导读:本文包含了地震数据模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:速度场,时间域,深度域,时深转换
地震数据模型论文文献综述
白振华[1]（2019）在《基于地质模型的映射采样地震数据体时深转换方法及应用》一文中研究指出在油田开发中后期的精细油藏描述阶段,地震数据体对油藏储层模拟的约束和指导有至关重要的作用,但基于传统速度模型的时深转换存在较大不确定性,因此,提出了基于地质模型的映射采样法时深转换,规避了速度场的累计误差和不确定性。首先,在区域标志层面上实现井震精确标定,追踪解释成图时深转换后,分时间域和深度域同步建立高精度的地质模型;然后,通过地震重采样方法把地震数据体采样到时间域模型;最后,通过映射采样实现时间域模型到深度域模型的转换。与传统方法相比,该方法完全保证了转换的精度和保真度,提高了油田开发地质与油藏描述的精度,应用效果较好。(本文来源于《长江大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
晏红艳,尹成,丘斌煌,赵明,宋鹏[2]（2018）在《复小波框架联合多模型自适应减法在莺歌海盆地地震数据多次波剔除中的应用》一文中研究指出莺歌海盆地发育一系列泥-流体底辟构造与断裂,地震资料受浅层气和底辟构造的影响,其下覆地层在地震剖面上表现为模糊区,内部反射杂乱且能量较弱,而鸣震、自由表面和由浅层气产生的多次波类型复杂,能量又太强,常规的多次波剔除方法极易造成多次波残留或损伤一次波。复小波域的联合多次模型自适应相减方法是一种在连续小波框架下使用非固定维纳匹配滤波器进行多道处理的多次波剔除技术,适合于弱信号地区的多次波剔除处理,本文在详细阐述复小波域的联合多次模型自适应相减方法原理的基础上,将该方法引入到莺歌海盆地的多次波剔除处理中,有效压制了该区域地震数据的多次波,显着提高了该弱信号区域的信噪比。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2018年12期）
惠春,潘华,郭星,李金臣,郎从[3]（2018）在《运用古地震数据分析布朗过程时间模型中强震复发间隔变异系数》一文中研究指出在我国大陆广泛搜集到的45个地震序列的基础上,首先利用最大似然估计法计算出不同样本量地震序列的变异系数值,然后与其对应的断层源参数作相关性分析,并对具有不同样本量地震序列中的变异系数值进行标准化处理,进而计算得到一个通用的变异系数值(α_c=0.37)。相关分析结果显示变异系数值与断层的长度和滑移速率呈负相关,在此基础上本文对通用变异系数值(α_c=0.37)的应用进行了分析,通过对αc进行一倍标准差运算得到3个变异系数值(0.21,0.37,0.53),分别适用于特征性具有明显差异的活动断层.(本文来源于《地震学报》期刊2018年02期）
鲍彬彬[4]（2017）在《基于地震数据的储层预测自动寻优模型研究》一文中研究指出地震数据中蕴含着丰富的有关地下的地质构造、底层岩性和流体物性等信息,是储层预测的数据基础。但随着我国油气勘探开发的水平越来越高和勘探领域的不断延伸,地震属性数量和种类膨胀式增长,储层预测难度增大。数据挖掘是一种有效进行储层预测手段。本文基于数据挖掘中的特征降维方法和聚类分析构造了储层预测模型。基于数据挖掘的储层预测模型在实际使用中经常需要人工设置参数。如果使用者不了解数据挖掘技术,设置参数是一个困难的事。储层预测模型参数选择的好坏对其预测结果有很大影响。储层预测模型一般会有多个参数,有的参数变化范围比较大,模型参数取值组合很多,人工寻找模型最佳参数很耗费时间。本文提出一个储层预测模型参数自动寻优的方法,无需用户设置模型参数,减轻了用户的负担,并且收敛速度快。首先,针对储层预测模型中的聚类算法参数优化问题,本文使用一种基于混合编码的粒子群对聚类算法的参数进行寻优。根据聚类目标—类内相似度最大、类间相似度最小,设计粒子适应度函数,进而提高聚类结果质量。其次,对整个储层预测模型的参数优化进行研究。储层预测模型包含特征降维和聚类分析两部分。通常这两部分是单独进行优化,但这样得到的结果是局部最优,而不是全局最优。本文利用混合粒子群对整个模型的所有参数同时寻优,也就是特征降维和聚类分析联合优化。