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期刊信息/Journal information
石油物探
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
石油物探

中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院

管路平

双月刊

1000-1441

njsywt@163.net

025-68109811

211103

南京市江宁区上高路219号

石油物探/Journal Geophysical Prospecting for PetroleumCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1962年，是一份最早面向国内外公开发行的石油物探专业技术期刊。创刊40年来，坚持既定的办刊宗旨和办刊方针，始终站在技术发展的前沿，及时推出具有前瞻性和先进性的理论和方法技术，以解决实际生产中的问题和推广先进的方法技术为已任，深深赢得了广大石油物探技术人员的喜爱。《石油物探》已被多家数据库收录，连续多年进入“被引频次最高的中国科技期刊500名排行表”，并数次入选中文核心期刊。
正式出版
收录年代

    中国石化油藏地球物理二十年发展与思考

    李阳王延光刘浩杰陈雨茂...
    1-11页
    查看更多>>摘要：油藏地球物理技术是综合应用多种地球物理资料与油藏动静态信息进行复杂油藏精细表征和动态监测的跨学科技术,对于提高油藏的储量动用程度和提高采收率具有重要的意义,是当前地球物理技术的重要发展方向.系统回顾了中国石化油藏地球物理提出的背景和过去二十年的发展历程,梳理了油藏地球物理技术系列,总结了在油藏地球物理基础研究、井中地球物理技术、多尺度资料联合反演、地球物理约束确定性建模、时移地震剩余油气预测、地震地质工程一体化、微地震油藏监测等方面的技术创新和应用效果.面对中国油气田勘探开发的深层、深水、非常规及老油田("两深一非一老")形势和一体化、智能化、绿色化挑战,油藏地球物理在油气产业技术致胜阶段仍然大有可为,要持续创新油藏地球物理技术,井、震、动、模一体化联合和人工智能应用,构建高水平的油藏地球物理勘探开发一体化、地质工程一体化解决方案,支撑油藏全生命周期建设.

    油藏地球物理井中地震联合反演油藏建模油藏动态监测剩余油预测地震地质工程一体化

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    OBN地震数据成像处理基本逻辑与关键方法技术

    王华忠项健石聿
    12-29页
    查看更多>>摘要：海洋油气勘探逐渐进入深水深层勘探领域,地下地质构造复杂(横向变速剧烈)、目标油藏复杂(由以构造油气藏为主转向构造与地层岩性油气藏并重),同时还可能伴随海底地形及附近岩性的复杂变化,所有因素促使海洋油气地震勘探技术不断变革.提高海洋油气勘探效益的首要问题是发展尽可能满足高精度地震波成像需求的地震数据采集技术及对应的高精度地震波成像技术.当前,无论海上和陆上油气地震勘探,"两宽一高"地震数据采集技术和全波形反演(FWI)/最小二乘逆时偏移(LS_RTM)为代表的地震波成像技术是标志性的领先技术.海上油气地震勘探中,海底节点(OBN)地震数据采集是目前业界公认的、最有可能真正实现"两宽一高"地震数据采集的技术.与拖缆数据采集相比,OBN数据采集具有宽方位照明、数据信噪比高、无检端鬼波、存在实测的(至少一阶自由表面相关)下行波场、四分量观测等优点.尤其是宽方位照明和存在至少一阶自由表面下行波场的特点,使得OBN数据具备了对中深层复杂构造和近海底介质进行高精度成像的能力.着重讨论了高精度地震波成像对地震数据采集的要求,指出OBN数据采集在海洋油气勘探中的必要性;分析了 OBN数据采集的地震波场的特点,据此提出OBN数据地震波成像处理的基本逻辑及相应的关键技术;认为海洋油气勘探中地震波成像处理的特殊问题主要由特征反射层引起,海水面、海底面和地下介质中若干强反射层构成了这些特征反射层,提出了模型驱动波动理论特征反射层相关多次波预测与压制的技术路线,并对比了几种代表性的多次波预测的基础理论;指出对应当前的线性化偏移成像算子叠前数据域与叠前成像域是等价的,据此以成像道集后处理为中心,给出期望成像道集的定义,将弱旁瓣、定量的反射系数作为保真高分辨地震波成像的目标,在两个域中尽可能完美实现地下同一反(绕/散)射点、不同炮检距反(绕/散)射子波的同相位叠加,尽可能好地实现保真高分辨带限反射系数的成像;提出最好把带限反射系数成像推进到宽带波阻抗成像的技术路线;结合OBN数据的特点,给出了 OBN数据地震波成像处理的基本技术流程,指出各环节的关键方法技术.最后,针对OBN数据四分量观测的特点,指出是实际观测的多波地震波场中的波现象(主要是P_SV波)与地震波传播及模拟理论不匹配导致了当前多波成像结果达不到预期,建议重点研究实际观测的多波地震波场中的波现象与地震波传播及模拟理论不匹配的物理根源,而不是发展更高端的矢量波成像算法.期望本文的思想观点对OBN地震勘探在海洋油气勘探中的进一步应用产生积极的促进作用.

