CN106707339A - 一种深度域相控反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种深度域相控反演方法。所述反演方法包括：A进行地震相分析；B匹配相似波形的样本井；C在高于地震频带范围内进行滤波，滤出高频段，以寻找具有共性结构的相似波形的截止频率；D插值，以建立初始模型，在插值过程中，结合地震相分析结果，进行相控；E对地震资料进行频率分析，确定低通频率与高通频率，并对初始模型进行滤波以滤出低通频率和高通频率，得到带陷初始模型；F结合有色反演，利用频率域合并有色反演的中频部分与带陷初始模型的低频和高频部分，得到绝对的波阻抗或速度反演体，完成深度域储层反演。本发明克服了测井曲线时深转换过程中由于重采样造成的高频信息丢失，有效地保证了地震资料的高分辨率特征。

Description

一种深度域相控反演方法

技术领域

本发明属于石油天然气地震勘探调查领域，更具体地讲，涉及一种在深度域进行地震解释和储层反演的方法。

背景技术

地震勘探技术中的综合分析过程经历三个发展阶段：“二维到三维、叠后到叠前、时间域到深度域”。时间域反演己经相当成熟，然而对于深度域的反演，是一个前缘课题，虽然一直有人探讨和研究，但是到目前仍然没有相对完善的理论和方法。基于褶积模型的反演，大部分停留在把时间域子波转换为深度域进行褶积，没有达到消除时深转换的最终目的。

虽然目前在深度域方面的研究还比较少，一些专门的软件也未得以开发，但近几年来国内许多学者在深度域地震数据处理方面也开始做了一定的研究。2000年张雪建等提出了深度域合成地震记录的制作方法研究；2001年林金逞等提出了应用深度域高分辨率地震反演识别低渗透薄互层储层研究；2002柴春艳等提出了深感应测井深度域反演算法及应用；2003年姚振兴等提出了用于深度域地震剖面衰减与频散补偿的反Q滤波方法；2010张静等利用多元线性回归变换方法建立波阻抗、自然伽玛、孔隙度等测井曲线与地震属性之间存在的线性变换来预测岩性和物性；2009胡中平等提出了伪深度变换的方法，这一方法有效的解决了深度域中子波随深度变化的问题；YESHPAL SINGH,Repsol也是根据上述子波提取的理论在2012年对深度域反演这一课题做了较为深入的研究。

结合目前收集到的资料来看，主要应用有以下几个方面：

第一种：时深转换深度域储层预测；

通过时深转换，把深度域数据转到时间域进行叠后反演，把叠前深度偏地震资料用合适的速度场转换成时间域资料，在时间域进行反演，再转换到深度域，从而达到深度域反演预测储层的目的。在实际操作过程中，该方法显得冗余繁琐，且深度域地震资料和测井曲线经过深度域到时间域的转换， 不可避免造成高频信息的丢失。在实际生产应用中，该方法应用较少。

第二种：多属性变换深度域地震反演；

该方法是将分辨率相对较低的地震资料根据合理的速度场资料从时间域转换到深度域，然后在深度域采用基于地震多属性变换的方法完成高分辨率的地震反演。

采用地震多属性变换进行深度域反演的理论基础是认为波阻抗、自然伽马、孔隙度等测井曲线与多种地震属性之间存在着一种最佳变换，这种变换既可以是线性的，也可以是非线性的。通过寻找一个算子，建立地震属性组合和目标曲线之间的变换关系，用地震数据和测井数据来预测岩性和物性。其反演方法分为两个步骤：其一是将分辨率相对较低的地震资料根据合理的速度场资料从时间域转换到深度域；其二是在深度域采用基于地震多属性变换的方法完成高分辨率的地震反演。

以上两种方法都存在着较为明显的缺陷，并不是真正意义上的深度域储层反演，即直接在深度域数据体上开展储层定量反演。第一种方法冗余繁琐，两次时间深度的转换损失了大量的有效信息，且实际生产过程中效果也不太理想；第二种方法实际上是基于地震属性的深度域变换，即利用地震属性和测井曲线建立关系，建立的关系存在着较大的不确定性和可变性。

