CN102353985B - 基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法 - Google Patents

Abstract

提供了一种基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法，包括以下步骤：读取测井数据；对读取的测井数据曲线进行预处理，预处理包括曲线校正、数据标准化和归一化处理；对预处理后的测井数据曲线分别进行多级非下采样Contourlet变换，并根据测井数据曲线之间的匹配度进行加权融合，以生成高频融合曲线和低频融合曲线；将经过多级非下采样Contourlet变换得到的高频融合曲线和低频融合曲线进行非下采样Contourlet逆变换以生成拟声波曲线。

Description

基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法

技术领域

本发明涉及地震勘探数据处理技术，更具体地，涉及一种基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法，用于构建高精度拟声波曲线以提高地震层位标定的准确性和地震反演的分辨率。

背景技术

如何充分利用各种测井数据曲线来提高地震反演的分辨率和精度，一直是油气勘探开发地震研究工作努力的方向。长期以来，在地震反演中采用声波测井数据曲线来进行地震地质层位标定和波阻抗反演。然而，在很多情况下，由于井筒污染、储层胶结程度和孔隙度或其它非地层岩性因素影响，声波测井数据曲线中高频信息在很多情况下不能代表岩性变化，分不清地层剖面上的岩性，测井声波不能很好地反映储层和围岩的差异，导致岩性识别困难，从而造成测井数据曲线与地震剖面匹配较差，波阻抗反演结果与钻井地质不吻合，储层预测困难。

近年来，在地震地质层位标定和波阻抗反演领域聚焦于拟声波的技术，目前很多生产单位都在试图用拟声波阻抗取代常规波阻抗反演。EPS软件作为独有的特色模块，在其反演系统中加入了拟声波曲线构建的功能。

目前，常见的构建拟声波曲线的方法有：

(1)常规的测井数据曲线校正

该方法仅简单地对声波曲线上因受到环境干扰而出现的异常值进行校正，并没有针对储层特征构建新的声波曲线。

(2)经验公式或统计拟合法

经验公式法是采用某种经验公式进行测井数据曲线间的转换，如应用Gardner公式将密度曲线转换为声波曲线，应用Faust公式将电阻率曲线转换为声波曲线等。这类方法虽然应用广泛，但因忽视了声波曲线中地层背景速度低频信息，所以理论上存在不足。

统计拟合是将声波曲线与其他测井数据曲线通过交会图的方式(将两种测井数据在平面图上交会，根据交会点的坐标定出所求参数的数值或范围)统计拟合为一个关系式进行曲线转换。该方法同样没有考虑声波曲线中地层背景速度低频信息。

(3)信息统计加权法

该方法将自然伽马(Gamma)、自然电位、电阻率等各种测井数据加权叠加为声波曲线以拟合声波数据，以突出声波测井、密度测井资料响应不明显的地质目标。但它仅在声波曲线基础上进行了简单的加减运算，而且在多数情况下只利用了单一的测井数据曲线进行重构。

(4)基于小波变换的重构

基本原理是：对多种经过标准化处理的测井数据进行小波变换后，按分辨率的大小将细节特征映射到各自的塔式结构中，基于在相同分辨率下进行信息融合的原则，在对应层不同的频率段进行区域的特征选择。通常情况下都是以声波曲线为基础进行重构。因此，一般采用声波测井数据曲线的低频以及其它测井数据曲线的高频进行重构，再根据具体数据处理的要求，可以实现有针对性的地质目标增强，以利于观察和分析地质目标。

发明内容

本发明的基本构思是：对ASCII格式的测井数据进行预处理(曲线校正和归一化)后，进行多级非下采样Contourlet变换和逆变换，从而得到最终构建的拟声波曲线。主要技术内容包括：ASCII格式测井数据的读入；测井数据的预处理；多级非下采样Contourlet变换的正反演算；拟声波曲线的显示与对比。

