简介:地震波场和电磁场耦合产生的震电效应与储层物性参数有关,含流体孔隙介质中震电效应的研究有助于更好的描述储层特性。本文我们对饱和砂岩样品中的震电效应进行了实验研究,构建了一套震电测量装置。利用此测量装置记录了在声波激励下砂岩样品中产生的震电转换信号,观测得到了砂岩界面产生的震电信号的衰减特性,在此基础上进一步研究了震电信号与砂岩物理参数之间的关系。在震电效应的实验中发现尽量减小参考电位与震电信号扰动区的基准电位之间的电位差是保证震电实验测量精确性的关键点,能够显著提高震电信号的可探测性。震电测量结果证实了地震波在含流体孔隙介质中传播时,能诱导震电耦合,同时给出了震电界面响应的特点。震电信号振幅随着波源与岩样距离的增加呈线性衰减,随着接收电极与岩样界面距离的增加呈指数衰减。不同渗透率砂岩样品中产生的震电响应结果表明震电响应的强弱与样品渗透率成正相关,震电效应可以作为研究储层渗透率的一种新方法。
简介:探索地震前兆是一件具有挑战性的研究。本文采用高通滤波的方法,处理分析了来自世界不同位置4个超导重力台站5次大地震前的秒级固体潮重力数据,发现在这些地震发生之前数天内,能够接收到稳定的重力高频扰动信号,其中2008年5月12日的汶川地震前出现一个主频为0.1-0.3Hz的重力扰动,而其他4次地震前出现两个主频为0.12-0.17Hz和0.06-0.085Hz的重力扰动。另一个发现是当地震发生在大陆与海洋板块断裂带时这种重力扰动信号具有远场效应,即重力扰动异常出现在距离震中较远的超导重力仪上,而较近的台站异常较小或没有异常。以上研究结果表明,这种重力扰动信号与地震发生具有较密切的相关性,可作为一种有潜力的临震预报信号;重力扰动信号的远场效应也许能够揭示某些地震发生前地球内部板块之间的相互作用机制。但由于地球上重力固体潮台站分布的非常不均匀,上述结果还需要今后研究更多的样本数据加以证实。
简介:有限频走时层析成像是近年发展起来的一种新方法,这种新方法的一个主要过程是走时灵敏度算核的计算。求解灵敏度算核要多次用到同一散射点的走时,多次地求解同一走时是相当耗时的任务,如果介质为均匀或速度线性变化等简单模型,散射点的走时可以用解析公式快速地求出,从而灵敏度算核的计算耗时相对较少。然而各种地球模型中,介质速度大多为分层模型,从解析公式中得到走时信息就比较繁锁。为了提高计算效率,本文采用查表算法研究地球分层速度模型中的P震相有限频走时灵敏度算核的计算,选用的速度模型是地球AKl35模型,用查表算法求解走时,节省了约50%的计算时间。在相同的速度模型下,与已有结果的对比,本文所用的查表算法,能在兼顾精度的前提下,以较小的存储要求换取较高的计算效率,这对提高有限频走时层析成像算法的速度具有一定的参考价值。
简介:山区重力勘探中,重力外部校正是重力勘探料处理和解释的前提,其内容包括地形校正、中间层校正等.本文在分析常规外部校正方法的基础上,提出了一套适合于山区重力勘探的球面地形校正及有限球壳中间层校正方法,并严格推出了球面地形校正公式.对中国南方ZJJ地区重力资料处理结果表明,该方法提高了地形校正的精度,使山区重力资料品质达到或接近平原区的水平.
简介:从大量的地震属性中提取最能反映地质特征的综合属性是储层预测技术的关键,通常选用降维方法来优选属性。目前应用最为广泛的线性降维方法。但是,由于地震属性与地质特征的关系通常是非线性的,基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分地反映这种非线性关系,降低了储层预测的精度。流形学习是一种新的非线性学习方法,它是通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间,挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性,开拓了地震属性降维优化研究的新领域。本文首次实现了3D地震数据的层问属性特征提取,讨论了LLE方法及其关键技术,并以奥陶系礁滩相储层实例说明LLE和PCA两种方法降维及聚类的不同效果。理论模型分析和实例应用表明:LLE较好地保持了数据本身的原始结构;提取的综合属性和聚类相图较好地刻画了沉积相带、储层和流体的特征。这说明流形学习具有更好的特征提取性能。
简介:井地电位成像是通过套管向井中供电或将电源放在井中,在地表观测电位异常的一项技术,其供电源有线源和点源两种类型。为了研究这两种电源对地下异常体产生的电位异常特征,本文针对不同激励源,采用有限差分方法进行数值模拟研究,在线性方程组求解电位时引入不完全Cholesky共轭梯度(ICCG)迭代方法,分别实现了点源和线源井地电位成像技术的三维正演。最后,基于阻尼最小二乘法实现了井地电位成像技术的电阻率三维反演。设计不同地电模型分别进行正演和反演试算,正演结果表明,供电电源的类型不同,异常体在地表的电位异常特征也不同;反演结果表明,低阻体的反演结果要好于高阻体,点源置于异常体下方时反演的电阻率对异常体边界的识别比线源更加准确。
简介:类中梯装置三维激电成像技术兼顾了激电测深与激电剖面二者的特点,能快捷高效的获得测区三维电阻率及极化率信息,空间分辨率高,探测深度大。本文从类中梯装置的数据采集方式入手,阐述了采用类中梯装置进行三维激电成像的工作方式.建立了一个三维地电模型,采用类中梯装置进行三维正演模拟,并进行反演及成像。数值模拟结果表明,采用类中梯装置进行三维激电成像能较好地刻画实际地电模型的特点。以甘肃省某多金属矿为例,利用阵列式电磁法综合测量系统,进行了三维大功率激电成像技术的应用研究。实际应用结果表明,采用三维激电成像技术,可以多角度、多细节显示测区地下介质电阻率、极化率的分布情况,明确电性突变界面的延展状态,快速圈定成矿有利区。该研究对多金属矿产勘探等领域具有一定的指导性意义。
简介:通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO(FDAVO)技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法(BIDCMP),它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场(MRF)作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率(MAP)准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。