基于构造导向滤波与梯度结构张量相干属性的储层裂缝预测方法及应用

来源 :石油地球物理勘探 | 被引量 : 0次 | 上传用户:candle819
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
梯度结构张量(GST)相干技术和构造导向滤波技术在断层解释方面各具优势,但将二者结合的应用实例并不多见。为此,提出基于构造导向滤波与GST相干属性的储层裂缝预测方法。首先,利用构造导向滤波方法对地震数据进行各向异性补偿处理,在提高信噪比的同时突出断层和裂缝特征;然后,利用优化处理后的地震数据提取地层倾角、方位角等属性,获得计算断层和裂缝的基础数据;最后,基于倾角、方位角、振幅等数据构建方向导数矢量和GST,通过计算GST的特征值和特征向量,提取突出地震数据结构特征的GST相干属性,实现储层裂缝精细识别。基
其他文献
四川盆地茅口组储层天然裂缝发育程度不同,非均质性强,均匀布酸困难,导致储层目标层段改造不均匀,影响单井储层改造效果。为提升强非均质裂缝型储层的整体改造效果,基于3D打印裂缝岩板模拟技术,模拟研究了不同完井方式下非机械方式暂堵转向工艺,优选了耐温、承压能力的暂堵转向材料,评价了不同裂缝下暂堵转向材料含量、粒径组合等设计参数及其封堵能力。实验结果表明:优选的暂堵材料承压达15 MPa,150℃降解率>98%,适用于四川盆地茅口组裂缝型储层条件;针对射孔完井的暂堵球投球总数需为炮眼数的1.1~1.3倍,暂
该系统首先是通过TCS230颜色传感器对粮食进行颜色特征信息提取,然后将得到的数据传送给单片机分析,这样就实现了一个简单的基于颜色识别的粮食安全检测系统。
针对单日和累计新增、确诊、治愈、死亡等数据,建立回归模型进行数据拟合。利用SPSS软件,建立时间序列模型,预测疫情短时期内变化趋势。对性别,年龄,迁移等因素进行检验,判断控制型变量对疫情感染的显著性影响。利用方差分析,得到性别、年龄、人口流动因素对疫情影响显著。预测出全球疫情传染仍处于危险期,感染人数仍在递增,发生二次波动的可能性较大。
意图识别和槽填充是自然语言理解的两个基本任务,它们之间互相携带了对方的信息。本文提出了一种基于BERT-CRF的联合识别模型。实验结果表明,该模型在意图识别的准确率和语义槽填充的F1分数方面都有显著的提高。
建立了微型热导检测器(μTCD)气相色谱法测定天然气中总硫含量的方法。在优化的实验条件下,评价了方法的可靠性,探讨了分析方法的有效性、重复性、准确性和烃类组分对待测目标物的影响,在天然气气质组分不含丁烷及以上组分的条件下,方法的定性重复性(色谱峰保留时间的相对标准偏差)≤0.3%,定量重复性(测量结果的相对标准偏差)≤2%,准确性的分析偏差≤5%,不同测量方法的比对结果满足GB/T 11060.8-2020总硫测定方法仲裁标准中再现性的要求。μTCD气相色谱法与常规气相色谱仪相比,具有灵敏度高、分析周期短