[Petrel2014使用技巧] Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相
Petrel中将2D地震测线采样到三维网格的工作流程
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步骤三: 地震测线采样附近的点集上（海量2D地震测线）
• 点击workflow面板，在新的界面下设置如下workflow即可实现批量的对同一文件夹下面的海 量2D地震测线的一键式采样过程.
前言
Petrel工具提供了盆地模拟、地球物理、地质建模、数值模拟多学科交叉协同 的工作平台，从地下到地上最完整的工作流程和最灵活的地学应用工具。 地震解释与地质建模一体化技术的实现，在对地震解释结果进行很好的验证的 同时，也确保三维网格属性模型能够充分的利用地震信息，减少建模的随机性。 在利用多条2D地震测线之前，如何将其采样到三维网格中，Petrel提供了非常 灵活的工作流程，独特的Workflow功能也为客户提供了批量处理数据，自定义 工作流程，提高工作效率的有效方法。9Βιβλιοθήκη Property• •
点击“Advanced” 确保后面两项选中
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步骤二: 加载之间的散点数据，用于2D地震测线采样
• 选择“petrel point with attribute” 格式输入之前的ASCII结果，明确数据存在的行数
Gslib properties (ASCII) 格式
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步骤三: 如何将2D地震测线采样附近的点集上
Grid point sets
2D seismic attribute points
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步骤四: 如何采样到三维网格模型中
• 打开 scale up 窗口，选择points attribute 按钮和leave all other cells unchanged按钮，逐个 放入点数据下的地震测线属性（对于较少的数据）
PETREL操作手册文字版
- 当某一断层在几条线 上解释时,较好的质量控 制方法是在3D窗口中观 察解释的结果.
3. 单击功能栏中的 Interpret Faults 按钮 ( 或使用快捷键 F).
4. 在活动状态的主测线 上通过数字化断层线来 解释某一主断层.
2. 显示一个井和参考数 据.如 surface.
3. 单击Make/Edit Well Tops 处理步骤,使之处 于击活状态.
PETREL中井分层信息 以Sorted on type和 Sorted on wells两种方 式储存在 well tops 文 件夹中.
PETREL操作手册文字版
目录
1 载入数据
1.1 添加新文件夹
1.2 载入数据
1.3 属性、深度/时间和厚度的色
标
1.4 质量控制
2 地震解释
2.1 断层解释
2.2 层位追踪
3 井相关
3.1 2D面板下的井相关
3.2 3D窗口下的井 定义模型
6 建立断层模型
2
10.1 划分地层
14 数据分析
14.1 直方图
14.2 变差图
15 井曲线（相带）的比例计算
15.1 井曲线（相带）的比例计算
16 建立几何属性模型
16.1 建立几何属性模型
17 建立岩石物理模型
17.1 建立确定性岩石物理属性模型
17.2 建立随机性岩石物理属性模型
17.3 建立交互式相模型—建立确定
4. 选择 make/edit well tops 按钮.
5. 编辑井分层的位置.
备注: 相关剖面中的井分层的 移动会在3D下得到交互 显示.
