CN106405651A - 一种基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,其步骤为:(1)测井数据分析与处理;(2)初始速度模型建立;(3)测井数据加权匹配初始模型构建;(4)基于高精度初始模型的全波形反演。本方法提供了一种全波形反演高精度初始模型建立的方法,解决了初始模型精度的问题及全波形反演依赖低频信息的不足。
Description
技术领域
本发明属于石油天然气资源地球物理勘查技术领域,主要用于地震全波形反演初始模型构建,进而通过稳定可靠的全波形反演方法获得高精度地下地层速度。
背景技术
随着世界油气资源的日益紧张,勘探的难度也日益加大。我国油气资源的勘探区域地质情况也日益复杂,面临着地表构造和地下构造更加复杂的问题。为了适应油气资源勘探的需求,勘探地球物理学家往往要求更好的地震成像精度,因此高精度地震勘探技术的发展是油气资源勘探中的热点也是重点问题。随着地震资料采集技术和计算机硬件技术的快速发展,我们可以获得更高品质的地震数据,相应的地震处理技术也得以发展。地震数据中的地震波形包含着有关地下地质结构和地层物理参数的丰富信息,而在传统的数据处理过程中它们往往无法得到充分利用。全波形反演方法利用叠前地震波场的运动学和动力学信息重建地层结构,具有揭示复杂地质背景下构造与储层物性的潜力。
全波形反演在理论上已被证明是建立高精度速度模型的有效手段,但在应用过程中仍面临许多问题。目前,全波形反演的应用局限于海上地震资料,这是由于陆上地震资料品质较差和有效的低频信息相对缺失。一些陆地针对全波形反演的特殊观测系统的实际资料的成功应用为陆上全波形反演奠定了基础,但在实际应用中很难获得包含可靠低频信息的高品质地震资料,采用常规建模方法建立的背景速度场也不能满足全波形反演对初始模型精度的要求。
现有的常规初始模型建立方法主要存在以下问题:1)由于地震数据有限带宽的限制,实际中很少有含低频信息的地震资料,则常规的初始模型建立缺少可靠的低频信息;2)全波形反演基于迭代梯度引导类算法,需要精确的初始速度模型来避免跳周问题,而常规的初始模型建立方法获得的初始速度因精确性低,经常会带来跳周问题,有学者提出使用优化算法策略避免对初始模型的依赖,但这样会带来巨大计算量的代价,很难满足实际生产需求。因此,需要发展一种高精度初始速度模型构建的方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的问题,提供一种基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法。该方法充分利用工区已有的地质及测井信息,通过测井数据匹配常规初始速度模型,在初始速度模型中加入地震资料所缺失的低频信息,获取含有可靠低频信息的高精度初始速度,利用此精确初始速度模型进行全波形反演,能够解决初始模型精度问题,也解决了全波形反演依赖低频信息的不足,反演方法能够准确稳定地得到反映构造或储层物性的模型参数反演结果。
本发明的主要技术方案为:一种基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,包括:
(1)对测井数据进行预处理;
(2)建立初始速度模型;
(3)测井数据加权匹配初始速度模型;
(4)基于高精度初始模型的全波形反演。
所述的基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,具体步骤包括:
(1)测井数据预处理
首先,根据工区先验地质背景信息,对所选测井纵波速度曲线进行分析,去除奇异值;其次,通过井震标定获取正确的时深关系,将测井纵波速度曲线由时间域转到深度域表示;然后,根据地质背景,通过平滑或者滤波方法提取测井数据的低频信息,得到测井纵波曲线Vwell;
(2)建立初始速度模型
初始速度模型的建立包括以下几种方法的任一种:一是通过旅行时层析方法建立初始模型;二是通过偏移速度分析建立初始模型;三是通过叠加速度谱方法提供初始速度模型;
(3)测井数据加权匹配初始速度模型
首先根据工区情况确定井数量及井位置信息,将步骤(1)得到的测井纵波曲线数据记为Vwell(ixw,iz),ixw指示井的位置,iz为测井速度采样点;设定步骤(2)得到的基于常规初始速度模型建立的背景速度场Vinitial(ix,iz),通过测井数据对其加权匹配修正,得到高精度的初始速度模型Vm(ix,iz),如下式
其中,k为井的个数,α0、αw为空间加权匹配因子,在相应空间位置αwk为第k口井的空间加权匹配因子;
对于空间加权匹配因子,
其中,Rw为测井匹配控制半径,a为控制因子系数,e为自然常数;
