CN116047607A - 一种利用地震数据识别火成岩的方法 - Google Patents

一种利用地震数据识别火成岩的方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于地震勘探叠后反射波数据处理解释技术领域火成岩识别技术领域，公开了一种利用地震数据识别火成岩的方法。利用声波测井上的a值的数值结构特征开展大套地层层位解释，利用解释出的大套地层层位作为地面反射地震数据求取a值的计算时窗，以声波测井上求取的a值作为初始值，利用正向滤波生成粘弹性合成地震记录，并不断更新a值使得粘弹性合成地震记录波形逼近井旁地震数据道，利用更新后的测井上的a值去标定地震数据求取的a值得到最佳a值。利用最佳a值开展叠后反向滤波处理，突出火成岩与围岩在地震波形与幅值上的差异性，达到识别火成岩的目的。解决现有技术中利用地震数据识别火成岩过程中面临的精度不高的问题。

Description

一种利用地震数据识别火成岩的方法
技术领域
本发明属于地震勘探叠后反射波数据处理解释技术领域火成岩识别技术领域，本发明涉及一种利用地震数据识别火成岩的方法。
背景技术
火成岩作为三大岩石之一，在国内外含油气盆地广泛发育。火成岩岩性岩相复杂、期次多、平面非均质性大、纵横向岩性变化快、岩石物理特征复杂，而火成岩发育与储层关系复杂，火成岩发育区砂岩储层准确预测成为制约油气开发的一个重要瓶颈，严重影响了火成岩发育区油气田勘探和开发，亟需开展火成岩识别研究，落实火成岩空间展布规律，进一步提高钻井成功率。
在传统地震资料处理解释领域，多利用地震属性进行火成岩识别，但实际工作中从地震资料中提取的地震属性参数较多，多种地震属性之间存在信息冗余，甚至导致相互矛盾的尴尬境地。在地震波形与幅值特征方面，火成岩主频低，反射杂乱，与围岩具有一定差异。但由于常规处理方法在处理过程中未能有效区分火成岩与围岩，致使火成岩与围岩在地震剖面上的差异性减弱，不利于解释人员通过地震波形与幅值差异刻画火成岩边界。
地震波在传播过程中，由于地下介质自身的粘弹性引起能量吸收衰减与相位拉伸畸变，降低了数据整体的分辨率及信噪比。由于火成岩成岩性弱，多以碎屑岩形态聚集，对地震波吸收衰减较常规砂岩强。基于该特点可以利用火成岩与围岩的吸收衰减性不同，突出火成岩与围岩在地震波形与幅值上的差异性，进而达到识别火成岩的目的。吸收系数a是描述岩石吸收衰减的重要参数，然而地下构造是复杂的，影响地震波吸收衰减的因素也非常多，所以a值往往难以求准，从而导致后续数据处理的不准确，因此合理估算吸收系数a对火成岩识别有很重要的意义。
目前求取吸收系数a的方法主要分为岩心测定法与谱比法等，岩心测定法需要获取地下岩心样本，成本高，测试环境也无法还原地下真实环境，测量误差较大。谱比法等单一计算类方法则易受地震品质影响，对于火成岩而言，地震数据信噪比一般较低，成像较差，且多位于地层的中深部，利用现有的方法去估算吸收系数a，实际应用误差较大，无法为解释人员提供较好的数据支撑。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用地震数据识别火成岩的方法，用于解决现有技术中利用地震数据识别火成岩过程中面临的精度不高的问题。
本发明的上述目的是通过以下技术方案实现的：
一种利用地震数据识别火成岩的方法。首先利用声波测井上的a值的数值结构特征开展大套地层层位解释，然后利用解释出的大套地层层位作为地面反射地震数据求取a值的计算时窗，以声波测井上求取的a值作为初始值，利用正向滤波生成粘弹性合成地震记录，并不断更新a值使得粘弹性合成地震记录波形逼近井旁地震数据道，最后利用更新后的测井上的a值去标定地震数据求取的a值得到最佳a值。利用最佳a值可以开展叠后反向滤波处理，基于火成岩与围岩的吸收衰减性不同，突出火成岩与围岩在地震波形与幅值上的差异性，进而达到识别火成岩的目的，技术流程如图1所示。
上述一种利用地震数据识别火成岩的方法具体为：
步骤一、对工区内声波测井数据利用谱比法求取初始a值；
步骤二、利用步骤一获得的初始a值的数值结构特征开展大套地层层位解释,利用地层层位作为地面反射地震数据求取a的计算时窗，在计算时窗内采用谱比法求取地震数据的a值；
步骤三、以步骤一获得的初始a值作为初始值，生成粘弹性合成地震记录，并不断调整a值，使得粘弹性合成地震记录与井旁地震数据道互相关系数达到事先设定的阈值b；
①对时窗在0.5s-1.2s内的浅层地震数据进行频谱分析，得到地震数据的主频为D；利用已知的反射系数序列R(t)与主频为D的雷克子波r(t)通过褶积运算生成合成地震记录s(t),记为s(t)＝R(t)*r(t)，其中*代表褶积运算；
②对生成的合成地震记录s(t),利用正向滤波公式
Figure BDA0003326682000000031
