CN117434592B - 地震数据处理方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种地震数据处理方法、装置及电子设备；所述方法包括对初始地震数据进行数据提取得到时变子波数据，根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据确定奇反射系数和偶反射系数，再根据所述初始地震数据确定地震高频成份数据，然后根据叠后地震数据以及测井数据确定各滑动时窗的时窗权重因子，最后根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。在本方案提供的方法中，利用叠后地震数据与测井数据结合，确定各滑动时窗的时窗权重因子，得到了既能完成地质任务，又能具有很高的保真度的高分辨地震数据，该方法在薄互层储层预测的井震标定效果更好。
Description
技术领域
本发明涉及地震资料数据处理技术领域，具体涉及一种地震数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术
随着中国石油天然气勘探开发业务向薄储层和页岩油气层拓展，对提高地震资料分辨率提出了更高的技术要求，这与当前地震数据处理后的分辨率提升程度不匹配。
即，当前地震数据处理技术存在常规地震资料的分辨率无法满足高分辨率储层预测与描述要求的技术问题。
发明内容
为改善当前地震数据处理技术存在的常规地震资料的分辨率无法满足高分辨率储层预测与描述要求的技术问题，本发明实施例提供一种地震数据处理方法、装置及电子设备。
第一方面，本发明实施例提供一种地震数据处理方法，所述方法包括：
对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
在一些实施方式中，所述根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述测井数据，确定测井地震反射系数；
根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子；
根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子；
根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据所述测井数据，确定测井地震反射系数的步骤，包括：
根据所述测井数据确定声波时差和双程旅行时间；
根据所述声波时差和双程旅行时间，确定所述测井地震反射系数。
在一些实施方式中，所述根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述测井地震反射系数，确定宽频地震反射系数；
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数以及所述宽频地震反射系数，确定所述第一时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述测井数据，确定权重因子训练阈值和权重因子测试阈值；
根据所述权重因子训练阈值、所述权重因子测试阈值、所述奇反射系数、所述偶反射系数进行迭代，得到所述第二时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述有井约束区和所述无井约束区中滑动时窗持续时间，确定所述过渡区的加权因子；
根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子以及所述加权因子，确定所述第三时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述地震数据处理方法还包括：
根据地层厚度分辨需求确定时窗长度；
根据所述时窗长度，构建滑动时窗。
在一些实施方式中，所述根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据的步骤，包括：
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述地震高频成份数据，使用所述时窗权重因子控制所述地震高频成份数据的奇反射系数和偶反射系数，生成宽频反射系数体；
根据所述宽频反射系数体与所述时变子波数据的褶积，形成所述高分辨率地震数据。
第二方面，本发明实施例提供一种地震数据处理装置，所述装置包括：
提取模块，用于对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
第一确定模块，用于根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
第二确定模块，用于根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
第三确定模块，用于根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；
第四确定模块，用于根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例至少能带来如下有益效果：
本发明实施例提供了一种地震数据处理方法、装置及电子设备；所述方法包括对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；再根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；然后根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；最后根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。在本方案提供的方法中，利用叠后地震数据与测井数据结合，确定各滑动时窗的时窗权重因子，并基于时窗权重因子和初始地震数据对应的奇反射系数和偶反射系数确定每个滑动时窗的地震反射系数，然后根据地震高频成份数据和每个滑动时窗的地震反射系数生成高分辨率地震数据，得到了既能完成地质任务，又能具有很高的保真度的高分辨地震数据，该方法在薄互层储层预测的井震标定效果更好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的地震数据处理方法的第一种流程示意图；
