CN109358365A - 一种基于井震信息匹配的薄层识别方法 - Google Patents

Abstract

一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，包括：对地震数据进行去噪预处理，提高原始地震数据的信噪比；提取井旁地震道；制作宽频带合成地震记录；求取井震匹配因子，从而建立井震之间的关联；对井震匹配因子进行三维建模，生成匹配因子数据体；用预处理后的地震数据与生成的匹配因子数据体进行三维褶积运算，获取宽频带、高分辨率的地震数据体；基于生成的数据体进行薄层的识别与刻画。本发明通过构建井震信息匹配因子，提高地震资料分辨率并最终提高资料对薄层的识别能力。本发明不需要对地震子波的相位及反射系数的性质做任何假设条件。本发明的方法对薄层的识别更加准确、有效，不仅可用于薄层的定性识别还可用于对薄层的定量化描述。

Description

一种基于井震信息匹配的薄层识别方法

技术领域

本发明涉及一种地球物理研究中的薄层的识别方法。特别是涉及一种基于井震信息匹配的薄层识别方法。

背景技术

薄层的识别或描述一直是地球物理研究的难点。随着勘探开发的不断深入，薄层越来越受到重视，作为储集层，其蕴藏着较大规模的油气资源量，作为泥岩盖层，在一定的地质条件下其控制着油气的运移及富集程度。因此开展薄层识别研究无论是对勘探阶段的寻找储量还是开发阶段的提高储量动用程度都具有重要的意义。

薄层的概念最早由Windess(1973)等人提出，指厚度小于八分之一入射波主波长的地层。随后有不少国内外学者对薄层进行过研究(Wiggins，Longbottom，Velis等)，多以提高地震资料纵向分辨率的反褶积方法研究为主，但是由于各种反褶积方法本身对地震资料施加各种假设条件的限制，实际应用效果并不理想。stockwell(1996)、高静怀(2003)等利用时频分析技术来提高地震资料对薄层的识别能力，Portniaguine和Castagna(2005)提出一种新的称为谱反演的方法，以期获得地层的高分辨反射系数剖面。

现有的技术方法主要局限于有限频带的地震数据范畴。而实际上，对于地震资料本身，由于地层对地震波的吸收衰减，使得地震资料缺乏相应的频率成分，进而造成分辨率的降低，为薄层识别带来困难。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，利用井数据对薄层识别的有效性，通过制作宽频带合成地震记录并利用其与实际输出的误差极值问题构建Toeplitz矩阵进而求取井震信息匹配因子，最终拓宽地震资料的频带，提高薄层识别与刻画的精度。

本发明所采用的技术方案是：一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，包括如下步骤：

1)对地震数据进行去噪预处理，提高原始地震数据的信噪比；

2)提取井旁地震道；

3)制作宽频带合成地震记录；

4)求取井震匹配因子，从而建立井震之间的关联；

5)对井震匹配因子进行三维建模，生成匹配因子数据体；

6)用步骤1)预处理后的地震数据与步骤5)生成的匹配因子数据体进行三维褶积运算，获取宽频带、高分辨率的地震数据体；

7)基于步骤6)生成的数据体进行薄层的识别与刻画。

步骤1)是采用保留断层的结构滤波方法对地震数据进行噪音压制，来提高原始地震数据的信噪比。

步骤3)包括：对测井数据进行重采样，采样率以地震数据的采样率为准；对测井数据进行频谱分析；根据频谱分析结果选取宽频子波参数，所述宽频子波参数包括：低截频、低通频率、高通频率和高截频。

步骤4)是利用宽频带合成地震记录与滤波后的井旁地震道的误差极值构建Toeplitz矩阵，并求解获得井震匹配因子。

具体包括：

以提取的井旁地震道b(t)为输入：

b(t)＝{b(0),b(1),……,b(n)} (1)

设计一个滤波因子a(t)，

a(t)＝{a(0),a(1),……,a(m)} (2)

使得输入信号b(t)经滤波后的实际输出c(t)为：

其中，n为井旁地震道的采样点数；m为滤波因子的采样点数；τ为延迟时间；

让实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)在最小平方准则下最逼近，即使滤波后的实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)的误差平方和Q最小，其中

令Q对a(t)的一阶偏导数等于零，即：

经推导得到

其中，r_bb(τ-l)是延迟时间为τ-l的输入井旁地震道的自相关，r_db(l)是延迟时间为l的宽频带合成地震记录d(t)与输入井旁地震道b(t)的互相关。

写成矩阵方程为

矩阵方程左端的井旁地震道的自相关矩阵为一种特殊的正定矩阵，称为Toeplitz矩阵，求解矩阵方程，得到滤波因子a(t)，再将滤波因子a(t)作用于实际地震道，便得到新的地震数据，将该滤波因子定义为井震匹配因子。

