基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法与流程

本发明涉及地震资料处理技术领域，特别是涉及到一种基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法。

背景技术：

薄层、薄互层油气藏是一类很重要的油气藏。由于地震数据对薄层的分辨能力有限，该类储层的地震预测具有较大难度。常规的方法存在低频信息缺失问题，而可控震源可以通过频率扫描，用“长时间、小能量信号”激发，等效输出“短时间大能量信号”。将这一思想借鉴到薄互层资料目标处理中，可以展宽资料的频带，从而提高薄互层的分辨率，增强其识别能力。利用合理的频宽补偿方法，对含薄层、薄互层油气藏进行精细识别至关重要。为此我们发明了一种新的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法，解决了以上技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种主要用于地震资料目标处理以及薄层精细识别的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法，该基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法包括：步骤1，通过对地震资料进行频谱和波形特征分析，得到地震资料的优势频带范围和相位信息；步骤2，利用复赛谱提取每道地震资料的子波，调整所获得的子波频带和相位；步骤3，利用线性扫描信号的宽频信息,滑动时窗选择最佳线性扫描子波；步骤4，对于单道记录利用提取子波与最佳线性扫描子波进行子波整形反褶积，得到该目标道的整形算子；步骤5，利用新的复合整形算子与该目标地震记录道褶积，获得新的高分辨率地震记录。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

在步骤1中，进行地震资料正演模拟，分析薄层基本特征，为实际资料薄层识别提供理论基础；通过对地震资料进行频谱和波形特征分析，得到地震资料的优势频带范围和相位信息。

在步骤2中，利用复赛谱提取该目标地震记录道的子波，根据已经获得的地震资料的频带和相位，滑动时窗，调整所获得的子波频带和相位。

在步骤2中，选择的时窗为既能保存复赛谱原点处的子波信息，又能去除非原点处的反射系数的信息。

在步骤3中，根据不同子波的模型数据比较选出最优子波，即30hz零相位的雷克子波及频谱、30hz零相位的morlet(莫雷)子波及频谱、5-120hz的线性扫描子波及频谱、加窗60ms后5-120hz的线性扫描子波及频谱、加窗30ms后5-120hz的线性扫描子波及频谱。

在步骤4中，对于剖面数据，利用该目标道提取的子波与邻近两道提取子波分别和最佳线性扫描子波进行子波整形反褶积。

在步骤4中，进行整形反褶积处理时，选取不同的白噪因子反褶积得到不同的处理结果，以优化处理结果。

在步骤4中，选取的白噪因子为0.1、0.001。

在步骤4中，获得不同整形算子后，把相邻两道与该目标地震道按1:1:1的比例权重组合获得新的复合整形算子，以适应子波横向变化，保证地震资料横向能量变化均衡。

在步骤5中，统计子波、单子波、多子波反褶积的几种处理结果进行比较。

本发明中的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法，主要用于地震资料提高分辨率处理以及薄互层识别。该方法首先通过正演模拟分析薄互层特征，为实际资料薄层定位提供基础；再利用复赛谱提取每道地震资料的子波，根据资料的频带和相位，滑动时窗，调整所获得的子波频带和相位；接着利用线性扫描信号的宽频信息,滑动时窗选择最佳线性扫描子波；再利用该道提取的子波与邻近两道提取子波分别和最佳线性扫描子波进行子波整形反褶积，获得不同整形算子，接着按权重比例组合获得新的整形算子，以保证地震资料横向能量变化均衡；最后利用原始资料与整形算子进行褶积，获得高分辨率地震资料。本发明可以较好地解决薄互层难以识别问题，提高地震资料分辨率。本发明的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法，针对薄层、薄互层进行高精度处理，根据利用线性扫描子波的宽频特性，合理进行频宽补偿，提高主频，展宽频带范围，得到高分辨率的地震剖面，有效提高薄层的识别能力。

