地震数据处理方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:石油工业

作者:牟永光

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2007-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787502161972

丛书系列:

图书标签:

• ，，，
• 地震学
• 地震数据处理
• 信号处理
• 地球物理
• 数据分析
• 数值计算
• 算法
• MATLAB
• Python
• 地震工程

勘探地球物理学前沿：深层结构成像与非常规油气资源评估 本书聚焦于现代地球物理勘探技术在复杂地质条件下的前沿应用与理论突破，旨在为地球物理学家、油气勘探工程师以及相关领域的研究人员提供一套系统、深入且具有实践指导意义的知识体系。全书内容紧密围绕如何利用先进的数值模拟、数据反演和机器学习方法，解决当前油气勘探领域面临的深层介质成像难题和非常规资源评价挑战。 --- 第一部分：高精度地震数据采集与噪声衰减新范式 本部分深入探讨了现代地震勘探数据采集技术的最新进展，尤其侧重于如何在高复杂度地质背景下获取更高信噪比（SNR）的数据。 第一章：宽方位、高密度采集系统的设计与优化 详细阐述了全波形反演（FWI）对采集几何构型提出的新要求。内容涵盖广角地震（WASP）、双记录系统（Dual-Receiver Systems）以及分布式传感技术（DAS/DTS）在陆地和海洋环境中的部署策略。重点分析了欠采样数据在后处理中的补偿技术，包括稀疏测线反褶积与基于机器学习的道间插值算法。讨论了采集参数（如炮点间距、道间距、激发类型）对深层结构分辨率的定量影响分析方法。 第二章：复杂介质中的高效噪声分离与压制技术 本章集中于应对采集过程中产生的各种复杂噪声，如风噪声、海洋生物噪声、多次波、近地表反射以及工业干扰。传统静校正和静力因子估计方法的局限性被详细剖析。重点介绍了基于高阶统计量（Cumulants）的随机噪声抑制、基于曲面波理论的相干噪声分离（如Radon变换的改进形式），以及利用深度学习框架（如卷积神经网络CNNs和生成对抗网络GANs）进行数据重建和去噪的最新进展。尤其深入探讨了在非常规油气藏勘探中，如何区分低速层裂缝激发噪声与真实储层反射信号的判据和方法。 第三章：波动方程的数值模拟与正演建模 本章回顾了地震波传播理论的最新发展，包括非均匀介质中的波动方程求解。详细比较了有限差分法（FDM）、有限单元法（FEM）、伪谱法（PSM）和边界元法（BEM）在处理复杂速度结构（如盐体、玄武岩覆盖层）时的优缺点和计算效率。引入了基于加速迭代的残差最小化技术，用以提高大规模三维模型正演计算的速度与精度。此外，探讨了各向异性介质（如VTI, TTI）的偏振波场模拟，及其在页岩气储层应力敏感性分析中的应用。 --- 第二部分：全波形反演与速度建模的深度融合 本部分是全书的核心，专注于如何利用全波形信息实现高精度速度模型的构建，这是后续成像和资源评估的基础。 第四章：经典反演方法回顾与挑战 系统梳理了走时反演（Traveltime Inversion）、叠加反演（Stacking Velocity Inversion）的理论框架及其在浅层构造识别中的应用。深入分析了后走时反演（Post-stack Inversion）在处理高频信息丢失和非唯一性问题上的困难。对偏移距速度分析（AVO/AVA）的理论进行了重新审视，强调了各向异性参数对反演结果的敏感性。 第五章：全波形反演（FWI）的高效实现与多尺度策略 详细阐述了FWI的理论基础，包括目标泛函的选择（如L2范数、互相关函数、残差频谱匹配）和梯度计算方法（伴随状态法）。重点讨论了克服FWI全局收敛性差和计算成本高昂的策略： 1. 多尺度/多频率策略： 如何从低频信息开始，逐步向高频信息过渡，以构建稳定的大尺度背景速度场，并逐步精化构造细节。 2. 大规模并行计算架构： 利用GPU和分布式集群加速FWI的迭代过程，包括数据加载、正演模拟和伴随计算的优化。 3. 正则化与约束： 引入地质先验信息（如层序地层约束、测井曲线约束）来稳定高频反演过程，解决浅层低频“陷阱”问题。 