CN112684501B - 一种基于谱比面积的q值估计方法与应用 - Google Patents
一种基于谱比面积的q值估计方法与应用 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于谱比面积的Q值估计方法与应用，所述Q值估计方法采用Futterman常Q模型，包括以下步骤：(A)确定震源子波主频，并以所述震源子波主频为边界在震源子波振幅谱中选取频带宽度相等的2个区域；(B)获取步骤(A)所述2个区域的振幅谱比；(C)将步骤(B)所述振幅谱比取对数获取谱比函数；(D)积分步骤(C)所述谱比函数在步骤(A)所述频带宽度内的谱比面积；(E)根据步骤(D)所述谱比面积计算出Q值。本发明提供的基于谱比面积的Q值估计方法精度高、稳定性好，降低了噪声对估值的干扰，且子波振幅谱无需满足高斯分布假设，进而减小了系统误差。
Description
技术领域
本发明属于地震勘探技术领域，涉及一种Q值估计方法，尤其涉及一种基于谱比面积的Q值估计方法与应用。
背景技术
在油气储层、矿产资源、工程地质及环境地质地震勘探中，地震波衰减，即品质因子Q值分析技术是地震数据处理与解释的重要和必须环节。准确稳定地估计出Q值对于提高地震资料分辨率、地质体准确成像与解释、储层预测和油藏描述等具有重要意义。
当前工业界Q值估计方法主要有两种：(1)谱比法(LSR)：在所选的频带范围内对接收子波(衰减后的地震波)和震源子波(衰减前的地震波)振幅谱比的对数进行线性拟合，得到拟合直线的斜率，根据斜率与Q值的关系式估计出Q值。这种方法理论上估计精度高，主要缺点是对噪声相对敏感。(2)质心频移法(CFS)：根据地震波衰减前后质心频率的差异估计出Q值。这种方法理论上需假设震源子波振幅谱满足高斯分布，根据这一假设前提才能推导出Q值与质心频率的关系。这种方法优点是稳定性强于谱比法，缺点是子波振幅谱需满足高斯分布假设，会引起Q值估计系统误差。
CN 102288992A公开了一种利用地震信号包络峰值瞬时频率估计介质品质因子的方法，所述方法提出了包络峰值瞬时频率和品质因子Q值之间的解析关系，利用该解析关系可以方便地估计介质品质因子Q值，并利用品质因子Q值来预测储层的含油气性，解决了加时窗可能使谱估计不准确，影响衰减估计精度的问题，并且在界面处抗反射波的干扰能力强，纵向分辨率比一般方法高10-20米以上。然而所述方法的前提是假设子波谱可以用一个常相位的高斯函数来表示，但实际上子波谱常常并不是高斯的，而且随着波在吸收介质中的传播，子波谱的形状也会发生显著改变。
CN 106324663A公开了一种品质因子的获取方法，所述方法利用VSP资料，根据直达波频率，确定频率范围，并且在有效频带范围内，生成一系列主频位于所确定的频率范围内的高斯谱，在所生成的高斯谱中，找出与直达波谱相似度最高的高斯谱，根据该高斯谱进行Q值的计算。然而所生成的高斯谱，即便和直达波谱相似度高，也在一定程度上损失、破坏了原始频谱数据中所携带的吸收衰减信息，实际VSP初至波数据的频谱也不一定是高斯型的，往往是没有规律可循的。由于高斯谱的准确性低，进而导致理论上Q值估计的精度有损失，准确性低。
由此可见，如何提供一种精度高、稳定性好的Q值估计方法，降低噪声对估值的干扰，且子波振幅谱无需满足高斯分布假设，进而减小系统误差，成为了目前本领域技术人员迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于谱比面积的Q值估计方法与应用，所述Q值估计方法精度高、稳定性好，降低了噪声对估值的干扰，且子波振幅谱无需满足高斯分布假设，进而减小了系统误差。
为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种基于谱比面积的Q值估计方法，所述Q值估计方法采用Futterman常Q模型，包括以下步骤：