(4)基于高精度初始速度模型的全波形反演
通过步骤(3)给定的高精度初始模型进行正演模拟获得正传波场,然后得到合成地震记录,与实际地震记录进行匹配,得到波场残差,将波场残差作为震源进行波场模拟,获得反传波场,依据梯度公式求取梯度算子,然后通过抛物插值法求取适合的迭代步长,根据迭代步长更新初始速度模型,迭代上述过程,直到满足收敛条件,得到最终反演结果。
上述方案进一步包括:
所述步骤(4)的基于高精度初始速度模型的全波形反演是:根据步骤(3)得到的高精度初始速度,进行全波形反演,其步骤是通过波动方程正演得到合成地震记录与野外实际采集的地震数据进行匹配,求得两数据体之间的差别最小,从而得到最佳的模型数据;
目标函数定义为:
其中,v为速度模型,dobs为野外实际采集地震数据,dmod为正演记录,其梯度公式为:
其中,u为正演模拟波场,B*为波场残差反传算子。
所述通过叠加速度谱方法提供初始速度模型的步骤是:在对地震记录反射波同相轴动校正中给出不同的速度,同时分析校正后的叠加效果,获得叠加效果最好的那个速度,此速度就是该反射波的叠加速度,进而通过叠加速度谱获得初始背景速度场Vinitial(ix,iz),其中,ix=1,2,…,nx,iz=1,2,…,nz,nx为模型横向采样点数,nz为模型纵向采样点数。
本发明的有益效果为:本方法充分考虑了实际工区的地质和测井等信息,在初始模型构建中加入了测井匹配信息,建立了含有可靠低频信息的高精度初始速度,构建稳定高效的全波形反演方法。着重解决了初始模型精度及低频信息缺失的问题,提高了全波形反演的精度。
附图说明
图1为井2测井曲线及测井匹配速度模型曲线
图2为推覆体模型
图3为常规初始速度模型
图4为本方法的测井匹配速度模型
图5为常规初始速度模型全波形反演结果
图6为本方法的使用测井匹配速度模型全波形反演结果
图7为抽取单道反演结果对比
图8是本发明一种实施例的流程示意简图
具体实施方式
下面结合附图说明本发明的具体实施方式:
以SEG/EAGE推覆体模型为例来说明具体的技术方案:
第一步:测井数据分析与处理
首先,根据工区先验地质背景信息,对测井纵波速度曲线进行分析,去除奇异值(正常值范围因工区不同而不同,一般为2000m/s~6000m/s),以保证测井数据准确可靠,图2展示了进行测试的推覆体模型;其次,通过井震标定(可用商业软件,也可编写程序模块)获取正确的时深关系,将井曲线在深度域表示,如图1中实线表示测井曲线;然后,根据地质背景,通过平滑或者滤波方法提取测井数据的低频信息,得到用于匹配的井曲线Vwell,如图1中点线。
第二步:初始速度模型建立
全波形反演严重依赖于初始速度,初始速度模型的建立主要有以下几种方法:一,通过旅行时层析方法建立初始模型,这种方法对浅层大尺度信息描述较好;二,通过偏移速度分析建立初始模型,这种方法基于水平层状叠加,在水平层状叠加的基础上,利用CMP道集中的常规叠加速度分析得到粗糙的速度模型。对共中心点道集进行常规叠加速度分析,可以得到相对平滑的速度模型。以上两种方法可以任选一种方法获得初始速度模型。
目前生产单位提取速度参数的重要手段是利用叠加速度谱的方法,因此,本方法通过叠加速度谱方法提供初始速度模型。主要步骤是在对地震记录反射波同相轴动校正中给出不同的速度,同时分析校正后的叠加效果,可以获得叠加效果最好的那个速度,此速度就是该反射波的叠加速度,进而通过叠加速度谱获得初始背景速度场Vinitial(ix,iz),其中,ix=1,2,…,nx,iz=1,2,…,nz,nx为模型横向采样点数,nz为模型纵向采样点数。如图3为常规建模方法得到的初始背景速度,图1中虚线为抽取井位置附近初始速度曲线。
第三步:测井数据加权匹配初始模型构建
首先根据工区情况确定井位置信息,将步骤(1)得到的测井纵波曲线数据记为Vwell(ixw,iz),ixw指示了井的位置,iz为测井纵波速度采样点。由步骤(2)得到的基于常规初始速度模型的背景速度场Vinitial(ix,iz),通过测井数据对其加权匹配修正,得到高精度的初始速度模型Vm(ix,iz)(如图4所示),如下式
其中,k为井的个数,α0、αw为空间加权匹配因子,在相应空间位置αwk为第k口井的空间加权匹配因子。
对于空间加权匹配因子,
其中,Rw为测井匹配控制半径,控制半径的选取可根据工区构造及地层速度水平变化程度调节,a为控制因子系数,e为自然常数。
第四步:基于高精度初始模型的全波形反演
根据步骤(3)得到的高精度初始速度,进行全波形反演,主要步骤是通过波动方程正演得到合成地震记录与野外实际采集的地震数据进行匹配,求得两数据体之间的差别最小,从而得到最佳的模型数据。
目标函数定义为:
