CN109307887B - 地震弱反射体识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

公开了一种地震弱反射体识别方法及系统。该方法可以包括:判断地震介质类型,获取优选成像角度;判断地震数据类型,若地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;根据优选成像角度与优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;对倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;根据地震介质类型,对提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据。本发明通过优选方位获得倾角成像数据,能够获取高精度的弱反射地震数据体的成像,改善串珠、裂缝等地质体的成像效果。

Description

地震弱反射体识别方法及系统
技术领域
本发明涉及油汽地球物理技术领域,更具体地,涉及一种地震弱反射体识别方法及系统。
背景技术
中国西部碳酸盐岩油藏埋藏深、非均质性强、裂缝及孔洞发育。这些特点给该类储层的精细预测带来很大困难,西部碳酸盐岩油藏主要分布于裂缝孔洞型的储层中。对该类储层多年的研究发现,碳酸盐岩地层的塌陷构造会形成大规模的长条状分布,在长条状的塌陷带会发育有圆形和扁形的断层。(曲寿利等,2012)当溶洞碎屑与碳酸盐岩储层围岩具有较大的波阻抗差时,这些塌陷的溶洞及其碎屑在地震剖面上会表现为串珠状-反射,因而碳酸盐岩储层的串珠状-反射通常也被解释为塌陷的古溶洞。另外,由于埋藏深度增加导致差异压实作用会在塌陷的溶洞上方产生裂缝,从而使得这些溶洞连片成为规模较大的古溶洞体系,进而形成良好的油藏储集空间。我们通常称这类溶洞体系为缝洞连通体。钻井证实了这类塌陷溶洞体系正是好的产层(朱生旺等,2013)。对于串珠状-强反射特征,目前已经有较好的分析方案,实际工作中常采用叠后振幅剖面透明化显示的方式来表征,或者通过振幅属性提取技术,实现对串珠状-强反射的凸显对于储层裂缝的预测(Landa et al,1983;Schleicher et al,1997;匡斌等,2005)。
串珠和裂缝在地下均属于较弱一般也是较小的地层介质。对于这类弱储层体的成像,目前刚刚兴起一些倾角成像(刘斌等,2014)、高分辨、分方位、提频等方法技术,但缺乏行之有效的系统性技术系统(Khaidukov,2003)。因此,有必要开发一种地震弱反射体识别方法及系统。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种地震弱反射体识别方法及系统,其通过优选方位获得倾角成像数据,能够获取高精度的弱反射地震数据体的成像,改善串珠、裂缝等地质体的成像效果。
根据本发明的一方面,提出了一种地震弱反射体识别方法。所述方法可以包括:判断地震介质类型,获取优选成像角度;判断地震数据类型,若所述地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;根据所述优选成像角度与所述优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;对所述倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;根据所述地震介质类型,对所述提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据。
优选地,还包括:若所述地震数据类型为窄方位数据,则根据所述优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
优选地,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度。
优选地,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
优选地,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
根据本发明的另一方面,提出了一种地震弱反射体识别系统,可以包括:存储器,存储有计算机可执行指令;处理器,所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:判断地震介质类型,获取优选成像角度;判断地震数据类型,若所述地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;根据所述优选成像角度与所述优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;对所述倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;根据所述地震介质类型,对所述提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据。
优选地,还包括:若所述地震数据类型为窄方位数据,则根据所述优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
优选地,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度。
优选地,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
优选地,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
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方式中将是显而易见的,或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述,这些附图和具体实施方式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地震弱反射体识别方法的步骤的流程图。
图2a和图2b分别示出了根据本发明的一个实施例的0-30度方位叠加和90-120度方位叠加的对比示意图。
图3a和图3b分别示出了根据本发明的一个实施例的0-30度方位叠加倾角成像和90-120度方位叠加倾角成像的对比示意图。
图4a和图4b分别示出了根据本发明的一个实施例的提频前后的对比示意图。
图5a和图5b分别示出了根据本发明的一个实施例的成像前后的对比示意图。
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。
图1示出了根据本发明的地震弱反射体识别方法的步骤的流程图。
在该实施例中,根据本发明的地震弱反射体识别方法可以包括:
步骤101,判断地震介质类型,获取优选成像角度;在一个示例中,获取优选成像角度为:若地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度;在一个示例中,获取优选成像角度为:若地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
