CN107356965A - 基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法 - Google Patents

基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，包括六个主要步骤：①通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并区分为地震噪音和反演噪音；②通过叠后小波分频方法对地震资料开展地震噪音压制预处理；③针对去噪后地震数据，构建反射系数反演关键参数（子波逆变换因子F、反演优势频带Q、反演初始模型S(n)）；④通过多正则化参数反演结果加权叠加对反演噪音开展压制，获得反射系数反演结果；⑤通过频谱分析和标定后的声波曲线对反演结果开展质量监控（QC），获得最终成果数据；⑥基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，预测砂体空间展布特征。与其他薄储层预测方法相比，本方法具有较强的反演抗噪性，能够消除原始地震资料中的薄层干涉，大大提高薄层的预测精度，降低油气勘探风险。

Description

基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法
技术领域
本发明涉及油气综合勘探领域，是基于常规采集的纵波地震资料，通过多正则化参数反演结果加权叠加压制反演噪音的反射系数反演薄储层预测方法。
背景技术
近年来，随着油气勘探的重心从构造圈闭向岩性、地层等隐蔽圈闭逐渐转变，隐蔽油气藏的石油地质储量在所有圈闭中所占的比例也不断上升，因此，隐蔽油气藏及其相应的薄储层识别与预测早已成为新的油气勘探重点方向之一，也是当前勘探的主要难点之一。
由于地震采集、处理技术的飞速发展，使其识别对象的精度日渐提高，也成为了隐蔽圈闭薄储层识别中必不可少的手段和技术方法，但受限于砂体的厚度较薄，加之原始地震资料主频低，薄层干涉等因素的存在，使得基于原始地震资料对薄储层的解释难以实现，而基于原始地震资料的叠后地震属性、测井约束波阻抗反演等常规技术手段一般具有多解性、精度低等问题，难以对薄储层的展布特征进行精细刻画。
准噶尔盆地西缘车排子凸起白垩系储层即是具有上述特点的储层类型，整体为一套滩坝相沉积，不仅砂体厚度薄，地震反射干涉严重，储-震对应关系差，同时地层的顶底接触关系复杂，使得叠后属性等常规技术很难对砂体发育规模以及砂体超覆点和削截点进行准确描述。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于常规采集的纵波地震资料，通过多正则化参数反演结果加权叠加压制反演噪音的反射系数反演薄储层预测方法，本方法具有较强的反演抗噪性，能够消除原始地震资料中的薄层干涉，大大提高薄层的预测精度，降低油气勘探风险。
本发明基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法采用如下步骤：
(1)通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并详细区分为地震噪音和反演噪音，分别开展压制；
(2)针对地震噪音，通过叠后小波分频去噪方法对地震资料开展地震噪音压制预处理；
(3)针对步骤(2)得到的去噪后的实际工区地震数据，开展反射系数反演关键参数的构建；
(4)针对反演噪音，通过多正则化参数反演结果加权叠加对反演噪音开展压制，并获得反射系数反演结果；
(5)通过频谱分析和精细标定后的声波曲线对步骤(4)得到的反演结果开展质量监控，若不符合质量监控要求，则返回步骤(3)，重新构建关键参数及加权叠加；
6)基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，预测砂体空间展布特征。
上述预测方法进一步包括：
由于噪音对反射系数反演效果具有强烈干扰，为了精细控制噪音扰动，因此在步骤(1)中，
