基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法技术

技术编号:12395050 阅读:197 留言:0更新日期:2015-11-26 02:02
本发明专利技术公开了一种基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法,该方法包括:利用测井、录井和合成地震记录标定目标层;对地震数据逐道进行可变模态分解,结合最小二乘法提取模态函数的衰减梯度,并对所述模态函数的衰减梯度进行加权求和获得各地震道的衰减梯度值;利用地震衰减梯度特征体确定目标层的岩性及烃类性质。本发明专利技术能够更有效地适用于低信噪比及频谱波动较大的地震信号的衰减梯度估计,因此,能够提高吸收衰减梯度指示油气的有效性,准确用于识别岩性、烃类性质等。

【技术实现步骤摘要】
基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法
本专利技术涉及石油地球物理勘探
,尤其涉及一种基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法。
技术介绍
作为介质内在的属性,地震衰减是地震波在地下介质传播过程中发生的能量损失。除了在岩石中地震波传播期间的波前发散,岩石的非完全弹性特性也可能导致地震能量的衰减。由于地震波的弹性能量被不可逆地转换成热能然后消散,地震波的总能量从而发生衰减。影响地震波衰减的因素很多,但在一个相对稳定的地层构造,垂直和水平方向岩性变化不大的情况下,地震波的衰减主要是由流体特性导致的。在含油气层的内部及其下部,地震波的能量会发生明显的高频衰减。地层吸收的不一致性表现在地震信号的频谱上,体现出了低频强能量,高频弱能量的特征。利用地震信号高频衰减异常从地震反射数据进行地质解释及油气指示的衰减梯度估计技术,根据地震波能量及对应的频率拟合出能量与频率的衰减梯度,求出振幅衰减梯度因子,从而进行吸收衰减分析。常规的能量吸收分析方法采用基于短时傅里叶变换、小波变换等的时频分析方法及两点斜率或线性拟合的方法。由于短时傅里叶变换等常规时频分析方法受测不准原理的限制,时频分辨率较低,且由于各自方法的一些缺点导致方法的适用性受到了很大的限制,如,短时傅里叶变换很难保证在时、频域都有足够高的分辨率;小波分析的有效性取决于小波函数的选择;S变换的小波基函数是固定的,不能满足实际数据处理的需求。此外,利用两点斜率或线性拟合的方法求取能量与频率的衰减梯度,仅适用于高信噪比的地震信号或者具有光滑频谱的地震波,对于低信噪比的地震信号及频谱波动较大的地震波效果变差,尤其是当高频段噪声能量较强时,吸收衰减梯度不能完全指示油气。
技术实现思路
为解决上述技术问题,本专利技术的目的是提供一种基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法,通过方法能够更有效地适用于低信噪比及频谱波动较大的地震信号的衰减梯度估计,因此,能够提高吸收衰减梯度指示油气的有效性,准确用于识别岩性、烃类性质等。本专利技术的目的通过以下的技术方案来实现:基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法,包括:A利用测井、录井和合成地震记录标定目标层;B对地震数据逐道进行可变模态分解,结合最小二乘法提取模态函数的衰减梯度,并对所述模态函数的衰减梯度进行加权求和获得各地震道的衰减梯度值;C利用地震衰减梯度特征体确定目标层的岩性及烃类性质。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、使用了较经验模态分解等方法更具抗噪声性的可变模态分解方法进行地震道的分解。各个模态函数是具有不同频带宽度的窄带信号,其频谱相对原始地震信号更为平滑,有利于衰减梯度的准确计算,能够反映特定频带处的衰减情况。2、对地震道进行可变模态分解产生的不同模态函数分别结合希尔伯特变换通过可变长度频率域窗函数利用最小二乘法计算衰减梯度,再通过相关加权系数对各个模态计算的衰减梯度进行加权求和,加强了地震信号中的主要贡献分量,能够反映出地震信号的微弱变化,加强了油气地震响应特征,加强了储层与非储层的区别,有利于识别岩性及烃类性质。3、地震衰减梯度特征体的计算可适用于二维或三维数据,计算方式灵活多样,可以根据实际需求计算时间切片,地层切片或沿层切片进行分析。4、本专利技术较常规衰减梯度估计方法具有更高的分辨率,也适用于低信噪比或者频谱波动较大的地震信号。附图说明图1是基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法流程图;图2是本专利技术实施例提供的一条二维叠后偏移过井剖面(目标层段)图;图3是过井道及其VMD分解结果图;图4是利用本专利技术计算的时频谱和短时傅里叶变换、小波变换计算的时频谱的对比结果图;图5是利用本专利技术计算的过井道的地震衰减梯度归一化曲线图;图6是利用小波变换结合两点斜率的常规衰减梯度估计方法计算的过井道的地震衰减梯度归一化曲线图;图7是利用小波变换结合最小二乘拟合法计算的过井道的地震衰减梯度归一化曲线图;图8是利用本专利技术计算的归一化的地震衰减梯度特征剖面图;图9是利用小波变换结合两点斜率的常规衰减梯度估计方法计算的归一化的地震衰减梯度特征剖面图;图10是利用小波变换结合两点斜率的常规衰减梯度估计方法计算的归一化的地震衰减梯度特征剖面图;图11是某一盆地某气田的一条二维叠后偏移过含气井剖面图;图12是利用本专利技术技术计算的归一化的地震衰减梯度特征剖面图;图13是利用小波变换结合最小二乘拟合法计算的归一化的地震衰减梯度特征剖面图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述。如图1所示,为基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法流程,所述方法包括如下步骤:步骤10利用测井、录井和合成地震记录准确标定目标层;步骤20对地震数据逐道进行可变模态分解,结合最小二乘法提取模态函数的衰减梯度,并对所述模态函数的衰减梯度进行相关加权求和获得各地震道的衰减梯度值;利用基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法沿着目标层开时窗提取地震衰减梯度。地震衰减梯度计算的核心问题是对地震记录逐道进行可变模态分解,对每一道地震记录生成的各个模态函数,结合希尔伯特变换生成相应的时频图,计算每个时间采样点处对应的对数频谱图,结合最小二乘拟合法计算各个模态函数在每一个时间采样点上的衰减梯度,利用相关加权法将各道模拟函数的衰减梯度相加,生成该地震记录的衰减梯度。步骤30利用地震衰减梯度特征体确定目标层的岩性及烃类性质。结合测井和地质等资料,利用井旁地震衰减梯度特征剖面确定不同岩性、流体等引起的地震衰减梯度特征体区别,再将其外推到无井区域,从而进行岩性、烃类检测。本实施例的具体实现原理如下:1、首先在利用测井、地质和合成地震记录等资料准确标定目标层的基础上,对工区内目标层的地震道逐道进行可变模态分解,确定最佳模态个数,计算生成的各个模态函数的时频图。可变模态分解是由DragomiretskiyandZosso于2014年提出的由下式表示的约束可变问题其中,uk是第k个模态函数,ωk是第k个模态函数的中心频率。每个模态函数可表示为对每一条地震道提取出来的各个模态分量u(t),分别利用希尔伯特变换用下式提取瞬时幅度A(t)和瞬时频率ω(t):其中,H[·]表示Hilbert变换,P为柯西主值。为了避免(3)式中计算瞬时频率时相位解卷绕导致的模糊度,采用下式计算瞬时频率ω(t):利用时间和瞬时频率和瞬时幅度定义一个三维空间[t,ω(t),A(t)]。令H(ω,t)=Re{A(t)ei∫ω(t)dt}(5)其中,Re表示取结果的实部。于是,三维空间通过将函数H(ω,t)转变成三个变量的函数[t,ω,H(ω,t)]来实现,其中,A(t)=H[ω(t),t)]。从而,可以获得某条地震道的各个模态函数的联合时频分布。2、计算各条地震道各个模态函数的衰减梯度。由于各个模态函数是窄带信号且具有不同的频带宽度,其频谱相对原始地震信号更为平滑,有利于衰减梯度的准确拟合,也有利于反映特定频带处的衰减情况。对某条地震道的每一个模态函数,沿着每个时间采样点从时频图中提取相应的频率-幅度谱,取对数,在对应的频率-对数幅度谱中开一个可变长度频率域窗函数W(f),可变长度的频率域窗函数W(f)定义为其中,fmax为某个时间本文档来自技高网
...
基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法