其中,v为速度模型,dobs为野外实际采集地震数据,dmod为正演记录。
其梯度公式为:
其中,u为正演模拟波场,B*为波场残差反传算子。
通过步骤(3)给定的高精度初始模型进行正演模拟获得正传波场,然后得到合成地震记录,与实际地震记录进行匹配(合成记录与实际记录作差),得到波场残差(即数据匹配误差),进行残差反传,即将波场残差作为震源进行波场模拟,获得反传波场,根据梯度公式(公式4)求取梯度算子,然后通过抛物插值法求取合适的迭代步长,根据迭代步长更新初始速度模型,迭代上述过程,直到满足收敛条件,得到最终反演结果。
图5和图6分别为使用常规初始速度模型反演的结果和使用本发明提出的测井匹配速度模型反演的结果,图7(a)和(b)分别为抽取第770m和第1380m井位置处反演结果对比,点线为使用常规初始速度模型反演的结果,点虚线为使用本发明提出的测井匹配速度模型反演的结果,从图中可以看出使用测井匹配模型反演的结果与实际模型黑色曲线更加吻合。
本方法在初始模型构建中加入了测井匹配信息,如果全波形反演所用初始速度模型缺少可靠的低频信息,初始模型不精确,则会使反演结果不准确,可能产生跳周,陷入局部极值等问题。为此,本方法第一步提取了可靠的工区测井信息,并在第三步中利用此测井信息来匹配初始模型,获得了精确的初始模型,也解决了全波形反演需要低频信息的问题。
Claims (4)
1.一种基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,其特征是包括:
(1)对测井数据进行预处理;
(2)建立初始速度模型;
(3)测井数据加权匹配初始速度模型;
(4)基于高精度初始模型的全波形反演。
2.如权利要求1所述的基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,其特征在于:
(1)测井数据预处理
首先,根据工区先验地质背景信息,对所选测井纵波速度曲线进行分析,去除奇异值;其次,通过井震标定获取正确的时深关系,将测井纵波速度曲线由时间域转到深度域表示;然后,根据地质背景,通过平滑或者滤波方法提取测井数据的低频信息,得到测井纵波曲线Vwell;
(2)建立初始速度模型
初始速度模型的建立包括以下几种方法的任一种:一是通过旅行时层析方法建立初始模型;二是通过偏移速度分析建立初始模型;三是通过叠加速度谱方法提供初始速度模型;
(3)测井数据加权匹配初始速度模型
首先根据工区情况确定井数量及井位置信息,将步骤(1)得到的测井纵波曲线数据记为Vwell(ixw,iz),ixw指示井的位置,iz为测井速度采样点;设定步骤(2)得到的基于常规初始速度模型建立的背景速度场Vinitial(ix,iz),通过测井数据对其加权匹配修正,得到高精度的初始速度模型Vm(ix,iz),如下式
其中,k为井的个数,α0、αw为空间加权匹配因子,在相应空间位置αwk为第k口井的空间加权匹配因子;
对于空间加权匹配因子,
其中,Rw为测井匹配控制半径,a为控制因子系数,e为自然常数;
(4)基于高精度初始速度模型的全波形反演
通过步骤(3)给定的高精度初始模型进行正演模拟获得正传波场,然后得到合成地震记录,与实际地震记录进行匹配,得到波场残差,将波场残差作为震源进行波场模拟,获得反传波场,依据梯度公式求取梯度算子,然后通过抛物插值法求取适合的迭代步长,根据迭代步长更新初始速度模型,迭代上述过程,直到满足收敛条件,得到最终反演结果。
3.如权利要求2所述的基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,其特征在于所述步骤(4)的基于高精度初始速度模型的全波形反演是:
根据步骤(3)得到的高精度初始速度,进行全波形反演,其步骤是通过波动方程正演得到合成地震记录与野外实际采集的地震数据进行匹配,求得两数据体之间的差别最小,从而得到最佳的模型数据;
目标函数定义为:
其中,v为速度模型,dobs为野外实际采集地震数据,dmod为正演记录,其梯度公式为:
其中,u为正演模拟波场,B*为波场残差反传算子。
4.如权利要求2或3所述的基于测井匹配的全波形反演初始模型构建方法,其特征在于通过叠加速度谱方法提供初始速度模型的步骤是:在对地震记录反射波同相轴动校正中给出不同的速度,同时分析校正后的叠加效果,获得叠加效果最好的那个速度,此速度就是该反射波的叠加速度,进而通过叠加速度谱获得初始背景速度场Vinitial(ix,iz),其中,ix=1,2,…,nx,iz=1,2,…,nz,nx为模型横向采样点数,nz为模型纵向采样点数。
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