CN109143347A - 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109143347A
CN109143347A CN201710500993.2A CN201710500993A CN109143347A CN 109143347 A CN109143347 A CN 109143347A CN 201710500993 A CN201710500993 A CN 201710500993A CN 109143347 A CN109143347 A CN 109143347A
Authority
CN
China
Prior art keywords
seismic channel
change rate
point
amplitude change
channel
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.)
Pending
Application number
CN201710500993.2A
Other languages
English (en)
Inventor
梁志强
王世星
朱克
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.)
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Geophysical Research Institute
Original Assignee
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Geophysical Research Institute
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 China Petroleum and Chemical Corp, Sinopec Geophysical Research Institute filed Critical China Petroleum and Chemical Corp
Priority to CN201710500993.2A priority Critical patent/CN109143347A/zh
Publication of CN109143347A publication Critical patent/CN109143347A/zh
Pending legal-status Critical Current

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
    • G01V1/30—Analysis
    • G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
    • 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
    • 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
    • G01V1/364—Seismic filtering
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/20—Trace signal pre-filtering to select, remove or transform specific events or signal components, i.e. trace-in/trace-out
    • G01V2210/21—Frequency-domain filtering, e.g. band pass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/50—Corrections or adjustments related to wave propagation
    • G01V2210/52—Move-out correction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60—Analysis
    • G01V2210/64—Geostructures, e.g. in 3D data cubes
    • G01V2210/646—Fractures

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

公开了一种叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质，所述方法包括：步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；步骤4：获取最大地震道振幅变化率；步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。

