CN108387933A - 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统 - Google Patents

一种确定地层品质因子的方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108387933A
CN108387933A CN201810100160.1A CN201810100160A CN108387933A CN 108387933 A CN108387933 A CN 108387933A CN 201810100160 A CN201810100160 A CN 201810100160A CN 108387933 A CN108387933 A CN 108387933A
Authority
CN
China
Prior art keywords
amplitude spectrum
quality factor
determining
formation quality
comparison function
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
CN201810100160.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108387933B (zh
Inventor
高建虎
邓智勇
李胜军
刘炳杨
袁三
袁三一
王尚旭
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.)
Petrochina Co Ltd
Original Assignee
Petrochina 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 Petrochina Co Ltd filed Critical Petrochina Co Ltd
Priority to CN201810100160.1A priority Critical patent/CN108387933B/zh
Publication of CN108387933A publication Critical patent/CN108387933A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108387933B publication Critical patent/CN108387933B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/30Analysis
    • G01V1/306Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles

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

本申请实施例公开了一种确定地层品质因子的方法、装置及系统,所述方法包括对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。利用本申请各个实施例,可以提高地层品质因子确定的精确度。

Description

一种确定地层品质因子的方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及石油天然气地震勘探资料处理技术领域,特别地,涉及一种确定地层品质因子的方法、装置及系统。
背景技术
在地震勘探的不断深入发展过程中,地震资料大量被用于油气储层的精细描述以及生产中储层瞬时变化的监控等,因此对高保真度、高信噪比和高分辨率地震资料的获取要求越来越高。而地层的吸收衰减作用是影响地震资料分辨率的一个重要因素。研究地震波在衰减地层中的传播,准确提取地层品质因子Q值,然后对地震记录进行反Q滤波衰减补偿,可以使地震剖面的浅、中和深层反射波波形基本保持一致,使浅、中层的高频成分得到显著增强,频谱被拓宽,使其恢复原有的地震波形态。从而有效提高地震剖面质量,更有利于后续地震资料的进一步处理和解释。
目前已经出现了大量估计Q值的方法。从广义上讲有两类:①时间域法,即在时间域计算Q值,如子波模拟法、振幅衰减法、上升时间法和解析信号法等,这些方法利用时间信号直接计算,但受地震资料品质等因素影响较大,而且只能利用局部小段信息;②频率域法,即在频率域中计算Q值,如质心频移法、峰值频率法、频谱比法、以及对数频谱面积差异法等。但频谱比法只使用振幅谱信息,鲁棒性较差。而后在此基础上提出的对数频谱面积差异法虽能够在一定程度上压制噪声,但不能充分利用全频段的衰减信息。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种确定地层品质因子的方法、装置及系统,可以提高地层品质因子确定的精确度。
本申请提供的一种确定地层品质因子的方法、装置及系统是通过包括以下方式实现的:
一种确定地层品质因子的方法,包括:
对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
本申请实施例的确定地层品质因子的方法,所述计算获得振幅谱比对数函数,包括:
根据如下公式计算获得振幅谱比对数函数:
其中,di(f)表示振幅谱比对数,A(ti+1,f)表示ti+1时刻地震波振幅谱,A(ti,f)表示ti时刻地震波振幅谱,Δti=ti+1-ti表示衰减前后两个地震波的时间差,Qi表示相应的地层品质因子。
本申请实施例的确定地层品质因子的方法,所述将所述振幅谱比对数函数进行离散化,包括:
其中,f1,f2,…,fN表示离散化后的各频率成分,1/Q=1/Qi
本申请实施例的确定地层品质因子的方法,所述根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子,包括:
根据如下公式确定地层品质因子:
