CN112965106B - 利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于海域能源勘探技术领域，涉及一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，包括：S1、逐点计算纵波速度和横波速度的奇异性值；S2、制作纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图；S3、在所述纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图基础上做统计分析，利用阈值方法识别天然气水合物赋存类型。本申请提出了改进的奇异性计算方法，计算了信号的逐点奇异性，并提高了奇异性计算过程的效率及计算结果的准确性；通过对实际测井资料的纵横波速度进行奇异性分析，利用奇异性交会图等方法识别了天然气水合物赋存状态。
Description
技术领域
本发明属于海域能源勘探技术领域，涉及一种海域天然气水合物的赋存类型识别方法，尤其涉及一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法。
背景技术
天然气水合物是指在一定温度、压力条件控制的稳定区域内，由甲烷为主的烃类气体与水形成的类冰状结晶化合物，多以固态等形式赋存于海底沉积物或陆上冻土区岩石的裂隙、空隙中。其具有储量大、能量密度高和分布广等特点，被认为是一种潜力巨大的清洁能源。(肖钢，白玉湖，2015，参见参考文献[7])加强天然气水合物的开发与利用，既是推动我国能源革命的新引擎，也是中长期能源发展战略的重要选择。
一方面，天然气水合物是一种状态不稳定的能源，一旦开采不当，天然气水合物可能会大量分解，当天然气水合物赋存在地下的沉积物中时，起到了支撑沉积物骨架的作用，所以天然气水合物一旦大量分解，就可能破坏海底沉积物结构，引发井喷和海底坍塌等地质灾害，对钻探人员的人身安全以及海洋生态环境造成威胁，因此天然气水合物开采的难度很大。除此之外，在海上进行其他油气资源的开采也需要考虑天然气水合物带来的影响。以墨西哥湾原油泄露为例，由于天然气水合物堵塞管道，导致油管道爆管，深海钻油平台发生井喷，并爆炸，最终带来了巨大的直接经济损失和间接的生态坏境损失。另一方面，海上长时间作业的开采成本相对陆地上也非常高，所以对天然气水合物赋存区域的正确识别对节省开采成本和安全完成天然气水合物等资源的开采尤其重要。而当生成条件和环境不同时，天然气水合物会以不同的形态赋存在地下，不同的赋存类型对天然气水合物资源总量的估算也非常重要(Lee和Collett，2009，参见参考文献[3])；最后，提前获知天然气水合物的赋存状态，对于天然气水合物的开采也有重大意义，为了最大限度地确保安全，不同类型的天然气水合物应该采用不同的开采方法和细节(董刚等，2011，参见参考文献[6])。此外，从实际开采带来的经济效益出发，裂隙充填型天然气水合物由于在自然界中含量少，商业开采价值较低，而孔隙型天然气水合物含量占自然界水合物的90％以上，具有重大开采价值。因此，基于以上考虑，这就需要在开采前充分做好准确识别天然气水合物存储位置、赋存类型和储量的工作。
与上述技术有关的现有技术的技术方案简述如下：
现有方法中与本方法最接近的，为Ma(2019，参见参考文献[4])提出的利用奇异性识别天然气水合物赋存类型的方法，其原理为：由于裂隙型天然气水合物随机分布在裂隙中，裂隙倾角等物性的突变性强，而孔隙型天然气水合物均匀地充填在介质的孔隙中，物性相对均匀，突变性相对弱。而奇异性是用来刻画信号中突变点的突变程度的，奇异性值越大，奇异性越弱，奇异性值越小，奇异性越强，因此可以用来表征天然气水合物赋存地区的物性突变程度。孔隙型天然气水合物突变性小，因此在地震剖面上表现为奇异性弱，奇异值大，而裂隙型天然气水合物突变性大，在地震剖面上表现为奇异性强，奇异值小。因此，可以通过对地震记录进行奇异性分析识别两者的差异，从而区分天然气水合物的赋存类型。其方案的实现过程为：
步骤1)对于地震偏移剖面上的单道数据，设每个单道数据由n个采样点组成，k0为其任一采样点，j为小波变换的尺度，dj,k为小波变换系数。对于某一个尺度而言，找出以k0为中心，且满足|k-k0|≤2-j的锥形窄区间内小波变换的模极大值
对k0而言，按照式(1)计算(xj(k),yj(k))，
然后把所有尺度下的(xj(k),yj(k))点利用最小二乘法拟合出一条直线，其斜率就是k0点的奇异性值，然后用此方法求得单道数据上其他点的奇异性值。
步骤2)对地震偏移剖面上其余道数据也做与步骤1)同样的处理，得到整个地震剖面的奇异性属性剖面。
以上所述现有技术具有以下缺点：
1、仅利用地震偏移剖面上的振幅和频率信息判断天然气水合物赋存类型，而没有利用纵波速度和横波速度等信息；
2、单一应用奇异性值大小判断天然气水合物赋存状态受到很多限制，当岩性和天然气水合物饱和度等地层参数变化超过一定程度时，孔隙型天然气水合物与裂隙型天然气水合物所在区域物理量(例如：纵波速度、横波速度和地震记录等)的奇异性值的范围重合，从而无法根据奇异性值大小判断天然气水合物赋存类型；
