专利名称：Q层析成像方法
技术领域：
本发明一般涉及地球物理探测领域，更具体涉及地震数据处理。具体地，本发明涉及Q层析成像的技术领域。
背景技术：
针对岩石属性的特性描述和适当的振幅随偏移距变化(AVO)分析，需要考虑地震衰减效应。在迁移过程中，需要地震衰减信息来补偿吸收效应，以提高迁移图像质量。因此， 地震衰减的估算对于储油层的检测和监视是必要的。地震衰减可以由品质因数Q量化描述。简单假设地震衰减是频率相关的，但品质因数Q是频率不相关的。这个假设在勘探地球物理应用的频率范围内是有效的。Q层析成像是Q估算的方法。这个方法尝试从地震数据重构地下2D或3D的Q模型。通常，Q层析成像算法被分为两个主要类别。一个类别是基于射线的层析成像(Quan和Harris, 1997 ；Plessix,2006 ；Rossi等人，2007)。另一个类别是基于波方程的层析成像(Liao和McMechan，1996 ；Hicks 和 Pratt, 2001 ；Pratt 等人，2003 ；ffatanabe 等人，2004 ；Gao 等人，2005)。基于波方程的层析成像在物理上更为精确但是计算昂贵并且对3D情况不适用。本发明属于基于射线的Q层析成像类别。Q层析成像的一个主要问题是如何以最小的近似值和最大的灵活性建立Q模型与地震数据之间的联系。广泛使用的方法是基于Q与地震振幅衰减之间的关系。另一个方法使用地震形心频率降档来估算品质因数Q。后面的这个方法被认为更加稳健，这是因为这个方法与几何扩散效应和反射/传输损失无关。不过，常规形心频率迁移方法仅能使用高斯函数、矩形波函数或三角形函数来拟合源振幅谱，这会引入明显的误差，这是因为在多数情况下，源谱不能由这些函数近似。本发明包括加权频率指数函数，其被设计为拟合各种不对称源振幅谱，从而通过大大减少源振幅谱拟合误差，改善Q层析成像的精度。在多数现有Q层析成像算法中，优化部分是基于无约束的优化方法或基于简单的非负约束的优化方法。因此，这些Q层析成像算法花费大量计算时间或产生许多人工产物和不合实际的Q模型(例如，负的Q值或极端低的Q值)，尤其是当地震数据被噪音污染时。包括带有箱约束的高效优化算法的本发明能够改善重构Q模型的质量和可靠性。下面进行现有技术的更详细讨论。地震衰减层析成像(Q层析成像)已被研究许多年并取得很大进展。基于射线Q层析成像算法的两个主要组成部分是I)用于构建Q层析成像的数学模型的简单但是精确的地震数据与Q模型之间的关系；2)解这个数学问题的可靠且稳健的优化算法。已经开发或提议用于构建这两个组成部分的许多技术。这些技术讨论如下。
建立地震数据与Q模型之间的联系估算Q的最简单直接的方法是谱比方法(Spencer等人，1982 ;Tonn, 1991),其中两个地震波形之间谱比的对数被计算为频率的函数，并且这个函数由线性频率函数近似，其斜率被视为累积的地震衰减并最终与沿波传播路径的Q值相关。理想地，这个方法假设几何扩散效应和反射/传输损失效应与频率无关，消除了几何扩散效应和反射/传输损失效应。在实际应用中，由于子波重叠、线性拟合的不确定性以及许多其他因素，这个方法是相对不可靠的。Rickett (2006)提出利用时间-频率分析技术辅助的谱比层析成像扩展方法。这个方法被宣称对绝对比例不敏感并应用于利用垂直地震剖面(VSP)的Q剖面估算的应用中。在这个方法中，描述与频率无关的振幅变化的对数-振幅标量包含在未知数中，这大大增加了未知数的数量并降低算法的效率。而且，在利用表面地震波反射数据的2D/3DQ层析成像中，对数-振幅标量不仅是位置的函数，而且是射线的函数，这使过程非常复杂。基于地震子波上升时间的变化与沿传播路径的1/Q剖面是线性相关的，Wu和Lees (1996)报告了利用地震学中的上升时间的地震衰减层析成像方法。