一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝预测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝检测方法。该方法包括保幅预处理、方位角分组、超面元处理、分方位速度分析、叠前振幅均衡处理、分方位偏移成像、地震属性提取、裂缝椭圆拟合和裂缝发育密度预测等步骤。其中，方位角分组步骤位于超面元处理步骤之前，以确保各方位角组的变化幅度相对一致，以及各方位角组的道集数据覆盖次数相对一致和均匀；通过在分方位速度分析中引入各向异性参数，进行各向异性动校正，保留了方位各向异性特征最明显的远偏移距数据，使其能够参与分方位偏移成像以及裂缝椭圆拟合运算；此外，还采用基于泰森多边形的叠前振幅均衡处理方法提升了偏移成果的保幅性能。本发明专利技术提出的裂缝检测方法所获得的裂缝椭圆拟合精度高，裂缝预测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石油勘探
，尤其涉及一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝预测方法。
技术介绍
裂缝型油气藏广泛存在于世界各大油气田中，它具有发育普遍、分布复杂等特征，而且在新增储量中占有越来越大的比重。准确预测裂缝发育带是评价裂缝型储层的前提，更是提高裂缝型油气藏勘探效率和开发水平的关键。目前，国内外已经发展了许多较为成熟的裂缝型储层地震检测方法。其中，比较普遍的是一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝预测方法。该方法基于纵波方位各向异性原理，对不同方位角偏移结果提取地震属性来拟合各向异性椭圆，预测裂缝的方向和密度。具体地，如图1所示，该方法主要包括：保幅预处理、超面元处理、方位角分组、分方位速度分析、基于覆盖次数的叠前振幅均衡处理、分方位偏移成像、方位各向异性地震属性提取、各向异性椭圆拟合和裂缝发育密度预测等步骤。该方法虽然已经广泛应用，但是仍然存在以下缺陷：1、在超面元处理过程中，相邻面元内借道优先选取平行排列方向的道，而不选取垂直排列方向的道。因此，对于线束状采集的数据，采用先进行“超面元处理”再进行“方位角分组”的处理方式，在确保不同方位数据覆盖次数均匀一致的情况下，各方位角组变化幅度差异较大，垂直排列方向方位角组的变化幅度会是平行排列方向方位角组的变化幅度的数倍。这会导致椭圆拟合结果的精度较低，裂缝预测结果存在一定的误差。2、在速度分析过程中，以最大叠加能量为准则拾取速度，没有考虑各向异性的影响。在远偏移距部分，尤其是在中浅层远偏移距同相轴往往会出现过动校现象。为了保证最大叠加能量，只能舍弃远偏移距数据。然而，远偏移距数据最能体现方位各向异性，是基于地震纵波方位各向异性的裂缝预测中不可缺少的部分。一旦舍弃远偏移距数据，会降低椭圆拟合结果的精度，导致裂缝预测结果存在较大的误差。3、在基于覆盖次数的叠前振幅均衡处理过程中，由于采用算术平均求取每一道的权值，没有考虑不同道的偏移距和方位角信息，因此偏移成像的保幅性能偏低，由此提取的地震属性部分失真，导致裂缝预测结果存在一定的误差。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种新的高精度的基于地震纵波方位各向异性的裂缝预测方法。该裂缝检测方法，其包括以下步骤：S100、对地震数据进行保幅预处理，得到相应的共中心点道集数据；S200、将共中心点道集数据按方位角分选成若干方位角组，其中确保各方位角组的变化幅度相对一致；S300、对每一个方位角组道集数据进行超面元处理，使得各方位角组道集数据覆盖次数基本均匀且相对一致；S400、对每一个方位角组道集数据进行速度分析，建立相应的速度场并完成动校；S500、对经过超面元处理后的每一个方位角组道集数据进行偏移距分组，然后对每一个偏移距组的道集数据进行叠前振幅均衡处理；S600、结合动校后的速度场，对经过叠前振幅均衡处理的每一个方位角组的共偏移距道集数据进行叠前时间偏移，得到不同方位角组的叠前偏移成果数据体；S700、对不同方位角组的叠前偏移成果数据体提取地震属性，获得不同方位角组的地震属性数据体；S800、基于不同方位角组的地震属性数据体拟合各向异性裂缝椭圆；S900、根据各向异性裂缝椭圆的相关参数分析预测裂缝发育方向和密度。根据本专利技术的实施例，上述步骤S100中，所述地震数据可以是宽方位地震数据，所述保幅预处理可以包括分步-分类-分频-分域-分时窗保真去噪、保幅能量补偿、反褶积和静校正处理。根据本专利技术的实施例，上述步骤S200中，可以以正北为0度方位，正南为180度方位，将共中心点道集数据顺序划分为4个或5个或6个方位角组。根据本专利技术的实施例，上述步骤S300中，所述超面元可以是矩形，其尺度是面元尺度的若干倍。根据本专利技术的实施例，上述步骤S400中，所述速度分析是各向异性速度分析，建立常规速度场和各向异性场，并完成各向异性动校；步骤S600中，所述动校后的速度场是经过各向异性动校的常规速度场和各向异性场。