简介:ThecrookedseismiclinesalongvalleyswereirregularpreviouslyinFuxianofShanbei,showinganirregularbranchinplane,andhardtocompleteclosegrids.Therefore,it'sdifficulttoconductreservoirinversionof2Dseismicdata.In2001,ZhongyuanOilfieldCompanycarriedoutthestudyonfieldacquisitionmethodsandseismicprocessingtechnologyinFuxian.Straightlineswerepassingthroughplateausandformedseismicgridsbyusingflexiblegeometrywithvariablelinearbins.Dataprocessinginvolvedmodel-inversionbasedrefractionstaticcorrection,surfaceconsistentamplitudecompensation,deconvolution,andpre-stacknoiseattenuation.Astheresult,seismicdatawithahighfidelitywasprovidedforthesubsequentreservoirpredictions,small-amplitudestructureinterpretationandintegrativegeologicstudy.Becausealllineswerejointedtoformgrids,comprehensiveinterpretationofreservoirinversioncouldbefinallyimplementedbyusingthepseudologgingmethodtocontrollineswithoutwells.
简介:烃探索兴趣为开发新潜水艇暗岩成像技术更新了需要。今天遇到的最重要的问题之一是在暗岩下面的地震成像。在最近的年里,这个问题看起来被长使用部分克服了抵消地震数据。然而近的偏移量数据充分还有待于由于表面以及暗岩的内部异质引起的复杂波形被利用。近正常的发生数据,影响亚暗岩成像,是高度有用的在暗岩层以内理解内部结构。为如此的目标的变换波浪的使用在相当同类的暗岩层作为一种选择被建议了。与合成建模这里行使的一些,我们在处理更多的现实主义、异构的暗岩流动加亮实际困难。完整的波形震动图被计算在地震数据上理解intra-trappean沉积的效果。从印度的Deccan陷井的案例研究在这篇论文被介绍。首先,我们在全面地震图象上讨论设置的沉积的效果。后来,来自这个领域的声音的木头数据被用来用反射率方法并且与领域数据相比计算完整的波浪地反应。使用模式的可行性变换了波浪(在顶和底部暗岩接口的到S并且反过来的P)因为在Kutch区域的亚暗岩成像通过一系列速度深度侧面被讨论。由与领域数据作比较,我们证明在暗岩罐头以内的多重薄layering的效果强烈败坏我们寻求解释并且利用的图象。
简介:Thispaperpresentsanewapproachforattenuatingcoherentnoisein3Dseismicdata.Anadaptivebeamformingwithgeneralizedsidelobecanceller(GSC)designmethodologyisutilizedhereasageneralformoflinearlyconstrainedadaptivebeamformingstructure.Itconsistsofafixedbeamformer,andasignal-blockingmatrixinfrontofanunconstrainedadaptivebeamformer.Considerationfofthecomplexityofthegeometryfor3Dseismicsurvey,the3DbeamformingwithGSCtechniqueisdevelopedwithtwokeypoints:(1)sortingalongazimuthsectionstosimplifytherelationshipbetweentraveltimeandoffsetfrom3Dto2D,and(2)dynamicbinningschemetoavoidthepossiblepoorfoldinginsomeazimuthsections.Bothsimulationresultandrealdataexampleshowthatthenewlydeveloped3DbeamformingwithGSCyieldsmorecredibleresultsatarelativelowcost,sufficientstabilityandgoodresolution.
简介:传统地,在空中的时间域电磁(ATEM)数据被转换由重复导出地球模型。然而,数据高度经常在隧道之中被相关并且因而在倒置引起提出病、在坚定上的问题。关联复杂化在ATEM数据和地球参数之间的印射的关系并且因此增加倒置复杂性。排除这,我们采用主要部件分析把ATEM数据转变成直角的主要部件(PC)减少关联和数据维数并且同时压制无关的噪音。在这份报纸,我们使用一个人工的神经网络(ANN)接近与地球模型参数印射关系的PC,避免Jacobian衍生物的计算。基于PC的ANN算法为在空中的时间域与data-basedANN相比为分层的模型被用于合成数据电磁的倒置。结果在data-basedANN上表明更简单的网络结构,更少的训练步骤,和更好的倒置结果的基于PC的ANN优点,特别为污染数据。而且,基于PC的ANN算法有效性被假2D模型和比较的倒置与data-basedANN和Zhodys方法检验。结果显示基于PC的ANN倒置能与真正的模型一起完成一个更好的协议并且也证明基于PC的ANN是可行的转换大ATEM数据集。