CN111077575A - 一种深度域速度建模方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种深度域速度建模方法与装置，属于地震数据处理技术领域，本发明将井资料和地震层位信息用于深度域速度模型的整个过程中，利用三维叠前时间偏移速度得到深度域层速度模型，将声波测井数据代替工区范围内有井区域的地震速度，作为有井区域的速度模型，在地震解释层位的约束下，井速度和地震速度进行融合得到无井区域的速度模型，最后将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始的深度域速度模型，对初始的深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。本发明提高了深度域速度模型的精度，化简了网格层析反演的迭代次数，减小了进行叠前深度偏移的井震误差，满足勘探需求。

Description

一种深度域速度建模方法与装置

技术领域

本发明属于地震数据处理技术领域，具体涉及一种深度域速度建模方法与装置。

背景技术

叠前深度偏移对速度模型的精度要求极高，速度不准确会造成复杂地区的偏移结果存在较大的井震误差，严重影响井位部署的成功率。目前，常规的深度速度建模是以时间偏移速度为初始模型，进行基于偏移道集剩余曲率的网格层析反演。这种仅靠地震数据的建模方法，只能反演出平滑、低频的背景速度模型，对复杂构造和特殊地质体，难以反演出其构造形态和细节特征。

近年来，利用声波测井速度和地震层位约束提高深度域速度模型精度的研究持续进行，取得了一些成果。例如，公告号为CN106597533B的中国专利提出了“一种用于山前带地震资料处理的深度域速度建模方法”，该方法利用速度约束反演对叠前时间偏移速度进行DIX公式转换为深度域层速度体，得到初始层速度模型，再进行网格层析反演优化速度模型。但该方法只在网格层析反演中利用井约束进行优化，并没有将井资料和地震层位信息用于初始速度建模以及应用于整个速度建模过程中，造成建立的深度域速度模型的精度不高，增加了网格层析反演的迭代次数，以致利用该深度域速度模型进行叠前深度偏移存在较大的井震误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种深度域速度建模方法与装置，用于解决采用现有深度域速度建模方法建立深度域速度模型精度低、增加了网格层析反演的迭代次数，以致进行叠前深度偏移存在较大的井震误差的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出一种深度域速度建模方法，包括以下步骤：

1)获取工区范围内的地震数据、声波测井数据和地震解释层位数据，其中，地震数据包括三维叠前时间偏移速度，声波测井数据包括深度、与深度对应的声波速度，地震解释层位数据为设定区域的深度解释层位；

2)利用三维叠前时间偏移速度进行建模，得到初始时间域的速度模型，对初始时间域的速度模型进行两次DIX转换，得到深度域层速度模型；

3)将声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度，得到有井区域的速度模型；对于深度域层速度模型中的无井区域，按照滑动加权计算方法，采用克里金差值方法沿着地震层位对邻近区域的井速度和地震速度进行不同权重的插值计算得到速度值，得到无井区域的速度模型；将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始深度域速度模型；

4)利用地震解释层位数据，对初始深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。

本发明将井资料和地震层位信息用于深度域速度模型的整个过程中，利用地震数据包括的三维叠前时间偏移速度得到深度域层速度模型，将声波测井数据代替工区范围内有井区域的地震速度，作为有井区域的速度模型，在地震解释层位的约束下，井速度和地震速度进行融合得到无井区域的速度模型，最后将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始的深度域速度模型，对初始的深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。本发明的深度域速度建模方法提高了深度域速度模型的精度，化简了网格层析反演的迭代次数，减小了进行叠前深度偏移的井震误差，满足勘探需求。

为了解决声波测井数据中井深度采样不均匀的问题，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：根据目标层纵向分辨率的要求，对声波测井数据进行重采样，且采样点之间深度间隔一致，得到重采样处理后的声波测井数据。

为了去除声波测井数据的噪声，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：采用滑动平均数字滤波法去除声波测井数据的噪声，得到去噪处理后的声波测井数据。

为了实现声波测井数据对深度域层速度模型中有井区域的地震速度的代替，得到深度域层速度模型之后，还包括：根据地震解释层位数据将深度域层速度模型在三维空间划分成不同深度区域的深度域层速度模型，根据划分的各个深度区域，将声波测井数据代替相应深度区域的深度域层速度模型中有井区域的地震速度。

