CN106896404A - 薄储层的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种薄储层的识别方法及装置，属于油气物探工程领域。所述方法包括：获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过总体经验模态分解CEEMD算法确定目标地震道信号S’，根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，解决了相关技术中对薄储层识别时效率较低的问题。本发明用于识别薄储层。

Description

薄储层的识别方法及装置

技术领域

本发明涉及油气物探工程领域，特别涉及一种薄储层的识别方法及装置。

背景技术

随着油气勘探程度的提高，油气勘探的目标更加隐蔽，油气储层的厚度更薄，特别是对于厚度小于10米的薄储层，例如砂泥岩薄储层，激发地震波后，从该薄储层反射的地震道信号较为微弱，根据该微弱的反射地震道信号识别薄储层的难度较高。

相关技术中，一般采用谱白化算法、谱蓝化算法以及反Q滤波算法对待识别储层反射的地震道信号进行检测和处理，通过上述算法能够展宽信号的频谱，提高地震道信号的分辨率，进而能够更准确的识别出该待识别储层中的薄储层。

但是，相关技术中的薄储层的识别算法计算时间较长，计算复杂度较高，对薄储层的识别效率低。

发明内容

为了解决相关技术中对薄储层的识别效率较低的问题，本发明实施例提供了一种薄储层的识别方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种薄储层的识别方法，所述方法包括：

获取待识别储层的原始地震道信号S；

分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示所述原始地震道信号S的第i阶导数，所述n为根据所述原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，所述i为大于等于2，且小于等于所述n的整数；

根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过总体经验模态分解CEEMD算法确定目标地震道信号S’，所述CEEMD算法为：

其中，Gau()表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，所述第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，所述第二阈值其中表示向下取整；

根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。

可选的，所述分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，包括：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，所述待分析导数包括：所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，所述循环终止条件为：

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，所述原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及所述原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，所述主频计算公式为：

其中，f为频率变量，S^j(f)为所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当所述述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至所述待分析导数对应的主频D^j不满足所述循环终止条件，将不满足所述循环终止条件的待分析导数对应的j确定为所述叠加阈值。

可选的，所述预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

可选的，所述Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

另一方面，提供了一种薄储层的识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别储层的原始地震道信号S；

计算模块，用于分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示所述原始地震道信号S的第i阶导数，所述n为根据所述原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，所述i为大于等于2，且小于等于所述n的整数；

确定模块，用于根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，所述CEEMD算法为：

其中，Gau()表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，所述第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，所述第二阈值其中表示向下取整；

识别模块，用于根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。

可选的，所述计算模块，还用于：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，所述待分析导数包括：所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，所述循环终止条件为：

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，所述原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及所述原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，所述主频计算公式为：

其中，f为频率变量，S^j(f)为所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当所述述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至所述待分析导数对应的主频D^j不满足所述循环终止条件，将不满足所述循环终止条件的待分析导数对应的j确定为所述叠加阈值。

可选的，所述预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

可选的，所述Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本发明实施例提供了一种薄储层的识别方法及装置，该方法包括：获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，最后通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，提高了薄储层的识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种薄储层的识别方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种薄储层的识别方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种薄储层的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供了一种薄储层的识别方法，参见图1，该方法包括：

步骤101、获取待识别储层的原始地震道信号S。

步骤102、分别计算该原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示该原始地震道信号S的第i阶导数，该n为根据该原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，该i为大于等于2，且小于等于该n的整数。

步骤103、根据该原始地震道信号S和该n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过总体经验模态分解(英文：Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition；简称：CEEMD)算法确定目标地震道信号S’。

该CEEMD算法为：

其中，Gau()表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，该第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，该第二阈值其中表示向下取整。

步骤104、根据该目标地震道信号S’，识别该待识别储层中的薄储层。

综上所述，本发明实施例提供的一种薄储层的识别方法，该方法包括：获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，提高了薄储层的识别效率。

可选的，该分别计算该原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，包括：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，该待分析导数包括：该原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，该循环终止条件为：

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j _- ¹和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，该原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及该原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，该主频计算公式为：

