基于儲(chǔ)層時(shí)空地質(zhì)建模的方法研究
本文關(guān)鍵詞:基于儲(chǔ)層時(shí)空地質(zhì)建模的方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:儲(chǔ)層是石油和天然氣等重要資源聚集的場(chǎng)所,同時(shí)也油氣資源探測(cè)和開采的對(duì)象區(qū)域。隨著我國油氣資源勘探工作的發(fā)展,對(duì)儲(chǔ)層的地質(zhì)結(jié)構(gòu)認(rèn)識(shí)提出了更高的要求。一些現(xiàn)有的方法已經(jīng)不能夠有效地幫助地質(zhì)工作者及時(shí)了解儲(chǔ)層的油氣資源的變化,從而難以制定出開采方案。由此,本文將儲(chǔ)層三維地質(zhì)建模算法與基于四維地震的多參數(shù)校正算法及流體建模算法結(jié)合,組成儲(chǔ)層時(shí)空地質(zhì)建模的方法,以幫助提高油氣資源的采收率,為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展做貢獻(xiàn)。本文首先介紹了用于描述儲(chǔ)層地質(zhì)結(jié)構(gòu)的DEM數(shù)據(jù),討論了三角網(wǎng)的構(gòu)網(wǎng)方法,對(duì)于傳統(tǒng)的地質(zhì)建模方法做了一些改進(jìn),從而提出適合于儲(chǔ)層地質(zhì)情況的三維建模方法。失真較低的情況下,繪制的儲(chǔ)層地質(zhì)三維模型能夠滿足實(shí)時(shí)顯示的要求。由于儲(chǔ)層地質(zhì)數(shù)據(jù)量往往非常龐大,僅僅依靠CPU繪制儲(chǔ)層的地質(zhì)模型,渲染速度極其緩慢。為了提高建模速度,本文引入了采用了基于CUDA構(gòu)架的GPU。相比于CPU, GPU構(gòu)架決定了適合處理大批量的問題,它的圖形渲染能力更強(qiáng),而功耗和成本相對(duì)較低。利用GPU的并行計(jì)算能力,使得儲(chǔ)層地質(zhì)建模的速度大幅度提升。在監(jiān)督和測(cè)量油氣資源作業(yè)工區(qū)的過程中,多次觀測(cè)的時(shí)移地震數(shù)據(jù)產(chǎn)生了一些差異。為了去除這類差異,獲取比較精確的油氣資源信息,本文采用基于四維地震數(shù)據(jù)的多參數(shù)校正算法。對(duì)地震信號(hào)的波形、時(shí)間、相位和振幅等多個(gè)參數(shù)進(jìn)行校正和處理,去除四維地震數(shù)據(jù)采集過程中產(chǎn)生的差異,幫助人們了解油氣資源變化的變化情況,推測(cè)儲(chǔ)層中剩余的油氣資源的儲(chǔ)量。針對(duì)時(shí)變地震數(shù)據(jù)通常包含的時(shí)間步多的現(xiàn)象,而本文所采用四維地震的流體屬性建模算法,通過流體屬性的提取和跟蹤繪制很好的解決了這一問題。它可以將感興趣的流體屬性從數(shù)據(jù)中隔離出來,使數(shù)據(jù)規(guī)模減小為原來的十分之一或更少,再進(jìn)行繪制,從而提高了對(duì)時(shí)變地震數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)繪制的速度。
【關(guān)鍵詞】:實(shí)時(shí)顯示 GPU并行 多參數(shù)校正 屬性提取 跟蹤繪制
【學(xué)位授予單位】:長江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TE319
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第1章 緒論9-19
- 1.1 研究背景及意義9-10
- 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-17
- 1.2.1 建模方法的研究動(dòng)態(tài)11-12
- 1.2.2 時(shí)移地震的研究動(dòng)態(tài)12-13
- 1.2.3 時(shí)變體數(shù)據(jù)建模的研究動(dòng)態(tài)13-16
- 1.2.4 本小組的研究動(dòng)態(tài)16-17
- 1.3 儲(chǔ)層時(shí)空地質(zhì)建模關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)17
- 1.4 論文研究內(nèi)容及工作安排17-19
- 第2章 儲(chǔ)層地質(zhì)三維模型的構(gòu)建的方法19-36
- 2.1 數(shù)字高程模型的概述19-20
- 2.2 DEM的表達(dá)形式20-21
- 2.3 不規(guī)則三角網(wǎng)21-22
- 2.4 TIN的生成方法22-23
- 2.4.1 人工方法22
- 2.4.2 程序自動(dòng)建立方法22-23
- 2.5 儲(chǔ)層地質(zhì)三維模型的建模算法23-28
- 2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析28-35
- 2.7 本章小結(jié)35-36
- 第3章 GPU并行加速儲(chǔ)層地質(zhì)模型的方法36-46
- 3.1 GPU的發(fā)展史36-37
- 3.2 GPU并行計(jì)算37-40
- 3.3 GPU加速建模40-43
- 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-45
- 3.5 本章小結(jié)45-46
- 第4章 基于四維地震的多參數(shù)校正算法46-59
- 4.1 多參數(shù)校正算法46-47
- 4.2 相關(guān)計(jì)算47-49
- 4.2.1 信號(hào)的空間互相關(guān)47-48
- 4.2.2 信號(hào)的時(shí)間自相關(guān)48-49
- 4.3 時(shí)間與相位偏移49-50
- 4.3.1 時(shí)間偏移49-50
- 4.3.2 相位偏移50
- 4.4 整形濾波50-51
- 4.5 振幅歸一化51-53
- 4.6 靜校正時(shí)移53
- 4.7 時(shí)間變移53
- 4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-58
- 4.9 本章小結(jié)58-59
- 第5章 基于四維地震的流體屬性建模算法59-66
- 5.1 圈定感興趣區(qū)域60
- 5.2 流體屬性提取60-61
- 5.3 流體屬性跟蹤61-62
- 5.4 流體屬性量化分析62-63
- 5.5 流體建模63-65
- 5.6 本章小結(jié)65-66
- 第6章 總結(jié)與展望66-68
- 6.1 全文總結(jié)66-67
- 6.2 展望67-68
- 致謝68-69
- 參考文獻(xiàn)69-72
- 個(gè)人簡(jiǎn)介72-73
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