陈学国
- 作品数：21 被引量：121H指数：6
- 供职机构：中国石化胜利油田更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项国家自然科学基金深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：天文地球石油与天然气工程更多>>
- 准噶尔盆地石炭系烃源岩地球化学特征研究被引量：7
- 2012年
- 系统分析了准噶尔盆地石炭系烃源岩有机质丰度、有机质类型及成熟度等特征,应用综合地球化学指标对有机质类型进行判定.石炭系烃源岩有机质丰度高,上统好于下统.其有机质类型表现为下统好于上统,下统以混合偏腐泥型为主,上统以混合型偏腐殖型为主,煤系以腐殖型为主.下统烃源岩几乎都在成熟—过成熟范围内,利于生成成熟油气和凝析油,上统利于生气.并通过纵向上各主要烃源岩层对比,总结出重碳同位素、饱和烃色谱不含β胡萝卜烷、规则甾烷以C27呈显著优势的"V"型分布是石炭系烃源岩的几个标志性地球化学特征.
- 陈学国
- 关键词：准噶尔盆地有机质类型碳同位素生物标志物
- 重力反演技术在超深层储层预测中的应用——以准噶尔盆地腹部为例
- 2024年
- 准噶尔盆地超深层勘探潜力巨大,应用地震资料进行储层预测是目前油气勘探的主要技术手段,但由于超深层地震资料信噪比低,储-震对应关系不明确,且实钻井少,难以建立有效的地震反演初始模型,这些问题均制约了地震反演技术在超深层储层预测中的应用。重力反演作为一种重要的定量解释手段,可以得到地下的密度分布特征,为地质解释提供支持,根据密度模型可以为地震反演建立相对可靠的低频模型,在一定程度上克服了地震资料在超深层应用的困难,同时重力资料的取得相较于地震资料经济便捷,更易于在实际中应用。因此,提出一种将重力反演应用于地震储层预测的新技术。首先针对重力反演不适定问题,提出基于高斯径向基函数的拟神经网络重力反演技术,提高了重力反演的分辨率和可靠性;其次将重力反演获得的密度模型作为训练数据,与地震和测井数据共同训练神经网络,建立了地震反演的初始模型;最后在初始模型约束下开展地震反演。该技术突破了单一地震资料在超深层储层预测中的应用瓶颈,克服了测井约束的限制,为地震反演提供了可靠的初始模型。应用该技术对准噶尔盆地超深层碎屑岩储层进行预测,结果符合现有地质认识,说明该技术对超深层储层预测具有较高的实用价值和应用潜力,可以为超深层勘探提供技术支持。
- 陈学国相鹏张建华班丽吴微郭涛冯国志
- 关键词：重力反演联合反演储层预测准噶尔盆地
- 自适应整形正则化迭代最小二乘谱反演方法被引量：4
- 2022年
- 提出一种基于自适应整形正则化的迭代最小二乘谱反演方法(ILSSI-ASR)。该方法从反演思想出发,将整形正则化引入到迭代最小二乘谱反演中,基于反演的谱分析方法构造一种自适应整形算子,并对正则化参数进行自动优选,获得信号在时-频域的分布特征。结果表明该方法较好地解决了反演过程中遇到的多解性及稳定性等问题,拥有更高的时频分辨率及更好的能量聚集性,可对储层进行更精确地刻画。
- 乐友喜陈艺都吴佳伟曾勉陈学国
- 关键词：最小二乘
- 哈拉阿拉特山地区夏子街组扇体特征及成因被引量：1
- 2017年
- 准噶尔盆地哈拉阿拉特山地区中二叠统夏子街组为近物源扇三角洲沉积,其纵向切割叠置,厚度大,沉积格局复杂。通过精细研究对比发现,哈拉阿拉特山西部及东部地区虽都发育扇三角洲沉积,但在相标志、搬运机制、砂体特征等方面存在明显的差异。综合岩心、测录井等多种资料,运用沉积特征及岩电分析等手段研究后认为,西部地区为陡坡重力流为主的靠山型扇三角洲,东部地区为缓坡牵引流为主的靠扇型扇三角洲,2种不同类型的扇三角洲具有不同的储集层物性及储集层分布格局。这一认识对油气的勘探具有一定的指导意义。
- 陈学国仲维苹徐后伟张关龙王有涛
- 关键词：准噶尔盆地中二叠统扇三角洲
- 一种变密度—速度关系的重力与地震同步联合反演方法被引量：4
- 2020年
- 针对现有同步联合反演方法的不足,提出一种变密度—速度关系的重力与地震同步联合反演方法。详细推导了联合求解密度模型与速度模型的解估计公式;给出了利用密度模型和速度模型的高阶统计量的物性关系更新算法,初始物性关系在反演迭代过程中根据当前及上轮迭代的密度和速度模型不断更新。模型试算结果证明该方法降低了初始物性关系不准确对反演结果造成的不利影响。实际资料试算结果表明该方法建立的速度模型能够改善地震成像质量,在低勘探程度地区具有较大的应用潜力。
- 相鹏王金铎谭绍泉陈学国
- 关键词：重震联合反演
- 基于深度学习的三维河道识别方法研究
- 河流相储层是油气勘探开发的重要研究对象之一。针对现有三维河道识别技术解释效率低、精度低的问题,提出了基于模型约束的深度学习三维河道识别方法。首选,通过三维河道地质模型生成及正演模拟的方式来获得深度学习所需训练样本;其次,...
