一种提取地震数据频散属性的处理方法、装置及预测系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种提取地震数据频散属性的处理方法、装置及预测系统。所述方法包括：对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；利用所述子波窗函数，对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理，得到处理后频散时频谱；对所述处理后频散时频谱进行反演，提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据。利用本申请各个实施例，可以获取纵横波频散程度参数，可以用于指示储层的含油气性，使得地震波AVO属性剖面边界清晰，抗噪能力更强，识别效果好，提高识别精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于地震资料综合解释处理领域，尤其涉及一种提取地震数据频散属性的处理方法、装置及预测系统。
技术介绍
随着岩性油气藏勘探开发的不断深入，对于复杂岩性不仅要求预测其分布，而且还通常要求预测其含油气性。目前主流的流体识别方法包括利用叠后地震频率的“吸收衰减”属性以及多孔弹性介质理论指导下的叠前参数反演预测储层的含油气性。但是对于复杂的储集体，由于不同流体饱和状态下岩石弹性参数差异很小，流体类型识别困难。同时，现有常规方法中依据含流体填充介质常常导致地震波发生不同程度频散、衰减的实验室结果和理论研究，使得现有的这种方式对流体的识别就变得非常的困难。因此，现有技术中亟需一种抗噪能力更强、储层含油气性预测结果更加可靠和效果更好的方法。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种提取地震数据频散属性的处理方法、装置及预测系统，可以获取纵横波频散程度参数，可以用于指示储层的含油气性，使得地震波AVO属性剖面边界清晰，抗噪能力更强，识别效果好，提高识别精度。本申请提供的一种提取地震数据频散属性的处理方法、装置及预测系统是这样实现的：一种提取地震数据频散属性的处理方法，所述方法包括：对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；利用所述子波窗函数，对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理，得到处理后频散时频谱；对所述处理后频散时频谱进行反演，提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据。所述方法优选的实施例中，所述对叠前地震数据做时频变换包括：通过引入λa、p参数对选取的表示S变换中的窗函数进行控制，形成对叠前地震数据做时频变换的广义S变换的表达式，为：S(f,τ)=∫-∞+∞x(t)|λa||f|p2πexp[-λa2(τ-t)2f2p2]exp(-i2πft)dt]]>上式中，x(t)为所述叠前地震数据采样点的时间域振幅表达式，f为频率，S(f,τ)为x(t)信号广义S变换结果，λa、p为设定的常数，根据x(t)的指定数据特征进行确定；采用上述广义S变换对叠前地震数据做时频变换。所述方法优选的实施例中，所述从所述叠前地震提取地震子波包括：获取所述叠前地震数据的瞬时振幅谱，在频率域求取所述瞬时振幅谱的对数，得到对数域的振幅谱：利用傅立叶反变换将所述对数域的振幅谱从对数域变换到复赛域，得到复赛域的振幅谱；在所述复赛域的振幅谱中确定叠前地震数据的地震子波。所述方法优选的实施例中，所述对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理包括：对所述时频振幅谱中的频率成分采用如下加权关系式进行处理：Bd(t，n，f)＝Sd(t，n，f)we(f，n)上式中，Bd(t，n，f)为反射系数谱，即一种处理后频散时频谱；Sd(t，n，f)为叠前地震数据的时频振幅谱，we(f，n)为利用地震子波制作的反子波谱窗函数。所述方法优选的实施例中，所述对所述处理后频散时频谱进行反演包括：采用下述扩展后Aki-Richards的AVO近似公式进行反演：Rpp(θ)=12(1+tan2θ)ΔVpVp-4Vs2Vp2ΔVsVssin2θ+12(1-4Vs2Vp2sin2θ)Δρρ]]>上式中，Rpp(θ)为纵波反射系数；θ为入射角和透射角的平均值，为纵波速度变化率，为横波速度变化率，为反射界面两侧密度变化率，为横波与纵波速度比。所述方法优选的实施例中，从所述叠前地震数据中提取的频散属性参数数据包括：采用最小二乘法计算获得的所述叠前地震数据中纵横波速度变化率的导数，其表达式为：Ia=ddf(Δvpvp),Ib=ddf(Δvsvs)]]>上式中，Ia表示为纵波速度随频率变化率定义的纵波频散属性，Ib表示为横波速度随频率变化率定义的横波频散属性，Δvp、vp、Δvs、vp分别为上下层介质纵波速度差、速度和、横波速度差、速度和。所述方法优选的实施例中，所述方法还包括：利用提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据预测储层的含油气性。一种提取地震数据频散属性的处理装置，所述装置包括：时频变换模块，用于对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；子波窗函数模块，用于从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；时频处理模块，用于利用所述子波窗函数，对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理，得到处理后频散时频谱；频散属性提取模块，用于对所述处理后频散时频谱进行反演，提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据。所述装置优选的实施例中，所述时频变换模块对叠前地震数据做时频变换包括：通过引入λα、p参数对选取的表示S变换中的窗函数进行控制，形成对叠前地震数据做时频变换的广义S变换的表达式，为：S(f,τ)=∫-∞+∞x(t)|λa||f|p2πexp[-λa2(τ-t)2f2p2]exp(-i2πft)dt]]>上式中，x(t)为所述叠前地震数据采样点的时间域振幅表达式，f为频率，S(f,τ)为x(t)信号广义S变换结果，λa、p为设定的常数，根据x(t)的指定数据特征进行确定；采用上述广义S变换对叠前地震数据做时频变换。