生成粘弹性合成地震记录sa(t)，其中S(ω)是合成地震记录s(t)的傅里叶变换，ω是圆频率，t是垂直单程走时，a是吸收系数，Re表示取实部运算，抽取井旁地震道记为wside(t)；
③sa(t)与wside(t)中令t的取值范围是[0,T],t＝i×Δt，T＝m×Δt,其中t代表时间深度，Δt代表时间采样间隔，i代表离散值，m代表最大时间深度对应的离散值，建立sa(t)与wside(t)的互相关目标函数
Figure BDA0003326682000000032
④不断调节更新a值并重复步骤②、③，当CO(a)≥b时停止计算，得到调整后的a值,b为事先设定的阈值,取值范围是[0.8,1]；
步骤四、利用调整后的a值标定步骤二获得的地震数据的a值，得到最佳a；
步骤五、利用最佳a对叠后地震数据体开展反向滤波处理，突出火成岩与围岩在波形与幅值方面的差异性，在处理后的地震剖面上，利用波形与振幅差异，开展火成岩识别。
上述方案步骤一与步骤二中利用对数谱比法求取初始a值，是利用公式
Figure BDA0003326682000000041
求取初始a，其中f是频率值，τ是时间深度，π＝3.14，A1(f)是上覆地层的振幅值，A2(f)是当前地层的振幅值。
上述方案中步骤二具体为：对步骤一求得的若干初始a值进行插值平滑得到a曲线，根据a曲线局部范围数值的变化情况进行大套地层层位解释，数值变化平缓的区域解释为一套地层，数值变化剧烈区域解释为另一套地层，依次类推将a曲线解释为若干套地层，总的地层数不大于6。
上述方案中步骤四具体为：将步骤三获得的调整后的a值记为aw，将步骤二获得的地震数据的a记为as，将aw与该时间深度点对应的as逐一作相除运算获得校正系数
Figure BDA0003326682000000044
对
Figure BDA0003326682000000045
进行空间插值平滑并与as相乘得到最佳a。
上述方案中步骤五具体为：利用公式
Figure BDA0003326682000000042
对地震数据进行反向滤波处理，其中s(t)代表地震数据幅值，S(ω)是地震数据的傅里叶变换结果，ω是角频率，t是时间深度，
Figure BDA0003326682000000043
代表傅里叶逆变换，a是步骤四求取的吸收系数。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
1、本发明利用声波测井数据与地面反射地震数据联合求取吸收系数a值，为获得品质更高的地震剖面提供了关键数据，对火成岩识别具有重要应用价值。
2、本发明利用获取的a开展地震数据正向滤波处理，突出火成岩与围岩在波形与幅值方面的差异性，十分有利于后续火成岩识别。
附图说明
图1是本发明技术方案流程图；
图2是利用声波测井资料获得的a值开展大套地层层位解释示意图。
图3是地震原始剖面反向滤波处理前后对比，(a)为地震原始剖面，(b)为反向滤波后剖面。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面通过具体实施例详述本发明，但不限制本发明的保护范围。如无特殊说明，本发明所采用的实验方法均为常规方法，所用实验器材、材料、试剂等均可从商业途径获得。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或部件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于区分，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
以东部某油田三维叠后地震数据为例，该数据采样间隔为0.001s，地震信号的记录时长是4s，道间距是25m。这种利用地震数据识别火成岩的方法具体包括以下步骤：
第一步，对工区内声波测井数据利用谱比法求取初始a值；
第二步，利用步骤一获得的初始a值的数值结构特征开展大套地层层位解释,如图2所示，根据a曲线变化情况划分为了5个层位；利用解释出的地层层位作为地面反射地震数据求取a值的计算时窗，在计算时窗内采用对数谱比法
Figure BDA0003326682000000061
求取地震数据的a值，记为as；
第三步，本步包含4小步，分别是：
①对时窗在0.5s-1.2s内的浅层地震数据进行频谱分析，得到地震数据的主频为32Hz；利用已知的反射系数序列R(t)与主频为32Hz的雷克子波r(t),通过公式s(t)＝R(t)*r(t)，其中*代表褶积运算；
②对生成的合成地震记录s(t),利用正向滤波公式
Figure BDA0003326682000000062
生成粘弹性合成地震记录sa(t)，其中S(ω)是合成地震记录s(t)的傅里叶变换，ω是圆频率，t是垂直单程走时，a是吸收系数，Re表示取实部运算，抽取井旁地震道，记为wside(t)；
③sa(t)与wside(t)中令t的取值范围是[0,4],Δt＝0.001s,m＝4000,，建立sa(t)与wside(t)的互相关目标函数
