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期刊信息/Journal information
地球物理学进展
地球物理学进展

刘光鼎

双月刊

1004-2903

prog@mail.igcas.ac.cn；geophys@163.com

010-82998113，010-62369620

100029

北京市9825信箱（朝阳区北土城西路19号中科院地质与地球物理研究所）质与地球物理研究所办公楼113号）

地球物理学进展/Journal Progress in GeophysicsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科学院主管，中国科学院地质与地球物理研究所和中国地球物理学会共同主办的地球物理学及相关领域的综合性学术刊物，国内外公开发行。主要报道国内外地球物理学研究的最新进展和成果，探讨地球物理学的发展战略，评价地球物理学科的现状和发展趋势。刊登有创新性或意义重大的研究论文、专论、综述、快报和其他文章。本刊为《中文核心期刊要目总览》2004版之地球物理类核心期刊，中国科技论文统计与引文分析数据库(CSTPC)核心期刊，中国科学引文数据库（CSCD)核心期刊。本刊影响因子和总被引频次等指标均居同类期刊前列。本刊内容新颖，信息量大，是迅速、准确反映我国地球物理学科整体发展水平的代表性刊物之一。面向从事地球物理、高空及大气科学等研究领域及油气勘探、固体矿产资源探查、环保、工程、国防等部门的广大读者和大专院校师生，是从事地球物理和相邻学科研究的案头必备刊物之一。投稿可进入本刊 登记注册后按指定路径投稿。
正式出版
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    知识与数据融合驱动的油气藏智能表征及研究进展

    张国印林承焰王志章任丽华...
    119-140页
    查看更多>>摘要：油气藏是一个极其复杂的地下系统,油气藏表征是一个充满不确定性的科学与技术难题,主要基于知识驱动的传统油气藏表征理论与方法具有局限性,遇到众多难题和发展瓶颈.近年来,以深度学习为代表的人工智能技术广泛应用于油气藏表征问题研究中,并在特定问题上取得突破性进展,但是各方向研究相对分散,缺乏系统性理论认识,人工智能技术与专业领域知识的融合不足.本文提出知识与数据融合驱动的油气藏智能表征的理念与方法,基于油气藏数据特征,利用先进的人工智能技术,融合专业领域知识,充分挖掘油气藏大数据中隐含的有效信息,以实现更可靠、更高精度、更高效率的油气藏表征.同时对油气藏智能表征关键研究内容的最新进展综述,主要包括基于深度学习的测井智能储层评价、地震智能储层预测、储层智能随机建模等方面的研究进展,最后提出油气藏智能表征的发展展望.

    油气藏表征油气藏大数据知识驱动数据驱动人工智能深度学习

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    砂岩和页岩弹性波性质的实验研究进展

    张金晗王勤
    141-161页
    查看更多>>摘要：砂岩和页岩的弹性波性质是通过地震资料推断储层物性和流体分布的基础.岩石波速测量常用超声波(105～106 Hz)脉冲法,低频岩石物理实验技术的发展为研究弹性波在岩石中的衰减和频散奠定了基础.本文系统总结了前人在高频和低频下测量砂岩和页岩弹性波性质的方法和实验结果,并结合矿物弹性性质和岩石物理模型,分析了压力、温度、矿物组成、孔隙结构、流体、频率等因素对岩石波速和衰减的影响.由于孔隙和微裂隙随压力增加而逐渐关闭,干燥砂岩和页岩的P波和S波速度在低压下随压力非线性增加,高于临界压力呈线性增加.干燥岩石样品的波速随温度增加而缓慢线性降低,频散效应可以忽略.而含流体砂岩和页岩的衰减和频散受温度、压力、流体饱和度、流体黏度、孔隙结构和频率等多种因素的影响,含流体砂岩和页岩的泊松比和逆品质因子Q-1显著高于干燥样品.低压下砂岩的波速与孔隙度负相关,而影响页岩波速的因素更为复杂,页岩的波速、衰减和频散的各向异性都高于砂岩.将跨频段岩石物理实验与数字岩石物理技术相结合,可为勘探地球物理的方法创新和资料解释提供可靠依据.

    砂岩页岩孔隙结构波速波速各向异性地震波衰减频散

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    基于深度学习的速度场建模方法

    马新月张冰徐嘉亮李天任...
    162-173页
    查看更多>>摘要：地震速度场建模在油气田勘探开发中起着至关重要的作用.随着神经网络的发展,深度学习凭借其强大的非线性映射能力,被广泛应用到速度场建模中.但由于速度模型与地震数据之间映射关系复杂,使用共炮点道集进行训练,容易出现网络训练不稳定,网络训练泛化能力差等问题.为了解决这个问题,本文基于U-Net++神经网络,提出了一种通过共中心点道集和叠加速度谱映射层速度模型的方法.该方法在已提出的共炮点道集和叠加速度谱映射层速度模型的基础上,进一步利用共中心点道集与层速度模型相对应的特点,通过U-Net++强大的特征提取和还原能力,学习地震资料中的关键特征,生成精确的地下层速度模型.测试数据集实验表明,共中心点道集和叠加速度谱的特征组合稳定性和抗噪性要优于共炮点道集和叠加速度谱的特征组合.深度学习构建层速度模型,只需经过网络训练,就可以对具有相似的地下构造的速度模型进行预测,构建层速度模型的效率大大提高,因此地球物理与深度学习的结合在实际地震勘探中具有重要的应用前景.

