CN112649847A - 一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及系统，该方法包括：步骤1：针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；步骤2：基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；步骤3：基于时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。本发明对地震道上的每个时间样本都设计了一个单独的反褶积算子，反褶积算子在空间和时间上的变化补偿了由于在非均匀衰减的地球上传播而引起的有效地震小波的变化，消除了地震小波的衰减，提高了地震叠前在垂向的分辨率，使得同相轴更加连续、分明。

Description

一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及系统
技术领域
本发明属于地震勘探资料叠前处理技术领域，具体涉及一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及系统。
背景技术
地震资料的解释者希望地震剖面或者道集上的反射同相轴是在正确的反射时间内的简单窄脉冲。相反，实际反射的特征是小波，这是一种瞬态信号，通常有两个或两个以上的振荡，持续时间至少为50毫秒。显然，这些小波的持续时间越长，解释就越困难，即解析两个(或多个)在时间上相互接近的反射。
小波在一定时间内持续是不可避免的，因为它不可能以脉冲的形式在介质里保留地震能量。此外，薄层在传播过程中的吸收和重复反射减弱了地震波的高频成分。因此，记录的反射小波通常反射时间会变长(脉冲包含所有的频率)。通常采用反褶积来压缩地震小波的持续时间。这是通过过滤地震数据来恢复在整个地震系统的不同阶段被削弱和分散的频率来实现的。
反褶积有很多种方法，它们之间的主要区别源于对地震小波形状的特定假设。用于协调器的方法称为预测反褶积。在预测反褶积中，要压缩的小波的形状是由地震数据估计出来的。当与地震子波进行卷积时，反褶积算子将其压缩成所需的脉冲形式。常规反褶积分析窗口有10％到50％的重叠，反褶积算子没有考虑在空间和时间上由于介质的非均匀性而引起的地震小波的衰减，会导致设计的算子不合理，进而影响地震叠前在垂向的分辨率。因此，特别需要一种反褶积方法能够消除地震小波的衰减，提高地震叠前在垂向的分辨率。
发明内容
本发明的目的是提出一种能够消除地震小波的衰减，提高地震叠前在垂向的分辨率的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及滤波系统。
为了实现上述目的，本发明提供一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，包括：步骤1：针对每个时间样本，将所述时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；步骤2：基于所述时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；步骤3：基于所述时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
优选的，所述时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
所述反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure BDA0002229862470000021
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
优选的，在所述步骤2中，通过以下公式确定所述时间样本对应的反褶积算子：
Figure BDA0002229862470000022
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
优选的，所述步骤3包括：将所述时间样本对应的反褶积算子与所述时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
本发明还提供一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：针对每个时间样本，将所述时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；步骤2：基于所述时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；步骤3：基于所述时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
优选的，所述时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
所述反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure BDA0002229862470000031
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
优选的，在所述步骤2中，通过以下公式确定所述时间样本对应的反褶积算子：
Figure BDA0002229862470000032
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
优选的，所述步骤3包括：将所述时间样本对应的反褶积算子与所述时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
本发明的有益效果在于：本发明的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法及系统对地震道上的每个时间样本都设计了一个单独的反褶积算子，反褶积算子在空间和时间上的变化补偿了由于在非均匀衰减的地球上传播而引起的有效地震小波的变化，消除了地震小波的衰减，提高了地震叠前在垂向的分辨率，使得同相轴更加连续、分明，更利于后期解释人员进行储层反演以及油藏预测。
本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的流程图。
图2a示出了传统预测反褶积的时窗。
图2b示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的单样本调谐预测反褶积的时窗。
图3示出了原始叠前道集。
图4示出了传统预测反褶积方法应用后的道集。
图5示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的反褶积地震道集。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
根据本发明的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，包括：步骤1：针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；步骤2：基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；步骤3：基于时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