Figure BDA0003326682000000071
④不断调节更新a值并重复步骤b、c，当CO(a)≥0.91时停止计算，得到调整后的a值,记为aw；
步骤四、将更新后的aw与该时间深度点对应的as逐一作相除运算获得校正系数
Figure BDA0003326682000000074
对
Figure BDA0003326682000000075
进行空间插值平滑并与as相乘得到最佳a。
步骤五、利用公式
Figure BDA0003326682000000072
对地震数据进行反向滤波处理，其中s(t)代表地震数据幅值，S(ω)是地震数据的傅里叶变换结果，ω是角频率，t是时间深度，
Figure BDA0003326682000000073
代表傅里叶逆变换。通过显示软件对处理后的叠后地震数据体进行图像显示。图3(a)是反向滤波处理前的叠后地震剖面，图3(b)是反向滤波处理后的叠后地震剖面。应用本发明方法后，地震剖面上火成岩反射杂乱，吸收强的特点更加明显突出，与围岩差异性更大，十分利于解释人员利用波形与振幅差异，开展火成岩识别，图3(b)上两条点线包围的区域即是火成岩发育区，火山通道特征十分明显，在不用本发明方法的剖面上，火成岩特征则不明显，火成岩识别十分困难。
以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例，而并非本发明可行实施的全部实施例。对于本领域一般技术人员而言，在不背离本发明原理和精神的前提下对其所作出的任何显而易见的改动，都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。虽然在上文中已经参考实施方式对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在技术冲突，本发明所披露的实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (10)

1.一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，首先利用声波测井上的a值的数值结构特征开展大套地层层位解释，然后利用解释出的大套地层层位作为地面反射地震数据求取a值的计算时窗，以声波测井上求取的a值作为初始值，利用正向滤波生成粘弹性合成地震记录，并不断更新a值使得粘弹性合成地震记录波形逼近井旁地震数据道，最后利用更新后的测井上的a值去标定地震数据求取的a值得到最佳a值。利用最佳a值可以开展叠后反向滤波处理，基于火成岩与围岩的吸收衰减性不同，突出火成岩与围岩在地震波形与幅值上的差异性，进而达到识别火成岩的目的。
2.如权利要求1所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，方法具体为：
步骤一、对工区内声波测井数据利用谱比法求取初始a值；
步骤二、利用步骤一获得的初始a值的数值结构特征开展大套地层层位解释,利用地层层位作为地面反射地震数据求取a的计算时窗，在计算时窗内采用谱比法求取地震数据的a值；
步骤三、以步骤一获得的初始a值作为初始值，生成粘弹性合成地震记录，并不断调整a值，使得粘弹性合成地震记录与井旁地震数据道互相关系数达到事先设定的阈值b；
步骤四、利用调整后的a值标定步骤二获得的地震数据的a值，得到最佳a；
步骤五、利用最佳a对叠后地震数据体开展反向滤波处理，突出火成岩与围岩在波形与幅值方面的差异性，在处理后的地震剖面上，利用波形与振幅差异，开展火成岩识别。
3.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，步骤一与步骤二中利用对数谱比法求取初始a值，是利用公式
Figure FDA0003326681990000011
求取初始a，其中f是频率值，τ是时间深度，π＝3.14，A1(f)是上覆地层的振幅值，A2(f)是当前地层的振幅值。
4.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，步骤二具体为：对步骤一求得的若干初始a值进行插值平滑得到a曲线，根据a曲线局部范围数值的变化情况进行大套地层层位解释，数值变化平缓的区域解释为一套地层，数值变化剧烈区域解释为另一套地层，依次类推将a曲线解释为若干套地层，总的地层数不大于6。
5.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，步骤四具体为：将步骤三获得的调整后的a值记为aw，将步骤二获得的地震数据的a记为as，将aw与该时间深度点对应的as逐一作相除运算获得校正系数
Figure FDA0003326681990000012
对
Figure FDA0003326681990000013
