一种地震勘探特征子波整形提高分辨率方法与流程

本发明涉及地震勘探技术领域，尤其涉及一种地震勘探特征子波整形提高分辨率方法。

背景技术：

随着人类油气勘探活动的不断深入，物探、地质等多学科也在逐步交叉、融合发展，这些学科不仅是人们实践经验的总结，很多都已上升为勘探理论。地震资料处理是地震勘探工作中的重要一环，且地震资料处理是一个复杂的动态过程，地震资料处理需要提高叠前、叠后地震资料的分辨率，在此基础上进行储层预测、反演及含气性识别。在高分辨率资料处理中，地震资料的分辨率依赖于每个处理环节，因此，地震资料分辨率的提高与保持，是一个全方位的工作。有效地拓宽地震记录的频带和提高原有的分辨率是高分辨率资料处理中的两个重要环节。

针对地震资料及数据处理过程中多个环节的仔细分析研究，发现通过对处理过程中会受到处理技术较大影响并导致分辨率无法提高的参数的研究，可以得出新的有价值的提高分辨率的方法。

技术实现要素：

针对现有技术展宽频带、提升分辨率的需要和对地震数据处理过程的深入研究，本发明提供一种新的提高分辨率的方法。实际资料处理结果表明，应用该方法后，不论分辨率还是信噪比均有很大程度的提高。

本发明采用的技术方案：

一种地震勘探特征子波整形提高分辨率方法，该方法包含以下步骤：先进行子波处理提升高频成分的子波的振幅，再用复数Paul子波替换原来的子波。

所述提升高频成分的子波的振幅包含以下步骤：

(1)根据实际地震数据计算振幅谱；

(2)计算高频振幅补偿曲线；

(3)对数据进行小波变换得到小子波；

(4)对所述小子波进行振幅补偿，以期望的高频振幅补偿曲线为基准，将每一小子波的最大振幅与所述期望的高频振幅补偿曲线对应值对应，求出该小子波的振幅补偿因子，然后计算每一小子波补偿后的振幅谱。

所述步骤(1)中的数据是指在选择的分析时窗内，取多道数据：所述振幅谱是多道的傅氏振幅谱；所述步骤(2)的高频振幅补偿曲线计算方式是，首先根据所述傅氏振幅谱求得地层等效吸收衰减曲线，然后根据所述地层等效吸收衰减曲线计算高频振幅补偿曲线。

高频振幅补偿曲线的数值可调。

高频振幅补偿曲线的数值可调降为原来的2/3或1/2。

所述步骤(4)中的计算每一小子波补偿后的振幅谱是通过求得振幅补偿因子来计算的。

所述振幅补偿因子是通过如下步骤获得：

1)进行多道数据的小波变换，得到不同频率的小波振幅谱；

2)在所述小波振幅谱中选取最大主振幅值(Amax(f0))；

3)在fi大于f0的范围内，求取其他小子波的最大主振幅Amax(fi)；

4)每一个小子波的振幅补偿因子k(fi)为，

其中，i＝1，2，3，……，0＜α＜1，fi＞f0；

根据上式可计算高频振幅补偿曲线，α值即代表了调降该高频振幅补偿曲线，预设一条期望的高频振幅补偿曲线，将所述每一小波的最大振幅拟合到所述期望高频振幅补偿曲线上，从而求得上述公式中的α值，得到该条高频振幅补偿曲线针对频率fi的该小子波的振幅补偿因子k(fi)；5)在单道数据上，在选择的时窗内，进行小波变换，得到不同频率fi的小子波振幅谱A(fi)；针对频率fi的小子波，用振幅补偿因子k(fi)与该小子波中的所有振幅相乘，得到补偿后小子波的频率为fi的振幅，

A'(fi)＝k×A(fi)，(k＝k(fi))

对每一个频率fi的振幅作如上处理，得到所述小子波补偿后的振幅谱；

6)对每一个小子波做与上述步骤相同的处理，得到每一个小子波的振幅谱。

将这些新小子波重构，得到高频振幅补偿后的反射波。

对所述重构的反射波进行随机噪声压缩处理。

所述用复数Paul子波替换原来的子波，采用如下的公式进行复数Paul子波(即_PW)分频重构：

地震反射信号s表示为地震子波r和反射系数b序列的褶积，如下算式：

本发明技术效果：

本发明与传统提高地震勘探特征子波整形分辨率方法相比具有以下优点：

该方法提出先进行子波处理提升高频成份的子波的振幅，再用复数Paul子波(PW)替换原来的子波进行分频重构的处理思路，既能够最大程度提高分辨率，又兼顾保持构造形态特征。在实际勘探实践工作中，应用本发明提供的方法后，不论地震勘探特征子波整形分辨率还是信噪比均有很大程度的提高。

