CN112379433A - 基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 - Google Patents
基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112379433A CN112379433A CN202011188386.5A CN202011188386A CN112379433A CN 112379433 A CN112379433 A CN 112379433A CN 202011188386 A CN202011188386 A CN 202011188386A CN 112379433 A CN112379433 A CN 112379433A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- quality factor
- target area
- shot point
- determining
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 8
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 19
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 71
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
- G01V1/44—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
- G01V1/48—Processing data
- G01V1/50—Analysing data
-
- 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
- G01V2210/61—Analysis by combining or comparing a seismic data set with other data
- G01V2210/616—Data from specific type of measurement
- G01V2210/6169—Data from specific type of measurement using well-logging
-
- 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
- G01V2210/62—Physical property of subsurface
- G01V2210/624—Reservoir parameters
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本申请实施例提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置，方法包括：根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。本申请能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，进而能够有效提高应用近地表品质因子进行油藏开采等处理的准确性及可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及石油地球物理勘探近地表建模技术领域，具体涉及基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置。
背景技术
随着勘探的深入，对勘探目标的精度要求越来越高，需要分辨薄互层等小地质目标体，要求地震资料频带宽，分辨率高。而近地表的吸收衰减会严重的降低地震资料的频宽和分辨率，所以获得近地表介质的Q值(即为：品质因子)，再进行反Q滤波就极为重要。目前常用的Q值计算方法很多，其中时间域的方法有:上升时间法、振幅衰减法、子波模拟法、解析信号法等；频率域的方法有:谱模拟法、频谱比法、匹配追踪法、频移法等，各种方法得到Q值的精确性，都取决于采集到的数据的准确性。
在已有的Q值估算方法中，频谱比法是应用最为广泛的方法，然而，由于双井微测井计算第一层品质因子的常规方法是选择高速层中某一炮的地面道和井底道数据利用谱比法(或其他方法)求取，这样计算品质因子人为因素影响大，不同炮得到不同的结果，有时结果相差很大，到底选择哪一炮计算的品质因子作为最终结果无法确定，即使采用多炮求均值的方法也不能很好的解决这个问题。
发明内容
针对现有技术中的问题，本申请提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，进而能够有效提高应用近地表品质因子进行油藏开采等处理的准确性及可靠性。
为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
第一方面，本申请提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，包括：
根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；
基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；
应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；
根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
进一步地，所述根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间，包括：
获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标；
根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型；
以及，根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
进一步地，所述基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据，包括：
自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层；
获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据；
根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切；
基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
进一步地，所述应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，包括：
应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
进一步地，所述根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差，包括：
根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间；
基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
进一步地，所述根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，包括：
对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线；
基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
第二方面，本申请提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，包括：
近地表速度模型获取模块，用于根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；
波形数据确定模块，用于基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；
传播时间差确定模块，用于应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；
近地表品质因子确定模块，用于根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
进一步地，所述近地表速度模型获取模块用于执行下述内容：
获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标；
根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型；
以及，根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
进一步地，所述波形数据确定模块用于执行下述内容：
自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层；
获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据；
