CN115327632A - 去反射系数短时窗频谱衰减分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法包括：步骤1：进行地震资料频谱域变换后的重采样；步骤2：进行滑动时窗分析，计算吸收衰减系数；步骤3：进行反褶积提取瞬时子波；步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法能够有效去除反射系数的影响，区分由含气引起的强振幅(亮点)异常和由岩性引起的强振幅异常。

Description

去反射系数短时窗频谱衰减分析方法

技术领域

本发明涉及地球物理勘探地震处理方法研究技术领域，特别是涉及到一种去反射系数短时窗频谱衰减分析方法。

背景技术

目前地震技术识别浅层气藏的方法，主要有叠后“亮点”技术、频谱分解技术、叠前AVO反演技术、弹性参数反演技术、能量吸收分析技术(EAA)等。应用“亮点”技术寻找天然气藏时，由于引起地震振幅异常的因素非常复杂，“亮点”并不一定与储层的含气性相对应。频谱分解技术由于受地震分辨率和1/4波长调谐作用的影响，对薄气层的识别存在盲区。利用AVO技术检测储层的含油气性时，由于含气储层的AVO特征变化非常复杂，并不都呈增强特征，而地层含水饱和度的变化也与AVO响应特征密切相关，地震资料处理参数的选取和测井资料的有限对AVO分析都会产生影响，因此AVO分析的可靠性受到一定的影响。弹性参数反演技术对薄气层的识别能力有所增强，但弹性参数反演技术的应用需要一定的全波列测井资料和叠前高信噪比高保真地震资料，某些地区由于叠前资料匮乏，限制了弹性参数反演技术的应用。能量吸收分析技术(EAA)基于地震波在通过含气地层时高频成分衰减剧烈这一性质，通过分析高频成分的频谱可以对储层含气性进行检测。

常规能量衰减分析技术是在地震道上分时窗直接进行频谱分析。地震频谱是子波谱与反射系数谱的乘积，反射系数是地层格架序列的组合，并不代表地层吸收特性。由于反射系数干扰了地震频谱，常规能量衰减分析技术结果受反射系数的影响较大，难以区分强振幅异常是由地层含气引起还是由高阻岩性引起，这大大制约了能量衰减分析的实际应用效果。

在申请号：CN201410212287.4的中国专利申请中，涉及到一种基于时频谱模拟的时变混合相位地震子波提取方法，其特点在于：在对非平稳地震记录进行改进的广义S变换的基础上，首次引入时频滤波器对地震记录的时频谱进行滤波处理，进而采用谱模拟方法估计出每一时刻的子波振幅谱，在子波相位时不变的假设条件下采用高阶累积量的双谱法从去除时变子波振幅谱的地震记录中重构子波的混合相位谱，最后将振幅谱和相位谱结合实现时变混合相位子波的提取。

在申请号：CN201510109816.2的中国专利申请中，涉及到了一种基于频谱计算吸收衰减属性的油气检测方法及装置，方法包括：对采集的单点地震数据取时窗信号，生成时窗地震信号；对所述时窗地震信号进行希尔伯特变换生成虚部信号，与所述时窗地震信号构建复地震信号；根据所述复地震信号和L2范数下的成本函数构建求解频谱的目标函数；对所述目标函数进行迭代求解确定频谱；根据所述频谱确定吸收衰减属性以进行油气检测。

在申请号：CN201010531211.X的中国专利申请中，涉及到一种地震信号的频谱分析方法及装置，其中，该方法包括：获取地震信号；对地震信号进行Hilbert变换运算，以获得地震信号的解析信号；将解析信号进行WVD处理；根据WVD处理的结果，确定高斯窗函数和衰减系数；根据确定的高斯窗函数和衰减系数对WVD处理的结果进行平滑伪WVD分布时频分析处理。

以上现有技术均与本发明有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们发明了一种新的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用瞬时子波频谱衰减特性进行去反射系数短时窗频谱衰减分析和油气检测的方法，是地震数据分析和资料解释的重要工具。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法包括：

