CN107450097A - 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法 - Google Patents

基于多子波的地震数据频谱均等分频方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107450097A
CN107450097A CN201710604075.4A CN201710604075A CN107450097A CN 107450097 A CN107450097 A CN 107450097A CN 201710604075 A CN201710604075 A CN 201710604075A CN 107450097 A CN107450097 A CN 107450097A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wavelet
frequency spectrum
frequency
participating
impartial
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710604075.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107450097B (zh
Inventor
安平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wu Shiguo
Original Assignee
Deos Bo (beijing) Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Deos Bo (beijing) Technology Co Ltd filed Critical Deos Bo (beijing) Technology Co Ltd
Priority to CN201710604075.4A priority Critical patent/CN107450097B/zh
Publication of CN107450097A publication Critical patent/CN107450097A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107450097B publication Critical patent/CN107450097B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/362—Effecting static or dynamic corrections; Stacking
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/30—Noise handling
    • G01V2210/32—Noise reduction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/70—Other details related to processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提出一种基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，包括：生成地震子波序列；多子波地震道数据分解；选定参与分频计算的子波或子波范围；计算选定参与分频计算的子波的频谱和振幅包络；对选定参与分频计算的子波的频谱进行均等计算；计算选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频；将选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频进行叠加处理。依本发明的方法，能够提高分频结果的横向分辨率，更加精确的反映地下岩层和物理特征的边界分布和变化，对油气资源的解释和预测提供更可靠的科学依据。

