CN113391352B - 一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法 - Google Patents

一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法，该方法在对地震信号进行时频分解时，时频分析方法采用了增强低频端分辨率的不对称分析窗，使得即使在地震信号中包含了强振幅高频成分时，基于本发明的地震信号时频分析方法计算的储层流度剖面中，由含气储层引起的流度幅值变化趋势呈现出随着频率升高而逐渐减弱直至消失的单调变化，从而有助于准确可靠地识别出与油气储层有关的低频地震异常。

Description

一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法
技术领域
本发明属于油气地震勘探领域，涉及一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法。
背景技术
地震波在地下介质传播过程中，由于地下介质为非理想弹性体、岩石孔隙中充填的流体的作用，使地震波的部分能量不可逆转地转化为热能，引起地震波吸收衰减。尤其是当地震波穿过含气储层时，其高频成分会发生明显的衰减，而低频成分衰减相对较小，这种吸收程度的差异，常使含气储层表现为低频地震异常。因此，在油气地震勘探中，常将这种低频地震异常作为指示油气藏的一种标志。
储层流体流度定义为岩石的渗透率与流体粘度之比，可以通过基于地震资料的储层流体流度参数计算，提取含气储层引起的低频地震异常，而合适的地震信号时频分析方法，是计算储层流体流度，有效识别油气储层低频异常的关键。在对地震信号进行时频分解中，目前所用的大多数加窗类时频分析方法(如S变换、广义S变换等)，均是采用了对称的分析窗函数，如高斯函数。使用对称的分析窗使得时频分析方法兼顾了低频端和高频端的分辨率，但是，当地震信号中包含强振幅的高频成分时，含气储层在流度剖面中常表现为首先随着频率的增高而消失，然后随着频率进一步升高又出现增强的情况(即非单调变化)，不利于充分利用储层流体流度特性，准确地识别油气储层的低频地震异常。
发明内容
本发明的目的在于提供一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法，其原理是，建立了增强低频端分辨率的不对称分析窗，使得即使在地震信号中包含了强振幅高频成分时，基于本发明的地震信号时频分析方法计算的储层流度剖面中，由含气储层引起的流度幅值异常变化趋势能呈现出随着频率升高而逐渐减弱直至消失的确定性变化(即单调变化)。本发明方法包括以下主要步骤：
(1)输入地震数据集，对数据集中的每一道地震记录x(t)进行傅里叶变换，得到其频谱X(f)，其中，x(t)包含N个采样点，t为时间，单位是秒(s)，f为频率，单位是赫兹(Hz)；
(2)给定低频控制参数σL和高频控制参数σH，按照下式构建第j个频率fj对应的分析窗：
Figure BDA0003111618210000021
式中，j＝0,1,…,N-1，
Figure BDA0003111618210000022
(3)按照下式对w(fj,τa,τb)进行能量归一化处理：
Figure BDA0003111618210000023
式中，δ(j-f)是单位脉冲函数，*表示褶积运算；
(4)计算能量归一化分析窗
Figure BDA0003111618210000024
与X(f)的哈达玛积，即：
Figure BDA0003111618210000025
式中，⊙表示两个向量的哈达玛积运算，[·]T表示列向量；
(5)重复步骤(2)至(4)，直至对所有频率值都进行了相应的计算，最终得到N阶矩阵X(f',f)＝[X(f0,f),…,X(fj,f),…,X(fN-1,f)]；
(6)沿着矩阵X(f',f)的第一频率轴f'的方向进行反傅里叶变换，得到x(t)的时频分析结果X(t,f)。
基于时频分析结果X(t,f)，在选定频率范围[fa,fb]内，对该频率范围内的每个频率值fj，计算其对应的流度曲线yj(t)；分别选取低、中、高频流度曲线yL(t)、yM(t)、yH(t)，形成低、中、高频流度数据集YL、YM、YH；根据需求，从低、中、高频流度数据集YL、YM、YH构成的流度剖面中，对比其幅值随频率的变化，若幅值随频率的增加而减弱直至消失，则剖面上对应的位置可标记为油气储层的位置。
附图说明
图1是本发明实施例的正演地质密度模型。图中，纵坐标为时间，单位是秒(s)，横坐标为道号，无量纲，色标表示密度，单位是克每立方厘米(g/cm3)，深色越深，密度值越小，反之，密度值越大。此外，图中还分别标注了含气储层、含油储层和含水砂岩区域。
图2是采用本发明方法先对基于图1所示的正演地质模型合成的地震剖面进行时频分解，然后再分别利用5Hz、10Hz、20Hz和30Hz的时频分量计算得到的流度剖面(图2a-d)。其中，纵坐标为时间，单位是秒(s)，横坐标为道号，无量纲，色标表示流度，无量纲，深色越深，振幅值越小，反之，振幅值越大。
图3是本发明实施例的某工区实际过井地震剖面。图中，纵坐标为时间，单位是秒(s)，横坐标为道号，无量纲，色标表示地震信号的振幅，无量纲，深色越深，振幅值越小，反之，振幅值越大。图中的白色虚线表示钻井在地震剖面上的位置，白色实线部分则是根据测井信息解释的有效含气储层范围。
图4是采用本发明方法先对图3所示的某工区实际过井地震剖面进行时频分解，然后再分别利用5Hz、10Hz、20Hz和30Hz的时频分量计算得到的流度剖面(图4a-d)。其中，纵坐标为时间，单位是秒(s)，横坐标为道号，无量纲，色标表示流度，无量纲，深色越深，振幅值越小，反之，振幅值越大。
具体实施方式
(1)输入地震数据集，对数据集中的每一道地震记录x(t)进行傅里叶变换，得到其频谱X(f)，其中，x(t)包含N个采样点，t为时间，单位是秒(s)，f为频率，单位是赫兹(Hz)；
(2)给定低频控制参数σL和高频控制参数σH，按照下式构建第j个频率fj对应的分析窗：
Figure BDA0003111618210000031
式中，j＝0,1,…,N-1，
Figure BDA0003111618210000032
调节低频控制参数σL和高频控制参数σH，可分别改变低频端和高频端的分辨率。
(3)按照下式对w(fj,τa,τb)进行能量归一化处理：
Figure BDA0003111618210000033
式中，δ(j-f)是单位脉冲函数，*表示褶积运算；
(4)计算
Figure BDA0003111618210000034
与X(f)的哈达玛积，即：
Figure BDA0003111618210000041
式中，⊙表示两个向量的哈达玛积运算，[·]T表示列向量；
(5)重复步骤(2)至(4)，直至对所有频率值都进行了相应的计算，最终得到N阶矩阵X(f',f)＝[X(f0,f),…,X(fj,f),…,X(fN-1,f)]；
(6)沿着矩阵X(f',f)的第一频率轴f'的方向进行反傅里叶变换，得到x(t)的时频分析结果X(t,f)。
(7)基于时频分析结果X(t,f)，在选定频率范围[fa,fb]内，对该频率范围内的每个频率值fj，计算其对应的流度曲线yj(t)：
Figure BDA0003111618210000042
其中，2＜a＜j＜b＜N/2；
(8)分别抽取每一道地震记录x(t)的低、中、高频流度曲线yL(t)、yM(t)、yH(t)，形成低、中、高频流度数据集YL、YM、YH；
(9)根据需求，从低、中、高频流度数据集YL、YM、YH中抽取特定的流度剖面，对比低、中、高频流度剖面中振幅能量异常随频率的变化，若振幅能量异常随频率的增加而消失，则剖面上对应的位置可标记为可疑油气储层的位置。
图1中，组成正演地质剖面的每一道数据包含N＝601个采样点。
图2中，采用本发明方法对基于图1正演地质模型合成的地震剖面进行时频分解时，所给定的控制参数为：σL＝10，σH＝0.8；计算流度时曲线时，选定频率范围为[5Hz,35Hz]；最终得到的5Hz、10Hz、20Hz和30Hz流度剖面中，低频是5Hz，中频是10Hz和20Hz，高频是30Hz。从图2中可见，基于本发明方法计算得到的低、中、高频流度剖面中，由含气储层引起的流度幅值异常随着频率增加逐渐减弱直至消失(即单调变化)，易于准确识别与油气有关的低频地震异常。
图3中，组成实际过井地震剖面的每一道地震记录包含N＝401个采样点。
图4中，采用本发明方法对图3的实际过井地震剖面进行时频分解时，所给定的控制参数为：σL＝12，σH＝0.8；计算流度时曲线时，选定频率范围为[5Hz,40Hz]；最终得到的5Hz、15Hz、25Hz和35Hz流度剖面中，低频是5Hz，中频是15Hz和25Hz，高频是35Hz。可以看出，在基于本发明方法计算得到的低频流度剖面中，指示的含气储层有关的流度幅值异常与测井信息解释的有效含气储层吻合很好，且随着频率的增加，流度剖面中显示的含气储层的幅值逐渐减弱直至消失。
本发明方法的优点在于：在对地震信号进行时频分解时，时频分析方法采用了增强低频端分辨率的不对称分析窗，使得即使在地震信号中包含强振幅的高频成分时，由含气储层在流度剖面中引起的振幅异常变化趋势呈现出随着频率升高而逐渐减弱直至消失的单调变化，从而有助于更加准确可靠地识别出与油气有关的低频地震异常。
上述各实施例仅用于说明本发明，其中方法的各实施步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (1)