Description

叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及油气田勘探领域，更具体地，涉及一种叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质。
背景技术
振幅属性的变化率作地震属性中的一种，已经为研究碳酸盐岩地区缝洞型储层密集发区带及岩溶储层发育的最有效方法。但在很多有效区带内圈定的振幅变化率区带有成片的模糊特征，不能精确描述局部点上的裂缝发育的不均衡的特点。
因此有必要研发一种能够更加准确预测裂缝发育情况的叠后最优方位振幅变化率的计算方法及系统。
发明内容
本发明提出了一种叠后最优方位振幅变化率的计算方法及系统，其开展高精度、多方位优选的振幅属性变化率计算方法，可以发掘叠后地震资料中的方位特征、优选后的振幅变化率计算方法可以比传统的振幅变化率算法获取更高的信噪比以及更好的噪音印制，因此可以获得更好的裂缝储层预测效果。
根据本发明的一方面，提出了一种叠后最优方位振幅变化率计算方法。所述方法可以包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
优选地，所述基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正包括：基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算，获取校正后的地震道。
优选地，所述基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算的具体计算公式为：
其中，N为时窗中的样点数，i为样点序号i的取值范围为为1-N，Xi为序号为i的时窗样点的振幅值，为样点时窗多个样点的振幅值平均值，Yi为序号为i的相邻道的时窗样点的振幅值，为相邻道的样点时窗多个样点的振幅值平均值，rxy为互相关系数；
取rxy的最大值，获取rxy的最大值相对应的数值i作为该视窗内相关性最好的数据时差，将地震数据移动i个点即完成了该数据视窗内的相关校正。
优选地，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
优选地，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
优选地，获取最大地震道振幅变化率，包括：基于得到所述中心点在宏面元地震道上依次与所述校正后中心点相邻的不同方位的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率，基于地震道振幅变化率获取最大地震道振幅变化率。
优选地，获取最大地震道振幅变化率进一步包括：计算各个时间层位上的最大地震道振幅变化率，获取所述中心点在整个地震道上的最大地震道振幅变化率。
根据本发明的另一方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序所述计算机可读存储介质包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
优选地，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
优选地，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
本发明的有益效果在于：通过基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率，进而获取最大地震道振幅变化率开展高精度、多方位优选的振幅属性变化率计算方法，可以发掘叠后地震资料中的方位特征、比传统的振幅变化率算法获取更高的信噪比以及更好的噪音印制，因此可以获得更好的裂缝储层预测效果。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一个实施例的叠后最优方位振幅变化率计算方法流程图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的叠后宏面元地震道排列示意图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N0)振幅变化率属性图。
图4示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N45)振幅变化率属性图。
图5示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N90)振幅变化率属性图。
图6示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N135)振幅变化率属性图。
图7示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N180)振幅变化率属性图。
图8示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N225)振幅变化率属性图。
图9示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N270)振幅变化率属性图。
图10示出了根据本发明的一个实施例的塔河油田某区方位(N315)振幅变化率属性图。
图11示出了根据本发明的一个实施例的方位最大振幅变化率计算结果示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
实施方式1
在该实施例中，根据本发明的叠后最优方位振幅变化率计算方法，包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
该实施例通过基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率，进而获取最大地震道振幅变化率开展高精度、多方位优选的振幅属性变化率计算方法，可以发掘叠后地震资料中的方位特征、比传统的振幅变化率算法获取更高的信噪比以及更好的噪音印制，因此可以获得更好的裂缝储层预测效果。
下面详细说明根据本发明的叠后最优方位振幅变化率计算方法的具体步骤。
对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道。
具体地，对叠后地震资料进行预处理包括：叠后地震资料的常规处理资料的预处理主要针对前期的常规地震保幅处理工作，主要包括道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校正、地表振幅一致性补偿、反褶积及动校正等。
基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道。
在一个示例中，所述基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正包括：基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算，获取校正后的地震道。
在一个示例中，所述基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算的具体计算公式为：
其中，N为时窗中的样点数，i为样点序号i的取值范围为为1-N，Xi为序号为i的时窗样点的振幅值，为样点时窗多个样点的振幅值平均值，Yi为序号为i的相邻道的时窗样点的振幅值，为相邻道的样点时窗多个样点的振幅值平均值，rxy为互相关系数；
取rxy的最大值，获取rxy的最大值相对应的数值i作为该视窗内相关性最好的数据时差，将地震数据移动i个点即完成了该数据视窗内的相关校正。
具体地，具体实现为在一个地震道(该地震道可以假设为X)的时窗中有N个样点，具体从1,2,3……N，在这N个样点上每个样点都有一个振幅值，具体为X1，X2，X3……XN，而为X1到XN的平均值，即同样，对于相邻的地震道也有N个样点，N个振幅值Y1，Y2，Y3……YN，以及他们的平均值把两个地震道用上面的公式计算，可以得到互相关系数rxy。当r最大时为两个地震道数据在某一个视窗内相关性最好，此时的数值i即为该视窗内相关性最好的数据时差，将地震数据移动i个点即完成了该数据视窗内的相关校正。
基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率。
在一个示例中，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
在一个示例中，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
具体地，通常振幅变化率可以被定义为：
其中A(x,y,t)为三维体中一点处的某种属性值，VAR(x,y,t)表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示该属性变化的强度。在实际应用中，可考虑不同的正交组合及差分网格进行计算和平差。在我们的计算中，可选择求导差分网格包括：前差商，后差商，中心前后差商，正交和交叉前后差商等多种形式，在每个方向还可考虑两种差商的平均，并求两种正交网格变化率的平均值；平差手段有：沿层求取时利用层位上下一定小时窗内的平均，体计算时利用相邻倾斜道若干个对应点逐道滑动，消除过零值点的影响；在计算前为抑制噪音和使异常具有一定的延续性，可附加各种处理(三瞬，道积分微分+滤波、平滑)以抑制数据的局部跳跃和极大个别值。
为了使计算不受地层起伏变化的影响，或消除部分区域振幅高值点处有时移变化可能导致的非储层性质的背景影响，在高精度的计算中我们引入了计算道间的相关时移从而将完全沿纵横向平面计算的振幅变化率，沿展到三维空间
考虑振幅的空变矢量，其模即振幅的变化率为：
其中△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，对相关性高的道才进行部分时移处理，表示基值反射确有起伏变化的影响；一般的相关系数则不予进行时移上的处理，从而考虑一些杂乱相下的部分振幅的变化。这样的改进使得振幅变化率的计算更加适合于地层反射有一定起伏变化的裂缝区域。
获取最大地震道振幅变化率。
在一个示例中，获取最大地震道振幅变化率，包括：基于得到所述中心点在宏面元地震道上依次与所述校正后中心点相邻的不同方位的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率，基于地震道振幅变化率获取最大地震道振幅变化率。
基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
在一个示例中，获取最大地震道振幅变化率进一步包括：计算各个时间层位上的最大地震道振幅变化率，获取所述中心点在整个地震道上的最大地震道振幅变化率。
实施例
图1示出了根据本发明的一个实施例的叠后最优方位振幅变化率计算方法流程图。
如图1所示该叠后最优方位振幅变化率计算方法，包括：
以塔河油田某区为例，对叠后地震资料进行预处理，主要包括道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校正、地表振幅一致性补偿、反褶积及动校正等。获得宏面元地震道。
如图2所示的叠后宏面元地震道排列示意图；如图2所示的叠后宏面元地震道排列示意图，图中点5为3点×3点的一个层位上的宏面元的中心点，将这个中心点依次与点1，点2，点3，点4，点6，点7,点8，点9，的地震道在一个时窗T内做互相关计算，具体的相关公式为：
其中，N为时窗中的样点数，i为样点序号i的取值范围为为1-N，Xi为序号为i的时窗样点的振幅值，为样点时窗多个样点的振幅值平均值，Yi为序号为i的相邻道的时窗样点的振幅值，为相邻道的样点时窗多个样点的振幅值平均值，rxy为互相关系数；
取rxy的最大值，获取rxy的最大值相对应的数值i作为该视窗内相关性最好的数据时差，将地震数据移动i个点即完成了该数据视窗内的相关校正。
在时窗T内，相关系数最大时候的时间记为t。时间t为中心点地震道与相邻点地震道的相关校正时间。
基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率。获取最大地震道振幅变化率。
将该层位中心点(点5)的地震道与相关校正后的相邻点的地震道(除了点5的点1到点9)做振幅变化率计算，点5与点6做振幅变化率得到方位为0的振幅变化率，点5与点3做振幅变化率得到方位为45的振幅变化率，点5与点2做振幅变化率得到方位为90的振幅变化率，点5与点1做振幅变化率得到方位为135的振幅变化率，点5与点4做振幅变化率得到方位为180的振幅变化率，点5与点7做振幅变化率得到方位为225的振幅变化率，点5与点8做振幅变化率得到方位为270的振幅变化率，点5与点9做振幅变化率得到方位为315的振幅变化率。这样就可以得到中心点5在8个方向上的地震道的高阶振幅变化率的值。
获取最大地震道振幅变化率，基于得到中心点地震道在某一层位上在8个方向上的叠后地震到的振幅变化率，取这8个方位中的最大值，就可以得到中心点地震道在层位时间上的最优方位振幅变化率。
基于上面的方法，计算各个时间层位上的值，就可以得到中心点在整个地震道上的最优方位振幅变化率；再将中心点5的计算推广到整个地震工区，就可以得到整个叠后地震数据体的该属性值。必须指出的是：由于面元以及采集系统的限制，为了保证中心点周边面元地震道的个数足够，通常不计算地震工区边上的几条线。同时由于时窗的限制，在整个地震道上进行计算时，也不计算地震道整个采样时间上的前面半个时窗以及后半个时窗内的数据。
图3-10分别示出了塔河油田某区方位振幅变化率属性图，图中方位振幅变化率带准确地指示了该区溶蚀缝洞发育有利分布区。块体状异常指示基本不随方位变化的异常部分，为溶蚀洞缝区，而呈小线状、枝状异常则为与方位相关部分，一般为裂缝发育区，从图可以看出这些线状、枝状异常总体分布在溶蚀洞缝区近邻，为与缝洞伴生的次一级裂缝的有效发育区。
综上所述，本发明基于实际油田勘探中面临的裂缝型储层的发育问题，采用的方法是针对实际叠后地震资料开展具有方位的振幅变化率计算研究，对叠后中心点地震道展开、对宏面元内相邻点的地震道开展具有方位的振幅变化率计算并优选，最终将该步骤推广到整个工区，得到整个地震地震数据的最大方位振幅变化率属性预测结果，进而对该工区的裂缝发育情况进行预测。
实施方式2
根据本发明的实施方式，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机可读存储介质包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
在一个示例中，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
在一个示例中，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
与图3到图10相比，图11中的振幅变化率的裂缝预测结果明显更为清晰、明了，原始常规的振幅变化率计算结果存在较多的噪音，在图11中也得到了较好的抑制；更为难得的是，常规的振幅变化率计算结果均没有预测中的东西向的裂缝发育带(即图中圆圈指示的区域)，图11也有了较好的预测，这与该地震工区中已有的地质认识非常温和，所以该方法技术在此工区取得了良好的裂缝预测效果。
综上所述，本公开基于振幅变化率的技术是在地震叠后地震资料的基础上开展的，但是传统的方法通常只是在相邻的一个方向的地震道之间开展计算，这对于具有一定方位的裂缝预测而言通常是不准确的；在传统的叠后地震资料的基础上，本申请尽可能的挖掘更多的方位信息，使其在方位振幅变化率属性中得以体现，相比传统的叠后地震数据得到的振幅变化率体，可以得到更为精确的裂缝预测结果。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，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 (10)

