CN105116442B - 岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，通过对原始地震信号分别进行小波去噪、波形匹配端点延拓处理，并运用经验模态分解对原始地震信号进行分解得到固有模态分量，采取相关性自适应选择有效固有模态分量做希尔伯特变换，对得到的瞬时振幅进行自适应谱白化处理，并与希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号，得到含噪少能量高的重构地震信号，其相比于原始地震信号不仅提高了信噪比和地震剖面的分辨率，更方便检测与识别。

Description

岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法

技术领域

本发明涉及一种地震信号的处理方法，具体涉及一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法。

背景技术

随着油气能源需求的增加，油气开发的重心逐步由构造油气藏转向岩性油气藏，这对岩性油气藏的地震数据处理技术提出了更高的要求。与常见的构造油气藏相比，岩性油气藏大多都储量分散、层薄、埋藏深、孔渗条件复杂，采集到地震数据具有信号反射弱、含噪大的特点。强反射地震信号容易被处理识别，弱反射地震信号很难处理与识别。

目前，针对弱反射地震信号的检测与识别，已有的处理方法效果都不是很理想。传统的弱反射地震信号处理方法中，傅立叶变换、短时傅立叶变换都受Heisenberg测不准原理制约，不能同时达到时间和频率的高精度要求，故这些变换对非线性非平稳的弱反射地震信号不太适用。后期发展起来的小波变换虽然能够去除弱反射地震信号中的大部分噪声，但是小波变换本身存在缺陷，使得去噪后的弱反射地震信号同相轴边缘变得模糊不清、分辨率下降，在表达二维信号时会损失边缘细节信息，造成剖面成像模糊，分辨率降低。并且小波变换不具备自适应的特点，制约了它在处理弱反射地震信号领域的发展。

1998年，黄锷及其合作者提出了希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform)这一新的针对非线性、非平稳信号进行时频分析的有效方法。希尔伯特-黄变换根据信号本身的特性进行经验模态分解，对分解得到的固有模态分量做希尔伯特变换，能够得到信号有效的瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率。希尔伯特-黄变换不受Heisenberg测不准原理制约，它能在时间和频率同时达到很高的精度，这使得它适于分析弱反射地震信号。近年来，有国内学者提出将希尔伯特-黄变换运用到处理地震信号的领域来，并取得了一些进展。油气开采的重心由构造油气藏转向岩性油气藏，但构造油气藏的处理方法直接在岩性油气藏运用却没有取得较好的效果，阻碍了岩性油气藏的勘探开采。由此可见，现有技术中仍存在诸多缺失，急待加以改良。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种信噪比高、且地震剖面的分辨率良好的地震信号处理方法。

一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，所述弱反射地震信号重构方法包括以下步骤：

S1、对原始地震信号进行小波变换的预处理去噪；

S2、将去噪后的信号进行波形匹配端点延拓处理；

S3、对端点延拓处理后的地震信号进行经验模态分解，得到能够反映各种信号特征的固有模态分量；

S4、对分解得到的固有模态分量与原始地震信号进行相关性计算，将得到的相关系数与阈值相关系数进行对比，自适应选择得到有效固有模态分量；

S5、对有效固有模态分量进行希尔伯特变换得到瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率，将瞬时振幅进行白化处理，并对白化后的瞬时振幅和希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号。

本发明所述的岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，通过对原始地震信号分别进行小波去噪、波形匹配端点延拓处理，并运用经验模态分解对原始地震信号进行分解得到固有模态分量，采取相关性自适应选择有效固有模态分量做希尔伯特变换，对得到的瞬时振幅进行自适应谱白化处理，并与希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号，得到含噪少能量高的重构地震信号，其相比于原始地震信号不仅提高了信噪比和地震剖面的分辨率，更方便检测与识别。

附图说明

图1为本发明所述岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法的流程框图；

图2为一组原始地震剖面与重构地震剖面对比图；

图3为另一组原始地震剖面与重构地震剖面对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明所述一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，所述弱反射地震信号重构方法包括以下步骤：

