CN111650646B - 一种用于地震处理中的声波曲线校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于地震处理中的声波曲线校正方法，涉及地球物理勘探开发技术领域，包括测井曲线的获取和计算；井震对比确定测井曲线分解级数，完成测井曲线的分解；分析多井分解曲线的统计特征，挑选分解曲线确定标准化参数，进行测井曲线的标准化校正；建立适合的岩石物理模型，计算岩石物理模型线，计算基于岩石物理模型的声波曲线；确定声波曲线异常层段；获取声波值正常层段的GR、RD、DEPTH及岩石物理模型计算声波曲线，建立声波曲线校正模型，针对声波异常层段完成声波曲线的校正。本发明的应用能有效地实现地震处理中的声波曲线校正，减少井径垮塌、泥浆侵入等非地质因素影响，极大地改善声波曲线质量，提高井震标定的可靠性。

Description

一种用于地震处理中的声波曲线校正方法

技术领域

本发明涉及地球物理勘探开发技术领域，尤其涉及一种用于地震处理中的声波曲线校正方法。

背景技术

地球物理勘探开发中，作为基础数据的声波测井曲线担负着将单井信息与覆盖范围广的地震数据相联系的重要作用。但在漫长的勘探与开发过程中，很难保证所有井的声波曲线都采用同类型的仪器、统一的标准刻度器和相同的操作方式；同时声波曲线容易受到井径垮塌、泥浆侵入等环境因素影响，出现异常值。这些非地质因素会影响声波测井曲线质量，从而影响后期井震标定及地震反演等地震处理。

目前涉及声波测井曲线校正的专利有：

1.中国专利文献“基于VSP资料的声波测井曲线校正方法”(公开号103837893，公开日期2014年6月4日)，该发明将声波测井曲线按VSP资料标定的初至的时深关系校正到同一基准面上；对目的层段中的每一层利用VSP资料对声波测井曲线的时深关系进行校正，计算VSP资料的时深关系点与声波测井曲线的时深关系点的时间差；计算VSP资料和声波测井曲线每一层的时深关系点的时间差的平均值；将声波测井曲线整体拉伸所述时间差的平均值；调整声波速度值，当声波测井曲线的平均层速度与VSP资料的平均层速度一致时，得到校正后的声波测井曲线。

2.中国专利文献“一种基于岩石物理意义的曲线校正方法”(公开号105301657，公开日期2016年2月3日)，该发明根据实际测试资料，建立岩石物理模型；正演获得初始纵波速度与密度曲线交汇模版，配合井径曲线判断需要校正的纵波速度和密度曲线；将需要校正曲线分为多个时窗段；设定一校正系数，利用加权平均Raymer岩石物理法和经验公式法，分别对多个时窗段内的曲线进行校正，获得变系数加权校正结果；针对变系数加权校正结果，采用井震相关系数为依据，并参考异常点收敛情况，判断校正结果是否合理；若井震相关系数低于设定阈值或异常点未收敛，修正校正系数重新进行变系数加权校正计算，否则认为校正结果合理，输出校正后曲线。

3.中国专利文献“一种声波测井数据校正方法及装置”(公开号107092031，公开日期2017年8月25日)，该发明获取井眼的测井数据；根据所述测井数据，确定井眼的畸变位置；确定所述畸变位置处井眼的畸变等级；对所述畸变位置对应的声波时差曲线进行校正，得到校正后的井眼的声波时差曲线；可以提高声波测井数据校正的精度。

4.中国专利文献“一种基于地震约束的声波测井曲线校正方法”(公开号107255834，公开日期2017年10月17日)，该发明利用地震记录校正测井曲线的思路或流程，将声波测井资料转换成高分辨率的合成记录，将此合成记录与对应位置的地震记录进行匹配，根据匹配情况优选匹配程度高的井段，将声波曲线段与地震记录段建立关系，再将该关系用于所有井的地震数据，获得校正后的声波数据。

5.中国专利文献“基于地震和井径约束的声波曲线校正方法”(公开号109001815，公开日期2018年12月14日)，该发明包括进行合成记录标定，确定两个包含井壁垮塌段的地震反射轴a和地震反射轴b，计算两者之间的双程时差△t₁；计算合成记录上与地震反射轴对应的反射轴之间的双程时差△t₂；分别计算原始声波曲线及校正后声波曲线与地震反射轴a、b对应的深度段间的值的综合∑DC、∑AC；计算校正系数K，进行声波时差曲线的校正。

