本文選題：塔里木盆地　切入點(diǎn)：克深地區(qū)　出處：《石油勘探與開發(fā)》2017年06期

【摘要】：針對塔里木盆地庫車坳陷克深地區(qū)地震成像存在的靜校正處理難度大、原始資料品質(zhì)低、速度建模及疊前深度偏移難度大3大難題,研究鹽下高陡構(gòu)造成像技術(shù)�；谡`差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小平方QR分解雙尺度層析反演方法獲取復(fù)雜近地表高精度速度模型,解決鹽下高陡構(gòu)造地震成像靜校正問題;在應(yīng)用高精度靜校正和均方根速度的基礎(chǔ)上,采用十字排列錐體濾波和球面擴(kuò)散補(bǔ)償技術(shù)提高地震資料信噪比、恢復(fù)深層有效反射信號,解決鹽下高陡構(gòu)造原始地震數(shù)據(jù)品質(zhì)低問題;在地質(zhì)、測井、鉆井等多信息的約束下,基于實體模型速度更新和網(wǎng)格層析速度反演的雙尺度速度建模技術(shù)獲取復(fù)雜地下構(gòu)造的高精度速度模型,并應(yīng)用真地表疊前深度偏移技術(shù)提高劇烈起伏地表條件下的地震成像效果,解決鹽下高陡構(gòu)造速度建模及疊前深度偏移問題。通過上述技術(shù)獲得鹽下高陡構(gòu)造高質(zhì)量地震成像成果,地震成像預(yù)測結(jié)果與實鉆井吻合好,并成功部署3口超深井。
[Abstract]:A high - precision velocity model of complex subsurface structure is obtained by using double - scale velocity modeling technique , which is based on error reverse propagation neural network and minimum square QR decomposition double - scale velocity modeling .

【作者單位】： 中國石油勘探開發(fā)研究院;
【基金】：國家油氣科技重大專項“致密氣富集規(guī)律與勘探開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)”(2016ZX05047) 國家示范工程“庫車坳陷深層-超深層天然氣田開發(fā)示范工程”(2016ZX05051)
【分類號】：P631.4

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本文編號：1680732