图2为本申请实施例提供的地震数据处理方法的第二种流程示意图；
图3为本申请实施例提供的地震反射系数分解示意图；
图4为本申请实施例提供的无井约束区权重因子计算示意图；
图5为本申请实施例提供的权重因子时变线性加权示意图；
图6为本申请实施例提供的CX地区A2井实际资料与反演成果对比图；
图7为本申请实施例提供的DX地区反演前后对比剖面图；
图8为本申请实施例提供的ZZ地区页岩反演前后对比剖面图；
图9为本申请实施例提供的ZZ地区利用本发明处理的高分辨率地震数据进行地震有色反演前后地震剖面对比图；
图10为本申请实施例提供的地震数据处理装置的结构示意图。
在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本申请的保护范围之内。
同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。
实施例一
图1为本申请实施例提供的地震数据处理方法的第一种流程示意图，请参阅图1，本实施例提供的地震数据处理方法包括：
步骤S110：对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据。
在本申请中，本步骤包括：获取目标区域的地震数据，从所述地震数据中提取时变子波数据。
在本申请中，初始地震数据具体可以是指在目标区域中采集的地震记录。具体的，上述初始地震数据可以表示为以下形式：x(t)，t＝1,2,...n，其中，t具体可以表示为时间点的编号，n具体可以表示为时间点的总数。
在本申请中，初始地震数据具体可以按照以下方式获取：在目标区域的地下激发地震波，当地震波在地下传播约到地下地质体时会产生反射，通过检波器采集上述反射信号作为上述初始地震数据。
在本申请中，时变子波数据具体可以认为是直接根据所采集的地震数据所获取的原始地震子波，是震源子波。其中，上述时变子波数据具体可以表示为以下形式wt(t)。
在一个实施方式中，上述从初始地震数据中提取时变子波数据，具体实施时，可以包括：通过子波估计法，从初始地震数据中提取所述时变子波数据。其中，通过子波估计法，从所述初始地震数据中提取时变子波数据，具体的，可以包括以下步骤：根据初始地震数据提取频谱数据；根据所述频谱数据确定地震波的外包络；根据所述地震波的外包络确定地震波的振幅谱；根据所述地震波的振幅谱，通过反傅里叶变换获取所述时变子波数据。当然，需要说明的是，上述所列举的方式只是一种示意性说明。
步骤S120：根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数。
在本申请中，本步骤包括：从初始地震数据中去时变子波数据得到中间数据体，然后基于中间数据体计算得到奇反射系数(R(t)odd)和偶反射系数(R(t)even)。
在本申请中，在地震数据中，有波阻抗差的地层就会产生反射系数，地面接收到的地震记录数据正是反射系数和地震子波褶积的结果。从地震记录数据中去除子波，则可得到地层反射系数，即前文中的中间数据体。地层反射系数是由一些离散的信号组成，可以分解成一系列偶分量和奇分量，本申请采用图3所示的分解方式进行分解，即中间数据体中每个地层对应的地层反射系数各自分解为一个偶分量(R(t)even)和一个奇分量(R(t)odd)。
步骤S130：根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据。
在本申请中，根据初始地震数据，利用反褶积方法构建地震高频成份数据。具体的，本步骤包括：从初始地震数据中筛选出一级降频极值特征点，基于每个一级降频极值特征点对应地震记录的位置，对地震记录中的高频成份进行波形重构得到地震高频成份数据。
步骤S140：根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子的步骤，包括：根据所述测井数据，确定测井地震反射系数；根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子；根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子；根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据所述测井数据，确定测井地震反射系数的步骤，包括：根据所述测井数据确定声波时差和双程旅行时间；根据所述声波时差和双程旅行时间，确定所述测井地震反射系数。
在本申请中，测井数据包括声波测井资料和密度测井资料。
具体的，根据声波测井资料和密度测井资料确定声波时差和双程旅行时间，计算方法如下所示：
根据理论计算公式：
式中Sonic(h)为声波时差，单位μs/m；V(h)为声波速度。
然后，进行时深转换，t是双程旅行时间；
再根据所述声波时差和双程旅行时间，确定所述测井地震反射系数，计算方法如下所示：
利用反射系数公式计算地震反射系数：
在一些实施方式中，在有井约束区，所述根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子的步骤，包括：根据所述测井地震反射系数，确定宽频地震反射系数；根据所述奇反射系数、所述偶反射系数以及所述宽频地震反射系数，确定所述第一时窗权重因子。
具体的，在有井约束区，确定每个时窗内第一时窗权重因子是否合理，用上述公式(3)来检验，也即根据公式(3)中的测井地震反射系数来确定宽频地震反射系数，即直接将测井地震反射系数确定需要达到的宽频地震反射系数；在用公式(3)检验时，最终输出的宽频地震反射系数与测井数据计算的反射系数相吻合，表示所确定的第一时窗权重因子β合理，如(4、5、6式所示)。即对奇、偶反射系数重新分配，α、β为分配的权重，则：