(A)确定震源子波主频，并以所述震源子波主频为边界在震源子波振幅谱中选取频带宽度相等的2个区域；
(B)分别获取接收子波与震源子波在步骤(A)所述2个区域的振幅谱比；
(C)将步骤(B)所述振幅谱比取对数获取谱比函数；
(D)积分步骤(C)所述谱比函数在步骤(A)所述频带宽度内的谱比面积；
(E)根据步骤(D)所述谱比面积计算出Q值。
所述Futterman常Q模型为：
其中，A0(f)为震源子波振幅谱，A(f)为接收子波振幅谱，f为频率，Δt为旅行时间；C表示散射衰减，在地震频带内与频率f无关。
本发明中，步骤(A)所述频带宽度相等的2个区域均以震源子波主频为边界，即所述震源子波主频是所述2个区域的分界，且所述2个区域互不重合。
当地震波在地层中传播时，由于地层的非完全弹性，地震波会产生衰减现象，包含吸收衰减与散射衰减。其中，吸收衰减满足指数衰减特征，即频率越高，衰减越强；散射衰减在地震频带内与频率无关，包括几何扩散、反射、透射等。本发明采用Futterman常Q模型将地震波衰减过程中的吸收衰减与散射衰减耦合在一起，并可通过解耦估算出Q值。
对于传统的谱比法，Q值的估计依赖于拟合直线的斜率，然而子波振幅谱高频成分和低成分对于噪声极度敏感，在信噪比较低的情况下，高频成分和低频成分的谱比波动明显，导致拟合直线的斜率偏差较大，进而影响Q值估计的精度。本发明中，所述Q值估计方法利用频带宽度相等的2个区域构建谱比函数，并通过谱比面积计算出Q值，降低了噪声对Q值估计精度的影响。此外，相较于传统的质心频移法，本发明提供的Q值估计方法无需假设子波振幅谱满足高斯分布假设，进而减小了系统误差，具有良好的稳定性。
优选地，步骤(A)的具体过程如下：
确定震源子波主频f0，在震源子波振幅谱中选取地震频带[f0-fb，f0+fb]，f0将所选地震频带划分为频带宽度fb相等的2个区域，分别记作低频区[f0-fb，f0]与高频区[f0，f0+fb]。
优选地，所述频带宽度fb的选取范围为：fb∈[0.5f0，0.8f0]，例如fb可以是0.5、0.55f0、0.6f0、0.65f0、0.7f0、0.75f0或0.8f0，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
本发明中，所述震源子波主频f0的确定为本领域的公知常识，只要能实现确定震源子波主频f0的目的即可，故在此不做特别限定。
优选地，步骤(B)的具体过程如下：
步骤(A)所述低频区[f0-fb，f0]的震源子波衰减过程表示为：
其中，f∈[0，fb]。
步骤(A)所述高频区[f0，f0+fb]的震源子波衰减过程表示为：
其中，f∈[0，fb]。
将(2)式除以(3)式获取低频区与高频区的振幅谱比表示为：
其中，
R(f)与R0(f)分别表示接收子波与震源子波在低频区与高频区的振幅谱比。
本发明中，由于散射衰减C在整个地震频带内与频率无关，将(2)式除以(3)式便可将吸收衰减与散射衰减解耦，进而得到不含散射衰减的振幅谱比表达式。
优选地，步骤(C)的具体过程如下：
将(4)式取对数表示为：
将(7)式改写为：
其中，
L(f)为定义的谱比函数。
优选地，步骤(D)的具体过程如下：
根据(9)式绘制谱比函数曲线图，并计算积分L(f)在f∈[0,fb]内的面积，即：
其中，S为谱比面积。
本发明中，根据(9)式绘制谱比函数曲线图的具体过程为：在f∈[0,fb]范围内取若干频率f值作为横坐标，将横坐标f值代入公式
得出L(f)作为纵坐标，拟合各点
即可绘制出谱比函数曲线图，其中，/>
且接收子波振幅谱A(f)与震源子波振幅谱A0(f)均为已知信息。
优选地，步骤(E)的具体过程如下：
将(8)式代入(10)式获得谱比面积S的理论计算公式为：
将(11)式改写为：
即根据频带宽度fb内的谱比面积S计算出Q值。
