CN112415598A - 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置 - Google Patents

近地表地层品质因子模型的建立方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112415598A
CN112415598A CN202011197557.0A CN202011197557A CN112415598A CN 112415598 A CN112415598 A CN 112415598A CN 202011197557 A CN202011197557 A CN 202011197557A CN 112415598 A CN112415598 A CN 112415598A
Authority
CN
China
Prior art keywords
refraction
arrival
refracted
time
quality factor
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
Application number
CN202011197557.0A
Other languages
English (en)
Inventor
王瑞贞
张学银
崔宏良
袁胜辉
李海东
王金宽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China National Petroleum Corp
BGP Inc
Original Assignee
China National Petroleum Corp
BGP Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China National Petroleum Corp, BGP Inc filed Critical China National Petroleum Corp
Priority to CN202011197557.0A priority Critical patent/CN112415598A/zh
Publication of CN112415598A publication Critical patent/CN112415598A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/40Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
    • G01V1/44Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
    • G01V1/48Processing data
    • G01V1/50Analysing data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/61Analysis by combining or comparing a seismic data set with other data
    • G01V2210/616Data from specific type of measurement
    • G01V2210/6169Data from specific type of measurement using well-logging

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

本发明提供一种近地表品质因子模型的建立方法和装置,该方法包括:获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner‑Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型,野外易实施,成本低,横向调查点密度大,所得地层品质因子横向精度高,具有更高时间和频率分辨率。

Description

近地表地层品质因子模型的建立方法和装置
技术领域
本发明涉及石油地震勘探技术领域,尤其涉及一种近地表品质因子模型的建立方法和装置。
背景技术
陆上地震勘探中,疏松表层介质对地震波高频成分有强烈的吸收衰减作用,导致地震资料垂向分辨率降低。由于表层岩性、速度、厚度的横向变化,吸收衰减程度会不同,造成地震波道间能量、频率和相位的不一致,影响同相叠加结果的横向分辨率,一般用品质因子Q描述这种近地表吸收与衰减的总体效应,通过应用Q值改善地表一致性和提高分辨率,因此,准确建立近地表品质因子模型,也可称为近地表衰减模型,显得尤为重要。
目前,近地表地层品质因子主要是利用野外微测井的直达波表层吸收衰减调查数据计算获得,这种方法存在的主要问题一方面是微测井钻井困难、成本高、可实施密度小,所得地层品质因子横向精度不高,不能更细致地描述横向变化;另一方面由于受微测井钻井深度的限制,利用直达波表层吸收衰减调查数据计算的地层较浅,深井微测井除技术经济性效益差以外,药包或检波器难以下井,且药包或检波器下井的深度难以控制。
发明内容
针对现有技术中的问题,本发明提供一种近地表品质因子模型的建立方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质,利用折射波反演近地表地层品质因子,能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
第一方面,提供一种近地表品质因子模型的建立方法,包括:
获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
进一步地,所述根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型,包括:
根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
进一步地,所述利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值之前,还包括:
对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
进一步地,所述对所述平均振幅谱比进行整型正则化,包括:
选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对所述平均振幅谱比振幅比进行光滑化约束处理。
进一步地,所述对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱,包括:
利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
第二方面,提供一种近地表品质因子模型的建立装置,包括:
数据获取模块,获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
数据处理模块,根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
追踪分析模块,对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