其中，f为频率变量，S^j(f)为该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当该述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至该待分析导数对应的主频D^j不满足该循环终止条件，将不满足该循环终止条件的待分析导数对应的j确定为该叠加阈值。

可选的，该预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

可选的，该Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

综上所述，本发明实施例提供的一种薄储层的识别方法，该方法包括：获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，提高了薄储层的识别效率。

图2是本发明实施例提供的另一种薄储层的识别方法的流程图，如图2所示，该方法包括：

步骤201、获取待识别储层的原始地震道信号S。执行步骤202。

为了提高生产效率和便于识别地震波，每次人工激发地震波时都会在待识别储层的多个观测点上同时接收反射的地震信号，其中每个观测点上接收到的地震信号即为一道地震信号。在本发明实施例中，可以分别获取每一道原始地震道信号S。

步骤202、当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件。

当该述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，即令j＝j+2，并重复执行步骤202；其中，该判断过程是指判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件；当该待分析导数对应的主频D^j不满足该循环终止条件，执行步骤203。

为了获取原始地震道信号中的高频信息，可以对该原始地震道信号S从第二阶开始进行循环求导，并根据待分析导数对应的主频，确定循环求导的次数。其中，该待分析导数包括：该原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，该循环终止条件为：

公式(1)

其中，ε为预设的终止参数，在实际应用中，该预设的终止参数ε的取值范围可以为0.2至0.3，即0.2≤ε≤0.3。

上述公式(1)中的D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，该原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及该原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，该主频计算公式为：

公式(2)

其中，f为频率变量，S^j(f)为该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数。其中，原始地震道信号S的第j阶导数S^j也可以称为第j阶衍变地震道信号。

当该述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，即令j＝j+2，并重复执行步骤202；当该待分析导数对应的主频D^j不满足该循环终止条件，执行步骤203。

步骤203、将不满足该循环终止条件的待分析导数对应的j确定为叠加阈值n。执行步骤204。

当待分析导数对应的主频D^j不满足上述公式(1)所示的循环终止条件时，即可将该j确定为叠加阈值n。

步骤204、根据原始地震道信号S和n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’。执行步骤205。

该CEEMD算法为：

公式(3)

其中，Gau()表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，该第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，该第二阈值其中表示向下取整；该Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

在本发明实施例中，可以先对原始地震道信号S在区域[-1，1]内进行归一化处理，该归一化处理后的信号可以表示为：Nor(S)，之后，可以对该归一化处理后的信号进行高斯变换，得到新的高斯三维地震数据Gau(Nor(S))，其中，高斯变换中所采用的一维零均值高斯函数可以为：

其中r为平滑半径，σ为正态分布的标准偏差。由于高斯变换实质是一种低通滤波，因此经过高斯变换后的高斯三维地震数据将凸显原始地震道信号中的低频分量。

之后，可以根据上述步骤202中确定的叠加阈值，将该原始地震道信号S的n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ中的偶数阶导数与该与归一化后的原始地震道信号Nor(S)进行叠加，即将该偶数阶的衍变地震道信号与Nor(S)进行叠加。

上述公式(3)中的表示对偶数阶的衍变地震道信号中，阶数为2的奇数倍的衍变地震道信号(即第2阶、第6阶和第10阶等阶数的衍变地震道信号)分别进行归一化后，再进行求和处理。其中，M为满足条件：4M-2≤n中的最大值。

上述公式(3)中的表示对偶数阶的衍变地震道信号中，阶数为4的整数倍的衍变地震道信号(即第4阶、第8阶和第12阶等阶数的衍变地震道信号)分别进行归一化后，再进行求和处理。其中，其中表示向下取整。从上述两个求和公式可以看出，在对偶数阶的地震道信号进行叠加时，叠加的偶数阶的衍变地震道信号的阶数上限即为步骤202中所确定叠加阈值n。

