CN107203004B - 一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法 - Google Patents

一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法,包括以下步骤:将地震数据划分到不同的时间窗口;对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换;对小波变换后的地震数据逐个进行频谱延拓;以及利用小波变换反变换重构地震数据。通过理论模型及实际地震数据测试,本方法分时窗高频延拓提高分辨率效果明显,每个时窗内均达到最佳高分辨率效果,具有较强的针对性。从模拟地震数据拓频效果来看,本专利方法具有明显的提高分辨率的优势,能在提高分辨率的同时不产生任何假同相轴,可信度高。

Description

一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法
技术领域
本发明属于地震勘探资料处理等数字信号处理技术领域。
背景技术
吸收衰减严重、地震资料分辨率低是我国西部沙丘和西南碎屑岩探区油气勘探的一个突出问题。常规基于褶积理论的高分辨率处理手段,通常无法保证处理后的保真性和信噪比。因此,开展能够在保护振幅特征和信噪比前提下,有效提高叠前、叠后资料的分辨率非常重要,可以为高分辨率地震成像和精细储层解释提供高质量基础资料。
目前高分辨率处理方法的发展趋势集中在以下几个方面:地层吸收补偿和相位校正;反褶积方法研究;高精度速度分析和动校正方法研究;高精度静校正方法研究;高精度同相叠加方法研究;叠前、叠后信噪比增强方法研究;叠前、叠后频谱展宽方法研究;高精度成像方法研究;地震岩性处理技术等。从物探的发展角度来看,高分辨率技术正从中浅层向深层、从简单构造区块向复杂区块延伸,从时间域成像到深度域成像,而且要求高分辨率处理与岩性处理相结合。另一方面,三维VSP、高分辨率井间地震勘探、多波多分量地震勘探等新技术也在蓬勃发展。
高分辨率处理技术已经达到较高水平,各种改进的反褶积算法层出不穷,如确定性子波反褶积方法、时变谱白化方法、特征值提高分辨率法、独立分量法(ICA)和盲反褶积等。但是,在地球物理信号处理中,常规基于褶积理论的高分辨率处理手段,通常无法保证处理后的保真性和信噪比,对偏移成像及反演、储层描述带来严重影响。
因此,本领域亟需一种有效提高分辨率的方法。
发明内容
本发明介绍了一种基于小波变换的分时窗高频延拓技术。本发明的方法首先将地震信号按时间方向划分为不同的时间窗口,在每个窗口内,利用连续小波变换将输入的地震信号分解为不同尺度的信号,根据优势区域信号的主频频率对不同的谐波进行频谱外推,得到主谐波和延拓后的谐波,重建地震信号,得到每个窗口内最优高分辨率效果,处理效果明显优于目前商业软件的处理效果。
根据本发明的一个方面,提供一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法,包括以下步骤:将地震数据划分到不同的时间窗口;对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换;对小波变换后的地震数据逐个进行频谱延拓;以及利用小波变换反变换重构地震数据。
进一步地,依据子波形态将地震数据沿时间方向划分为几个窗口。
进一步地,利用以下公式对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换:
其中,W是小波变换后的地震信号,f(t)是输入的地震信号,t是时间,τ>0是尺度因子,s反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
进一步地,通过连续小波变换,将地震数据逐道分解在不同的小波尺度上,选取优势区域数据进行分析,设定小波变换的频率范围和期望延拓的频谱范围,从而确定主轴频率值。
进一步地,对高频端的主轴频率按倍频程在小波域进行频谱延拓;外推以主轴频率的小波函数为基准,按倍频程向高频端延拓,得到延拓谐波。
进一步地,对高频端的频谱延拓时,振幅用每个谐波振幅替换超谐波振幅,
相位用来更新,这样便得到主谐波和一系列延拓谐波;
其中是主轴频率相位,是噪声信号相位。
进一步地,在时间窗口与时间窗口连接处采用滑动小窗口进行频谱延拓,并使用平滑边界处理。
进一步地,其特征在于,将主谐波和延拓谐波利用小波变换反变换进行重构,如下式所示,最后得到高频端的频谱延拓后的地震数据,
其中,f(t)是重构的地震信号,W是小波变换后得到主谐波和延拓谐波信号,t是时间,τ>0是尺度因子,s反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
本发明所描述的一种基于小波变换的高频延拓技术,能够在保护振幅特征和信噪比前提下,有效提高叠前叠后资料的分辨率,能根据沿时间方向的子波变化不同而逐个划分成时间窗口,在每个时间窗口内采取不同主轴频率和优势频带范围进行拓频处理,为目的层的高分辨率地震成像和精细储层解释提供高质量基础资料,该方法在本领域内属于首例。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1显示了Morlet小波波形图。