根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切；
基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
进一步地，所述传播时间差确定模块用于执行下述内容：
应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
进一步地，所述传播时间差确定模块还用于执行下述内容：
根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间；
基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
进一步地，所述近地表品质因子确定模块用于执行下述内容：
对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线；
基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法。
由上述技术方案可知，本申请提供的一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置，方法包括：根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，并能够有效提高基于双井微测井数据的近地表品质因子获取过程的处理效率、自动化程度及准确性，能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性，进而能够有效提高应用近地表品质因子获取结果进行油藏开采等处理的准确性及可靠性，并有效节省人力、物力成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例中的两层速度模型双井微测井射线传播示意图。
图2是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的流程示意图。
图3是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中步骤100的流程示意图。
图4是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中步骤200的流程示意图。
图5是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中步骤300的具体流程示意图。
图6是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中步骤400的具体流程示意图。
图7是本申请实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的结构示意图。
图8是本申请应用实例中的某工区的双井微测井观测系统示意图及近地表结构示意图。
图9是本申请应用实例中的激发深度15m炮点的地面道数据和井底道数据的初至和底切示意图。
图10是本申请应用实例中的振幅谱、振幅谱比值对数图。
图11是本申请应用实例中的计算Q值与深度对应曲线示意图。
图12是本申请应用实例中的计算Q值与DT对应曲线及拟合线示意图。
图13是本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在已有的Q值估算方法中，频谱比法是应用最为广泛的方法，下面简要介绍谱比法的原理。
根据Futterman衰减模型，粘弹性介质中地震波的振幅谱可以表示为：
其中：A(f,t)为地震波在t时刻的振幅谱，S(f)为震源子波振幅谱，G(f)为检波器响应，P(t)为包含几何扩散、透射损失等与频率无关的算子，f为频率，Q为品质因子。对时间t2和t1处的振幅谱之比取对数，有：
假设两个接收点具有相同的震源子波和检波器响应，则上式可简化为：
其中：
是与频率无关的常数。
显然式(3)为频率的线性函数，设拟合的直线斜率为k，则品质因子Q可以通过下式计算：
采用双井微测井数据求取近地表Q值是目前业界普遍认为比较可靠的方法。图1为两层速度模型的双井微测井射线传播示意图，其中第一层速度V0，厚度H0,品质因子Q0，第二层速度V1，品质因子Q1，R1、R2、R3为地面上的接收点，R4为井底接收点，Si为激发点。根据Futterman衰减模型可知炮点Si激发，接收点R1处的振幅谱为：
其中：A(f,t1+t2)为接收点R3接收到的振幅谱，Si(f)为震源子波振幅谱，G3(f)为检波器响应，P(t1+t2)为包含几何扩散、透射损失等与频率无关的算子，f为频率，Q0为第一层品质因子，Q1为第二层品质因子。
炮点Si激发，接收点R4处的振幅谱为：
其中：A(f,t3)为接收点R4接收到的振幅谱，Si(f)为震源子波振幅谱，G4(f)为检波器响应，P(t3)为包含几何扩散、透射损失等与频率无关的算子，f为频率，Q1为第二层品质因子。
对接收点R3和R4处的振幅谱之比取对数，假设检波器响应一致，则有：
在(7)式中，如果t1-t3＝0,那么通过拟合直线即可得到第一层的Q0值。
双井微测井计算Q0的常规方法是选择高速层中某一炮的地面道和井底道数据利用谱比法(或其他方法)求取，这样计算Q0人为因素影响大，不同炮得到不同的结果，有时结果相差很大，到底选择哪一炮计算的Q0作为最终结果无法确定，即使采用多炮求均值的方法也不能很好的解决这个问题。
因此，本申请提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，实现步骤如下：
1)采用通常的方法得到双井微测井数据及炮点和接收点相对坐标，采用通常的地震数据拾取方法得到初至时间，并通过常规的解释方法获得近地表速度模型。
2)根据近地表速度模型，选择高速层中的炮点，每一炮选择两道数据，一个地面接收道和接收井井底道数据。
3)根据所选数据波形特征，手工拾取每一道数据的底切，结合初至确定每一道数据用于频谱分析的波形数据。
4)采用常规谱比法利用每一炮的地面道波形数据和井底道波形数据计算Q值。
5)根据近地表速度模型进行射线追踪，得到每炮地面道和井底道的射线路径，及每一段射线的传播时间，如图1所示。
6)计算每一炮的地面道和井底道在高速层中的传播时间差，即t1-t3，记为DT。多项式拟合DT和Q值(步骤4)所得)，得到拟合曲线，由公式(7)可知，当DT＝0时的Q值即为所求Q0。
基于上述内容，本申请提供一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例，参见图2，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法具体包含有如下内容：
步骤100：根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间。
步骤200：基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据。
步骤300：应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差。
步骤400：根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
从上述描述可知，本申请实施例提供的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，并能够有效提高基于双井微测井数据的近地表品质因子获取过程的处理效率、自动化程度及准确性，能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性，进而能够有效提高应用近地表品质因子获取结果进行油藏开采等处理的准确性及可靠性，并有效节省人力、物力成本。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例中，参见图3，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的步骤100具体包含有如下内容：
步骤110：获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标。
步骤120：根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型。
步骤130：根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例中，参见图4，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的步骤200可以具体包含有如下内容：
步骤210：自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层。
步骤220：获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据。
步骤230：根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切。
步骤240：基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例中，参见图5，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的步骤300可以具体包含有如下内容：