遗憾的是，这个方法在勘探地球物理中是不实用的，这是因为子波不可避免地被噪音、散射效应、重叠等污染。应当指出，地震子波振幅谱的形状几乎完全受品质因数Q影响，并且开发了用于Q估算的峰值频率变化方法(Zhang, 2008)。这个方法是有吸引力的，但是在实际中，存在精确测量峰值频率变化的困难。而且，由于仅使用在单个频率的信息，所以Q估算的不确定性大。更稳健的方法由Quan和Harris引入(1997)，其中，地震波形的整个频段的信息被用于计算形心频率降档，接着通过简单封闭形式公式，使形心频率迁移与沿射线路径的Q剖面相关。这个方法本质上是完全不受几何扩散和反射/传输损失影响的。这个方法的局限在于源振幅谱必须是高斯、矩形波或三角形函数。众所周知的是地震振幅谱从来都不是矩形波或三角形函数。而且，其通常是不对称的并且与高斯函数有很大不同。若这个不对称振幅谱由高斯函数近似，则会在Q模型的重构中引入明显误差。因此，若在不丢失记录的地震数据的形心频率与沿射线路径的Q剖面之间关系的简单性质的情况下，存在能够用于更精确拟合各种地震频谱的函数，则这个稳健方法在实际Q层析成像应用中会更加精确。用于Q层析成像的约束优化算法当建立地震数据与Q模型之间的关系时，基于射线的Q层析成像问题可以由线性优化问题描述。在大多数现有Q层析成像算法中，这个线性优化问题通过利用Krylov子空间方法迭代求解,例如共轭梯度方法和LSQR方法，而不应用任何约束(Quan和Harris，1997 ；Plessix2006, Rossi等人，2007)。只要地震数据具有高信噪比(SNR)，那么这些算法工作得很好。不过，地震数据从来都不是干净的；在处理真实的场数据时，这些非约束的优化算法总是产生某些负的Q值或极端小的正Q值，这些是物理上不现实的。而且，在某些情况下，Q值范围的先验信息是已知的。在这些情况下，这个信息需要通过箱约束包含在层析成像算法中，以便提供更加可靠的Q层析成像结果。Rickett (2006)开发出具有约束的Q估算算法。但是他的算法采用非负约束，而不是箱约束，这意味着消除了负的Q值，但仍然存在极低的正Q值。Rickett (2006)报告了应用非负约束的两种方法。第一种方法是非线性变换方法。在这个非线性变换方法中，变量Q Sey代替，并且求解y而不是1/Q。通过这样做，Q被迫为正，但是整个系统会是非常非线性的。为了实现这个目标，由此产生的优化系统利用高斯-牛顿途径求解，而这是很昂贵的。这个方法的另一个缺点是，在优化过程中当Q值很大时，基于梯度的优化算法将是停滞的或收敛非常缓慢，即Q值会保持在那里并且不再变化。在最恶劣情况下，若在开始模型中的y值是无限的，那么成本函数的梯度是O并且优化算法不执行搜索。应用Rickett(2006)报告的非负约束的第二个方法是通过平滑技术，强制衰减的单调递增特性。这个方法利用VSP数据对Q估算是有效起作用的，但在利用表面反射地震数据的2D Q层析成像中会失效。本发明人知道，不存在带有箱约束的现有Q层析成像算法来实施在上边界和下边界规定范围内的估算Q值。不过，在某些其他地球物理应用中，例如速度层析成像中采用带有箱约束的优化算法。例如，Delbos等人(2006)开发出具有箱约束的地震反射层析成像算法。在他们的算法中，利用高斯一牛顿增强朗格拉日方法求解约束优化问题，而关联的朗格拉日问题——另一个约束优化问题，通过梯度投影方法、有效集方法以及共轭梯度方法的组合来求解。他们使用的有效集方法是常规的，并且由于该算法更新有效集，一次一个约束，因此是低效的(Bierlaire 等人，1991 ；Lostedt, 1984 ；Nocedal 和 Wright, 1999)。当箱 约束的数量巨大时，该算法的收敛速率可以非常慢。在本发明中，在数学领域中的最近进展(其被称为多指标有效集方法(Morigi等人，2007))被用于执行带有箱约束的Q层析成像，相比于非约束的Q层析成像算法和利用常规有效集方法的约束算法，其明显改善在Q重构质量和算法效率方面的Q层析成像算法的性能。
