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《地球物理勘探軟件》(Hampson-Russell CE8 R4)X86/X64[光盤鏡像]
下載分級 软件资源
資源類別 行業軟件
發布時間 2017/7/17
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《地球物理勘探軟件》(Hampson-Russell CE8 R4)X86/X64[光盤鏡像] 簡介: 資料介紹 相關專題學習資料: 數學物
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"《地球物理勘探軟件》(Hampson-Russell CE8 R4)X86/X64[光盤鏡像]"介紹

資料介紹

相關專題學習資料:
  • 數學物理化學/理論科學

IPB Image
語言:英語
網址:http://www.hampson-russell.com/
類別:地球物理勘探軟件
操作系統:WINALL

Hampson Russell CE V8 R4 (地球物理勘探軟件):

Hampson Russell CE V8 R2 (地球物理勘探軟件) 2008年1月最新發行

加拿大Hampson-Russell公司自1987年起從事地球物理勘探方面應用軟件的設計開發和咨詢服務,為地球物理工程師提供了一系列卓越的技術平台,涉及領域包括AVO技術巖性與流體分析檢測、地震反演、油藏屬性參數預測、測井數據分析管理和合成記錄制作、地質統計制圖、折射波法靜校正量分析處理等。

各軟件包功能獨特、強大,可在PC和UNIX兩種平台上快速、穩定運行,兩種平台上的工區可相互轉換。Hampson-Russell卓越的技術平台和強勁的咨詢支持為石油勘探工程師們提供了一系列優秀的研究工具和手段。

STRATA
2D/3D地震模型和反演
STRATA是一套交互的2D/3D模型和反演的軟件,它將迭後的地震道轉換成波阻抗地震道。然後可利用標准的關系計算初偽速度和空隙度道。除了地震反演外,STRATA軟件還包括其它一些功能如地震處理,子波提取和井編輯等。所有的任務可在多個連接的窗口中完成和顯示,用戶可以建立地質模型,分析地震數據和交互地研究反演結果。在軟件中提供了多種反演方法如基於模型的反演,稀疏脈沖反演和人工智能神經網絡反演。STRATA還給用戶提供了仔細分析分步反演結果的容易使用的工具。

AVO
AVO分析和模型
地球物理師利用AVO軟件通過對地震幅隨偏移距的變化來分析預測油藏的巖性和流體特征。AVO軟件包可以在兩個領域得以利用。利用PRO3D子模塊對迭前道集異常現象進行處理和分析。在LOG MODELING子模塊中對合成地震道集中的 樀型分析。以上兩個模塊組成了AVO軟件包。

ELOG
井編輯和合成地震記錄
ELOG軟件包是一個新的井編輯和合成地震記錄的軟件,它可以與AVO,STRATA和EMERGE軟件包共用,也可以獨立運行。ELOG軟件包為其它的模型軟件包准備了所需要的井數據。

EMERGE
多屬性分析預測油藏參數
EMERGE軟件的目的是利用地震屬性和(或)側井屬性的組合來預測油藏特征。基本過程是在井的位置處利用多線性遞歸和人工智能神經網絡技術對程序進行培訓。然後將找到的關系應用到整個二維/三維地震數據中。得到的結果是一個新的數據體,數據體中的每一道就是培訓過程中使用的測井曲線。可以預測孔隙度,電阻率或水飽和度等並且取得了很好的結果。強有力的驗證過程可避免使用隨機的或假的關系。

EMERGE軟件預測油藏特征超越了傳統地震反演的限制。我們不在只計算波阻抗和換算成孔隙度等(利用經驗公式)。現在我們可以預測培訓數據中所擁有的任意測井曲線。我們利用地震數據中提取的地震屬性而不是直接利用地震數據本身,這樣一來也可以利用迭前數據。測井和地震數據間的關系不受預先假定的地質模型的影響。它們之間的關系是通過統計的方法在井位置處得以確定,這種關系可以是線性的(多變遞歸)或非線性的(神經網絡技術)。

GEOSTAT
地質統計分析和成圖
在石油勘探中,我們的目的是制作各種圖件-構造圖、空隙度圖、物理參數圖等以便讓我們可以預測打成功井的可能性。

用於制作這些圖件的數據來自於一系列資源如測井數據,地震數據,潛在的場數據等。通常這些數據分成兩類:在離散點記錄到的稀少粗采樣數據和在網格內記錄到的密采樣的數據。
通常從密采樣網格數據中制作圖件比較容易。不幸的是這些數據通常是不准確的,而稀少采樣的數據通常最為准確。例如地震數據是密采樣的但是它包含由噪音,相位誤差和頻帶限制問題等。
  另外一方面,測井數據是相當准確的,但是是在分離的井位置處采集的。現在需要做的是找到一種准確和富有地質含義的方法將這兩種數據的優點組合起來。這就是設計GEOSTAT軟件的目的。並且用GEOSTAT來實現既快又容易。

GLI3D
2D/3D折射波靜效正
GLI3D是一套交互的軟件,可以從2D/3D地震數據中拾取和解釋初至並獲得近地表地質模型。從這個模型中可以計算出靜效正值並把靜效正值應用到地震數據中以改進構造的准確性和地震成像的質量。

對於數據采集的野外幾何系統或數據的分類排序沒有限制。它允許2D,3D或任意側線都使用同一種算法,這樣可確保結果的一致性。

NFO:

代碼


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