1.一种突出含气储层低频地震异常的地震信号时频分析方法，其包括以下主要步骤：
(1)输入地震数据集，对数据集中的每一道地震记录x(t)进行傅里叶变换，得到其频谱x(f)，其中，x(t)包含N个采样点，t为时间，单位是秒，f为频率，单位是赫兹；
(2)给定低频控制参数σL和高频控制参数σH，按照下式构建第j个频率fj对应的分析窗：
Figure FDA0003501423170000011
式中，j＝0,1,…,N-1，
Figure FDA0003501423170000012
(3)按照下式对w(fj,τa,τb)进行能量归一化处理：
Figure FDA0003501423170000013
式中，δ(j-f)是单位脉冲函数，*表示褶积运算；
(4)计算能量归一化分析窗
Figure FDA0003501423170000014
与x(f)的哈达玛积，即：
Figure FDA0003501423170000015
式中，⊙表示两个向量的哈达玛积运算，[·]T表示列向量；
(5)重复步骤(2)至(4)，直至对所有频率值都进行了相应的计算，最终得到N阶矩阵X(f′,f)＝[X(f0,f),…,X(fj,f),…,X(fN-1,f)]；
(6)沿着矩阵X(f′,f)的第一频率轴f′的方向进行反傅里叶变换，得到x(t)的时频分析结果X(t,f)；
(7)基于X(t,f)，在选定频率范围[fa,fb]内，对该频率范围内的每个频率值fj，计算其对应的流度曲线yj(t)：
Figure FDA0003501423170000016
其中，2＜a＜j＜b＜N/2；
(8)分别抽取每一道地震记录x(t)的低、中、高频流度曲线yL(t)、yM(t)、yH(t)，形成低、中、高频流度数据集YL、YM、YH；
(9)根据需求，分别从YL、YM、YH中抽取低、中、高频流度剖面，并对比这些剖面中振幅能量异常随频率的变化，若振幅能量异常随频率的增加而消失，则将剖面上对应的位置标记为油气储层。
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