具体地,采用倾角散射偏移成像,倾角道集能够实现反射波和绕射波分离,因而能够针对性的加强散射体和弱反射体的成像精度。假设水平地层倾角道集的倾角范围为0-90度,地震波反射能量主要集中在0-5倾角的范围内:当介质裂缝型时,采用镜像加权方法可以对裂缝进行高精度成像,即,采用能量相干度中等系数范围的能量进行叠加成像,角度范围一般在5-15度倾角方位进行叠加成像;为当介质为串珠状反射时,由于串珠状的地震体散射现象严重,采用散射加权方法进行成像,即采用相干度较弱的能量进行成像,一般为15度以上的能量进行叠加成像;当介质中同时包含串珠和裂缝地质体时,则需要散射和镜像叠加联合成像,并要求数据处理人员优选角度。
步骤102,判断地震数据类型,若地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;在一个示例中,还包括:若地震数据类型为窄方位数据,则根据优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
具体地,若数据为宽方位数据,本步骤可以采纳;若数据为窄方位数据,不具备此步骤的应用前提,本步骤可以忽略。当数据为宽方位数据时,由于各种实际地下地质体均具备一定成都的各向异性,不同方位的地震数据对地质体的响应是有差异的,优选优势成像方位能够更有效的对弱反射地质体进行精确成像。对各向异性介质而言沿着垂直于各向异性发育的方位方向的成像效果好。分方位成像时,沿着垂直于各向异性发育的方位进行叠加即可。但需要注意叠加的角度范围。假设地震道集数据有0-360度的方位道集。垂直于各向异性发育的方位为45度,此时优选30-60度方位还是40-50方位叠加需要考量数据的覆盖次数,30-60度方位叠加容易引入其他方位的干扰进而减弱各向异性成像效果,但40-50方位叠加若数据量太小会导致采集脚印噪声干扰等。这时,本领域技术人员可以根据具体情况进行最终优选。
步骤103,根据优选成像角度与优选成像方位,将优选成像角度和优选成像方位的范围内的道集进行叠加,获取倾角叠加成像数据。
步骤104,对倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;在一个示例中,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
步骤105,根据地震介质类型,对提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据。
具体地,地震数据中,不同地质体的主要频率响应是有差异的,利用这种差异可以实现针对性成像改善。对目标体的频率响应通过分频实验进行测试,得到目标地质体的主要和有效频率响应频段。当目标体为单个地质体时,对地震数据体分频后,直接将主要有效频段进行叠加即可。当目标地震体为多个且有效主频段不同时,建议分体成像,即如不同尺度和填充不同的串珠有效频段分别为15-18hz和22-26hz时,则将分频的结果分别进行15-18hz叠加和22-26hz的叠加生成两个体。若要求仅生成一个体,则需要尽量叠加主频段中心频率的数据体。
本方法通过优选方位获得倾角成像数据,能够获取高精度的弱反射地震数据体的成像,改善串珠、裂缝等地质体的成像效果。
应用示例
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。
图2a和图2b分别示出了根据本发明的一个实施例的0-30度方位叠加和90-120度方位叠加的对比示意图。
采用倾角散射偏移成像,介质中同时包含串珠和裂缝地质体,优选9-20度,13-20度倾角分别进行叠加。地震道集数据有0-360度的方位道集,如图2a和图2b所示,剖面中下方有一目标串珠体,同样一套数据下,0-30方位的叠加成像效果远不如90-120度方位叠加效果成像数据清晰分辨率高,说明优选有效方位进行叠加能够提高串珠的识别度。
图3a和图3b分别示出了根据本发明的一个实施例的0-30度方位叠加倾角成像和90-120度方位叠加倾角成像的对比示意图。
根据优选成像角度与优选成像方位,将优选成像角度和优选成像方位的范围内的道集进行叠加,获取倾角叠加成像数据,如图3a和图3b所示,倾角叠加成像效果图3b比传统全叠加效果图3a对串珠的成像更清晰能量更收敛成像效果更好,说明倾角叠加能够提高串珠的识别度。
图4a和图4b分别示出了根据本发明的一个实施例的提频前后的对比示意图。
对倾角叠加成像数据利用反Q滤波法或反发褶积方法进行保幅提频处理,获取提频成像数据,如图4a和图4b所示,提频后串珠的成像更清晰,且识别出了原来难于识别比较模糊的串珠,说明提频叠加能够提高串珠的识别度。
图5a和图5b分别示出了根据本发明的一个实施例的成像前后的对比示意图。
当目标地震体为多个且有效主频段不同时,进行分体成像,即如不同尺度和填充不同的串珠有效频段分别为15-18hz和22-26hz时,并要求仅生成一个体,直接将16.5hz和24hz频率附近数据体叠加,获得最终的成像数据,如图5a和图5b所示,为我国西北地区有串珠和裂缝发育的目的层,应用本发明后目的层左侧的断裂带更加清晰可见,原来无法识别的串珠得到了更加清晰的识别,且原来连续的或者误认为联通的串珠被分开,揭示了一些原来认为高产的井为何钻遇后不高产,因为目的层的串珠并不连通,以及裂缝发育的现象也与钻井更加吻合。
综上所述,本发明通过优选方位获得倾角成像数据,能够获取高精度的弱反射地震数据体的成像,改善串珠、裂缝等地质体的成像效果。
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。
根据本发明的实施例,提供了一种地震弱反射体识别系统,可以包括:存储器,存储有计算机可执行指令;处理器,处理器运行存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:判断地震介质类型,获取优选成像角度;判断地震数据类型,若地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;根据优选成像角度与优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;对倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;根据地震介质类型,对提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据。
在一个示例中,还包括:若地震数据类型为窄方位数据,则根据优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
在一个示例中,获取优选成像角度为:若地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度。
在一个示例中,获取优选成像角度为:若地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
在一个示例中,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
本发明通过优选方位获得倾角成像数据,能够获取高精度的弱反射地震数据体的成像,改善串珠、裂缝等地质体的成像效果。
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。