以上专利文献为代表的现有技术，大致有两类：一是利用其它测井曲线校正声波测井曲线，更多地基于岩石的地球物理特性，主要分为经验公式法、多元拟合法和单井岩石物理建模法三类，但这几类方法容易受到多井差异性的影响；二是利用VSP资料或地震记录校正声波测井曲线，以井震相似度作为校正标准，此类方法容易受到地震采集和处理等因素的影响。

发明内容

本发明旨在针对上述现有技术所存在的缺陷和不足，考虑了地震数据与测井曲线之间差异性，基于岩石的地球物理性质，将声波曲线的多井差异性校正与单井异常层段校正相结合，提供了一种适用于地震处理中的声波曲线校正方法，采用本方法，能有效解决现有技术容易受到多井差异性、地震采集和处理等因素的影响，从而造成校正结果不准确的技术问题。

本发明是通过采用下述技术方案实现的：

一种用于地震处理中的声波曲线校正方法，其特征在于：在曲线分解的基础上，利用多井分解曲线的统计特征进行曲线整体标准化校正，利用常规测井曲线与岩石物理模型计算声波曲线，通过神经网络算法，建立声波曲线校正模型，获得校正后的声波曲线。

其具体步骤如下：

步骤1、测井曲线的获取，将声波时差曲线转换为声波速度曲线，将深侧向电阻率RD转换为Log₁₀(RD)；

步骤2、根据地震数据与测井曲线间的频率差异，通过井震对比，挑选恰当的分解级数，进行测井曲线的分解；

步骤3、在曲线分解的基础上，分析曲线的多井统计特征，进行测井曲线的筛选，确定标准化参数，完成多井分解曲线的标准化校正；

步骤4、根据实际资料，建立岩石物理模型，利用此岩石物理模型计算理论模型线和单井的声波速度曲线；

步骤5、利用井眼直径与钻探直径差异、声波曲线与密度曲线交会图，结合步骤4计算的理论模型线筛选声波曲线异常层段；

步骤6、获取声波值正常层段的自然伽玛GR、深侧向电阻率RD、深度DEPTH及岩石物理模型计算声波曲线，利用神经网络法，建立声波曲线校正模型，针对声波异常层段完成声波曲线的校正。

进一步的，步骤4包括：根据测井资料建立岩石物理模型，利用固结系数法计算岩石骨架模量，利用Wood模型计算孔隙流体体积模量，利用Gassmann方程计算饱和岩石弹性模量和剪切模量，确定岩石物理理论模型线；计算基于岩石物理模型的单井声波速度；按照相同的分解阶数分解计算所得的声波速度曲线；声波速度ν_p计算公式为：

ρ_sat＝ρ_ma(1-φ)+ρ_flφ＝ρ_dry+φρ_fl

式中：ρ_dry是岩石骨架密度，ρ_ma是基质矿物密度，ρ_fl是孔隙流体密度，φ是孔隙度；K_sat、μ_sat和ρ_sat分别是饱和岩石的体积模量、剪切模量和密度。

挑选恰当的分解级数是指：取品质相对较好的声波曲线，逐级分解，利用原始曲线及分解结果制作合成记录，计算原始曲线合成记录与分解曲线合成记录之间的相关系数，挑选恰当的分解级数。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果如下：

1、本发明的关键在测井曲线分解的基础上，根据多井分解曲线的统计特征进行声波曲线的标准化校正，利用常规测井曲线和岩石物理模型计算声波曲线，通过神经网络算法，校正声波曲线异常层段，此方法是一种新的地震处理中的声波曲线校正方案，能有效解决现有技术容易受到多井差异性、地震采集和处理等因素的影响，从而造成校正结果不准确的技术问题。

2、本发明中，考虑到测井曲线主频高而地震数据主频低，利用曲线分解的方式，能尽可能保留测井曲线变化，同时减少了无用信息、突出了有效信息。

3、本发明中，利用多井分解曲线统计特征，进行曲线整体的标准化校正，消除了不同井曲线之间的系统性误差。

4、综上1-3所述，本发明的应用能有效地实现地震处理中的声波曲线校正，减少井径垮塌、泥浆侵入等非地质因素影响，极大地改善声波曲线质量，提高井震标定的可靠性，为后期地震处理提供更优质的数据基础。

附图说明

下面将结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明，其中：

图1是本发明的实施的流程图

图2是单井声波曲线分解图。

图3是原始测井曲线分解示意图；

图4是分解曲线标准化示意图；

图5是声波曲线异常井段的选取图一；

图6是声波曲线异常井段的选取图二；

图7是声波曲线异常井段的选取图三；

图8是利用常规曲线和岩石物理模型计算声波曲线的声波曲线校正图；

图9是校正前及校正后声波曲线制作合成记录对比图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实施过程能充分理解并据以实施。本发明提供了一种地震处理中的声波校正方法，具体包括以下步骤。