R(t)＝ α R(t)odd+βR(t)even (4)
α+β＝1 (5)
R(t)为测井数据计算的反射系数，R(t)odd为前文计算的反射系数的奇部(即奇反射系数)，R(t)even为前文计算的反射系数的偶部(即偶反射系数)。
在一些实施方式中，在无井约束区，所述根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子的步骤，包括：根据所述测井数据，确定权重因子训练阈值和权重因子测试阈值；根据所述权重因子训练阈值、所述权重因子测试阈值、所述奇反射系数、所述偶反射系数进行迭代，得到所述第二时窗权重因子。
具体的，在无井约束区，采用图4所示的随机迭代方法确定第二时窗权重因子，用图4示出的迭代法求解，解的合理性由测井数据对地震数据的训练结果判断。例如，根据测井数据训练得到图4中的权重因子训练阈值(TrainingTH门槛)和权重因子测试阈值(TestTH门槛)，然后设置第二时窗权重因子的初始值为80％等，基于井旁地震道数据构建非线性数学关系对初始值进行迭代验证，得到最终的第二时窗权重因子。
在一些实施方式中，所述根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子的步骤，包括：根据所述有井约束区和所述无井约束区中滑动时窗持续时间，确定所述过渡区的加权因子；根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子以及所述加权因子，确定所述第三时窗权重因子。
具体的，滑动时窗的时窗权重因子随时窗变化，在实际应用过程中，为了使计算结果平滑过渡，如图5所示，在时窗权重因子选取时需要进行时变线性加权：
针对时间t1-t1，的滑动时窗用第一时窗权重因子(β1)；第一时窗权重因子(β1)由6式所示；
针对时间t2，-t3的滑动时窗用第二时窗权重因子(β2)，第二时窗权重因子(β2)由图4所示的方法迭代得到；
针对时间t1，-t2，的滑动时窗用第三时窗权重因子(β3)；其中，第三时窗权重因子根据第一时窗权重因子、第二时窗权重因子以及加权因子(即β1和β2前的系数)来确定，具体计算方法如式(7)所示：
在一些实施方式中，所述地震数据处理方法还包括：根据地层厚度分辨需求确定时窗长度；根据所述时窗长度，构建滑动时窗。具体的，滑动时窗权重因子随时窗变化，在构建滑动时窗时，时窗长度根据地质要求分辨的地层厚度决定，即根据地层厚度分辨需求确定时窗长度。
步骤S150：根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
在一些实施方式中，本步骤包括：根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述地震高频成份数据，使用所述时窗权重因子控制所述地震高频成份数据的奇反射系数和偶反射系数，生成宽频反射系数体；根据所述宽频反射系数体与所述时变子波数据的褶积，形成所述高分辨率地震数据。
综上，本申请提供的技术方案利用叠后地震数据与测井数据结合，根据地质目标要求，求取滑动时窗权重因子，达到组合出既能完成地质任务，又能具有很高的保真度的高分辨地震数据的目的；且该基于滑动时窗权重因子提高地震数据分辨率的方法也可根据地质要求，控制分辨率提高的程度，适度提高分辨率后的地震数据的信噪比高、信号保真度高，能够很好的完成地质任务，在薄互层储层预测的井震标定效果好。
现在结合场景对现有技术以及本申请的方案进行说明。
目前提高地震资料分辨率方法众多，主要可分为三类：一是提频技术，即在有效频带内展宽地震频谱，提高地震资料的分辨率；二是Q补偿技术，通过建立地层吸收衰减模型，求取Q因子进行反Q滤波提高地震资料的分辨率；三是拓频技术，能够利用原始地震、地质资料信息，得到地震频带外的信息，达到提高地震资料分辨率的目的。
地震信号是子波与反射系数的褶积。理论上，有准确的子波，利用去噪的地震数据即可得到对应的反射系数。在数学模型上可以表示为：
S(t) ＝W(t) * R(t)+N (1)
式中，S(t)为地震信号；W(t)为地震子波；R(t)为反射系数；N为噪音信号。
在薄储层预测时，主要关注垂直(时间角度)分辨率，即能够分辨的最小地层厚度的能力，常用准则有3个：
1、Rayleigh准则：光学成像原理定义，顶底界面反射波的波长差≥半个波长，认为两个子波可分辨；该准则定义的薄层厚度为λ/4，即λ/4为极限垂直分辨率；
2、Ricker准则：假设两个Ricker到达某一地层的时间差不小于子波主瓣两个拐点宽度时，是可以分辨的，反之，则不可分辨；两个Ricker子波负极值点间的宽度约为λ/4.6；
3、Widess准则：在零噪声情况下，λ/8为极限分辨率，小于该值是不可分辨的。
上述三个准则都是假设Ricker子波为零相位；实际地震记录由于地层滤波影响，均为混合相位子波，这也是地震信号的分辨率无法达到理论分辨率的原因。
因此，基于前述分析，对于目前的砂泥岩薄互层油气藏、非常规页岩油气藏的勘探与开发，常规地震资料的分辨率无法满足高分辨率储层预测与描述的要求，需要对地震数据进行提高分辨率处理。
为了改善这个情况，本申请提供了图2所示的方法。
图2为本申请实施例提供的地震数据处理方法的第二种流程示意图，请参阅图2，本实施例提供的地震数据处理方法包括：
S1：时变子波W(t)提取。
在本申请中，初始地震数据包括叠后地震数据；从叠后地震数据中精细提取时变地震子波W(t)，具体可以参考前文描述，不再赘述，下文的其他步骤与其类似。
S2：从原始地震数据中去子波，如图3所示计算奇(R(t)odd)、偶(R(t)even)反射系数。
S3：利用反褶积方法构建地震高频成份。
S4：根据叠后处理地震资料和井资料求取滑动时窗权重因子。
本步骤包括：
S41：根据声波测井资料和密度测井资料求取地层反射系数。