    U-Net++共中心点道集叠加速度谱层速度模型深度学习

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    新元煤矿富水区广域电磁法精细探测

    李帝铨王中乐刘子杰刘中元...
    174-182页
    查看更多>>摘要：长期以来,矿井水害是煤矿开采的重大安全隐患之一,严重威胁着煤矿的安全高效生产,防止突水事故的发生已成为煤矿亟待解决的重要问题.因此利用新技术、新方法开展煤矿富水区精细探测具有重大意义.本文采用大功率广域电磁法,以高频率密度、多频同步收发技术对新元煤矿六采区3 km2范围内进行了面积性勘探工作.通过对实测数据的处理与反演,获得了 1200 m深度范围内的电性结构,并对主要目的层位进行了划分,识别断裂8条、富水异常区6处,最后通过巷道钻探验证了探测方法的有效性.该工作说明了广域电磁法可以实现煤矿富水区的精细探测,为矿区后续安全生产提供了可靠依据.

    煤矿富水区广域电磁法精细探测

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    卷积神经网络中批量规范化层的使用对地震数据去噪的影响分析

    张鑫杨万祥李小斌阎建国...
    183-196页
    查看更多>>摘要：深度学习算法已广泛应用于地震数据处理分析领域,并在地震数据去噪等方面取得了较好的应用效果.目前业界关注重点在于各种不同深度学习算法和相关的网络结构形式,以及不同标签数据对算法效果的影响,较少关注数据集本身的差异对深度学习算法的应用效果影响.本文以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法中批量规范化层(Batch Normalization)对地震数据去噪的影响分析为例,通过理论公式和应用效果的对比分析,提出了基于地震数据特征分析下的批量规范化层的使用建议.批量规范化层的使用依赖于数据集的统计分布特征,只有当训练集的归一化能量分布集中在能量较强的区域,批量规范化层的使用才会提升网络的效果.但通常情况下,在地震数据去噪的应用中,不建议使用批量规范化层.这些特征为深度学习算法在地震数据去噪应用中的网络结构设计提供了有价值的参考.

    深度学习批量规范化结构优化去噪数据特征分析

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    流体饱和周期性层状孔隙介质模型平行层面传播的纵波频散和衰减研究

    马媛廖建平文萍刘和秀...
    197-206页
    查看更多>>摘要：孔隙介质中的地震波传播一直是油气地震勘探领域的研究热点和难点问题.该科学难题源 自不同尺度的裂隙、孔隙、溶洞与岩石骨架之间的耦合作用,导致地震波场特征复杂.目前相关的研究主要集中于探索孔隙介质中地震波的传播机制及地震响应的特征与变化规律,包括对地震波在复杂孔隙介质中传播,进行比较精确的数学物理描述以及数值实现.地球物理学家们集中于研究垂直于地层层面方向入射的地震波频散和衰减,而忽略了实际地球介质中的地震波是以任意角度(方向)入射并进行传播的普遍性情况.在前人的研究基础上,本文的创新之处在于将纵波的入射方向扩展到平行于流体饱和的周期性层状孔隙介质模型层面方向.针对流体饱和的周期性层状孔隙介质模型,提出 了 介观波致流(Wave-induced Fluid Flow,WIFF)对流体饱和孔隙层状介质中平行于层面方向入射的纵波频散、衰减及频变各向异性的新模型.利用准静态Biot孔弹性方程推导出了模型的孔隙压力、流体流动速度、平均应力和平均应变等物理量的解析表达式,进而得到流体饱和的周期性层状孔隙介质复纵波模量的精确解析解.然后,利用复纵波模量讨论了纵波速度频散、衰减和频变各向异性特征,讨论了背景介质孔隙度和渗透率对纵波速度频散和逆品质因子的影响,理论研究及数值试验厘清了纵波在该类型介质中平行于层面方向入射传播时的地震响应特征及传播规律.

    介观波致流流体饱和的周期性层状孔隙介质模型纵波频散和衰减纵波频变各向异性

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    基于井中微地震快速定位监测技术的煤系页岩气水平井压裂效果评价——以南华北地区J1HF井为例

    李德周李丛袁青松
    207-215页
    查看更多>>摘要：井中微地震快速定位监测是评价非常规油气藏压裂效果的有效手段之一,鉴于研究区内压裂井和监测井距离较远,采集到的微地震数据信噪比低,纵横波初至拾取困难,直接影响微地震定位以及储层压后效果评价的准确性.针对该问题,本文对区内J1HF井的井中微地震事件的识别和初至拾取,采用了更具灵活布设、成本低廉的井中微地震快速定位技术,利用邻井埋设的三分量检波器组成的观测系统,采集了压裂井微地震信号,并对微地震信号进行数据精细处理,利用微地震快速定位算法,实现岩石破裂事件的有效监测.通过对压裂过程岩石破裂能量的时空特征分析,获得了压裂裂缝几何形态及扩展模式,认为本井采用的"暂堵球+纤维暂堵剂"双暂堵工艺较为合理,可有效提高压裂裂缝复杂程度,获得较理想的储层改造体积,研究成果对南华北地区煤系页岩气压裂改造具有一定的指导和借鉴作用.