其中,表示离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,为权重因子,表示各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,表示的转置,Q表示地层品质因子。
本申请实施例的确定地层品质因子的方法,所述对本征衰减地震数据进行频谱分析之前,还包括:
对原始地震记录进行去噪处理获得本征衰减地震波。
另一方面,本申请实施例还提供一种确定地层品质因子的装置,包括:
振幅谱确定模块,用于对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
对数函数计算模块,用于根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
构建模块,用于根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
品质因子确定模块,用于根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
本申请实施例的确定地层品质因子的装置,所述品质因子确定模块包括:
品质因子确定单元,用于根据如下公式确定地层品质因子:
其中,表示离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,为权重因子,表示各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,表示的转置,Q表示地层品质因子。
本申请实施例的确定地层品质因子的装置,所述装置还包括:
衰减地震波提取单元,用于对原始地震记录进行去噪处理获得本征衰减地震波。
本申请实施例的确定地层品质因子的装置,包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器,所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤:
对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
另一方面,本申请实施例还提供一种确定地层品质因子的系统,包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器,所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个实施例所述方法的步骤。
本说明书一个或多个实施例提供的一种确定地层品质因子的方法、装置及系统,通过利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,利用所述广义频谱比对数函数来计算确定地层品质因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1为本说明书提供的一种确定地层品质因子的方法实施例的流程示意图;
图2(a)-图2(f)为本说明书提供的一个实例中合成初至波记录以及相应的估计Q值与理论Q值示意图;
图3(a)-图3(c)为本说明书提供的一个实例中估计Q值与理论Q值之间相对误差示意图;
图4为本说明书提供的一个实例中估计Q值的平均相对误差示意图;
图5为本说明书提供的一个实例中估计Q值的相对误差的标准差示意图;
图6(a)-图6(c)为本说明书提供的另一个实例中验证广义频谱比法的物理有效性的示意图;
图7为本说明书提供的另一个实例中采集的原始地震数据示意图;
图8为本说明书提供的另一个实例中带通滤波处理后的结果示意图;
图9为本说明书提供的另一个实例中波场分离后得到的下行波场示意图;
图10为本说明书提供的另一个实例中几何扩散补偿和透射损失补偿后的下行波场示意图;
图11为本说明书提供的另一个实例中用于Q值估计的直达波示意图;
图12为本说明书提供的另一个实例中广义频谱比法和传统频谱比法的Q值估计结果示意图;
图13为本说明书提供的一种确定地层品质因子的装置实施例的模块结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图,对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于说明书一个或多个实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书实施例方案保护的范围。
地层的吸收衰减作用是影响地震资料分辨率的一个重要因素,地层的吸收衰减主要表现为地震波随着传播距离或时间的增加其振幅发生衰减,相位发生畸变,同时波的主频变低,且高频部分比低频部分衰减更快,从而严重降低了地震资料的分辨率,尤其对于近地表勘探资料。
地层品质因子Q是描述地层本征衰减的物理量。研究地震波在衰减地层中的传播,准确提取地层品质因子Q值。然后对地震记录进行反Q滤波衰减补偿,可以使地震剖面的浅、中和深层反射波波形基本保持一致,使浅、中层的高频成分得到显著增强,频谱被拓宽,恢复原有的地震波形态。从而有效提高地震剖面质量,更有利于后续地震资料的进一步处理和解释。此外,地层的品质因子Q是描述岩石弹性的重要参数之一,也是地层含油气性的重要标志。Q值还可以作为连接地震属性(密度、速度和波阻抗等)和储层物性(油气饱和度、孔隙度和渗透率等)的桥梁。
目前已经出现了大量估计Q值的方法。从广义上讲有两类:一是时间域法,这些方法利用时间信号直接计算,但受地震资料品质等因素影响较大,而且只能利用局部小段信息。二是频率域法,该类方法通过在频率域中计算Q值,如频谱比法以及对数频谱面积差异法等。但频谱比法存在的问题是,只使用振幅谱信息,鲁棒性差。而后在此基础上提出的对数频谱面积差异法能够在一定程度上压制噪声,但不能充分利用全频段的衰减信息。
针对上述问题,本申请实施例通过先对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱,然后再根据地层的时间或者深度信息提取衰减前以及衰减后的地震波对应的振幅谱,计算衰减前后两个地震波振幅谱之比的对数,从而获得振幅谱比对数函数。之后,将所述振幅谱比对数函数进行离散化,并将离散化后的所述地震波振幅谱作为权重因子,增加到所述振幅谱比对数函数以构建广义频谱比函数。然后,利用构建的所述广义频谱比函数计算确定地层品质因子。本申请利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息,从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