发明人发现，由于动静校正存在一定的误差，可使高频成份在叠加过程中相互抵消使其振幅减弱；更为严重的是，在叠前偏移处理时，为保证偏移处理的运行效率，而使用较大的网格，为此不得不在偏移处理过程中做高截滤波处理，使高频成份的振幅大幅度减小。对偏移处理数据的高通滤波扫描的测试，发现高频成份具有很高的信噪比，因而是有效成分，如果充分利用这些被过滤掉的有效的高频成份，提升高频成份的振幅，从而提升主频-展宽频带，就能达到提高分辨率的目的，根据前面的分析，在提升高频成分的振幅后，用复数Paul子波(PW)替换原来的子波进行分频重构，能有效地提高分辨率和信噪比。

在先进行子波处理提升高频成份的子波的振幅的步骤中，本发明根据实际地震数据的地层等效吸收衰减曲线，计算高频振幅补偿曲线(参见图3中的点状虚线)，同时该曲线有很大的调整空间，可以根据实际数据的需要经过后面步骤的计算后再来进行调整以使子波整形振幅谱补偿达到期望；本发明根据实际地震数据的地层等效吸收衰减曲线，是本发明中提升高频成分的子波的振幅的一个重要依据，为实际工作提供了理想的评价标准。

在地震信号的多子波分解与重构中，子波类型与子波分辨率的选择是十分重要的。针对这一问题，首先计算了复数Paul子波和复数Morlet子波的时频谱，并讨论了频率域内子波宽度控制参数对频率域分辨率的影响；然后应用匹配追踪算法对实际地震数据进行多子波分解与重构，从理论上确定了控制复数Paul子波和复数Morlet子波频率域分辨率的最佳子波宽度，对两种子波分解重构地震剖面的差异性进行了对比分析。理论和实际计算结果表明：复数Paul子波与复数Morlet子波的分辨率和频谱能量分布有所不同，在实际应用中需针对不同的研究目的选择不同类型的子波。基于复数Paul子波的重构剖面保留了更多的低频能量，适用于反射同相轴连续的地下构造研究；基于复数Morlet子波的重构剖面高、低频频谱差异大，更适用于地震波吸收衰减研究。因此本发明在提升高频成分的振幅后，用主频高-频带宽的复数Paul子波(PW)替换原来的子波进行分频重构，能有效地提高分辨率和信噪比。

附图说明

图1是实际地震数据的振幅谱示意图。

图2是根据实际地震数据的振幅谱求地层等效吸收衰减曲线示意图。

图3是根据实际地震数据的地层等效吸收衰减曲线，计算高频振幅补偿曲线。

图4是调降高频振幅补偿曲线的数值示意图。

图5是再次调降高频振幅补偿曲线的数值示意图。

图6是实际地震数据的振幅谱高频补偿之后的期望振幅谱。

图7是实际地震数据的傅氏振幅谱及其小波振幅谱。

图8是实际地震数据的振幅谱高频补偿之后的期望振幅谱小波变换示意图。

图9是实际地震数据原始剖面。

图10是原始地震数据采用子波振幅谱调整后剖面(第一阶段)。

图11是原始地震数据采用子波振幅谱调整后特征子波分频高频重建剖面示意图。(第二阶段)

图12是原始数据频谱示意图。

图13是实际地震数据采用子波振幅调整后(第一阶段)后频谱示意图。

图14是实际地震数据采用Paul特征子波分频重构后(第二阶段)后频谱示意图。

具体实施方式

本发明涉及一种地震勘探特征子波整形提高分辨率方法。实践表明，有效地拓宽地震记录的频带和提高原有的分辨率是高分辨率资料处理中的两个重要环节。高频有效成分能否被有效地利用，取决于高频信号与低频信号的振幅差异大小。当低频振幅与高频振幅值之比大于100，乃至于大于1000时，提升高频成份振幅的功能受到限制，不能达到提升主频-展宽频带的能力。为此，本发明针对上述两个重要环节，提出先进行子波处理提升高频成份的子波的振幅，再用复数Paul子波替换原来的子波的处理步骤，旨在最大程度提高分辨率和保持构造形态特征。先进行子波处理提升高频成份的子波的振幅，目的是为了提升子波能量；用复数Paul子波(主频高-频带宽的)替换原来的子波目的是用高频子波进行分频高频重构。在实际勘探实践工作中，应用本发明提供的方法后，不论地震勘探特征子波整形分辨率还是信噪比均有很大程度的提高。下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明进行进一步清楚、完整地描述，显然，所述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在无需做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提出的地震勘探特征子波整形提高分辨率方法包含如下实施步骤：先进行子波处理提升高频成份的子波的振幅，再用复数Paul子波替换原来的子波的处理步骤，其中所述提升高频成分的子波的振幅包含以下步骤：

(1)根据实际地震数据计算振幅谱，即在选择的分析时窗内，取多道数据计算傅氏振幅谱，见图1，即为实际地震数据的振幅谱；

(2)计算高频振幅补偿曲线，首先根据所述傅氏振幅谱求得地层等效吸收衰减曲线，见图2的线条状虚线，然后以所述地层等效吸收衰减曲线为准绳计算期望得到的高频振幅补偿曲线，见图3，图3示出了根据实际地震数据的地层等效吸收衰减曲线为准绳计算出的高频振幅补偿曲线(点状虚线)，也是本发明中涉及到先行子波处理提升高配成分的子波的振幅的一个重要依据，是理想中的评价标准，是本发明中提到的两个重要环节之一——有效地拓宽地震记录的频带的理想状态。高频振幅补偿曲线的数值可调，参见图4，图5，图6。图4示出了调降高频振幅补偿曲线的数值，高频振幅补偿曲线(点状虚线)的数值可调，比如图4调降为原来的2/3；图5示出了高频振幅补偿曲线(点状虚线)的数值还可调降为原来的1/2；图6示出了实际地震数据的振幅谱高频补偿之后的期望振幅谱(黑色点线结合状线)。