所述的通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源是指：通过楔状体模型(其中砂体厚度变化可以为从50m至0m)以实际地震资料主频开展正演，并对正演地震记录加入不同能量地震噪音(比如0％～25％)，分别开展反演，基于反演结果分析实际噪音的来源；
所述的详细区分为地震噪音和反演噪音，分别开展压制是指：对于反演噪音需要通过算法改进进行压制，对于地震噪音则需要根据由反演结果拟合的地震噪音能量与反演可分辨砂体厚度关系计算出识别工区目标砂体所需要的最低信噪比值，若实际地震资料信噪比低于该值，则需要开展地震去噪预处理。
作为噪音精细压制的必要步骤，针对原始地震数据中的地震噪音一般采用叠后小波分频去噪方法进行压制，因此在步骤(2)中，
所述的叠后小波分频去噪方法针对的是噪音集中于某一频段的地震数据，去噪处理主要包括原始地震数据小波变换分频处理、对噪音集中的分频剖面分离干扰波、去噪后分频数据回构得到成果地震剖面三个主要步骤。
针对第二步得到的去噪后实际工区地震数据开展反演关键参数的构建，因此在步骤(3)中，
所述的反射系数反演关键参数构建针对的是去噪后的实际工区地震数据；
所述的需要构建的反射系数反演关键参数主要包括子波逆变换因子F、反演优势频带Q以及反演初始模型S(n)，其间，子波逆变换因子F通过匹配追踪算法提取实际地震资料时变、空变子波进行构建，反演优势频带Q通过主成分分析进行确定；反演初始模型S(n)通过L1范数分频算法获得主频数据体进行构建。
反射系数反演的基本思路可表达为Tikhonov正则化方程求泛函极小：
||Real(F·m)-d||2-α*S(n)＝Min(re,ro,T,t)
式中：d为实际地震道数据，F为子波逆变换算子，m为反射系数模型，α为正则化系数，S(n)为地质约束条件。
其间，正则化参数是反射系数反演核心目标函数中对噪音扰动的控制参数，但仅通过该参数对噪音控制效果不理想，具体表现为：当给定较小的正则化参数时，反演剖面分辨率较高，细节刻画较好，但噪音较多，当给定大正则化参数时，反演剖面噪音明显压制，代表有效反射的中强反射系数反演效果较好，但细节刻画不理想。
为了最大程度保证反演结果分辨率和信噪比，首先通过分析认为反演噪音是由反演策略存在不确定性引起，导致该类噪音在空间位置和频率特性上具有显著随机分布的特征，因此，针对反演噪音的该显著特征，提出一种正则化参数反演结果加权叠加反演噪音压制策略，因此在步骤(4)中，
所述的多正则化参数反演结果加权叠加反演噪音压制策略是基于反演核心目标函数提出的一种利用反演噪音随机性特征的噪音压制策略，其具体步骤为：
1、通过反演实验确定正则化参数的有效值域范围，记为(α1～α2)；
2、在第1步中确定的正则化参数有效值域范围内，顺序给定N个正则化参数，并分别进行反演，假设Ni为第i次反演，则该次所使用的正则化系数由下式确定：
3、鉴于大正则化系数反演结果中有效信号更为显著，将第2步得到的N个反演结果以“大正则化系数大权值、小正则化系数小权值”为原则进行加权叠加，得到初步叠加数据，其间，第i次反演结果的叠加权值由下式确定：
4、统计N次反演结果中反射系数的值域范围，以该值域的下限为门槛值，将初步叠加数据进行过滤，得到成果数据。
对反演结果的质量监控分为两个方面，一个是频谱分析，侧重于监控反演结果的整体数据品质；另一个是通过精细标定的声波曲线，侧重于监控反演结果对地质问题反映的精确程度，因此在步骤(5)中，
所述的对反演结果进行质量监控的频谱分析中主要有两个要求：(1)反演结果频谱中0Hz附近的振幅要实现最小化；(2)来自原始资料的低频部分和增加的高频部分之间的缺口实现最小化；
所述的对反演结果进行质量监控的声波曲线，经精细时深标定后，其显著反射界面(声波曲线拐点)须与反射系数剖面具有良好的对应关系，二者相关度达到75％及以上。
在步骤(6)中，基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，主要包括以下几个方面：(1)优化目的层位解释方案；(2)消除薄层干涉影响，精细描述砂体垂向发育特征；(3)提高横向分辨率，预测砂体横向展布特征。