Description

基于多子波的地震数据频谱均等分频方法
技术领域
本发明涉及一种基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，属于地震资源(石油，煤炭，矿产等)勘探中的地震资料处理和解释技术领域。
背景技术
地震数据分频就是从一个地震道或者地震信号中提取出给定(分频)频率的能量。该能量随时间的变化。在对一个剖面或数据体按给定分频频率计算出分频的结果后，可以用来显示，做进一步的解释和对照已知的钻井结果分析，进而对相应的地层特征和可能的含油气特征极其空间分布和变化，做出进一步的推测，以提高油气预测的准确率。
目前常用的分频计算方法包括基于短时窗傅里叶变换(Short Time FourierTransform，STFT)的分频方法，基于小波变换(Wavelet Transform)的分频方法和基于匹配追踪(Matching Pursuit)地震道分解的分频方法。以上方法受限于所基于的地震数据分解方法的限制，尚存在如下问题：
对于基于STFT的分频方法，其时窗一旦选定，时间与频率上的分辨率就固定了，这种单一的时频分辩率不利于分辨同时存在的低频地震信号与高频地震信号。
对于基于小波变换的分频方法，其得到的小波系数属于l2范数优化，即求反射系数的极小值，是非稀疏分解，对地震道内的地震子波解析程度差，因而得到的分频结果存在解析度差的问题。
对于基于匹配追踪地震道分解的分频方法，其是一种非全局优化算法，分解的结果不唯一，可随匹配子波的顺序改变，同时也是非稀疏分解，解析能力差。
上述分频计算方法只能计算原始地震数据的给定分频频率的分频，不能有效地去掉地质背景和可能的噪音的影响。另外，在地震道多子波分解得到的子波主频较高时，由于子波的频谱较宽(如图3所示)，使得基于多子波的分频结果横向或空间的分辨率较差。
除上述方法外，安平于2006年提出了用地震子波库，基于基追踪的原理，应用线性规划的计算方法，将一个地震道分解成由给定地震子波库中的地震子波组成的子波集合的算法。应用这种方法将地震道分解后，用所有得到的子波，就可以重构出原始的分解前的地震道。用部分子波重构，可以得到新的地震道。
发明内容
鉴于上述原因，本发明的目的在于提供一种基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，能够有效提高多子波分频结果的横向分辨率，提高含油气地层边界的识别能力，对油气资源的解释和预测提供更全面可靠的科学依据。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，包括：
S1：生成地震子波序列；
S2：多子波地震道数据分解；
S3：选定参与分频计算的子波或子波范围；
S4：计算选定参与分频计算的子波的频谱和振幅包络；
S5：对选定参与分频计算的子波的频谱进行均等计算；
S6：计算选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频；
S7：将选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频进行叠加处理。
所述步骤S5中，对选定参与分频计算的子波的频谱进行均等计算的方法是；
给定均等子波wd(t)，计算其均等频谱Fd(f)；
按照步骤S4计算得到选定参与分频计算的子波wi(t-t0i)的频谱Fi(f)和振幅包络Ei(t-t0i)后，频谱均等计算后的频谱为：
其中，是均等频谱的位移，使得均等频谱Fd(f)的最大振幅与选定参与分频计算的子波的频谱Fi(f)的最大振幅重叠。
所述步骤S6中，将均等频谱Fid(f)与子波振幅包络Ei(t-t0i)进行乘积，得到该子波的在时频平面的频谱均等后的能量分布：
Vid(t，f)＝Fid(f)*Ei(t-t0i) (4)
给定分频频率fp，由公式(4)得到子波wi(t-t0)频谱均等后的分频为：
Vid(t，fp)＝Fid(fp)*Ei(t-t0i) (5)
所述步骤S7中，由选定参与分频计算的子波重构地震道的频谱均等分频，等于所有选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频的叠加，即：
其中fp是给定的分频频率。
本发明的优点是：
依本发明的方法，能够有效提高多子波地震数据分频计算的横向或空间分辨率，为更加精确地圈定和预测含油气地层的边界，提供更可靠的科学依据。
附图说明
图1是本发明的方法流程示意图。
图2是本发明一具体实施例的多子波序列示意图，其中，横坐标为子波主频，纵坐标为时间。
图3A、3B、3C是低频子波频谱与高频子波频谱的示意图，其中，图3A是3Hz雷克子波的振幅谱；图3B是15Hz雷克子波振幅谱；图3C是30Hz雷克子波振幅谱。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明作进一步详细的描述。
如图1所示，本发明公开的基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，包括如下步骤：
S1：生成地震子波序列；
生成地震子波序列的方法分为以下两种：
A、构造数学子波
即不同主频的子波通过数学表达式计算得到，依序计算得到子波序列。如，雷克子波的数学表达式为：
其中，fi是子波的最大振幅频率。构造子波序列时，设定不同的，等间距的最大振幅频率fi，依序计算得到相应的子波，得到子波序列。
B、插值计算获得子波序列
在地震资料处理和解释过程中，通常可以从地震数据中提取出与地震数据相符的地震子波，该子波表述为一个等时间间隔的浮点数组，在这种情况下，采用三次样条圆滑插值获得子波序列。
在原始子波的时间范围内，插值点数多于原始样点数，即插值时间间隔小于原始子波的时间间隔时，对插值后得到的浮点数组赋予原始子波的时间间隔时，使得子波的主频降低。反之，插值点数少于原始样点数，即插值时间间隔大于原始子波的时间间隔时，对插值后得到的浮点数组赋予原始子波的时间间隔时，使得子波的主频升高。在此基础上，运用二进制搜寻算法，就可以得到任意给定主频的子波，然后，重复以上插值和二进制搜寻计算过程，就可以得到所需要的子波序列。如图2所示，其显示基于一个地震子波，通过插值算法获得的子波序列，其子波主频率的间隔为1Hz。
S2：多子波地震道数据分解；
基于生成的子波序列，对每个地震道进行分解，可以将一个地震道表述为求满足l1范数优化的稀疏地震子波系数序列的问题：