发明内容
在一个实施例中，本发明是基于射线的形心频率迁移Q层析成像方法，其从在利用地震源的勘测中由接收器测量的地震数据重构1/Q的地下深度模型，其包括选择数学函数来近似地震源的振幅谱，以便计算由于地球衰减引起的谱的形心频率迁移，并且将所述形心频率迁移与由品质因数Q的倒数表示的衰减相关，以及通过迭代的线性优化求解Q或1/Q，其中所述优化具有箱约束，以将估算的Q值保持在由上边界和下边界规定的与位置相关的范围内。该约束优化可以由多指标有效集方法求解，该方法允许一次多网格指标的有效集更新，其中网格指标表示地下位置。选择的数学函数可以是频率的加权频率指数函数。无论在优化中是否使用箱约束，使用这个函数来近似地震源的振幅谱将是有利的。除了其他优点之外，由本发明方法产生的重构的地下Q模型可以有利地用于地震成像中，以补偿振幅模糊、频率损失以及由粘声波覆盖层，例如天然气储集层导致的相位失真效应。通过在地震成像过程中包含由本发明提供的更精确Q模型，能够明显改善地质结构图像的质量。此外，由于Q对某些岩石和流体属性，例如流体饱和度与孔隙度很敏感，所以重构的Q模型在储集层特征描述的应用中是有益的。在这样的应用中，本发明成为碳氢化合物勘探、开发或生产的方法。Q层析成像领域的技术人员应该意识到本发明方法的至少某些步骤优选在计算机上执行，根据本文所述教导编程，即本发明在大多数或全部实际应用中是计算机实施的。
通过参考下列详细描述及其随附绘图，可以更好理解本发明及其优势，其中 图1示出本发明至少某些实施例中设计用于拟合各种不对称源振幅谱的加权频率指数函数的带宽变化，针对特性频率参数的各种值和称为对称指标的第二参数的选择值在n=2时的情况；
一(Λ图2示出加权频率指数函数
权利要求
1.一种基于射线的形心频率迁移Q层析成像方法，用于从接收器在利用地震源的勘探中测量的地震数据重构地下Q模型，所述方法包括选择数学函数近似所述地震源的振幅谱，以便计算由于地面衰减而造成的所述谱的形心频率迁移，并使所述形心频率迁移与由品质因数Q的倒数表示的衰减相关，以及利用计算机通过迭代、线性优化求解Q或1/Q，其中所述优化具有箱约束，以将估算的Q值保持在由上边界和下边界规定的与深度有关范围内的。
2.根据权利要求I所述的方法，其中所述具有箱约束的优化通过多指标有效集方法求解，所述多指标有效集方法允许一次多网格指标的有效集更新，其中网格指标表示地下位置。
3.根据权利要求I所述的方法，其中所选择的数学函数是频率的加权频率指数函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述频率的加权频率指数函数具有两个参数，所述参数被调整以提供到所述地震源的振幅谱的拟合。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述两个参数是用于带宽控制的特征频率和对称指标，每个是正实数。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述频率的加权频率指数函数可以表述成下面的形式
7.根据权利要求I所述的方法，其进一步包括 (a)估算所述源的振幅谱和计算其形心频率； (b)通过频率的加权频率指数函数近似所述源的振幅谱； (C)计算所述地震数据的轨迹的第一批到达者的振幅谱； (d)计算形心频率迁移，其是在(c)中计算的振幅谱的形心频率与所述源的振幅谱的计算形心频率之间的差异； Ce)以所述形心频率迁移和在(C)中计算的振幅谱的形心频率建造测量矢量d ; (e)利用地下声学速度模型和来自所述勘探的源接收器信息，在计算机上运行射线追迹代码； Cf)以射线段长度和相应声学速度建造核心矩阵A ; (g)从可用信息建造地下的开始Q模型，所述开始模型为所述开始模型中的每个单元规定1/Q的值； (h)生成贯穿所述模型为1/Q提供箱约束的1/Q范围地图，所述箱约束基于可用信息； (i)执行迭代优化，其中计算机为矢量X的元素求解问题min||Ax-d| |，服从箱约束，其中\ = 1/ ，指标j表示所述模型中的第j个单元，从而重构1/Q值的体积作为地下的深度和横向位置的函数。
