CN106547019A - 一种确定地层品质因子的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种确定地层品质因子的方法,其包括:实际小波振幅谱确定步骤,对待分析地层的地震数据进行小波变换,确定地震数据中第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱;最优化目标函数确定步骤,根据所述第一时刻的实际小波振幅谱,确定所述第二时刻的理论小波振幅谱,根据所述第二时刻的实际小波振幅谱和理论小波振幅谱,构建最优化目标函数;品质因子确定步骤,对所述最优化目标函数进行求解,得到所述待分析地层的品质因子。该方法克服了传统的确定地层品质因子的方法所存在的容易受到时窗影响、抗噪性不强等问题,相较于现有的方法,其更强的抗噪性和更高的精度。
Description
技术领域
本发明涉及油气勘探开发技术领域,具体地说,涉及一种确定地层品质因子的方法。
背景技术
在实际生产应用中,常用的品质因子(即Q值)估算方法包括对数谱比法、质心频移法、峰值频率法以及解析信号法等多种方法方法。然而,对数谱比法和质心频移法在确定Q值时都会受到加时窗问题的影响,而峰值频率法和解析信号法则对噪声过于敏感。同时,在峰值频率法、谱比法和质心频移法的基础上进行改进并与多种时频分析法相结合所得到的方法,也不能突破每种方法的局限性。
基于上述情况,亟需一种方便、准确地确定地层品质因子的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何更加方便、准确地确定出地层品质因子。为解决上述问题,本发明提供了一种确定地层品质因子的方法,所述方法包括:
实际小波振幅谱确定步骤,对待分析地层的地震数据进行小波变换,确定地震数据中第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱;
最优化目标函数确定步骤,根据所述第一时刻的实际小波振幅谱,确定所述第二时刻的理论小波振幅谱,根据所述第二时刻的实际小波振幅谱和理论小波振幅谱,构建最优化目标函数;
品质因子确定步骤,对所述最优化目标函数进行求解,得到所述待分析地层的品质因子。
根据本发明的一个实施例,在所述实际小波振幅谱确定步骤中,根据如下表达式确定所述地震数据中第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱:
其中,E1和E2分别表示地震数据中第一时刻t1和第二时刻t2的实际小波振幅谱,c表示调幅因子,Q表示品质因子,a表示尺度因子,Ω0表示调制频率。
根据本发明的一个实施例,在所述最优化目标函数确定步骤中,根据所述第一时刻的实际小波振幅谱,利用地震波在粘弹介质中的吸收衰减传播规律,确定所述第二时刻的理论小波振幅谱。
根据本发明的一个实施例,在所述最优化目标函数确定步骤中,根据如下表达式确定所述第二时刻的理论小波振幅谱:
其中,表示第二时刻t2的理论小波振幅谱,E1表示第一时刻t1的实际小波振幅谱,Ω0表示调制频率,a表示尺度因子,Q表示品质因子。
根据本发明的一个实施例,在最优化目标函数确定步骤中,根据如下表达式确定所述最优化目标函数:
其中,λ表示最优化目标函数,E2和分别表示第二时刻t2的实际小波振幅谱和理论小波振幅谱。
根据本发明的一个实施例,所述品质因子确定步骤包括:
步骤一、在当前迭代中,根据当前迭代的粘弹介质品质因子,判断所述最优化目标函数是否满足预设优化条件,如果所述优化目标函数满足预设优化条件,则执行步骤二,否则执行步骤三;
步骤二、将所述当前迭代的粘弹介质品质因子确定为所述待分析地层的品质因子;
步骤三、根据所述当前迭代的粘弹介质品质因子确定下一迭代的粘弹介质品质因子,进入下一迭代并重复上述步骤。
根据本发明的一个实施例,所述预设优化条件为:
||▽λ||≤ε
其中,ε表示预设阈值。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤三中,根据如下表达式确定下一迭代的粘弹介质品质因子:
Qk+1=Qk+αkdk
其中,Qk+1和Qk分别表示第k+1次和第k次迭代的粘弹介质品质因子,αk表示第k次迭代的步长,dk表示第k次迭代的搜索方向。
根据本发明的一个实施例,采用非精确线性搜索的方式确定所述步长。
根据本发明的一个实施例,根据如下表达式确定所述搜索方向:
其中,Bk表示第k次迭代的拟牛顿矩阵,gk表示第k次迭代的粘弹介质品质因子Qk的梯度。
本发明结合小波振幅谱和拟牛顿迭代法,提供了一种基于小波振幅谱拟合的确定地层品质因子的新方法,该方法克服了传统的确定地层品质因子的方法所存在的容易受到时窗影响、抗噪性不强等问题。该方法利用地震波在粘弹性介质中的吸收衰减传播规律,构造得到最优化目标函数,并引入拟牛顿迭代法来对理论小波振幅谱和实际小波振幅谱进行拟合。该基于小波振幅谱拟合的确定地层品质因子的方法不需要选择时窗,并且相较于现有的方法,其更强的抗噪性和更高精度。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍:
图1是根据本发明一个实施例的确定地层品质因子的流程图;
图2是根据本发明一个实施例的对最优化目标函数进行求解的流程图;
图3a是根据本发明一个实施例的含衰减的四层合成地震记录道的波形图;
图3b是图3a所示的四层合成地震记录道的小波变换的波形图;
图4是图3a所示的四层合成地震记录道中第三层上下界面的小波振幅谱的波形图;
图5是图3a所示的四层合成地震记录道目标函数λ随Q值变化的关系曲线图;
图6是图3a所示的四层合成地震记录道中第三层上下界面的实际小波振幅谱与理论小波振幅谱的对比图;
图7是根据本发明一个实施例的某油田的保幅纯波叠后地震剖面数据;
图8是图7所示的地震剖面数据中目的层的Q值示意图;
图9是图7所示的地震剖面数据进行反Q滤波后的地震剖面数据。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
同时,在以下说明中,出于解释的目的而阐述了许多具体细节,以提供对本发明实施例的彻底理解。然而,对本领域的技术人员来说显而易见的是,本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。
另外,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
由于地震波波形的变化与地层吸收有关,地层吸收的强弱可用品质因子Q来定量表示。所以可用理论的目的层界面的反射波波形与实际的目的层界面的反射波波形的相似程度来确定该地层的品质因子。即将to+Δt时刻接收信号的理论振幅谱和实际接收的地震波振幅谱相比较,如果接收信号的理论振幅谱与接收信号的实际的振幅谱As(to+Δt,f,Q)相似程度越高,则表明作用到参考信号振幅谱上的衰减传播算子H(f,Q,Δt)的参数Q与待估计的黏弹介质品质因子Q0越接近。
基于上述原理,本实施例提供了一种新的确定地层品质因子的方法,图1示出了该方法的流程图。
如图1所示,本实施例所提供的方法首先在实际小波振幅谱确定步骤S101中对待分析地层的地震数据进行小波变换,得到地震数据第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱。
地震信号在均匀粘弹介质中传播一段时间t后,忽略由频散效应引起的衰减,可以推导出地震数据任一时刻的实际小波振幅谱。该小波振幅谱用尺度能量可以表示为:
其中,E表示t时刻的小波振幅谱,c表示用于控制小波函数的长度的调幅因子,Q表示品质因子,a表示尺度因子,Ω0表示调制频率。本实施例中,调制频率Ω0的取值范围优选地为Ω0≥5。
这样,第一时刻t1的实际小波振幅谱E1和第二时刻t2的实际小波振幅谱E2便可以分别表示为:
得到第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱后,将在最优化目标函数确定步骤中构件最优化目标函数。具体地,如图2所示,在构建最优化目标函数的过程中,首先在步骤S102中根据第一时刻t1的实际小波振幅谱E1得到第二时刻t2的理论小波振幅谱