Petrel入门培训03-速度模型-地震属性提取PPT课件
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在剖面上显示时间域的构造面
2021/7/24
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在解释窗口显示时间域的构造面
2021/7/24
23
在解释窗口显示时间域的构造面
2021/7/2424 Nhomakorabea地震解释层面
2021/7/24
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波形显示地震解释层面
2021/7/24
26
解释联动
2021/每7/个24窗口均选上
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自动追踪
2021/7/24
过程 – 设置
2021/7/24
8
速度模型
2021/7/24
9
速度模型
2021/7/24
10
时深转换
2021/7/24
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地震属性提取 及重采样
2021/7/24
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加载地震特型数据*.sgy
1、Input-insert-new seismic survey folder→SEGY Import with presetparameters （*.*）
课程内容和安排
• 介绍
• 熟悉Petrel界面 • 数据加载 • 编辑输入的数据 • 地层对比 • 断层建模 • Pillar 网格化 • 实例练习
第四天
• 回顾第三天的内容 • 垂向分层 • 创建速度模型 • 检查速度异常 • 地震属性提取及重采样
• 回顾第四天的内容
• 随机相建模 • 确定性相建模 • 属性建模 • 储量计算 • 粗化 • 输出 • 绘图
2021/7/24
1
创建层面、层和小层的学习目标
学习如何在地质沉积条件下逐步细化垂向分
辨率
2021/7/24
2
构造
断层建模
基于神经网络的地震数据预测算法研究
基于神经网络的地震数据预测算法研究地震是一种自然灾害，会对人们的生活和物质财产产生严重的影响。
为了减少地震对人类带来的损失，需要研究预测地震的方法。
目前，基于神经网络的地震数据预测算法成为了研究的热点。
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，具有自适应、学习能力强等特点，在地震预测和识别中有着广泛的应用。
神经网络可以通过训练数据来自我学习，通过多次学习和反馈来模拟地震的规律性，从而实现地震预测。
地震预测算法需要一定的输入数据，包括地震前的地质构造、地磁场、气象等多种因素。
这些输入因素被称为数据特征。
基于神经网络的地震预测算法依靠大量的数据特征，通过神经网络的训练实现地震数据的预测。
首先，需要收集地震数据，并从中提取数据特征，将数据特征输入神经网络中进行训练。
然后，对预测结果进行验证和调整，以改善预测精度。
基于神经网络的地震预测算法需要考虑多种因素，如网络结构、训练数据的选取和处理、激活函数等。
其中网络结构的选择和优化是非常重要的。
网络结构部分包括神经元层数、每层神经元数和连接方式等。
相对于传统的地震预测算法，基于神经网络的算法具有更强的适应性和准确性。
传统的算法大多依赖于物理模型和统计学模型的结合，对数据特征有很强的先验知识性要求。
在实际应用中，数据特征的数量和复杂度往往难以满足预测的需要，从而导致预测的效果不佳。
而基于神经网络的算法可以绕过数据特征的先验知识性要求，实现从庞杂数据中提取出有效的特征，更准确地进行预测。
然而，基于神经网络的地震预测算法也存在一些局限性。
首先，数据质量对其预测准确度具有较大的影响。
其次，一些特殊情况和复杂地质构造的地区预测准确度可能会较低。
此外，基于神经网络的算法对数据的处理和挖掘能力要求较高，需要专业的团队进行研究和开发。
因此，基于神经网络的地震预测算法仍需要不断地进行研究和发展。
需要加强网络结构的优化和数据特征的提取方法，提高算法的可靠性和预测准确度。
同时，需要进行更多的实验和测试，来验证该算法的实用性和适应性。
神经网络算法在地震相识别中的应用
神 经 网络 是 人工 智 能 的 一个 分 支 ， 主要 用 于 模 仿 人类 鉴定 目标 的过程 。根 据神 经 网络训 练过 程 中 是 否需要 先 验知识 ． 可 分 为有 监 督 和无 监督 两 种 方 式， 本 文 中采 用 的是 自组织 神经 网络 ， 属于 有监督 的 算 法 。该算 法通 过模拟 人脑 思维 识别 不 同 目标体 的 特征 ， 在 此过 程 中使相 似 的种类保 持关 系 。
２ ０ １ ５年 １ ２月
第２ ９卷
第 ４期
