CN103792573A - 一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法，从测井数据提取背景场因子来控制反演波阻抗的整体趋势；将测井数据的低频成分与地震数据的有效频段成分进行频谱融合；并在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。通过对测井数据和地震数据进行频谱融合，并引入背景场因子控制反演波阻抗的整体趋势，在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。本发明比较完整的保留了地震反射的基本特征（断层、产状），不存在常规基于模型反演算法的多解性问题，能够明显的反映岩相、岩性的空间变化，具有计算速度快、稳定性好、计算精度高以及抗噪能力强的特点。

Description

一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法

技术领域

本发明属于石油勘探技术领域，特别地涉及基于频谱融合的地震波阻抗反演方法。

背景技术

地震勘探技术是油气勘探中应用最为广泛的一种地球物理学方法，利用地震波在不同介质中传播的速度、振幅、频率、相位、波形等参数的变化来分析、预测油气储层分布范围及储层物性特征。随勘探开发程度逐渐深入，地震勘探已经从认识地下构造形态的构造勘探,逐渐发展成直接应用地震信息判断岩性、分析岩相、定量计算岩层物性参数的岩性勘探。这些复杂沉积环境下的储层通常表现为具有厚度薄、物性高度非均质、有效储层规模小、分布分散、岩石物理关系复杂、储层岩性差异小等特征。波阻抗是反映储集岩储层特征的一种重要物性参数,与振幅等反映界面性质的参数相比,波阻抗具有更高的储层横向预测能力，因而地震波阻抗反演技术是岩性油气勘探的重要技术手段。近几十年来地震波阻抗反演技术获得了长足的进展，如道积分法、模型法、随机反演、谱反演等。这些方法均存在一定适用条件，无法适应薄储层等复杂岩性储层的储层预测工作。

道积分反演方法的特点是无需钻井控制，反演结果直接反应了地层波阻抗的相对变化，但是该方法在数据处理过程中不能使用地质或测井资料进行约束控制，并且受地震数据固有频带的限制，分辨率低，无法适于薄层解释的需要。求取的相对波阻抗和绝对波阻抗不能用于储层参数的定量计算。

递推反演是利用反摺积从地震剖面求取反射系数剖面，进而将反射系数剖面转换为波阻抗剖面，在岩性相对稳定条件下能较好的反应储层的物性变化。在利用反褶积从地震数据求取反射系数时，选择有效的反摺积方法是递推反演的关键，如频域反褶积、L1模反褶积、最大似然反褶积、最小熵反褶积等。但是反褶积后得到的地震道振幅实际上还不是反射系数，而是相当于反射系数再褶积一个剩余子波，这个剩余子波在浅部主频较高，在深部较低。主频低的在积分得到的波阻抗数值偏大，会导致深层产生偏大的波阻抗。

基于模型的波阻抗反演技术将测井数据与地震数据有机结合，反演的波阻抗分辨率高，适于薄层油气藏的的精细描述。主要取决于初始模型与实际地质情况的符合程度，在钻井资料较多的情况下应用效果较好，多解性是基于模型反演的固有特性，在初始模型建立不准的情况下通常导致反演结果的错误。

在勘探开发前期，通常使用道积分和递推反演来定性的进行岩相分析确定地层的沉积体系，结合钻井资料揭示的储层特征进行横向预测，确定评价井位。在油田开发阶段，由于钻井资料较为丰富，可以结合地震数据建立用于反演的初始模型，利用基于模型的波阻抗反演来进行定量的反演，实现储层精细描述。但是常规叠后波阻抗反演技术存在以下缺点：分辨率低，反演结果具有多解性，抗噪能力差，不适于储层参数定量计算及薄储层预测，计算速度慢不适于实时解释，应用受到限制等缺点。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的就是针对现有地震反演技术在储层预测中存在的不足，围绕地震数据的有限带宽及地震反演中存在的多解性、反演计算速度慢、无法处理大数据体的实时解释等问题，提供一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法，充分利用地震数据和测井数据的有效频带，提高反演方法的抗噪能力，将得到的波阻抗信息用于地震资料的岩性参数解释，便于精细储层描述，为寻找岩性（和地层）圈闭油气藏和非常规油气藏（煤层气、页岩气等）提供可靠的资料。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法，所述方法从测井数据提取背景场因子来控制反演波阻抗的整体趋势，将测井数据的低频成分与地震数据的有效频段成分进行频谱融合。并在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。

所述方法包括以下步骤：

8)对井中波阻抗曲线AI在最小二乘意义下进行线性拟合，得到背景场因子LAI；

所述的井中波阻抗曲线AI通过下面公式得到：

AI=vp·ρ            (1)

上式中，vp为纵波速度，ρ为密度。vp和ρ由常规声波测井和密度测井资料得到。

设变量y与变量t之间的函数关系满足下式：

y＝a+b·t              (2)

求出a,b使得以下公式达到最小值：

$F(a,b)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[{\mathrm{AI}}_i-a-b\·t_i]}^2---\left(3\right)$