图1是本说明书提供的所述一种确定地层品质因子的方法实施例流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构,但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中,这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本说明书实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置、服务器或终端产品应用时,可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境、甚至包括分布式处理、服务器集群的实施环境)。
具体的一个实施例如图1所示,本说明书提供的确定地层品质因子的方法的一个实施例中,所述方法可以包括:
S2、对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱。
本实施例中,所述本征衰减地震数据可以包括受地层本征衰减的影响的地震波数据。具体实施时,可以获取原始地震记录数据,然后,对所述原始地震记录数据进行预处理,以获取所述本征衰减地震数据。本说明书的一个实施例中,所述预处理可以包括:对原始地震数据进行去噪处理,或者进一步的可以对去噪处理后的数据进行去除球面扩散效应对波形的干扰、去除反透射损失对波形的干扰等处理。具体实施时,可以先对所述原始地震数据进行带通滤波去噪处理;然后,进行互相关拾取初至,再拉平波场,进行波场分离提取下行波场;之后,对所述下行波场进行几何扩散补充和透射损失补偿,从而提取用于衰减估计的地震波形,获得本征衰减地震数据。
之后,可以对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱。本说明书的一个实施例中,所述地震波振幅谱可以表示为:
其中,A(t,f)表示t时刻对应的地震波振幅谱,A(t0,f)表示t的前一时刻t0对应的地震波振幅谱,f表示有效频段内的频率值,Q表示地层品质因子。
S4、根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数。
本实施例中,可以根据地层的时间层位或者地层深度信息,对所述本征衰减地震数据进行分段处理,以提取各地层层位对应的衰减前的地震数据以及衰减后的地震数据。获取衰减前以及衰减后地震数据对应的地震波振幅谱。然后,对衰减后的地震波振幅谱与衰减前的地震波振幅谱的比值取对数,获得振幅谱比对数函数。
本说明书的一个实施例中,所述振幅谱比对数函数可以表示为:
其中,di(f)表示振幅谱比对数,A(ti+1,f)表示ti+1时刻地震波振幅谱,A(ti,f)表示ti时刻地震波振幅谱,Δti=ti+1-ti表示衰减前后两个地震波的时间差,Qi表示相应的地层品质因子。
S6、根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数。
本实施例中,可以首先将所述振幅谱比对数函数进行离散化,然后,将离散化后的所述地震波振幅谱作为权重因子,增加到所述振幅谱比对数函数以构建广义频谱比函数。
本说明书的一个实施例中,可以根据整形正则化对所述振幅谱比对数函数进行离散化,当然,也可以根据现有技术中的其他方法进行离散化,这里不做限定。
本说明书的一个实施例中,上述公式(2)离散化后可以表示为:
其中,表示离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示有效频段内的各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,Q表示地层品质因子。
具体的,1/Q=1/Qi。f1,f2,…,fN表示离散化后的有效频率成分,fN=f1+(N-1)×Δf,f1代表有效频率的最小值。di(f1)表示频率值f1对应的振幅谱比对数,di(f2)表示频率值f2对应的振幅谱比对数,以此类推,di(fN)表示频率值fN对应的振幅谱比对数。
然后,可以在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,构建广义频谱函数。本说明书的一个实施中,在公式(3)的左边上下同乘以一权重因子从而获得广义频谱比函数,如下:
其中,所述权重因子可以包括离散化后的地震波振幅谱。具体的,向量表示有效频段内的各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,的转置。
S8、根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
本实施例中,可以根据所述广义频谱比函数估计地层品质因子Q的值。具体的,公式(4)中的分子为行向量与列向量中各元素之积的和,分母为行向量与列向量中各元素之积的和。即分子、分母分别为两个数值,从而利用公式(4)可以定量的计算出相应地层对应的地层品质因子Qi的值。
本说明书上述实施例提供的方案,通过首先将振幅谱比对数函数进行离散化,然后,在离散化后的振幅谱比对数函数增加一权重因子,并将地震波振幅谱作为权重因子,来构建广义频谱比函数,之后,再利用广义频谱函数来确定地层品质因子。从而可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息,提高了地层品质因子确定的精确度。
为了使得本说明书提供的实施例中的方案更加清楚,本说明书还提供了应用上述方案的具体实例说明。
在粘弹性介质中地震信号的振幅谱可以表示成公式(1)的形式,不同传播时间的振幅谱比对数可以表示为公式(2)的形式。对于频谱比法,利用本说明书实施例提供的方法,也将上述振幅谱比对数表达式进行离散化,并进行适当的变换后,也可以表达为向量方程的形式,如下:
其中,表示有效频段内的各频点对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,估计的Q值由1/Q=[1/Qi]T表示,代表有效频率成分,fN=f1+(N-1)×Δf,f1代表有效频率的最小值。则FT表示频谱比法变换成向量方程后对应的权重因子。
对于对数频谱面积差异法,在t时刻,对数频谱面积表示为:
根据对数算法得到对数频谱面积差异如下所示:
根据上式(7)推出最终Q值估计式如下:
如式(3)的形式,上式(6)可被写为如下向量方程形式:
其中,表示对数频谱面积差异法对应的权重因子,的含义同前述公式。
将分别代表以上两种方法的式(5)和式(9)比较可知,频谱比法和对数频谱面积差异法的本质区别在于权重因子的差异。在对数频谱面积差异法中,权重因子的各分量完全相同,即为频率间隔。而在频谱比法中,权重因子的各分量随频率的增加而增加。频谱比法更能充分利用全频段的衰减信息,因此频谱比法的理论精度稍高于对数频谱面积差异法。然而,随着噪声的加入,高频噪声会被频谱比法的权重因子放大。相反,对数频谱面积差异法的权重因子是一个不随频率变化的常值,相应的抗噪能力较频谱比法较强。
对比公式(4)、(5)和(9)可知,本说明书上述实施例中将地震波振幅谱作为品质因子,子波的噪声主要集中在高频和低频段,但这两段对应的振幅值较低。利用地震波振幅谱作为权重因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,还可以充分利用全频段的衰减信息,从而将上述两种方法的优势进行结合,既能精确利用全频带的衰减信息,又能削弱地震噪声。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
为了验证理论分析的正确性,本说明书还提供了应用上述方案另一个具体实例。首先,建立一个一维零偏移距VSP(垂直地震剖面)衰减模型,该模型为均匀水平层状介质模型,各层的Q值分别为20、50、30、80和120。如图2所示,图2表示该实例中合成初至波记录以及相应的估计Q值与理论Q值示意图。其中,图2(a)、图2(c)和图2(e)分别表示无噪、加入5%随机噪声和加入10%随机噪声的合成初至波记录。图2(b)、图2(d)和图2(f)分别为无噪、加入5%随机噪声和加入10%随机噪声情况下,频谱比法、对数频谱面积差异法和本申请提供的广义频谱比法三种方法估计的Q值与理论Q值之间的比较。图3表示本实例中估计Q值与理论Q值之间相对误差示意图,其中,图3(a)、图3(b)和图3(c)分别为无噪、加入5%随机噪声和加入10%随机噪声情况下,上述三种方法估计的Q值与理论Q值之间相对误差的比较。图4为加入不同比例的随机噪声后上述三种方法估计Q值的平均相对误差示意图,即每种比例的随机噪声测试100次后相对误差的平均值,用这一参数指示方法的精度和抗噪性。测试结果表明,广义频谱比法的精度和抗噪性皆优于其余两种方法。图5为加入不同比例的随机噪声后三种方法估计Q值的相对误差的标准差示意图,其中每种比例的随机噪声对应的3列柱体从左至右分别表示频谱比法、对数频谱面积差异法和广义频谱比法对应的标准差,用这一参数指示鲁棒性。测试结果表明,广义频谱比法的鲁棒性高于其余两种方法。
为了验证广义频谱比法的物理有效性,本说明书还提供了应用上述方案另一个具体实例。在实验室构造一个自激自收的均匀水平单层有机玻璃样品的物理模型,该模型被放置于水槽中进行数据采集,有机玻璃厚度约为73mm,其经验Q值为75。如图6所示,图6表示该实例中验证广义频谱比法的物理有效性的示意图。其中,图6(a)为该模型的采集示意图,图6(b)为原始记录和采用矩形窗提取的顶、底两层反射波示意图,图6(c)表示利用顶、底两层反射波确定的振幅谱比对数曲线以及相应的线性拟合直线示意图。相应的,利用传统频谱比法线性拟合估计的结果Q=75.054,利用本申请提供的广义频谱比法估计的结果Q=74.877,二者皆与样品的经验Q值基本吻合,从而表明本申请提出的广义频谱比法估计地层品质因子Q值的物理有效性。
为了验证广义频谱比法的实际可行性,本说明书还提供了应用上述方案另一个具体实例。将本说明书上述实施例提供的方案应用于某实际VSP资料中,该工区从深度500m至3500m共接收301道地震记录,道间距为10m,采样间隔为1ms,其中从500m至1490m的记录由于受噪声干扰严重,因而不用于Q值估计。图7为采集的原始数据(每隔100m抽稀显示)示意图。图8为对图7中的原始数据进行带通滤波(1-5-10-95Hz)处理后的结果示意图,相对于原始记录而言,高频噪声得到大幅压制。图9为进一步通过奇异值分解法将全波场分离后得到的下行波场示意图,此时上行波和噪声进一步得到明显压制。图10为进一步通过几何扩散补偿和透射损失补偿后的下行波场示意图。图11为最终提取的用于Q值估计的直达波示意图。图12为利用本申请提供的广义频谱比法以及传统频谱比法的Q值估计结果示意图,可以看到两条Q值曲线的相关性较强,变化趋势相近,且广义频谱比法的估计结果相对更稳定。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。具体的可以参照前述相关处理相关实施例的描述,在此不做一一赘述。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书一个或多个实施例提供的一种确定地层品质因子的方法,通过利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,利用所述广义频谱比对数函数来计算确定地层品质因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