建模模块,根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
进一步地,所述建模模块包括:
平均振幅谱比计算单元,根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
道集Q值计算单元,利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
折射调查点Q值计算单元,基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
插值建模单元,将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
进一步地,所述建模模块还包括:
整型正则化单元,对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
进一步地,所述整型正则化单元包括:
整型正则化子单元:选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对所述平均振幅谱比振幅比进行光滑化约束处理。
进一步地,所述追踪分析模块包括:
基函数分解单元,利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
基函数求解单元,求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
第三方面,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上述的近地表品质因子模型的建立方法的步骤。
第四方面,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上述的近地表品质因子模型的建立方法的步骤。
本发明提供的近地表品质因子模型的建立方法和装置,该方法包括:获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型,其中,利用折射波信息建立地层品质因子模型。在地震勘探生产中,折射波可以通过小折射和地震生产记录单炮获得,野外易实施,成本低,横向调查点密度大,所得地层品质因子横向精度高;另外,可采用小折射和生产单炮折射波信息联合分析建模,无需野外额外施工即可得到更深层地层品质因子,可为地震资料提高分辨率处理提供更多表层信息,又能节约生产成本;利用Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析方法较短时傅里叶变换、S变换等时频分析方法具有更高时间和频率分辨率,使建模精度更高。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
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。在附图中:
图1为本发明实施例中的服务器S1与客户端设备B1之间的架构示意图;
图2为本发明实施例中的服务器S1、客户端设备B1及数据库服务器S2之间的架构示意图;
图3是本发明实施例中的近地表品质因子模型的建立方法的流程示意图;
图4示出了一种本发明实施例中的折射分层与接收道对应关系示意图;
图5示出了一种本发明实施例中的一个表层调查控制点小折射地震记录示意图;
图6示出了本发明实施例中的步骤S400的一种具体步骤;
图7示出了本发明实施例中的步骤S400的另一种具体步骤;
图8示出了本发明实施例中的步骤S300的一种具体步骤;
图9是本发明实施例中的近地表品质因子模型的建立装置的结构框图;
图10为本发明实施例电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,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、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
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、系统、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。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
目前近地表地层品质因子大多利用微测井直达波信息求取地层品质因子,由于受微测井钻井深度的限制,利用直达波表层吸收衰减调查数据计算的地层较浅,深井微测井除技术经济性效益差以外,药包或检波器难以下井,且药包或检波器下井的深度难以控制。
为至少部分解决现有技术中的技术问题,本发明实施例提供了一种近地表品质因子模型的建立方法,利用折射波信息建立地层品质因子模型。在地震勘探生产中,折射波可以通过小折射和地震生产记录单炮获得,野外易实施,成本低,横向调查点密度大,所得地层品质因子横向精度高;另外,可采用小折射和生产单炮折射波信息联合分析建模,无需野外额外施工即可得到更深层地层品质因子,可为地震资料提高分辨率处理提供更多表层信息,又能节约生产成本;利用Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析方法较短时傅里叶变换、S变换等时频分析方法具有更高时间和频率分辨率,使建模精度更高。
有鉴于此,本申请提供了一种近地表品质因子模型的建立装置,该装置可以为一种服务器S1,参见图1,该服务器S1可以与至少一个客户端设备B1通信连接,所述客户端设备B1可以将小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据发送至所述服务器S1,所述服务器S1可以在线接收所述小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据。所述服务器S1可以在线或者离线对获取的小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据进行预处理,根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。而后,所述服务器S1可以将全区近地表地层品质因子模型在线发送至所述客户端设备B1。所述客户端设备B1可以在线接收所述全区近地表地层品质因子模型。
另外,参见图2,所述服务器S1还可以与至少一个数据库服务器S2通信连接,所述数据库服务器S2用于存储Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析的相关算法和参数。所述数据库服务器S2在线将Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析的相关算法和参数发送至所述服务器S1,所述服务器S1可以在线接收所述Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析的相关算法和参数,而后根据Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析的相关算法和参数进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析。
