CN116520409A - 油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，该油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法包括：步骤1、以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行地震宽频信息补偿校正；步骤2、提取地震道匹配子波；步骤3、构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数；步骤4、进行地层弹性参数反演。该油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法能够准确恢复补偿地震高频信息，发挥频域地震储层灵敏响应特性，消除子波干涉效应，深度挖掘地震有效频带信息，反演分辨力和确定性强，有利于薄小油藏储层地下三维空间预测和描述，为油气精细勘探开发提供了技术成果支撑。

Description

油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法

技术领域

本发明涉及油气地球物理勘探技术领域，特别是涉及到一种油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法。

背景技术

随着油田勘探开发不断深入，薄小储层油气藏越来越多，已成为主要增储上产阵地。薄小储层油藏精细勘探开发对地震储层高分辨描述技术提出了更高的挑战，也促使地震高分辨勘探技术的不断发展，薄小储层描述成为地震勘探领域攻关研究的热点和难点。

地震反演是提高油气储层描述能力的重要技术，面向薄小储层地震反演描述难点问题，目前国内外反演技术研究应用机构主要采用增强测井纵向高分辨率信息约束来提高反演分辨力，该类方法反演结果纵向分辨率高，但横向受测井分布、数量以及地质模型构建精度等多方面的影响，在测井稀少和构造复杂的地区，反演横向保真性和确定性差，储层展布形态和尖灭变化以及叠置关系表征不准确，不能有效指导勘探开发部署。

相比测井约束反演方法，基于地震驱动的确定性反演结果横向保真好、可信程度高，是中厚储层油藏地震反演处理中优先选用的方法，但常规反演技术在地震信息挖掘、子波效应消除以及目标储层凸显方面存在很多不足，反演纵向分辨率难以提高，严重制约了其在薄小油气储层研究中的应用。

在申请号：CN201910801647.7的中国专利申请中，涉及到一种薄层高分辨率反演方法及存储介质，涉及油气地球物理领域，方法包括：对原始地震数据进行提高分辨率处理后提取目的层的地震数据频谱和目的层在零相位处的地震数据体，根据测井数据、目的层的地震数据频谱和目的层在零相位处的地震数据体得到目的层的低频阻抗数据体、目的层的地震频带阻抗数据体以及目的层的高频阻抗数据体，根据获得的低频阻抗数据体、地震频带阻抗数据体以及高频阻抗数据体得到目的层的高分辨率波阻抗数据体，对高分辨率波阻抗数据体进行反演以得到反演结果，该反演结果能够为用户识别目的层为薄层或薄互层提供依据，因此，上述方法能够有效缓解现有技术中存在的对薄层及薄互层识别结果不准确的问题。

在申请号：CN202010515772.4的中国专利申请中，涉及到一种基于叠前谱反演优化的高分辨率中深层储层预测方法，包括以下步骤：S 1对靶区内中深层所钻遇的储层及非储层的测井曲线进行岩石物理分析，确定能够用于识别储层的敏感弹性参数、S2根据井中实测的纵横波速度和密度曲线进行的AVO正演模拟，选取吻合度高的角度段进行分角度叠加，得到小、中、大三个角度的部分叠加数据体、S3对步骤S2中三个数据体的部分角度叠加分别进行子波提取，提高角度叠加地震资料的分辨率、S4对步骤S3得到的反射率体进行宽频带俞氏子波滤波整形，得到高分辨率的角度叠加数据体、S5将步骤S4所做的结果作为输入，进行三个角度的叠后反演，得到三个角度的弹性阻抗体以及S6构建已知量和未知量的参数矩阵。

在申请号：CN201510151812.0的中国专利申请中，涉及到一种基于地震拓频处理的相控随机反演薄储层预测方法，该方法包括利用地震解释数据及测井资料进行精细储层标定，明确储层在地震剖面上的响应特征；对目的层段地震资料开展基于拓频技术的精细目标处理，提高目的层地震资料分辨率；根据井上储层特征分析，优选能够明确区分储层与围岩的敏感判别曲线；对研究区的地震资料开展基于递推反演的约束稀疏脉冲反演；明确各种沉积相的储层参数空间分布规律；以及利用确定性反演数据，结合各沉积相储层参数空间分布参数，开展基于蒙特卡洛马尔科夫链算法的随机反演。该基于地震拓频处理的相控随机反演薄储层预测方法使得反演效果达到最佳，从而提高对于薄层的预测可靠程度。