Claims (6)

1.一种地震弱反射体识别方法,包括:
判断地震介质类型,获取优选成像角度;
判断地震数据类型,若所述地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;
根据所述优选成像角度与所述优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;
对所述倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;
根据所述地震介质类型,对所述提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据;
其中,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度;若所述地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
2.根据权利要求1所述的地震弱反射体识别方法,其中,还包括:
若所述地震数据类型为窄方位数据,则根据所述优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
3.根据权利要求1所述的地震弱反射体识别方法,其中,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
4.一种地震弱反射体识别系统,其特征在于,该系统包括:
存储器,存储有计算机可执行指令;
处理器,所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:
判断地震介质类型,获取优选成像角度;
判断地震数据类型,若所述地震数据类型为宽方位数据,则根据地震数据的各向异性,获取优选成像方位;
根据所述优选成像角度与所述优选成像方位,获取倾角叠加成像数据;
对所述倾角叠加成像数据进行保幅提频处理,获取提频成像数据;
根据所述地震介质类型,对所述提频成像数据进行分频处理,获取最终的成像数据;
其中,获取所述优选成像角度为:若所述地震介质类型为裂缝型,通过镜像加权法,获取优选成像角度;若所述地震介质类型为串珠型,通过散射加权法,获取优选成像角度。
5.根据权利要求4所述的地震弱反射体识别系统,其中,还包括:
若所述地震数据类型为窄方位数据,则根据所述优选成像角度,获取倾角叠加成像数据。
6.根据权利要求4所述的地震弱反射体识别系统,其中,利用反Q滤波法或反褶积方法进行提频处理。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112213775B (zh) * 2020-09-16 2023-01-24 中国石油天然气股份有限公司 一种高覆盖次数叠前地震数据的保真提频方法
CN112505779B (zh) * 2020-10-23 2021-09-07 中国石油集团工程咨询有限责任公司 基于特征分解的采集脚印去除方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2791694C (en) * 2010-03-12 2022-07-12 CGGVeritas Services (U.S.) Inc. Methods and systems for performing azimuthal simultaneous elastic inversion
CN102540250B (zh) * 2010-12-08 2014-06-25 同济大学 基于方位保真角度域成像的裂缝型油气储层地震探测方法
CN103713317B (zh) * 2012-09-29 2016-09-14 北京诺克斯达石油科技有限公司 基于对时变子波进行分频段处理的反褶积方法

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