横向非均匀介质中的曲率属性稳健提取方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41504092
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The curvature attributes (include structural curvature and amplitude curvature) can not only reflect the geometry of layer but also characterize the lateral nonhomogeneity. Therefore, curvature attributes play an important role in the exploration and development of complex oil-gas reservoir. In application, the stacked seismic data contains not only the geometric information of layer but also the lateral nonhomogeneity of layer. If the stacked seismic data is directly used to estimate dip/azimuth, the effect of lateral nonhomogeneity of layer would be involved, which will reduce the precision and robustness of structural curvature and amplitude curvature. This project focuses on this issue. We would use one-dimensional/high-dimensional continuous wavelet transform to extract the instantaneous phase, which only contains the geometric information of layer. Will the help of principal component analysis and multiwindow estimate, we will accurately estimate the dip based on instantaneous phase. The robust structural curvature can be extracted according to the dip estimation result. Finally, with the assistance of principal component analysis and accurate dip, we would propose a robust amplitude curvature extraction method and interpret this amplitude curvature. If this project runs smoothly, the result would support the exploration and development of complex oil-gas reservoir strongly, especially in characterizing the geometry and lateral nonhomogeneity of layer.
曲率属性(包含结构曲率和振幅曲率)不但能够反映地层的几何形态,还能够刻画地层的横向非均质性,因此在复杂油气藏勘探开发中能够发挥重要的作用。叠后地震数据不但包含地层几何信息,而且还含有地层横向非均质性信息。常规方法直接利用地震数据估计倾角,地层横向非均质性将严重影响倾角估计的准确性,进而大幅降低两种曲率属性提取的准确性和稳定性。本项目针对此问题展开研究:拟利用相空间变换从三维叠后地震数据中剥离出仅含有地层几何形态的数据,以此为基础,结合主分量分析技术和多窗估计技术提出准确估计倾角的方法,进而提出结构曲率属性的稳健提取方法;在准确倾角的基础上,拟以主分量分析为工具,提出振幅曲率的稳健快速提取方法并对其解译。本项目的研究成果能够准确、精细地刻画地层几何形态及非均质性,为复杂油气藏精细勘探开发提供有力支撑。

结项摘要

断层及裂缝精细预测是复杂油气藏勘探开发极为迫切的技术需求。曲率属性(包含结构曲率和振幅曲率)不但能够反映地层的几何形态,还能够刻画地层的横向非均质性。因此开展曲率属性精细提取方面的研究对复杂油气藏勘探开发极为重要。叠后地震数据不但包含断层及陡倾角等地层几何信息,而且还含有地层横向非均质性信息。各类常规方法直接利用地震数据估计倾角会遇到各种问题,例如:采用差分类方法估计地层倾角受噪声影响较大进而影响曲率估计的准确性;地层横向非均质性导致的振幅横向变化也影响倾角估计的准确性;断层及陡倾角构造等对其他小结构的屏蔽作用非常明显。上述倾角估计所面临的问题影响曲率属性(结构曲率及振幅曲率)提取的准确性和稳定性。因此本项目针对倾角估计及后续的曲率属性提取等问题展开了细致的研究,取得了众多有益的认识及成果,其中主要成果如下:(a)为提高数据质量,将无下采样Contourlet变换与Bandelet变换相结合给出一种改进型的Bandelet变换,并给出了一种噪声衰减方法,所获得的峰值信噪比较无下采样Contourlet变换及Bandelet均有所提高;(b)为减少噪声、地层横向非均质性及断层屏蔽等因素的影响,提出了联合复地震道分析、梯度结构张量及多窗分析的地层倾角估计方法,合成及实际数据表明所提出方法能够大幅度提高方法的抗噪性并减少横向非均质性及断层的影响;(c)在地层倾角精确估计的基础之上,提出了基于拟合的结构曲率提取方法,实际资料处理表明在断层刻画等方面明显优于常规的商业软件;(d)提出了地震振幅沿倾角的一阶、二阶导数稳健估计算法,在此基础之上给出了多尺度地震振幅曲率属性提取算法,并在实际资料处理中取得了明显的应用效果。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(9)
专利数量(4)
Robust seismic volumetric dip estimation combining structure tensor and multi-window technology
结合结构张量和多窗口技术的鲁棒地震体积倾角估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Xiaokai Wang;Wenchao Chen;Zhenyu Zhu
  • 通讯作者:
    Zhenyu Zhu
基于波形特征稀疏化建模的地震信号表示理论与方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    石油物探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈文超;陈昕;王伟;王晓凯;陈建友
  • 通讯作者:
    陈建友
An Iterative Zero-Offset VSP Wavefield Separating Method Based on the Error Analysis of SVD Filtering
基于SVD滤波误差分析的迭代零偏移VSP波场分离方法
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2018.2830375
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Wang Xiaokai;Chen Jianyou;Gao Lei;Chen Wenchao;Chen WC
  • 通讯作者:
    Chen WC
一种均匀网格反泄露傅里叶变换的频率域高效实现方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    石油物探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈建友;王晓凯;杨长春
  • 通讯作者:
    杨长春
地震勘探中基于形态成分分析的抽油机噪声衰减方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    地球物理学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李学良;王晓凯;赵昊;陈文超
  • 通讯作者:
    陈文超

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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    李嘉琪
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    --
  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
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基于波形特征稀疏化建模的地震信号表示理论与方法
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    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈文超;陈昕;王伟;王晓凯;陈建友
  • 通讯作者:
    陈建友

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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