一种最优方位子体相干的裂缝预测方法

文档序号:9686341阅读:454来源:国知局
一种最优方位子体相干的裂缝预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于油田勘探领域,具体涉及一种最优方位子体相干的裂缝预测方法。
【背景技术】
[0002] 天然裂缝在石油勘探中具有重要的作用,因为在几乎每种储层、岩石类型W及深 度都存在裂缝。确定送些裂缝W及识别裂缝的方向可W帮助勘探学家更好地理解储层。地 下裂缝的尺寸是多种多样的,10米W下的小于地震级的裂缝是储层描述中大家非常感兴趣 的,而确定最大裂缝密度区域或确定储层内送些裂缝的方位对于地球物理学家来说是一个 重要的技术挑战。
[0003] 自从相干体作为计算地震相干的一种地震资料的属性出现后,用地震相干检测裂 缝的研究就开始了。地震相干的计算提供了一种定量测量穿过一个不连续体的波形变化 的手段;视倾角的计算提供了一种测量穿过一个不连续体时的反射倾角/方位的变化的手 段;振幅梯度的测量提供了一种测量穿过一个不连续体时反射系数的变化的手段。
[0004] 目前,利用地震相干技术识别裂缝的方法常常基于叠后的地震资料,而叠后地震 资料所面对的主要问题就是方位资料的缺失,所得到的相干计算裂缝的结果缺失了地震真 实信息中的方位角,所得到的地震相干结果也是所有方位的裂缝信息平均后的结果,送对 于地下发育的大断裂或者较大裂缝的发育和预测是没有问题的,但是对于某些尺度不大的 裂缝而言,平均后的结果抹杀了其裂缝发育的方位走向。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题,提供一种最优方位子体相干 的裂缝预测方法,基于宽方位采集的叠前地震道集,开展分方位抽取不同的叠加道集生成 不同的方位子体,通过在不同的方位子体计算相干属性并二次寻优,获取最优的方位子体 的优选地震相干体,识别层厚小于地震波长的地层内的断层,可W使Η维地震数据中的断 裂或者裂缝更加清晰、明了、直观。
[0006] 本发明是通过W下技术方案实现的:
[0007] -种最优方位子体相干的裂缝预测方法,利用叠前地震道集生成方位子体,然后 分别计算不同方位之间的相干属性,最后通过寻优来获得最优方位的地震数据相干体;
[0008] 所述方法包括:
[0009] (1)叠前地震资料的预处理;
[0010] (2)宏面元道集抽取;
[0011] (3)分方位全偏移距道集的叠加形成方位子体;
[0012] (4)地震方位子体相干计算形成方位相干子体;
[0013] (5)计算最大方位相干子体,得到最优方位的地震数据相干体。
[0014] 所述步骤(1)包括;道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校 正、地表振幅一致性补偿、叠前反權积及动校正。
[0015] 所述步骤(2)是送样实现的:
[0016] 将原CMP面元进行扩大形成CMP宏面元,具体如下;一个地震道是1X1,如果加上 四周的两个道集,就形成3X3的CMP宏面元,如果加上四周的四个道集,就形成5X5的CMP 宏面元,依此类推。
[0017] 所述步骤(3)是送样实现的:
[0018] 假如该地震工区均匀采集,一个CDP点的叠前地震道集的道数为N,选取的宏面 元尺度为3X3,则该CDP点的通过步骤(2)获得的CMP宏面元的道集道数为9XN道,该 9XN道地震数据均对应一个偏移距和一个方位角,因此得到一个9XN道的地震数据的偏 移距-方位角分布图,在该图中,找到最大满方位角覆盖的偏移距范围,然后通过选取Μ个 方位角和全偏移距进行叠加,进而得到数量不等的分方位全偏移距的叠加,就得到不同方 位的地震叠加数据体,即地震方位子体数据。
[0019] 所述Μ的取值为3个至6个,方位间隔为180° /Μ;所述偏移距取值为0米到满偏 移距的最大值。
[0020] 所述通过选取Μ个方位角和全偏移距的地震叠前道集进行叠加,进而得到数量不 等的地震叠前道集是送样实现的:
[0021] 把一个方位范围内的全偏移距地震叠前道集全部相加,再除W道集的个数就得到 数量不等的地震叠前道集,即该方位范围内的分方位全偏移距的叠加。例如方位子体的个 数为6个,计算得到的方位间隔为30°,第一个方位范围为0° -30°,第二个方位范围为 3Γ到60。,W此类推,最后一个方位范围为15Γ-180°。
[0022] 所述步骤(4)是送样实现的:
[0023] 利用Η维本征相干计算方法计算不同方位的所述地震方位子体数据的相干属性, 形成若干个不同方位的地震数据相干体。
[0024] 所述步骤(5)是送样实现的:
[0025] 对步骤(4)得到的不同方位的地震数据相干体进行寻优,得到地震方位最大相干 数据体。
[0026] 所述寻优的方法如下;在步骤(4)得到的不同方位的地震数据相干体中,对每一 道地震数据的每个点在各个方位之间寻找最大值,选择的最大值点地震道形成的地震方位 最大相干数据体即为最优方位的地震数据相干体。