步骤1：获取井眼测井曲线，将声波时差数据转换成声波速度，将RD数据转换成Log₁₀(RD)。

步骤2：根据地震数据与测井曲线间的频率差异，取品质相对较好的声波曲线，逐级分解，利用原始曲线及分解结果制作合成记录，计算原始曲线合成记录与分解曲线合成记录之间的相关系数，挑选恰当的分解级数，进行测井曲线的分解，利用分解曲线制作合成地震记录，井震对比，确定分解级数。

步骤3：将多井分解曲线按照曲线类型汇总，分析曲线的多井统计特征，按照统计特征设定合理曲线值范围，去除部分超出设定范围的井，确定标准化参数，完成测井曲线的标准化校正。

步骤4：根据测井资料建立岩石物理模型，利用固结系数法计算岩石骨架模量，利用Wood模型计算孔隙流体体积模量，利用Gassmann方程计算饱和岩石弹性模量和剪切模量，确定岩石物理理论模型线；计算基于岩石物理模型的单井声波速度；按照相同的分解阶数分解计算所得的声波速度曲线；声波速度计算公式为

ρ_sat＝ρ_ma(1-φ)+ρ_flφ＝ρ_dry+φρ_fl

式中：ρ_dry是岩石骨架密度，ρ_ma是基质矿物密度，ρ_fl是孔隙流体密度，φ是孔隙度；K_sat、μ_sat和ρ_sat分别是饱和岩石的体积模量、剪切模量和密度。

步骤5：利用井眼直径与钻探直径差异、声波曲线与密度曲线交会图，结合根据步骤4计算的岩石物理模型线筛选出声波曲线异常层段。

步骤6：获取声波值正常层段的GR(自然伽玛)、RD(深侧向电阻率)、DEPTH(深度)及岩石物理模型计算声波曲线，利用神经网络法，建立声波曲线校正模型，针对声波异常层段完成声波曲线的校正。

地球物理勘探开发中，作为基础数据的测井曲线担负着将单井信息与覆盖范围广的地震数据相联系的重要作用，而声波曲线是实现井震结合的重点之一。本发明的应用能有效地实现地震处理中的声波曲线校正，减少井径垮塌、泥浆侵入等非地质因素影响，极大地改善声波曲线质量，提高井震标定的可靠性，为后期地震处理提供更优质的数据基础。

Claims (1)

1.一种用于地震处理中的声波曲线校正方法，其特征在于：在曲线分解的基础上，利用多井分解曲线的统计特征进行曲线整体标准化校正，利用常规测井曲线与岩石物理模型计算声波曲线，通过神经网络算法，建立声波曲线校正模型，获得校正后的声波曲线；

具体步骤如下：

步骤1、测井曲线的获取，将声波时差曲线转换为声波速度曲线，将深侧向电阻率RD转换为Log₁₀(RD)；

步骤2、根据地震数据与测井曲线间的频率差异，通过井震对比，挑选恰当的分解级数，进行测井曲线的分解；

步骤3、在曲线分解的基础上，分析曲线的多井统计特征，进行测井曲线的筛选，确定标准化参数，完成多井分解曲线的标准化校正；

步骤4、根据实际资料，建立岩石物理模型，利用此岩石物理模型计算理论模型线和单井的声波速度曲线；

步骤5、利用井眼直径与钻探直径差异、声波曲线与密度曲线交会图，结合步骤4计算的理论模型线筛选声波曲线异常层段；

步骤6、获取声波值正常层段的自然伽玛GR、深侧向电阻率RD、深度DEPTH及岩石物理模型计算声波曲线，利用神经网络法，建立声波曲线校正模型，针对声波异常层段完成声波曲线的校正；

步骤4包括：根据测井资料建立岩石物理模型，利用固结系数法计算岩石骨架模量，利用Wood模型计算孔隙流体体积模量，利用Gassmann方程计算饱和岩石弹性模量和剪切模量，确定岩石物理理论模型线；计算基于岩石物理模型的单井声波速度；按照相同的分解阶数分解计算所得的声波速度曲线；声波速度ν_p计算公式为：

式中：ρ_dry是岩石骨架密度，ρ_ma是基质矿物密度，ρ_fl是孔隙流体密度，φ是孔隙度；K_sat、μ_sat和ρ_sat分别是饱和岩石的体积模量、剪切模量和密度；

挑选恰当的分解级数是指：取品质相对较好的声波曲线，逐级分解，利用原始曲线及分解结果制作合成记录，计算原始曲线合成记录与分解曲线合成记录之间的相关系数，挑选恰当的分解级数。

Images