8.根据权利要求7所述的方法，其中服从箱约束的所述迭代优化通过采用一类型的有效集方法执行，所述有效集方法在所述优化期间更新有效集的多个指标。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述迭代优化具有外迭代循环和内迭代循环，以及所述内迭代循环执行确定对Xi的调整的非约束优化，以使I |Ax-d| I最小。
10.根据权利要求9所述的方法，其中在每个内循环迭代后产生针对每个模型单元i的Xi，通过以下步骤开始下一个外循环对照箱约束测试Xi和约束违反所述约束的那些Xi，所述受约束的Xi称为所述有效集，接着测试I |Ax-d| I是否小于ε，如果不是，则进行下一个内迭代。
11.根据权利要求10所述的方法，其中直到所述内循环的非约束迭代收敛以满足选择的最优条件，才更新所述有效集的总体。
12.根据权利要求2所述的方法，其中所述多指标有效集方法使用共轭梯度求解程序或LSQR求解程序。
13.根据权利要求6所述的方法，其中所述使所述形心频率迁移Af与1/Q相关可以数学表示为
14.根据权利要求I所述的方法，其进一步包括使用在地震成像中的Q或1/Q的求解值，用于碳氢化合物勘探或用于碳氢化合物储集层特性描述。
15.一种基于射线的形心频率迁移Q层析成像方法，用于从接收器在利用地震源的勘探中测量的地震数据重构地下Q或1/Q模型，所述方法包括利用频率的加权频率指数函数近似所述地震源的振幅谱，以便计算由于地面衰减而造成的所述谱的形心频率迁移，并使所述形心频率迁移与由品质因数Q的倒数表示的衰减相关，以及通过利用计算机执行的迭代、线性优化求解Q或1/Q。
16.根据权利要求15所述的方法，其中所述优化具有箱约束，以将估算的Q值保持在由上边界和下边界规定的与深度有关的范围内。
17.根据权利要求15所述的方法，其中所述带箱约束的优化通过多指标有效集方法求解，所述多指标有效集方法允许一次多网格指标的有效集更新，其中网格指标表示地下位置。
18.根据权利要求15所述的方法，其中所述频率的加权频率指数函数具有两个参数，所述参数被调整以提供到所述地震源的振幅谱的拟合，其中所述两个参数是用于带宽控制的特征频率和对称指标，每个是正实数。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述频率的加权频率指数函数可以表述成下面的形式
20.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括使用在地震成像中的Q或1/Q的求解值，用于碳氢化合物勘探或用于碳氢化合物储集层特性描述。
全文摘要
本发明涉及一种通过执行基于射线(60)的形心频率迁移(50)Q层析成像，从地震数据(10)重构地下Q模型(110)的方法。地震源波形的振幅谱由频率(40)的加权频率指数函数近似，具有两个参数以便调整以拟合频率迁移数据，从而提供对各种不对称源振幅谱的拟合。箱约束可用于优化程序，以及用于速度层析成像的多指标有效集方法是用于实施箱约束(100)的优选技术。
文档编号G01V1/00GK102884447SQ201180022623
公开日2013年1月16日 申请日期2011年3月21日 优先权日2010年5月5日
发明者W·胡 申请人:埃克森美孚上游研究公司