第二方面，本发明提供一种如第一方面所述的Q值估计方法在地震数据处理与解释中的应用。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
(1)相较于传统的谱比法，本发明提供的Q值估计方法利用频带宽度相等的2个区域构建谱比函数，并通过谱比面积计算出Q值，降低了噪声对Q值估计精度的影响；
(2)相较于传统的质心频移法，本发明提供的Q值估计方法无需假设子波振幅谱满足高斯分布假设，进而减小了系统误差，具有良好的稳定性。
附图说明
图1是实施例1与对比例1-2采用的无噪声合成衰减地震记录；
图2是实施例1所得谱比函数曲线示意图；
图3是实施例1与对比例1-2所得Q值的估计结果；
图4是实施例1与对比例1-2所得Q值的相对误差绝对值；
图5是实施例2与对比例3-4采用的随机噪声合成衰减地震记录；
图6是实施例2与对比例3-4所得Q值的概率分布；
图7是实施例2与对比例3-4所得Q值的均值；
图8是实施例2与对比例3-4所得Q值的标准差；
图9是应用例1采用的实际零偏VSP地震记录；
图10是应用例1估计Q值的流程图；
图11是应用例1估计出的地层Q值结果；
图12是应用例1中的实际地层速度。
具体实施方式
下面通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。本领域技术人员应该明了，所述实施例仅仅是帮助理解本发明，不应视为对本发明的具体限制。
实施例1
本实施例提供一种基于谱比面积的Q值估计方法，且采用如图1所示的无噪声合成衰减地震记录来验证本实施例的估值精度。在合成记录中震源子波选用主频为45Hz的雷克子波，位于合成记录150ms处；衰减后的接收子波位于450ms处；且合成记录中每一道的Q值分别为25、50、100、150。
本实施例中，所述Q值估计方法的具体过程如下：
(A)确定震源子波主频f0＝45Hz，在震源子波振幅谱中选取地震频带[10Hz，80Hz]，f0将所选地震频带划分为频带宽度均为fb＝35Hz的2个区域，分别记作低频区[10Hz，45Hz]与高频区[45Hz，80Hz]；
(B)根据公式
获取接收子波在步骤(A)所述低频区与高频区的振幅谱比R(f)；根据公式/>
获取震源子波在步骤(A)所述低频区与高频区的振幅谱比R0(f)，其中，f∈[0，35Hz]；
(C)根据公式
获取谱比函数；
(D)根据步骤(C)所述谱比函数绘制谱比函数曲线(见图2)，并积分L(f)在f∈[0,fb]内的面积，即得谱比面积
(E)根据谱比面积S的理论计算公式
即得/>
其中，Δt＝0.3s。
本实施例所得Q值的估计结果见图3。
本实施例所得Q值的相对误差绝对值见图4。
实施例2
本实施例提供一种基于谱比面积的Q值估计方法，且采用如图5所示的随机噪声合成衰减地震记录来验证本实施例的估值稳定性，所述随机噪声合成衰减地震记录为选取图1中的第三道(Q＝100)合成记录，加入高斯随机噪声，信噪比SNR＝15dB。
本实施例所述Q值估计方法的具体过程与实施例1相同，故在此不做赘述。
本实施例所得Q值的概率分布见图6。
本实施例所得Q值的均值见图7。
本实施例所得Q值的标准差见图8。
对比例1
本对比例提供一种基于谱比法的Q值估计方法，且采用如图1所示的无噪声合成衰减地震记录来验证本对比例的估值精度。在合成记录中震源子波选用主频为45Hz的雷克子波，位于合成记录150ms处；衰减后的接收子波位于450ms处；且合成记录中每一道的Q值分别为25、50、100、150。
本对比例所述Q值估计方法采用[Tonn,R.,1991,The determination of theseismic quality factor Q from VSP data:A comparison of differentcomputational methods:Geophysical Prospecting,39,1-27.]公开的谱比法，具体过程如下：