随着叠前深度偏移成像技术在近年有着较快的发展并慢慢走向成熟，在深度域进行地震解释和储层反演已是大势所趋。

实际上，深度域储层预测最大的问题就是深度域子波问题。地震子波是褶积模型的基础，s(t)＝w(t)*r(t)＝∫w(τ)r(t-τ)dτ，地震子波w(t)记录的是地下界面处的反射振动传到地面后的结果，它在地下是同一个点上(界面反射点)的振动，传到地面后依然是同一个点上(地面检波点)的振动。是同一个点在不同时刻的振动函数，它是时间t的函数，是一个“过程”；但地震资料在深度域传播过程中，频率可以认为是近似不变的，但波长会随着速度的增加而增加，即因为不同空间位置中的地震波速度不同，地震波形会发生变化，波数和速度成反比,即系统本身会改变地震波的形态。所以用一个统一的空间子波(深度域子波)来构建褶积模型存在一定难度。因此，在深度域，子波不仅波长变了，振幅也变了，它不是“时不变”的。故开展深度域储层预测较大的问题就是深度域子波及其褶积问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于解决现有技术存在的上述不足中的至少一项。例如，本发明的目的在于提供一种避开深度域子波及其褶积问题，实现真正意义上的深度域储层预测的方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种深度域相控反演方法，所述反演方法包括以下步骤：A、进行地震相分析；B、匹配相似波形的样本井；C、在高于地震频带范围内进行滤波，滤出高频段，以寻找具有共性结构的相似波形的截止频率；D、插值，以建立初始模型，在插值过程中，结合地震相分析结果，进行相控；E、对地震资料进行频率分析，确定低通频率与高通频率，并对初始模型进行滤波以滤出所述低通频率和所述高通频率，得到带陷初始模型；F、结合有色反演，利用频率域合并有色反演的中频部分与带陷初始模型的低频和高频部分，得到绝对的波阻抗或速度反演体，完成深度域储层反演。

在本发明的一个示例性实施例中，所述步骤A利用地震资料划分地震相，并分析工区内地震相特征。

在本发明的一个示例性实施例中，在所述划分地震相步骤中，选择沉积微相个数的1倍、2倍、1.5倍的作为地震相分类个数。

在本发明的一个示例性实施例中，利用神经网络的波形分类进行地震相分析。

在本发明的一个示例性实施例中，所述步骤B利用地震相划分的成果进行约束，找到地震波形相似的样本井。

在本发明的一个示例性实施例中，在所述步骤B中，在目的层时窗范围内，匹配的地震波形样本时窗长度不小于一个波长。

在本发明的一个示例性实施例中，所述反演方法还包括基于地震相的细微变化优选有效样本井。

在本发明的一个示例性实施例中，所述插值步骤采用克里金插值、反距离加权插值或反三角加权插值。

在本发明的一个示例性实施例中，在所述步骤D中，假设空间待插点为P，P点邻域内有已知n个散点(n≥3)，则：

ω_i＝A_i*B_i

其中，Z_p表示待插点值，ω_i为第i点的权系数，A_i表示第i个已知点通过插值得到的权系数，B_i表示第i个已知点的相控加权系数。

在本发明的一个示例性实施例中，B_i由地震相分类结果与样本井的距离远近综合得到，地震相分类结果B(N)由下式得到：

样本井的距离远近由距离加权反比权系数得到：

式中，B(1)为第1次地震相分类、B(2)为第2次地震相分类、B(3)为第3次地震相分类，N指的是地震相的分类数，N的取值为1、2和3，n指的是样点总数；d_i表示第i个已知点与未知点的距离。

在本发明的一个示例性实施例中，所述工区具有四口以上的钻井。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：在深度域完成高分辨率的地震反演，克服了测井曲线时深转换过程中由于重采样造成的高频信息丢失，有效地保证了地震资料的高分辨率特征，且操作简便快捷。地震剖面是由每一道波形组成，原始地震波结构(地震相)蕴含岩层的沉积旋回信息，横向变化与沉积环境相关，深度挖掘波形结构隐藏信息，在地震相的约束下能更好的进行精细储层表征。

附图说明

图1示出了根据本发明示例性实施例的深度域相控反演方法的流程图。

图2是利用地震相的相似性统计样本的示意图。

图3a深度域储层反演与叠前深度偏移数据体叠合显示图。

图3b是与图3a对应的时间域储层反演。

图4a是连井深度域储层反演。

图4b是与图4a对应的时间域储层反演。

其中，图3a、3b、4a、4b的横坐标是地震剖面的道号(未标示)，图3a和图4a的纵坐标是深度，图3b和4b的纵坐标是时间。

附图标记说明：

1-已钻井，2-待测井，W1、W4-1、W1-1、W1-1、W5、W7、W10、W9、W12、D21和D23代表井，沙内I和沙内II代表地震反射层位。

具体实施方式

在下文中，将结合示例性实施例和附图来详细说明本发明的一种深度域相控反演方法。

深度域地震反演是根据叠前深度偏移或时深转换得到的深度域的地震速度场资料，在深度域完成高分辨率的地震反演，这样克服了测井曲线时深转换过程中由于重采样造成的高频信息丢失，有效地保证了地震反演曲线的高分辨率特征。