所述装置优选的实施例中，所述时频处理模块对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理包括：对所述时频振幅谱中的频率成分采用如下加权关系式进行处理：Bd(t，n，f)＝Sd(t，n，f)we(f，n)上式中，Bd(t，n，f)为反射系数谱，即一种处理后频散时频谱；Sd(t，n，f)为叠前地震数据的时频振幅谱，we(f，n)为利用地震子波制作的反子波谱窗函数。所述装置优选的实施例中，所述频散属性提取模块对所述处理后频散时频谱进行反演包括：采用下述扩展后Aki-Richards的AVO近似公式进行反演：Rpp(θ)=12(1+tan2θ)ΔVpVp-4Vs2Vp2ΔVsVssin2θ+12(1-4Vs2Vp2sin2θ)Δρρ]]>上式中，Rpp(θ)为纵波反射系数；θ为入射角和透射角的平均值，为纵波速度变化率，为横波速度变化率，为反射界面两侧密度变化率，为横波与纵波速度比。所述装置优选的实施例中，所述频散属性提取模块4从所述叠前地震数据中提取的频散属性参数数据包括：采用最小二乘法计算获得的所述叠前地震数据中纵横波速度变化率的导数，其表达式为：Ia=ddf(Δvpvp),Ib=ddf(Δvsvs)]]>上式中，Ia表示为纵波速度随频率变化率定义的纵波频散属性，Ib表示为横波速度随频率变化率定义的横波频散属性，Δvp、vp、Δvs、vp分别为上下层介质纵波速度差、速度和、横波速度差、速度和。所述装置优选的实施例中，所述装置还包括：预测模块，用于利用提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据预测储本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述方法包括：对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；利用所述子波窗函数，对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理，得到处理后频散时频谱；对所述处理后频散时频谱进行反演，提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据。

【技术特征摘要】
1.一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述方法包括：对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；利用所述子波窗函数，对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理，得到处理后频散时频谱；对所述处理后频散时频谱进行反演，提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据。2.如权利要求1所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述对叠前地震数据做时频变换包括：通过引入λa、p参数对选取的表示S变换中的窗函数进行控制，形成对叠前地震数据做时频变换的广义S变换的表达式，为：S(f,τ)=∫-∞+∞x(t)|λa||f|p2πexp[-λa2(τ-t)2f2p2]exp(-i2πft)dt]]>上式中，x(t)为所述叠前地震数据采样点的时间域振幅表达式，f为频率，S(f,τ)为x(t)信号广义S变换结果，λa、p为设定的常数，根据x(t)的指定数据特征进行确定；采用上述广义S变换对叠前地震数据做时频变换。3.如权利要求1所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述从所述叠前地震提取地震子波包括：获取所述叠前地震数据的瞬时振幅谱，在频率域求取所述瞬时振幅谱的对数，得到对数域的振幅谱：利用傅立叶反变换将所述对数域的振幅谱从对数域变换到复赛域，得到复赛域的振幅谱；在所述复赛域的振幅谱中确定叠前地震数据的地震子波。4.如权利要求1所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述对所述时频振幅谱进行加权的时频谱处理包括：对所述时频振幅谱中的频率成分采用如下加权关系式进行处理：Bd(t，n，f)＝Sd(t，n，f)we(f，n)上式中，Bd(t，n，f)为反射系数谱，即一种处理后频散时频谱；Sd(t，n，f)为叠前地震数据的时频振幅谱，we(f，n)为利用地震子波制作的反子波谱窗函数。5.如权利要求1所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述对所述处理后频散时频谱进行反演包括：采用下述扩展后Aki-Richards的AVO近似公式进行反演：Rpp(θ)=12(1+tan2θ)ΔVpVp-4Vs2Vp2ΔVsVssin2θ+12(1-4Vs2Vp2sin2θ)Δρρ]]>上式中，Rpp(θ)为纵波反射系数；θ为入射角和透射角的平均值，为纵波速度变化率，为横波速度变化率，为反射界面两侧密度变化率，为横波与纵波速度比。6.如权利要求5所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，从所述叠前地震数据中提取的频散属性参数数据包括：采用最小二乘法计算获得的所述叠前地震数据中纵横波速度变化率的导数，其表达式为：Ia=ddf(Δvpvp),Ib=ddf(Δvsvs)]]>上式中，Ia表示为纵波速度随频率变化率定义的纵波频散属性，Ib表示为横波速度随频率变化率定义的横波频散属性，Δvp、vp、Δvs、vp分别为上下层介质纵波速度差、速度和、横波速度差、速度和。7.如权利要求1至6中任意一项所述的一种提取地震数据频散属性的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：利用提取出所述叠前地震数据的频散属性参数数据预测储层的含油气性。8.一种提取地震数据频散属性的处理装置，其特征在于，所述装置包括：时频变换模块，用于对叠前地震数据做时频变换，获取所述叠前地震数据的时频振幅谱；子波窗函数模块，用于从所述叠前地震数据提取地震子波，利用提取出的地震子波制作子波窗函数；时频...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文涛，高刚，李玉海，桂志先，陈洪涛，李冰玲，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团公司，中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11