基于上述所述的确定地层品质因子的方法,本说明书一个或多个实施例还提供一种确定地层品质因子的装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统、软件(应用)、模块、组件、服务器等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思,本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似,因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。具体的,图13是本说明书提供的一种确定地层品质因子的装置实施例的模块结构示意图,如图13所示,所述装置可以包括:
振幅谱确定模块102,可以用于对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
对数函数计算模块104,可以用于根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
构建模块106,可以用于根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
品质因子确定模块108,可以用于根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
本说明书提供的所述装置的另一个实施例中,所述品质因子确定模块108可以包括品质因子确定单元,其中,
所述品质因子确定单元可以用于根据如下公式确定地层品质因子:
其中,表示有效频段内离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,为权重因子,表示各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,表示的转置,Q表示地层品质因子。
本说明书提供的所述装置的另一个实施例中,所述装置还可以包括衰减地震波提取单元,其中,
所述衰减地震波提取单元可以用于对原始地震记录进行去噪处理获得本征衰减地震波。
需要说明的,上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述,在此不作一一赘述。
本说明书一个或多个实施例提供的一种确定地层品质因子的装置,通过利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,利用所述广义频谱比对数函数来计算确定地层品质因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上,所述的存储介质可以计算机读取并执行,实现本说明书实施例所描述方案的效果。因此,本说明书还提供一种确定地层品质因子的装置,包括处理器及存储处理器可执行指令的存储器,所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤:
对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置,通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括:利用电能方式存储信息的装置如,各式存储器,如RAM、ROM等;利用磁能方式存储信息的装置如,硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘;利用光学方式存储信息的装置如,CD或DVD。当然,还有其他方式的可读存储介质,例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
需要说明的,上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述,在此不作一一赘述。
上述实施例所述的一种确定地层品质因子的装置,通过利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,利用所述广义频谱比对数函数来计算确定地层品质因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
本说明书还提供一种确定地层品质因子的系统,所述系统可以为单独的确定地层品质因子的系统,也可以应用在多种类型的地震数据处理或者解释、评价系统中。所述的系统可以为单独的服务器,也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述确定地层品质因子的系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器,所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。
需要说明的,上述所述的系统根据方法或者装置实施例的描述还可以包括其他的实施方式,具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述,在此不作一一赘述。
上述实施例所述的一种确定地层品质因子的系统,通过利用地震波振幅谱作为权重因子构建广义频谱比函数,利用所述广义频谱比对数函数来计算确定地层品质因子,可以在有效降低高频噪声的影响同时,充分利用全频段的衰减信息。从而可以提高地层品质因子确定的精确度。
需要说明的是,本说明书上述所述的装置或者系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式,具体的实现方式可以参照方法实施例的描述,在此不作一一赘述。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于硬件+程序类、存储介质+程序实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现,也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述并不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种确定地层品质因子的方法,其特征在于,包括:
对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