    海底节点(OBN)地震数据采集及成像处理特征反射层相关多次波模型驱动波动理论特征反射层相关多次波预测与压制海底节点(OBN)地震数据成像处理流程及关键技术

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    东海OBN和三维DAS-VSP数据的联合采集与处理方法研究

    张少华苟量余刚刘海波...
    30-44页
    查看更多>>摘要：近年来,光纤传感技术已经应用于地面地震数据、海洋地震数据、井中地震数据和井-地联合地震数据的采集,推动了光纤传感技术在地球物理特别是地震数据采集中的应用.井-地或井-海联合地震勘探是陆地或海洋三维地震与三维DAS-VSP勘探相结合形成的三维立体地震勘探方法,利用井-海联采的三维DAS-VSP数据,可以获得地下井周围准确的时深关系、地层速度、反褶积算子、球面扩散补偿因子、吸收衰减因子、各向异性参数和井筒周围的高分辨率构造成像,这些参数可以基于井驱处理提高陆地或海洋三维地震数据的处理质量.在中国东海某OBN数据勘探中首次开展了井下套管内铠装光缆同步采集的三维DAS-VSP数据的处理方法研究以及成像处理.首先,采用常规的三维VSP数据成像处理技术对三维DAS-VSP数据进行常规处理,具体处理流程包括:观测系统定义、预处理、初至拾取、静校正、振幅补偿、反褶积、波场分离、速度分析与建模和利用上行反射波进行井周围地层的构造成像;然后,再根据海上三维DAS-VSP数据下行多次波的特点,研发了海上三维DAS-VSP数据的下行多次波成像技术,扩展了三维DAS-VSP数据成像范围,提高了三维DAS-VSP数据成像的整体质量.与本工区早期的三维OBC数据成像结果相比,本次三维DAS-VSP数据的下行多次波成像结果表明,井周围三维构造成像质量得到了显著改进,大幅度扩展了成像范围;新采集的OBN数据和三维DAS-VSP数据的成像结果展示了更为详细和较高分辨率的构造成像,基于新的成像资料,对储层顶部和储层内流体的识别与追踪变得更加容易和清晰.井-海联采技术生产效率高且成本低,既能快速获得三维DAS-VSP数据及成像,还能对三维海洋地震数据进行井驱提高分辨率处理.此外,三维OBN或OBC数据和三维DAS-VSP数据还能够进行融合处理,实现井-地或井-海同步采集数据的联合偏移成像,可以大幅度提高三维海洋地震数据的成像品质,值得在有条件的地方推广应用.

    光纤分布式DAS-VSPOBNOBC联采多次波偏移

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    典型水深与海底介质条件下的OBC/OBN多分量地震数据波型特征

    王腾飞刘学义程玖兵
    45-60页
    查看更多>>摘要：海底电缆或海底节点(OBC/OBN)多分量地震是开展海上复杂油气藏勘探的重要手段之一.由于地震波与自由表面及海底界面的互相作用,海底多分量地震记录中波型成分十分复杂.调查其中各类信号与噪声的形成机制及其影响,可为后续数据处理与解释提供关键依据.针对海底多分量地震观测条件下潜在的波场信号,按照不同水深与典型海底沉积物性质构建代表性的弹性参数模型,利用谱元法合成OBC/OBN多分量地震记录,分析各类波型成分的表现特征,揭示水深和海底介质特性对波场运动学及动力学特征的影响.通过与东海浅水区和南海深水区海底地震仪(OBS)采集的实际地震数据的对比分析,确认了水深与海底介质条件对表面多次波与海底界面波的调控机理,为海底多分量地震数据处理方法研究与技术应用提供有益的指导.