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油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够补偿校正地震信息，消除地震子波影响，提高反射系数和弹性参数反演分辨力的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，该油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法包括：

步骤1、以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行地震宽频信息补偿校正；

步骤2、提取地震道匹配子波；

步骤3、构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数；

步骤4、进行地层弹性参数反演。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

在步骤1中，地震宽频信息补偿校正应针对目标油藏，上下不超3个地震波长，利用小波变换、s变换、匹配追踪这些时频方法进行地震时频谱分解，以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行实际地震道频谱校正。

在步骤1中，依据实际地震有效频带，制作各频能量平衡的宽频地震子波，利用测井声波和密度计算纵波阻抗和反射系数，子波和反射系数褶积，得到测井正演宽频合成地震记录，利用小波变换、s变换、匹配追踪这些时频方法时频分析方法，分别得到测井宽频时频谱和地震时频谱，统计构建两者间的差异关系式，以测井宽频正演地震时频谱来补偿校正实际地震时频谱，从而恢复地震传播高频衰减能量，得到高频信息丰富的地震数据。

在步骤2中，对目标地震道集周边多道，通过傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可以得到复赛谱域地震道，并多道进行平均，利用低通滤波方法就可以将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可以得到频域地震子波。

在步骤2中，地震是子波与反射系数的褶积，其表达式为：

s(t)＝w(t)*r(t)s(t)为时间域地震信号，r(t)为反射系数，w(t)为地震子波；

对地震开展傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可以得到复赛谱域地震道，其表达式为：

复赛谱域地震信号，/>为反射系数，/>为地震子波；

地震单道提取子波过程中，选择目标道周边多道进行复赛谱域变换和叠加平均，利用低通滤波方法就可以将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可以得到目标地震道子波频谱，重复以上操作就得到三维每道的匹配地震子波频谱。

在步骤3中，目标反演方程考虑了反射系数的奇偶分解特征，并以正余弦频率表征奇偶反射系数对的间隔，构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数。

在步骤3中，构建地震频域反演目标函数矩阵方程：

其中：A₁₁、A₁₂为正演地震频谱的实部分量，A₂₁、A₂₂为正演地震频谱的虚部分量；

A₁₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)-2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₁₂＝{2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₂＝{2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)-2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

其中：Re[W(f)]，Im[W(f)]分别为子波频谱的实部和虚部，sin(πfΔw)为正弦分量，cos(πfΔw)为余弦分量，f为频率，Δw反射系数对时间间隔的一半；

将上式简记为：

式中，C即余弦分量矩阵，S即正弦分量矩阵，r为反射系数序列组成的向量，即正余弦分量协同反演目标函数表达式，将其改为基追踪反演标准形式：

利用梯度投影稀疏重构算法实现反射系数的快速提取。

步骤4包括：

步骤41，利用构造解释构建地质模型，通过填充测井声波、密度以及地震成像速度，得到低频弹性参数初始模型；

步骤42，采用初始模型非线性扰动迭代更新方式，利用反射系数进一步得到地层弹性参数。

在步骤42中，在得到反射系数后，采用非线性反演思路，直接从初始弹性参数模型出发，利用模型反射系数与反射系数的残差来求取模型扰动量，不断迭代更新初始模型从而得到最终地层弹性参数。

在步骤42中，初始模型反射系数表示为：

R(M)＝[r₁ r₂ L r_n]^T

其中：r为反射系数；

将期望模型响应S(M)^Δ在初始模型S(M)响应处进行泰勒展开，并省去二阶及二阶以上的高阶项，可得包含初始模型响应、雅克比矩阵、模型扰动量的期望模型响的应的线性化表达式：