根据理论计算公式：
式中Sonic(h)为声波时差，单位μs/m；V(h)为声波速度。
然后，进行时深转换，t是双程旅行时间；
再根据所述声波时差和双程旅行时间，确定所述测井地震反射系数，计算方法如下所示：
利用反射系数公式计算地震反射系数：
S42：构建滑动时窗权重因子β。
①在有井约束区，确定每个时窗内权重因子是否合理，用公式(3)来检验。既最终输出的宽频反射系数与测井资料计算的反射系数相吻合，表示所确定的权重因子合理(4、5、6式所示)。即对奇、偶反射系数重新分配，α、β为分配的权重(即时窗权重因子)，则：
R(t)＝ α R(t)odd+βR(t)even (4)
α+β＝1 (5)
R(t)为测井资料计算的反射系数，R(t)odd为反射系数的奇部，R(t)even为反射系数的偶部。
②在无井约束区，权重因子用图4所给出的叠代法求解，解的合理性由井资料对地震资料训练的结果判断。
③滑动时窗权重因子随时窗变化。构建滑动时窗时，时窗长度Δt根据地质要求分辨的地层厚度决定。在实际应用过程中，为了使计算结果平滑过渡，如图5所示，在时窗选取时需要进行时变线性加权。
t1-t1，用β1权重因子，t2，-t3用β2权重因子，t1，-t2，用β3权重因子。
S5：根据第二步S2提取的地震反射系数的奇部R(t)odd和偶部R(t)even及第三步S3反演出的地震资料高频成份，由第四步S4的滑动时窗权重因子与地震资料高频成份结合构建得到宽频反射系数体(具体的，高频成份的奇部反射系数与偶部反射系数由权重因子控制，组合出完整的宽频反射系数体)；由第一步S1提取的地震子波与宽频反射系数体褶积，得到高分辨率地震数据体。
现基于前述的记载，结合具体场景对本申请进行详细的说明。
请参阅图6，图6为本发明实施例提供的3CX地区A2井实际资料与反演成果对比图。从图6中可以看出，利用A2井实际资料计算的地震反射系数与利用发明抽取的井旁地震道反射系数的相对关系良好，反演得到的地震反射系数剖面具有高分辨率、高信噪比、高保真等特点。
请参阅图7，图7为本发明实施例提供的DX地区原始地震剖面(上)与反演的地震反射系数剖面(下)对比图。如图7所示，在原始地震剖面上，箭头所指处的地震反射同相轴是连续的，而在地震反射系数反演剖面上可以清楚的看到这个地层在剖面中部尖灭；因此，利用本发明处理的高分辨率地震数据资料可以更好的刻画地层沉积特征。
请参阅图8，图8为本发明实施例提供的ZZ地区页岩反演前后对比剖面图。从图8中可以看出，原始地震剖面上页岩整体为一套强反射特征(上)，利用本发明处理的高分辨率地震数据资料，可以将原来的一套强反射分解为上、下2套强反射(下)。
请参阅图9，图9为本发明实施例提供的ZZ地区利用本发明处理的高分辨率地震数据进行地震有色反演前后地震剖面对比图。如图9所示，钻井资料显示，ZZ地区页岩为一套含气页岩层，其顶部页岩优于底部页岩，但原始地震数据区分不了；通过本发明的高分辨率处理资料反演剖面，可以明显区分出这两层页岩；由此可见，本发明处理的高分辨率地震数据对于钻井轨迹设计与跟踪有很好的指导作用。
综上，本申请提供的技术方案利用叠后地震数据与测井数据结合，根据地质目标要求，求取滑动时窗权重因子，达到组合出既能完成地质任务，又能具有很高的保真度的高分辨地震数据的目的；且该基于滑动时窗权重因子提高地震数据分辨率的方法也可根据地质要求，控制分辨率提高的程度，适度提高分辨率后的地震数据的信噪比高、信号保真度高，能够很好的完成地质任务，在薄互层储层预测的井震标定效果好。
实施例二
图10为本申请实施例提供的地震数据处理装置的结构示意图，请参阅图10，本实施例提供的地震数据处理装置包括：
提取模块1010，用于对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
第一确定模块1020，用于根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
第二确定模块1030，用于根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
第三确定模块1040，用于根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；
第四确定模块1050，用于根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
基于上述各模块执行方法的具体实施例已在实施例一中详述，此处不再赘述。
实施例三
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现如下方法步骤：
对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗得的时窗权重因子；
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一，本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
本实施例提供一种电子设备，该电子设备可以是手机、电脑或平板电脑等作为本申请中的分享服务器，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算器程序，该计算机程序被处理器执行时实现如实施例一中所述的地震数据处理方法。可以理解，电子设备还可以包括，输入/输出(I/O)接口，以及通信组件。
其中，处理器用于执行如实施例一中的地震数据处理方法中的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括终端设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。
所述处理器可以是专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable LogicDevice，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的地震数据处理方法。
