简介:常规声波测井解释方法建立在各向同性地层中的垂直井基础之上,对各向异性地层中的水平井和斜度井并不适用。在水平井和斜度井的钻井过程中,岩屑会溅到井壁并最终在井壁底部形成一层薄岩屑层。同时,高速层和各向异性也可能会影响声波时差的测量。本文采用结合了Hybrid-PML的交错网格时域有限差分方法(SGS-FDTD),研究阵列声波仪器在各向异性介质中的水平井和斜度井条件下,不同因素对测得时差所带来的影响。模拟结果揭示了声波时差在高速层,薄岩屑层,井斜角,层厚,各向异性等不同影响因素下的相应规律。我们发现当波长远小于井壁与高速层的距离时,能够准确测得目的层时差;然而在两者处于同一量级时的近场条件下,几何声学理论不再适用;当井眼底部存在岩屑层时,费马原理依旧适用,对真实时差测量没有影响;在各向异性地层环境下,井斜角的增大使得测得时差由垂直向时差逐渐趋近于水平向时差;对于特定源距的声系,仪器在目的层中所移动的距离超过一定距离时,方可获得薄层时差值。基于不同井斜角和不同各向异性大小均匀TI地层模型的模拟结果,绘制了时差估计图版,可以对任意井斜角和各向异性比的模型进行时差的定量估计。通过对不同声系和不同弹性参数的模拟实验,证明了这种时差估计方法对TI地层中的水平井和斜度井准确有效。
简介:阻抗张量元素的计算是在大地电磁测深数据处理的重要一步。按照常规,阻抗张量被定义为以Zxx,Zxy,Zyx,和Zyy为元素的2×2矩阵。在本次研究中,6个元素的阻抗张量的计算使用了一个含有Zxx,Zxy,Zyx,Zyy,Zxz和Zyz分量的2x3矩阵。对上述两类阻抗张量元素的属性进行了分析。利用由印度古吉拉特邦卡奇沉积盆地采集的5个分量大地电磁数据测试了文中的方法。从视电阻率和相位的计算中我们是观察到在大部分的频带范围内4个元素阻抗和6个元素阻抗Zxy和Zyx两类元素区别不大。然而,较长周期时间的数据,如超过100秒,观察到视电阻率的增加和相位的减少。我们还注意到,倾子幅度在大部分时间几乎是零,但较长周期(超过100秒),逐渐呈增加的趋势。卡奇沉积盆地的地电断面表明在较长的周期内浅层近水平层和深层异常高电导性的不均质层都可能是引起大的Hz分量的原因。这表明,磁场垂直分量Hz对在大的2D/3D结构区域内的电场参数估计发挥的重要作用。
简介:针对矩形网射线追踪存在的模型剖分灵活性差、速度界面描述精度差等问题,研究了复杂结构三角网最小走时射线追踪全局算法。(1)根据剖分区域点、线、面的结构关系,遵循Delaunay三角剖分的优化准则进行三角网格剖分;(2)定义三角单元射线追踪的拓扑关系;(3)波源点及某一时刻波到达的每一个节点点构成波行面,在波行面扩展过程中计算节点的最小走时和次级源位置,实际次级源检索采用双曲线近似算法;(4)利用各节点走时和次级源方向信息,通过最小走时搜索,拾取从接收点到源点的射线路径。数值模拟结果表明,三角网射线追踪方法模型剖分时灵活性强、速度间断面的描述精度高,追踪结果准确。
简介:Q因子估算是近地表吸收补偿提高地震记录分辨率最为重要的基础工作之一。我们采用了一种新的井地联合地震数据采集方式减小检波器耦合对Q因子估算的影响。在以激发井为中心的圆周上,按照井下检波器的设计深度,布置多口深度不同的接收井,将检波器直接安置在每口井的井底,以消除常规井间观测方式造成的检波器与井壁耦合对Q因子估算的影响。在此基础上,我们提出了一种不受激发影响的Q因子层析反演方法,利用模型数据就该方法的稳定性和可靠性进行了测试分析。使用两个不同的地震频带对大港油田实际近地表观测数据进行了吸收反演,反演结果表明,近地表的吸收系数远大于地下地层的吸收系数,近地表吸收补偿对于提高地震资料分辨率具有重要的现实意义。另外,两个频带反演得到了不同的Q因子,这在一定程度上支持了Q因子对频率依赖性的认识。
简介:井地电位成像是通过套管向井中供电或将电源放在井中,在地表观测电位异常的一项技术,其供电源有线源和点源两种类型。为了研究这两种电源对地下异常体产生的电位异常特征,本文针对不同激励源,采用有限差分方法进行数值模拟研究,在线性方程组求解电位时引入不完全Cholesky共轭梯度(ICCG)迭代方法,分别实现了点源和线源井地电位成像技术的三维正演。最后,基于阻尼最小二乘法实现了井地电位成像技术的电阻率三维反演。设计不同地电模型分别进行正演和反演试算,正演结果表明,供电电源的类型不同,异常体在地表的电位异常特征也不同;反演结果表明,低阻体的反演结果要好于高阻体,点源置于异常体下方时反演的电阻率对异常体边界的识别比线源更加准确。
简介:传统的f-x域经验模态分解法(Empiricalmodedecomposition,EMD)能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。