导读:本文包含了地震相论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:湖底,波形,油气藏,卷积,深度,煤田,神经网络。
地震相论文文献综述
刘芯羽,王婉君[1]（2019）在《松辽盆地孤店断陷岭深地区火石岭组地震相研究》一文中研究指出根据岩心观察、测井录井资料、叁维地震资料等,运用地震沉积学等相关知识,研究分析孤店断陷岭深地区火石岭组的地震相特征及沉积相。研究表明,该地区火石岭组以砂岩和泥岩为主,夹少量碳质泥岩与砂砾岩等。地震反射强,多为强振幅-强连续-中低频,组内部反射特征存在差异,沉积、构造现象丰富,可识别出冲积扇、湖泊相、湖沼相及近岸水下扇等,为下一步勘探提供参考。(本文来源于《辽宁化工》期刊2019年12期）
吴微,谭绍泉,王树华,于会臻,刘华夏[2]（2019）在《基于深度学习的地震相自动识别技术研究》一文中研究指出针对传统地震相分析方法难以有效表征地震相与地震数据间复杂的非线性映射关系，而人工解释工作强度大、效率低的问题，进行了基于深度卷积神经网络模型开展了地震相的智能识别技术研究。本文首先根据钻井解释和专家知识两种方式构建了地震相的训练样本库，之后利用Tensorflow深度学习框架开展了网络参数寻优，利用搭建好的网络模型进行了实际资料的训练和预测。测试结果表明，利用深度卷积神经网络构建的河流相模型，预测成功率高于75%。因此，深度卷积神经网络不仅可以很好地保持地震数据结构特征，还可以基于多层网络结构挖掘数据中更深层的特征来提高地震相识别结果的可靠性，印证了该技术在地震相识别中的巨大应用潜力。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
黄捍东,张建军,刘伟,沈金松[3]（2019）在《地震相控混沌反演在岩性油气藏储层预测中的应用——以RY坳陷M井区为例》一文中研究指出RY坳陷M井区位于浅水叁角洲前缘斜坡带,多发育水下分流河道沉积,砂岩储层厚度薄、横向变化快,且同一时期的砂体在平面上表现为多套油水系统,容易形成岩性油气藏,利用常规手段进行储层预测的难度较大。本文通过引入地震相控制,利用纵向及横向上的构造起伏、岩性变化、沉积环境变迁等先验信息降低了反演的多解性;同时将混沌理论与反演算法结合,根据反演迭代的实时状态自适应地修改正则化算子,调节反演稳定性和分辨率达到最佳平衡,既避免了混沌现象的出现,又最大限度地揭示薄层信息。M井区的实际应用显示,相控混沌反演可以突出地震波形的细节变化,准确刻画储层尖灭和分叉点位置,达到精准预测岩性油气藏的目的,对后续岩性油气藏的勘探开发具有较大指导意义。(本文来源于《CT理论与应用研究》期刊2019年05期）
刘仕友,宋炜,应明雄,孙万元,汪锐[4]（2019）在《基于密度的含噪声角道集波形聚类地震相分析》一文中研究指出基于地震沉积学理论的常规地震相划分主要利用均方根振幅属性,该划分方法未综合考虑与地震波形变化相关的频率和相位信息,因而导致地震相划分不精确。为此,将基于密度的含噪声应用波形空间聚类(DBSCAN)方法应用于地震相聚类分析,该方法的主要步骤为:①基于地震沉积学原理的基准参考面追踪和等时地层切片划分;②沿地层切片按固定时窗提取地震特征波形;③地震特征波形的标准化;④基于地震特征波形的DBSCAN参数优选及分析。由于DBSCAN方法无需提前确定聚类类别数,因此适用于无法提前确定地震相类别的地震相分析。基于密度的含噪角道集波形聚类地震相分析方法应用于叁维地层物理模型和实际资料的结果表明,采用DBSCAN方法进行波形聚类分析,可有效地提高地震资料地震相分析的精度,在综合考虑AVO效应差异的前提下,该方法不仅可以提高地震相划分的可靠性,还可以区分储层含气性差异。(本文来源于《石油物探》期刊2019年05期）