根据地震波在粘弹性介质中的吸收衰减传播规律,根据第一时刻t1的实际小波振幅谱E1,可以利用如下表达式确定得到第二时刻t2的理论小波振幅谱
如果第二时刻t2的理论小波振幅谱与其实际小波振幅谱E2的波形完全相似的话,那么便可以认定此时的Q值也就是该待分析地层的Q值。
为了拟合第二时刻t2的理论小波振幅谱与其实际小波振幅谱E2,本实施例中,在步骤S103中根据第二时刻t2的理论小波振幅谱与其实际小波振幅谱E2构建了最优化目标函数λ。具体地,本实施例中,最优化目标函数λ可以采用如下表达式表示:
最优化目标函数λ便可以表征第二时刻t2的理论小波振幅谱与其实际小波振幅谱E2之间的拟合程度。最优化目标函数λ的取值越小,则表示理论小波振幅谱与实际小波振幅谱E2之间的拟合程度越高。如果最优化目标函数λ的取值为零,则表示理论小波振幅谱与实际小波振幅谱E2完全拟合。
这样,通过构建得到的最优化目标函数λ,便将确定粘弹介质的Q值的问题转化为解最优化目标函数极小值的问题。如果采用牛顿迭代法对最优化目标函数进行求解的话,由于牛顿迭代法需要计算最优化目标函数的Hessian矩阵及其逆矩阵,这也就导致求解的计算量过大。同时,在求解的过程中,当迭代点远离最优点时,目标函数的Hessian矩阵可能不正定甚至奇异,从而导致方程无解,算法失败。
为了克服此缺陷,本实施例所提供的方法采用拟牛顿迭代法来对最优化目标函数进行求解,拟牛顿迭代法也是求解无约束最优化问题的最有效的方法之一,其具有良好的数值效果、快速的收敛性质以及较完善的局部收敛理论。拟牛顿法在构造搜索方向时只需要利用最优化目标函数及其一阶导数的信息,避免了Hessian矩阵的计算,这样不仅减少了计算量,还能够保持超线性收敛的优点。
因此,在品质因子确定步骤S103中,利用拟牛顿迭代法对最优化目标函数进行求解,从而得到待分析地层的品质因子。
图2示出了本实施例中对最优化目标函数进行求解的流程图。
如图2所示,在对优化目标函数进行求解时,在步骤S201中根据当前迭代的粘弹介质品质因子Qk,判断最优化目标函数λ是否满足预设优化条件。如果优化目标函数λ满足预设优化条件,则执行步骤S203,否则执行步骤S202。
具体地,在步骤S201中,如果基于当前迭代的粘弹介质品质因子Qk所求得的最优化目标函数λ满足如下表达式:
||▽λ||≤ε (6)
其中,ε表示预设阈值,其为足够小的正数。
那么,则可以判断此时最优化目标函数λ是否满足预设优化条件,否则判断最优化目标函数λ不满足预设优化条件。
如果在当前迭代(例如第k次迭代)中最优化目标函数λ不满足预设优化条件,那么则在步骤S202根据当前迭代的粘弹介质品质因子Qk确定下一迭代的粘弹介质品质因子Qk+1,进入下一迭代并将下一迭代作为当前迭代来重新执行步骤S201。
本实施例中,在步骤S202中,根据如下表达式确定下一迭代的粘弹介质品质因子Qk+1:
Qk+1=Qk+αkdk (7)
其中,αk表示第k次迭代的步长,dk表示第k次迭代的搜索方向。
第k次迭代的搜索方向dk是如下表达式的解:
Bkdk+▽λ(Qk)=0 (8)
即:
其中,gk等于▽λ(Qk),其表示第k次迭代的粘弹介质品质因子Qk的梯度。
Bk表示第k次迭代的拟牛顿矩阵,它是最优化目标函数λ的Hessian矩阵▽2λ(Qk)的某种近似,而且它必须是正定的。
本实施例中,第k+1次迭代的拟牛顿矩阵Bk+1可以根据BFGS公式确定得到,即存在:
其中,存在:
yk+1=▽λ(Qk+1)-▽λ(Qk) (11)
sk=Qk+1-Qk (12)
在表达式(10)中,如果存在:
那么Bk+1则继承Bk的正定性。
此时,由于搜索方向是最优化目标函数λ在Qk出的一个下降方向,因此存在:
▽λ(Qk)Tdk<0 (14)
如果采用非精确线性搜索(例如Wolfe-Powell)的方式确定步长αk,那么表达式(13)的条件则被满足。具体地,本实施例中,根据如下表达式确定步长αk:
其中,σ及δ是正的常数且满足δ<σ<1。
需要说明的是,在本发明的其他实施例中,还可以采用其他合理方式来确定步长以及搜索方向,本发明不限于此。
如果在当前迭代(例如第k次迭代)中最优化目标函数λ满足预设优化条件,那么则表明第二时刻t2的理论小波振幅谱与实际小波振幅谱E2之间的拟合程度达到了要求,此时也就可以将当前迭代的粘弹介质品质因子确定为待分析地层的品质因子。
本实施例中,通过拟牛顿迭代法来确定待分析地层的品质因子时,会首先选择合适的初始粘弹介质品质因子Q1。如果初始粘弹介质品质因子Q1使得最优化目标函数λ满足表达式(6),则表明初始粘弹介质品质因子Q1与待分析地层的品质相等。
下面通过合成地震记录和实际地震记录来说明本实施例所提供的基于确定地层品质因子的方法的效果以及优点。在本实施例中,通过一个合成地震记录和一个实际地震记录来测试该方法在地震品质因子估算方面的效果。
图3a示出了含衰减的四层合成地震记录道的波形图,图3b示出了该四层合成地震记录道的小波变换的波形图。从图3a和图3b中可以看出,地震反射界面在0.4s、0.8s、1.2s和1.6s,而震源为30Hz的Ricker子波。
利用本实施例所提供的方法,求取得到第二地层的理论Q值为50。图4示出了第三层上下界面的小波振幅谱,经过拟牛顿迭代法迭代后,得到了如图5所示的目标函数λ随QQ值变化的关系曲线。
当Q值为50.2时,目标函数λ达到最小值。此时,理论小波振幅谱和实际小波振幅谱最为拟合,如图6所示,此时实际Q值与理论Q值误差为0.4%。因此,本实施例所提供的确定地层品质因子的方法能够有效估计地层的品质因子(即Q值),得到的品质因子准确度以及精度均较高。与牛顿迭代法相比,拟牛顿迭代法的收敛速度和性能不受松弛参数的影响,同时,拟牛顿迭代法的收敛速度比牛顿迭代法快了近1/2,其结果也更加稳定。
为了检测本实施例所提供的确定地层品质因子的方法的抗噪性,在检测时还在合成地震记录中加入噪声,并分别用对数谱比法、峰值频移法以及本实施例所提供的方法来确定地层的Q值。
表1
从表1所示的数据可以看出,当信号中叠加由较强噪声时,利用本实施例所提供的Q值确定方法所得到的Q值误差最小。而当信号中叠加较弱噪声时,虽然利用上述三种方法确定的Q值的误差都较小,但利用本实施例所提供的方法确定的Q值的误差仍要明显小于利用其他两种方法所确定的Q值的误差。因此,与谱比法和峰值频移法等现有的方法相比,本实施例所提供的方法具有更强的抗噪性。
而将本实施例所提供的确定地层品质因子的方法运用在叠后地震数据中,图7示出了某油田的保幅纯波叠后地震剖面数据,该地震剖面数据位剩余静校正后、地表一致性反褶积前的叠加数据。现选取其中第881道数据来利用本实施例所提供的方法来确定处于1350ms和1450ms之间的目的层Q值。图8示出了该目的层的Q值,从图8中可以看出,该目的层处Q值较小,其能够较好地指示油气储层。
利用所确定出的Q值来对地震数据进行反Q滤波,得到了如图9所示的反Q值滤波后的地震剖面数据。从图9中可以看出,进行反Q值滤波后,目的层的分辨率得到了明显提高,反Q值滤波的效果较好。
本实施例结合小波振幅谱和拟牛顿迭代法,提供了一种基于小波振幅谱拟合的确定地层品质因子的新方法,该方法克服了传统的确定地层品质因子的方法所存在的容易受到时窗影响、抗噪性不强等问题。该方法利用地震波在粘弹性介质中的吸收衰减传播规律,构造得到最优化目标函数,并引入拟牛顿迭代法来对理论小波振幅谱和实际小波振幅谱进行拟合。该基于小波振幅谱拟合的确定地层品质因子的方法不需要选择时窗,并且相较于现有的方法,其更强的抗噪性和更高的精度。
应该理解的是,本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定处理步骤,而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是,在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的,而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此,说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理,但对于本领域的技术人员来说,在不背离本发明的原理和思想的情况下,明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此,本发明由所附的权利要求书来限定。