R(M)^Δ＝R(M)+GΔM

反演目标函数及泰勒展开如下：

其中，M为待反演变量；R为利用地震道的反射系数；ΔM为模型扰动量；

期望扰动量求取如下：

其中G为反射系数对地层弹性参数偏导组成的矩阵：

本发明中的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，能够补偿校正地震信息，消除地震子波影响，提高反射系数和弹性参数反演分辨力,为油田薄小储层油藏识别描述和精细勘探开发提供技术支撑。本发明方法针对薄小储层高分辨率反演和识别目标，能够准确恢复补偿地震高频信息，发挥频域地震储层灵敏响应特性，消除子波干涉效应，深度挖掘地震有效频带信息，反演分辨力和确定性强，有利于薄小油藏储层地下三维空间预测和描述，为油气精细勘探开发提供了技术成果支撑。

附图说明

图1为本发明的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法的一具体实施例的流程图；

图2为采用本发明的一实施例中实际地震频谱和宽频正演地震频谱的示意图；

图3为采用本发明的一实施例中原始地震剖面的示意图；

图4为采用本发明的一实施例中地震频带补偿校正后剖面的示意图；

图5为采用本发明的一实施例中地震道匹配子波提取示意图；

图6为采用本发明的一实施例中地震反射系数提取剖面的示意图；

图7为采用本发明的一实施例中常规纵波阻抗反演剖面的示意图；

图8为采用本发明的一实施例中高分辨率纵波阻抗反演剖面的示意图。

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。

本发明的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法包括了以下步骤：

步骤1、地震宽频信息补偿校正；

步骤2、提取地震道匹配子波；

步骤3、地震频域提取反射系数；

步骤4、反演地层弹性参数。

以下为应用本发明的几个具体实施例。

实施例1

在应用本发明的一具体实施例1中，该油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法具体包括了以下步骤：

在步骤1中，地震宽频信息补偿校正应针对目标油藏，上下不超3个地震波长，利用小波变换、s变换、匹配追踪等时频方法进行地震时频谱分解，以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行实际地震道频谱校正。

在步骤2中，对目标地震道集周边多道，通过傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可以得到复赛谱域地震道，并多道进行平均，利用低通滤波方法就可以将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可以得到频域地震子波。

在步骤3中，目标反演方程考虑了反射系数的奇偶分解特征，并以正余弦频率表征奇偶反射系数对的间隔，构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数，目标函数如下：

其中：

A₁₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)-2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₁₂＝{2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₂＝{2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)-2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

在步骤4包括：

步骤41，利用构造解释构建地质模型，通过填充测井声波、密度以及地震成像速度，得到低频弹性参数初始模型；

步骤42，采用初始模型非线性扰动迭代更新方式，利用反射系数进一步得到地层弹性参数，扰动量求取公式如下：

其中，R为利用地震道的反射系数；ΔM为模型扰动量，G为反射系数对地层弹性参数偏导组成的矩阵。

实施例2

在应用本发明的一具体实施例2中，如图1所示本发明的一种油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法的流程图，本发明包括了以下步骤：

步骤1、地震高频信息校正补偿；所述的地震高频信息校正补偿，利用小波变换、s变换、匹配追踪等时频方法进行地震时频谱分解，以测井宽频正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行实际地震道频谱校正。

依据实际地震有效频带，制作各频能量平衡的宽频地震子波，利用测井声波和密度计算纵波阻抗和反射系数，子波和反射系数褶积，得到测井正演宽频合成地震记录，利用小波变换、s变换、匹配追踪等时频方法时频分析方法，分别得到测井宽频时频谱和地震时频谱，统计构建两者间的差异关系式，以测井宽频正演地震时频谱来补偿校正实际地震时频谱，从而恢复地震传播高频衰减能量，得到高频信息丰富的地震数据。

步骤2、提取地震道匹配子波，地震是子波与反射系数的褶积，其表达式为：

s(t)＝w(t)*r(t)

对地震开展傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可以得到复赛谱域地震道，其表达式为：

地震单道提取子波过程中，选择目标道周边多道进行复赛谱域变换和叠加平均，利用低通滤波方法就可以将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可以得到目标地震道子波频谱，重复以上操作就得到三维每道的匹配地震子波频谱。