中 国石 油 大 学 胜 利 学 院 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ｅ ｎ Ｓｉ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｕ ｍ
小， 则余 弦相 似 系 数 越大 。相似 系数 达 到 一 定 的数 值， 需 要对 相道 进行 合并 。 通 过 人 工 神 经 网络 算 法 对 地 震 道 波形 进 行 计
相似度即计算个体之间的相似程度 ， 本文中采
用余弦相似度 ， 余弦相似度衡量 的是空间向量的夹
［ 收稿 日期 ］２ ０ １ ５ － １ ０ － ２ ０
内具有 去 除噪音 和识 别有 代表 性 的地震 波形 聚类 的 幅、 频率 、 相位 等 ） 的 变化 与 地震 道 形状 的变 化 相 对
应， 而地 震道 形状 的变化 则 可 定 量 为一 个 采 样 点 对
另一 个采 样点 数值 的变 化 ， 通 过 神 经 网 络技 术 对 这 些地 震 波形 的采样 点 进 行 分 析 ， 并 在此 基 础 上 进 行 分类 ， 由此可 达 到地震相 识别 的 目的。
ｌ Ａ １ 一 Ｂ ｌ
[Petrel2014使用技巧]地震解释窗口中Ghost的应用
![[Petrel2014使用技巧]地震解释窗口中Ghost的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/74fad470783e0912a2162ae2.png)
地震解释窗口中Ghost的应用
应用一：叠合显示多种属性
1、点击Ghost图标，画矩形圈定范围，确认在Windows栏Ghost 被激活，如图1；
2、在Input勾选另一属性体（注意不是Inline或Xline），如图1显示的为Envelope属性。
此时如果移动窗口或改变窗口大小，可以点击右键更新对应数据。
3、Windows栏双击Ghost，在settings里可以设置Ghost窗口的透明度。
右键菜单可以删除Ghost。
应用二：辅助地震解释
Ghost还可以用来进行断层上下盘同相轴的对比，与邻近剖面的对比，帮助确定解释的层位。
此时，Ctrl+Shift可以旋转Ghost窗口，Shift+RMB恢复垂直状态，如图2。
应用三：
在Ghost窗口里显示井曲线，通过压缩和拉伸Ghost窗口，可以与地震剖面之间进行初步的对比，如图3所示。
Petrel软件实例操作流程
Petrel软件实例操作流程目录第一章Petrel简介一、安装并启动Petrel (01)二、界面介绍 (02)第二章Petrel处理流程介绍一、数据准备 (07)二、断层建模 (14)三、Pillar Gridding (22)四、Make Horizon (27)五、深度转换（可选步骤） (32)六、Layering (34)七、建立几何建模 (35)八、数据分析 (36)九、相建模 (42)十、属性建模 (51)十一、体积计算 (60)十二、绘图 (64)十三、井轨迹设计 (66)十四、油藏数值模拟的数据输入和输出 (69)第一章Petrel简介一、安装并启动Petrel把安装盘放入光驱，运行Setup.exe程序，根据提示就可以顺利完成安装，在安装的过程中同时安装DONGLE的驱动程序，安装的过程中不要把DONGLE插入USB插槽，安装完毕，再插入DONGLE，如果LICENSE过期，请和我们技术支持联系。
然后按下面的顺序打开软件。
1. 双击桌面上的Petrel图标启动Petrel。
2. 如果是第一次运行Petrel，在执行Petrel运行前会出现一个Petrel的介绍窗口。
3. 打开Gullfaks_Demo项目。
点击文件>打开项目，从项目目录中选择Gullfaks_2002SE.pet。
二、界面介绍（一）、菜单条/ 工具条与大多数PC软件一样，Petrel软件菜单条有标准的“文件”、“编辑”、“视图”、View等下拉菜单，以及一些用于打开、保存project的标准工具，在菜单条下面的工具条里还有更多工具。
在Petrel里，工具条还包含显示工具。
此外在第二个工具条里还有位于Petrel 项目窗口的右端的按钮，它具有附加的Petrel相关的功能。
后面的工具条称为功能条，这些工具是否有效取决于选择进程表中的哪个进程。
操作步骤1.点击上面工具条中的每一项看会出现什么。
你可以实践一些更感兴趣的选项。
[Petrel2014使用技巧]使用地震剖面照片进行二维地震解释
![[Petrel2014使用技巧]使用地震剖面照片进行二维地震解释](https://img.taocdn.com/s3/m/503f7e39ed630b1c59eeb5ec.png)
使用地震剖面照片进行二维地震解释如果手头只有地震剖面截图或照片,而并非实际的地震数据,但是需要进行二维地震解释的时候,根据不同的解释数据用途,可以在Petrel中有三种方式来实现。
根据解释数据的不同用途: 1) 如果解释数据用于归档数据库, 那么断层可以直接在地震剖面截图上解释,而层位解释必须基于真是的地震数据,所以需要使用插件Blueback 来将图片转换为解释数据。