进一步地，所述各向异性动校是在各向同性双曲动校中引入各向异性参数，通过下式完成高阶动校：t2(x)=t02+x2VNMO2-2ηx4VNMO2[t02VNMO2+(1+2η)x2]]]>其中，x为炮检距，t(x)为炮检距为x时的双程旅行时，t0为炮检距为0时的双程旅行时，VNMO为常规速度分析得到的叠加速度，ε表征垂向层速度与水平层速度的关系，δ表征垂向层速度与相速度的关系。又或者，上述步骤S400中，所述速度分析是常规速度分析，建立常规速度场，并完成各向同性双曲动校；步骤S600中，所述动校后的速度场是经过各向同性双曲动校的常规速度场。根据本专利技术的实施例，上述步骤S500中，所述叠前振幅均衡处理可以是基于泰森多边形的叠前振幅均衡处理。又或者，上述步骤S500中，所述叠前振幅均衡处理是基于覆盖次数的叠前振幅均衡处理。此外，上述步骤S700～S900中，所述地震属性包括振幅包络属性，根据振幅包络属性来拟合裂缝属性椭圆F(θ,φ)＝A(θ)+B(θ)cos2φ，求出振幅偏置因子A、振幅调制因子B及裂缝方向方位参数φ，其中，θ是入射角，振幅偏置因子A和振幅调制因子B的比值表示裂缝发育密度。与现有技术相比，本专利技术的一个或多个实施例可以具有如下优点：1、本专利技术提出的裂缝预测方法，采用先进行“方位角分组”再进行“超面元处理”的处理方式，既能够确保各方位角组数据覆盖次数基本均匀，又能够确保各方位角组的变化幅度相对一致，可以有效提高裂缝椭圆拟合精度，进而提高裂缝预测结果的准确性。2、本专利技术提出的裂缝预测方法，通过在速度分析过程中拾取各向异性参数进行高阶动校，将中浅层远偏移距同相轴拉平，保留方位各向异性特征最明显的远偏移距数据，使其参与分方位偏移成像以及裂缝椭圆拟合运算，有效提高了裂缝椭圆拟合精度，进而提高裂缝预测结果的准确性。3、本专利技术提出的裂缝预测方法，偏移成像前采用泰森多边形的振幅均衡方法，计算不规则分布的每一道的权因子，使得偏移成果的保幅性能提升，能够提取更加真实可靠的地震属性，有效提高了裂缝椭圆拟合精度，进而提高裂缝预测结果的准确性。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例共本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝检测方法，其包括以下步骤：S100、对地震数据进行保幅预处理，得到相应的共中心点道集数据；S200、将共中心点道集数据按方位角分选成若干方位角组，其中确保各方位角组的变化幅度相对一致；S300、对每一个方位角组道集数据进行超面元处理，使得各方位角组道集数据覆盖次数基本均匀且相对一致；S400、对每一个方位角组道集数据进行速度分析，建立相应的速度场并完成动校；S500、对经过超面元处理后的每一个方位角组道集数据进行偏移距分组，然后对每一个偏移距组的道集数据进行叠前振幅均衡处理；S600、结合动校后的速度场，对经过叠前振幅均衡处理的每一个方位角组的共偏移距道集数据进行叠前时间偏移，得到不同方位角组的叠前偏移成果数据体；S700、对不同方位角组的叠前偏移成果数据体提取地震属性，获得不同方位角组的地震属性数据体；S800、基于不同方位角组的地震属性数据体拟合各向异性裂缝椭圆；S900、根据各向异性裂缝椭圆的相关参数分析预测裂缝发育方向和密度。

【技术特征摘要】
1.一种基于地震纵波方位各向异性的裂缝检测方法，其包括以下步骤：
S100、对地震数据进行保幅预处理，得到相应的共中心点道集数据；
S200、将共中心点道集数据按方位角分选成若干方位角组，其中确保各方位角组的
变化幅度相对一致；
S300、对每一个方位角组道集数据进行超面元处理，使得各方位角组道集数据覆盖
次数基本均匀且相对一致；
S400、对每一个方位角组道集数据进行速度分析，建立相应的速度场并完成动校；
S500、对经过超面元处理后的每一个方位角组道集数据进行偏移距分组，然后对每
一个偏移距组的道集数据进行叠前振幅均衡处理；
S600、结合动校后的速度场，对经过叠前振幅均衡处理的每一个方位角组的共偏移
距道集数据进行叠前时间偏移，得到不同方位角组的叠前偏移成果数据体；
S700、对不同方位角组的叠前偏移成果数据体提取地震属性，获得不同方位角组的
地震属性数据体；
S800、基于不同方位角组的地震属性数据体拟合各向异性裂缝椭圆；
S900、根据各向异性裂缝椭圆的相关参数分析预测裂缝发育方向和密度。
2.如权利要求1所述的裂缝检测方法，其特征在于：
步骤S100中，所述地震数据是宽方位地震数据，所述保幅预处理包括分步-分类-分
频-分域-分时窗保真去噪、保幅能量补偿、反褶积和静校正处理。
3.如权利要求1所述的裂缝检测方法，其特征在于：
步骤S200中，以正北为0度方位，正南为180度方位，将共中心点道集数据顺序划
分为4个或5个或6个方位角组。
4.如权利要求1所述的裂缝检测方法，其特征在于：
步骤S300中，所述超面元为矩形，其尺度是面元尺度的若干倍。
5.如权利要求1所述的裂缝检测方法，其特征在于：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘立民，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司，
类型：发明
国别省市：北京;11