步骤3、地震频域提取反射系数；所述地震频域提取反射系数，构建地震频域反演目标函数矩阵方程：

其中：

A₁₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)-2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₁₂＝{2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

A₂₂＝(2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos)2πf_iΔw)-2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i,j∈[0,N/2-1]}

将上式简记为：

式中，C即余弦分量矩阵，S即正弦分量矩阵，r为反射系数序列组成的向量。即正余弦分量协同反演目标函数表达式，将其改为基追踪反演标准形式：

利用梯度投影稀疏重构算法可以实现反射系数的快速提取。

步骤4、反演地层弹性参数。所述地层弹性参数反演，包括两个步骤：

步骤41，利用构造解释构建地质模型，通过填充测井声波、密度以及地震成像速度，得到低频弹性参数初始模型；

在步骤42中，在得到反射系数后，采用非线性反演思路，直接从初始弹性参数模型出发，利用模型反射系数与反射系数的残差来求取模型扰动量，不断迭代更新初始模型从而得到最终地层弹性参数。

初始模型反射系数表示为：

R(M)＝[r₁ r₂ L r_n]^T

将期望模型响应S(M)^Δ在初始模型S(M)响应处进行泰勒展开，并省去二阶及二阶以上的高阶项，可得包含初始模型响应、雅克比矩阵、模型扰动量的期望模型响的应的线性化表达式：

R(M)^Δ＝R(M)+GΔM

反演目标函数及泰勒展开如下：

其中，M为待反演变量；R为利用地震道的反射系数；ΔM为模型扰动量。

期望扰动量求取如下：

其中G为反射系数对地层弹性参数偏导组成的矩阵：

实施例3

在应用本发明的一具体实施例3中，图2为本实例中实际地震频谱与测井宽频正演地震频谱对比，统计构建两者差异关系式，以测井宽频时频谱校正地震时频谱，从而恢复地震传播高频衰减能量。

图3为采用本实施例中原始地震剖面，原始地震高频信息能量弱，薄层分辨能力低。

图4为采用本实施例中频带补偿校正后地震剖面，根据测井宽频正演频谱对原始地震进行频带补偿校正后，高频信息更加丰富，地震分辨能力明显提高。

图5为采用本实施例中地震道匹配子波提取示意图，选择目标道周边多道进行复赛谱域变换和叠加后，利用低通滤波方法就可以将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可以得到地震子波频谱，作为目标地震道子波。

图6为采用本实施例中地震反射系数提取剖面，构建地震频域反演目标函数矩阵方程，将提取子波频谱作为已知量输入频域反演目标函数，从而去除子波的同时提取高分辨率反射系数。

图8为采用本实施例中纵波阻抗反演剖面，采用非线性模型扰动更新方式，将地震反射系数转化为物理意义更明确的纵波阻抗参数，用于薄小储层的精细描述。

图7为采用本实施例中常规地震稀疏脉冲反演得到的纵波阻抗剖面，地质分辨能力低，不能有效分辨薄小储层。

图8为采用本实施例中高分辨率纵波阻抗反演剖面，地质分辨力明显提高，地质体横向展布和叠置关系清晰，薄小储层识别描述能力明显增强。

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 (10)

1.油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，该油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法包括：

步骤1、以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行地震宽频信息补偿校正；

步骤2、提取地震道匹配子波；

步骤3、构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数；

步骤4、进行地层弹性参数反演。

2.根据权利要求1所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤1中，地震宽频信息补偿校正应针对目标油藏，上下不超3个地震波长，利用小波变换、s变换、匹配追踪这些时频方法进行地震时频谱分解，以测井宽频子波正演地震时频谱为参照，构建实际地震道频谱补偿校正关系式，进行实际地震道频谱校正。