步骤310：应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例中，参见图5，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的步骤300还可以具体包含有如下内容：
步骤320：根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间。
步骤330：基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例中，参见图6，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的步骤400具体包含有如下内容：
步骤410：对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线。
步骤420：基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
综上所述，本申请能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性。
从软件层面来说，本申请提供一种用于实现所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中全部或部分内容的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例，参见图7，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置具体包含有如下内容：
近地表速度模型获取模块10，用于根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；
波形数据确定模块20，用于基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；
传播时间差确定模块30，用于应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；
近地表品质因子确定模块40，用于根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
本申请提供的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例具体可以用于执行上述实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
从上述描述可知，本申请实施例提供的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，并能够有效提高基于双井微测井数据的近地表品质因子获取过程的处理效率、自动化程度及准确性，能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性，进而能够有效提高应用近地表品质因子获取结果进行油藏开采等处理的准确性及可靠性，并有效节省人力、物力成本。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例中，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置中的近地表速度模型获取模块10用于执行下述内容：
步骤110：获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标。
步骤120：根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型。
步骤130：根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例中，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置中波形数据确定模块20用于执行下述内容：
步骤210：自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层。
步骤220：获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据。
步骤230：根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切。
步骤240：基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例中，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置中的所述传播时间差确定模块30用于执行下述内容：
步骤310：应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例中，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置中的所述传播时间差确定模块30还用于执行下述内容：
步骤320：根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间。
步骤330：基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
在一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置的实施例中，所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置中的所述近地表品质因子确定模块40用于执行下述内容：
步骤410：对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线。
步骤420：基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
为进一步说明本方案，本申请还提供一种应用基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置实现基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的具体应用实例，具体说明如下：
图8为某工区的双井微测井观测系统示意图，图8中圆点为炮点，三角点为接收点。井深20m，两口井之间的距离5m，激发井中放了22炮，共13道接收，1-4道偏移距1m，5-8道偏移距2m，9-12道偏移距3m，13道为井底接收道，偏移距5m。本方法计算近地表Q0的步骤如下：
1)采用通常的方法得到双井微测井数据及炮点和接收点相对坐标，并通过常规的解释方法获得近地表速度模型，参见图8，采用通常的地震数据拾取方法得到初至时间；
2)根据近地表速度模型，选择高速层中的炮点，本例中，选择激发深度6-16米的炮点，共11炮。每一炮选择一个地面接收道和接收井井底道数据，本例中地面道选择通道号为12的道，井底道通道号为13。
3)根据所选数据波形特征，手工拾取每一道数据的底切，如图9所示，为某工区的双井微测井15米深度激发的地面接收道(通道号12)数据和井底接收道(通道号13)数据，图中红色短线为初至，蓝色短线为底切，结合初至确定每一道数据用于频谱分析的波形数据。
4)每一炮的地面道和井底道采用常规谱比法计算Q值，振幅谱及振幅谱比值对数如图10所示，图10为图9中两道数据的振幅谱图和振幅谱比值对数图，图中左上蓝色曲线为地面道振幅谱，左下红色曲线为井底道振幅谱，右侧黑色曲线为两道振幅谱比值对数曲线，右侧绿线为谱比法拟合直线。计算Q值与深度对应曲线如图11所示，图11中横坐标为深度，纵坐标为Q值，激发深度11米位置处所得Q值为异常值，图11中已剔除。
5)根据图8所示近地表速度模型进行射线追踪，得到每炮地面道和井底道的射线路径，及每一段射线的传播时间。
6)计算每一炮的地面道和井底道在高速层中的传播时间差，即t1-t3，记为DT。如图12所示，直线拟合DT和Q值(步骤4)所得)，当DT＝0时的Q值即为所求Q0，所以该微测井点Q0＝1.657。图12中横坐标为DT(时差)，纵坐标为Q值，红色虚线为拟合曲线，本例中采用直线拟合，拟合线公式为Y＝222.8X+1.657,所以该微测井点表层Q0为1.657。
基于此，本申请提供的双井微测井多炮拟合近地表Q值计算方法，利用激发井高速层中的炮点，拟合地面道与井底道在高速层中传播时间之差和该两道数据计算Q值的关系曲线，求取准确的表层Q值。通过射线追踪获得地面道和井底道在高速层中传播时间之差，当这个时差为0时的Q值，即为所求表层Q值。
从硬件层面来说，本申请提供一种用于实现所述基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：
图13为本申请实施例的电子设备9600的装置构成的示意框图。如图13所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图13是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
在一实施例中，基于双井微测井数据的近地表品质因子获取功能可以被集成到中央处理器中。其中，中央处理器可以被配置为进行如下控制：
步骤100：根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间。
步骤200：基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据。