步骤1：进行地震资料频谱域变换后的重采样；

步骤2：进行滑动时窗分析，计算吸收衰减系数；

步骤3：进行反褶积提取瞬时子波；

步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；

步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

在步骤1中，将地震资料变换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录。

在步骤1中，频谱域地震资料重采样必须在滑动时窗分析之前，重采样在频谱域下完成，重采样前后地震的频谱没有发生改变，是一种高精度的重采样算法。

在步骤2中，时窗长度为40-70ms，时窗步长等于地震记录的采样间隔。

在步骤2中，滑动时窗分析是通过滑动时窗计算每一时间点的吸收衰减系数。

在步骤3中，对滑动时窗内的地震进行脉冲反褶积，提取反子波，对反子波求逆，得到瞬时子波。

在步骤4中，对瞬时子波进行频谱分析，只选择在频谱高频段进行能量吸收分析，用一个指数曲线拟合从峰值频率到奈奎斯特频率的振幅变化，利用得到的衰减系数计算品质因子Q，和传统谱比法相比，排除了流体导致的子波衰减，降低了吸收异常的多解性。

在步骤5中，相邻两个时间点的地层吸收值相减，必须保证采用的时窗较小，假定在相邻时窗间，衰减曲线的背景量基本无变化，这样相邻时窗计算的得到的衰减参数相减，可以近似认为去除了背景趋势的影响；去除背景趋势后的衰减曲线其实是偏离背景趋势的异常值；这样去除自然吸收背景后的异常更能反应目标储层的吸收衰减作用，不受地层埋深的限制。

本发明中的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，首先在滑动时窗分析之前通过对地震数据进行重采样，提高了瞬时频谱的计算精度，为在瞬时频谱上进行的吸收衰减分析提供了可靠的信息输入；其次通过反褶积提供了一种新的瞬时子波提取算法，该算法和常规瞬时子波提取算法相比，具有理论成熟，算法完备，提取的子波更可靠准确等优点。通过去反射系数后的能量吸收分析剖面，能够更好的区分吸收异常是由地层含气引起的，还是高阻岩性引起的，可以作为储层含气性的检测指标之一。

本发明在瞬时子波分析技术的基础上，通过地震资料的重采样得到更为准确的瞬时频谱，利用反褶积提取瞬时子波，然后通过能量吸收分析得到地层吸收异常值，作为地层含气性的检测指标。该方法能够有效去除反射系数的影响，区分由含气引起的强振幅(亮点)异常和由岩性引起的强振幅异常。

附图说明

图1为本发明的一具体实施例中重采样前后的地震记录对比的示意图；

图2为本发明的一具体实施例中地震记录重采样前后40ms时窗内波形与频谱对比的示意图；

图3为本发明的一具体实施例中合成地震记录(上)地震频谱和瞬时子波谱的示意图；

图4为本发明的一具体实施例中复赛谱子波提取方法波形与频谱对比的示意图；

图5为本发明的一具体实施例中反褶积子波提取方法波形与频谱对比的示意图；

图6为本发明的一具体实施例中瞬时子波能量吸收分析过程的示意图；

图7为本发明的一具体实施例中去反射系数短时窗频谱衰减分析计算的吸收异常剖面；

图8为本发明的一具体实施例中没有去除反射系数能量吸收异常剖面；

图9为本发明的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法的一具体实施例的流程图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。

本发明的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法包括了以下步骤：

步骤1：频谱域地震资料重采样，将地震资料变换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录；

频谱域地震资料重采样必须在滑动时窗分析之前，重采样在频谱域下完成，重采样前后地震的频谱没有发生改变，是一种高精度的重采样算法。

步骤2：滑动时窗分析，时窗长度一般为40-70ms，时窗步长可以等于地震记录的采样间隔；

步骤3：反褶积提取瞬时子波，对滑动时窗内的地震进行脉冲反褶积，提取反子波，对反子波求逆，得到瞬时子波；

反褶积提取瞬时子波的方法，和真实子波在波形和频谱都比较接近，特别是在频谱的高频段。反褶积子波提取方法相比复赛谱方法在高频段具有更高的精度，并且反褶积方法避免了复赛谱方法人为选择分离点的做法，因此更可靠。

步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；对瞬时子波进行频谱分析，只选择在频谱高频段进行能量吸收分析，和传统谱比法相比，本专利方法排除了流体(油、水)导致的子波衰减，降低了吸收异常的多解性。

步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。相邻两个时间点的地层吸收值相减，必须保证采用的时窗较小，可以假定在相邻时窗间，衰减曲线的背景量基本无变化，这样相邻时窗计算的得到的衰减参数相减，可以近似认为去除了背景趋势的影响。去除背景趋势后的衰减曲线其实是偏离背景趋势的异常值。这样去除自然吸收背景后的异常更能反应目标储层的吸收衰减作用，不受地层埋深的限制。

在应用本发明的一具体实施例1中，如图9所示，图9为本发明的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法的流程图。