为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供了一种基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法，包括以下步骤：读取ASCII格式的测井数据；对读取的测井数据曲线进行预处理，预处理包括曲线校正、数据标准化和归一化处理；对预处理后的测井数据曲线分别进行多级非下采样Contourlet变换，并根据测井数据曲线之间的匹配度进行加权融合，以生成高频融合曲线和低频融合曲线；将经过多级非下采样Contourlet变换得到的高频融合曲线和低频融合曲线进行非下采样Contourlet逆变换以生成拟声波曲线。

根据本发明的一方面，所述构建方法还包括：将拟声波曲线与原始声波曲线进行对比显示。

根据本发明的一方面，所述测井数据曲线是声波数据曲线和非声波数据曲线，或者仅仅是非声波数据曲线。

根据本发明的一方面，非声波数据曲线是Gamma曲线、电阻率曲线和密度曲线中的一个或多个。

根据本发明的一方面，在预处理过程的曲线校正中，采用加权滑动平均法对测井数据进行滤波，其中，新采样的测井数据的权值高于先前采样的测井数据的权值。在对测井曲线进行标准化的步骤中，将目标井的标准层测井数据的频率交会图或直方图分别与关键井的标准层频率的测井数据的交会图或直方图进行对比来确定测井数据曲线之间的刻度误差，其中，将目标井的标准层的测井曲线的频率交会图或频率直方图与关键井的标准层的测井曲线的频率交会图或频率直方图的峰值之间的差值用作刻度误差的校正值。

根据本发明的一方面，在非下采样Contourlet变换中采用非下采样金字塔和非下采样方向滤波器组，所述非下采样金字塔和非下采样方向滤波器组是二通道的迭代非下采样滤波器组。

附图说明

通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1是示出根据本发明实施例的非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法的流程图；

图2是示出利用声波曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线的示意图；

图3是示出利用密度曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线的示意图。

具体实施方式

根据本发明的拟声波曲线构建方法主要包括：ASCII格式测井数据的读入、测井数据的预处理、多级非下采样Contourlet变换的正反算和拟声波曲线的显示与对比等技术。以下，参照附图来详细说明本发明的实施方式。

图1示出了根据本发明实施例的非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法的流程图。

首先，在步骤100，读取测井数据，这里，通常采用ASCII格式的测井数据。

接下来，在步骤110，对读取的测井数据进行预处理。在本实施例中，所述预处理可包括曲线的校正、标准化和归一化。具体说来，首先，对读入的每条测井数据曲线分别进行平滑滤波处理，以去掉测井数据曲线的统计起伏和毛刺干扰。本发明实施例采用加权滑动平均法对数据进行滤波，即把N个数据看成一个队列，队列的长度固定为N，每进行一次新的采样，把新采样结果放入队尾，而去掉排队首的一个数据。对于不同的数据应用不同的加权。通常，越接近待估计点的数据，其权值取得越大。这样每进行一次测量就可计算出新的滤波值，则第n次采样经滤波后的输出为以下的等式(1)：

$\stackrel{\‾}{x_n}=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i{X}_{n-i}---\left(1\right)$

式中，N为滑动平均项数，X_n-i表示未经滤波的第n-i次采样值，c_i表示常系数且c_i满足下面的等式(2)：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_0+c_1+...+c_{N-1}=1\\ c_0>c_1>...>c_{N-1}>0\end{array}\right.---\left(2\right)$

常系数c_i的选取可采用加权系数法。设τ为采样点的纯滞后时间，且

δ＝1+e^-τ+e^-2τ+...+e^-(N-1)τ                   (3)

则

c₀＝1/δ，c₁＝e^-τ/δ，....，c_N-1＝e^-(N-1)τ/δ  (4)