在本发明实施例中，从上述公式(3)中可以看出，将偶数阶的衍变地震道信号与归一化后的原始地震道信号Nor(S)进行叠加时，主要考虑了时移和极性两个因素。对原始地震道信号S求一阶导数即相当于对地震道信号进行90度相移，此时一阶衍变地震道信号将与原始地震道信号不对称，无法与原始地震道信号进行叠加(叠加后将产生干扰信号)。同样，其它奇数阶衍变地震道信号与原始地震道信号也属于不对称的地震道信号，因此也无法与原始地震道信号进行叠加。而偶数阶的衍变地震道信号，比如对原始地震道信号求取二阶导数(在实际计算时，可以用一次前向差分和一次后向差分来近似，其它偶数阶衍变地震道信号可以同样处理)后，得到的二阶衍变地震道信号与原始地震道信号是对称的(即时移对称)，只是振幅值的极性相反，因此在叠加时，需要添加一个负号。类似地，四阶衍变地震道信号与原始地震道信号相比是对称的，且极性相同，六阶衍变地震道信号与原始地震道信号相比是对称的，极性相反。因此，4的整数倍阶数的衍变地震道信号S^4k在进行归一化处理后可以直接与归一化后的原始地震道信号Nor(S)进行相加，而2的奇数倍阶数的衍变地震道信号S^4i-2在进行归一化处理后，需要添加负号才能与归一化后的原始地震道信号Nor(S)进行相加。

将上述归一化后的原始地震道信号Nor(S)、归一化后的高斯三维地震数据Gau(Nor(S))以及偶数阶的衍变地震道信号进行叠加后，即可通过CEEMD算法对该叠加后的结果进行处理，进而确定目标地震道信号S’。

步骤205、根据该目标地震道信号S’，识别该待识别储层中的薄储层。

根据上述CEEMD算法确定的目标地震道信号S’，由于通过对原始地震道信号进行高斯变换，提升了待识别储层所反射的原始地震信号中的低频段能量，在对原始地震信号进行循环求导的过程中，由于求导运算具有非线性特性，可以压制低频，并且这种压制效果随着求导阶数的增加而越明显。并且对高频抬高的速率也是非线性的，其随着求导阶数的增加而越不明显。这种特性使得求导后的高频噪音的抬升效果最小化，更多地保留有效信号的高频成分。通过循环不断地将归一化的衍变地震道信号与归一化后的原始地震道信号进行叠加，能够在不抬高噪音和保留中频信息的同时，拓宽地震道信号的频带范围，以便将处在低频和高频范围内的弱信号逐步增强，最终达到检测弱信号，进而识别薄储层的目的。

需要说明的是，本发明提供的薄储层识别方法能够解决断层发育构造复杂、水平或者具有倾角的薄层或薄互层层间弱信号的识别问题，当倾角较大的时候识别效果也很好。

综上所述，本发明实施例提供的一种薄储层的识别方法，该方法包括：获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层识别方法，通过对原始地震道信号进行高斯变换，提升了待识别储层所反射的原始地震信号中的低频段能量，再通过获取原始地震道信号的偶数阶衍变地震道信号，提升了待识别储层所反射的原始地震信号中的高频段能量，最后通过CEEMD算法对叠加后的信号进行处理，以压制高频的衍生干扰信息。

图3是本发明实施例提供的一种薄储层的识别装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：

获取模块301，用于获取待识别储层的原始地震道信号S。

计算模块302，用于分别计算该原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示该原始地震道信号S的第i阶导数，该n为根据该原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，该i为大于等于2，且小于等于该n的整数。

确定模块303，用于根据该原始地震道信号S和该n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，该CEEMD算法为：

其中，Gau()表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，该第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，该第二阈值其中表示向下取整。

识别模块304，用于根据该目标地震道信号S’，识别该待识别储层中的薄储层。

综上所述，本发明实施例提供的一种薄储层的识别装置，该装置可以获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，提高了薄储层的识别效率。

可选的，该计算模块302，还用于：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，该待分析导数包括：该原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，该循环终止条件为：

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，该原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及该原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，该主频计算公式为：

其中，f为频率变量，S^j(f)为该原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当该述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至该待分析导数对应的主频D^j不满足该循环终止条件，将不满足该循环终止条件的待分析导数对应的j确定为该叠加阈值。

可选的，该预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

可选的，该Nor()表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

综上所述，本发明实施例提供的一种薄储层的识别装置，该装置可以获取待识别储层的原始地震道信号S；分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数；根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数，通过CEEMD算法确定目标地震道信号S’，并根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。该薄储层的识别算法复杂度较低，计算用时较短，提高了薄储层的识别效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