3.根据权利要求2所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤1中，依据实际地震有效频带，制作各频能量平衡的宽频地震子波，利用测井声波和密度计算纵波阻抗和反射系数，子波和反射系数褶积，得到测井正演宽频合成地震记录，利用小波变换、s变换、匹配追踪这些时频方法时频分析方法，分别得到测井宽频时频谱和地震时频谱，统计构建两者间的差异关系式，以测井宽频正演地震时频谱来补偿校正实际地震时频谱，从而恢复地震传播高频衰减能量，得到高频信息丰富的地震数据。

4.根据权利要求1所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤2中，对目标地震道集周边多道，通过傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可得到复赛谱域地震道，并多道进行平均，利用低通滤波方法就可将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可得到频域地震子波。

5.根据权利要求4所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤2中，地震是子波与反射系数的褶积，其表达式为：

s(t)＝w(t)*r(t)

s(t)为时间域地震信号，r(t)为反射系数，w(t)为地震子波；

对地震开展傅里叶变换、对数变换以及反傅里叶变换，就可得到复赛谱域地震道，其表达式为：

复赛谱域地震信号，/>为反射系数，/>为地震子波；

地震单道提取子波过程中，选择目标道周边多道进行复赛谱域变换和叠加平均，利用低通滤波方法就可将复赛谱域地震子波分离出来，然后通过反变换就可得到目标地震道子波频谱，重复以上操作就得到三维每道的匹配地震子波频谱。

6.根据权利要求1所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤3中，目标反演方程考虑了反射系数的奇偶分解特征，并以正余弦频率表征奇偶反射系数对的间隔，构建地震频域反演目标函数，通过目标函数求解得到高分辨地层反射系数。

7.根据权利要求6所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤3中，构建地震频域反演目标函数矩阵方程：

A₁₁、A₁₂为正演地震频谱的实部分量，A₂₁、A₂₂为正演地震频谱的虚部分量；

A₁₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)-2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)}_{i，j∈[0，N/2-1]}

A₁₂＝{2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i，j∈[0，N/2-1]}

A₂₁＝{2Re[W(f_i)]sin(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)+2Im[W(f_i)]sin(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i，j∈[0，N/2-1]}

A₂₂＝{2Im[W(f_i)]cos(πf_iT_j)cos(2πf_iΔw)-2Re[W(f_i)]cos(πf_iT_j)sin(2πf_iΔw)}_{i，j∈[0，N/2-1]}

其中：Re[W(f)]，Im[W(f)]分别为子波频谱的实部和虚部，sin(πfΔw)为正弦分量，cos(πfΔw)为余弦分量，f为频率，Δw反射系数对时间间隔的一半；

将上式简记为：

式中，C即余弦分量矩阵，S即正弦分量矩阵，r为反射系数序列组成的向量，即正余弦分量协同反演目标函数表达式，将其改为基追踪反演标准形式：

利用梯度投影稀疏重构算法实现反射系数的快速提取。

8.根据权利要求1所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，步骤4包括：

步骤41，利用构造解释构建地质模型，通过填充测井声波、密度以及地震成像速度，得到低频弹性参数初始模型；

步骤42，采用初始模型非线性扰动迭代更新方式，利用反射系数进一步得到地层弹性参数。

9.根据权利要求8所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤42中，在得到反射系数后，采用非线性反演思路，直接从初始弹性参数模型出发，利用模型反射系数与反射系数的残差来求取模型扰动量，不断迭代更新初始模型从而得到最终地层弹性参数。

10.根据权利要求9所述的油藏薄小储层高分辨率地震反演识别方法，其特征在于，在步骤42中，初始反射系数模型道可用矩阵表示为：

R(M)＝[r₁ r₂ L r_n]^T

其中：r为反射系数；

将期望模型响应S(M)^Δ在初始模型S(M)响应处进行泰勒展开，并省去二阶及二阶以上的高阶项，可得包含初始模型响应、雅克比矩阵、模型扰动量的期望模型响的应的线性化表达式：

R(M)^Δ＝R(M)+GΔM

反演目标函数及泰勒展开如下：

其中，M为待反演变量；R为利用地震道的反射系数；ΔM为模型扰动量；

期望扰动量求取如下：

其中G为反射系数对地层弹性参数偏导组成的矩阵：