S1、对原始地震信号进行小波变换的预处理去噪；

S2、将去噪后的信号进行波形匹配端点延拓处理；

S3、对端点延拓处理后的地震信号进行经验模态分解，得到能够反映各种信号特征的固有模态分量；

S4、对分解得到的固有模态分量与原始地震信号进行相关性计算，将得到的相关系数与阈值相关系数进行对比，自适应选择得到有效固有模态分量；

S5、对有效固有模态分量进行希尔伯特变换得到瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率，将瞬时振幅进行白化处理，并对白化后的瞬时振幅和希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号。

下面采用本发明所述岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法对某工区实际地震数据进行处理，以此对本发明作具体的说明与验证。其中，本发明是在Matlab上进行运行操作。具体的，如表1所示：

表1实验测试环境

所述工区的地震数据进为叠后地震数据，共7条剖面，每条剖面地震信号道数为100。本地震数据为岩性油气藏地震勘探弱反射信号，信号受随机噪声干扰较大，存在部分同相轴难识别、地层剖面信息模糊不清、分辨率低的特点。

步骤S1：读取原始地震数据文件中的实际地震信号到计算机内存，对原始地震信号进行小波变换的预处理去噪。

具体的，首先调用地震数据文件操作函数，先读取原始地震数据的文件头，然后读取文件中数据部分，得到原始地震道数、采样点数、采样间隔、炮点坐标等全部信息，其中，每个地震道由240个字节的道头和地震数据组成；设读取的原始地震信号记为h₁(t)。

在Matlab中，将原始地震信号的数据采用矩阵操纵，对原始地震信号进行小波去噪的预处理，去除原始地震信号中的随机噪声。小波去噪后得到的信号记为h₂(t)。

同时还可以在该步骤中计算出原始地震信号的信噪比，及显示剖面，可用来与重构后的地震信号进行对比。

由于地震信号采集技术的提高，面波等规律噪声已在信号采集过程中得到较好的处理，故不做考虑。但由于弱反射地震信号有用信号能量较弱，随机噪声可能掩盖有用信号的现象会对后期相关性的选取产生影响，故采取小波去噪法对数据做一个预处理。

步骤S2：对于上述经验模态分解过程中会遇到的端点失真的问题，本方法对步骤S1中进行小波去噪后的地震信号利用波形匹配的端点延拓方法进行延拓信号处理，用于提高后续步骤中的分解结果的准确度。以左端点为例，右端点延拓的方法与左端点相同，具体的，所述步骤S2包括以下分步骤：

首先，计算波形匹配度：α(d₀,d_N,P_N),其中，d₀是信号中左端第一个最小值点到起始端的波形，其长度记为l，d_N是信号中极大值点到左边起始位置的波形，P_N是信号中的极大值点。

然后，令α(d₀,d_N0,P_N0)＝min{α(d₀,d_N,P_N),N＝0,1,2...}。若α(d₀,d_N0,P_N0)<β°l满足,其中β为一常数，则用从d_N0起左端的第一个极大值和第一个极小值的信号作为原始信号的左端延拓；若不满足上述条件，则取原始信号左端起始处的第一个和第二个极大值点的均值，作为延拓信号的极大值；取左端起始处的第一个和第二个极小值点的均值，作为延拓信号的极小值，进行延拓。右端延拓方法与左端相同。

步骤S3：由于信号之间的固有特征存在差异，故利用经验模态分解的方法，自适应的将信号分解成若干个能反映各种信号特征的固有模态分量。因此，对上步进行延拓后信号进行经验模态分解，具体步骤如下：