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 (8)

1.一种薄储层的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别储层的原始地震道信号S；

分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示所述原始地震道信号S的第i阶导数，所述n为根据所述原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，所述i为大于等于2，且小于等于所述n的整数；

根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过总体经验模态分解CEEMD算法确定目标地震道信号S’，所述CEEMD算法为：

$S^{\′}=CEEMD\left\{Nor\left(Nor\right(S)+Gau(Nor\left(S\right))-\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}Nor\left(S^{4i-2}\right)+\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}Nor(S^{4k}\left)\right)\right\};$

其中，Gau( )表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor( )表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，所述第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，所述第二阈值其中表示向下取整；

根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，包括：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，所述待分析导数包括：所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，所述循环终止条件为：

$\frac{D^{j+1}-D^j}{D^j-D^{j-1}}\≤\mathrm{\ϵ};$

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，所述原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及所述原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，所述主频计算公式为：

$D^j=\frac{{\∫}_0^{\mathrm{\∞}}{\mathrm{fS}}^j\left(f\right)df}{{\∫}_0^{\mathrm{\∞}}{S}^j\left(f\right)df};$

其中，f为频率变量，S^j(f)为所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当所述述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至所述待分析导数对应的主频D^j不满足所述循环终止条件，将不满足所述循环终止条件的待分析导数对应的j确定为所述叠加阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，

所述Nor( )表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。

5.一种薄储层的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别储层的原始地震道信号S；

计算模块，用于分别计算所述原始地震道信号S的第2阶至第n阶导数，得到n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，其中，Sⁱ表示所述原始地震道信号S的第i阶导数，所述n为根据所述原始地震道信号S的导数确定的叠加阈值，所述i为大于等于2，且小于等于所述n的整数；

确定模块，用于根据所述原始地震道信号S和所述n-1个导数：S²，...Sⁱ，...，Sⁿ，通过总体经验模态分解CEEMD算法确定目标地震道信号S’，所述CEEMD算法为：

$S^{\′}=CEEMD\left\{Nor\left(Nor\right(S)+Gau(Nor\left(S\right))-\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}Nor\left(S^{4i-2}\right)+\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}Nor(S^{4k}\left)\right)\right\};$

其中，Gau( )表示对括号内的内容进行高斯变换，Nor( )表示对括号内的内容进行归一化处理，M为预设的第一阈值，N为预设的第二阈值，所述第一阈值M为满足条件：4M-2≤n中的最大值，所述第二阈值其中表示向下取整；

识别模块，用于根据所述目标地震道信号S’，识别所述待识别储层中的薄储层。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于：

当j≥2时，判断待分析导数对应的主频D^j是否满足循环终止条件，所述待分析导数包括：所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j，第j+1阶导数S^j+1和第j-1阶导数S^j-1，所述循环终止条件为：

$\frac{D^{j+1}-D^j}{D^j-D^{j-1}}\≤\mathrm{\ϵ};$

其中，ε为预设的终止参数，D^j，D^j-1和D^j+1分别为根据主频计算公式确定的所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的主频，所述原始地震道信号S的第j+1阶导数S^j+1的主频，以及所述原始地震道信号S的第j-1阶导数S^j-1的主频，所述主频计算公式为：

$D^j=\frac{{\∫}_0^{\mathrm{\∞}}{\mathrm{fS}}^j\left(f\right)df}{{\∫}_0^{\mathrm{\∞}}{S}^j\left(f\right)df};$

其中，f为频率变量，S^j(f)为所述原始地震道信号S的第j阶导数S^j的频谱函数；

当所述述待分析导数对应的主频D^j满足循环终止条件时，将j+2得到新的j，重复执行上述判断过程，直至所述待分析导数对应的主频D^j不满足所述循环终止条件，将不满足所述循环终止条件的待分析导数对应的j确定为所述叠加阈值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述预设的终止参数ε的取值范围为0.2至0.3。

8.根据权利要求5至7任一所述的装置，其特征在于，

所述Nor( )表示对括号内的内容进行归一化处理后得到的数值在区域[-1，1]内。