(A)确定震源子波主频为45Hz；
(B)选取地震频带[10Hz，80Hz]；
(C)获取接收子波与震源子波在步骤(B)所述地震频带范围内的振幅谱比并取对数，得到谱比函数；
(D)对谱比函数进行线性拟合，获取拟合直线的斜率k；
(E)根据公式
估算出Q值，其中，Δt＝0.3s。
本对比例所得Q值的估计结果见图3。
本对比例所得Q值的相对误差绝对值见图4。
对比例2
本对比例提供一种基于质心频移法的Q值估计方法，且采用如图1所示的无噪声合成衰减地震记录来验证本对比例的估值精度。在合成记录中震源子波选用主频为45Hz的雷克子波，位于合成记录150ms处；衰减后的接收子波位于450ms处；且合成记录中每一道的Q值分别为25、50、100、150。
本对比例所述Q值估计方法采用[Quan,Y.,and J.M.Harris,1997,Seismicattenuation tomography using the frequency shift method:Geophysics,62,895-905.]公开的质心频移法，具体过程如下：
(A)确定震源子波主频为45Hz；
(B)选取地震频带[10Hz，80Hz]；
(C)获取震源子波在步骤(B)所述地震频带范围内的质心频率f0与方差
(D)获取接收子波在步骤(B)所述地震频带范围内的质心频率fR；
(E)根据公式
估算出Q值，其中，Δt＝0.3s。
本对比例所得Q值的估计结果见图3。
本对比例所得Q值的相对误差绝对值见图4。
由图3可知，实施例1所得Q值的估计结果最接近真实值，而对比例2与理论值偏差比较大。
由图4可知，对比例2所得Q值的相对误差绝对值明显大于实施例1与对比例1，且表现为Q值越小相对误差绝对值越大，这是由于质心频移法估计Q值时假设子波振幅谱需满足高斯分布，从而引起Q值估计系统误差。
综合图3与图4可知，相较于谱比法与质心频移法，基于谱比面积的Q值估计方法相对误差绝对值最小，估计精度最高。
对比例3
本对比例提供一种基于谱比法的Q值估计方法，且采用如图5所示的随机噪声合成衰减地震记录来验证本对比例的估值稳定性，所述随机噪声合成衰减地震记录为选取图1中的第三道(Q＝100)合成记录，加入高斯随机噪声，信噪比SNR＝15dB。
本对比例所述Q值估计方法的具体过程与对比例1相同，故在此不做赘述。
本对比例所得Q值的概率分布见图6。
本对比例所得Q值的均值见图7。
本对比例所得Q值的标准差见图8。
对比例4
本对比例提供一种基于质心频移法的Q值估计方法，且采用如图5所示的随机噪声合成衰减地震记录来验证本对比例的估值稳定性，所述随机噪声合成衰减地震记录为选取图1中的第三道(Q＝100)合成记录，加入高斯随机噪声，信噪比SNR＝15dB。
本对比例所述Q值估计方法的具体过程与对比例2相同，故在此不做赘述。
本对比例所得Q值的概率分布见图6。
本对比例所得Q值的均值见图7。
本对比例所得Q值的标准差见图8。
由图6可知，实施例2与对比例3-4所得Q值的概率分布在Q＝100附近概率密度达到最大值，并且实施例2与对比例4的最大概率几乎重合，两者的最大值大于对比例3的最大值。此外，从概率分布的形态上看，实施例2与对比例4的聚焦性比较一致，且优于对比例3。因此，根据概率分布结果可知：基于谱比面积的Q值估计方法的稳定性与质心频移法相当，且优于谱比法。
由图7可知，实施例2所得Q值的均值最接近理论值，其次是对比例4，最后是对比例3，说明基于谱比面积的Q值估计方法所得Q值的均值最接近理论值。
由图8可知，实施例2与对比例4所得Q值的标准差最为接近，且对比例3的标准差最大，稳定性最差。
综合图6-8可知，基于谱比面积的Q值估计方法具有较好的稳定性，与质心频移法相当，均优于谱比法。