步骤300：应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差。
步骤400：根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
从上述描述可知，本申请实施例提供的电子设备，根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，并能够有效提高基于双井微测井数据的近地表品质因子获取过程的处理效率、自动化程度及准确性，能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性，进而能够有效提高应用近地表品质因子获取结果进行油藏开采等处理的准确性及可靠性，并有效节省人力、物力成本。
在另一个实施方式中，基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现基于双井微测井数据的近地表品质因子获取功能。
如图13所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图13中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图13中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图13所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间。
步骤200：基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据。
步骤300：应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差。
步骤400：根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，能够有效提高近地表品质因子的获取精确性及可靠性，并能够有效提高基于双井微测井数据的近地表品质因子获取过程的处理效率、自动化程度及准确性，能够求取准确的近地表Q值，相对于只选一炮数据或者多炮数据求平均值的计算方法更充分的利用了高速层中多个炮点的数据，使得计算结果更具统计特征，这种算法能够避免人为选择数据导致的计算结果的不确定性，进而能够有效提高应用近地表品质因子获取结果进行油藏开采等处理的准确性及可靠性，并有效节省人力、物力成本。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (14)
1.一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，包括：
根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；
基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；
应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；
根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
2.根据权利要求1所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，所述根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间，包括：
获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标；
根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型；
以及，根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
3.根据权利要求1所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，所述基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据，包括：
自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层；
获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据；
根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切；
基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
4.根据权利要求3所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，所述应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，包括：
应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
5.根据权利要求4所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，所述根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差，包括：
根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间；
基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
6.根据权利要求5所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法，其特征在于，所述根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子，包括：
对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线；
基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
7.一种基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，包括：
近地表速度模型获取模块，用于根据目标区域的双井微测井数据及多个炮点数据，获取目标区域的近地表速度模型和初至时间；
波形数据确定模块，用于基于所述近地表速度模型和所述初至时间，确定目标层中炮点的各个道分别对应的波形数据；
传播时间差确定模块，用于应用各个道分别对应的波形数据确定品质因子，并根据所述近地表速度模型确定各个炮点分别对应的各个道在所述目标层中的传播时间差；
近地表品质因子确定模块，用于根据所述品质因子和所述传播时间差拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
8.根据权利要求7所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，所述近地表速度模型获取模块用于执行下述内容：
获取目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标；
根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震资料解释方法确定目标区域的近地表速度模型；
以及，根据所述目标区域的双井微测井数据，以及位于所述目标区域内的各个炮点分别和接收点之间的相对坐标，应用预设的地震数据拾取方法确定初至时间。
9.根据权利要求7所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，所述波形数据确定模块用于执行下述内容：
自所述近地表速度模型选取速度值大于速度阈值的层作为目标层；
获取所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道的道数据；
根据预设的波形特征，拾取各个所述道数据的底切；
基于所述初至时间确定所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的用于频谱分析的波形数据。
10.根据权利要求9所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，所述传播时间差确定模块用于执行下述内容：
应用预设的谱比法，根据所述目标层中各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的波形数据确定品质因子。
11.根据权利要求10所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，所述传播时间差确定模块还用于执行下述内容：
根据所述近地表速度模型进行射线追踪，得到各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间；
基于各个炮点的地面接收道和接收井井底道各自对应的射线路径，以及，每一段射线路径的传播时间，分别确定各个炮点的地面接收道和接收井井底道在所述目标层中的传播速度差。
12.根据权利要求11所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取装置，其特征在于，所述近地表品质因子确定模块用于执行下述内容：