步骤5)具体包括：

(1)重复步骤2)至步骤4)分别获取工区内每口井的井震匹配因子；

(2)将解释的地震层位及断层作为空间约束，利用所有井的井震匹配因子进行三维空间插值建模，最终生成时间域井震匹配因子数据体。

步骤7)是联合应用90°相移技术、属性分析及地层切片技术对薄层进行剖面及平面上的识别与刻画。

本发明的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，通过构建井震信息匹配因子，将不同尺度的地震资料与井资料信息有机地融合起来，进而提高地震资料分辨率并最终提高资料对薄层的识别能力，突破了现有技术仅单一利用有限频带地震数据开展研究的局限性。同时，本发明的方法不需要对地震子波的相位及反射系数的性质做任何假设条件。与现有技术相比，本发明的方法对薄层的识别更加准确、有效，不仅可用于薄层的定性识别还可用于对薄层的定量化描述。

附图说明

图1是本发明一种基于井震信息匹配的薄层识别方法的流程图；

图2是原始地震剖面去噪前、后的结果；

图3是宽频带合成记录与常规带限合成记录的对比；

图4是应用本发明的方法生成的井震匹配因子三维数据体；

图5是应用本发明的方法处理前、后地震资料的频谱对比；

图6是应用本发明的方法处理前、后地震剖面的井震响应对比。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法做出详细说明。

如图1所示，本发明的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，包括如下步骤：

1)对地震数据进行去噪预处理，提高原始地震数据的信噪比；是采用保留断层的结构滤波方法对地震数据进行噪音压制，在压制噪音的同时不破坏地震同相轴的构造产状，来提高原始地震数据的信噪比。如图2所示，图2(a)、图2(b)分别为去噪前后的地震剖面，可以看到去噪后地震剖面的信噪比有了较大的改善，为后续步骤提供了重要的资料基础。

2)提取井旁地震道；是根据井的位置坐标及井轨迹数据精确提取井旁地震道数据，作为后续公式中的输入。

3)制作宽频带合成地震记录，在制作过程中对测井数据重采样并选取合适的宽频子波参数；具体包括：对测井数据进行重采样，采样率以地震数据的采样率为准；对测井数据进行频谱分析；根据频谱分析结果选取宽频子波参数，所述宽频子波参数包括：低截频、低通频率、高通频率和高截频。

如图3所示，图3(a)为宽频带合成地震记录，图3(b)为常规(带限)合成记录，可以看到，当子波采用常规的雷克子波时，虽然合成记录与井旁地震道波形特征对应良好，但薄层(图中矩形框圈注的部分)在该合成记录上基本没有独立的地震响应，其顶、底与合成记录的波峰、波谷几乎没有对应关系，薄层与围岩的反射以复合波形态存在。而当子波采用宽频带子波(具体的参数通过对测井资料进行频谱分析得到)时，薄层的井、震响应关系一致性非常好(图3(a))，其顶、底界面与合成记录的波峰、波谷基本都具有一一对应的关系。对宽频带合成记录输出时需要对数据进行重采样以与步骤2)所提取的井旁地震道相匹配，重采样的采样率以地震数据的采样率为准。

4)求取井震匹配因子，从而建立井震之间的关联；是利用宽频带合成地震记录与滤波后的井旁地震道的误差极值构建Toeplitz矩阵，并求解获得井震匹配因子。具体包括：

以提取的井旁地震道b(t)为输入：

b(t)＝{b(0),b(1),……,b(n)} (1)

设计一个滤波因子a(t)，

a(t)＝{a(0),a(1),……,a(m)} (2)

使得输入信号b(t)经滤波后的实际输出c(t)为：

其中，n为井旁地震道的采样点数；m为滤波因子的采样点数；τ为延迟时间；

让实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)在最小平方准则下最逼近，即使滤波后的实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)的误差平方和Q最小，其中

令Q对a(t)的一阶偏导数等于零，即：

经推导得到

其中，r_bb(τ-l)是延迟时间为τ-l的输入井旁地震道的自相关，r_db(l)是延迟时间为l的宽频带合成地震记录d(t)与输入井旁地震道b(t)的互相关。

写成矩阵方程为

矩阵方程左端的井旁地震道的自相关矩阵为一种特殊的正定矩阵，称为Toeplitz矩阵，求解矩阵方程，得到滤波因子a(t)，再将滤波因子a(t)作用于实际地震道，便得到新的地震数据，滤波因子a(t)的作用在于，实现了由地震数据与井数据信息的匹配，将不同尺度数据的信息最终融合起来，因此将该滤波因子定义为井震匹配因子。