附图说明

图1为本发明的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法的一具体实施例的流程图；

图2为本发明的一具体实施例中30hz雷克子波的示意图；

图3为本发明的一具体实施例中30hz雷克子波的频谱的示意图；

图4为本发明的一具体实施例中30hz的morlet(莫雷)子波的示意图；

图5为本发明的一具体实施例中30hz的morlet(莫雷)子波的频谱的示意图；

图6为本发明的一具体实施例中未加窗线性扫描子波的示意图；

图7为本发明的一具体实施例中未加窗线性扫描子波的频谱的示意图；

图8为本发明的一具体实施例中60ms汉明窗下线性扫描子波的示意图；

图9为本发明的一具体实施例中60ms汉明窗下线性扫描子波的频谱的示意图；

图10为本发明的一具体实施例中30ms汉明窗下线性扫描子波的示意图；

图11为本发明的一具体实施例中30ms汉明窗下线性扫描子波的频谱的示意图；

图12为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的示意图；

图13为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的频谱的示意图；

图14为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的对数谱的示意图；

图15为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的复赛谱的示意图；

图16为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的加窗20ms复赛谱的示意图；

图17为本发明的一具体实施例中加窗20ms复赛谱对应所提取的子波的示意图；

图18为本发明的一具体实施例中一维单道地震模型的加窗30ms复赛谱的示意图；

图19为本发明的一具体实施例中加窗30ms复赛谱对应所提取的子波的示意图；

图20为本发明的一具体实施例中白噪因子0.1的整形算子的示意图；

图21为本发明的一具体实施例中白噪因子0.001的整形算子的示意图；

图22为本发明的一具体实施例中白噪因子0.1的处理结果的示意图；

图23为本发明的一具体实施例中白噪因子0.1的处理结果的频谱的示意图；

图24为本发明的一具体实施例中白噪因子0.001的处理结果的示意图；

图25为本发明的一具体实施例中白噪因子0.001的处理结果的频谱的示意图；

图26为本发明的一具体实施例中二维楔形相位横向变化模型的示意图；

图27为本发明的一具体实施例中白噪因子为0.001的统计子波整形反褶积输出结果的示意图；

图28为本发明的一具体实施例中白噪因子为0.001的单子波整形反褶积输出结果的示意图；

图29为本发明的一具体实施例中白噪因子为0.001的本方法输出结果的示意图；

图30为本发明的一具体实施例中过井实际资料及处理结果的示意图；

图31为本发明的一具体实施例中连井实际资料及处理结果的示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合附图所示，作详细说明如下。

如图1所示，图1为本发明的基于线性扫描的提高薄互层识别能力的方法的流程图。

步骤101，先进行地震资料正演模拟，分析薄层基本特征，为实际资料薄层识别提供理论基础；通过对地震资料进行频谱和波形特征分析，得到地震资料的优势频带范围和相位信息。

步骤102，利用复赛谱提取该目标地震记录道的子波，根据已经获得的地震资料的频带和相位，滑动时窗，调整所获得的子波频带和相位。时窗不易过大，也不易过小，既能保存复赛谱原点处的子波信息，又能去除非原点处的反射系数的信息，而不同时窗下复赛谱提取子波的几种变化状态，即窗函数分别为20ms、30ms，参见图12到图19。注：当窗函数为20ms时，本发明提取子波的优点在于旁瓣小，干扰少。

步骤103，利用线性扫描信号的宽频信息,滑动时窗选择最佳线性扫描子波，可保证该频带范围包含了该目标地震记录道的频带范围，而根据不同子波的模型数据比较选出最优子波，即30hz零相位的雷克子波及频谱、30hz零相位的morlet(莫雷)子波及频谱、5-120hz的线性扫描子波及频谱、加窗60ms后5-120hz的线性扫描子波及频谱、加窗30ms后5-120hz的线性扫描子波及频谱，参见图2到图11，显然加窗60ms时的频带结果比较理想。

步骤104，对于单道记录可直接利用提取子波与最佳线性扫描子波进行子波整形反褶积，得到该目标道的整形算子；对于剖面数据，可利用该目标道提取的子波与邻近两道提取子波分别和最佳线性扫描子波进行子波整形反褶积。整形反褶积处理，合适的选取白噪因子可以优化处理结果，不同的白噪因子的反褶积的几种处理结果，即白噪因子分别为0.1、0.001，参见图20到图25。注：当白噪因子为0.001既较小时，本发明处理效果比较好。获得不同整形算子后，把相邻两道与该目标地震道按1:1:1的比例权重组合获得新的复合整形算子，以适应子波横向变化，保证地震资料横向能量变化均衡。

步骤105，最后，利用新的复合整形算子与该目标地震记录道褶积，获得新的高分辨率地震记录。本发明中统计子波、单子波、多子波反褶积的几种处理结果比较，参见图26到图29，如图所示，相对而言，多子波反褶积处理的效果最好。

在应用本发明的一具体实施例中，如图30和图31，所示分别为过井和连井剖面与相应的处理结果图，同相轴明显变细，分辨率提高，根据井对应的位置，缺失的同相轴也显现出来，该同相轴表示薄互层。

需要说明的是，在本说明书的教导下本领域技术人员还可以做出这样或那样的容易变化方式，诸如等同方式，或明显变形方式。上述的变化方式均应在本发明的保护范围之内。