图2显示了根据本发明实施例的高频延拓方法的流程图。
图3显示了根据本发明实施例的模拟地震数据高频延拓的效果图。
图4显示了某区缝洞型储层高频延拓的效果图,其中4a)为原始剖面;4b)为FSE(Frequency spectrum extension,频谱延拓)后的剖面。
图5显示了实际地震数据FSE的效果图,其中5a)为原始剖面;5b)为FSE后的剖面;5c)为原始剖面频谱与FSE后的剖面频谱对比图。
图6显示了放大后的实际地震数据FSE拓频与反褶积提高分辨率对比的效 果图,其中6a)为原始剖面;6b)为FSE后的剖面;6c)为反褶积后的剖面;为6d)原始剖面频谱与FSE后的剖面频谱对比图;6e)为原始剖面频谱与反褶积后的剖面频谱对比图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本发明为信号处理提供了一种分时窗高频延拓提高分辨率方法。现有的高分辨率处理方法通常无法保证处理后的保真性和信噪比,对偏移成像及反演、储层描述带来严重影响,针对性不强,一般不考虑子波在地层中的吸收衰减。本发明的方法先将地震信号按时间方向划分为不同的时间窗口,在每个窗口内,利用连续小波变换将输入的地震信号分解为不同尺度的信号,根据优势区域信号的主频频率对不同的谐波进行频谱外推,得到主谐波和延拓后的谐波,重建地震信号,得到每个窗口内最优高分辨率效果。
根据本发明的一个方面,提供一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法,包括以下步骤:将地震数据划分到不同的时间窗口;对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换;对小波变换后的地震数据逐个进行频谱延拓;以及利用小波变换反变换重构地震数据。
本发明的方法中,可以采用经典的小波变换。
设x(t)是平方可积函数记作(x(t)∈L2(R)),是基本小波或母小波(motherwavelet)的函数。则
其中,WT是小波变换后的地震信号,x(t)是输入的地震信号,t是时间,τ>0 是尺度因子,a反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
称为x(t)的小波变换。式中a>0是尺度因子,τ是反映位移,其值可正可负。符号<x,y>代表内积,它的含义是(上标*代表共轭)
<x(t),y(t)>=∫x(t),y*(t)dt (2)
是基本小波的位移与尺度伸缩。
式(1)中不但t是连续变量,而且a和τ也是连续变量,因此称为连续的小波变换(CWT)。关于式(1),有以下几点应加的补充说明:
1、基本小波可能是复数信号,特别是解析信号。
2、尺度因子a的作用是将基本小波作伸缩。
3、前加的因子的目的是使不同a值下的能量保持相等。
4、式中的内积往往被不严格的解释成卷积。
下面来讨论小波变换在频域上的特点:
公式(1)的等效频域表示是:
其中,WT是小波变换后的地震信号,X(ω)是输入的地震信号,ω是频率,τ>0是尺度因子,a反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
关于式(3),可见:
如果ψ(ω)是幅频特性比较集中的带通函数,则小波变换便具有表征待分析信号X(ω)频域上局部性质的能力。
采用不同a值作处理时,各ψ(aω)的中心频率和带宽都不一样,但品质因数(即(中心频率)/(带宽))却不变。
总之,通过连续小波变换,将信号分解在不同的小波尺度上,在各个尺度上进行频谱延拓,得到一系列延拓谐波,将主谐波和延拓谐波进行重构,得到高频延拓后的地震数据。
为便于理解本发明实施例的方案及其效果,以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解,该示例仅为了便于理解本发明,其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
根据本发明的一个实施例,通过时变频谱延拓提高分辨率的方法包括以下步骤:
步骤一:将地震数据划分到不同的时间窗口。
依据子波形态(例如,浅层高频成分多子波形态较窄,中深层低频成分多子波形态较宽)将地震数据沿时间方向划分为几个时间窗口。以便接下来在每个时间窗口内进行频谱延拓流程,如图1所示,显示了Mortlet小波函数时间域和频率域。可选地,在时间窗口与时间窗口连接处采用滑动小窗口(例如,在每个点上下开小窗。)进行频谱延拓,并使用平滑边界处理。
步骤二:对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换。
首先,利用小波函数对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换(Continuous Wavelet Transform CWT),如式(4),
其中,W是小波变换后的地震信号,f(t)是输入的地震信号,t是时间,τ>0是尺度因子,s反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