进行空间插值平滑并与as相乘得到最佳a。
6.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，步骤五具体为：利用公式
Figure FDA0003326681990000021
对地震数据进行反向滤波处理，其中s(t)代表地震数据幅值，S(ω)是地震数据的傅里叶变换结果，ω是角频率，t是时间深度，
Figure FDA0003326681990000022
代表傅里叶逆变换，a是步骤四求取的吸收系数。
7.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法，其特征是，步骤三具体为：
①对时窗在0.5s-1.2s内的浅层地震数据进行频谱分析，得到地震数据的主频为D；利用已知的反射系数序列R(t)与主频为D的雷克子波r(t)通过褶积运算生成合成地震记录s(t),记为s(t)＝R(t)*r(t)，其中*代表褶积运算；
②对生成的合成地震记录s(t),利用正向滤波公式
Figure FDA0003326681990000023
生成粘弹性合成地震记录sa(t)；其中S(ω)是合成地震记录s(t)的傅里叶变换，ω是圆频率，t是垂直单程走时，a是吸收系数，Re表示取实部运算，抽取井旁地震道记为wside(t)；
③sa(t)与wside(t)中令t的取值范围是[0,T],t＝i×Δt，T＝m×Δt,其中t代表时间深度，Δt代表时间采样间隔，i代表离散值，m代表最大时间深度对应的离散值，建立sa(t)与wside(t)的互相关目标函数
Figure FDA0003326681990000024
④不断调节更新a值并重复步骤②、③，当CO(a)≥b时停止计算，得到调整后的a值,b为事先设定的阈值,取值范围是[0.8,1]。
8.如权利要求2所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法可在油田中具体应用。
9.如权利要求8所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法可在油田中具体应用，其特征是，具体应用为：
以东部某油田三维叠后地震数据为例，该数据采样间隔为0.001s，地震信号的记录时长是4s，道间距是25m；利用地震数据识别火成岩的方法具体包括以下步骤：
第一步，对工区内声波测井数据利用谱比法求取初始a值；
第二步，利用步骤一获得的初始a值的数值结构特征开展大套地层层位解释,根据a曲线变化情况划分为了5个层位；利用解释出的地层层位作为地面反射地震数据求取a值的计算时窗，在计算时窗内采用对数谱比法
Figure FDA0003326681990000031
求取地震数据的a值，记为as；
第三步，本步包含4小步，
步骤四、将更新后的aw与该时间深度点对应的as逐一作相除运算获得校正系数
Figure FDA0003326681990000032
对
Figure FDA0003326681990000033
进行空间插值平滑并与as相乘得到最佳a；
步骤五、利用公式
Figure FDA0003326681990000034
对地震数据进行反向滤波处理，其中s(t)代表地震数据幅值，S(ω)是地震数据的傅里叶变换结果，ω是角频率，t是时间深度，
Figure FDA0003326681990000035
代表傅里叶逆变换。
10.如权利要求9所述的一种利用地震数据识别火成岩的方法可在油田中具体应用，其特征是，第三步，本步包含4小步，分别是：
①对时窗在0.5s-1.2s内的浅层地震数据进行频谱分析，得到地震数据的主频为32Hz；利用已知的反射系数序列R(t)与主频为32Hz的雷克子波r(t),通过公式s(t)＝R(t)*r(t)，其中*代表褶积运算；
②对生成的合成地震记录s(t),利用正向滤波公式
Figure FDA0003326681990000036
生成粘弹性合成地震记录sa(t)；其中S(ω)是合成地震记录s(t)的傅里叶变换，ω是圆频率，t是垂直单程走时，a是吸收系数，Re表示取实部运算，抽取井旁地震道记为wside(t)；
③sa(t)与wside(t)中令t的取值范围是[0,4],Δt＝0.001s,m＝4000,，建立sa(t)与wside(t)的互相关目标函数
Figure FDA0003326681990000037
④不断调节更新a值并重复步骤b、c，当CO(a)≥0.91时停止计算，得到调整后的a值,记为aw；
步骤四、将更新后的aw与该时间深度点对应的as逐一作相除运算获得校正系数
Figure FDA0003326681990000041
对
Figure FDA0003326681990000042
进行空间插值平滑并与as相乘得到最佳a。
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