1.一种叠后最优方位振幅变化率计算方法，包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
2.根据权利要求1所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，所述基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正包括：基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算，获取校正后的地震道。
3.根据权利要求2所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，所述基于宏面元地震道的中心点依次与所述中心点相邻的点地震道进行互相关计算的具体计算公式为：
其中，N为时窗中的样点数，i为样点序号i的取值范围为为1-N，Xi为序号为i的时窗样点的振幅值，为样点时窗多个样点的振幅值平均值，Yi为序号为i的相邻道的时窗样点的振幅值，为相邻道的样点时窗多个样点的振幅值平均值，rxy为互相关系数；
取rxy的最大值，获取rxy的最大值相对应的数值i作为该视窗内相关性最好的数据时差，将地震数据移动i个点即完成了该数据视窗内的相关校正。
4.根据权利要求1所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
5.根据权利要求4所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
6.根据权利要求4所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，获取最大地震道振幅变化率，包括：基于得到所述中心点在宏面元地震道上依次与所述校正后中心点相邻的不同方位的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率，基于地震道振幅变化率获取最大地震道振幅变化率。
7.根据权利要求6所述的叠后最优方位振幅变化率计算方法，其中，获取最大地震道振幅变化率进一步包括：计算各个时间层位上的最大地震道振幅变化率，获取所述中心点在整个地震道上的最大地震道振幅变化率。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机可读存储介质包括：
步骤1：对叠后地震资料进行预处理，获得宏面元地震道；
步骤2：基于宏面元地震道的中心点对宏面元地震道进行相关校正，获取校正后的地震道；
步骤3：基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率；
步骤4：获取最大地震道振幅变化率；
步骤5：基于最大地震道振幅变化率对裂缝发育情况进行预测。
9.根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其中，所述基于校正后的地震道，获取地震道振幅变化率包括：基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算，获取地震道振幅变化率。
10.根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其中，所述基于校正后的地震道的校正后中心点依次与所述校正后中心点相邻的点地震道进行计算的具体公式为：
其中，△tx，△ty表示差商计算两点间的波形道的相关时移量，A(x,y,t)为三维体中一点处的振幅，VAR(x,y,t)为地震道振幅变化率，表示该点上沿x，y方向上的变化量之矢量模，表示振幅变化强度。
CN201710500993.2A 2017-06-27 2017-06-27 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质 Pending CN109143347A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710500993.2A CN109143347A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710500993.2A CN109143347A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109143347A true CN109143347A (zh) 2019-01-04