因此，τ越大，δ越小，则给予新的采样值的加权系数就越大，而给予先前采样值的加权系数就越小，从而提高了新的采样值在平均过程中的地位。

然后，对测井数据曲线进行标准化和归一化。由于很难保证对某一地区所有井的测井数据曲线采用同一类型的仪器、相同的标准刻度器以及统一的操作方式进行测量和刻度，因此，各井的测井数据曲线之间必然存在以刻度因素为主的误差，必须对测井数据曲线进行标准化处理。在本发明的实施例中，采用二维直方图法，即直方图平移的方法对滤波后的数据进行标准化处理。具体地，首先找出研究区内的标准层，然后做出各标准层的某一测井数据的频率直方图，将每口目标井的每个标准层的测井数据的频率交会图或直方图分别与关键井的测井数据的标准层的测井数据的频率交会图或直方图进行对比(作重叠比较)。如果两者重合较好，则说明目标井的测井数据刻度是正确的。如果目标井的标准层的测井数据的频率交会图(或直方图)与关键井的标准层的测井数据的交会图(或直方图)重合不好，则说明目标井的测井数据可能存在刻度误差，应进一步计算刻度误差所引起的校正量。在本发明的实施例中，将目标井的标准层的测井数据的交会图(或直方图)与关键井的标准层的测井数据的交会图(或直方图)的峰值之间的差值用作校正值。然后，根据校正值平移目标井的测井数据的频率交会图(或直方图)，从而将所有井的同类测井数据统一到同一个刻度水平上。最后，对标准化后的测井数据进行归一化处理。由于不同测井数据具有不同的量纲，为了统一量纲，要进行归一化的数据变换。在本发明的实施例中，采用极值归一化的方法来进行数据变换，即，如以下的等式5所示：

$x^{\′}=\frac{x-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }}\×100\%---\left(5\right)$

在等式(5)中，x是某条测井数据曲线在每个采样点的实测数据，x_max、x_min分别是该测井数据曲线的最大值和最小值。经过此变换后，每条测井数据曲线的数据范围将规范到0～1之间。

在得到了预处理的测井数据曲线之后，在步骤120，将预处理后的测井数据曲线分别进行多级非下采样Contourlet变换，并根据测井数据曲线之间的匹配度进行加权融合，以生成高频融合曲线和低频融合曲线。

具体地，在本发明的实施例中，首先对读入的每条测井数据曲线分别进行多级非下采样Contourlet变换(NSCT)，从而得到多尺度的NSCT系数。然后，利用统计回归模型计算声波曲线与其他测井数据曲线之间的匹配度，再根据所得匹配度设定相应的权值，将各种测井数据曲线的高频部分和低频部分分别加权融合，得到变换域的高频融合曲线和低频融合曲线。其中，根据本发明的实施例，可对低频系数采用加权进行融合，对高频系数采用模值极大原则进行融合。

在本发明的示例性实施例中，NSCT变换使用联合金字塔分解和非降采样DFB。这种NSCT变换是一种不进行降采样的Contourlet变换，由非下采样金字塔(NSP)和非下采样方向滤波器组(NSDFB)两个平移不变性的部分组成。

其中，在本发明的实施例中，非下采样金字塔是一个二通道的非下采样滤波器组。为了实现多尺度的分解，本发明采用滤波器组迭代，在下一分解级上对所有的滤波器在每个维数上进行2倍的上抽样。这样，仍然满足如等式(6)所示的精确重构条件：

H₀(z)G₀(z)+H₁(z)G₁(z)＝1        (6)

K级的滤波器的构成公式可表示为如下的等式(7)：

$H_n^{\mathrm{eq}}\left(z\right)=\left\{\begin{array}{c}{H}_1\left(z^{2^{n-1}}\right)\underset{j=0}{\overset{n-2}{\mathrm{\&Pi;}}}{H}_0\left(z^{2^j}\right);1\&le;n<2^k\\ \underset{j=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Pi;}}}{H}_0\left(z^{2^j}\right);n=2^k\end{array}\right.---\left(7\right)$

式中，z^j表示

当n＝2^k时表示分解所得的低频部分，其余的情况表示各高频部分。

而非下采样方向滤波器组也是一个二通道的滤波器组，为了得到更精确的分解，本发明采用迭代的方向性滤波器组，由上一级的非下采样滤波器组采用梅花矩阵进行上采样来构成下一级的非下采样滤波器组，其中，梅花矩阵由以下的等式(8)表示：

$Q=\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 1& -1\end{array}\right)---\left(8\right)$