对各个炮点各自对应的传播速度差和所述品质因子进行多项式拟合，得到对应的拟合曲线；
基于所述拟合曲线拟合得到所述目标区域的近地表品质因子。
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011188386.5A CN112379433A (zh) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011188386.5A CN112379433A (zh) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112379433A true CN112379433A (zh) | 2021-02-19 |
Family
ID=74576018
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011188386.5A Pending CN112379433A (zh) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112379433A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112415599A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-26 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种近地表介质的品质因子确定方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050086005A1 (en) * | 2003-10-16 | 2005-04-21 | Taner M. T. | Method for determining formation quality factor from seismic data |
| US20060265132A1 (en) * | 2005-05-13 | 2006-11-23 | Chevron U.S.A. Inc. | Method for estimation of interval seismic quality factor |
| US20110273961A1 (en) * | 2010-05-05 | 2011-11-10 | Wenyi Hu | Q Tomography Method |
| CN105607124A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-25 | 蒋立 | 地震波近地表地层品质因子的补偿方法及装置 |
| CN110824564A (zh) * | 2018-08-08 | 2020-02-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 用于近地表品质因子q值反演的衰减曲线层析剥离方法 |
-
2020
- 2020-10-30 CN CN202011188386.5A patent/CN112379433A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050086005A1 (en) * | 2003-10-16 | 2005-04-21 | Taner M. T. | Method for determining formation quality factor from seismic data |
| US20060265132A1 (en) * | 2005-05-13 | 2006-11-23 | Chevron U.S.A. Inc. | Method for estimation of interval seismic quality factor |
| US20110273961A1 (en) * | 2010-05-05 | 2011-11-10 | Wenyi Hu | Q Tomography Method |
| CN105607124A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-25 | 蒋立 | 地震波近地表地层品质因子的补偿方法及装置 |
| CN110824564A (zh) * | 2018-08-08 | 2020-02-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 用于近地表品质因子q值反演的衰减曲线层析剥离方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 赵秋芳: "近地表地层地震波吸收衰减特征和品质因子Q 反演方法与应用研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑, no. 01, 15 January 2020 (2020-01-15), pages 91 - 95 * |
| 赵秋芳: "近地表地层地震波吸收衰减特征和品质因子Q反演方法与应用研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑, no. 01, 15 January 2020 (2020-01-15), pages 91 - 104 * |
| 郑浩: "近地表吸收反演与补偿方法研究及其在大港油田的应用", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑, no. 04, 15 April 2018 (2018-04-15), pages 26 - 37 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112415599A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-26 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种近地表介质的品质因子确定方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10705238B2 (en) | Method and apparatus for processing seismic data | |
| AU2018379824B2 (en) | Systems and methods for refining estimated parameter values in seismic imaging | |
| CN105116448B (zh) | 一种转换波方位各向异性校正方法及装置 | |
| FR3049355A1 (zh) | ||
| CN107065013B (zh) | 一种地震尺度下的层速度确定方法及装置 | |
| CN110824564A (zh) | 用于近地表品质因子q值反演的衰减曲线层析剥离方法 | |
| CN112379433A (zh) | 基于双井微测井数据的近地表品质因子获取方法及装置 | |
| CN111060961B (zh) | 基于多信息约束反演的品质因子确定方法、装置及系统 | |
| CN112487613A (zh) | 一种地层波走时的确定方法和装置 | |
| US11971513B2 (en) | System and method for forming a seismic velocity model and imaging a subterranean region | |
| CN112462421B (zh) | 储层信息预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112255679B (zh) | 地震资料绕射深度偏移处理方法及装置 | |
| US20140249755A1 (en) | Method and device for calculating time-shifts and time-strains in seismic data | |
| CN114355436A (zh) | 地震波初至拾取方法及装置 | |
| CN107656314B (zh) | 道集记录处理方法、装置及计算机存储介质 | |
| CN112379407B (zh) | 可控震源激发组合台数与覆盖次数的匹配方法及装置 | |
| CN114114392A (zh) | 层速度模型建立方法及装置 | |
| CN112731519A (zh) | 确定颤动时间区间的方法和装置 | |
| CN112394408A (zh) | 各向异性介质裂缝预测方法及装置 | |
| CN110632650B (zh) | 全波形反演数据的分时窗提取方法及装置 | |
| CN112363225B (zh) | 横波微测井解释方法及装置 | |
| CN113672840B (zh) | 斯通利波衰减提取方法及装置 | |
| CN114114417B (zh) | 地震成像方法及装置 | |
| CN112444878B (zh) | 地震数据分频初至层析静校正方法、存储介质和计算设备 | |
| CN112415599A (zh) | 一种近地表介质的品质因子确定方法及装置 |
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 |