基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，包括：步骤1，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解；步骤2，根据分解得到的基函数来构建共频率道集；步骤3，利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波基，反映地震数据中的不同尺度信息；步骤4，利用高分辨率的地震信息和井数据约束，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到高分辨率储层预测结果。该基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法可充分利用地震资料的频谱特征，同时结合井数据的低频和高频信息，能够得到具有较高纵向高分辨率反演结果，以最大限度地反映滩坝砂储层信息。

【技术实现步骤摘要】
基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法
本专利技术涉及应用地球物理处理
，特别是涉及到一种基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法。
技术介绍
滩坝砂薄互层同其他沉积体系砂体相比，具有“层薄(千层饼)”、“个小”的特点。统计表明，济阳坳陷滩坝相的坝砂一般也只有4-5米厚，滩砂更薄小于2米，7、8米以上很少有，且具有砂泥岩间互的特点，是真正意义上的薄互层。由于砂体发育程度不一、规模大小差异大，分布规律难以掌握，所以对滩坝砂储层的地震预测等方面没有形成统一认识。因滩坝储层较薄，地震数据没有足够的带宽来分辨地层，纵向分辨率即使再小上几倍也无法满足薄层分辨率的要求，所以仅靠地震数据很难对滩坝砂体进行清晰成像。常规测井约束反演方法仅利用了测井数据的低频成分，满足不了滩坝储层精细描述的需要。随机反演实际上是测井资料在地震数据约束下的内插，相比以地震资料为主体数据的确定性反演方法具有更高的分辨率，但反演结果随机性强，对井数和井位分布要求高，井间规律性较差，储层的横向变化与地震存在较大出入。为此我们专利技术了一种新的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，解决了以上技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于超完备子波基的利用不同频率地震数据特别是高频地震数据反演预测滩坝砂储层，可充分利用地震资料的频谱特征，同时结合井数据的低频和高频信息，能够得到具有较高纵向高分辨率反演结果的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法。本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，该基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法包括：步骤1，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解；步骤2，根据分解得到的基函数来构建共频率道集；步骤3，利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波基，反映地震数据中的不同尺度信息；步骤4，利用高分辨率的地震信息和井数据约束，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到高分辨率储层预测结果。本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：在步骤1中，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解，将地震信号表示为一系列子波基函数的组合。在步骤2中，根据分解得到的基函数来构建共频率道集，按照实际需要将地震信号分为不同频率。在步骤2中，给定某一频率fj，提取该频率的同频率信号DF(t,fj)：DF(t,fj)为频率fi的同频率信号，an为第n个子波基函数的幅度，为第n个子波基函数，为子波基函数的频谱，λ为积分变量，用于对所有频率积分。在步骤3中，同时利用井数据和频率道集数据提取不同尺度的地震子波。在步骤4中，高分辨率反演为通过邻近目标函数求解算法实现。在步骤4中，反演实际数据时，由于实际地震存在着噪音，因此引入模型约束，得到约束条件下的超完备子波基邻近目标函数。本专利技术中的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，基于信号压缩感知理论的基追踪反演首先利用地震数据构建频率道集，提取过完备子波字典，可充分利用地震资料的频谱特征，同时结合井数据的低频和高频信息，能够得到具有较高纵向高分辨率反演结果，以最大限度地反映滩坝砂储层信息。附图说明图1为本专利技术的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法的一具体实施例的流程图；图2为动态分解方法和带通滤波方法分频效果对比图；图3为利用本专利技术方法与稀疏脉冲反演预测效果对比图；图4为利用本专利技术方法进行滩坝砂储层预测平面图。具体实施方式为了使本专利技术所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，图1为本专利技术的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法的流程图。步骤一、基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解，将地震信号表示为一系列子波基函数的组合；步骤二、根据分解得到的基函数来构建共频率道集，按照实际需要将地震信号分为不同频率。在一实施例中，给定某一频率fj，就可以提取该频率的同频率信号DF(t,fj)DF(t,fj)为频率fi的同频率信号，an为第n个子波基函数的幅度，为第n个子波基函数，为子波基函数的频谱，λ为积分变量，用于对所有频率积分。步骤三、利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波字典，更完整的反映地震数据中可能的不同尺度信息；在一实施例中，同时利用井数据和频率道集数据提取不同尺度的地震子波。步骤四、利用高分辨率频率道集和高分辨率井数据约束，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到能够反映不同类型的滩坝砂体差异的储层预测结果。在一具体实施例中，高分辨率反演是通过邻近目标函数求解算法实现。反演实际数据时，由于实际地震存在着噪音，需要引入模型约束，最终得到约束条件下的超完备子波基邻近目标函数。图2是利用本专利技术的方法和带通滤波方法对同一实际地震数据分频效果图：图2a是原始地震剖面图；图2b是用本专利技术方法做的分频效果图；图2c是利用地震数据直接带通滤波效果图。对比可以看出，图2b所示的本专利技术方法能基本保持原有同相轴形态，而图2c所示的带通滤波方法虽然分辨率也很高，出现平行的轴，存在虚假同相轴。图3利用本专利技术的方法和稀疏脉冲反演方法对同一实际地震数据砂体预测效果：图3a是是原始地震剖面图；图3b是邻近目标函数法反演效果图；图3c是稀疏脉冲反演效果图。对比可以看出，图3b所示的本专利技术方法纵向分辨率更高，对薄层的分辨能力增强。图4是本方法预测的滩坝储层预测效果图，该结果可以准确预测滩坝储层。本专利技术的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，包括利用动态分解构建地震数据频率道集；以及利用超完备子波基邻近目标函数法反演。基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解，根据分解得到的基函数来构建共频率道集。共频率道集中包含了不同频率尺度的数据成分，其中的小尺度数据成分能够更好的反映薄层地质体的信息。利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波基。除了利用高分辨率的频率道集信息以外，在反演中加入井数据的先验约束；这样同时利用高分辨率的地震信息和井数据约束，充分利用地震资料的不同频率特征，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到高分辨率反演结果，形成识别滩坝储层的地震预测技术。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，其特征在于，该基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法包括：步骤1，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解；步骤2，根据分解得到的基函数来构建共频率道集；步骤3，利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波基，反映地震数据中的不同尺度信息；步骤4，利用高分辨率的地震信息和井数据约束，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到高分辨率储层预测结果。

【技术特征摘要】
1.基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，其特征在于，该基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法包括：步骤1，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解；步骤2，根据分解得到的基函数来构建共频率道集；步骤3，利用井数据和频率道集提取不同尺度的地震子波，构建超完备子波基，反映地震数据中的不同尺度信息；步骤4，利用高分辨率的地震信息和井数据约束，采用邻近目标函数求解算法进行反演，得到高分辨率储层预测结果。2.根据权利要求1所述的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，其特征在于，在步骤1中，基于压缩感知理论对地震数据进行动态分解，将地震信号表示为一系列子波基函数的组合。3.根据权利要求1所述的基于超完备子波基邻近目标函数法的滩坝储层预测方法，其特征在于，在步骤2中，根据分解得到的基函数来构建共频率道集，按照实际需要将地震信号分为不同频率。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王楠，张云银，刘升余，王兴谋，张盼盼，李洁，张繁昌，苗永康，
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胜利油田分公司物探研究院，
类型：发明
国别省市：山东,37