然后，在步骤130，对在步骤120经过NSCT得到的高频融合曲线和低频融合曲线进行NSCT逆变换以生成拟声波曲线。也就是说，将步骤130中得到的低频信息以及不同尺度不同方向上的高频信息进行NSCT重构，从而可得到一条临时的拟声波曲线。最后将该曲线的数据范围映射到原始声波的数据范围，即得到最终构建的拟声波曲线。

最后，可选地在步骤140，可以显示和对比原始声波曲线和在步骤140得到的拟声波曲线。

在根据本发明的以上实施例中，可采用声波曲线和非声波曲线作为测井数据曲线来产生拟声波曲线，也可仅采用非声波曲线来构建拟声波曲线。将在图2和图3中进行对应的描述。

图2利用声波曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线的示意图。在图2中，图2(b)示出的曲线是Gamma曲线，图2(c)示出的曲线是电阻率曲线。而在图2(a)中，曲线①表示原始声波曲线，曲线②表示根据本发明的拟声波曲线构建方法利用原始声波曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线。从图2可以看出，拟声波曲线比原始声波曲线更为光滑。

图3是利用密度曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线的示意图。在图3(a)的曲线图中，曲线①表示原始声波曲线，曲线②表示根据本发明的拟声波曲线构建方法利用密度曲线、Gamma曲线和电阻率曲线构建的拟声波曲线。而图3(b)、图3(c)和图3(d)分别表示密度曲线、Gamma曲线和电阻率曲线。从图3中可以看出，拟声波曲线与原始声波曲线的相似度很高，具有较高的可信度。

根据本发明，由于非下采样Contourlet变换具有多尺度、良好的空域特性、频域局部特性和多方向特性，还具有平移不变特性，并且各子带图像之间具有相同尺度大小相等的特性，因此，采用基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法也继承了这些优点。此外，本发明将反映地层细微差别的非声波曲线信息融合到声波曲线中，从而提高了地震储层反演的分辨率和精度，达到了构建更准确的拟声波曲线的最终目的。本发明的方法适用于在已知声波曲线与其他测井数据曲线的前提，并且适用于所有探区，因此具有十分广阔的推广应用前景。

虽然已经参照本发明的若干示例性实施例示出和描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上做出各种改变。

Claims (5)

1.一种基于非下采样Contourlet变换的拟声波曲线构建方法，包括以下步骤：

读取测井数据；

对读取的测井数据曲线进行预处理，预处理包括曲线校正、数据标准化和归一化处理；

对预处理后的测井数据曲线分别进行多级非下采样Contourlet变换，并根据测井数据曲线之间的匹配度进行加权融合，以生成高频融合曲线和低频融合曲线；

将经过多级非下采样Contourlet变换得到的高频融合曲线和低频融合曲线进行非下采样Contourlet逆变换以生成拟声波曲线，

其中，在预处理过程的曲线校正中，采用加权滑动平均法对测井数据进行滤波，其中，新采样的测井数据的权值高于先前采样的测井数据的权值，

其中，在对测井数据曲线进行标准化的步骤中，将目标井的标准层的测井数据的频率交会图或直方图分别与关键井的标准层的测井数据的频率交会图或直方图进行对比来确定测井数据曲线之间的刻度误差，

其中，将目标井的标准层的测井数据的频率交会图或频率直方图与关键井的标准层的测井数据的频率交会图或频率直方图的峰值之间的差值用作刻度误差的校正值，

其中，在非下采样Contourlet变换中采用非下采样金字塔和非下采样方向滤波器组，所述非下采样金字塔和非下采样方向滤波器组是二通道的迭代非下采样滤波器组。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：

将拟声波曲线与测井数据中的原始声波曲线进行对比显示。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述测井数据曲线是声波数据曲线和非声波数据曲线，或者所述测井数据曲线仅包括非声波数据曲线。

4.如权利要求3所述的方法，其中，非声波数据曲线是Gamma曲线、电阻率曲线和密度曲线中的一个或多个。

5.如权利要求1所述的方法，其中，测井数据是ASCII格式的数据。

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