最后,地震数据绝大部分都是无标签数据,标签数量很少。本文提出了一种基于聚类结果的自动标签选取方法以获得更多的标签,使得依赖于一定规模的训练数据的有监督分类算法能产生较为精确的分类器。对于基于分类算法的储层预测模型参数寻优,也使用混合粒子群方法,以提高分类精确度。实验表明,混合粒子群能自动地对储层预测模型参数寻优,提高模型预测精确度。储层预测整个模型参数同时寻优,比单独寻优的效果好。基于自动标签的分类效果并不比聚类效果差,说明了基于聚类结果的自动标签选取方法是有效的。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
张志鹏,陈开远,胡水清[5]（2016）在《露头岩心和地震数据分析建立裂缝网络模型进行断层和裂缝的预测》一文中研究指出一般来说,要想掌握和开发好一个地下的裂缝性储层,就必须理解好不同尺度大小的裂缝网络发育情况。而不同尺度大小的裂缝网络系统又可以通过几种不同的方法进行研究,然后将它们都整合到最后的裂缝分布模型中。例如分析微裂缝(从厘米到米大小)的特征和分布,可以从定向的岩心和测井资料入手进行研究,而对于断层(巨大的裂缝,大于数百米)可以从地震上被解释和反映。对于中等大小的裂缝(从十几米到百米)大多数是研究起来有难度和疑问的,因为目前我们是不可能用直接的工具去分析它们,并且我们也很难通过地震数据体去检测和识别它们。所以这种类型的裂缝也被称为亚地震波裂缝,它对于裂缝性储层渗透率特征的影响是极其重要的。基于此,在本文中我们已经提出了一种工作流程台,它可以将相似的露头、岩心数据进行整合,还可以在地震数据体中自动的检测构造裂缝的特征。在这地震的属性体可以被浏览,轮廓可以被检测和识别。而且生成的数据集被统计成直方图、玫瑰图、平面图和叁维网络来进行分析。在工作台上通过地震数据解释出来的断层网络系统的比较,又可以检测到不同的裂缝发育的区域以及裂缝的通道是否与断层相连,这样在储层研究中就可以更好的约束构造演化过程。还可以通过用这些裂缝轮廓去计算概率性的裂缝面,这些裂缝面又可以很容易的被输入一个离散式裂缝网络模型中来进行储层特征的预测。建立了这个裂缝网络模型后,就可以进行断层和裂缝网络的预测,这样对我们准确的认识地下的构造特征提供了有利的依据。(本文来源于《第十四届全国古地理学及沉积学学术会议论文摘要集》期刊2016-09-23）
陈生昌,陈国新,周华敏[6]（2014）在《基于速度模型表达的地震数据偏移与波形反演理论》一文中研究指出地震数据的偏移成像与波形反演是当前地震数据处理理论方法研究中的热点,根据地震数据偏移成像和波形反演中涉及到的反射与散射波场的产生机制和传播开展偏移成像与波形反演方法理论研究,提出基于地下速度模型表达的地震数据偏移成像与波形反演理论。针对反射地震数据偏移成像和波形反演中的反射波场,提出反射型的速度模型表达,即,vm=v⊕r vm为地下宏观速度模型,只与直达波场和透射波场有关;r为地下反射率,只对入射波场(本文来源于《2014年中国地球科学联合学术年会——专题19：地震波传播与成像论文集》期刊2014-10-20）
冯亚丽,吕鹏全,刘永江,李乃峰,任秀英[7]（2014）在《地震数据作业处理模型优化的研究》一文中研究指出论文针对海量地震数据并行处理平台中运行作业效率低,作业运行过程中各个模块需要互相等待的现状,提出对现有的作业串行处理的运算方式进行改变和优化。在分析了当前的作业处理机制,经过多种用例测试后,发现串行的各个模块由于互相等待,没能发挥集群节点多核的优点,CPU利用率极低。于是建立海量地震数据的作业并行处理模型,即输入模块,处理模块及输出模块分别建立独立的进程,各自独立完成相应的任务,以提高计算机CPU、内存、磁盘输入输出的利用率,各个模块不必互相等待对方而使集群节点的性能得到充分利用。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2014年08期）
肖彦君,王志凯,范嘉豪[8]（2014）在《海洋地震数据处理中的海水分层模型》一文中研究指出海洋地震数据处理过程中,海水速度是一个重要参数,传统的处理方法是将海水速度视为常数。该文研究了海水的速度的影响因素,并通过速度变化将海水分层。海水分层对地震数据影响较小,但是可以提高处理精度。(本文来源于《科技创新导报》期刊2014年18期）