    井中微地震煤系页岩气快速定位技术储层改造体积效果评价

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    基于叠前分频的小尺度缝洞储层预测

    邹韵王秀玲朱博华杨杰...
    216-224页
    查看更多>>摘要：塔河油田碳酸盐岩小尺度缝洞体的刻画是实现该区缝洞储层高效精细开发的迫切需求,由于精细刻画难度大,前期预测精度难以达到生产的要求,为此,本文以桑塔木地区为研究区开展了基于叠前分频偏移成像方法的缝洞体精细描述方法研究.首先,结合实际钻井和地震资料,构建了不同尺度缝洞体模型并开展正演模拟分析,论证了地震主频对分辨率的影响;其次,通过CMP道集分频方式对该区地震资料进行叠前分频处理,并研究不同频带下缝洞体的内部结构,利用不同频带信息进行缝洞体精细刻画;最后,利用实际钻井资料,开展实钻井与缝洞体吻合情况的分析,验证模型预测结果的可靠性.本文研究表明,地震资料分频结果与正演模拟结论一致,中高频带可以有效提高小尺度缝洞体成像精度,叠前分频成像技术显著提高了小尺度缝洞储层的预测精度.

    桑塔木地区正演模拟叠前分频缝洞体刻画

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    核磁共振技术在二氧化碳地质封存与利用中的应用研究前景综述

    钟高润吴彦君王帅李亚婷...
    225-240页
    查看更多>>摘要：二氧化碳地质封存与利用是推动"碳达峰、碳中和"的关键技术之一,研究CO2注入-运移-封存全过程储层孔隙率、渗透率、饱和度、孔隙结构及岩石力学参数的变化规律是监测CO2地质封存状态和泄露风险的核心工作.以分析核磁共振技术在研究孔隙结构、CO2运移特征及岩石力学参数变化的应用现状和发展趋势为目标,在简要介绍核磁共振仪器设备和应用领域基础上,分析核磁共振技术在CO2地质封存与利用中的应用现状和发展方向.分析表明:核磁共振技术在致密油、页岩气等非常规油气资源开发中应用广泛,在表征储层物性、饱和度和三维孔隙结构方面优势明显.目前,利用核磁共振技术研究原位CO2封存条件下岩心动态参数成果较少,无论是CO2驱油还是CO2置换CH4,均通过测量氢核的核磁共振特征或核磁成像特征来反推CO2分布状态;在CO2-EOR、CCS先导性实验中,时移测井资料十分有限,制约了原位CO2注入-运移-矿化等核磁共振定性与定量表征;咸水层原位CCS/CCUS过程核磁共振表征实验相对较少,已有研究成果多集中在煤层CO2置换CH4、CO2与CH4竞争性吸附等研究领域,未建立实验条件下CO2溶解与CO2注入后核磁共振共振响应信号间的对应关系及表征模型,制约了核磁共振测井在CO2地质封存与利用中的应用.因此,需开展原位CO2注入岩心全过程核磁共振表征技术研究,配备CT实时扫描系统,建立原位CO2地质封存与利用的核磁共振表征模型,为利用时移测井开展CO2地质封存与利用的动态监测、安全性评价提供技术支撑.

    二氧化碳地质封存与利用核磁共振碳达峰碳中和

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    基于IITD和PNN的广域电磁法数据信噪分离方法

    张贤李帝铨胡艳芳朱云起...
    241-252页
    查看更多>>摘要：矿产资源开发需求加速了广域电磁法(Wide Field Electromagnetic Method,WFEM)的发展与应用,但强电磁干扰严重降低了原始数据质量与探测效果.为此,本文提出基于改进固有时间尺度分解(Improved Inherent Time-scale Decomposition,IITD)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的广域电磁法数据信噪分离方法.首先,通过改进固有时间尺度分解算法,提高信号分解精度,消除原始数据中存在的趋势噪声;然后,构建WFEM数据样本库,提取最大值、峰值因子、脉冲因子、裕度因子等多个时域特征,结合概率神经网络进行信噪辨识;最后,将识别为有效信号的部分按原采样顺序进行整合与重构,实现WEFM数据去噪;通过数值模拟与实测分析,结果表明,趋势噪声和异常波形均能被有效辨识及剔除,处理后的电场曲线形态趋于平滑稳定,原始数据质量得到提升.

    广域电磁法改进固有时间尺度分解概率神经网络信噪分离

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