一种高精度的地震属性反演方法技术

本发明专利技术提供一种高精度的地震属性反演方法，包括以下步骤：S1.将叠前共中心点道集转换为角度域道集；S2.在角度域道集提取地震子波；S3.利用高阶同步压缩变换对角度域道集分解，把地震振幅转化为谱振幅；S4.使用权函数对S3中谱振幅进行处理；S5.根据频散介质理论，将频率引入改写后的AVO的近似方程；S6.基于S5中得到的方程，通过反演获取反射率频散结果。与现有技术相比，本发明专利技术充分利用了高阶同步压缩变换的高分辨率特性以及去趋势分析对于时间序列相关性表征的优势。以数据驱动方式来确定信号分解后的模态数量，同时有效提高了烃类储层的反演精度，有利于更加准确识别储层位置和描述储层空间展布，在一定程度上降低了油气田勘探开发风险。

A high precision inversion method of seismic attributes

【技术实现步骤摘要】
一种高精度的地震属性反演方法
本专利技术涉及地震叠前反演领域,具体涉及一种高精度的地震属性反演方法。技术背景随着油气勘探开发不断深入，地震属性研究的目标也逐渐转向小构造、小断层和薄储地层。传统的地震数据属性提取和解释技术由于精度较低已经不满足当前勘探的需求，在这种背景下，需要去探索精度更高的地震储层识别和预测方法。长久以来，AVO(AmplitudeVersusOffset)技术一直是储层预测的有效工具之一，其建立了叠前地震反射振幅与储集层物性参数之间的关系。实验研究已经表明，在地震频带范围内，速度频散会导致反射系数具有频率依赖性，且低频段的速度频散已经可以测量。然而，传统的AVO近似方程均基于均匀弹性介质假设，并没有考虑地层频散的影响，反映的是所有频率的整体响应，从而忽略了这个对流体敏感的岩石属性的潜力。针对上述问题，前人已经进行了系统研究。Castagna等在2003年建议使用瞬时谱分析来研究依赖于频率的AVO。Brown在2009年也暗示了含水储层的速度频散较小，烃类储层的速度频散较大，依赖于频率的AVO技术可以用于储本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高精度的地震属性反演方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1.将叠前共中心点道集转换为角度域道集；/nS2.在角度域道集提取地震子波；/nS3.利用高阶同步压缩变换对角度域道集分解，把地震振幅转化为谱振幅；/nS4.使用权函数对S3中谱振幅进行处理；/nS5.根据Chapman(2006)的频散介质理论，将频率引入改写后的AVO的近似方程；/nS6.基于S5中得到的方程，通过反演获取反射率频散结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种高精度的地震属性反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.将叠前共中心点道集转换为角度域道集；
S2.在角度域道集提取地震子波；
S3.利用高阶同步压缩变换对角度域道集分解，把地震振幅转化为谱振幅；
S4.使用权函数对S3中谱振幅进行处理；
S5.根据Chapman(2006)的频散介质理论，将频率引入改写后的AVO的近似方程；
S6.基于S5中得到的方程，通过反演获取反射率频散结果。


2.根据权利要求1所述的一种高精度的地震属性反演方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括：
S3.1将一个AM-FM信号表示为：
f(t)＝A(t)ei2πφ(t)(1)
式中，A(t)和φ(t)分别表示瞬时振幅和瞬时相位；
S3.2上述信号的短时傅里叶变换(STFT)为：



式中，g*表示窗函数的复共轭；基于此，传统的基于STFT的同步压缩变换表示为：



式中，γ为阈值，δ表示Dirac分布，ωf(t,η)为瞬时频率，且R{Z}表示取复数Z的实部，表示对时间t计算偏导数；
S3.3将信号f(t)在接近于t的τ处Taylor展开，即：



这里，Z(k)(t)表示Z的k阶偏导数；
S3.4上述信号的短时傅里叶变换为：



由此，计算出局部瞬时频率：



S3.5引入频率调制算子，即：



上述局部瞬时频率可以改写为：



S3.6将S3.2中基于短时傅里叶变换的同步压缩变换方程中ωf(t,η)替换为得到高阶同步压缩变换，即：



S3.7使用上述方程对角度域地震数据进行逐道分解，并使用去趋势分析(DDFA)来自适应确定高阶同步压缩变换分解所得到的模态数，最终实现地震振幅到谱振幅转变。


3.根据权利要求1所述的一种高精度的地震属性反演方法，其特征在于：所述步骤S3.7中，DFA的步骤为：
从输入序列中移除均值，即：



区间n内平均均方根波动为：



如果时...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，张志华，单雪垠，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11