简介：多波勘探是提高致密、低渗透等复杂油气藏勘探开发精度的有效手段,但转换波属于典型的低信噪比、低分辨率资料,如何最大程度提高转换波纵向分辨率已成为多波处理的一个难点。谱反演技术能有效解决常规反褶积提频技术受频带限制影响,提高分辨率能力有限的问题,能最大程度提高数据分辨率,便于识别薄层,但该技术的难点是如何通过稳定的反演算法得到高精度反射系数,如何把反射系数恢复为宽频的地震数据？本文在前人研究的基础上利用全变差作为先验信息有助于求解欠定问题的优势,提出了一种基于全变差约束的最小二乘反演算法,提高反演的精度和稳定性,并利用高斯拟合振幅谱模拟得到宽频子波数据,通过在蓬莱地区的高分辨率数据恢复处理,得到分辨率更高的转换波。理论试验和实际资料应用证明了该方法能较大幅度地提高转换波资料分辨率,为后续速度反演、储层反射信息提取提供更准确的数据。

简介：在深度学习理论模型的基础上,提出了基于卷积神经网络的云检测方法。以GF-2号卫星影像为数据源,选取广西壮族自治区贵港市为实验区,提取了不同下垫面的云,验证了该方法的有效性。

简介：提高地震资料的分辨率是地震数据处理流程中的重要环节,对后续的精细构造解释起到重要作用。传统的提高分辨率方法大都假设地震资料是稳态的并且噪声水平不随空间发生变化,而实际情况不满足这一假设,导致提高分辨率处理后的效果达不到预期要求。针对这一问题,本文提出了一种基于时频二次谱的提高地震资料分辨率方法。首先,文中提出了基于S变换的时频二次谱,并结合模型论述了时变子波和反射系数在时频二次谱中的特征及其可分离性;其次,依据时变子波和反射系数在时频二次谱中的特征差异,构建了二维滤波器在地震记录的时频二次谱中提取时变子波的振幅谱;再次,文中研究了噪声环境中时变提高分辨率算子设计方法,并提出了依据时频谱能量强弱相对关系自适应确定频带拓宽范围的时变提高分辨率算子设计,进行提高分辨率处理;最后,文中对该方法进行了模型和实际数据的试处理,并与传统谱模拟方法和Q补偿方法的处理结果进行了对比分析,对比结果表明：本方法不需要估计Q值,提高分辨率能力不受震源子波频带的限制,在兼顾信噪比的前提下能够充分提高不同时间局部的地震数据的分辨率。

简介：建立了基于PEBI网格与油水两相的数值试井模型,利用自主研发的软件进行了试井分析。在致密油中,对多段压裂水平井,只有人工设计的理想算例才会出现所有的流动段。在实际井例中,很多流动段都不会出现。敏感性分析表明,裂缝间距、ESRV的渗透率大小明显影响流动特征。裂缝间距越大,第一径向流特征越容易出现。渗透率越大,各种特征出现的时间会越早。这意味着,在实际参数拟合中,当计算的流动特征与实测的左右不一致时,可适当调整渗透率的大小。另外,裂缝间距对流动特征的影响大于渗透率对流动特征的影响。裂缝间距与渗透率大小的组合会使流动特征十分复杂。大庆油田致密油多段压裂水平井的压力恢复数据解释实例表明,瞬态压力分析可对压裂改造区域大小、缝长、SRV内的渗透率等进行有效评价。

简介：为了分析沁水盆地太原组煤层岩石物理性质、镜质组反射率与微观结构之间的关系，采集了三个不同煤矿井下的11个煤岩样品，利用MTS岩石物理参数测试系统对煤样进行弹性参数测试，通过薄片鉴定和扫描电镜对11个煤样的有机显微组分、镜质组最大反射率和微观结构特征进行了分析。对上述实验结果进行交会分析发现：一些弹性参数之间具有线性关系；纵波速度与横波速度均具有各向异性特征，其各向异性特征与镜质组最大反射率有良好的负相关性；纵横波速度、杨氏模量与微孔含量呈负相关关系。获得的煤岩岩石物理参数之间的关系构成了煤岩地震岩石物理建模和煤层气地震反演技术的基础。

简介：盐地碱蓬（Suaedasalsa）广泛分布于中国沿海湿地。2015年3月,在温室中,利用在天津市七里海湿地采集到的盐地碱蓬种子,在1PSU和10PSU盐度、0cm和3cm水淹深度以及小动物践踏（以用玻璃棒随机点触土壤表面来模拟）（干扰）或无干扰条件下,研究盐地碱蓬幼苗出土率和幼苗生长特点。研究结果表明,盐度和水淹深度对盐地碱蓬种子萌发无显著作用,而践踏对盐地碱蓬种子萌发、幼苗出土有显著的促进作用;相对于较低盐度,10PSU盐度对盐地碱蓬的幼苗高度和根长有促进作用;而水淹深度的增加对盐地碱蓬幼苗高度和根长有抑制作用;践踏使盐地碱蓬幼苗显著变矮和根长缩短。

简介：针对2014年7月18日12时至2014年7月19日12时＂威马逊＂台风先后3次在中国华南沿海地区（海南、广东、广西）登陆所带来的暴雨过程,以中国气象局提供的地面观测站点数据作为参考,使用标准化偏差（NB）、相关系数（CC）、均方根误差（RMSE）、命中率（POD）、误报率（FAR）和关键成功率（CSI）等评价指标,对基于2种不同国际主流卫星降水反演算法GSMaP和IMERG的5套高分辨率遥感降水产品进行了小时尺度上的精度验证与分析。结果表明：遥感降水产品在暴雨事件中均表现出不同程度的低估,但地面校正算法较好地修正了遥感降水产品与地面观测数据间的整体偏差[GSMaP_GAUGE（-6.8%）,IMERG_CAL（-0.5%）];遥感降水产品的误差主要来自大于100mm的强降水,降水量超过100mm时,5套产品的误报率（FAR）整体呈现上升趋势,命中率（POD）和关键成功率（CSI）呈现下降趋势;由于校正算法的数据来源是低时空分辨率的地面观测数据,校正后的遥感降水产品也在一定程度上丢失了高分辨率下捕捉到的降水变异特征。