本发明提出了一种深度域的相控反演储层预测(即深度域相控反演、深度域储层反演)方法。首先，利用地震资料划分地震相，通过地震相的横向变化特征实现变差函数的变程等关键参数的最优化给出(即通过地震相的横向变化特征代替变差函数来表征储层空间分布规律)；其次，基于地震相的细微变化优选有效样本井，建立高精度的初始模型；最后，通过有色反演得到相对阻抗或相对速度体，合并初始模型的低频和高频信息，达到深度域储层预测的目的。地震资料一般指的就是原始地震剖面，和地震数据是同一个意思。

图1示出了根据本发明示例性实施例的深度域相控反演方法的流程图。如图1所示，在一个示例性实施例中，本发明的深度域相控反演方法包括以下步骤：

a、准备待研究区块的叠前深度偏移数据体和对应的深度域层位数据。

b、地震相分析。

利用区内地震资料，并分析工区内地震相特征，开展全区的地震相分析。优选地，利用神经网络的波形分类进行地震相分析。

c、匹配相似波形的样本井。

利用地震相划分的成果进行约束，找到地震波形相似的样本井，通过地震相的横向变化特征代替变差函数来表征储层空间分布规律。

优选地，在目的层时窗范围内，匹配的地震波形样本时窗长度不小于一个波长。这里，地震数据是由一道一道的地震波组成的，每一道地震波又包含了多个波长，在匹配波形时窗的时候，至少要保证要有一个完整的波形样 本，即包含了一个波长的长度，才能保证匹配过程的可靠性。

d、在高于地震频带范围内逐渐滤波，滤出高频段，寻找具有共性结构的相似波形的未知点(截止频率)，通过克里金插值，建立初始模型。在插值过程中，结合地震相分析结果，进行“相控”。

需要在高于地震频带范围内不断滤波，以寻求最佳的截止频率(截止频率指的是相关系数达到指定阈值的某个频率值。比如相关系数阈值可设为0.8，当滤波达到150HZ时，相关系数为0.801，那么150HZ就可以认为是截止频率)，建立合理的初始模型。在这一部分，会根据共性的相似程度，对整个计算结果，给定一个权重值。相控结果为另一个权重值，相控的分析结果是在分析工区内地震相特征的基础上，根据已知样本井同未知点的地震相种类的相似性进行确定的。

上述采用的插值方式为克里金插值，但本发明不限于此，也可以进行其他方法插值，如反距离加权插值、反三角加权插值等，在实际项目应用过程中，克里金插值效果较好。

还可以通过地震相的细微变化控制优选有效样本。有效样本是指的是用来匹配的标准井，或者可以理解为储层好、储层差的井的细微地震相的特征(这里，样本不仅是好与差，可能包含了更多情况，A、B、C、D、E、F……，这些都是细微地震相的变化特征地震相的细微变化优选控制样本即体现了相控的概念，例如A样本储层厚度30m，获气50万方/天，B样本储层厚度3m，测井解释干层，就认为A、B样本都是有效样本，代表了不同的相，这样A、B这个有效样本就更能起到相控的作用)。

e、对地震数据进行频率分析，并对初始模型进行滤波，得到带陷初始模型。

在分析地震频率的过程中，确定低通与高通频率，并对初始模型进行滤波以滤出所述低通频率和所述高通频率，得到带陷的初始模型(指的是得到的模型是缺少中频的初始模型，

f、采用有色反演，与带陷的初始模型进行频率域合并，实现深度域储层反演。

下面将结合具体示例来对本发明的速度数据网格更新的方法作进一步的说明。

示例

以W工区为例详细描述深度域相控反演。

(1)、地震相划分，分析工区内地震相特征。收集区内地震沉积相资料，在地震相分类时，进行3次地震相分类(如区内前人地质研究中大致沉积环境分为4类沉积微相，地震相分类时分别选择4类、8类、6类)，分别对应与区内实际沉积微相个数1倍、2倍、1.5倍的分类个数。