式中AI为井中波阻抗，t为时间，i为下标。求取a,b使得（3）式达到最小值是一个函数最优化的过程，可采用常规最优化算法，如牛顿法、共轭梯度法等。背景场因子通过下式求取：

LAI_i=a+b·ti                 (4)

9)井中波阻抗AI减去背景场因子LAI，得到相对波阻抗TAI。对相对波阻抗TAI进行傅里叶变换得到其频谱CAI。对CAI进行低通滤波，得到滤波后的频谱LCAI。

10)对地震数据进行带通滤波，得到反射系数近似值RS，利用关系式（5）

${\mathrm{SAI}}_i=e^{2\·{\mathrm{RS}}_i}---\left(5\right)$

计算地震数据的相对波阻抗SAI。按照公式（6）计算SAI的平均值MAI：

$\mathrm{MAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SAI}}_i/n---\left(6\right)$

11)按照公式（7）计算地震数据相对扰动STAI

STAI_i=SAI_i-MAI               (7)

对相对扰动STAI进行傅里叶变换得到CSTAI。

12)利用步骤（2）和步骤（4）计算的CAI和CSAI，求取平均能量：

$\mathrm{PCAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CAI}}_i/n---\left(8\right)$

$\mathrm{PCSAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CSTAI}}_i/n---\left(9\right)$

式中PCAI为CAI的平均能量，PCSAI为CSTAI的平均能量。

13)利用步骤（5）计算的平均能量PCAI和CSTAI计算频谱融合因子λ，

λ＝PCAI/PCSAI        (10)

14)按照公式（11）计算融合频谱：

S＝LCAI+λ·CSTAI    (11)

式中LCAI由步骤（2）计算得到，S为融合了测井数据有效频谱和地震数据有效频谱的谱数据。

8）对步骤（7）计算的谱数据S进行反傅里叶变换，得到WSAI。按照下式计算频谱融合的反演结果：

IMP＝LAI+WSAI    (12)

上式中，LAI为步骤1）计算的背景场因子，IMP为反演结果。

本发明的有益效果在于：

本发明是一种适宜在油田开发阶段使用的反演方法，仅需要叠后地震数据和测井数据，可用于地震勘探工区的叠后及部分叠加数据的反演。

针对常规叠后波阻抗反演抗噪能力差，反演结果具有多解性，计算速度慢，不适于储层参数定量计算及薄储层预测，应用受到限制等缺点，本发明根据地震数据和测井数据的有效频带范围，将具有储层横向预测能力的地震数据和具有高纵向分辨率的测井数据结合，通过频谱融合技术实现地震波阻抗反演，目的是提高反演方法的抗噪能力和反演计算速度，通过引入背景场因子控制反演波阻抗的整体趋势，在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。用于地震资料的岩性参数解释，为寻找岩性（和地层）圈闭油气藏和非常规油气藏（煤层气、页岩气等）提供可靠的资料。

通过对测井数据和地震数据进行频谱融合，并引入背景场因子控制反演波阻抗的整体趋势，在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。本发明比较完整的保留了地震反射的基本特征（断层、产状），不存在常规基于模型反演算法的多解性问题，能够明显的反映岩相、岩性的空间变化，具有计算速度快、稳定性好、计算精度高以及抗噪能力强的特点。

附图说明

图1是实际地震数据的反演实例的测井数据。

图2是实际地震数据的反演实例的地震振幅数据。

图3是实际地震数据的反演实例的井中波阻抗的频谱。

图4是实际地震数据的反演实例的井中波阻抗经过低通滤波后的频谱。

图5是实际地震数据的反演实例的相对波阻抗频谱CSTAI。

图6是实际地震数据的反演实例的经过频谱融合后的频谱。

图7是实际地震数据的反演实例的反演结果。

具体实施方式

下面结合实施例进一步描述本发明。本发明的范围不受这些实施例的限制，本发明的范围在权利要求书中提出。

如图1是实施例中测井数据，从左至右依次为速度（Vp）、密度(ρ)、波阻抗（AI）、波阻抗曲线中的直线为波阻抗的线性拟合(LAI)、减去线性拟合的相对波阻抗（TAI）；

如图2是实施例中地震数据，从左至右依次为地震振幅数据、近似反射系数（RS）、相对波阻抗(SAI)、相对扰动(STAI)；

如图3是实施例中井中相对波阻抗（TAI）的频谱(CAI)；

如图4是实施例中图3相对波阻抗（TAI）的频谱低通滤波后的结果（LCAI）；

如图5是实施例中相对扰动(STAI)的频谱（CSTAI）；

如图6是实施例中测井数据的低频成分（LCAI）与地震数据的中频段成分（CSTAI）经过频谱融合后的频谱；

如图7是实施例中，上部黑色曲线为反演的波阻抗，上部灰色的是井中波阻抗(AI)，下部的黑色曲线为未加背景场因子之前的反演结果。可以看出，反演结果与井中波阻抗基本一致。