    海底多分量地震海底界面效应P-S模式耦合自由表面多次波海底地震仪OBC/OBN

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    一种确定海底地震仪位置与等效海水速度的多维扫描法

    李华刘佳仪
    61-68页
    查看更多>>摘要：受海流影响,海底地震仪(OBS及OBN)着底点与投放点的位置存在偏差,水越深偏差越大.OBS及OBN的准确定位对后续地震数据的成像处理至关重要.传统处理方法假设海水速度、海底深度已知,或者采用分部策略依次反演海水速度、海底深度与水平坐标,导致误差较大.为此,提出了一种新的OBS及OBN重定位多维扫描方法.利用共检波点道集中拾取的海水直达波震相到达时,经过在水平坐标(x维度和y维度)、海底深度和海水速度4个维度的扫描,确定OBS及OBN着底位置的同时获得海底深度和等效海水速度.与现有技术相比,该方法具有搜索速度快、精度高、原理简单,而且可以同时获得等效海水速度与海底深度等优点.理论模型实验结果表明,在深水情况下用该方法获得的OBS及OBN水平位置误差在20m以内,海底深度误差在10m以内;即使拾取的直达波走时存在稍许误差,等效海水速度仍可以被准确地反演出来;以上参数反演精度受扫描密度制约.实际资料处理结果基于重定位结果的直达波线性动校正后同相轴被有效拉平,说明重定位方法的有效性和实用性.此外,基于敏感核函数分析,给出了另外一种不同于前人的分步扫描策略,反演效率再提升2个数量级,但定位精度下降了 1个数量级,进一步印证了多维扫描反演方法的优势.数值实验的反演精度是在接近水深3 000m的超深水情况下获得,在浅水情况下,考虑到数据误差与采集孔径更小,扫描密度更高,一定能获得更高的反演精度.

    海底地震仪(OBS)OBS及OBN重定位海底深度等效海水速度海水直达波

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    利用直达波计算稳健的深水OBN双检匹配算子

    王明星张庆淮朱立彬
    69-78页
    查看更多>>摘要：海上地震勘探中,鬼波对地震信号的陷波是海洋宽频地震勘探面临的主要挑战之一.进行合理的双检合并,分离上、下行波场一直是深水OBN地震数据成像处理关注的焦点之一.双检合并过程中,通过建立上、下行波场和水、陆检波场之间的数学关系,解决好水、陆检信号匹配是关键.深水OBN地震数据中,静校正难题和陆检中的横波泄漏噪声等因素导致基于反射波的双检匹配效果不好.提出了选取小时窗的直达波进行线性动校正和共检波点叠加,利用水、陆检数据共检波点叠加后的直达波信号求取每一个检波点的双检匹配算子的方法,用求取的匹配算子进行双检匹配,进而分离上、下行波场.用直达波求取双检匹配算子不需要交叉鬼波化,使用简便,可以避开反射波求取双检匹配算子时噪声等因素的影响.该方法在深水地震数据处理中的应用表明,用直达波求取的深水OBN双检匹配算子更加稳定,用求取的匹配算子校正后进行双检合并可以实现良好的深水OBN地震数据波场分离.

    海底节点,直达波校正上行波下行波匹配算子波场分离

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    基于多尺度卷积自编码器的地震噪声智能压制方法及应用

    谢晨徐天吉钱忠平沈杰...
    79-90页
    查看更多>>摘要：针对传统地震噪声压制方法存在的泛化性不足、主观性强以及实际无噪声数据稀缺等问题,利用深度学习方法的泛化特性,在保护有效信号的基础上,建立了一种地震噪声智能压制方法.基于有效利用少量实际无噪声数据的原则,首先通过正演数值模拟地震数据构建数据集,再搭建基于InceptionV4卷积模块和注意力机制的卷积自编码器网络,并利用正演数据对网络预训练.该过程首先依靠数据驱动方法和网络强大的特征提取能力初步获取地震数据的有效特征表达,通过正演数值模拟数据试验分析发现,该方法既能有效压制绝大部分随机噪声和相干噪声,还能比DnCNN网络更大程度地避免损伤有效信号;然后,再采用迁移学习的策略和少量实际地震数据继续训练网络,最终获得实际地震数据噪声压制模型.将该方法应用于实际地震数据噪声压制试验,并从压制效果、保幅性等方面评价方法效果,结果表明该方法对于随机噪声、面波等噪声干扰具有一定的压制能力,准确地恢复了有效信号,且具有处理成本低、效率高等优势.