为解决上述技术问题，本发明还提出一种深度域速度建模装置，包括存储器和处理器，以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器与存储器相耦合，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

1)获取工区范围内的地震数据、声波测井数据和地震解释层位数据，其中，地震数据包括三维叠前时间偏移速度，声波测井数据包括深度、与深度对应的声波速度，地震解释层位数据为设定区域的深度解释层位；

2)利用三维叠前时间偏移速度进行建模，得到初始时间域的速度模型，对初始时间域的速度模型进行DIX转换，得到深度域层速度模型；

3)将声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度，得到有井区域的速度模型；对于深度域层速度模型中的无井区域，按照滑动加权计算方法，采用克里金差值方法沿着地震层位对邻近区域的井速度和地震速度进行不同权重的插值计算得到速度值，得到无井区域的速度模型；将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始深度域速度模型；

4)利用地震解释层位数据，对初始深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。

本发明将井资料和地震层位信息用于深度域速度模型的整个过程中，利用地震数据包括的三维叠前时间偏移速度得到深度域层速度模型，将声波测井数据代替工区范围内有井区域的地震速度，作为有井区域的速度模型，在地震解释层位的约束下，井速度和地震速度进行融合得到无井区域的速度模型，最后将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始的深度域速度模型，对初始的深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。本发明的深度域速度建模装置提高了深度域速度模型的精度，化简了网格层析反演的迭代次数，减小了进行叠前深度偏移的井震误差，满足勘探需求。

为了解决声波测井数据中井深度采样不均匀的问题，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：根据目标层纵向分辨率的要求，对声波测井数据进行重采样，且采样点之间深度间隔一致，得到重采样处理后的声波测井数据。

为了去除声波测井数据的噪声，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：采用滑动平均数字滤波法去除声波测井数据的噪声，得到去噪处理后的声波测井数据。

为了实现声波测井数据对深度域层速度模型中有井区域的地震速度的代替，得到深度域层速度模型之后，还包括：根据地震解释层位数据将深度域层速度模型在三维空间划分成不同深度区域的深度域层速度模型，根据划分的各个深度区域，将声波测井数据代替相应深度区域的深度域层速度模型中有井区域的地震速度。

附图说明

图1是本发明的深度域速度建模方法流程图；

图2是本发明的初始的深度域速度模型示意图；

图3是本发明的处理后的测井声波速度的示意图；

图4是本发明在测井约束下的初始深度域速度模型示意图；

图5是本发明的优化深度域速度模型示意图；

图6-1是本发明的设定区域的叠前时间偏移成像示意图；

图6-2是本发明的设定区域的速度模型叠前深度偏移成像示意图；

图7-1是本发明的另一设定区域的叠前时间偏移成像示意图；

图7-2是本发明的另一设定区域的速度模型叠前深度偏移成像示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

本发明以四川盆地某探区三维地震数据为例，提出一种深度域速度建模方法，如图1所示，包括以下步骤：

获取该四川盆地某探区范围内的地震数据、声波测井数据和地震解释层位数据。其中，地震数据包括三维叠前时间偏移速度，声波测井数据包括深度信息、与深度对应的声波速度信息，地震解释层位数据为设定区域的深度解释层位信息。

获取的三维地震数据应为经过了叠前静校正处理、叠前去噪处理、地表一致性振幅处理、叠前反褶积处理和剩余静校正处理后的共中心点道集数据，排列方式应按照主测线、联络线、偏移距增序排列。

获取深度解释层位信息的设定区域按照深度从浅至深依次包括：千佛崖组底部层位、须家河组须五段底部层位、须家河组须三段底部层位、嘉陵江组嘉四五段底部层位、飞仙关组飞一二段底部层位。

本发明获取的三维叠前时间偏移速度是共中心点道集数据中在主测线的方向间隔250m的稀疏离散速度点组成的离散的速度线，和在联络线的方向间隔500m的稀疏离散速度点组成的离散的速度线。利用已知的所有离散的速度线在四川盆地某探区的范围采用克里金插值方法计算剩余的空点的速度值。克里金插值方法为：令i,k表示速度模型(x,z)方向的离散点，i＝1,2…,n；z_i,k为对应离散点的深度，ν_i,k为对应离散点的速度，则i′,k处的速度值ν′_i,k可采用一个线性组合得到：

