CN103969685A - 一种薄互层地震信号的处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种薄互层地震信号的处理方法，属石油地震勘探数据处理技术领域，其特征在于包括如下步骤：1、将二维地震剖面的地震道数据作为输入信号：2、对输入信号进行分解求取本征模态函数：3、将二维地震剖面中的所有地震道数据进行处理，并进行重构和合并，就可以得到重构后的二维地震剖面；4、在重构后的二维地震剖面上进行薄互层的划分。本发明通过对原始地震道信号进行逐次分解，获取不同使用频段的本征模态函数，然后由分解后的本征模态函数重构地震道信号，剔除了地震信号中的噪声，可以大大提高地震信号的纵向分辨率，便于薄互层的划分和分析；与精细勘探相比，节约了勘探成本，使用方便，经济效益好。

Description

一种薄互层地震信号的处理方法

技术领域：

本发明涉及一种薄互层地震信号的处理方法，属石油地震勘探数据处理技术领域。

背景技术：

随着世界油气需求的日益增加，石油勘探开发工作已经越来越深入，对于简单的油气藏，其勘探和开发技术已经非常成熟，同时这类油气藏也随着人类勘探开发脚步的迈进而逐渐减少。目前油气勘探的潜在目标越来越复杂，寻找岩性油气藏、隐蔽油气藏、碳酸盐岩油气藏、薄层、薄互层等复杂地质异常体已经成为目前油气藏勘探和开发的主要目标，对勘探技术水平的要求也不断提高。

一直以来，地震勘探分辨率是地球物理及地质工作者非常关心的问题。油气地震勘探的发展趋势就在于进一步改善地震方法对构造和地层岩性的检测本领和能力。了解地震资料分辨率及分辨率相关的影响因素，是做好油气储层研究的重要前提。可见地震勘探的主要任务首先是提高地震勘探的分辨率。

地震信号是一个复杂的非线性、非平稳的随机信号，这使得基于传统线性平稳系统理论发展起来的地震信号处理技术难以得到进一步的提高。近几年，非线性、非平稳信号处理方法的发展和完善为地震信号处理技术的进一步发展带来了新的生机。

实际生产中接收到的地震信号常常受到环境噪声的干扰。陆地地震勘探中的噪声有：风吹草动、工业电干扰以及施工过程产生的人为干扰等；海洋地震勘探中的噪声有：接收电缆拖动产生的低频干扰、商船和渔船产生的干扰以及海洋环境相关声源产生的干扰等。在这种情况下，必须采用各种信号处理方法来进行信号的分析与处理，以抑制强噪声背景、突出有效信号、从而提高地震记录的品质。

高分辨率地震处理技术是在构造复杂地区进行岩层划分、确定小幅度构造和断层最有效的方法，对于我国的油气勘探有着非常重要的意义。由于我国地质构造的特点，使得采集到的地震信号常常夹杂很多无用的干扰信息，所以对地震资料的处理，获得高分辨的地震信号已经成为各大油田勘探工作的重点。因此，对地震信号的有效处理，获取高分辨的地震剖面，识别薄储层具有非常重要的现实意义。

发明内容：

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种薄互层地震信号的处理方法，对现场采集的二维地震剖面，采用薄互层的地震信号处理方法，进行精细处理，获取高分辨率的地震剖面；大大提高了地震数据的纵向分辨率，有助于薄互层的识别，节约了勘探成本，具有使用方便，经济效益好的特点。

本发明是通过如下技术方案来实现上述目的的。

本发明所提供的一种薄互层地震信号的处理方法，包括如下步骤：

1、将二维地震剖面的地震道数据作为输入信号：

在地震勘探中，选择区域内的多个地点进行数据采集，每个地点为一个地震道，通过地震勘探仪器在该地点进行数据采集，并存储到磁带上，将一条采集测线上所有地震道信号进行合并，就得到了一条二维地震剖面；

二维地震剖面由很多地震道组成，可以将每一个地震道数据作为一个输入信号进行处理；

2、对输入信号进行分解求取本征模态函数：

任何复杂信号都可以分解成许多本征模态函数，每个本征模态函数可以是线性和平稳的，也可以是非线性和非平稳的，但这些本征模态函数都应当满足:

(1)函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；

(2)任意时刻局部最大值的上包络线和局部最小值的下包络线的平均值必须为零；

A、找出输入信号的极大值和极小值点以及特殊极值点：

a.以二维地震剖面上的一个地震道数据作为输入信号进行处理；

b.找出输入信号x的各个局部极大值点和局部极小值点；

c.将局部平台段信号的中点所对应的时间点作为段信号极值点所对应的时间值；计算公式如下：

$t_f=\frac{t_e+t_b}{2}$

极值点由输入信号对时间求导得到，导数为零处对应输入信号的局部极大值点、局部极小值点和段信号极值点；

B、输入信号的边界处理：

在输入信号分解中，信号两端的边界效应所带来的误差会向内传播，进而可能“污染”整个数据序列，使得最后的结果失去意义，尤其对于低频的本征模态分量来说，这种效应所引起的误差更加严重，因此需要对信号的边界进行处理；

在输入信号的起止端分别插入一对极值点，所插极值点的计算公式如下：

$t{\left(\max \right)}_b=\frac{t_4\left(\max \right)-t_1\left(\max \right)}{3}$

$t{\left(\min \right)}_b=\frac{t_4\left(\min \right)-t_1\left(\min \right)}{3}$

$s{\left(\max \right)}_b=\frac{s_3\left(\max \right)+s_2\left(\max \right)+s_1\left(\max \right)}{3}$

$s{\left(\min \right)}_b=\frac{s_3\left(\min \right)+s_2\left(\min \right)+s_1\left(\min \right)}{3}$

$t{\left(\max \right)}_e=\frac{t_n\left(\max \right)-t_{n-3}\left(\max \right)}{3}$

$t{\left(\min \right)}_e=\frac{t_n\left(\min \right)-t_{n-3}\left(\min \right)}{3}$

$s{\left(\max \right)}_e=\frac{s_n\left(\max \right)+s_{n-1}\left(\max \right)+s_{n-2}\left(\max \right)}{3}$

$s{\left(\min \right)}_e=\frac{s_n\left(\min \right)+s_{n-1}\left(\min \right)+s_{n-2}\left(\min \right)}{3}$

式中：

t(max)_b：为信号起始端所插极大值点的时间序列点；

t(min)_b：为信号起始端所插极小值点的时间序列点；

s(max)_b:为信号起始端所插极大值点的幅值；

s(min)_b：为信号起始端所插极小值点的幅值；

t(max)_e：为信号终止端所插极大值点的时间序列点；

t(min)_e：为信号终止端所插极小值点的时间序列点

s(max)_e：为信号终止端所插极大值点的幅值；

s(min)_e:为信号终止端所插极小值点的幅值；

C、对极大值极小值进行拟合，求得上下包络线：

对找出的输入信号x的所有局部极大值，采用三阶样条拟合函数进行插值，得到输入信号x的极大值包络线序列值；

对找出的输入信号x的所有局部极小值，采用三阶样条拟合函数进行插值，得到输入信号x的极小值包络线序列值；

定义输入信号为x(t)，其极大值包络线为e_max(t),极小值包络线为e_min(t)；采用三阶样条拟合函数进行插值，得到输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)；得到输入信号x(t)的极小值包络线e_min(t)；

D、计算包络线均值曲线：

对输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)和极小值包络线e_min(t)求取平均，得到输入信号x(t)的瞬时平均值m(t)，计算公式如下：

m(t)＝(e_max(t)+e_min(t))/2

E、求取输出信号h(t)

从输入信号x(t)中减去瞬时平均值m(t)，得到输出信号h(t)：

h(t)＝x(t)-m(t)