初始化：对信号和信号的分解次数进行编号，设信号与分解次数的编号分别为k和i,令s₁(t)＝h₃(t),i＝1,k＝1；

②构造待筛分信号:k＝k+1,ψ_k(t)＝S_k(t)；

③找出ψ_k(t)中所有的极大值和极小值，用三次样条插值函数求上下包络线，计算上下包络线均值μ_k(t)；

④令ψ_k+1(t)＝ψ_k(t)-μ_k(t)；

⑤计算阈值限定值判断sd≤0.25是否成立，如果成立，则有固有模态分量，如不成立，则返回步骤③，令ψ_k(t)＝ψ_k+1(t)；

⑥保存第i阶固有模态分量：c_i(t)＝ψ_k(t),s_k+1＝s_k(t)-c_i(t)，i＝i+1；

⑦判断S_k+1(t)是否单调或为常量，如何是，则余量记为分解剩余项r_k,分解过程结束，否则返回步骤②，令S_k+1(t)＝S_k(t)。

经过经验模态分解后的信号可以表示为：

其中h₄(t)为被分解后的信号；c_i为分解得到的固有模态分量；a为分解产生固有模态的个数；r_k为分解剩余项。

步骤S4：由于分解得到的固有模态分量存在伪分量与噪声集中分量，信号理论上分解出a项基本模式分量,但是由于分解误差会产生a₁项基本模式分量c″_i与a₂项伪分量c″_i，即：

经验模态分解后的基本模式分量c′_i与分解前信号的相关性R如下：

在公式(4)中，由于经验模态分解过程是局部正交分解，所以：

伪分量c_k与分解前信号的相关性R为：

由公式(4)(5)(6)可知，各基本模式分量与分解前信号的相关性约等于各分量的自相关，而伪分量与分解前信号的相关性约等于0，所以，可以利用此相关性判别真伪分量达到自适应选择去除伪分量。根据随机噪声的无方向性可知随机噪声集中的分量与原始信号的相关性较低，趋近于0。根据上面的推论我们就可以做一个规定：选取相关系数大于0.01的固有模态分量作为有效分量，得到k个有效固有模态分量X_k(t)。

因为经验模态分解过程中会分出伪分量或噪声集中的固有模态分量，故这些分量需要除去，在此，本方法建立固有模态分量与原始地震信号相关系数大小对比的基础上，来判别各个固有模态分量是否是所需的有用信号集中的分量。

步骤S5：固有模态分量是平稳信号或简单的非线性信号，属于窄带信号。任何一个窄带信号X(t)都能得到它的希尔伯特变换结果Y(t),其公式为：

对步骤S4中的有效固有模态分量X_k(t),进行希尔伯特变换得Y_k(t)。

X_k(t)与Y_k(t)构成解析信号Z_k(t)

其中a_k(t)为瞬时振幅，θ_k(t)为瞬时相位，ω_k(t)为瞬时频率。

设计白化滤波器，对有效固有模态分量的瞬时振幅进行谱白化处理，实现瞬时振幅的自适应增强。

首先通过傅里叶变换得到有效固有模态分量的瞬时振幅谱A_k(ω)，并求出振幅谱的包络λ_k(ω)，则白化滤波器为：

其中m_k为包络λ_k(ω)的最大值，即m_k＝max(λ_k(ω))。ε为白噪因子，用于调节地震数据的信噪比和分辨率。ε越大，分辨率降低，信噪比增强；ε越小，分辨率提高，信噪比降低。ε的数值是根据实际的地震信号来计算选择的。在岩性油气藏弱反射地震信号中，常选择的白噪因子ε数值为0.3。

然后将每个有效固有模态分量上的瞬时振幅a_k(t)与白化滤波器f_k(ω)相乘，其中的ω由瞬时频率ω_k(t)替代，从而实现瞬时振幅的自适应增强。白化后的瞬时振幅为：

对瞬时振幅进行自适应增强后，地震信号的相位信息均保持不变。可以将瞬时相位与增强后的瞬时振幅进行重构，得到重构地震信号。

进一步的，将重构地震信号的信噪比与原始地震信号的信噪比进行比较，其比较结果如表2所示：

表2原始地震剖面与重构地震剖面信噪比

由表2可以看出，重构地震信号的信噪比相较原始地震信号的信噪比提高了，这就说明原始地震中的噪声得到有效压制。

同时，如图2和图3所示，重构地震信号的剖面与原始地震信号的剖面相对比，重构后地震信号的剖面中同向轴不连续的地方已经变得清楚，整个剖面的分辨率得到了提高，同时还提高了储层识别能力，因此，重构的地震信号相较原始地震信号含噪少能量高。