可以理解的是,所述客户端设备B1可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(PDA)、车载设备、智能穿戴设备等。其中,所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。
在实际应用中,进行近地表品质因子模型建立的部分可以在如上述内容所述的服务器S1侧执行,即,如图1所示的架构,也可以所有的操作都在所述客户端设备B1中完成,且该所述客户端设备B1可以直接与数据库服务器S2进行通信连接。具体可以根据所述客户端设备B1的处理能力,以及用户使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备B1中完成,所述客户端设备B1还可以包括处理器,用于进行近地表品质因子模型建立的具体处理。
所述服务器与所述客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信,包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括TCP/IP协议、UDP/IP协议、HTTP协议、HTTPS协议等。当然,所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的RPC协议(Remote Procedure Call Protocol,远程过程调用协议)、REST协议(Representational State Transfer,表述性状态转移协议)等。
图3是本发明实施例中的近地表品质因子模型的建立方法的流程示意图;如图3所示,该近地表品质因子模型的建立方法可以包括以下内容:
步骤S100:获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
其中,折射波地震记录包括小折射和地震生产记录单炮的折射波记录,参见图5。折射初至时间及其折射分层数据可以由表层调查解释结果得到。
步骤S200:根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
具体地,根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间确定折射波分析时窗;根据折射分层数据得到初至折射分层与接收道对应关系。
其中,折射波分析时窗起点为折射初至时间,长度为初至折射波的1个周期。
折射分层与接收道对应关系是指折射波初至折线两个拐点间的接收道是同一折射层接收道,参见图4。
步骤S300:对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
在匹配追踪算法中,重点是时频原子形式的选择及参数的确定。Ricker小波和Morlet小波就是两种通常采用的时频原子形式,本实施例使用Morlet小波作为匹配追踪原子。
步骤S400:根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
通过采用上述技术方案,利用折射波信息建立地层品质因子模型。在地震勘探生产中,折射波可以通过小折射和地震生产记录单炮获得,野外易实施,成本低,横向调查点密度大,所得地层品质因子横向精度高;另外,可采用小折射和生产单炮折射波信息联合分析建模,无需野外额外施工即可得到更深层地层品质因子,可为地震资料提高分辨率处理提供更多表层信息,又能节约生产成本;利用Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析方法较短时傅里叶变换、S变换等时频分析方法具有更高时间和频率分辨率,提高近地表地层品质因子的横向建模精度和纵向建模深度。
在一个可选的实施例中,参见图6,该步骤S400包括以下内容:
步骤S410:根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
步骤S420:利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
具体地,计算平均振幅谱比时的分母为第一道的初至折射波时频谱,分子为第二道的初至折射波时频谱,此时相应道是指第二道,第一道作为参考道。
步骤S430:基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
其中,折射调查点中每一层对应的各道初至时刻的Q值的平均值为该层的Q值。
当波在非完全弹性的岩石中传播时,由于存在射线的扩散和介质吸收变成了热能,致使地震波的振幅衰减、相位畸变。其中物质吸收振动能并将它变为热能的性质叫做内摩擦。我们把ΔE/E求取的比值定义为内摩擦量,其中ΔE是经过一个应力循环时所消耗的能量,E是当岩石应变为极大时所贮存的应变能,品质因子和内摩擦之间存在一定的比值关系,地下介质的品质因子可用下式表示:
Figure BDA0002754440760000081
吸收系数α与品质因子的关系为:
Figure BDA0002754440760000082
当α较小时,上式可化为:
Figure BDA0002754440760000083
均匀介质中平面谐波的传播可描述为:
A(x,t)=A0exp[i(kx-2πft)] (4)
其中,
Figure BDA0002754440760000084
为波数。若考虑介质吸收能量,波数为复数,相应的公式可表示为:
Figure BDA0002754440760000091
对(5)式做傅里叶变换,得(6)式
Figure BDA0002754440760000092
式(5)、(6)是数学描述衰减波的基本公式,也是计算衰减模型的基础。式(6)中的品质因子为有效衰减模型。式中,
Figure BDA0002754440760000093
用t代替
Figure BDA0002754440760000094
Figure BDA0002754440760000095
将式(7)和式(8)相除,得到
Figure BDA0002754440760000096
常规的对数谱比法就是两式作比值并求对数
Figure BDA0002754440760000097
式中,Δt为地震波在某地层中传播的双程旅行时,该式为频率f的线性函数斜率
Figure BDA0002754440760000098
求出斜率m并由此求出衰减模型的方法就叫做频谱比法。
式中,拾取的折射波初至经人工拟合所得到的折线拐点,将接收道分成了几组,每组接收道接收同一折射层的折射波,具有相同的速度和Q值,层Q值由同层各道Q值求平均数得到。利用小折射计算时,由于生产中小折射分别在接收排列两端各放1炮,得到2个折射记录,图5所示,计算Q值时,分别对这两炮进行计算,最终Q值由两炮的平均值计算得到。
步骤S440:将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
其中,采用上述计算方法计算全区所有折射调查点各层的Q值,再进行网络化插值,得到全区近地表地层品质因子模型。
在一个可选的实施例中,参见图7,该步骤S400还可以包括:
步骤S450:对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
其中,从得到的初至波时频谱上截取能量团的中心,截取窗口的大小及位置对于衰减模型的求取影响比较大,一般选择能量团中心频率作为窗口的中心;将相邻两道道集初至时刻的振幅谱作比,选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对振幅比进行光滑化约束处理,这样可以克服反演过程中的不适定性,最终得到光滑稳定的频谱比。