F、判断输出信号h(t)是否满足终止条件：

判断输出信号h(t)是否为本征模态函数，如果是，则数据分解完成；如果不是，则重复步骤2继续分解，直到数据分解完成；

如果输出信号h(t)为本征模态函数，满足终止条件,则h(t)为求出的第一个本征模态函数c₁(t)，即c₁(t)＝h(t)，然后，用时间序列x(t)减去c₁(t)，得到剩余值序列r₁(t)：

r₁(t)＝x(t)-c₁(t)

c₁(t)为第一个本征模态函数，也是频率最高的分量，然后，把r₁(t)作为一个新的输入信号，重复步骤2，依次提取第2、第3、...，直至第n个本征模态函数c_n(t),直到r_n(t)是单调序列为止；

把分解后的各分量叠加，得到输入信号x(t)：

$x\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

3、地震信号的重构：

选取前3个本征模态函数,即c₁(t)、c₂(t)和c₃(t)进行地震信号的重构，得到重构后的地震道数据；

通过对各个本征模态分量进行频谱分析，将本征模态函数分量c₄及其后的本征模态函数分量置零，最后将分解所得的各分量相加得到噪声剔除后的单道地震记录；

原始单道地震记录与噪声剔除后的单道地震记录相比，可以发现低频强振幅成分得到了很好的剔除处理；

将二维地震剖面中的所有地震道数据进行处理，并进行重构和合并，就可以得到重构后的二维地震剖面；

4、在重构后的二维地震剖面上进行薄互层的划分。

本发明与现有的技术相比，通过对原始地震道信号进行逐次分解，获取不同使用频段的本征模态函数，然后由分解后的本征模态函数重构地震道信号，剔除了地震信号中的噪声，可以大大提高地震信号的纵向分辨率，便于薄互层的划分和分析；与精细勘探相比，节约了勘探成本，使用方便，经济效益好。

附图说明:

图1为本发明一种薄互层地震信号的处理方法的流程示意图。

图2为地震勘探原理示意图。

图3为特殊极值点示意图。

图4为原始地震信号与处理后地震信号的对比图。

图5为原始地震剖面与处理后的地震剖面的对比图。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

实施例：

随着油气田的大规模被开发，未被发现的油气藏大多都储量分散、层薄、埋藏深、孔渗条件复杂且难于发现，因此对其勘探难度也越来越大，为了找到这些隐蔽性的油气藏，就必须对采集到的信号做更准确更精细的处理，以便获得更详尽的地层信息。

本发明所提供的一种薄互层地震信号的处理方法，流程如图1所示，包括如下步骤：

1、将二维地震剖面的地震道数据作为输入信号：

地震勘探是指以岩石不同弹性为依据，用地震仪测量由它引起的地震波各参数的不同的勘探方法。在勘探石油的各种地球物理方法中，由于地震勘探具有较高的勘探精度和分辨能力，它已成为目前最有效和最常用的方法。如图2所示：沿着地面上一条测线，等间距设置一系列炮点1，2，3，…，10，一段一段进行观测，并对观测结果进行处理之后，就可以得到形象地反映地下岩层分界面起伏变化的资料—地震时间剖面图。

二维地震剖面由很多地震道组成，本实例中，选取二维地震剖面的每一道地震道数据作为输入信号。

2、对输入信号进行分解求取本征模态函数：

任何信号都可以分解为若干个本征模态函数，所有的本征模态函数与剩余值相加以后便可以得到复合信号。

地震信号都可以分解成许多本征模态函数，这些本征模态函数都有一个共同的特点，那就是在整个信号长度内，每个本征模态函数具有相同数目的极值点和过零点，并且满足“零均值”条件。

A、找出输入信号的极大值和极小值点以及特殊极值点：

a.以二维地震剖面上的一个地震道数据作为输入信号进行处理；

b.找出输入信号x的各个局部极大值点和局部极小值点；

c.由于地震数据的结构十分复杂，本方法在分析了常规地震信号处理中的一些缺陷后，对信号中的特殊极值点，进行了考虑和改进。在寻求极大值点或极小值点时，利用常规地震信号处理算法是无法处理信号中的平台效应，如图3所示，本方法在处理这样一段信号时，把这段信号的中点所对应的时间点作为这段信号极值点所对应的时间值；计算公式如下：