    地震勘探噪声压制卷积自编码器迁移学习注意力机制

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    基于MultiRes-Unet神经网络的三维断层识别研究

    李泽伟朱培民张昊廖志颖...
    91-103页
    查看更多>>摘要：三维地震数据中的断层规模从米级到千米级不等,断距从米级到数十米级不等.断层通常表现为同相轴错断、突然增减、消失或扭曲等显著地震响应特征.断层在三维地震数据体中占的体积比例很小,使得利用常规断层识别方法得到的断层识别结果存在不连续、识别率低等问题.针对断层的多分辨率特征,充分考虑了断层点或线在整个地震数据的占比小等特点,提出了一种三维神经网络MultiRes-Unet3D断层识别方法,该方法在网络学习过程中使用加权交叉熵损失函数解决了普通交叉熵损失函数不同项之间的平衡问题,使得神经网络具有了较为可靠的断层识别能力.首先,利用正演模拟方法生成三维合成地震数据集和断层标签,然后基于Tensorflow搭建、训练与测试MultiRes-Unet3D神经网络,再将训练好的网络模型迁移到实际三维地震数据的断层识别中.该神经网络断层识别方法在实际地震数据中的应用表明,断层识别结果空间连续性好,识别结果客观,断层边界更为准确,网络模型泛化性能良好,适用于具有不同断层构造特征的实际地震数据,节约了断层解释的时间成本与人工成本.

    地震资料解释断层识别深度学习TensorflowMultiRes-Unet3D

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    生成式对抗神经网络的改进及其在地震数据压噪中的应用

    彭海龙李明孙文钊李列...
    104-115,128页
    查看更多>>摘要：常规的生成式对抗神经网络在地震数据去噪过程中受模型限制,地震数据有效信息还原能力差.因此,对生成式对抗神经网络进行改进,以U-net神经网络为基础建立更深层级的生成器神经网络,优化模型的批标准化层和池化层,提升特征还原能力,搭建多尺度判别器神经网络,提升判别器性能,提出一种包含对抗损失、配准损失和结构信息损失的多层次综合损失函数.改进后的模型结构无需预先估计噪声,能够实现端到端的盲去噪功能,神经网络泛化能力强,对数据细节的保护还原水平高.南海北部涠A地区地震数据测试结果表明,改进后的神经网络去噪能力以及对地震有效信息的保护要优于目前常见的去噪算法的结果,去噪过程对地震有效反射信息保护好,地震边界信息成像质量高.与常见的去噪方法相比,改进的生成或对抗神经网络方法在地震数据去噪中具有良好的应用效果,去噪能力强,在实际地震数据处理中具有良好的推广价值.

    生成式对抗神经网络U-net神经网络地震数据去噪泛化能力数据细节

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    基于Swin-Transformer与生成对抗网络的地震随机噪声压制方法

    周鸿帅程冰洁徐天吉
    116-128页
    查看更多>>摘要：目前深度学习类地震数据去噪方法大多基于卷积神经网络,而此类方法受限于卷积核的局部操作,缺少对地震数据全局特征的分析,因而降低了去噪效果.另外,以L1,L2损失函数为指标的网络模型容易出现过度平滑效应,产生虚假同相轴以及虚高的峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)值.为此,提出一种基于Swin-Transformer(Swin-T)和生成对抗网络的去噪方法(ST-GAN).该方法以Swin-Transformer作为生成对抗网络中的生成网络对地震数据去噪,判别网络基于卷积神经网络.Transformer的自注意力机制是全局操作,可以有效提取地震数据的全局特征,并能与卷积神经网络的局部操作互补,提升网络模型的特征提取能力.而对抗损失则提升了网络模型的细节恢复能力,有效避免因过度平滑效应产生的同相轴假象.将该方法应用于地震数据去噪,并与现有去噪方法进行对比分析,实验结果表明,该方法具有更加优异的特征提取能力,能在有效压制随机噪声的同时,恢复和保留更多的细节信息,提高了地震信号的信噪比.

    深度学习噪声压制Swin-Transformer自注意力机制生成对抗网络卷积神经网络损失函数

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