具体的，针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱计算时间样本对应的反褶积算子，进而获取时间样本对应的反褶积地震数据。
根据示例性的实施方式，提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法对地震道上的每个时间样本都设计了一个单独的反褶积算子，反褶积算子在空间和时间上的变化补偿了由于在非均匀衰减的地球上传播而引起的有效地震小波的变化，消除了地震小波的衰减，提高了地震叠前在垂向的分辨率，使得同相轴更加连续、分明，更利于后期解释人员进行储层反演以及油藏预测。
作为优选方案，时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure BDA0002229862470000061
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
作为优选方案，在步骤2中，通过以下公式确定时间样本对应的反褶积算子：
Figure BDA0002229862470000062
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
作为优选方案，步骤3包括：将时间样本对应的反褶积算子与时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
具体的，设地震记录为x(t)，地震记录自相关为rxx(τ)，即时间样本的自相关谱为rxx(τ)，rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))，反褶积算子为h(t)，h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))，m反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。地震记录实际输出为y(t)，期望输出为x(t+l)，其中y(t)＝h(t)*x(t)，设误差能量为Q，那么
Figure BDA0002229862470000063
Q代表的物理意义是误差能量，期待就是期望输出与实际输出的误差最小，因此将Q对h(t)求偏导数，并令其为零，推导过程如公式(2)，
Figure BDA0002229862470000064
其中，s＝0,1,…,m
公式(2)化简，得到反褶积算子的矩阵方程，如公式(3)所示通过公式(3)计算出反褶积算子h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))。
Figure BDA0002229862470000071
将反褶积算子h(t)与时间样本的地震数据做褶积，完成当前时间t的计算后，便移向下一个时间采样点，计算出下一个时间样本的反褶积算子h(t+1)，获得时间样本对应的反褶积地震数据，直到整个地震记录都做完预测反褶积。
根据本发明的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；步骤2：基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；步骤3：基于时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
具体的，针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱计算时间样本对应的反褶积算子，进而获取时间样本对应的反褶积地震数据。
根据示例性的实施方式，提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法对地震道上的每个时间样本都设计了一个单独的反褶积算子，反褶积算子在空间和时间上的变化补偿了由于在非均匀衰减的地球上传播而引起的有效地震小波的变化，消除了地震小波的衰减，提高了地震叠前在垂向的分辨率，使得同相轴更加连续、分明，更利于后期解释人员进行储层反演以及油藏预测。
作为优选方案，时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure BDA0002229862470000081
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
作为优选方案，在步骤2中，通过以下公式确定时间样本对应的反褶积算子：
Figure BDA0002229862470000082
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
作为优选方案，步骤3包括：将时间样本对应的反褶积算子与时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
具体的，设地震记录为x(t)，地震记录自相关为rxx(τ)，即时间样本的自相关谱为rxx(τ)，rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))，反褶积算子为h(t)，h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))，m反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。地震记录实际输出为y(t)，期望输出为x(t+l)，其中y(t)＝h(t)*x(t)，设误差能量为Q，那么
Figure BDA0002229862470000083
Q代表的物理意义是误差能量，期待就是期望输出与实际输出的误差最小，因此将Q对h(t)求偏导数，并令其为零，推导过程如公式(2)，
Figure BDA0002229862470000091
其中，s＝0,1,…,m
公式(2)化简，得到反褶积算子的矩阵方程，如公式(3)所示通过公式(3)计算出反褶积算子h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))。
Figure BDA0002229862470000092
将反褶积算子h(t)与时间样本的地震数据做褶积，完成当前时间t的计算后，便移向下一个时间采样点，计算出下一个时间样本的反褶积算子h(t+1)，获得该时间样本对应的反褶积地震数据，再移向下一个时间采样点，直到整个地震记录都做完预测反褶积。
实施例
图1示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的流程图。
如图1所示，一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，包括：
步骤1：针对每个时间样本，将时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；
其中，时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure BDA0002229862470000093
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长；