Family

ID=64805299

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710500993.2A Pending CN109143347A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109143347A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114114418A (zh) * 2020-08-28 2022-03-01 中国石油化工股份有限公司 地震信号增益方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103713322A (zh) * 2012-09-29 2014-04-09 中国石油化工股份有限公司 一种方位高阶相干振幅变化率裂缝检测方法
CN105572732A (zh) * 2014-10-08 2016-05-11 中国石油化工股份有限公司 一种属性变化率逐次晋级的裂缝发育带检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103713322A (zh) * 2012-09-29 2014-04-09 中国石油化工股份有限公司 一种方位高阶相干振幅变化率裂缝检测方法
CN105572732A (zh) * 2014-10-08 2016-05-11 中国石油化工股份有限公司 一种属性变化率逐次晋级的裂缝发育带检测方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114114418A (zh) * 2020-08-28 2022-03-01 中国石油化工股份有限公司 地震信号增益方法、装置、计算机设备和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107272062B (zh) 一种数据驱动的地下介质q场估计方法
CN103210323B (zh) 处理地震数据的系统和方法
US20150369938A1 (en) System and method for processing seismic data
CN109765615A (zh) 一种地层品质因子反演方法及装置
CN105425289A (zh) 确定低频波阻抗的方法和装置
CN108897041A (zh) 一种铀矿富集区的预测方法和装置
Cooper et al. Determining the distance to magnetic sources
CN106226841A (zh) 一种河流相三维沉积相模型确定性建模方法
CN109709605A (zh) 火成岩复杂区碳酸盐岩断溶体地震数据成像方法及设备
CN104570116A (zh) 基于地质标志层的时差分析校正方法
Malagnini et al. Estimating absolute site effects
CN111983683A (zh) 一种少井条件下盐下湖相灰岩储层预测方法和系统
CN108873065A (zh) 砂岩优质储层预测方法及装置
Zhang et al. Phase arrival picking for bridging multi-source downhole microseismic data using deep transfer learning
CN105785441B (zh) 地震数据的信噪比分析方法
Wang et al. Removing multiple types of noise of distributed acoustic sensing seismic data using attention-guided denoising convolutional neural network
CN109143347A (zh) 叠后最优方位振幅变化率计算方法及计算机可读存储介质
CN109471162A (zh) 层间多次波处理方法、系统、电子设备及可读介质
CN114861515A (zh) 层速度数据体的计算方法、装置、设备及介质
Hildyard et al. T pd, a damped predominant period function with improvements for magnitude estimation
CN110727027B (zh) 多期次河道砂的精细刻画方法
CN113900141B (zh) 油气分布预测方法及装置
CN112684498A (zh) 一种基于宽方位地震数据的储层裂缝预测方法及系统
CN115877460A (zh) 一种碳酸盐岩岩溶缝洞型储层的增强方法
CN107991705B (zh) 基于二维统计特征的测井曲线校正方法和装置

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190104