蔡涵鹏,李会强,秦情,吴庆平,胡浩炀[5]（2019）在《迭前地震纹理特征和空间信息联合驱动的地震相分析方法》一文中研究指出传统的地震相分析方法主要基于地震反射波形或者地震属性,它们利用地震数据的不一致性来实现反射元的相类别指派,是仅仅基于数据驱动的方法。实际地层展布具有明显的横向连续性,而仅基于数据驱动的方法未有效利用叁维地震数据中包含的地层先验信息,使得分析结果与实际情况的吻合度有待提高。本文从迭前地震纹理特征出发,进行地震相的初始分析,再研究地层中先验信息在空间中的传播方式,以空间概率的形式对基于数据驱动的分析结果进行修正。实际数据处理结果证实研究方法获得的地震相分析结果能够更好地反映实际沉积环境情况。(本文来源于《中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集》期刊2019-09-09）
薛继龙,张睿[6]（2019）在《地震相分析技术在煤田地震勘探中的应用》一文中研究指出在煤田地震勘探方面,地震相分析技术作为新型的实用技术在煤田地震勘测中日渐重要。地震相的分析技术是基于地震地层学的研究,在煤田勘探中,由于煤田的开采深度较浅,因此运用地震相分析技术可以获得较为丰富的地震信息。因此,把地震相分析技术运用到煤田地震勘探中有着重大意义。(本文来源于《石化技术》期刊2019年07期）
杨晓兰[7]（2019）在《基于正演模型的地震相识别溶洞充填技术——以塔河油田12区东奥陶系储层为例》一文中研究指出尝试采用正演和地震相方法对塔河油田12区东奥陶系埋深较大的碳酸盐岩岩溶缝洞型储层的充填性进行识别。根据该区地层和缝洞特征,建立精细的地层模型;并根据缝洞的大小、发育位置、充填性建立相应的溶洞充填性地质模型;在此基础上,建立了8种类型溶洞充填地质剖面,通过正演获得相应的地震剖面;将正演获得的地震剖面与实钻井剖面进行对比,获得不同类型溶洞在地震相上的响应特征。统计表明,应用基于正演模型的地震相识别溶洞充填性的可靠程度达86%,为该区建立起一套有效的缝洞充填性识别方法。(本文来源于《复杂油气藏》期刊2019年02期）
孔令辉,凌涛,叶青,彭旋,孙晓晖[8]（2019）在《地震相分析在沉积相研究中的应用》一文中研究指出针对涠洲A油田流沙港组沉积相带变化复杂、井间优势储层展布认识不清的问题,利用地震反射的外部几何形态、内部反射结构、振幅、频率、连续性等参数,对地震相类型进行了精细划分,识别出填充型地震相、丘状-透镜状地震相、席状地震相以及中弱振幅-中低连续地震相4种典型地震相,并将地震相展布特征与区域沉积背景及测井相特征相结合,把地震相转化为沉积相,从而确定了该油田流沙港组沉积类型,明确了优势储集相带。(本文来源于《复杂油气藏》期刊2019年02期）
钟玮,田伟秀,唐璇[9]（2019）在《歧口凹陷歧北斜坡远岸重力流湖底扇沉积的地震相特征》一文中研究指出以古地貌认识为指导,克服钻井少的特点,应用landmark地震地质解释平台,从平面和剖面两个角度开展了地震相分析,以进一步明确该区远岸湖底扇沉积的地震相特征、扇体的延伸距离及波及范围,为今后该区的井位部署工作提供有力的技术支撑。研究表明,在剖面上,横切物源方向能识别出强振幅、中频、低连续性的杂乱反射结构,代表了水动力不稳定的高能环境,是湖底扇、重力滑动或构造变动的标志之一,而在顺物源方向能识别出规模较小的迭瓦型前积反射构造,前积层倾角十分平缓,代表了该区发育小型沟道;在平面上,提取了均方根振幅、总能量及瞬时频率等地震属性,反映了该区砂体平面上的展布特征及岩性的变化规律,与上述地震剖面特征综合判断,该区沙一下段在张北断层及歧东断层下降盘处发育4个湖底扇体,主要发育中扇辫状沟道及外扇席状砂微相,向西北方向展布,与北部沧县物源砂体交互。(本文来源于《城市地质》期刊2019年02期）
