 3.3.5 超参数优化 |
| 3.3.6 非欠压实成因压力修正 |
| 3.3.7 预测孔隙压力 |
| 3.4 机器学习算法应用效果对比 |
| 3.5 与参数化模型方法对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 地震多参数孔隙压力场构建 |
| 4.1 地震多变量孔隙压力场构建方法步骤 |
| 4.2 地震速度场构建 |
| 4.2.1 叠前同步反演原理 |
| 4.2.2 初始模型建立 |
| 4.2.3 井震标定 |
| 4.2.4 角道集子波提取 |
| 4.2.5 反演结果 |
| 4.3 地震岩石物理参数反演 |
| 4.3.1 多地震属性变换算法 |
| 4.3.2 构建训练数据集 |
| 4.3.3 地震属性的优选 |
| 4.3.4 梯度提升模型超参优化 |
| 4.3.5 孔隙度和泥质含量预测结果 |
| 4.4 时深转换 |
| 4.5 地震上覆应力场计算 |
| 4.5.1 海水密度校正 |
| 4.5.2 密度延拓 |
| 4.6 地震多变量孔隙压力预测方法 |
| 4.6.1 构建训练数据 |
| 4.6.2 机器学习算法选取 |
| 4.6.3 超参数优选 |
| 4.6.4 压力卸载指数的空间分布 |
| 4.7 地震多变量孔隙压力场预测结果分析 |
| 4.7.1 孔隙压力预测精度 |
| 4.7.2 异常压力空间展布特征 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 预测孔隙压力不确定性分析 |
| 5.1 预测孔隙压力不确定性量化方法 |
| 5.2 最小/最大自相关因子变换 |
| 5.3 基于Markov模型的序贯协同模拟算法 |
| 5.4 孔隙压力不确定性 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）VSP初至逐层递推层速度反演研究及应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 逐层递推反演原理 |
| 2 数值模拟试验 |
| 2.1 模型参数 |
| 2.2 不含随机干扰初至反演误差分析 |
| 2.3 含随机干扰初至反演误差分析 |
| 2.4 仅有深部资料的初至反演误差分析 |
| 3 实际资料应用 |
| 4 结论 |
四、基于模型的层速度计算和应用（论文参考文献）
- [1]地应力预测技术在川中侏罗系沙溪庙组河道砂岩储层中的应用[A]. 吕龑,喻颐,杨广广,潘力,郗诚,干大勇,何昌龙. 2021油气田勘探与开发国际会议论文集(下册), 2021
- [2]塔里木盆地巴楚隆起玛北1井基于垂直地震剖面的地震层位综合标定[J]. 马学军,张雪莹,李海英,陈本池,牟棋. 科学技术与工程, 2021(24)
- [3]地震资料保幅高分辨率处理方法[D]. 张艳伟. 东北石油大学, 2021
- [4]松辽盆地南部伏双大地区断层封堵性研究[D]. 王生奥. 吉林大学, 2021(01)
- [5]川西深层雷口坡组碳酸盐岩储层含气性预测方法研究[D]. 蒋旭东. 成都理工大学, 2021
- [6]新区块及未钻井深部地层孔隙压力预测方法——以准噶尔盆地南缘高压气井为例[J]. 霍进,石建刚,沈新普,李渊,沈国晓. 天然气工业, 2021(03)
- [7]非牛顿流体剪切稀化特性的分子动力学模拟[J]. 杨刚,郑庭,程启昊,张会臣. 物理学报, 2021(12)
- [8]东海某凹陷大型砂体优势储层预测技术研究与应用[J]. 姜勇,秦德文,俞伟哲. 石油物探, 2020(06)
- [9]多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究[D]. 于浩. 中国地质大学, 2020(03)
- [10]VSP初至逐层递推层速度反演研究及应用[J]. 罗天柱,胡明顺,韩迪,任义强. 物探与化探, 2019(03)