所述存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
综上，本申请提供一种地震数据处理方法、装置及电子设备；所述方法包括对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；再根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；然后根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；最后根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。在本方案提供的方法中，利用叠后地震数据与测井数据结合，确定各滑动时窗的时窗权重因子，并基于时窗权重因子和初始地震数据对应的奇反射系数和偶反射系数确定每个滑动时窗的地震反射系数，然后根据地震高频成份数据和每个滑动时窗的地震反射系数生成高分辨率地震数据，得到了既能完成地质任务，又能具有很高的保真度的高分辨地震数据，该方法在薄互层储层预测的井震标定效果更好。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然本申请所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请。任何本申请所属技术领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (9)
1.一种地震数据处理方法，其特征在于，包括：
对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；具体包括：根据所述测井数据，确定测井地震反射系数；根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子；根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子；根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子；
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
2.根据权利要求1所述的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据所述测井数据，确定测井地震反射系数的步骤，包括：
根据所述测井数据确定声波时差和双程旅行时间；
根据所述声波时差和双程旅行时间，确定所述测井地震反射系数。
3.根据权利要求1所述的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述测井地震反射系数，确定宽频地震反射系数；
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数以及所述宽频地震反射系数，确定所述第一时窗权重因子。
4.根据权利要求1所述的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述测井数据，确定权重因子训练阈值和权重因子测试阈值；
根据所述权重因子训练阈值、所述权重因子测试阈值、所述奇反射系数、所述偶反射系数进行迭代，得到所述第二时窗权重因子。
5.根据权利要求1所述的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子的步骤，包括：
根据所述有井约束区和所述无井约束区中滑动时窗持续时间，确定所述过渡区的加权因子；
根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子以及所述加权因子，确定所述第三时窗权重因子。
6.根据权利要求1所述的地震数据处理方法，其特征在于，还包括：
根据地层厚度分辨需求确定时窗长度；
根据所述时窗长度，构建滑动时窗。
7.根据权利要求1至6任一项所述的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据的步骤，包括：
根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述地震高频成份数据，使用所述时窗权重因子控制所述地震高频成份数据的奇反射系数和偶反射系数，生成宽频反射系数体；
根据所述宽频反射系数体与所述时变子波数据的褶积，形成所述高分辨率地震数据。
8.一种地震数据处理装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于对初始地震数据进行数据提取，得到时变子波数据；
第一确定模块，用于根据所述初始地震数据以及所述时变子波数据，确定奇反射系数和偶反射系数；
第二确定模块，用于根据所述初始地震数据，确定地震高频成份数据；
第三确定模块，用于根据叠后地震数据以及测井数据，确定各滑动时窗的时窗权重因子；具体用于：根据所述测井数据，确定测井地震反射系数；根据所述测井地震反射系数、所述奇反射系数和偶反射系数，确定位于有井约束区内滑动时窗的第一时窗权重因子；根据所述测井数据、所述奇反射系数和所述偶反射系数，确定位于无井约束区内滑动时窗的第二时窗权重因子；根据所述第一时窗权重因子、所述第二时窗权重因子，确定过渡区内滑动时窗的第三时窗权重因子；
第四确定模块，用于根据所述奇反射系数、所述偶反射系数、所述时窗权重因子、所述地震高频成份数据，确定所述初始地震数据对应的高分辨率地震数据。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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