[0027] 与现有技术相比,本发明的有益效果是;常规的利用地震相干技术识别裂缝的方 法常常基于叠后的地震资料,本发明技术是在地震叠前道集上进行计算的,涉及的相干计 算充分利用了目前宽方位地震采集道集所得到的偏移距W及方位信息,相比叠后地震数据 得到的相干体,具有更丰富的裂缝发育信息,并且通过后期不同方位子体相干数据的寻优, 可W得到工区范围内直观、清晰的裂缝发育分布图。
【附图说明】
[0028] 图1是本发明方法的步骤框图。
[0029] 图2是某个地震道集的方位-偏移距分布图。
[0030] 图3-1 0~30度方位叠加的方位子体
[0031] 图3-2 30~60度方位叠加的方位子体
[0032] 图3-3 60~90度方位叠加的方位子体
[0033] 图3-4 90~120度方位叠加的方位子体
[0034] 图3-5 120~150度方位叠加的方位子体
[0035] 图3-6 150~180度方位叠加的方位子体
[0036] 图4-1 0~30度方位相干子体的沿层剖面
[0037] 图4-2 30~60度方位相干子体的沿层剖面
[003引 图4-3 60~90度方位相干子体的沿层剖面
[0039] 图4-4 90~120度方位相干子体的沿层剖面
[0040] 图4-5 120~150度方位相干子体的沿层剖面
[0041] 图4-6 150~180度方位相干子体的沿层剖面
[0042] 图5是最优方位地震数据相干体(沿层平面)。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述:
[0044] 用地震相干检测裂缝的研究很久W前就开始了。本发明针对实际油气田勘探中存 在的天然裂缝问题,设计一种利用叠前地震道集生成方位子体,开展分方位相干计算,再对 分方位的相干计算结果进行优选,开展一种最优方位子体相干的裂缝检测方法,可应用于 油田勘探中裂缝型油气储层的预测。
[0045] 本发明提出了一种利用叠前地震道集生成方位子体并分别计算相干属性,最后通 过一种优选方位最大的算法来检测断层和裂缝。新算法在叠前分方位子体之间计算相干, 再对分方位子体相干进行优选,而不是传统的叠后数据体直接计算相干属性。
[004引 (1)技术原理
[0047] ①基于协方差矩阵的相干计算原理
[0048] 在地震Η维偏移体(即偏移成像)中,取相邻J个道N个样点组成一个地震子体 构成矩阵D(即用矩阵D来表示地震子体):
[004引 D=[djNX.i (1)
[0050] D中每列代表一个有N个样点的地震道(第j道),每行为J道中同一个 时间样点(第η个样点),dw即为每j道的第η个样点。(1)式的展开式为(2)式:
[0051] 现在的焦点是送J个道的相关性问题,哪些是独立的(非相似)变量,哪些是线性 相关的(相似)变量。J维变量的正交关系在数学上可用协方差矩阵来表示,其秩与自由度 有关。故矩阵D的协方差矩阵C可用下述方法来表示,记D的第η行为心=[屯心...dj 在均值为零的条件下η样点的协方差矩阵C为式巧)。
[0052] 如果d。为非零向量,则(2)式是一个半正定对称一秩阵,化化Τ只有一个非零本征 值。全部样点的协方差矩阵护D可看成是N个一次阵之和,最多只有N(或Min(N,J))个秩, (2)式的协方差计算为(3)式:
[0053]
[0054] 协方差矩阵C是一个对称矩阵C,它的秩由(3)式正本征值的数目来确定,
[00巧]
[0056] 而协方差矩阵C的本征值的数目及相对大小决定了地震数据子体中有多少个自 由度,及其每个自由度在总体能量中的相对地位,因此最大本征值及最大本征值在整体 中所占有的份额,就是该子体中变化量(相似性)的定量描述,据此可定义相干系数为:
[0057] 式中化似为矩阵C的迹,λi为C的本征值,由矩阵的特征分析可知:
[0058] 即Tr(C)表示选定的整个数据子体的总能量,本征值个数表示子体中独立变 量的个数,本征值大小表示占据子体的多少份额(地位),最大本征值为max(λi)表示 该子体起主导作用的变量。由于C也是一个半正定对称矩阵,故所有本征值λ?>0, 0《λi《Σλj,因而满足0《Ec《1,表示主导变量占总变量的百分数,即相似(或非相 似)部分占整个子体的比例或相关因子。
[0059] 假定所有道均相同的水平反射,此时D可用任一行样点d(不为0)的比例变换来 表不其它各何*上的样点,不失一般性假定心=[aa. . .a],a^ 0,则d/ =k。[aa. . .a]= Ml,n= 2, 3, . . .No同时各行cC的协方差矩阵屯心及总子体协方差矩阵C为:
[0060]
[0061] 由于4却为一秩阵,故C也为只有一个本征值的一秩阵。即当所有道的波形均相 同时,Ec=λ1/λ1 = 1,相似性最好;随着各道波形变化,自由变量逐渐增加,能量向各个
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