本发明的提供一种基于常规采集的纵波地震资料并通过多正则化参数反演结果加权叠加压制反演噪音的反射系数反演薄储层预测方法，与其他薄储层预测方法相比，本方法具有较强的反演抗噪性，能够消除原始地震资料中的薄层干涉，大大提高薄层的预测精度，降低油气勘探风险。
附图说明
图1为本发明基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法流程框图。
图2为本案例中车排子地区白垩系反射系数反演结果的频谱分析，图中横坐标为频率，单位Hz，纵坐标为振幅强度，无量纲。
图3为本案例中车排子地区白垩系经精细标定的反射系数反演剖面，图中测井曲线为声波曲线。
图4为本案例中车排子地区白垩系基于原始地震数据和反射系数反演数据进行层位解释的对比，上图为原始地震资料及其解释方案，下图为反射系数反演资料及其解释方案。
图5为本案例中车排子地区白垩系原始地震剖面与反射系数反演剖面薄砂体描述对比，上图为原始地震资料，下图为反射系数反演剖面。
图6为本案例中车排子地区白垩系反射系数反演与常规阻抗反演砂体平面预测对比，左图为基于反射系数反演结果的砂体预测结果，右图为基于常规波阻抗反演结果的砂体预测结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实例中的附图，对本发明实施案例中的技术方案进行清楚、完整的表述，显然，所描述的实施案例仅仅是本发明一部分实施案例，而不是全部的实施案例。基于本发明中的实施案例，本领域普通技术人员没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施案例，均属于本发明保护的范围。
图1为本发明提供的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
第一步，)通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并详细区分为地震噪音和反演噪音，分别开展压制。
本案例中设计了一个楔状体模型(砂体厚度变化从50m至0m)，以车排子地区实际地震资料主频40Hz开展正演，并对正演地震记录加入不同能量地震噪音(0％～25％)，分别开展反演，基于反演结果分析实际噪音的来源，并详细区分为地震噪音和反演噪音，针对两类噪音的特点，分别拟定压制策略：对于反演噪音需要通过算法改进进行压制，对于地震噪音，根据由反演结果拟合的地震噪音能量与反演可分辨砂体厚度关系计算出识别工区厚度为6m的目标砂体所需要的最低信噪比值为4，计算实际地震资料信噪比发现基本低于该值，因此需要首选对研究区资料开展地震去噪预处理。
第二步，针对地震噪音，通过叠后小波分频去噪方法对地震资料开展地震噪音压制预处理。
通过大量的去噪实验发现本案例地震资料噪音在频率上具有一定的特征，往往集中于某一频段，针对这一特点，采用叠后小波分频去噪方法对其进行压制，具体而言包括以下三个主要步骤：原始地震数据小波变换分频处理、保持优势频带不变的前提下对噪音集中的分频剖面分离干扰波、去噪后分频数据回构得到成果地震剖面。
第三步，针对去噪后的实际工区地震数据，构建反射系数反演关键参数。
针对第二步得到的去噪后地震数据开展反演关键参数构建，具体而言，首先通过基于完备子波库的匹配追踪算法分地震子体从地震数据中提取出合理的时变、空变子波构建子波逆变换因子F，一般用于提取时变、空变子波的地震子体大小线道间距设置为10X10，然后通过对地震数据的主成分分析，分离出作为第一主成分的有效信号，进一步去噪的同时，明确地震数据有效信号所处频带，对于本案例地震资料而言优势频带Q为15～64Hz，最后选用L1范数分频算法计算得到一系列分频体，并以主频地震数据体(40Hz)作为本案例的反演初始模型S(n)。
第四步，多正则化参数反演结果加权叠加压制反演噪音。
对于反演噪音，利用其在空间位置和频率特性上的随机分布特征，通过一种正则化参数反演结果加权叠加反演噪音压制策略进行压制，具体到本案例地震资料下述步骤参数设置如下：
1、通过对L100108南北向地震剖面反演实验确定该工区正则化参数的有效值域范围为(0.05～0.15)；