周晗,彭真明[9]（2013）在《引入地震数据约束的波阻抗初始模型建立》一文中研究指出1.引言初始波阻抗模型是测井约束反演处理的控制因素,建立尽可能接近实际地层条件的波阻抗模型,是减少其最终结果多解性的根本途径。测井资料在纵向上详细揭示了岩层的波阻抗变化细节,地震资料则连续记录了波阻抗界面的深度变化,二者的结合,为精确地建立空间波阻抗模型提供了必要的条件。本(本文来源于《中国地球物理2013——第十八专题论文集》期刊2013-10-13）
陈殿远,周洪生,张薇,梁群,高妍[10]（2013）在《一种新的速度模型及其在深水区低幅构造区域地震数据处理中的应用——以南海某勘探区为例》一文中研究指出介绍了一种新的用于描述在压实砂岩地层中速度随深度逐步增加的速度趋势方法。该方法建立的速度模型受地质条件约束且很稳定;一般海底地形,高孔隙压力突变等不连续区域都能适应;且该方法需要比经典的线性速度模型更少的地层数来描述速度剖面,故能更好的控制横向的连续性。其参数变量少且简单易行,可以用于多种速度分析或反演方法中;比如地震速度层析成像或者约束反演。对该方法的各个参数影响进行了分析评估,模型计算拟合良好。此法用于南海低幅构造地区实际资料表明:拟合得到的速度曲线与测井得到的VSP曲线相近,建立的速度场层位划分清楚,符合地质规律,适用于深水少井区。落实了低幅构造局部构造,清晰地描绘构造细节,为储层预测做出贡献。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年10期）
地震数据模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
莺歌海盆地发育一系列泥-流体底辟构造与断裂,地震资料受浅层气和底辟构造的影响,其下覆地层在地震剖面上表现为模糊区,内部反射杂乱且能量较弱,而鸣震、自由表面和由浅层气产生的多次波类型复杂,能量又太强,常规的多次波剔除方法极易造成多次波残留或损伤一次波。复小波域的联合多次模型自适应相减方法是一种在连续小波框架下使用非固定维纳匹配滤波器进行多道处理的多次波剔除技术,适合于弱信号地区的多次波剔除处理,本文在详细阐述复小波域的联合多次模型自适应相减方法原理的基础上,将该方法引入到莺歌海盆地的多次波剔除处理中,有效压制了该区域地震数据的多次波,显着提高了该弱信号区域的信噪比。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地震数据模型论文参考文献
[1].白振华.基于地质模型的映射采样地震数据体时深转换方法及应用[J].长江大学学报(自然科学版).2019
[2].晏红艳,尹成,丘斌煌,赵明,宋鹏.复小波框架联合多模型自适应减法在莺歌海盆地地震数据多次波剔除中的应用[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2018
[3].惠春,潘华,郭星,李金臣,郎从.运用古地震数据分析布朗过程时间模型中强震复发间隔变异系数[J].地震学报.2018
[4].鲍彬彬.基于地震数据的储层预测自动寻优模型研究[D].厦门大学.2017
[5].张志鹏,陈开远,胡水清.露头岩心和地震数据分析建立裂缝网络模型进行断层和裂缝的预测[C].第十四届全国古地理学及沉积学学术会议论文摘要集.2016
[6].陈生昌,陈国新,周华敏.基于速度模型表达的地震数据偏移与波形反演理论[C].2014年中国地球科学联合学术年会——专题19：地震波传播与成像论文集.2014
[7].冯亚丽,吕鹏全,刘永江,李乃峰,任秀英.地震数据作业处理模型优化的研究[J].计算机与数字工程.2014
[8].肖彦君,王志凯,范嘉豪.海洋地震数据处理中的海水分层模型[J].科技创新导报.2014
[9].周晗,彭真明.引入地震数据约束的波阻抗初始模型建立[C].中国地球物理2013——第十八专题论文集.2013
[10].陈殿远,周洪生,张薇,梁群,高妍.一种新的速度模型及其在深水区低幅构造区域地震数据处理中的应用——以南海某勘探区为例[J].科学技术与工程.2013