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基于互补集合经验模态分解的烃类识别技术

         
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摘要

储层含油气后,地震数据的振幅、频率等信息会发生变化,这为利用地震数据进行油气识别奠定了基础。根据互补集合经验模态分解(CEEMD)算法能够自适应分离出复杂信号的局部特征信息的优势,提出利用该算法提取地震数据中的烃类信息。分别采用经验模态分解(EMD)算法、集合经验模态分解(EEMD)算法以及CEEMD算法对MarmousiⅡ模型合成记录及实际测井数据合成记录进行分解,发现:基于EMD算法得到的各阶固有模态函数(IMF)分量与油气无明显对应关系;而在基于EEMD算法和CEEMD算法得到的IMF分量中,IMF1分量能够突出油气层的地震响应,压制非油气层处的地震响应,但在集成次数较少时,EEMD算法对应的IMF1分量受白噪声影响较为明显。相比EMD算法、EEMD算法,在较少计算量下,基于CEEMD算法得到的IMF1分量能够高精度刻画烃类的分布范围。最后将该方法应用于渤海A油田,根据该方法得到的烃类识别结果,部署A2井落实油水界面,该井实钻0.9 m油层、1.3 m油水同层及6.1 m水层,钻前预测结果与实钻结果基本一致,证实了方法的可行性与有效性。

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