3、逐点计算奇异性值的算法结果的准确性不足。
关键术语定义列表
1、奇异性：指函数或离散的时间序列在某一点上的可导的程度，在信号中刻画了突变点的突变程度，奇异性值越大，奇异性越弱，奇异性值越小，奇异性越强。通常用Lipschitz指数来精确度量。
2、天然气水合物赋存类型：根据Holland(2008，参见参考文献[2])依据各国的天然气水合物勘探报告，将天然气水合物的赋存类型分为充填在孔隙中的孔隙充填型(文中简称孔隙型水合物)，以及以结节状、脉状等形态充填在裂隙中的裂隙驱替型水合物(文中简称裂隙型水合物)。
3、奇点：数学上的奇点是指那些在一函数域里面导数不存在的点或不具有解析的点，对实测的数据而言，在奇点或奇点的周围表现为突然的变化或脉冲。
发明内容
现有的单一利用奇异性值大小判断天然气水合物赋存状态的方法受到很多限制，当岩性和天然气水合物饱和度等地层参数变化超过一定程度时，孔隙型水合物与裂隙型水合物所在区域的物理量的奇异性值的变化范围重合，从而无法根据奇异性值大小判断天然气水合物赋存类型。因此需要基于两种天然气水合物赋存类型的物性等特征，提出新的天然气水合物赋存状态识别方法，并提高其在复杂地层条件下的应用效果。本申请基于奇异性算法，利用纵波速度和横波速度，提出适用于复杂地层条件下的天然气水合物的赋存状态识别方法，具体技术方案如下所述：
一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，包括以下步骤：
S1、针对纵波速度，逐点计算奇异性值；针对横波速度，逐点计算奇异性值；
S2、制作纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图；
S3、在所述纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图基础上做统计分析，利用阈值方法识别天然气水合物赋存类型。
在上述技术方案的基础上，步骤S1的具体步骤如下所述：
a.针对实际测井的纵波速度曲线，将纵波速度信号中的每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到不同尺度上的模极大值，直接通过分析纵波速度数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况，进而进行奇异性分析；而并非在模极大值线上实现。
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat(2009，参见参考文献[5])的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，得到以下奇异性计算公式中的奇异性值α，如式(2)所示，
其中，x为进行奇异性分析的点，m为用来计算奇异性值α的小波变换模极大值的个数，si为第i个尺度，|Wf(x,si)|为在尺度si情况下x点之上的小波变换模极大值，α为要计算的奇异性值；
b.同理，针对实际测井的横波速度曲线，将横波速度信号中的每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到不同尺度上的模极大值，直接通过分析横波速度数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况，进而进行奇异性分析；而并非在模极大值线上实现。
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat(2009，参见参考文献[5])的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，得到以下奇异性计算公式中的奇异性值α，如式(2)所示，
其中，x为进行奇异性分析的点，m为用来计算奇异性值α的小波变换模极大值的个数，si为第i个尺度，|Wf(x,si)|为在尺度si情况下x点之上的小波变换模极大值，α为要计算的奇异性值。
在上述技术方案的基础上，步骤S2的具体步骤如下所述：
a.假设纵波速度为Vp、横波速度为Vs，则纵波速度Vp对应的奇异性值为α(Vp)，横波速度Vs对应的奇异性值为α(Vs)；
b.以纵波速度奇异性值α(Vp)为横坐标，以横波速度奇异性值α(Vs)为纵坐标，得到α(Vp)和α(Vs)的交会图(即α(Vp)与α(Vs)的交会图、纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图)；
当α(Vp)与α(Vs)相等时，在所述交会图上，形成直线α(Vp)＝α(Vs)；
通过天然气水合物的数据计算的α(Vp)和α(Vs)形成交会散点；
当所述天然气水合物为裂隙型水合物时，所述交会散点散乱分布在直线α(Vp)＝α(Vs)之外；当所述天然气水合物为孔隙型水合物时，所述交会散点集中分布在直线α(Vp)＝α(Vs)附近。