步骤2：基于时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；
通过以下公式确定时间样本对应的反褶积算子：
Figure BDA0002229862470000101
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))；
步骤3：基于时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据；
其中，步骤3包括：将时间样本对应的反褶积算子与时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据；
具体的，设地震记录为x(t)，地震记录自相关为rxx(τ)，即时间样本的自相关谱为rxx(τ)，rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))，反褶积算子为h(t)，h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))，m反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。地震记录实际输出为y(t)，期望输出为x(t+l)，其中y(t)＝h(t)*x(t)，设误差能量为Q，那么
Figure BDA0002229862470000102
Q代表的物理意义是误差能量，期待就是期望输出与实际输出的误差最小，因此将Q对h(t)求偏导数，并令其为零，推导过程如公式(2)，
Figure BDA0002229862470000103
其中，s＝0,1,…,m
公式(2)化简，得到反褶积算子的矩阵方程，如公式(3)所示通过公式(3)计算出反褶积算子h(t)＝(h(0),h(1),….,h(m))。
Figure BDA0002229862470000111
将反褶积算子h(t)与时间样本的地震数据做褶积，完成当前时间t的计算后，便移向下一个时间采样点，计算出下一个时间样本的反褶积算子h(t+1)，获得该时间样本对应的反褶积地震数据，再移向下一个时间采样点，直到整个地震记录都做完预测反褶积。
图2a示出了传统预测反褶积的时窗。图2b示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的单样本调谐预测反褶积的时窗。
如图2a所示，传统预测反褶积的窗口重叠比较少，如图2b所示，单样本调谐预测反褶积时窗则重叠的多。
图3示出了原始叠前道集。图4示出了传统预测反褶积方法应用后的道集。图5示出了根据本发明的一个实施例的一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法的反褶积地震道集。
如图3所示，为某海上数据原始叠前道集。如图4所示，采用传统预测反褶积方法应用后的道集，地震小波有衰减。如图5所示，采用本发明的调谐预测反褶积方后的地震道集，在垂向的分辨率更高，同相轴更加连续、分明，更利于后期解释人员进行储层反演以及油藏预测。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (8)

1.一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，其特征在于，包括：
步骤1：针对每个时间样本，将所述时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；
步骤2：基于所述时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；
步骤3：基于所述时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
2.根据权利要求1所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，其特征在于，所述时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
所述反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure FDA0002229862460000011
其中，rxx(i)表示时间样本的地震数据与地震数据的自相关，i＝1,…,m，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
3.根据权利要求2所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，其特征在于，在所述步骤2中，通过以下公式确定所述时间样本对应的反褶积算子：
Figure FDA0002229862460000021
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
4.根据权利要求1所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积方法，其特征在于，所述步骤3包括：将所述时间样本对应的反褶积算子与所述时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
5.一种提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，其特征在于，该系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
步骤1：针对每个时间样本，将所述时间样本的地震数据与地震数据做自相关处理，获取时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱；
步骤2：基于所述时间样本的自相关谱和反褶积后的预测的自相关谱，确定时间样本对应的反褶积算子；
步骤3：基于所述时间样本对应的反褶积算子，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
6.根据权利要求5所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，其特征在于，所述时间样本的自相关谱rxx(τ)表示为：
rxx(τ)＝(rxx(0)，rxx(1),...,rxx(m))
所述反褶积后的预测的自相关谱表示为：
Figure FDA0002229862460000031
其中，m为反褶积算子的时间采样点数，l为预测步长。
7.根据权利要求5所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，其特征在于，在所述步骤2中，通过以下公式确定所述时间样本对应的反褶积算子：
Figure FDA0002229862460000032
其中，h(t)为反褶积算子，h(t)＝(h(0)，h(1)…h(m))。
8.根据权利要求5所述的提高地震垂向分辨率的调谐预测反褶积系统，其特征在于，所述步骤3包括：将所述时间样本对应的反褶积算子与所述时间样本的地震数据做褶积，获取时间样本对应的反褶积地震数据。
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