Claims (10)
1.一种确定地层品质因子的方法,其特征在于,所述方法包括:
实际小波振幅谱确定步骤,对待分析地层的地震数据进行小波变换,确定地震数据中第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱;
最优化目标函数确定步骤,根据所述第一时刻的实际小波振幅谱,确定所述第二时刻的理论小波振幅谱,根据所述第二时刻的实际小波振幅谱和理论小波振幅谱,构建最优化目标函数;
品质因子确定步骤,对所述最优化目标函数进行求解,得到所述待分析地层的品质因子。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述实际小波振幅谱确定步骤中,根据如下表达式确定所述地震数据中第一时刻和第二时刻的实际小波振幅谱:
其中,E1和E2分别表示地震数据中第一时刻t1和第二时刻t2的实际小波振幅谱,c表示调幅因子,Q表示品质因子,a表示尺度因子,Ω0表示调制频率。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述最优化目标函数确定步骤中,根据所述第一时刻的实际小波振幅谱,利用地震波在粘弹介质中的吸收衰减传播规律,确定所述第二时刻的理论小波振幅谱。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述最优化目标函数确定步骤中,根据如下表达式确定所述第二时刻的理论小波振幅谱:
其中,表示第二时刻t2的理论小波振幅谱,E1表示第一时刻t1的实际小波振幅谱,Ω0表示调制频率,a表示尺度因子,Q表示品质因子。
5.如权利要求1~4中任一项所述的方法,其特征在于,在最优化目标函数确定步骤中,根据如下表达式确定所述最优化目标函数:
其中,λ表示最优化目标函数,E2和分别表示第二时刻t2的实际小波振幅谱和理论小波振幅谱。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述品质因子确定步骤包括:
步骤一、在当前迭代中,根据当前迭代的粘弹介质品质因子,判断所述最优化目标函数是否满足预设优化条件,如果所述优化目标函数满足预设优化条件,则执行步骤二,否则执行步骤三;
步骤二、将所述当前迭代的粘弹介质品质因子确定为所述待分析地层的品质因子;
步骤三、根据所述当前迭代的粘弹介质品质因子确定下一迭代的粘弹介质品质因子,进入下一迭代并重复上述步骤。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述预设优化条件为:
其中,ε表示预设阈值。
8.如权利要求6或7所述的方法,其特征在于,在所述步骤三中,根据如下表达式确定下一迭代的粘弹介质品质因子:
Qk+1=Qk+αkdk
其中,Qk+1和Qk分别表示第k+1次和第k次迭代的粘弹介质品质因子,αk表示第k次迭代的步长,dk表示第k次迭代的搜索方向。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,采用非精确线性搜索的方式确定所述步长。
10.如权利要求8或9所述的方法,其特征在于,根据如下表达式确定所述搜索方向:
其中,Bk表示第k次迭代的拟牛顿矩阵,gk表示第k次迭代的粘弹介质品质因子Qk的梯度。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170329 |
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