在上述技术方案的基础上，步骤S3的具体步骤如下所述：
a.对不含天然气水合物地区测井曲线的纵波速度的奇异性值α(Vp)和横波速度的奇异性值α(Vs)，做交会图分析，并得到一个最小范围值a，使得不含天然气水合物区域的散点分布在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内；
b.对要分析的含天然气水合物地区测井段内的纵波速度奇异性值α(Vp)和横波速度的奇异性值α(Vs)交会图做统计分析:设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内的个数为N1，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间外的个数为N2；
c.给定一个阈值b，当N1/N2<＝b时，判定为孔隙型水合物，当N1/N2>b时，判定为裂隙型水合物。
所述阈值b的大小根据理论实验结果得出。
本发明的有益技术效果如下：
本方法提出了改进的奇异性计算方法，计算了信号的逐点奇异性，相比现有方法(Ma，2019，参见参考文献[4])中的奇异性算法，本方法减少了计算步骤，提高了奇异性计算过程的效率及计算结果的准确性。
本方案通过对实际测井资料的纵横波速度进行奇异性分析，利用奇异性交会图方法识别了天然气水合物赋存状态。其中方案中步骤S2的相关模型实验结果表明最终的天然气水合物赋存状态识别结果受除裂隙倾角以外的其他地层参数的影响很小，从而说明了本方案在测井数据上识别水合物赋存状态的结果准确性高，识别结果不受复杂地层条件的影响。
附图说明
本发明有如下附图：
图1为孔隙型水合物及不同裂隙倾角的裂隙型水合物纵波速度和横波速度随水合物饱和度变化的曲线示意图；
图2为当裂隙型水合物的裂隙倾角在不同区间变化时，单位倾角改变量导致的纵波速度和横波速度变化量随水合物饱和度变化的曲线示意图；
图3为利用岩石物理模型数值模拟孔隙型水合物的纵波速度和横波速度，并最终计算得的α(Vp)和α(Vs)的交会示意图；
图4为利用岩石物理模型数值模拟0-30°裂隙倾角范围的裂隙型水合物的纵波速度和横波速度，并最终计算得到的α(Vp)与α(Vs)交会示意图；
图5为利用岩石物理模型数值模拟30-60°裂隙倾角范围的裂隙型水合物的纵波速度和横波速度，并最终计算得到的α(Vp)与α(Vs)交会示意图；
图6为利用岩石物理模型数值模拟60-90°裂隙倾角范围的裂隙型水合物的纵波速度和横波速度，并最终计算得到的α(Vp)与α(Vs)交会示意图；
图7为根据大洋钻探计划ODP204航次1244E站位测井的实测纵波速度与横波速度数据，计算得到的α(Vp)与α(Vs)交会示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式做进一步详细描述。本申请基于奇异性算法，利用纵波速度和横波速度提出适用于复杂地层条件下的天然气水合物的赋存状态识别方法，具体技术方案如下所述：
实施例1：岩石物理模型数值模拟孔隙型水合物和裂隙型水合物的纵波速度和横波速度；
一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，包括以下步骤：
对于岩石物理模型数值模拟计算得到的孔隙型水合物和裂隙型水合物的纵波速度和横波速度来说，其计算过程为：首先根据实际测井得到的地层参数如水合物饱和度，孔隙度，矿物组分及含量等测井曲线，利用等效介质理论(Helgerud等，1999，参见参考文献[1])对孔隙型水合物的纵波速度和横波速度进行模拟；然后通过假设裂隙倾角随机分布在不同区间，根据上述实际测井得到的地层参数，利用横向各向同性介质理论(Lee andCollett,2009,参见参考文献[3])进行模拟计算，得到裂隙型水合物的纵波速度和横波速度曲线。
S1、逐点计算纵波速度和横波速度的奇异性值；
对岩石物理模型模拟计算得到的纵波速度和横波速度曲线，把信号中每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到的不同尺度上的模极大值，直接通过分析数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况来进行奇异性分析，而并非在模极大值线上实现。
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat(2009，参见参考文献[5])的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，得到以下公式中的奇异性值α，如式(2)所示，
其中，x为进行奇异性分析的点，m为用来计算奇异性值α的小波变换模极大值的个数，si为第i个尺度，|Wf(x,si)|为在尺度si情况下x点之上的小波变换模极大值，α为要计算的奇异性值；
S2、制作纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图；