(3)对数据进行小波变换得到小子波；

(4)对所述小子波进行振幅补偿，以期望的高频振幅补偿曲线为基准，将每一小波的最大振幅与所述期望的高频振幅补偿曲线的对应值对应，求出该小子波的振幅补偿因子，然后计算每一小子波补偿后的振幅谱。

计算实际地震数据的小子波补偿后振幅谱的具体步骤如下。

步骤1)包括两个子步骤：1.1——在选定的分析时窗内，取多道地震数据。(参见图1，图1示出实际地震数据的振幅谱。参见图9、图12图9示出了实际地震数据原始剖面，图12是原始数据频谱示意图)。

1.2——进行多道数据的小波变换，得到小波振幅谱，每个小子波振幅谱的主频为fi，结合图7，图7示出了实际地震数据的傅氏振幅谱及其小波振幅谱。如图7所示，图7中点状虚线为傅氏振幅谱，黑色粗实线为不同频率的小子波振幅谱；本发明所述的小子波就是小波变换后形成的多个子波，每一个子波为了表述形象，故称“小”子波。“小子波”也可以称“各个子波”或“每个子波”。

步骤2)，在上述小波振幅谱中选取最大主振幅值(Amax(f0))(参见图7)；

步骤3)，在fi大于f0的范围内，求取其他小子波的最大主振幅Amax(fi)(参见图7)；

步骤(4)，计算每一个小子波的振幅补偿因子k(fi),拟合关系式为：

式中，i＝1，2，3，……，0＜α＜1，fi＞f0。

上式表达了最高振幅子波的最大振幅与各子波最大振幅之间的比例关系，根据这个比值即可拟合出高频振幅补偿曲线，α值代表了调降高频振幅补偿曲线到不同的数值的参数。在确定了期望达到的高频振幅补偿曲线的条件下，也可以根据上式中具体小子波最大振幅与期望高频振幅补偿曲线对应的该小子波频率下的值求得α值，得到振幅补偿因子k(fi)的具体数值，从而进一步求得具体小子波的各个振幅，参见步骤5)：

步骤5)，子波振幅补偿(即子波整形)：

——在单道数据上，在选择的时窗内，进行小波变换，得到不同频率fi的小子波振幅谱A(fi)；

——对频率fi的小子波，用振幅补偿因子k(fi)与该小子波中的所有振幅相乘，得到补偿后小子波的频率为fi的振幅，

A′(fi)＝k×A(fi),(k即k(fi))

——对每一个频率fi的振幅作如上处理，得到该小子波补偿后的振幅谱；

步骤6)，对每一个小子波做相同的处理。参见图8，图8示出了实际地震数据的振幅谱高频补偿之后的期望振幅谱小波变换。图8中的点虚线为补偿后能量曲线。对每一个小子波做相同的处理，得到如图8中的黑色粗实线所示每一个小子波的振幅谱；利用上述振幅谱补偿后(即子波振幅谱按照高频振幅补偿曲线进行补偿)的新子波重构地震道，得到高频振幅补偿后的反射波地震数据，该地震数据就是信噪比高且高频成分的振幅得到提升的地震数据。

利用上述子波整形过后的新子波重构地震道，得到高频振幅补偿后的反射波地震数据。参见图10、图13，图10示出了原始地震数据采用子波振幅谱调整后剖面，图13是实际地震数据采用子波振幅调整后(第一阶段)后频谱示意图。

利用上述子波整形过后的新子波重构地震道，得到信噪比高且高频成分的振幅得到提升的地震数据。上述处理过程实现了提升高频振幅谱，这一过程称为第一阶段，这些数据重构后显然信噪比得到提高。

利用重构的地震数据体用进行复数Paul子波(即PW子波)分频重建，即第二阶段，所述复数Paul子波可以为主频高-频带宽的复数Paul子波。参见图11，图14。图11示出了原始地震数据采用子波振幅谱调整后特征子波分频高频重建剖面。图14示处理实际地震数据采用Paul特征子波分频重构(第二阶段)后频谱。

地震反射信号表示为地震子波和反射系数序列的褶积，如(1)式。每一段地震反射信号

S(t)可以表示为是由该段子波b和反射系数序列r的褶积。

——按照分频成像的目的选择确定特征频率；

——选择Paul子波(PW)。

——从地震数据中提取出相应的地震道数据，得到分频成像的地震数据，即Paul分频成像地震数据。

在按Paul子波(PW)提取出分频地震数据之后，经过进一步处理，就可得到频带展宽，时间分辨率大幅度提高的数据。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改变，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。