2.根据权利要求1所述的确定地层品质因子的方法,其特征在于,所述计算获得振幅谱比对数函数,包括:
根据如下公式计算获得振幅谱比对数函数:
其中,di(f)表示振幅谱比对数,A(ti+1,f)表示ti+1时刻地震波振幅谱,A(ti,f)表示ti时刻地震波振幅谱,Δti=ti+1-ti表示衰减前后两个地震波的时间差,Qi表示相应的地层品质因子。
3.根据权利要求2所述的确定地层品质因子的方法,其特征在于,所述将所述振幅谱比对数函数进行离散化,包括:
其中,f1,f2,…,fN表示离散化后的各频率成分,1/Q=1/Qi
4.根据权利要求1-3任一项所述的确定地层品质因子的方法,其特征在于,所述根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子,包括:
根据如下公式确定地层品质因子:
其中,表示离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,为权重因子,表示各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,表示的转置,Q表示地层品质因子。
5.根据权利要求4所述的确定地层品质因子的方法,其特征在于,所述对本征衰减地震数据进行频谱分析之前,还包括:
对原始地震记录进行去噪处理获得本征衰减地震波。
6.一种确定地层品质因子的装置,其特征在于,包括:
振幅谱确定模块,用于对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
对数函数计算模块,用于根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
构建模块,用于根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
品质因子确定模块,用于根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
7.根据权利要求6所述的确定地层品质因子的装置,其特征在于,所述品质因子确定模块包括:
品质因子确定单元,用于根据如下公式确定地层品质因子:
其中,表示离散化后的各频率成分组成的一维列向量,表示各频率成分对应的振幅谱比对数组成的一维列向量,为权重因子,表示各频率成分对应的振幅值组成的一维列向量,表示的转置,Q表示地层品质因子。
8.根据权利要求6所述的确定地层品质因子的装置,其特征在于,所述装置还包括:
衰减地震波提取单元,用于对原始地震记录进行去噪处理获得本征衰减地震波。
9.根据权利要求6所述的确定地层品质因子的装置,其特征在于,包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器,所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤:
对本征衰减地震数据进行频谱分析获得地震波振幅谱;
根据提取的衰减前以及衰减后的地震波振幅谱计算获得振幅谱比对数函数;
根据所述振幅谱比对数函数构建广义频谱比函数,包括:将所述振幅谱比对数函数进行离散化,在离散化后的振幅谱比对数函数中增加一权重因子,获得广义频谱比函数,其中,所述权重因子包括离散化后的所述地震波振幅谱;
根据所述广义频谱比函数确定地层品质因子。
10.一种确定地层品质因子的系统,其特征在于,包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器,所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-5中任意一项所述方法的步骤。
CN201810100160.1A 2018-02-01 2018-02-01 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统 Active CN108387933B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810100160.1A CN108387933B (zh) 2018-02-01 2018-02-01 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810100160.1A CN108387933B (zh) 2018-02-01 2018-02-01 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108387933A true CN108387933A (zh) 2018-08-10
CN108387933B CN108387933B (zh) 2019-10-11

Family

ID=63074793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810100160.1A Active CN108387933B (zh) 2018-02-01 2018-02-01 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108387933B (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673211A (zh) * 2019-10-13 2020-01-10 东北石油大学 一种基于测井与地震数据的品质因子建模方法
CN110873900A (zh) * 2018-09-04 2020-03-10 中国石油化工股份有限公司 频率域叠前地震道q补偿方法及系统
CN111060961A (zh) * 2019-12-27 2020-04-24 中国石油大学(北京) 基于多信息约束反演的品质因子确定方法、装置及系统
CN112099088A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 中油奥博(成都)科技有限公司 一种基于高密度光纤地震数据的油气指示及表征方法