其中，λ_i为权值，λ_i可选取估计方差最小的方法计算得到，估计方差最小的方法的计算式如下：

其中，C(x_i-x_i′)为ν_i,k和ν_i′,k的协方差函数。

然后，利用三维叠前时间偏移速度进行建模，得到初始时间域的速度模型，对初始时间域的速度模型进行一次DIX转换，得到时间域层速度模型，对时间域层速度模型进行时深转换，得到如图2所示的深度域层速度模型，从图2中可以看出深度域层速度模型与地下构造吻合度不高，纵向分辨率低。

对初始时间域的速度模型通过DIX转换，得到时间域层速度模型，对应的转换公式为：

其中，ν_int为时间域层速度，t₁为第一反射层的旅行时，t₂为第二反射层的旅行时，ν_rms1为第一反射层的速度，ν_rms2为第二反射层的速度。

根据目标层纵向分辨率的要求(识别小于10m的断层)，对声波测井数据进行重采样，重采样间隔为5m，且采样点之间深度间隔一致，得到重采样处理后的声波测井数据。以p9井的声波测井数据为例，如图3所示，深度-速度对中深度采样不均匀，速度纵向分辨率高，包括高频成分(>25Hz)和中高频成分(15-25Hz)，且高频成分中含有异常值和高频振荡噪声。

对p9井深度采样不均匀的问题，以纵向5m的深度间隔重新采样。假设p9井的井速度深度采样点1,2,3,…,i,…对应的深度为d(1),d(2),d(3),...,d(i)...,深度采样间隔为Δd(i)，对应的测井速度为ν(1),ν(2),ν(3),...,ν(i)...,其中，由于深度采样间隔为不规则采样，导致每两个深度点之间对应的采样间隔Δd(i)不同。以5m规则间隔对原深度点重新采样，原深度值对应的新采样点为

为四舍五入取整，得到深度间隔一致的声波测井数据。

以p9井为例，原深度点d(1),d(2),d(3),d(4),d(5),d(6),...,深度数值分别为164.875,165,165.125,165.25,165.625,165.75，……。则重采样后深度点深度值分别为：

即32,32,33,33,33,33,…，当相邻的两个或多个点重采样后具有相同数值时，选择原数值最接近的点为重采样后的数值。165与165的差值小于162.125,165.25,165.625与165的差值，因此选择165重采样得到33及对应的速度值。

然后，采用滑动平均数字滤波法去除重采样处理后的声波测井数据的噪声，具体的，利用滑动平均数字滤波法去除p9井重采样处理后的声波测井数据的异常值干扰(即噪声)：

在当前深度采样点前、当前深度采样点后分别连续地取m个深度采样点，用(2m+1)个深度采样点的测井速度值(包括当前深度采样点的测井速度值在内)，依次地计算出当前深度采样点的测井速度值的滑动平均值；再取下一深度采样点作为当前深度采样点，按照上述方法计算下一深度采样点的测井速度值的滑动平均值；然后，再取下一深度采样点，直到计算出所有深度采样点的测井速度值的滑动平均值，就此，便可消除异常值干扰。例如，以m＝2为例，当前深度采样点的测井速度值的滑动平均值的计算公式如下：

其中，ν_i为当前深度采样点的测井速度值，

为当前深度采样点的测井速度值的滑动平均值(即去噪处理后的声波测井数据)，ν_i-1为当前深度采样点前一个深度采样点的测井速度值，ν_i-2为ν_i-1前一个深度采样点的测井速度值，ν_i+1当前深度采样点后一个深度采样点的测井速度值，ν_i+2为ν_i+1后一个深度采样点的测井速度值。

利用地震解释层位数据中的深度解释层位信息将深度域层速度模型在三维空间切分成不同深度区域的深度域层速度模型，根据划分的各个深度区域的深度域层速度模型中有井区域的地震速度，替换为重采样处理和去噪处理后的声波测井数据，作为新的有井区域的速度模型。

对于不同深度区域的深度域层速度模型中的无井区域，按照滑动加权计算，采用克里金差值方法沿着地震层位对邻近区域的井速度和地震速度进行不同权重的插值计算得到速度值，得到无井区域的速度模型；将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始的深度域速度模型，如图4所示。