5)对井震匹配因子进行三维建模，生成匹配因子数据体；具体包括：

(1)重复步骤2)至步骤4)分别获取工区内每口井的井震匹配因子；

(2)将解释的地震层位及断层作为空间约束，利用所有井的井震匹配因子进行三维空间插值建模，最终生成时间域井震匹配因子数据体，如图4所示。

6)用步骤1)预处理后的地震数据与步骤5)生成的匹配因子数据体进行三维褶积运算，获取宽频带、高分辨率的地震数据体；图5(a)、图5(b)分别为处理前、后资料的频谱对比，可以看到，处理后资料的频谱无论是频带宽度还是主频都比原始资料有了明显的提高。

7)基于步骤6)生成的数据体进行薄层的识别与刻画，是联合应用90°相移技术、属性分析及地层切片技术对薄层进行剖面及平面上的识别与刻画。如图6所示，为了井震对比的方便，图6为对相应地震剖面做了90°相移后的剖面，图6(a)为原始地震剖面90°相移结果，图6(b)为利用本发明的方法得到的宽频带、高分辨率资料的90°相移结果,其中深灰-白色同相轴代表泥岩，深灰色的竖直线为井轨迹，井轨迹左侧的测井曲线为自然伽马曲线，右侧的曲线为自然电位曲线，高自然伽马(向右偏)、低自然电位(向左偏)即图中黑色箭头所指的位置为泥岩实际发育的位置。可以看到，处理后的剖面较原始剖面分辨率有了大幅的提高，可以分辨出更多的原始资料所不能识别的泥岩薄层(图中黑色箭头所指)，且薄层的顶、底反射界面与测井曲线的对应关系非常好。利用该资料不仅可以识别更薄的薄层，还可以对薄层的厚度及空间展布进行刻画。

上述实施例仅是用于说明本发明的技术原理和实际应用，其中方法的各实施步骤都是可以修改的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的变化或改进，均在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对地震数据进行去噪预处理，提高原始地震数据的信噪比；

2)提取井旁地震道；

3)制作宽频带合成地震记录；

4)求取井震匹配因子，从而建立井震之间的关联；

5)对井震匹配因子进行三维建模，生成匹配因子数据体；

6)用步骤1)预处理后的地震数据与步骤5)生成的匹配因子数据体进行三维褶积运算，获取宽频带、高分辨率的地震数据体；

7)基于步骤6)生成的数据体进行薄层的识别与刻画。

2.根据权利要求1所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，步骤1)是采用保留断层的结构滤波方法对地震数据进行噪音压制，来提高原始地震数据的信噪比。

3.根据权利要求1所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，步骤3)包括：对测井数据进行重采样，采样率以地震数据的采样率为准；对测井数据进行频谱分析；根据频谱分析结果选取宽频子波参数，所述宽频子波参数包括：低截频、低通频率、高通频率和高截频。

4.根据权利要求1所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，步骤4)是利用宽频带合成地震记录与滤波后的井旁地震道的误差极值构建Toeplitz矩阵，并求解获得井震匹配因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，具体包括：

以提取的井旁地震道b(t)为输入：

b(t)＝{b(0),b(1),……,b(n)} (1)

设计一个滤波因子a(t)，

a(t)＝{a(0),a(1),……,a(m)} (2)

使得输入信号b(t)经滤波后的实际输出c(t)为：

其中，n为井旁地震道的采样点数；m为滤波因子的采样点数；τ为延迟时间；

让实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)在最小平方准则下最逼近，即使滤波后的实际输出c(t)与宽频带合成地震记录d(t)的误差平方和Q最小，其中

令Q对a(t)的一阶偏导数等于零，即：

经推导得到

其中，r_bb(τ-l)是延迟时间为τ-l的输入井旁地震道的自相关，r_db(l)是延迟时间为l的宽频带合成地震记录d(t)与输入井旁地震道b(t)的互相关。

写成矩阵方程为

矩阵方程左端的井旁地震道的自相关矩阵为一种特殊的正定矩阵，称为Toeplitz矩阵，求解矩阵方程，得到滤波因子a(t)，再将滤波因子a(t)作用于实际地震道，便得到新的地震数据，将该滤波因子定义为井震匹配因子。

6.根据权利要求1所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，步骤5)具体包括：

(1)重复步骤2)至步骤4)分别获取工区内每口井的井震匹配因子；

(2)将解释的地震层位及断层作为空间约束，利用所有井的井震匹配因子进行三维空间插值建模，最终生成时间域井震匹配因子数据体。

7.根据权利要求1所述的一种基于井震信息匹配的薄层识别方法，其特征在于，步骤7)是联合应用90°相移技术、属性分析及地层切片技术对薄层进行剖面及平面上的识别与刻画。