$t_f=\frac{t_e+t_b}{2}$

极值点由输入信号对时间求导得到，导数为零处对应输入信号的局部极大值点、局部极小值点和段信号极值点。

B、输入信号的边界处理：

在输入信号分解中，信号两端的边界效应所带来的误差会向内传播，进而可能“污染”整个数据序列，使得最后的结果失去意义，尤其对于低频的本征模态分量来说，这种效应所引起的误差更加严重。因此，解决边界问题对于地震信号处理具有实际意义。

本方法处理边界问题的思想是：通过在信号的起止端分别插入一对极值点，对所插极值点作相关的计算，来达到准确拟合极值点包络的目的。

C、对极大值极小值进行拟合，求得上下包络线：

定义输入信号为x(t)，其极大值包络线为e_max(t),极小值包络线为e_min(t)；利用三阶样条拟合函数进行插值，得到输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)；同理，可以得到输入信号x(t)极小值包络线e_min(t)。

D、计算包络线均值曲线：

对输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)和极小值包络线e_min(t)求取平均，得到输入信号x(t)的瞬时平均值m(t)，计算公式如下：

m(t)＝(e_max(t)+e_min(t))/2

E、求取输出信号h(t)

从输入信号x(t)中减去瞬时平均值m(t)，得到输出信号h(t)：

h(t)＝x(t)-m(t)

F、判断输出信号h(t)是否满足终止条件：

对输出信号h(t)做判断，如果h(t)是本征模态函数，则数据分解完成；如果不是，则重复步骤2继续分解，直到满足本征模态函数的定义为止。

如果输出信号h(t)为本征模态函数，满足终止条件,则h(t)为求出的第一个本征模态函数c₁(t)，即c₁(t)＝h(t)，然后，用时间序列x(t)减去c₁(t)，得到剩余值序列r₁(t)：

r₁(t)＝x(t)-c₁(t)

c₁(t)为第一个本征模态函数，也是频率最高的分量，然后，把r₁(t)作为一个新的原序列，重复步骤2，依次提取第2、第3、...，直至第n个本征模态函数c_n(t),直到r_n(t)是单调序列为止；

把分解后的各分量叠加，得到输入信号x(t)：

$x\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

3、地震信号的重构：

选取前3个本征模态函数,即c₁(t)、c₂(t)和c₃(t)进行地震信号的重构，得到重构后的地震道数据；

重复以上步骤，将二维地震剖面中的所有地震道数据进行处理，并进行重构和合并，就可以得到重构后的二维地震剖面。

4、在重构后的二维地震剖面上进行薄互层的划分。

图4所示的是处理前后地震信号的对比图，箭头所指处原来一个复合同相轴变为两个同相轴，提高了地震道在纵向上的分辨率，便于寻找薄互层油气藏。

图5所示的是原始地震剖面与处理后地震剖面的对比图，从图中可以看出左边原始地震剖面地层信息比较凌乱，不容易划分断层，而右边处理后地震剖面地层信息清晰，容易划分断层和寻找隐蔽性油气藏。

本发明的一种薄互层地震信号的处理方法，通过对原始地震道信号进行逐次分解，获取不同使用频段的本征模态函数，然后由分解后的本征模态函数重构地震道信号，该方法可以获取高分辨率的地震剖面，达到剔除地震信号中噪声和正确识别地层的目的，节约勘探成本。

Claims (3)

1.一种薄互层地震信号的处理方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、将二维地震剖面的地震道数据作为输入信号：

二维地震剖面由很多地震道组成，将每一个地震道数据作为一个输入信号进行处理；

(2)、对输入信号进行分解求取本征模态函数：

A、找出输入信号的极大值和极小值点以及特殊极值点：

a.以二维地震剖面上的一个地震道数据作为输入信号进行处理；

b.找出输入信号x的各个局部极大值点和局部极小值点；

c.将局部平台段信号的中点所对应的时间点作为段信号极值点所对应的时间值；计算公式如下：

$t_f=\frac{t_e+t_b}{2}$

极值点由输入信号对时间求导得到，导数为零处对应输入信号的局部极大值点、局部极小值点和段信号极值点；

B、输入信号的边界处理：

在输入信号的起止端分别插入一对极值点；

C、对极大值极小值进行拟合，求得上下包络线：

定义输入信号为x(t)，其极大值包络线为e_max(t),极小值包络线为e_min(t)；采用三阶样条拟合函数进行插值，得到输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)；得到输入信号x(t)的极小值包络线e_min(t)；