本发明所述的岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，通过对原始地震信号分别进行小波去噪、波形匹配端点延拓处理，并运用经验模态分解对原始地震信号进行分解得到固有模态分量，采取相关性自适应选择有效固有模态分量做希尔伯特变换，对得到的瞬时振幅进行自适应谱白化处理，并与希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号，得到含噪少能量高的重构地震信号，其相比于原始地震信号不仅提高了信噪比和地震剖面的分辨率，更方便检测与识别。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，所述弱反射地震信号重构方法包括以下步骤：

S1、对原始地震信号进行小波变换的预处理去噪；

S2、将去噪后的信号进行波形匹配端点延拓处理；

所述步骤S2包括以下子步骤：

S21、计算波形匹配度：α(d₀,d_N,P_N)；

其中，d₀是信号中左端第一个最小值点到起始端的波形，其长度记为l，d_N是信号中极大值点到左边起始位置的波形，P_N是信号中的极大值点，令α(d₀,d_N0,P_N0)＝min{α(d₀,d_N,P_N),N＝0,1,2...}；

S22、若α(d₀,d_N0,P_N0)<β°l满足,其中β为一常数，则用从d_N0起左端的第一个极大值和第一个极小值的信号作为原始地震信号的左端延拓；

S23、若不满足上述条件，则取原始信号左端起始处的第一个和第二个极大值点的均值，作为延拓信号的极大值；取左端起始处的第一个和第二个极小值点的均值，作为延拓信号的极小值，进行延拓；

S3、对端点延拓处理后的地震信号进行经验模态分解，得到能够反映各种信号特征的固有模态分量；

S4、对分解得到的固有模态分量与原始地震信号进行相关性计算，将得到的相关系数与阈值相关系数进行对比，自适应选择得到有效固有模态分量；

S5、对有效固有模态分量进行希尔伯特变换得到瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率，将瞬时振幅进行白化处理，并对白化后的瞬时振幅和希尔伯特变换得到的瞬时相位重构信号。

2.根据权利要求1所述的一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下子步骤：

S11、读取地震记录数据的文件头，并读取地震记录数据文件中的数据部分，得到地震信号的各项信息；

S12、将数据进行矩阵操纵，对原始地震信号进行小波去噪。

3.根据权利要求1所述的一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：

S31、将延拓后信号初始化,找出延拓后信号的所有的极大值和极小值点；

S32、通过三次样条插值函数求上下包络线，计算上下包络的均值,通过包络线的均值得到筛选门限的阈值限定值；

S33、判断阈值限定值是否不处于设定的阈值区间范围内，若不在阈值区间范围内，则有固有模态分量，否则，返回步骤S31,对下一个信号进行循环判断；

S34、判断余量是否为单调函数或是常量，如果是，则余量记为分解剩余项，如果不是，则返回步骤S31,对下一个信号进行循环判断。

4.根据权利要求1所述的一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：

S41、设置有效固有模态分量的阈值相关系数，将经验模态分解后得到的固有模态分量与分解前信号进行相关性比对；

S42、如果比对结果大于阈值相关系数，则该固有模态分量为有效固有模态分量；

S43、如果比对结果小于阈值相关系数，则该固有模态分量为伪分量。

5.根据权利要求1所述的一种岩性油气藏弱反射地震信号的重构方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：

S51、对筛选出的有效固有模态分量进行希尔伯特变换，变换得到的瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率；

S52、通过傅里叶变换得到有效固有模态分量的瞬时振幅谱，并求出振幅谱的包络，求得白化滤波器；

S53、将每个有效固有模态分量的瞬时振幅与白化滤波器相乘，实现瞬时振幅的自适应增强；

S54、通过步骤S51中的瞬时相位与S53中自适应增强后的瞬时振幅进行重构信号。