地震相划分时，一般通过无井约束的自动划分算法，通常划分为5-15类，通过3次以上的分类来选择最优地震相数目，这是针对算法的经验所得。当然也可以进行不止3次或小于3次的地震相分类，按照做地震相的生产流程来看，选择沉积微相个数1倍、2倍、1.5倍的分类个数有利于对准确合理地展示工区内相的变化，达到选择的色标和相变化的自然过渡。

(2)、基于相控的高精度初始模型建立

①样本井优选

图2是利用地震相的相似性统计样本的示意图。如图2所示，匹配相似波形的样本井，利用地震相划分的成果进行约束，优选与判别地震波形关联度高的井样本，比如前10口井(井与井之间是存在细微的地震相差异的，图2是用更加明白的方式进行的展示，一个波峰或两个波峰，并认为一个波峰的井样本是处于有利相带中)，并统计样本井的纵波阻抗作为先验信息。统计的样本井的纵波阻抗，在地震剖面中，同相轴反映了波阻抗的差异，低波阻抗到高波阻抗就会形成一个波峰反射，统计波阻抗信息就是相当于从点到面的一个过程。

②具有共性结构的井曲线滤波。

在高于地震频带范围内逐渐滤波，滤出高频段，寻找具有共性结构的相似波形的未知点。由于井曲线含有丰富的低频和高频信息，高频甚至达到上千HZ，而地震数据一般是8～80HZ左右，因此，需要对井曲线依次递减做低通滤波，比如，从500HZ开始、步长20Hz，降频滤波，(即500HZ，480HZ，460HZ……直至找到达到某相似系数的截止频率为止)，假如在频率160HZ时，地震相似性为0.815，就停止滤波(在相关性大于0.8时，也可以是给定的其它阈值)。可以认为75HZ～160HZ这一部分频带的地震数据具有高相关性，可以用来建立初始模型；75HZ为分析的频带范围的最高值。地震资料一般频带范围就是8～80HZ左右，通过频率分析确定个实际工区地震资料75HZ为最高频率，通过降频滤波，认为160HZ仍然具有高相关性，75HZ～160HZ 这之间的频率信息建立的初始模型就是通过优选、相控、插值来实现的，这在一定程度上拓宽了地震频带。

③克里金插值，建立初始模型。在克里金插值过程中，结合地震相分析结果进行“相控”。每个待估点的确定由已知点通过“双权值”(A_i*Bi)组合加权得到，设空间待插点(又称为待估点，即待评估点，未知点)为P，Z_p表示待估点值；P点邻域内有已知n个散点(n≥3)，则：

ω_i＝A_i*B_i

其中，Z_p表示待插点值，ω_i为第i点(第i个样点)的权系数，A_i表示第i个已知点通过插值得到的权系数，B_i表示第i个已知点的相控加权系数，B_i由地震相分类结果与样本井的距离远近综合得到，地震相分类结果B(N)由下式得到：

式中，N指的是地震相的分类个数，N的取值为1、2和3。这里，地震相的分类数一般取3，即做3次地震相，一般不能低于3次，地震相分析次数取3次以下不可行，会导致结果不可信，多于3次也可以，但是不推荐，但是按照实际生产要求来看，3次是最合适的，按照沉积环境的沉积微相的倍数进行分类，也是体现了一个相控的过程。

样本井的距离远近由距离加权反比权系数得到：

其中，b_i表示距离加权反比权系数，d_i表示第i个已知点与未知点的距离，n指的就是样点总数。

B_i由地震相分类结果与样本井的距离远近综合得到，即是在大的地震相分类结果值域内，结合距离因素综合考虑。比如地震相分类结果是0.6～0.8，然后对其进行归一化处理，以保证在大的相控的基础上，在0.6～0.8范围内根据距离远近进行微调。其中，b_min表示最小距离加权反比权系数，b_max表示最大距离加权反比权系数。

④对地震数据进行频率分析，并对初始模型进行带陷滤波，得到带陷初始模型。比如区内地震频带范围8～75Hz，那么初始模型带陷参数为0～8、75～160HZ。

(3)、结合有色反演，利用频率域合并，得到绝对的阻抗或速度反演体。完成深度域储层反演。

有色反演是频率域的反演本质上回避了子波或反射系数的欠定问题，完整地保留了地震反射的基本特征，分辨率同原始地震反射剖面相当，选取有色反演的中频部分，与相控的高精度模型中得到的低频、高频进行合并，得到了可靠的初始模型。

