基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，包括：步骤1，提取原始地震记录的子波；步骤2，对原始地震记录进行Q值估算；步骤3，构建频域对角子波测量矩阵、时频衰减稀疏矩阵及衰减感知矩阵；步骤4，对单道地震数据进行傅里叶变换将其转换为频域数据，并根据步骤3计算每个采样点处的时频衰减因子及整道数据的衰减感知矩阵，之后进行反射系数的稀疏反演；步骤5，对全部地震资料进行单道循环处理，得到全部地震资料对应的反射系数稀疏反演结果，接着进行褶积，得到提高分辨率的地震资料。该基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法用于提高薄互层地震分辨率，提升后续薄储层识别及预测精度，为地震开发提供依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地震资料目标处理与储层描述领域，特别是涉及到一种基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法。

技术介绍

1、相较于厚层块状砂岩油藏，砂体厚度在5m左右与泥岩呈互层状的油藏早期动用程度较低，随着主力储层砂体含水不断上升，这类厚度在5m左右的薄层砂体正日益变为东部老油区勘探开发工作的重点，是油田增储上产的主要潜力目标区。东部老油区三维地震资料在1500m-2500m的深度区间的原始分辨率在7m-15m，常规地剖面及切片无法满足薄互层砂体的精细识别与描述。因此，提高地震分辨率、增强对薄互层状砂体识别与刻画能力变得愈发重要。

2、考虑到地震数据的频散以及薄层调谐等现象，目前常用q滤波方法对其进行介质吸收衰减与频散方面的补偿，然后在正演模型的基础上进行瞬时类与振幅类型属性的提取来预测薄互层砂体，该方法对于厚度在8m以上且展布范围在100m以上的砂体具有较强的预测能力。由于原始地震数据是地层岩相、孔隙、流体以及断裂的综合响应，即便是q补偿与校正后的地震数据受限于信噪比与分辨率的制约，地震属性对于展布范围低于80m、砂体厚度在7m以下的薄互层本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，该基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤1中，通过对地震资料进行频谱和波形特征分析得到资料基本信息，之后利用复赛谱方法提取原始地震记录的子波。

3.根据权利要求2所述的基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，步骤1还包括，根据资料的频带和相位，滑动时窗，调整所获得的子波频带和相位。

4.根据权利要求3所述的基于Q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤1中...

【技术特征摘要】

1.基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，该基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤1中，通过对地震资料进行频谱和波形特征分析得到资料基本信息，之后利用复赛谱方法提取原始地震记录的子波。

3.根据权利要求2所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，步骤1还包括，根据资料的频带和相位，滑动时窗，调整所获得的子波频带和相位。

4.根据权利要求3所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤1中，时窗不易过大，也不易过小，以既能保存复赛谱原点处的子波信息，又能去除非原点处的反射系数的信息为准。

5.根据权利要求2所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤1中，利用复赛谱法提取原始地震记录的子波，具体步骤如下：首先将原始地震记录选好时窗范围，之后将该范围的地震道进行傅里叶变换得到其振幅谱，接着将其振幅谱作对数变换及傅里叶反变换得到复赛谱结果，并通过设置通放带的宽度来设计一个低通滤波器对复赛谱结果进行滤波处理和傅里叶、对数反变换，最终得到原始地震记录的提取子波。

6.根据权利要求1所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤2中，针对原始地震记录利用谱比法或振幅包络法，对资料的品质因子q进行估计，之后对估计得到的品质因子进行平滑处理，以增加后续稀疏反演过程的稳定性。

7.根据权利要求6所述的基于q补偿压缩感知的薄互层目标处理与识别方法，其特征在于，在步骤2中，利用振幅包络法对原始地震记录进行q值估算，具体步骤如下：

8.根据权利要求1所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦红岩，张戈，白青林，刘金友，王福金，石德权，郭峰，刘志萍，刘中伟，王姝婧，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：