周妍
- 作品数：6 被引量：19H指数：2
- 供职机构：东北石油大学地球科学学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家杰出青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球石油与天然气工程更多>>
- 径向基函数神经网络在砂体厚度预测中的应用
- 2014年
- 目前,人工智能神经网络在地震储层参数的预测方面具有广泛的应用,最常用的为BP神经网络,但是效果并不是十分理想。径向基函数神经网络(RBFN)是一种前馈神经网络,其在函数逼近、模式识别方面都优于BP网络,已经在岩性识别、孔渗预测方面取得了较好的应用效果。本文首次将此方法运用于预测砂体厚度,利用地震属性信息和神经网络的学习,基于实际数据计算,最后计算出相应的砂体厚度值,并与实测值进行误差分析。实例分析表明,利用径向基函数神经网络进行砂体厚度预测具有一定的可行性和实用价值。
- 王开燕周妍王世龙郝菲
- 关键词：地震属性神经网络
- 基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测被引量：16
- 2014年
- 随着油气勘探开发的不断发展,利用地震属性进行储层预测的方法得到了广泛的应用,并且在生产中取得了较好的效果.本文采用的谱分解和地震多属性联合的方法进行储层厚度预测,克服了单一属性分析存在的多解性和多属性分析在断层处预测不准确的问题,以及仅利用谱分解方法时,由于其预测基础的限制,部分复杂地区对砂体厚度的预测效果存在一定误差这一问题,可以较为准确地预测出目的层的储层厚度,同时,在传统地震分析中非常难发现的地质信息,谱分解之后比较容易发现,有助于进一步解释.实际地震资料结合井信息和分层数据的标定,对储层厚度的预测进行了较为详细的研究.研究结果表明,此方法在原理和实际应用上都是可行的,提出了一种储层厚度预测的新方法.
- 王开燕王开燕陈彦奇周妍张伟包百秋
- 关键词：谱分解地震属性储层预测频谱分析地震多属性
- 基于小波包变换的薄互层识别方法应用研究
- 2014年
- 薄互储层是我国主要储集油气的地质结构,应用小波包变换的方法对薄互层的识别和层厚度预测研究,提出了一种新的研究薄互层识别的方法。建立楔形模型以及复杂的含有薄互层的模型,并开展了地震正演模拟,根据小波包分解重构理论,应用小波包变换的方法得到合成地震剖面和偏移剖面,实际地震数据结合井信息的标定,对薄互储层的划分和厚度的预测进行了较为详细的研究。模型和实际资料算例结果均表明,小波包变换方法在识别薄互储层中可以突破四分之一波长的限制。
- 王开燕周妍
- 关键词：小波包分解薄层偏移成像
- 基于相位替换的高分辨率叠加方法及其应用被引量：1
- 2015年
- 水平叠加技术是提高地震资料的信噪比和分辨率的方法之一.只有当CMP道集同相轴校齐,消除各种时差,才能实现CMP道集中各道真正的同相位叠加,否则地震资料的高频信息会缺失,降低信噪比和分辨率.本文给出一种应用相位替换的处理方法消除CMP道集中的剩余时差,利用消除剩余时差后的CMP道集进行叠加.这种方法的理论基础是地震信号的到达时完全包含在信号的相位谱中,通过改变相位谱可以达到改变信号到达时的目的.综合理论模型和实际资料的数据处理,详细探讨了该方法对提高信噪比和分辨率的效果,结果表明,通过选取合适的参考道,该方法可有效地提高地震资料的信噪比和分辨率且理论上可以消除任何时差.
- 王开燕刘丹王妍陈彦奇柳俊茹李蒙周妍
- 关键词：高分辨率信噪比
- 基于偏最小二乘回归法的储层厚度预测被引量：4
- 2015年
- 首次采用偏最小二乘回归法进行储层厚度预测,推导其数学算法,总结其优势,建立正演模型分析其可行性。针对靶区的地震数据进行地震属性的提取,优选出可以较好地描述砂体分布情况的5种属性,分别为波峰数、平均振幅、平均瞬时相位、振幅立方差和能量半衰时。利用这5种属性分别对靶区应用主成分分析法、神经网络法和偏最小二乘回归法,得到井点处的砂体厚度预测值。根据各自绝对误差和相对误差,推断应用最小二乘回归法预测砂体厚度值更为准确。根据建立的回归方程,对靶区进行砂体厚度预测,得到砂体厚度分布情况。
- 王世龙周妍王开燕
- 关键词：地震属性主成分分析法神经网络法
- 有限差分波动方程正演模拟中的吸收边界条件被引量：2
- 2014年
- 在地震波传播的数值模拟过程中,在有限的区域内建立吸收边界条件是一个很重要的问题。主要运用有限差分的方法对二维声波方程进行正演模拟,介绍并分析了利用有限差分的方法进行波动方程正演模拟过程中的几种吸收边界条件。先通过理论阐述,然后通过建立均质模型和层状介质模型来研究不同吸收边界条件下的边界吸收效果,得到对应的波场快照和单炮记录,并加以比较。通过实际验证得知当运用完全匹配层(PML)吸收边界条件时吸收效果最好,基本上不产生虚假反射。
- 王开燕周妍刘丹郝菲
- 关键词：有限差分法正演模拟吸收边界条件