2) 解释数据用来在Petrel中创建三维构造模型。
断层可以直接在图像上解释(或解释为多边形),层位可以解释为多边形。
3) 如果解释数据是用来为其他软件生成输入数据,如IGEOSS Dynel 3D: Dynel 3D需要地震解释数据作为输入数据或者使用构造三角网格(如.ts文件) 。
此处介绍如何在petrel里不用插件进行解释。
解释步骤分解如下:第一步: 输入Bitmap图片1) 使用Bitmap格式加载图片(如图1)。
2) 设置选项右上角Independent edges保持depth(Z)垂直(如图2)。
第二步:插入general intersection进行解释1) 在任意文件夹右键插入general intersection。
2) 选择三点确定general intersection的位置。
第三步:使用Make/edit polygon开始解释层位1) 创建一个”pseudo”的interpretation filter来区分不同的polygon的图像来源(如图3)。
2) 使用append polygons的功能将属于同一层位的polygon合并成一个(如图4)。
第四步: 移动Intersection面板1) 一旦移动了intersection,设置正确的视角(此处设置为west如图5)。
2) 将前一图像解释的层位当作”neighbor”也显示在解释窗口协助(如图6)。
3) 解释该图像(如图7)。
第五步: 进行断层解释1) 因为断层解释独立与地震道,可直接激活Seismic interpretation进程进行解释(图8)。
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Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相
Petrel软件为用户提供了多种划分地震相的方法，用户可以通过Geobody实现多地震属性体的融合，充分利用不同岩相在频率、振幅、相位上的特征，实现地震相（异常体）的划分与识别，为建模提供岩相的初步认识；此外，利用Train Estimation Model模块也可以直接对地震体进行聚类分析。
随着勘探的逐渐深入，井资料不断完善，单井相的认识会成为研究岩相分布的硬数据，如何充分利用井资料，有效结合地震多属性是更为准确的获得相（异常体）空间分布的关键。
利用Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相的方法能够充分利用井的硬数据和地震的软数据，具有更加可靠、可控、精确的特点，不仅可以用来对地震相带的识别，也可以用于气藏、油藏、特殊目标体的空间预测，为有利目标的选取和建模提供更可靠的空间认识（图6）。
1．生成多种地震属性
通过Volume Attribute模块提取多种能够反映地震相（异常体）的地震属性体；a. 如针对于河道相，可以选择，
Sweetness: 甜点属性
Genetic Inversion: 遗传反演
Reflection Intensity: 反射强度
Graphic Equalizer: 图形均衡
Chaos: 去噪属性
Structural Smoothing: 构造平滑
Local Structural Dip:构造倾角
RMS Amplitude: 均方根振幅
Filter: 滤波
Variance (Edge Method): 方差属性（相干体属性）
3D Curvature: 曲率
Iso-frequency: 等频体
b. 针对于气藏，除上述部分属性外，也可以选择
T*Attenuation: 频率衰减相关属性
2．Geobody体雕刻
Geobody体雕刻技术可以帮助用户实现“所见即所得”，用户可以根据单种或多种地震属性融合的方法有效的识别河道、深水浊积体等典型相（异常体）的特征，立足于对单井的认识，能够很容易的借助体雕刻功能获得某一井区附近特定相的空间展布特征（图1）
3.Geobody体提取
经过体透视和体提取功能获得的Geobody体可以通过Convert to seismic horizon 的功能获得砂体或者异常体（气藏）的顶底面的高度，进而获得其厚度；此外，还可以将提取出来的Geobody体通过Convert to points转换成对应的散点数据（图2-3）。
4. 多Point（相）点合并
经过Geobody模块转换的不同的岩相Point数据会分别产生各自的Points文件（图3）操作流程：双击Point文件-Setting-Operations-Common Operations-Point to Append：要合并的点（图4）。
5.神经网络分析
通过井上获得的认识和Geobody地震属性获得的确定性相分布，利用神经网络算法，选择多种与地震相有关的地震属性数据，将步骤4获得的Points点集作为培训数据点，选择合适的迭代参数，实现从已知到未知的相（异常体）的预测（图5）。