图3a深度域储层反演与叠前深度偏移数据体叠合显示图。图3b是与图3a对应的时间域储层反演。从对比图中可以看出，大套的砂岩储层、砂组关系纵向发育位置基本一致。对于深度域反演来看，地震资料分辨率较高，与井吻合的相似性较好，提高了纵向分辨率(时间域反演为大套砂岩储层，深度域反演为几套薄储层)；横向上看，几套主要砂体横向连续性好，中间的小砂体断续状，均位于波峰反射之下，同地震资料吻合度好。

图4a是连井深度域储层反演。图4b是与图4a对应的时间域储层反演。从对比图中可以看出，大套的砂岩储层、砂组关系纵向发育位置基本一致。对于深度域反演来看，砂岩的横向展布更加连续自然，薄的砂岩储层展布规律清晰。

本发明适用于具有一定钻井数目区块(最好保证有4口或以上)的储层定量预测。主要创新之处包括：利用地震相的变化和寻找共性结构的相似性的双重权值，建立高精度的初始模型；避开深度域子波及其褶积问题；结合有色反演和频率域合并手段完成深度域反演。

本发明建立了合理的深度域储层预测理论体系及方法流程，对深度域储层反演具有很好的效果，理论体系完整可靠，流程清楚，并且本发明易于实施，具有极大的推广和实用价值，必将在深度域储层预测中广泛应用。

尽管上面已经结合附图和示例性实施例描述了本发明，但是本领域普通技术人员应该清楚，在不脱离权利要求的精神和范围的情况下，可以对上述实施例进行各种修改。

Claims (10)

1.一种深度域相控反演方法，其特征在于，所述反演方法包括以下步骤：

A、进行地震相分析；

B、匹配相似波形的样本井；

C、在高于地震频带范围内进行滤波，滤出高频段，以寻找具有共性结构的相似波形的截止频率；

D、插值，以建立初始模型，在插值过程中，结合地震相分析结果，进行相控；

E、对地震资料进行频率分析，确定低通频率与高通频率，并对初始模型进行滤波以滤出所述低通频率和所述高通频率，得到带陷初始模型；

F、结合有色反演，利用频率域合并有色反演的中频部分与带陷初始模型的低频和高频部分，得到绝对的波阻抗或速度反演体，完成深度域储层反演。

2.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，所述步骤A利用地震资料划分地震相，并分析工区内地震相特征。

3.根据权利要求2所述的深度域相控反演方法，其特征在于，在所述划分地震相步骤中，选择沉积微相个数的1倍、2倍、1.5倍的作为地震相分类个数。

4.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，利用神经网络的波形分类进行地震相分析。

5.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，所述步骤B利用地震相划分的成果进行约束，找到地震波形相似的样本井。

6.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，在所述步骤B中，在目的层时窗范围内，匹配的地震波形样本时窗长度不小于一个波长。

7.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，所述反演方法还包括基于地震相的细微变化优选有效样本井。

8.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，所述插值步骤采用克里金插值、反距离加权插值或反三角加权插值。

9.根据权利要求1所述的深度域相控反演方法，其特征在于，在所述步骤D中：

假设空间待插点为P，P点邻域内有已知n个散点(n≥3)，则：

$Z_P=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i{Z}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i},$

ω_i＝A_i*B_i，

其中，Z_p表示待插点值，ω_i为第i点的权系数，A_i表示第i个已知点通过插值得到的权系数，B_i表示第i个已知点的相控加权系数。

10.根据权利要求9所述的深度域相控反演方法，其特征在于，B_i由地震相分类结果与样本井的距离远近综合得到，地震相分类结果B(N)由下式得到：

$B=\left\{\begin{array}{cc}0.8~0.95,& B\left(1\right)=B\left(2\right)=B\left(3\right)\\ 0.6~0.8,& B\left(1\right)=B\left(2\right)\≠B\left(3\right)\\ 0.4~0.6,& B\left(1\right)\≠B\left(2\right)\≠B\left(3\right)\end{array}\right.,$

样本井的距离远近由距离加权反比权系数b_i得到：

$b_i=\frac{1/d_i^2}{{\mathrm{\Σ}}_1^{n}1/d_i^2},$

式中，B(1)为第1次地震相分类、B(2)为第2次地震相分类、B(3)为第3次地震相分类，N指的是地震相的分类数，N的取值为1、2和3，n指的是样点总数；d_i表示第i个已知点与未知点的距离。