2、在第1步中确定的正则化参数有效值域范围内，顺序给定50个正则化参数，并分别进行反演，假设Ni为第i次反演，则该次所使用的正则化系数由下式确定：
3、鉴于大正则化系数反演结果中有效信号更为显著，将第2步得到的50个反演结果以“大正则化系数大权值、小正则化系数小权值”为原则进行加权叠加，得到初步叠加数据，其间，第i次反演结果的叠加权值由下式确定：
4、统计50次反演结果中反射系数的值域范围为(0.065～0.732)，以该值域的下限0.065为门槛值，将初步叠加数据进行过滤，得到反演成果数据。
第五步，通过频谱分析和精细标定后的声波曲线对反演结果开展质量监控。
对本案例的反演结果的质量监控从两个方面进行，图2是反演结果频谱分析，侧重于监控反演结果的整体数据品质，可以发现反演结果频谱中0Hz附近的振幅不存在能量异常，同时来自原始资料的低频部分和增加的高频部分之间的缺口实现较小，处于可以接受的范围；图3为精细标定的声波曲线，侧重于监控反演结果对地质问题反映的精确程度，通过与反演剖面的对比可以发现声波曲线显著反射界面(拐点处)须与反射系数剖面具有良好的对应关系，二者相关度达到75％及以上。因此该反演结果符合质量控制的要求，可作为最终的成果数据输出。
第六步，基于反射系数成果数据开展砂体精细解释。
本案例中，基于反射系数成果数据对砂体精细解释主要包括以下几个方面：(1)优化目的层位解释方案；(2)消除薄层干涉影响，精细描述砂体垂向发育特征；(3)提高横向分辨率，预测砂体横向展布特征。
图4为基于原始地震数据和反射系数反演数据进行层位解释的对比，可以发现受地表采集及地下地质特征等因素影响，原始地震资料品质较低，且地震资料同相轴反射破碎、接触关系杂乱，如图3上图绿色框内，层位解释遇到同相轴分叉，且没有明确的证据表明该按照哪个同相轴进行解释，上述问题的存在导致目的层段解释方案出现诸如穿时、解释证据不足等一系列问题，严重影响了基于反演数据开展砂体精细解释工作的开展。图4下为相同测线的反射系数反演剖面，通过比对可以发现，反射系数剖面可以清楚地指明原始地震剖面中A框内的地层延伸趋势为相对靠下面的位置，同时按照新的解释思路也对目的层位进行了合理外推(B框)，从而实现了层位解释方案的优化，同时也扩大了可能存在的圈闭面积。
图5为原始地震剖面与反射系数反演剖面薄砂体描述对比，可以发现：图4上为原始地震剖面，绿框位置发育多套滩坝相薄砂体，而井震精细标定表明它们在地震剖面中干涉于同一同相轴内，仅通过地震资料无法对薄砂体进行解释。图4下为相应的反射系数反演剖面，它较好地消除了原始地震数据中的薄层干涉影响，可以将地震数据中无法区分相互叠置的多套薄层滩坝砂体较好地进行区分。
图6为反射系数反演与常规阻抗反演砂体平面预测对比，可以发现：与常规阻抗反演相比，反射系数反演结果显示砂体横向分辨率更高，砂体展布规律与地质认识基本一致，并且与实钻井吻合较好，如排609-4井发育一套10米厚的泥岩，排609-6井则发育一套12米厚的砂岩夹薄层泥岩，在反射系数反演预测结果与上述录井信息对应较好，而在常规波阻抗反演结果预测结论则恰恰相反。
预测结果显示：白垩底部扇三角洲砂体主要分布在西部近岸区域，如车浅1、排609-6井、排609-5等井区，另外，即使在扇体内部，砂体厚度也存在一定的变化，相较于扇中位置，扇根位置砂体更为发育，而远源多为点状滩坝砂体，规模小、厚度薄，若有断层沟通亦有成藏可能。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于包括下列步骤：
(1)通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源，并详细区分为地震噪音和反演噪音，分别开展压制；
(2)针对地震噪音，通过叠后小波分频去噪方法对地震资料开展地震噪音压制预处理；
(3)针对步骤(2)得到的去噪后的实际工区地震数据，开展反射系数反演关键参数的构建；
(4)针对反演噪音，通过多正则化参数反演结果加权叠加对反演噪音开展压制，并获得反射系数反演结果；
(5)通过频谱分析和精细标定后的声波曲线对步骤(4)得到的反演结果开展质量监控，若不符合质量监控要求，则返回步骤(3)，重新构建关键参数及加权叠加；