通过小波变换,将地震数据逐道分解在不同的小波尺度上,选取优势区域数据进行分析,设定小波变换的频率范围和期望延拓的频谱范围,从而确定主轴频率值(例如,可通过频谱分析,根据经验界定,一般选取频带宽度,主轴频率选频率最大值)。如图2所示,是分窗口频谱延拓示意图,将地震信号从时间方向划分成几个区域,在不同的区域设置适当的主轴频率和优势频带范围。
步骤三:按倍频程逐个进行频谱延拓。
在各个小波尺度上,对高频端的主轴频率按倍频程在小波域进行频谱延拓。外推以主轴频率的小波函数为基准,按倍频程向高频端延拓,得到延拓谐波。
高频端延拓时,振幅用每个谐波振幅替换超谐波振幅,
相位用来更新,这样便得到主谐波和一系列延拓谐波;
其中是主轴频率相位,是噪声信号相位。
步骤四:重构地震数据
完成步骤三后,将主谐波和延拓谐波利用小波变换反变换进行重构,如式(6)所示,最后得到高频延拓后的地震数据。
其中,f(t)是重构的地震信号,W是小波变换后得到主谐波和延拓谐波信号,t是时间,τ>0是尺度因子,s反映位移,其值可正可负,ψ(t)是基本小波,可能是复数信号。
参照图3,描述了根据本发明一个实施例的方法简要流程。首先,逐道输入地震数据;对地震数据进行连续小波变换;对数据进行谱白化处理得到了改进后的主谐波;在不同的时间窗口内,按子波形态(即频率的不同)设置拓频参数;按倍频程延拓后得到延拓谐波;如果分辨率达到要求即结果满意,接下来进行连续小波反变换,最后输出数据;如果结果不满意,即分辨率太低或太高,则返回调整拓频参数。分辨率是否达到要求,可以通过对比原始与拓频结果的频带宽度进行判断。
采用本专利的方法对实际地震资料进行高频延拓处理,并与常规提高分辨率的反褶积技术进行对比。如图4所示为某区缝洞型储层高频延拓的效果图,图4a)为原始剖面,可以看到振幅能量较强的风化壳,同相轴非常粗,一些微小的反射层难以分辨,图4b)为FSE后的高分辨率剖面,可以看到弱小的反射层被分开了,分辨率得到了提高。
如图5是实际地震数据FSE的效果图,图5a)为原始剖面,图5b)为FSE后的剖面,可以看到FSE后的剖面分辨率明显提高,断层也刻画的非常清晰, 图5c)为原始剖面频谱与FSE后的剖面频谱对比图,本发明技术在没有损失低频的情况下,有效拓宽了有效信号的频带。
如图6是放大后实际地震数据FSE拓频与反褶积提高分辨率对比效果图,图6a是原始剖面,图6b)为FSE后的剖面,可以看到分辨率明显提高了,图6c)为反褶积后的剖面,可以看到波形被打花了,每个大波形上都有小旁瓣,不保幅,图6d)为是原始剖面频谱与FSE后的剖面频谱对比图,可以看到FSE有效拓宽了频谱,图6e)是原始剖面频谱与反褶积后的剖面频谱对比图,可以看到,仅仅是把旁瓣的能量给提上来了,主频的频谱并没有拓宽。
通过理论模型及实际地震数据测试,本方法分时窗高频延拓提高分辨率效果明显,每个时窗内均达到最佳高分辨率效果,具有较强的针对性。
从模拟地震数据拓频效果来看,本专利方法具有明显的提高分辨率的优势,能在提高分辨率的同时不产生任何假同相轴,可信度高。
以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (6)

1.一种通过时变频谱延拓提高分辨率的方法,其特征在于,包括以下步骤:
将地震数据划分到不同的时间窗口;
对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换;
对小波变换后的地震数据逐个进行频谱延拓;以及
利用小波变换反变换重构地震数据;
其中,通过连续小波变换,将地震数据逐道分解在不同的小波尺度上,选取优势区域数据进行分析,设定小波变换的频率范围和期望延拓的频谱范围,从而确定主轴频率值;
依据子波形态将地震数据沿时间方向划分为几个窗口。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用以下公式对每个时间窗口内的地震数据进行连续小波变换:
其中,W(τ,s)是小波变换后的地震信号,f(t)是输入的地震信号,t是时间,s>0是尺度因子,τ反映位移,其值为正或负,ψ(t)是基本小波。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对高频端的主轴频率按倍频程在小波域进行频谱延拓;外推以主轴频率的小波函数为基准,按倍频程向高频端延拓,得到延拓谐波。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对高频端的频谱延拓时,振幅用每个谐波振幅替换超谐波振幅,相位用来更新,得到主谐波和一系列延拓谐波;其中是主轴频率相位,是噪声信号相位。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在时间窗口与时间窗口连接处采用滑动小窗口进行频谱延拓,并使用平滑边界处理。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,将主谐波和延拓谐波利用小波变换反变换进行重构,如下式所示,最后得到高频端的频谱延拓后的地震数据,
其中,f(t)'是重构的地震信号,W(τ,s)'是小波变换后得到主谐波和延拓谐波信号,t是时间,s>0是尺度因子,τ反映位移,其值为正或负,CΨ是常数,ψ(t)是基本小波。
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