求极小值CTR，给定AR＝S，R＞0，其中C是单位向量；R是子波反射系数向量；S是地震道；A是由子波序列中的子波构成的矩阵，子波序列中每个子波对应于S中的一个样点构成A的一列；同样对每个子波的负子波，每个负子波对应于S中的一个样点；此外，每个正子波在地震道S的每个解析极大值的位置构成一列，每个负子波在地震道S的每个解析极小值的位置构成一列。
采用线性优化的方法对上述线性系统求解，得到满足l1范数优化的稀疏地震子波系数序列R。R中大部分元素都等于0或接近0，去掉0和可忽略的接近于0的元素，和去掉A中所对应的列或子波，就得到一组可精确表述该地震道的，稀疏的子波。
S3：选定参与分频计算的子波或子波范围；
根据对数据的分析以及后续含油气性解释的目的，选定子波或子波范围。例如主频为3—15Hz的子波。如果选择所有分解得到的子波，得到的分频结果就等于原始地震道的分频；如果只选择部分子波，得到的结果就等于所选择的子波重构出的地震道的分频。
S4：计算选定参与分频计算子波的频谱和振幅包络；
A、对于构造的数学子波，采用与数学子波相对应的频谱计算公式计算，
如，对于公式(1)所示雷克子波，其对应的频谱计算公式为：
其中，fi是第i个子波的最大振幅频率。
B、对于插值得到的任意子波，其频谱可以通过快速傅氏变换(FourierTransform)方法计算得到。
所有选定参与分频计算的子波wi(t-t0i)，包括雷克子波和任意子波，其振幅包络Ei(t-t0i)可以通过希尔伯特变换(Hilbert Transform)计算得到，其中，t0i是子波在地震道的时间位置，具体计算方法已属现有技术，本发明不进行详细说明。
S5：对选定参与分频计算子波的频谱进行均等计算；
给定均等子波wd(t)，计算其频谱(均等频谱)Fd(f)。
按照步骤S4计算得到选定参与分频计算的子波wi(t-t0i)的频谱Fi(f)和振幅包络Ei(t-t0i)后，频谱均等计算后的频谱为：
其中，是均等频谱的位移，使得均等频谱Fd(f)的最大振幅与选定参与分频计算子波的频谱Fi(f)的最大振幅重叠。
S6：计算选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频；
将频谱均等后的频谱Fid(f)与振幅包络Ei(t-t0i)进行乘积，得到选定参与分频计算的子波在时频平面的频谱均等后的能量分布：
Vid(t，f)＝Fid(f)*Ei(t-t0i) (4)
给定分频频率fp，依据公式(4)计算得到选定参与分频计算的子波wi(t-t0)的频谱均等后的分频，即：
Vid(t，fp)＝Fid(fp)*Ei(t-t0i) (5)
S7：将选定参与分频计算的子波的频谱均等后的分频进行叠加处理。
所有选定参与分频计算子波的频谱均等后的分频，即由所选定参与分频计算的子波所重构出的地震道的频谱均等分频，等于单个选定参与分频计算子波频谱均等分频的叠加.即.
其中，fp是给定的分频频率。
以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理，对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均属于本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，其特征在于，包括：
S1：生成地震子波序列；
S2：多子波地震道数据分解；
S3：选定参与分频计算的子波或子波范围；
S4：计算选定参与分频计算的子波的频谱和振幅包络；
S5：对选定参与分频计算的子波的频谱进行均等计算；
S6：计算选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频；
S7：将选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频进行叠加处理。
2.根据权利要求1所述的基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，其特征在于，所述步骤S5中，对选定参与分频计算的子波的频谱进行均等计算的方法是；
给定均等子波wd(t)，计算其均等频谱Fd(f)；
按照步骤S4计算得到选定参与分频计算的子波wi(t-t0i)的频谱Fi(f)和振幅包络Ei(t-t0i)后，频谱均等计算后的频谱为：
其中，是均等频谱的位移，使得均等频谱Fd(f)的最大振幅与选定参与分频计算的子波的频谱Fi(f)的最大振幅重叠。
3.根据权利要求2所述的基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，其特征在于，所述步骤S6中，将频谱均等计算后的频谱Fid(f)与子波振幅包络Ei(t-t0i)进行乘积，得到该子波的在时频平面的频谱均等后的能量分布：
Vid(t，f)＝Fid(f)*Ei(t-t0i) (4)
给定分频频率fp，由公式(4)得到子波wi(t-t0)频谱均等后的分频为：
Vid(t，fp)＝Fid(fp)*Ei(t-t0i) (5) 。
4.根据权利要求3所述的基于多子波的地震数据频谱均等分频方法，其特征在于，所述步骤S7中，由选定参与分频计算的子波重构地震道的频谱均等分频，等于所有选定参与分频计算的子波频谱均等后的分频的叠加，即：
其中fp是给定的分频频率。
CN201710604075.4A 2017-07-21 2017-07-21 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法 Active CN107450097B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710604075.4A CN107450097B (zh) 2017-07-21 2017-07-21 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710604075.4A CN107450097B (zh) 2017-07-21 2017-07-21 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107450097A true CN107450097A (zh) 2017-12-08
CN107450097B CN107450097B (zh) 2019-04-05