步骤101：频谱域地震资料重采样，将地震资料变换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录。

进一步为了得到高分辨率的衰减剖面，时窗长度一般为40-70ms，假设地震资料的采样间隔为4ms,40ms的时窗只有11个采样点，这么少的点不足以反映地震资料的频谱特征。在一定的时窗长度内(40ms)，为了得到每一点的瞬时频谱，需要在滑动时窗分析之前提高地震资料的采样率。

步骤102：滑动时窗分析，时窗长度一般为40-70ms，时窗步长可以等于地震记录的采样间隔。

进一步滑动时窗分析是通过滑动时窗计算每一时间点的吸收衰减系数。

步骤103：反褶积提取瞬时子波，对滑动时窗内的地震进行脉冲反褶积，提取反子波，对反子波求逆，得到瞬时子波；

常规算法首先分时窗对地震记录进行傅里叶变换，在频率域求对数，然后通过逆傅里叶变换将频率域转换到时间域，得到地震记录的复赛谱，地震子波和反射系数分别位于复赛谱的两端，这样可以通过时域滤波器将地震子波的振幅谱分离出来。该方法的一个主要问题是反射系数和瞬时子波在复赛谱上的分界点很难确定。我们提出另一种提取瞬时子波的方法：通过反褶积提取瞬时子波。该方法的一个主要优点是可以利用现在比较成熟的各种反褶积方法来设计瞬时子波提取算法。

步骤104：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；

进一步，该方法只选择在频谱高频段进行能量吸收分析，用一个指数曲线拟合从峰值频率到奈奎斯特频率的振幅变化，利用得到的衰减系数计算品质因子Q，和传统谱比法相比，本专利方法排除了流体(油、水)导致的子波衰减，只研究含气的影响。这样计算的吸收异常就只对应含气地层，降低了吸收异常的多解性。

步骤105：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。

进一步，高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的时窗很小，可以保证衰减曲线的背景量基本无变化，这样相邻时窗计算的得到的衰减参数相减，可以近似认为去除了背景趋势的影响。去除背景趋势后的衰减曲线其实是偏离背景趋势的异常值。这样去除自然吸收背景后的异常更能反应目标储层的吸收衰减作用，不受地层埋深的限制。

本发明通过对保幅处理的地震资料进行瞬时谱分解,求取瞬时地震子波,然后拟合子波谱高频段的衰减曲线求取地层吸收系数,合理估计吸收系数的背景分量并将之从吸收系数中减掉，得到地层吸收异常剖面，可以实现对储层含气性的检测。

在应用本发明的一具体实施例2中，提出的一种去反射系数短时窗频谱衰减分析技术，在瞬时子波分析技术的基础上，通过地震资料的重采样得到更为准确的瞬时频谱，利用反褶积提取瞬时子波，然后通过能量吸收分析方法得到地层吸收异常值，作为地层含气性的检测指标。

步骤1：频谱域地震资料重采样，将地震资料变换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录；

步骤2：滑动时窗分析，时窗长度一般为40-70ms，时窗步长可以等于地震记录的采样间隔；

步骤3：反褶积提取瞬时子波，对滑动时窗内的地震进行脉冲反褶积，提取反子波，对反子波求逆，得到瞬时子波；

步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；

步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。

步骤1中的频谱域地震资料重采样，是将地震数据转换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录。附图1为重采样后的地震记录对比，从图中可以看出，重采样后地震记录和原始记录保持高度的一致性，只是采样点增加了10倍。同样40ms时窗，采样前只有21个点，重采样后，增加为210个点。时窗内采样点增加后，计算的频谱更准确可靠。附图2为地震记录重采样前后的波形与频谱的对比，可以看出40ms时窗内(0.45—0.49s)内地震波形在重采样前后变化不大，但是频谱却有较大差异。重采样前后，时域波形差异很小，只是采样点增多了，由此导致了频谱差异，这种差异完全是因为采样前FFT变换点数太少导致的。为了更好的得到短时窗内的频谱，需要在短时窗分析之前对地震数据进行重采样。

步骤2和步骤3是为了实现去反射系数求瞬时子波，地震记录可以看做子波和反射系数的褶积，地震记录的频谱等于子波谱乘以反射系数的谱。反射系数是地层格架序列的组合，并不代表地层吸收特性。由于反射系数干扰了地震频谱，常规能量衰减分析技术结果受反射系数的影响较大，得到的吸收异常可能并不是地层含气引起的。为了说明这个问题，设计了一个简单的例子。附图3为合成记录的振幅谱和瞬时子波谱，从图中可以看出，瞬时子波谱和地震频谱差别较大，子波谱基本可以看做地震频谱的包络。本例中，直接在地震频谱上计算高频段衰减参数，会高估实际地层的吸收作用，形成“假亮点”。