- 于会臻陈学国张强王树华徐鹏晔
- 基于迭代启发网络算法的非平稳随机噪声压制被引量：3
- 2020年
- 常规滤波方法常常放大了噪声的影响,同时噪声的存在也限制了分辨率的提升,并"平滑"了地震数据中的不连续信息。为此,提出了基于迭代启发网络(IIN)算法的非平稳随机噪声压制方法,利用迭代启发网络压制非平稳随机噪声,网络结构简单、紧凑。IIN由交替方向乘子算法的迭代过程推导而来,利用L1范数优化变分模型。在训练阶段,通过增加一个新的辅助变量,将目标函数的极值转化为增广拉格朗日格式,使用L-BFGS(Large-Broyden Fletcher Goldforb Shanno)算法判别、训练所有网络参数,最终得到最优去噪模型。理论模型及实际资料的去噪结果表明:(1)由训练得到的去噪模型根据有效信号的特征,在去噪的同时可保留同相轴的形状特征;采用的迭代网络简单、紧凑,加快了网络的收敛速度,能够用相对较小的数据集和较短的训练时间快速训练去噪模型,达到预期的去噪效果。(2)所提方法具有较强的适应性,有效地压制了常规地震数据中的非平稳随机噪声。
- 张文征唐杰刘英昌孟涛陈学国
- 关键词：去噪模型
- 利用基于深度学习的过完备字典信号稀疏表示算法压制地震随机噪声被引量：6
- 2020年
- 曲波变换去噪处理使同相轴在断层等不连续区域发生畸变,对有效信号产生干扰。基于过完备字典信号稀疏表示(K-SVD)需要人工反复调整参数才能改善去噪效果。为此,将K-SVD去噪算法与深度学习网络相结合,综合考虑深度学习网络与稀疏表示方法的优点,研究了基于深度学习的过完备字典信号稀疏表示(Deep-KSVD)的地震数据随机噪声压制方法。为了使该网络有能力学习参数,在追踪阶段用一个等价的可学习的替代方案代替正交匹配追踪(OMP)算法。计算过程包括将数据分解为重叠的数据块、通过适当的追踪对每个数据块去噪以及通过去噪后的数据块加权重建整个数据,去噪处理包括稀疏编码、正则化系数估计以及数据块重建三个部分。模型数据和实际数据测试结果表明:当Deep-KSVD网络训练完成后,给定含噪数据,能够自适应地衰减地震噪声,并保护有效不连续性信息及数据结构特点,无需再进行参数调整;与K-SVD去噪方法相比,Deep-KSVD去噪方法的噪声压制效果更好,可提高全频带数据的信噪比。
- 唐杰孟涛张文征陈学国
- 关键词：随机噪声
- 谱反演拓频处理技术在车排子地区白垩系储层描述中的应用被引量：8
- 2017年
- 由于受分辨率的影响,基于原始地震资料对薄储层的描述难度较大,故需对叠后资料进行拓频处理。常规反褶积难以对反射系数和子波两个主要因素进行质量控制,而谱反演得到的反射系数数据体可通过井上精细标定的声波曲线进行精确质量控制,并与构建的零相位宽频子波褶积获得拓频数据体,具有更好的保幅性。该方法在准噶尔盆地西缘车排子地区白垩系薄储层描述中应用取得了预期效果。预测结果显示:靶区白垩系砂体厚度为3 m左右,垂向上主要发育在呼图壁组底部,平面上近岸区域砂体规模较大,远岸区域单砂体面积为2 km2左右;通过精细刻画靶区砂体分布,揭示了以滨浅湖沉积为主局部扇三角洲的沉积特征,这些认识与现有地质认识一致。
- 陈学国
- 关键词：反射系数薄储层
- 利用高斯径向基函数的拟神经网络重力反演方法被引量：6
- 2021年
- 为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要训练,可以克服建立训练数据集的困难。该方法较好地解决了重力反演不适定性所导致的趋肤、垂向分辨率低、多解性强和严重依赖先验约束等问题,并从重力数据中最大程度地提取有效信息以提高反演结果的分辨率,增强可靠性。模型实验证明了该方法具有较高的精度和分辨率,能较准确地反演模型的位置、边界和密度。应用该方法反演车镇凹陷重力数据,得到了垂向分辨率较高的剩余密度模型,从中提取密度界面和剖面开展构造解释,揭示了下古生界构造格局和潜山发育规律,证明了该方法的实用价值和应用潜力。
- 相鹏谭绍泉陈学国刘佳
- 关键词：重力反演车镇凹陷