本实施例是本发明用于井旁地震数据反演的实施实例，基于频谱融合的波阻抗反演方法步骤如下：

1）由测井数据得到每一个时间样点处的速度和密度，并对得到的速度、密度进行预处理，踢出异常值；

2）根据公式（1）由速度（Vp）和密度(ρ)计算相应时间处的井中波阻抗(AI)；

3）对计算的井中波阻抗(AI)曲线进行线性拟合，采用常规最优化算法，如牛顿法、共轭梯度法等对公式（3）进行优化处理，求取a,b后，根据公式(2)计算背景场因子LAI；

4）从井中波阻抗(AI)中减去背景场因子(LAI)，得到相对波阻抗(TAI)。并对相对波阻抗(TAI)进行傅里叶变换，得到相对波阻抗TAI的频谱（CAI），对相对波阻抗TAI的频谱CAI进行低通滤波，得到含有低频成分的LCAI;

5）对地震数据进行带通滤波，将带通滤波的结果近似的作为地层反射系数，由公式（5）计算相对波阻抗SAI,并根据公式（6）计算平均值MAI;

6）根据公式（7），从相对波阻抗中减掉其平均值MAI，得到相对扰动STAI,并对相对扰动STAI进行傅里叶变换，得到CSTAI；

7）根据公式（8）计算井中相对波阻抗的频谱(CAI)的平均能量PCAI;根据公式（9）地震数据相对扰动STAI的频谱（CSTAI）的平均能量PCSAI;

(8)由步骤（7）计算的平均能量PCAI和PCSAI，根据公式（10）计算频谱融合因子；

（9）根据公式（11），将井中相对波阻抗频谱的低频成分与地震数据的相对扰动的频谱进行频谱融合，得到经过频谱融合后的频谱S；

（10）对融合频谱S进行反傅里叶变换，结合由步骤（3）计算的背景场因子LAI，利用公式（12），得到反演结果。

以上参照附图对本申请的示例性的实施方案进行了描述。本领域技术人员应该理解，上述实施方案仅仅是为了说明的目的而所举的示例，而不是用来进行限制，凡在本申请的教导和权利要求保护范围下所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本申请要求保护的范围内。

Claims (3)

1.一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法，其特征在于,从测井数据提取背景场因子来控制反演波阻抗的整体趋势；将测井数据的低频成分与地震数据的有效频段成分进行频谱融合；并在地震数据的约束下将井中波阻抗曲线扩展到整个地震剖面。

2.根据权利要求1所述的一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法，其特征在于,包括以下步骤：

1)对井中波阻抗曲线AI在最小二乘意义下进行线性拟合，得到背景场因子LAI；

所述的井中波阻抗曲线AI通过下面公式得到：

AI=vp·ρ                       (1)

上式中，vp为纵波速度，ρ为密度；vp和ρ由常规声波测井和密度测井资料得到；

设变量y与变量t之间的函数关系满足下式：

y=a+b·t           (2)

求出a,b使得以下公式达到最小值：

$F(a,b)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[{\mathrm{AI}}_i-a-b\·t_i]}^2---\left(3\right)$

式中AI为井中波阻抗，t为时间，i为下标；求取a,b使得（3）式达到最小值是一个函数最优化的过程，可采用常规最优化算法；背景场因子通过下式求取：

LAI_i=a+b·t_i           (4)

2)井中波阻抗AI减去背景场因子LAI，得到相对波阻抗TAI；对相对波阻抗TAI进行傅里叶变换得到其频谱CAI；对CAI进行低通滤波，得到滤波后的频谱LCAI；

3)对地震数据进行带通滤波，得到反射系数近似值RS，利用关系式（5）

${\mathrm{SAI}}_i=e^{2\·{\mathrm{RS}}_i}---\left(5\right)$

计算地震数据的相对波阻抗SAI；按照公式（6）计算SAI的平均值MAI：

$\mathrm{MAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SAI}}_i/n---\left(6\right)$

4)按照公式（7）计算地震数据相对扰动STAI，

STAI_i＝SAI_i-MAI            (7)

对相对扰动STAI进行傅里叶变换得到CSTAI；

5)利用步骤（2）和步骤（4）计算的CAI和CSAI，求取平均能量：

$\mathrm{PCAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CAI}}_i/n---\left(8\right)$

$\mathrm{PCSAI}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CSTAI}}_i/n---\left(9\right)$

式中PCAI为CAI的平均能量，PCSAI为CSTAI的平均能量；

6)利用步骤（5）计算的平均能量PCAI和CSTAI计算频谱融合因子λ，

λ=PCAI/PCSAI                (10)

7)按照公式（11）计算融合频谱：

S=LCAI+λ·CSTAI             (11)

式中LCAI由步骤（2）计算得到，S为融合了测井数据有效频谱和地震数据有效频谱的谱数据；

8）对步骤（7）计算的谱数据S进行反傅里叶变换，得到WSAI；按照下式计算频谱融合的反演结果：

IMP＝LAI+WSAI         (12)

上式中，LAI为步骤1）计算的背景场因子，IMP为反演结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于频谱融合的地震波阻抗反演方法,其特征在于，所述的步骤1）中所述的采用常规最优化算法，包括牛顿法、共轭梯度法。

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