CN112099083A (zh) * 2020-08-26 2020-12-18 中化地质矿山总局地质研究院 一种基于双谱谱比对数的品质因子估计方法及系统
CN112578448A (zh) * 2020-12-03 2021-03-30 成都理工大学 一种高精度的地层品质因子的提取方法
CN112684501A (zh) * 2021-01-08 2021-04-20 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种基于谱比面积的q值估计方法与应用
CN112764095A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 中国石油化工股份有限公司 基于广义能量比的vsp数据q值计算方法及系统
CN112782763A (zh) * 2021-01-08 2021-05-11 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种地震品质因子估算方法、装置、设备及存储介质
CN113917530A (zh) * 2020-07-08 2022-01-11 中国石油化工股份有限公司 油气保存条件评价方法、装置、电子设备及介质
CN117055113A (zh) * 2023-08-18 2023-11-14 中国矿业大学(北京) 品质因子提取的方法、装置及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102023311A (zh) * 2010-08-10 2011-04-20 中国石油大学(华东) 地层的品质因子谱及其求取方法
US20130062514A1 (en) * 2011-03-07 2013-03-14 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for estimating a downhole fluid property using a miniature integrated circuit spectrometer
CN105388518A (zh) * 2014-09-04 2016-03-09 中国石油化工股份有限公司 一种质心频率与频谱比联合的井中地震品质因子反演方法
CN107300718A (zh) * 2016-04-14 2017-10-27 中国石油天然气股份有限公司 一种品质因子三维衰减模型的建立方法
CN107544087A (zh) * 2016-06-23 2018-01-05 中国石油天然气股份有限公司 一种测量近地表地层品质因子的方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102023311A (zh) * 2010-08-10 2011-04-20 中国石油大学(华东) 地层的品质因子谱及其求取方法
US20130062514A1 (en) * 2011-03-07 2013-03-14 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for estimating a downhole fluid property using a miniature integrated circuit spectrometer
CN105388518A (zh) * 2014-09-04 2016-03-09 中国石油化工股份有限公司 一种质心频率与频谱比联合的井中地震品质因子反演方法
CN107300718A (zh) * 2016-04-14 2017-10-27 中国石油天然气股份有限公司 一种品质因子三维衰减模型的建立方法
CN107544087A (zh) * 2016-06-23 2018-01-05 中国石油天然气股份有限公司 一种测量近地表地层品质因子的方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曹思远 等: ""对数谱根式法Q值反演"", 《石油地球物理勘探》 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110873900A (zh) * 2018-09-04 2020-03-10 中国石油化工股份有限公司 频率域叠前地震道q补偿方法及系统
CN110873900B (zh) * 2018-09-04 2021-07-27 中国石油化工股份有限公司 频率域叠前地震道q补偿方法及系统
CN110673211A (zh) * 2019-10-13 2020-01-10 东北石油大学 一种基于测井与地震数据的品质因子建模方法
CN110673211B (zh) * 2019-10-13 2021-06-04 东北石油大学 一种基于测井与地震数据的品质因子建模方法
CN112764095A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 中国石油化工股份有限公司 基于广义能量比的vsp数据q值计算方法及系统
CN112764095B (zh) * 2019-10-21 2023-03-14 中国石油化工股份有限公司 基于广义能量比的vsp数据q值计算方法及系统
CN111060961A (zh) * 2019-12-27 2020-04-24 中国石油大学(北京) 基于多信息约束反演的品质因子确定方法、装置及系统
CN111060961B (zh) * 2019-12-27 2020-11-20 中国石油大学(北京) 基于多信息约束反演的品质因子确定方法、装置及系统
CN113917530A (zh) * 2020-07-08 2022-01-11 中国石油化工股份有限公司 油气保存条件评价方法、装置、电子设备及介质
CN112099083A (zh) * 2020-08-26 2020-12-18 中化地质矿山总局地质研究院 一种基于双谱谱比对数的品质因子估计方法及系统