D、计算包络线均值曲线：

对输入信号x(t)的极大值包络线e_max(t)和极小值包络线e_min(t)求取平均，得到输入信号x(t)的瞬时平均值m(t)，计算公式如下：

m(t)＝(e_max(t)+e_min(t))/2

E、求取输出信号h(t)

从输入信号x(t)中减去瞬时平均值m(t)，得到输出信号h(t)：

h(t)＝x(t)-m(t)

F、判断输出信号h(t)是否满足终止条件：

判断输出信号h(t)是否为本征模态函数，如果是，则数据分解完成；如果不是，则重复步骤2继续分解，直到数据分解完成；

如果输出信号h(t)为本征模态函数，满足终止条件,则h(t)为求出的第一个本征模态函数c₁(t)，即c₁(t)＝h(t)，然后，用时间序列x(t)减去c₁(t)，得到剩余值序列r₁(t)：

r₁(t)＝x(t)-c₁(t)

c₁(t)为第一个本征模态函数，也是频率最高的分量，然后，把r₁(t)作为一个新的输入信号，重复步骤2，依次提取第2、第3、...，直至第n个本征模态函数c_n(t),直到r_n(t)是单调序列为止；

把分解后的各分量叠加，得到输入信号x(t)：

$x\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

(3)、地震信号的重构：

选取前3个本征模态函数,即c₁(t)、c₂(t)和c₃(t)进行地震信号的重构，得到重构后的地震道数据；

将二维地震剖面中的所有地震道数据进行处理，并进行重构和合并，就可以得到重构后的二维地震剖面；

(4)、在重构后的二维地震剖面上进行薄互层的划分。

2.根据权利要求1所述的一种薄互层地震信号的处理方法，其特征在于所述的在输入信号的起止端分别插入一对极值点，所插极值点的计算公式如下：

$t{\left(\max \right)}_b=\frac{t_4\left(\max \right)-t_1\left(\max \right)}{3}$

$t{\left(\min \right)}_b=\frac{t_4\left(\min \right)-t_1\left(\min \right)}{3}$

$s{\left(\max \right)}_b=\frac{s_3\left(\max \right)+s_2\left(\max \right)+s_1\left(\max \right)}{3}$

$s{\left(\min \right)}_b=\frac{s_3\left(\min \right)+s_2\left(\min \right)+s_1\left(\min \right)}{3}$

$t{\left(\max \right)}_e=\frac{t_n\left(\max \right)-t_{n-3}\left(\max \right)}{3}$

$t{\left(\min \right)}_e=\frac{t_n\left(\min \right)-t_{n-3}\left(\min \right)}{3}$

$s{\left(\max \right)}_e=\frac{s_n\left(\max \right)+s_{n-1}\left(\max \right)+s_{n-2}\left(\max \right)}{3}$

$s{\left(\min \right)}_e=\frac{s_n\left(\min \right)+s_{n-1}\left(\min \right)+s_{n-2}\left(\min \right)}{3}$

式中：

t(max)_b：为信号起始端所插极大值点的时间序列点；

t(min)_b：为信号起始端所插极小值点的时间序列点；

s(max)_b:为信号起始端所插极大值点的幅值；

s(min)_b：为信号起始端所插极小值点的幅值；

t(max)_e：为信号终止端所插极大值点的时间序列点；

t(min)_e：为信号终止端所插极小值点的时间序列点

s(max)_e：为信号终止端所插极大值点的幅值；

s(min)_e:为信号终止端所插极小值点的幅值。

3.根据权利要求1所述的一种薄互层地震信号的处理方法，其特征在于所述的进行地震信号的重构是通过对各个本征模态分量进行频谱分析，将本征模态函数分量c₄及其后的本征模态函数分量置零，最后将分解所得的各分量相加得到噪声剔除后的单道地震记录。