第六章：深度学习驱动的速度建模与不确定性评估 本章探讨了将深度学习融入速度建模流程的前沿实践。内容包括： 1. 数据驱动的速度预测： 利用CNN从现有高精度模型中学习速度场的特征，实现快速初始化速度场。 2. 物理信息神经网络（PINN）： 将波动方程作为约束条件嵌入到神经网络的损失函数中，实现满足物理定律的速度场估计，尤其在数据稀疏区域表现出优越的泛化能力。 3. 贝叶斯反演与模型不确定性量化： 采用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）或相关的蒙特卡洛方法（如Ensemble Kalman Filter），量化速度模型中存在的内在不确定性，并生成置信度高的速度模型集合，为后续成像提供风险评估依据。 --- 第三部分：复杂介质成像与非常规储层地球物理表征 本部分关注如何将高精度速度模型应用于实际成像，并结合岩石物理学知识，对非常规油气储层的特征进行精细刻画。 第七章：深度偏移技术在复杂构造区的应用 深入分析了深度偏移（Depth Migration）的必要性及其不同方法的选择： 1. 预处理偏移： 讨论了有限偏移（有限长度的偏移）在处理陡倾角构造时的效果，以及如何通过迭代方法弥补其不足。 2. 高斯束偏移（GBM）与波前构造方法（WKM）： 重点分析这些方法在处理强横向速度变化（如断层、盐丘）区域，如何更精确地跟踪波前路径并聚焦能量。 3. 伴随状态法在偏移中的应用： 将偏移视为一种反演问题，利用FWI的技术手段优化成像结果，实现“偏移即反演”。 第八章：岩石物理学与测井数据融合 本章连接了地球物理数据与油气储层性质。详细介绍了Gassmann方程在孔隙流体替换中的应用，以及Wood、Hashin-Shtrikman等平均化理论在估计各向异性参数中的地位。重点分析了VSP（垂直地震剖面）数据与地面地震数据的联合约束方法，以校正井眼附近的低频速度偏差。讨论了利用地震属性（如Q值因子、各向异性参数$delta$和$epsilon$）直接预测储层脆性、裂缝密度和有效应力的地球物理标志。 第九章：非常规储层裂缝导向的地球物理响应分析 专门针对页岩气、致密油储层进行深入探讨。内容包括： 1. 裂缝对地震波的影响： 详细推导了裂缝对P波和S波速度各向异性的影响，特别是裂缝密度和裂缝张开度对导数参数的影响。 2. 裂缝参数的地震反演： 介绍基于三项各向异性模型（Thomsen参数化）的裂缝方位角和密度的反演流程，并讨论了垂直裂缝和水平裂缝的地震响应区分技术。 3. 甜点预测的地球物理约束： 结合脆性指标（如杨氏模量、泊松比的地震估计）与地层压力预测，构建多参数综合评价系统，以指导水平井的钻探轨迹优化和压裂设计。 第十章：数据驱动的油气可检测性与机器学习前沿 本章展望了未来，探讨如何利用大数据和人工智能技术提升油气资源的可发现性。内容涵盖： 1. 地震相识别与属性分类： 利用无监督或半监督学习方法自动识别储层沉积相和异常体（如礁体、砂体）。 2. 风险评估与储层体积预测： 建立基于地震属性与地质模型参数的多元回归模型，预测有效储层厚度和含油气饱和度，并量化预测误差范围。 3. 智能钻井决策支持系统： 构建实时地质导向系统，将地球物理反演和预测结果无缝集成到钻井过程中，实现实时轨迹微调。 --- 本书的特色在于其深度融合了波动理论、数值计算、反演优化与现代数据科学方法。它不仅仅是一本方法论的汇编，更是一本面向解决实际工程挑战的指南，为读者提供从数据采集到储层评价全流程的先进技术工具箱。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点是它所蕴含的跨学科思维，这种广度让人印象深刻。它绝不仅仅局限于地球物理的范畴，而是大量的引入了信号处理、优化理论甚至是机器学习的基本概念。例如，在讨论速度分析和层析成像时，作者引入了贝叶斯推断的思想来量化模型参数的不确定性，这使得原本高度确定的地球物理模型有了一个概率性的框架。此外，书中关于高维数据可视化和解释的部分，虽然篇幅不多，但其推荐的几种三维渲染技术和交互式分析工具，明显是从计算机图形学领域借鉴而来，极大地拓宽了我们处理和理解复杂地下结构的可能性。