在一个可选的实施例中,参见图8,该步骤S300可以包括以下内容:
步骤S310:利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
步骤S320:求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
值得说明的是,在常用的时频分析方法中,Wigner-Ville分布具有较高的时频分辨率,但其时频分布中存在严重的交叉项干扰。匹配追踪算法在分解信号时以其自适应选择基函数的特点,将信号分解成基函数的线性组合,通过求解每个基函数的Wigner-Ville分布,进而获得整个信号的时频分布,消除了交叉项干扰问题。
基于同一发明构思,本申请实施例还提供了一种近地表品质因子模型的建立装置,可以用于实现上述实施例所描述的方法,如下面的实施例所述。由于近地表品质因子模型的建立装置解决问题的原理与上述方法相似,因此近地表品质因子模型的建立装置的实施可以参见上述方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图9是本发明实施例中的近地表品质因子模型的建立装置的结构框图。如图9所示,该近地表品质因子模型的建立装置具体包括:数据获取模块10、数据处理模块20、追踪分析模块30以及建模模块40。
数据获取模块10获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
数据处理模块20根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
追踪分析模块30对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
建模模块40根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
通过采用上述技术方案,利用折射波信息建立地层品质因子模型。在地震勘探生产中,折射波可以通过小折射和地震生产记录单炮获得,野外易实施,成本低,横向调查点密度大,所得地层品质因子横向精度高;另外,可采用小折射和生产单炮折射波信息联合分析建模,无需野外额外施工即可得到更深层地层品质因子,可为地震资料提高分辨率处理提供更多表层信息,又能节约生产成本;利用Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析方法较短时傅里叶变换、S变换等时频分析方法具有更高时间和频率分辨率,提高近地表地层品质因子的横向建模精度和纵向建模深度。
在一个可选的实施例中,建模模块包括:平均振幅谱比计算单元、道集Q值计算单元、折射调查点Q值计算单元以及插值建模单元。
平均振幅谱比计算单元根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
道集Q值计算单元利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
折射调查点Q值计算单元基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
插值建模单元将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
在一个可选的实施例中,建模模块还包括:整型正则化单元,对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
在一个可选的实施例中,整型正则化单元包括:整型正则化子单元:选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对所述平均振幅谱比振幅比进行光滑化约束处理。
在一个可选的实施例中,追踪分析模块包括:基函数分解单元以及基函数求解单元。
基函数分解单元利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
基函数求解单元求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
上述实施例阐明的装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为电子设备,具体的,电子设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中电子设备具体包括存储器、处理器以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上述的近地表品质因子模型的建立方法。
下面参考图10,其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备600的结构示意图。
如图10所示,电子设备600包括中央处理单元(CPU)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中,还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605:包括键盘、鼠标等的输入部分606;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607;包括硬盘等的存储部分608;以及包括诸如LAN卡,调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地,根据本发明的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明的实施例包括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上述的近地表品质因子模型的建立方法的步骤。
在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、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。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请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,本申请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。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种近地表品质因子模型的建立方法,其特征在于,包括:
获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
2.根据权利要求1所述的近地表品质因子模型的建立方法,其特征在于,所述根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型,包括:
根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
3.根据权利要求2所述的近地表品质因子模型的建立方法,其特征在于,所述利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值之前,还包括:
对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
4.根据权利要求3所述的近地表品质因子模型的建立方法,其特征在于,所述对所述平均振幅谱比进行整型正则化,包括:
选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对所述平均振幅谱比振幅比进行光滑化约束处理。
5.根据权利要求1所述的近地表品质因子模型的建立方法,其特征在于,所述对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱,包括:
利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
6.一种近地表品质因子模型的建立装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,获取小折射和地震生产记录单炮的折射波地震记录、折射初至时间及其折射分层数据;
数据处理模块,根据所述折射波地震记录、所述折射初至时间及其折射分层数据确定折射波分析时窗以及初至折射分层与接收道对应关系;
追踪分析模块,对各道初至折射波在分析时窗内进行Morlet小波匹配追踪和Wigner-Ville联合时频分析得到各道初至折射波时频谱;
建模模块,根据各道初至折射波时频谱以及所述初至折射分层与接收道对应关系建立全区近地表地层品质因子模型。
7.根据权利要求6所述的近地表品质因子模型的建立装置,其特征在于,所述建模模块包括:
平均振幅谱比计算单元,根据各道初至折射波时频谱计算相邻两道初至折射波在分析时窗内的平均振幅谱比;
道集Q值计算单元,利用所述平均振幅谱比求得相应道初至时刻的Q值;
折射调查点Q值计算单元,基于初至折射分层与接收道对应关系,利用各道初至时刻的Q值,计算折射调查点各层的Q值;
插值建模单元,将各折射调查点各层的Q值按一定网格进行插值得到全区近地表地层品质因子模型。
8.根据权利要求7所述的近地表品质因子模型的建立装置,其特征在于,所述建模模块还包括:
整型正则化单元,对所述平均振幅谱比进行整型正则化。
9.根据权利要求8所述的近地表品质因子模型的建立装置,其特征在于,所述整型正则化单元包括:
整型正则化子单元:选用高斯光滑化算子作为正则化算子,利用整形正则化优化算法对所述平均振幅谱比振幅比进行光滑化约束处理。
10.根据权利要求6所述的近地表品质因子模型的建立装置,其特征在于,所述追踪分析模块包括:
基函数分解单元,利用Morlet小波匹配追踪将各道初至折射波在分析时窗内分解成基函数的线性组合;
基函数求解单元,求解每个基函数的Wigner-Ville分布得到各道初至折射波时频谱。
11.一种电子设备,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5任一项所述的近地表品质因子模型的建立方法的步骤。
12.一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5任一项所述的近地表品质因子模型的建立方法的步骤。
CN202011197557.0A 2020-10-30 2020-10-30 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置 Pending CN112415598A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011197557.0A CN112415598A (zh) 2020-10-30 2020-10-30 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011197557.0A CN112415598A (zh) 2020-10-30 2020-10-30 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112415598A true CN112415598A (zh) 2021-02-26

Family

ID=74828736

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011197557.0A Pending CN112415598A (zh) 2020-10-30 2020-10-30 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112415598A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655517A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 淮北矿业股份有限公司 一种三维地震勘探工作班报生成方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120195164A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-02 Cggveritas Services Sa Device and method for determining s-wave attenuation in near-surface condition
US20120201096A1 (en) * 2009-10-27 2012-08-09 Henri-Pierre Valero Methods and Apparatus to Process Time Series Data for Propagating Signals in A Subterranean Formation
CN103116184A (zh) * 2011-11-16 2013-05-22 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 一种表层调查中计算横波静校正量的方法
CN104749634A (zh) * 2013-12-26 2015-07-01 中国石油化工股份有限公司 基于粘弹介质模型的极浅层吸收补偿方法
CN105388518A (zh) * 2014-09-04 2016-03-09 中国石油化工股份有限公司 一种质心频率与频谱比联合的井中地震品质因子反演方法
CN106646601A (zh) * 2016-12-28 2017-05-10 中国石油化工股份有限公司 多信息联合约束的浅中深层三维q体建立方法
CN107300718A (zh) * 2016-04-14 2017-10-27 中国石油天然气股份有限公司 一种品质因子三维衰减模型的建立方法
CN210605004U (zh) * 2019-11-04 2020-05-22 中石化石油工程技术服务有限公司 一种用于产生地震仪触发信号的高压爆炸盒电路
CN111665549A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 中普宝信(北京)科技有限公司 地层声波衰减因子反演方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120201096A1 (en) * 2009-10-27 2012-08-09 Henri-Pierre Valero Methods and Apparatus to Process Time Series Data for Propagating Signals in A Subterranean Formation