杨文强[10]（2019）在《孙疃矿中组煤层地震相分析与煤厚预测》一文中研究指出煤形成过程由于沉积环境的变化,煤层厚度往往变化较大,在开采时,当实际煤厚比设计煤厚变薄10%-20%时,煤炭产量会下降35%-40%,同时研究煤层厚度也有利于预防瓦斯突出。因此,研究煤层厚度变化规律与地震预测方法,对煤矿安全高效开采具有重要的研究意义和实用价值。煤层厚度主要取决于可容空间增长速率与泥炭聚集速率之间的相对平衡,只有相对稳定的沉积环境才有利于煤层沉积,因此煤层的沉积环境(沉积相)是煤层厚度变化的主要因素。在煤层沉积相与测井相分析基础上,根据地震参数特征上的差别,划分地震层序,建立地震相(地震层序)与沉积相(地层层序)的对应关系,采用地震相方法划分为不同的地震相区,给出煤层不同沉积相区。由于煤层厚度的变化,会引起煤层反射波属性的变化,也就是反射波波形的变化,也就是有可能根据煤层反射波形的变化预测煤层厚度。本文系统分析了孙疃矿钻探、测井等资料,利用沉积相和测井相等相关地质理论,依赖地震相分析方法划定了首采区中煤组沉积相,认为区内主要有分流河道及分流间洼地两种沉积相,并讨论了沉积环境对煤层厚度变化的控制。建立了煤层厚度变化楔形地震地质模型,模拟地震道波形随煤层厚度变化的响应,研究了基于波形分类的地震相分区煤层厚度预测方法。将该方法应用于孙疃矿首采区中煤组7_2、8_2煤层厚度预测,在钻孔约束下对实际资料进行处理,采用波阻抗法、谱矩法和波形分类地震相方法反演煤层厚度,其中波形分类地震相方法预测的煤层厚度精度高,证明该方法可行。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-06-01）
地震相论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统地震相分析方法难以有效表征地震相与地震数据间复杂的非线性映射关系，而人工解释工作强度大、效率低的问题，进行了基于深度卷积神经网络模型开展了地震相的智能识别技术研究。本文首先根据钻井解释和专家知识两种方式构建了地震相的训练样本库，之后利用Tensorflow深度学习框架开展了网络参数寻优，利用搭建好的网络模型进行了实际资料的训练和预测。测试结果表明，利用深度卷积神经网络构建的河流相模型，预测成功率高于75%。因此，深度卷积神经网络不仅可以很好地保持地震数据结构特征，还可以基于多层网络结构挖掘数据中更深层的特征来提高地震相识别结果的可靠性，印证了该技术在地震相识别中的巨大应用潜力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地震相论文参考文献
[1].刘芯羽,王婉君.松辽盆地孤店断陷岭深地区火石岭组地震相研究[J].辽宁化工.2019
[2].吴微,谭绍泉,王树华,于会臻,刘华夏.基于深度学习的地震相自动识别技术研究[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[3].黄捍东,张建军,刘伟,沈金松.地震相控混沌反演在岩性油气藏储层预测中的应用——以RY坳陷M井区为例[J].CT理论与应用研究.2019
[4].刘仕友,宋炜,应明雄,孙万元,汪锐.基于密度的含噪声角道集波形聚类地震相分析[J].石油物探.2019
[5].蔡涵鹏,李会强,秦情,吴庆平,胡浩炀.迭前地震纹理特征和空间信息联合驱动的地震相分析方法[C].中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集.2019
[6].薛继龙,张睿.地震相分析技术在煤田地震勘探中的应用[J].石化技术.2019
[7].杨晓兰.基于正演模型的地震相识别溶洞充填技术——以塔河油田12区东奥陶系储层为例[J].复杂油气藏.2019
[8].孔令辉,凌涛,叶青,彭旋,孙晓晖.地震相分析在沉积相研究中的应用[J].复杂油气藏.2019
[9].钟玮,田伟秀,唐璇.歧口凹陷歧北斜坡远岸重力流湖底扇沉积的地震相特征[J].城市地质.2019
[10].杨文强.孙疃矿中组煤层地震相分析与煤厚预测[D].中国矿业大学.2019
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