Family

ID=60487454

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710604075.4A Active CN107450097B (zh) 2017-07-21 2017-07-21 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107450097B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108107475A (zh) * 2018-03-05 2018-06-01 吉林大学 一种基于经验小波变换和多阈值函数的井中微地震去噪方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070258323A1 (en) * 2006-05-07 2007-11-08 Ping An Method for Seismic Trace Decomposition and Reconstruction Using Multiple Wavelets
CN102099705A (zh) * 2008-05-21 2011-06-15 地学电脑方案联合公司 处理地震数据以供解读的系统和方法
CN102879818A (zh) * 2012-08-30 2013-01-16 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 一种改进的地震道数据的分解和重构方法
CN104570100A (zh) * 2015-02-03 2015-04-29 杰奥世博（北京）技术有限公司 多子波克希霍夫地震数据偏移方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070258323A1 (en) * 2006-05-07 2007-11-08 Ping An Method for Seismic Trace Decomposition and Reconstruction Using Multiple Wavelets
CN102099705A (zh) * 2008-05-21 2011-06-15 地学电脑方案联合公司 处理地震数据以供解读的系统和方法
CN102879818A (zh) * 2012-08-30 2013-01-16 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 一种改进的地震道数据的分解和重构方法
CN104570100A (zh) * 2015-02-03 2015-04-29 杰奥世博（北京）技术有限公司 多子波克希霍夫地震数据偏移方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PING AN: "Application of multi-wavelet seismic trace decomposition and reconstruction to seismic data interpretation and reservoir characterization", 《SEG/NEW ORLEANS 2006 ANNUAL MEETING》 *
PING AN: "Comparison of wavelet selection and band-pass filtering for noise removal for seismic data processing", 《SEG LAS VEGAS 2008 ANNUAL MEETING》 *
上海大学研究生部编: "《2003年上海大学博士学位论文集》", 31 May 2006, 上海：上海大学出版社 *
刘代志: "《空间地球物理环境与国家安全》", 31 October 2010, 西安：西安地图出版社 *
刘静静等: "地震分频处理技术预测深水储集体", 《石油学报》 *
高伟义等: "多子波地震道分解技术在平湖油气田的应用", 《海洋石油》 *
黄跃等: "多子波分解与重构中子波的优选", 《石油物探》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108107475A (zh) * 2018-03-05 2018-06-01 吉林大学 一种基于经验小波变换和多阈值函数的井中微地震去噪方法
CN108107475B (zh) * 2018-03-05 2019-07-19 吉林大学 基于经验小波变换和多阈值函数的井中微地震去噪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107450097B (zh) 2019-04-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111551992B (zh) 岩石储层构造表征方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
Chaki et al. Well-log and seismic data integration for reservoir characterization: A signal processing and machine-learning perspective
CN110609320B (zh) 一种基于多尺度特征融合的叠前地震反射模式识别方法
CN104502997B (zh) 一种利用裂缝密度曲线预测裂缝密度体的方法
Anifowose et al. Integrating seismic and log data for improved petroleum reservoir properties estimation using non-linear feature-selection based hybrid computational intelligence models
Wang Reservoir characterization based on seismic spectral variations
Sun et al. Deep learning for low-frequency extrapolation of multicomponent data in elastic FWI
CN110031896A (zh) 基于多点地质统计学先验信息的地震随机反演方法及装置
CN105301647B (zh) 区分灰质泥岩和砂岩的方法
Mousavi et al. Applications of deep neural networks in exploration seismology: A technical survey
CN107861149B (zh) 基于波形驱动下的叠前纵横波速度比模拟方法
CN105116449A (zh) 一种弱反射储层的识别方法
CN103869362A (zh) 体曲率获取方法和设备
Artun et al. Intelligent seismic inversion workflow for high-resolution reservoir characterization
CN107643539A (zh) 一种基于煤层地震响应特征分析剥离强屏蔽层的方法
CN103969685B (zh) 一种薄互层地震信号的处理方法
Shan et al. Spectral decomposition and a waveform cluster to characterize strongly heterogeneous paleokarst reservoirs in the Tarim basin, China
CN107450097B (zh) 基于多子波的地震数据频谱均等分频方法
CN110554427B (zh) 一种基于地震波形正演的岩性组合预测方法
Purnomo et al. Predicting reservoir petrophysical geobodies from seismic data using enhanced extended elastic impedance inversion
CN107450101B (zh) 基于多子波的地震数据分频方法
CN104280773A (zh) 利用随炮检距变化的时频谱交汇图预测薄层厚度的方法
CN106291676A (zh) 一种基于匹配追踪算法的地震数据重构方法
Dai et al. Stratigraphic automatic correlation using SegNet semantic segmentation model
CN113419278B (zh) 一种基于状态空间模型与支持向量回归的井震联合多目标同时反演方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231013

Address after: 100096 47-1, Huayuan Yili, Xisanqi, Haidian District, Beijing

Patentee after: Wu Shiguo

Address before: Room 202, Zhongchen Building, No. 1 Lize Zhong'er Road, Chaoyang District, Beijing, 100102

Patentee before: GEOCYBER (BEIJING) TECHNOLOGY CO.,LTD.