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成功案例
- 33.如何在Petrel中做好井震对比
- 32.Petrel构造恢复解释(下)
- 31.Petrel构造恢复解释(上)
- 30.Petrel2014中地图服务的使用方法
- 29.Petrel合成记录工作流
- 28.构造面上叠合显示其它属性的等值线
- 27.动态计算显示沿层不同时间段的地震属性
- 26.自适应河道建模方法介绍
- 25.属性建模的层面控制技巧
- 24.Petrel2008/2009按Zone进行连续属性统计的workflow
- 23.Petrel中实现地震反演的方法和技巧
- 22.Petrel中计算某个层段的砂泥比或砂层厚度
- 21.对某个地质层段内的测井曲线做交汇和直方图分析
- 20.使用地震剖面照片进行二维地震解释
- 19.在Petrel中合并多个地震数据体
- 18.如何切割属性模型
- 17.Petrel中如何在Map window下显示不同layer的属性
- 16.在Stereonet中显示断层
- 15.地震解释窗口中Ghost的应用
- 14.断层建模中如何较好的处理复杂接触关系的断层
- 13.构造与岩性共同控制的油藏中如何设置多个油水界面
- 12.Workflow制作等比例沿层时间切片
- 11.基于地震数据体的属性建模方法
- 10.快速定义和修改井符号方法
- 9.叠加速度质量检查与沿层提取方法
- 8.Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相
- 7.使用地质体雕刻和人工神经网络来描述盐丘
- 6.联合使用Petrel Well Path Design和Well Path Design(new)方法
- 5.Petrel中抽稀层位的快捷方法
- 4.快速合并相同Template的曲线
- 3.如何使用Coordinate System Manager在Petrel中增加新的坐标系统
- 2.Petrel中如何加载叠加速度谱数据及层速度、平均速度的提取
- 1.Petrel中近于垂直的地层如何创建构造模型
Petrel操作技巧2014>>
8.Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相Petrel软件为用户提供了多种划分地震相的方法,用户可以通过Geobody实现多地震属性体的融合,充分利用不同岩相在频率、振幅、相位上的特征,实现地震相(异常体)的划分与识别,为建模提供岩相的初步认识;此外,利用Train Estimation Model模块也可以直接对地震体进行聚类分析。随着勘探的逐渐深入,井资料不断完善,单井相的认识会成为研究岩相分布的硬数据,如何充分利用井资料,有效结合地震多属性是更为准确的获得相(异常体)空间分布的关键。
利用Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相的方法能够充分利用井的硬数据和地震的软数据,具有更加可靠、可控、精确的特点,不仅可以用来对地震相带的识别,也可以用于气藏、油藏、特殊目标体的空间预测,为有利目标的选取和建模提供更可靠的空间认识(图6)。
1.生成多种地震属性
通过Volume Attribute模块提取多种能够反映地震相(异常体)的地震属性体;
a. 如针对于河道相,可以选择,
Sweetness: 甜点属性
Genetic Inversion: 遗传反演
Reflection Intensity: 反射强度
Graphic Equalizer: 图形均衡
Chaos: 去噪属性
Structural Smoothing: 构造平滑
Local Structural Dip:构造倾角
RMS Amplitude: 均方根振幅
Filter: 滤波
Variance (Edge Method): 方差属性(相干体属性)
3D Curvature: 曲率
Iso-frequency: 等频体
b. 针对于气藏,除上述部分属性外,也可以选择
T*Attenuation: 频率衰减相关属性
2.Geobody体雕刻
Geobody体雕刻技术可以帮助用户实现“所见即所得”,用户可以根据单种或多种地震属性融合的方法有效的识别河道、深水浊积体等典型相(异常体)的特征,立足于对单井的认识,能够很容易的借助体雕刻功能获得某一井区附近特定相的空间展布特征(图1)
3.Geobody体提取
经过体透视和体提取功能获得的Geobody体可以通过Convert to seismic horizon的功能获得砂体或者异常体(气藏)的顶底面的高度,进而获得其厚度;此外,还可以将提取出来的Geobody体通过Convert to points转换成对应的散点数据(图2-3)。
4. 多Point(相)点合并
经过Geobody模块转换的不同的岩相Point数据会分别产生各自的Points文件(图3)操作流程:双击Point文件-Setting-Operations-Common Operations-Point to Append:要合并的点(图4)。
5.神经网络分析
通过井上获得的认识和Geobody地震属性获得的确定性相分布,利用神经网络算法,选择多种与地震相有关的地震属性数据,将步骤4获得的Points点集作为培训数据点,选择合适的迭代参数,实现从已知到未知的相(异常体)的预测(图5)。