一种时频分解地震流体识别方法

文档序号:5865907阅读:175来源:国知局
专利名称:一种时频分解地震流体识别方法
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域,具体而言,本发明涉及一种时频分解地震流体识别方法。
背景技术
随着油气勘探工作的不断深入、难度不断加大和构造圈闭的日益匮乏,有目的地寻找隐蔽油气显得越来越迫切,油气勘探开发的目标不再是以构造为主的油气藏,而是更为隐蔽的以岩性圈闭等类型为主的复杂油气藏。近30年来,地震反演和AVO分析技术已成为储层预测和流体识别的核心技术。叠后地震波阻抗反演参数的单一性,使得它很难有效判断储层中流体的性质。基于反射振幅随偏移距变化来预测岩性、预测油气的AVO分析和叠前多参数反演技术,由于存在计算量大、稳定性差和噪音干扰等诸多问题,方法仍有待完善。利用地震资料的频率属性等相关信息来判断油气由来已久 。M.A.Biot于1956年基于油气双相介质地震波传播理论建立了双相介质耗散时的地震波方程,初步分析了地震波的吸收衰减机理。Dilay等人于1995年讨论了储层内部以及储层上下方的频率谱,分析了含油气性对地震波频率的影响,引起了广泛的关注。尤其是随着时频谱分析技术的不断完善,利用地震资料的低频和高频频率信息进行流体识别技术的研究成为新的热点。但是目前在应用地震频率属性进行流体识别还存在如下问题:常规叠后地震资料在处理过程中可能对原始频率成分改造或是滤掉了低频分量,如果应用损失了对油气储层较敏感频率成分的叠后地震资料进行油气检测,就会产生虚假信息;频谱分解技术是地震资料时频属性提取和流体检测的关键,频谱分解方法比较多,并且各种方法对不同的流体检测方法适应性不同;常规的频率属性流体识别因子对油气的敏感性不尽相同,与油气的关系不明确。在现有技术中,常规的利用地震频率属性预测油气方法是根据高、低频率段的地震波吸收衰减特征。其基本原理是当地震波在地层介质中传播时,受到波前扩散、介质吸收、界面的透射与反射、介质的各向异性、多次反射、反射界面的形态及振幅随偏移距的变化等多种因素的影响,主要表现为振幅和相位的变化。如果地震波在地层介质中传播时传播速度与频率无关,那么就不存在频散现象,地震波的衰减主要表现为振幅的变化;如果地震波速度存在频散时,地震波的裳减同时表现为振幅和相位的变化,其中地震波振幅与传播的距离和品质因子(Q)密切相关。研究表明,如果储层岩石中含有流体(特别是油气),则储层具有低Q的特征,地震波在聚集了石油、天然气的储层中传播时,地震波会发生非弹性衰减,对高频成分的吸收衰减更强,低频能量相对增强,因此利用高、低频率段的地震波吸收衰减特征可以间接预测油气存在以及分布范围。常规的地震频率属性是利用高、低频率段的地震波吸收衰减特征可以间接预测油气,但是实际地震信号的高频成分近似与直线段衰减,且吸收系数描述信号从主频开始衰减到结束的整个过程,而且在高频段包含了较多的噪声,严重影响求取吸收衰减属性的结果。因此在地层结构较为稳定、岩性变化不大的情况下,利用地震波高频衰减梯度因子对地层的含油气性进行检测具有比较明显的效果。但是,对于非均质性强的岩石(如火山岩)储层,其地震波场特征的复杂性,使得高频衰减梯度属性预测气层存在较强的多解性,很难实现气层与水层的正确判断,并且地震信号的高频段信噪比低,也导致利用常规的地震频率属性进行油气识别方法不稳定。另一种现有技术中,地震时频谱分析方法是S变换和广义S变换,它们克服了短时傅里叶变换时窗固定的缺陷,具有多分辨率的能力,且计算效率快。标准S变换是由Stockwell和Mansinha等学者于1999年提出的一种新的时频分析方法,该方法是以Morlet小波为母小波的连续小波变换的延续。S变换的小波基函数是由简谐波和高斯窗函数的乘积构成,简谐波在时域仅做尺度伸缩不发生平移,而高斯窗函数则进行伸缩和平移变换。广义S变换是标准S变换的改进算法,它主要对小波基函数进行适当的调整,来达到相应分辨率,以适应实际地震资料的处理要求。广义S变换小波基函数的形式如下:
权利要求