利用地震解释层位数据，按照解释层位从浅至深，对初始深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型，如图5所示。图6-1为设定区域的工区叠前时间偏移剖面，图6-2为应用本发明的方法在设定区域的叠前深度偏移剖面，叠前深度偏移结果中偏移噪声更小，地层清晰可连续追踪，断层成像更好。图7-1为另一设定区域的工区叠前时间偏移剖面，图7-2为应用本发明的方法在另一设定区域的叠前深度偏移剖面，叠前深度偏移结果中负向区断裂更清楚，断层关系更明确。

另外，作为其他实施方式，还可以不对声波测井数据进行重采样处理和去噪处理，直接将声波测井数据代替工区范围内有井区域的地震速度，作为新的有井区域的速度模型；或者，只将声波测井数据进行重采样处理或去噪处理，将重采样处理或去噪处理后的声波测井数据代替工区范围内有井区域的地震速度，作为新的有井区域的速度模型。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种深度域速度建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取工区范围内的地震数据、声波测井数据和地震解释层位数据，其中，地震数据包括三维叠前时间偏移速度，声波测井数据包括深度、与深度对应的声波速度，地震解释层位数据为设定区域的深度解释层位；

2)利用三维叠前时间偏移速度进行建模，得到初始时间域的速度模型，对初始时间域的速度模型进行两次DIX转换，得到深度域层速度模型；

3)将声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度，得到有井区域的速度模型；对于深度域层速度模型中的无井区域，按照滑动加权计算方法，采用克里金差值方法沿着地震层位对邻近区域的井速度和地震速度进行不同权重的插值计算得到速度值，得到无井区域的速度模型；将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始深度域速度模型；

4)利用地震解释层位数据，对初始深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。

2.根据权利要求1所述的深度域速度建模方法，其特征在于，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：根据目标层纵向分辨率的要求，对声波测井数据进行重采样，且采样点之间深度间隔一致，得到重采样处理后的声波测井数据。

3.根据权利要求1所述的深度域速度建模方法，其特征在于，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：采用滑动平均数字滤波法去除声波测井数据的噪声，得到去噪处理后的声波测井数据。

4.根据权利要求1所述的深度域速度建模方法，其特征在于，得到深度域层速度模型之后，还包括：根据所述地震解释层位数据将深度域层速度模型在三维空间划分成不同深度区域的深度域层速度模型，根据划分的各个深度区域，将声波测井数据代替相应深度区域的深度域层速度模型中有井区域的地震速度。

5.一种深度域速度建模装置，其特征在于，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

1)获取工区范围内的地震数据、声波测井数据和地震解释层位数据，其中，地震数据包括三维叠前时间偏移速度，声波测井数据包括深度、与深度对应的声波速度，地震解释层位数据为设定区域的深度解释层位；

2)利用三维叠前时间偏移速度进行建模，得到初始时间域的速度模型，对初始时间域的速度模型进行两次DIX转换，得到深度域层速度模型；

3)将声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度，得到有井区域的速度模型；对于深度域层速度模型中的无井区域，按照滑动加权计算方法，采用克里金差值方法沿着地震层位对邻近区域的井速度和地震速度进行不同权重的插值计算得到速度值，得到无井区域的速度模型；将有井区域的速度模型与无井区域的速度模型合并，得到初始深度域速度模型；

4)利用地震解释层位数据，对初始深度域速度模型进行网格层析反演优化，得到优化的深度域速度模型。

6.根据权利要求5所述的深度域速度建模装置，其特征在于，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：根据目标层纵向分辨率的要求，对声波测井数据进行重采样，且采样点之间深度间隔一致，得到重采样处理后的声波测井数据。

7.根据权利要求5所述的深度域速度建模装置，其特征在于，步骤3)中在声波测井数据代替深度域层速度模型中有井区域的地震速度之前，还包括：采用滑动平均数字滤波法去除声波测井数据的噪声，得到去噪处理后的声波测井数据。

8.根据权利要求5所述的深度域速度建模装置，其特征在于，得到深度域层速度模型之后，还包括：根据所述地震解释层位数据将深度域层速度模型在三维空间划分成不同深度区域的深度域层速度模型，根据划分的各个深度区域，将声波测井数据代替相应深度区域的深度域层速度模型中有井区域的地震速度。

Images