如图1所示，为根据理论模型计算得到的孔隙型水合物及不同裂隙倾角的裂隙型水合物纵波速度和横波速度随水合物饱和度(即水合物体积分数)变化的曲线示意图，纵波速度为Vp、横波速度为Vs，通过假设裂隙倾角随机分布在不同区间，如0-30°，发现纵波速度和横波速度的变化区间大小不一致，说明纵波速度和横波速度对于裂隙倾角变化的敏感度不同，这在图2中显示的更为清晰。如图2所示，为根据理论模型计算，当裂隙型水合物的裂隙倾角在不同区间变化时，单位倾角改变量导致的纵波速度和横波速度变化量随水合物饱和度(即水合物体积分数)变化的曲线示意图，纵波速度和横波速度对于裂隙倾角变化的敏感度不同这一特点在图2中表现为单位裂隙角度(在图2中简称单位角度)改变量导致的纵波速度和横波速度的改变量不一致。而由奇异性定义可知，这种突变性不一致可以被奇异性捕捉，表现为纵波速度曲线和横波速度曲线在该点处的奇异性值不同。最终导致裂隙型水合物在α(Vp)和α(Vs)的交会图上表现为：交会散点散乱分布在直线α(Vp)＝α(Vs)之外，而孔隙型水合物在α(Vp)和α(Vs)的交会图上表现为：交会散点集中分布在直线α(Vp)＝α(Vs)附近，如图3-图6所示的孔隙型水合物和不同裂隙倾角范围的裂隙型水合物的α(Vp)与α(Vs)交会示意图说明了上述特点；
S3、在所述纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图基础上做统计分析，利用阈值方法识别天然气水合物赋存类型。
对不含天然气水合物地区测井曲线的纵波速度和横波速度的奇异性值α(Vp)和α(Vs)交会图做统计分析，并得到一个最小范围值a，使得不含天然气水合物区域的散点分布在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内，通过分析给定a值为0.4；
对要分析的含天然气水合物地区测井段内的纵波速度和横波速度的奇异性值α(Vp)和α(Vs)做交会图，并做统计分析。设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内的个数为N1，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间外的个数为N2，统计得到不同天然气水合物赋存类型对应的N1/N2值如下表所示：
表1天然气水合物赋存类型对应的N1/N2值统计表
从表中可以看出孔隙型水合物的N1/N2明显小于裂隙型水合物的N1/N2。若设定阈值b为0.2，明显看出孔隙型水合物的N1/N2<b，不同裂隙倾角范围的裂隙型水合物都满足N1/N2>b。因此可以根据通过N1/N2与阈值b的相对关系判断天然气水合物赋存类型。通过本实例的理论模型计算，说明利用阈值方法判断天然气水合物赋存状态是可行的。
实施例2：大洋钻探计划ODP204航次1244E站位测井的实测纵波速度与横波速度数据
一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，包括以下步骤：
S1、逐点计算纵波速度和横波速度的奇异性值；
对实际测井得到的纵波速度和横波速度曲线的纵波速度和横波速度曲线，把信号中每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到的不同尺度上的模极大值，直接通过分析数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况来进行奇异性分析，而并非在模极大值线上实现。
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat(2009，参见参考文献[5])的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，得到以下公式中的奇异性值α，如式(2)所示，
其中，x为进行奇异性分析的点，m为用来计算奇异性值α的小波变换模极大值的个数，si为第i个尺度，|Wf(x,si)|为在尺度si情况下x点之上的小波变换模极大值，α为要计算的奇异性值；
S2、制作纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图；
图7为根据实际大洋钻探计划ODP204航次1244E站位测井的纵波速度与横波速度数据，计算得到的α(Vp)与α(Vs)交会示意图；
S3、在所述纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图基础上做统计分析，利用阈值方法识别天然气水合物赋存类型。
对不含天然气水合物地区测井曲线的纵波速度和横波速度的奇异性值α(Vp)和α(Vs)交会图做统计分析，并得到一个最小范围值a，使得不含天然气水合物区域的散点分布在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内，通过分析给定a值为0.4；；