应用例1
本应用例将本发明提供的基于谱比面积的Q值估计方法应用到实际零偏VSP地震资料中。如图9所示为中国某油田实际零偏VSP地震记录，其检波器排列放置深度为900-1720m，道间距为20m，共41道。
对原始零偏VSP资料进行波场分离得到下行波场，从下行波场中选取直达初至波估计地层Q值。在估计Q值过程中，选取埋深最浅的第一道初至波作为参考震源子波，选取频带10-80Hz。在零偏VSP地震资料中利用基于谱比面积的Q值估计方法估计Q值的流程图如图10所示。
图11为本应用例估计出的地层Q值结果，图12为实际地层速度。
对比图11的地层Q值与图12的速度曲线，可以看出地层Q值变化趋势与地层速度具有一定的相关性，符合实际规律。对于浅层低速部分，衰减强烈，估计的Q值也相对较小；此外，地层速度和Q值都随着深度的增加而呈现递增的趋势。实际VSP资料应用证实，基于谱比面积的Q值估计方法可有效地估计地层Q值。
由此可见，相较于传统的谱比法，本发明提供的Q值估计方法利用频带宽度相等的2个区域构建谱比函数，并通过谱比面积计算出Q值，降低了噪声对Q值估计精度的影响；相较于传统的质心频移法，本发明提供的Q值估计方法无需假设子波振幅谱满足高斯分布假设，进而减小了系统误差，具有良好的稳定性。
申请人声明，以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，所属技术领域的技术人员应该明了，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
Claims (5)
1.一种基于谱比面积的Q值估计方法，其特征在于，所述Q值估计方法采用Futterman常Q模型，包括以下步骤：
(A)确定震源子波主频f0，在震源子波振幅谱中选取地震频带[f0-fb,f0+fb]，f0将所选地震频带划分为频带宽度fb相等的2个区域，分别记作低频区[f0-fb,f0]与高频区[f0,f0+fb]；所述频带宽度fb的选取范围为：fb∈[0.5f0,0.8f0]；
(B)分别获取接收子波与震源子波在步骤(A)所述2个区域的振幅谱比；
(C)将步骤(B)所述振幅谱比取对数获取谱比函数；
(D)积分步骤(C)所述谱比函数在步骤(A)所述频带宽度内的谱比面积；
(E)根据步骤(D)所述谱比面积计算出Q值，且
S为谱比面积；
所述Futterman常Q模型为：
其中，A0(f)为震源子波振幅谱，A(f)为接收子波振幅谱，f为频率，Δt为旅行时间；C表示散射衰减，在地震频带内与频率f无关；
步骤(B)的具体过程如下：
步骤(A)所述低频区[f0-fb,f0]的震源子波衰减过程表示为：
其中，f∈[0,fb]；
步骤(A)所述高频区[f0,f0+fb]的震源子波衰减过程表示为：
其中，f∈[0,fb]；
将(2)式除以(3)式获取低频区与高频区的振幅谱比表示为：
其中，
Rf与R0(f分别表示接收子波与震源子波在低频区与高频区的振幅谱比。
2.根据权利要求1所述的Q值估计方法，其特征在于，步骤(C)的具体过程如下：
将(4)式取对数表示为：
将(7)式改写为：
其中，
L(f)为定义的谱比函数。
3.根据权利要求2所述的Q值估计方法，其特征在于，步骤(D)的具体过程如下：
根据(9)式绘制谱比函数曲线图，并积分L(f)在f∈[0,fb]内的面积，即：
其中，S为谱比面积。
4.根据权利要求3所述的Q值估计方法，其特征在于，步骤(E)的具体过程如下：
将(8)式代入(10)式获得谱比面积S的理论计算公式为：
将(11)式改写为：
即根据频带宽度fb内的谱比面积S计算出Q值。
5.一种如权利要求1-4任一项所述的Q值估计方法在地震数据处理与解释中的应用。
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