US20120195164A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-02 Cggveritas Services Sa Device and method for determining s-wave attenuation in near-surface condition
CN103116184A (zh) * 2011-11-16 2013-05-22 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 一种表层调查中计算横波静校正量的方法
CN104749634A (zh) * 2013-12-26 2015-07-01 中国石油化工股份有限公司 基于粘弹介质模型的极浅层吸收补偿方法
CN105388518A (zh) * 2014-09-04 2016-03-09 中国石油化工股份有限公司 一种质心频率与频谱比联合的井中地震品质因子反演方法
CN107300718A (zh) * 2016-04-14 2017-10-27 中国石油天然气股份有限公司 一种品质因子三维衰减模型的建立方法
CN106646601A (zh) * 2016-12-28 2017-05-10 中国石油化工股份有限公司 多信息联合约束的浅中深层三维q体建立方法
CN111665549A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 中普宝信(北京)科技有限公司 地层声波衰减因子反演方法
CN210605004U (zh) * 2019-11-04 2020-05-22 中石化石油工程技术服务有限公司 一种用于产生地震仪触发信号的高压爆炸盒电路

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CENGIZ KURTULU¸S ET AL: "《Attenuation measurements on shallow seismic refraction data in the Kocaeli region, Turkey》", JOURNAL OF GEOPHYSICS AND ENGINEERING, 9 June 2010 (2010-06-09), pages 257 - 262 *
于承业等: "《利用双井微测井资料估算近地表Q值》", 石油地球物理勘探, vol. 46, no. 1, 28 February 2011 (2011-02-28), pages 89 - 92 *
叶秋焱等: "《一种基于叠前数据的综合Q值求取及应用》", 石油地球物理勘探, vol. 52, no. 2, 30 April 2017 (2017-04-30), pages 304 - 308 *
张光德等: "《柴达木盆地三湖地区盐岩区表层调查方法研究》", 石油物探, vol. 52, no. 2, 31 March 2013 (2013-03-31), pages 195 - 200 *
王妙月等: "《金沙江龙蟠右岸变形体的地震学研究》", 地球物理学报, vol. 49, no. 5, 30 September 2006 (2006-09-30), pages 1489 - 1498 *
葛利华等: "《辽西葫芦岛东部表层调查方法比对实验》", 吉林大学学报(地球科学版), vol. 47, no. 2, 31 March 2017 (2017-03-31), pages 616 - 625 *
黄捍东等: "《高精度地震时频谱分解方法及应用》", 石油地球物理勘探, vol. 47, no. 5, 31 October 2012 (2012-10-31), pages 773 - 780 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655517A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 淮北矿业股份有限公司 一种三维地震勘探工作班报生成方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. Obtaining free USArray data by multi-dimensional seismic reconstruction
CN110295892B (zh) 多极子阵列声波测井中横波衰减因子的确定方法及装置
CN107272058B (zh) 成像方法、成像装置以及计算机存储介质
Li et al. Multidimensional seismic data reconstruction using frequency-domain adaptive prediction-error filter
WO2021046114A1 (en) Diffraction imaging using pseudo dip-angle gather
Hanasoge et al. Interpreting cross-correlations of one-bit filtered seismic noise
CN112415598A (zh) 近地表地层品质因子模型的建立方法和装置
CN111830559B (zh) 一种地震资料拓频处理的方法及装置
CN111781635B (zh) 海底四分量弹性波高斯束深度偏移方法和装置
CN109597964B (zh) 理论油藏渗流参数值确定方法、系统、设备、可读介质
CN111983679B (zh) 基于沉积参数的相控型白云岩储层地震预测方法和装置
CN108828659B (zh) 基于傅里叶有限差分低秩分解的地震波场延拓方法及装置
CN111323814B (zh) 基于岩石物理模板定量确定砂岩储层含水饱和度的方法
CN112051292A (zh) 一种孔喉结构动态表征方法及装置
CN104765063B (zh) 基于频谱计算吸收衰减属性的油气检测方法及装置
CN113568044A (zh) 阵列声波测井首波到时确定方法和装置
CN114114421A (zh) 基于深度学习的导向自学习地震数据去噪方法及装置
CN112083490A (zh) 地震数据噪声衰减方法及装置
CN112859163B (zh) 利用散射波确定压裂区地层品质因子变化的方法和装置
CN111830562A (zh) 一种油气储层渗透率预测方法及装置
CN117849875B (zh) 一种地震信号分析方法、系统、装置及存储介质
CN111596346B (zh) 弹性波速度反演方法和装置
CN112198549B (zh) 一种基于地震正演模板的叠前裂缝确定方法及系统
CN113945971B (zh) 基于孔隙结构分类的横波速度预测方法和装置
CN112241022A (zh) 基于射线密度生成层析反演模型速度界面的方法和装置

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