对要分析的含天然气水合物地区测井段内的纵波速度和横波速度的奇异性值α(Vp)和α(Vs)做交会图，并做统计分析。设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内的个数为N1，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间外的个数为N2，根据理论实验结果给定阈值b的大小为0.2，当N1/N2<＝b时，判定为孔隙型水合物，当N1/N2>b时，判定为裂隙型水合物。根据1244E站位的岩芯红外图像结果显示该井位置处的天然气水合物赋存状态类型主要为孔隙型。而通过本方法的计算，对图7的交会图进行统计，得到1244E井的纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图上散点的N1/N2为0.1505，小于阈值b，因此根据本方法判定1244E井处的水合物赋存状态为孔隙型，这与实际岩芯结果吻合，证明了利用本方法在实际测井数据上识别天然气水合物赋存状态的可行性和实用性。
本发明的技术关键点和欲保护点如下所述：
技术关键点
1、对于纵波速度和横波速度奇异性的计算。奇异性计算结果的准确性会影响本方法的应用效果，因此本方法采用了如式(2)所示的，基于Mallat(2009，参见参考文献[5])方法的改进型奇异性算法，提高了奇异性计算的精确度，保障了应用效果。
2、阈值大小b的确定。在交会图上判定天然气水合物赋存状态时是利用阈值来确定的。我们根据多次数值模拟得出了适用于实际纵波速度和横波速度数据的阈值大小，且应用效果良好。
欲保护点
1、发现了纵、横波速度对裂隙的响应不同。通过分析，利用横向各向同性介质理论(Lee and Collett,2009,参见参考文献[3])和等效介质模型(Helgerud等，1999，参见参考文献[1])计算得到不同裂隙倾角的裂隙型水合物以及孔隙型水合物的纵波速度曲线和横波速度曲线，发现当裂隙倾角分布在不同区间时，纵波速度和横波速度对于裂隙角度变化的敏感性不同，从而基于这种纵波速度与横波速度对裂隙响应的差异，利用这一特征对裂隙型水合物与孔隙型水合物进行区分，创建了识别天然气水合物在地下赋存状态的架构；
2、发现了纵波速度与横波速度奇异性对天然气水合物赋存状态的差异。由于奇异性是描述信号点的突变程度，且突变程度与信号点的突变大小有关，因此纵波速度和横波速度对裂隙的响应不同这一特征，可以通过奇异性提取出来。这也导致了裂隙型水合物的纵波速度奇异性与横波速度奇异性之间的关系与孔隙型水合物的不同，说明了奇异性可以用来识别天然气水合物赋存状态；
3、发明了基于纵波速度奇异性与横波速度奇异性识别天然气水合物在地下的赋存状态的交会图法。基于纵波速度和横波速度对裂隙响应不同，以及纵波速度和横波速度奇异性关系在天然气水合物的不同赋存状态的差异，利用纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图初步识别了天然气水合物赋存状态；
4、发明了在纵波速度和横波速度奇异性交会图上，利用散点个数的比值法以及阈值判断天然气水合物赋存状态。其中比值法为：在奇异性值α(Vp)和α(Vs)交会图上，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内的个数为N1，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间外的个数为N2，计算N1与N2的比值，这一比值大小表征了裂隙型水合物和孔隙型水合物在交会图上的分布特征差异，并通过给定一阈值，将比值大小与阈值比较，最终判断了天然气水合物赋存状态。
参考文献(如专利/论文/标准)如下所列：
[1]Helgerud,M.B.,Dvorkin,J.,Nur,A.,Sakai,A.,Collett,T.,1999.Elastic-wave velocity in marine sediments with gas hydrates:effective mediummodeling.Geophys.Res.Lett.26,2021–2024.https://doi.org/10.1029/1999GL900421.
[2]Holland,M.,Schultheiss,P.,Roberts,J.,Druce,M.,2008.Observed gashydrate morphologies in marine sediments.In:6th Int.Conf.Gas Hydrates.
[3]Lee,M.W.&Collett,T.S.,2009.Gas hydrate saturations estimated fromfractured reservoir at site NGHP-01-10,Krishna-Godavari basin,India,Journalof Geophysics Research,114,261–281.