(6)基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，预测砂体空间展布特征。
2.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(1)中，
所述的通过噪音扰动分析，确定影响反演效果的噪音来源是指：通过楔状体模型以实际地震资料主频开展正演，并对正演地震记录加入不同能量地震噪音，分别开展反演，基于反演结果分析实际噪音的来源；
所述的详细区分为地震噪音和反演噪音，分别开展压制是指：对于反演噪音需要通过算法改进进行压制，对于地震噪音则需要根据由反演结果拟合的地震噪音能量与反演可分辨砂体厚度关系计算出识别工区目标砂体所需要的最低信噪比值，若实际地震资料信噪比低于该值，则需要开展地震去噪预处理。
3.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(2)中，
所述的叠后小波分频去噪方法针对的是噪音集中于某一频段的地震数据，去噪处理主要包括原始地震数据小波变换分频处理、对噪音集中的分频剖面分离干扰波、去噪后分频数据回构得到成果地震剖面三个主要步骤。
4.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(3)中，
所述的反射系数反演关键参数构建针对的是去噪后的实际工区地震数据；
所述的需要构建的反射系数反演关键参数主要包括子波逆变换因子F、反演优势频带Q以及反演初始模型S(n)，其间，子波逆变换因子F通过匹配追踪算法提取实际地震资料时变、空变子波进行构建，反演优势频带Q通过主成分分析进行确定；反演初始模型S(n)通过L1范数分频算法获得主频数据体进行构建。
5.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(4)中，
所述的多正则化参数反演结果加权叠加反演噪音压制策略是基于反演核心目标函数提出的一种利用反演噪音随机性特征的噪音压制策略，其具体步骤为：
第一步，通过反演实验确定正则化参数的有效值域范围，记为(α1～α2)；
第二步，在第一步中确定的正则化参数有效值域范围内，顺序给定N个正则化参数，并分别进行反演，假设Ni为第i次反演，则该次所使用的正则化系数由下式确定：
<mrow> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
第三步，鉴于大正则化系数反演结果中有效信号更为显著，将第二步得到的N个反演结果以“大正则化系数大权值、小正则化系数小权值”为原则进行加权叠加，得到初步叠加数据，其间，第i次反演结果的叠加权值由下式确定：
<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>N</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>N</mi> </mfrac> </mrow>
第四步，统计N次反演结果中反射系数的值域范围，以该值域的下限为门槛值，将初步叠加数据进行过滤，得到成果数据。
6.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(5)中，
所述的对反演结果进行质量监控的频谱分析中主要有两个要求：(1)反演结果频谱中0Hz附近的振幅要实现最小化；(2)来自原始资料的低频部分和增加的高频部分之间的缺口实现最小化；
所述的对反演结果进行质量监控的声波曲线，经精细时深标定后，其显著反射界面须与反射系数剖面具有良好的对应关系，二者相关度达到75％及以上。
7.根据权利要求1所述的基于加权叠加噪音压制策略的反射系数反演储层预测方法，其特征在于：
在步骤(6)中，
所述的基于反射系数成果数据开展砂体精细解释，包括以下几个方面：(1)优化目的层位解释方案；(2)消除薄层干涉影响，精细描述砂体垂向发育特征；(3)提高横向分辨率，预测砂体横向展布特征。
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