CN112099083B (zh) * 2020-08-26 2023-10-13 中化地质矿山总局地质研究院 一种基于双谱谱比对数的品质因子估计方法及系统
CN112099088A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 中油奥博(成都)科技有限公司 一种基于高密度光纤地震数据的油气指示及表征方法
CN112578448A (zh) * 2020-12-03 2021-03-30 成都理工大学 一种高精度的地层品质因子的提取方法
CN112782763A (zh) * 2021-01-08 2021-05-11 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种地震品质因子估算方法、装置、设备及存储介质
CN112684501A (zh) * 2021-01-08 2021-04-20 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种基于谱比面积的q值估计方法与应用
CN112782763B (zh) * 2021-01-08 2023-06-20 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种地震品质因子估算方法、装置、设备及存储介质
CN117055113A (zh) * 2023-08-18 2023-11-14 中国矿业大学(北京) 品质因子提取的方法、装置及电子设备
CN117055113B (zh) * 2023-08-18 2024-07-05 中国矿业大学(北京) 品质因子提取的方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN108387933B (zh) 2019-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108387933B (zh) 一种确定地层品质因子的方法、装置及系统
Mousavi et al. Automatic noise-removal/signal-removal based on general cross-validation thresholding in synchrosqueezed domain and its application on earthquake data
Dong et al. Desert low-frequency noise suppression by using adaptive DnCNNs based on the determination of high-order statistic
Li et al. A method for low-frequency noise suppression based on mathematical morphology in microseismic monitoring
Pinnegar et al. The S-transform with windows of arbitrary and varying shape
Schimmel et al. Using instantaneous phase coherence for signal extraction from ambient noise data at a local to a global scale
Van den Ende et al. A self-supervised deep learning approach for blind denoising and waveform coherence enhancement in distributed acoustic sensing data
CN111123354B (zh) 基于频变反射振幅衰减预测致密气层的方法及设备
Chen Non-stationary least-squares complex decomposition for microseismic noise attenuation
CN103792576A (zh) 一种基于梯度结构张量的储层非均质检测方法及设备
Yang et al. Denoising of distributed acoustic sensing data using supervised deep learning
CN107065013B (zh) 一种地震尺度下的层速度确定方法及装置
CN108020863A (zh) 一种基于地震奇偶函数的碳酸盐岩薄储层孔隙度预测方法
CN104570116A (zh) 基于地质标志层的时差分析校正方法
CN112487604A (zh) 海洋重力仪输出数据长时间非线性漂移补偿方法
CN103869362A (zh) 体曲率获取方法和设备
Banjade et al. Earthquake accelerogram denoising by wavelet-based variational mode decomposition
CN102323618B (zh) 基于分数阶傅里叶变换的相干噪声抑制方法
CN112213782B (zh) 分相位地震数据的处理方法、装置和服务器
CN103645504A (zh) 基于广义瞬时相位及p范数负模的地震弱信号处理方法
CN102253414A (zh) 基于地震纹分析的储层检测方法
CN111694053A (zh) 初至拾取方法及装置
CN113552624B (zh) 孔隙度预测方法及装置
Yang et al. SLKNet: An attention-based deep-learning framework for downhole distributed acoustic sensing data denoising
CN109856672B (zh) 基于深度波数谱的瞬变波包提取方法、存储介质与终端

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