[4]Ma,S.Xue,W.T.and Liu,X.W.,2019.Identifying the occurrence type ofgas hydrate via singularity analysis,Journal of Geophysics and Engineering,16,229–241.
[5]Mallat,S.,A wavelet tour of signal processing:the sparse way,3rded.；Academic Press:Amsterdam,Holland,2009；pp.205-259.
[6]董刚,龚建明,王家生.从天然气水合物赋存状态和成藏类型探讨天然气水合物的开采方法[J].海洋地质前沿,2011,27(6):59-64.
[7]肖钢，白玉湖.天然气水合物勘探开发关键技术研究[M].武汉大学出版社，2015.
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所做的举例，而并非是对本发明实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
本说明书中未做详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (3)
1.一种利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、针对纵波速度，逐点计算奇异性值；针对横波速度，逐点计算奇异性值；
S2、制作纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图；
S3、在所述纵波速度奇异性和横波速度奇异性交会图基础上做统计分析，利用阈值方法识别天然气水合物赋存类型；
步骤S3的具体步骤如下所述：
a.对不含天然气水合物地区测井曲线的纵波速度的奇异性值α(Vp)和横波速度的奇异性值α(Vs)，做交会图分析，并得到一个最小范围值a，使得不含天然气水合物区域的散点分布在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内；
b.对要分析的含天然气水合物地区测井段内的纵波速度奇异性值α(Vp)和横波速度的奇异性值α(Vs)交会图做统计分析：设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间内的个数为N1，设散点落在|α(Vp)-α(Vs)|≤a区间外的个数为N2；
c.给定一个阈值b，当N1/N2<＝b时，判定为孔隙型水合物，当N1/N2>b时，判定为裂隙型水合物；
所述阈值b的大小根据理论实验结果得出。
2.如权利要求1所述的利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤如下所述：
a.针对实际测井的纵波速度曲线，将纵波速度信号中的每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到不同尺度上的模极大值，直接通过分析纵波速度数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况，进而进行奇异性分析；
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，得到以下奇异性计算公式中的奇异性值α，如式(2)所示，
其中，x为进行奇异性分析的点，m为用来计算奇异性值α的小波变换模极大值的个数，si为第i个尺度，|Wf(x,si)|为在尺度si情况下x点之上的小波变换模极大值，α为要计算的奇异性值；
b.同理，针对实际测井的横波速度曲线，将横波速度信号中的每一点都看作奇点，利用小波变换计算得到不同尺度上的模极大值，直接通过分析横波速度数据中每一点上的模极大值随尺度的变化情况，进而进行奇异性分析；
从奇点之上的模极大值出现的最小尺度处开始，根据Mallat的奇异性值计算公式，利用最小二乘法拟合，利用公式(2)得到奇异性值α。
3.如权利要求2所述的利用纵横波速度的奇异性识别天然气水合物赋存类型方法，其特征在于：步骤S2的具体步骤如下所述：
a.假设纵波速度为Vp、横波速度为Vs，则纵波速度Vp对应的奇异性值为α(Vp)，横波速度Vs对应的奇异性值为α(Vs)；
b.以纵波速度奇异性值α(Vp)为横坐标，以横波速度奇异性值α(Vs)为纵坐标，得到α(Vp)和α(Vs)的交会图；
当α(Vp)与α(Vs)相等时，在所述交会图上，形成直线α(Vp)＝α(Vs)；
通过天然气水合物的数据计算的α(Vp)和α(Vs)形成交会散点；
当所述天然气水合物为裂隙型水合物时，所述交会散点散乱分布在直线α(Vp)＝α(Vs)之外；当所述天然气水合物为孔隙型水合物时，所述交会散点集中分布在直线α(Vp)＝α(Vs)附近。
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN111580091A (zh) * | 2020-05-17 | 2020-08-25 | 西北工业大学 | 一种基于ar谱奇异强度函数的海面微弱目标检测方法 |
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| US7603238B2 (en) * | 2007-10-04 | 2009-10-13 | Schlumberger Technology Corporation | Analysis of time-series data using singularities |
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| MY193797A (en) * | 2012-11-05 | 2022-10-27 | Fugro Geoconsulting Inc | Method of indicating the presence of gas hydrate and shallow gas in deepwater environment |
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