1.一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于包括,步骤 I,根据 m(t) = exp [- β *f2(t- τ )2]exp[i (2 π f (t- τ ) + φ)]的 morlet 小波函数建立时频原子库D,其中τ为中心时间;f为主频;Φ相位;β为能量衰减因子,所述β用于调节小波的时间延续度和衰减速度;所述时频原子库D表示为!) =.[ /W7ji,r er j ,πιΤη为小波原子,Yn= { τ n, fn, Φη, βη},1分别为第η个小波原子的中心时间、主频、相位和衰减因子; 步骤2,将输入的地震道的数据进行希尔伯特黄变换(HHT)得到复地震道,根据所述地震道和复地震道计算初始中心时间τ、主频f和相位Φ ,得到上述morlet小波函数的初始匹配原子,其中β在计算初始匹配原子时取值β = 41η2 ; 步骤3,对所述初始匹配原子以所述时频原子库D为约束进行迭代匹配,得到最优匹配原子; 步骤4,针对输入的地震道数据分时窗进行扫描进行上述步骤2-3,得到多个最优匹配原子,多个最优匹配原子的线性组合得到重构的地震道数据; 步骤5,根据所述重构的地震道数据,与对应的地震道数据做差,得到残差; 步骤6,当不满足预定的停止条件时,将该残差作为地震道数据重复步骤2-5,直到满足预定停止条件时停止,此时的最优匹配原子为最终匹配原子; 步骤7,将所述最终匹配原子变换到时频域,获取地震道时频谱分布; 步骤8,针对所有地震道数据进行上述步骤2-7 ; 步骤9,从地震资料的时频谱上直接提取目的层层段的地震流体活动性属性; 步骤10,根据所述流体活动性属性预测气藏的分布范围和空间展布。
2.根据权利要求1所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,利用Wigner-Vilia分布方式将所述最终匹配原子变换到时频域。
3.根据权利要求1所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,在步骤5中 N-1还包括,地震数据S(t)表示如下:.φ) = Σα^, +#Λ )/,其中,an是小波原子w的振幅;=0R(N)f是残差,η为迭代次数,并且R(0)f = S⑴,当n=0时,所述an=0。
4.根据权利要求3所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,所述步骤5中的预定的停止条件为: 根据残差信号的能量值作为停止条件,如果残差能量小于给定的阈值,则时频分解完成。
5.根据权利要求1所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,所述流体活动性属性的表达式如下: _..., (SR)\ 式中F为流体函数,无量纲,M为流体活动性属性,V为饱和流体多孔介质速度,P为饱和流体的岩石密度,κ为储层的渗透率,η为流体粘度,R为反射系数,w为反射频率。
6.根据权利要求1所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,步骤3中所述初始匹配原子以所述时频原子库D为约束进行迭代匹配,得到最优匹配原子中进一步包括,以所述时频原子库D为约束,在所述初始匹配原子的邻域内进行迭代匹配。
7.根据权利要求6所述的一种时频分解地震流体识别方法,其特征在于,在所述初始匹配原子的邻域内进行迭代匹配进一步包括, 每一次迭代提取最匹配的小波原子其中,η为迭代次数,经过N次迭代后,地震数据s(t)表示如下: ^{) = αηη1 ι +R{N}f(9) 式中,an是' 的振幅;R(N)f是残差,并且R(0)f = S⑴,当n=0时,所述an=0 ; 在第η次迭代中,根据式(9),第η次迭代的残差如下:R{n)f=anmFn+R(n+i)f ^R{r,+l)f = R(N)f-anmyn(10) 利用如下优化方程(11)在局部范围开窗[Υη-Λ γη, γη+Δ yn]动态扫描确定的参数,其中&、为YnW邻域,
全文摘要
本发明涉及石油勘探技术领域,具体而言涉及一种时频分解地震流体识别方法,根据m(t)=exp[-β·f2(t-τ)2]exp[i(2πf(t-τ)+φ)]的morlet小波函数建立时频原子库D,由地震道和复地震道方法计算得到morlet小波函数的初始匹配原子;针对地震道匹配分解,在初始匹配原子的邻域内以时频原子库D为约束进行迭代优选最佳的匹配原子,当达到预定的停止条件时停止匹配分解,这样就可以把原始地震道表示为一系列的morlet小波原子的线性组合;将这些最优匹配的morlet原子变换到时频域,从而可获取原始地震道的时频谱分布;在地震资料的时频谱上直接提取目的层层段的地震流体活动性属性;根据流体活动性属性预测气藏的分布范围和空间展布。本发明实施例可以准确的预测气藏的分布范围和空间展布,为天然气勘探的有利目标优选提供技术保障。
文档编号G01V1/30GK103235339SQ20131012056
公开日2013年8月7日 申请日期2013年4月9日 优先权日2013年4月9日
发明者黄捍东, 董月霞 申请人:中国石油大学(北京), 中国石油天然气股份有限公司冀东油田分公司
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