本文選題：裂縫識別 + 深部儲層　； 參考：《地球物理學進展》2017年01期

【摘要】：由于深層地震資料信噪比通常較低,為合理利用地震數(shù)據(jù)各頻帶的反射能量,提高深層資料品質,改善常規(guī)疊后裂縫檢測方法對細小裂縫的識別能力,本文開展分頻螞蟻追蹤技術檢測深層小斷層的方法研究.基于單頻螞蟻屬性解釋,借助廣義S變換與小波變換分析技術,提出了分頻螞蟻追蹤斷裂系統(tǒng)解釋技術.利用該技術對GP地區(qū)深層礁灘儲層裂縫進行了檢測.對比分析表明,相較于傳統(tǒng)螞蟻追蹤屬性,分頻融合螞蟻數(shù)據(jù)體能夠較好的壓制噪聲干擾,識別出常規(guī)全頻帶數(shù)據(jù)難以識別的深層小斷層,對斷層的反映更為清晰、準確,反映了更豐富的裂縫發(fā)育帶信息.
[Abstract]:Because the signal-to-noise ratio (SNR) of deep seismic data is usually low, in order to utilize the reflection energy of every frequency band of seismic data reasonably, improve the quality of deep layer data and improve the ability of the conventional post-stack fracture detection method to identify small fractures,In this paper, the method of detecting deep fault by frequency division ant tracing technique is studied.Based on the attribute interpretation of single frequency ants and with the help of generalized S transform and wavelet transform technology, an interpretation technique of ant tracing fracture system with frequency division is proposed.This technique is used to detect the fractures in deep reef and beach reservoirs in GP area.The comparative analysis shows that compared with the traditional ant tracking attribute, the frequency division fusion ant data body can better suppress noise interference, identify the deep fault which is difficult to identify by conventional full-band data, and reflect the fault more clearly and accurately.It reflects more abundant information of fracture development zone.
【作者單位】： 成都理工大學油氣藏地質及開發(fā)工程國家重點實驗室;中國成都理工大學地球物理學院;
【基金】：國家自然科學基金石油化工聯(lián)合基金(U1562111) 國家科技重大專項(2016ZX05002-004)聯(lián)合資助
【分類號】：P631.44

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本文編號：1773148