在应用本发明的一具体实施例3中，瞬时子波的求取如果采用常规复赛谱方法，需要确定子波谱和反射系数谱的分离点，分离点选取不准，分离子波和真实子波的频谱相差很大。如图4所示，在分离的子波谱上进行能量吸收分析，将不能得到准确的地层吸收系数。针对同样的模型我们采用了反褶积的方法提取子波。图5为反褶积方法提取的子波对比，反褶积提取的子波和真实子波在波形和频谱比较接近，特别是在频谱的高频段很接近，和图4对比可知，反褶积提取的子波相比复赛谱提取的子波具有更高的精度(表现在频谱高频段)，并且反褶积算法避免了复赛谱方法人为选择分离点的做法，更可靠。

图6是瞬时子波能量吸收分析的主要过程，首先分时窗提取瞬时子波，对瞬时子波进行傅里叶变换，得到瞬时子波的频谱，对瞬时子波谱高频段进行吸收衰减拟合，得到一个衰减系数，这个系数表明了短时窗内地层的平均吸收特性。当遇到含气地层时，瞬时子波高频段会剧烈衰减，得到的衰减系数比较大。为消除大地滤波造成的衰减随埋深增加的影响,需再使用趋势分析方法分离出衰减曲线的背景趋势。由于我们分析采用的时窗较小(40ms)，可以假定在相邻时窗间，衰减曲线的背景量基本无变化，这样相邻时窗计算的得到的衰减参数相减，可以近似认为去除了背景趋势的影响。去除背景趋势后的衰减曲线其实是偏离背景趋势的异常值。这样去除自然吸收背景后的异常更能反应目标储层的吸收衰减作用，不受地层埋深的限制。

图7是实际资料去反射系数短时窗频谱衰减分析计算的吸收异常剖面，图中圆圈对应含气地层，从图中可以看出，含气地层在吸收异常剖面上的响应是比较明显的，比较容易识别。

图8是没有去除反射系数的影响，直接在地震频谱上进行能量吸收分析，得到的吸收异常剖面，从图中可以看出，吸收异常剖面受反射系数的影响很大，不能有效区分吸收异常是由地层含气引起的，还是高阻岩性引起的。这证明了本发明去反射系数后，再进行频谱衰减分析的必要性。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域技术人员来说，其依然可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (8)

1.去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法包括：

步骤1：进行地震资料频谱域变换后的重采样；

步骤2：进行滑动时窗分析，计算吸收衰减系数；

步骤3：进行反褶积提取瞬时子波；

步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；

步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。

2.根据权利要求1所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤1中，将地震资料变换到频率域，并通过频率补0的方法提高奈奎斯特频率，然后逆变换到时间域，得到重采样的地震记录。

3.根据权利要求2所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤1中，频谱域地震资料重采样必须在滑动时窗分析之前，重采样在频谱域下完成，重采样前后地震的频谱没有发生改变，是一种高精度的重采样算法。

4.根据权利要求1所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤2中，时窗长度为40-70ms，时窗步长等于地震记录的采样间隔。

5.根据权利要求4所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤2中，滑动时窗分析是通过滑动时窗计算每一时间点的吸收衰减系数。

6.根据权利要求1所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤3中，对滑动时窗内的地震进行脉冲反褶积，提取反子波，对反子波求逆，得到瞬时子波。

7.根据权利要求1所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤4中，对瞬时子波进行频谱分析，只选择在频谱高频段进行能量吸收分析，用一个指数曲线拟合从峰值频率到奈奎斯特频率的振幅变化，利用得到的衰减系数计算品质因子Q，和传统谱比法相比，排除了流体导致的子波衰减，降低了吸收异常的多解性。

8.根据权利要求1所述的去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，其特征在于，在步骤5中，相邻两个时间点的地层吸收值相减，必须保证采用的时窗较小，假定在相邻时窗间，衰减曲线的背景量基本无变化，这样相邻时窗计算的得到的衰减参数相减，可以近似认为去除了背景趋势的影响；去除背景趋势后的衰减曲线其实是偏离背景趋势的异常值；这样去除自然吸收背景后的异常更能反应目标储层的吸收衰减作用，不受地层埋深的限制。

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