它仿佛在告诉读者：现代地球物理问题早已不是单学科可以解决的，只有融合不同领域的先进工具和思维方式，才能真正攻克那些深藏地下的奥秘。这本书与其说是一本专业教材，不如说是一份面向未来的跨学科研究方法论指南。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在技术细节的处理上，体现了作者作为资深专家的洞察力。在讲解地震数据采集和预处理时，它没有简单地罗列静校正、道抽取等常规步骤，而是深入探讨了采集参数（如炮点间距、接收点覆盖次数）对后期成像结果的深层制约。书中对“去旁瓣效应”的处理方法，提供了多种现代算法的对比，包括但不限于Kirchhoff迁移和有限差分方法的差异，作者甚至大胆地指出了几种流行算法在处理复杂地质界面时的局限性，这在其他综合性教材中是很少见的。更让我受益匪浅的是关于“数据质量控制”的部分，作者将数据处理流程中的“艺术性”——那些需要经验判断的阈值设定和异常值剔除，提炼出了一套可供遵循的启发式规则，这对于我们这些在野外或机房面对海量真实数据的人来说，是极其宝贵的经验财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织逻辑可谓是匠心独运，它巧妙地在理论的“冷峻”与实际应用的“热度”之间架起了一座桥梁。最让我惊喜的是它对于“反演问题”的探讨，往往在介绍了复杂的正则化方法，如Tikhonov正则化、L曲线法之后，紧接着就给出了一个非常贴近真实的案例分析，比如如何利用这些方法去反演出地下介质的声速结构。这些案例不是那种简单到一目了然的演示，而是充满了实际数据处理中常见的问题，比如数据采样不均匀、信噪比过低等。作者在案例讨论中，大量使用了图形化的解释，比如清晰展示不同正则化参数$lambda$对解的平滑度和拟合度带来的影响，这种“所见即所得”的呈现方式，极大地降低了抽象理论的理解门槛。相比于其他只顾堆砌公式的文献，这本书真正做到了理论指导实践，并且用实践反哺理论的良性循环。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一周的时间才把这本书的前三章啃完，坦白说，它的理论深度远超我的预期，甚至可以说是令人望而生畏。作者在阐述那些基础的傅里叶变换和小波分析原理时，并没有采取那种“教科书式”的简化，而是深入到了数学推导的每一个细微环节，每一个符号的引入都有其明确的物理或统计学意义。特别是关于噪声模型的构建那一节，作者引入了高斯-马尔可夫过程（Gauss-Markov Process）的变体来模拟随机干扰，其复杂性让我不得不频繁地查阅参考书目中的高等随机过程理论。书中对于矩阵分解方法的比较分析也极为精辟，它没有停留在笼统地比较SVD和Eigendecomposition的优劣，而是结合了计算复杂度和实际数据量下的收敛速度给出了明确的量化指标。这种层层递进、毫不妥协的严谨性，使得这本书不适合那些只想了解皮毛的初学者，它更像是一本面向有志于深入研究领域前沿的工程师或研究生的“实战手册”，需要读者投入极大的心力去消化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，封面那深邃的靛蓝色调，仿佛将人一下子拉进了深海之中，中央那抽象的、像是地壳板块断裂又重新聚合的图案，极具张力，让人在拿起它的时候，就感受到一种莫名的厚重感和专业气息。内页的纸张选择也深得我心，那种微微泛黄的米白色，即保护了视力，又透着一种历经时间沉淀的质感，完全不像市面上很多新书那样追求亮白得刺眼的廉价感。字体排版方面，采用了经典的宋体与现代无衬线体结合的策略，正文部分阅读起来流畅自然，而在涉及到关键公式和术语标注时，又巧妙地切换到清晰锐利的西文或衬线体，这种细致入微的考量，体现了出版方对严肃学术读物应有态度的尊重。书脊的设计也十分别致，采用的是布面装帧，触摸起来有种细腻的摩擦感，即便是长期放在书架上，也不会轻易变形或老化，每次翻阅，都能感受到它作为工具书的可靠性与耐用性。整体来看，这本书在物理形态上就已经成功地完成了对“知识载体”的升华，远超一般教材的水平，让人愿意珍藏。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