【技术保护点】
基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法,其特征在于,所述方法包括:A利用测井、录井和合成地震记录标定目标层;B对地震数据逐道进行可变模态分解,结合最小二乘法提取模态函数的衰减梯度,并对所述模态函数的衰减梯度进行加权求和获得各地震道的衰减梯度值;C利用地震衰减梯度特征体确定目标层的岩性及烃类性质。

【技术特征摘要】
1.基于可变模态分解的地震波衰减梯度估计方法,其特征在于,所述方法包括:A利用测井、录井和合成地震记录标定目标层;B对地震记录逐道进行可变模态分解,结合最小二乘法提取模态函数的衰减梯度,并对所述模态函数的衰减梯度进行加权求和获得各地震道的衰减梯度值;C利用地震衰减梯度特征体确定目标层的岩性及烃类性质;上述步骤B中,对每一道地震记录进行可变模态分解后生成的各个模态函数,利用希尔伯特变换计算瞬时振幅和瞬时频率,进一步生成各个模态函数的时频图;上述可变模态分解由下式表示约束可变问题:其中,uk是第k个模态函数,ωk是第k个模态函数的中心频率,每个模态函数可表示为:对每一条地震道提取出来的各个模态分量u(t),分别利用希尔伯特变换用下式提取瞬时幅度A(t)和瞬时频率ω(t):其中,H[·]表示Hilbert变换,P为柯西主值;为了避免(3)式中计算瞬时频率时相位解卷绕导致的模糊度,采用下式计算瞬时频率ω(t):利用时间、瞬时频率和瞬时幅度定义一个三维空间[t,ω(t),A(t)],令其中,Re表示取结果的实部;于是,三维空间通过将函数H(ω,t)转变成三个变量的函数[t,ω,H(ω,t)]来实现,其中,A(t)=H[ω(t),t];从而,可以获得每条地震道的各个...

【专利技术属性】
技术研发人员:薛雅娟曹俊兴
申请(专利权)人:成都信息工程大学
类型:发明
国别省市:四川;51

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1