一种基于非高斯性最大化的地震信号Q值估计方法与流程

本发明涉及一种地震信号q值估计方法，尤其是涉及一种基于非高斯性最大化的地震信号q值估计方法。

背景技术：

由于地下介质的非均匀性及黏滞性的影响，采集得到的地震信号深层、浅层能量不均衡，纵向分辨率较低，影响精细油藏描述的精度及油气藏的开发产出。因此有必要研究地震信号衰减特性，开展衰减因子(或品质因子q)的估计方法研究，为后续的高分辨率衰减补偿提供衰减信息，进而为高精度储层描述与表征服务。传统的q值估计方法有时间域方法与频率域方法，时间域包括上升时间法、解析信号法、振幅衰减法及子波模拟法等；频率域方法主要有匹配法、对数谱比法和谱模拟方法等。由于频率域q值估计方法更稳健，得到了相对广泛的应用。近几年，时频域q值估计方法得到了广泛的关注。利用衰减信号的时频谱统计特性，对衰减函数或q值进行估计，取得了良好的效果。margrave等在gabor变换时频域内，基于最小相位假设，利用双曲平滑方法对衰减函数及地震子波进行估计。不同的双曲平滑方法对衰减函数的估计精度不同，wang等在gabor域内基于能量均分双曲平滑策略对衰减函数进行估计，直接进行高分辨率衰减补偿，提高信号的纵向分辨率，避免了对子波最小相位的假设。另外，wang、chen等基于理论衰减函数或补偿函数拟合对q值进行估计，并利用反射波数据及vsp数据对提出方法的合理性进行了验证，取得了良好的效果。但以上q值估计方法均有其相应的假设条件，如反射系数白噪、参考标准层的拾取等，且噪声、波场干涉等均影响q值的估计精度，进而影响衰减补偿或流体识别的精度。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于非高斯性最大化的地震信号q值估计方法，可以提取品质因子q值信息，为地震信号衰减补偿或储层流体识别服务。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于非高斯性最大化的地震信号q值估计方法，包括以下步骤：

s1，获取地震信号，研究地震信号的相位畸变过程，分析相位畸变信号与非高斯性之间的关系；

s2，对地震信号的品质因子q值进行扫描，并做相位校正；

s3，计算相位校正后地震信号的非高斯性，当非高斯性最大化时，将此时的品质因子q值作为估计结果。

步骤s1中，相位畸变后的地震信号u(t)表示为：

其中，h(0,ω)为原始未衰减地震信号的频谱，ω为圆频率，i为虚数单位，t为时间，q(t)为品质因子，ωh为参考频率，re表示实部。

所述的公式离散化采用以下公式实现：

d＝lm(2)

其中，d为向量化的相位畸变地震信号，l表征相位畸变算子，m为未衰减地震信号的有效频率分量。

所述的步骤s2中，对q值扫描，进行地震信号相位校正公式表征为：

h＝ifft(l^hd)(3)

其中，ifft(·)为逆fourier变换，l为相位畸变算子，l^h为相位校正算子，d为向量化的相位畸变地震信号，h为相位校正后地震信号。

所述的步骤s3中，非高斯性计算方法包括：将相位校正后的地震信号离散化，然后采用局部kurtosis最大化准则度量地震信号非高斯性。

所述的局部kurtosis最大化准则采用的公式如下：

其中，k[h]为地震信号h(t)的kurtosis非高斯性度量，为h(t)的四阶中心矩，n为序列长度，μ为h(t)的均值，为h(t)的二阶中心矩。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)分析地震信号相位畸变与信号非高斯性最大化之间的关系，信号非高斯性随着相位畸变程度的增强而减弱。可以通过q值扫描，进行相位校正，对相位校正后的信号计算其非高斯性，当非高斯性最大化时，即得到q值的估计值。由于只考虑相位信息，本专利技术具有绝对稳定性，克服了振幅补偿的不稳定性，对相位校正后的信号计算其非高斯性，当非高斯性最大化时，即可得到精确的q值估计结果，为后续高精度衰减补偿及流体识别提供有利信息。

(2)不需要假设反射系数白噪或提取参考子波，只需要对q值扫描进行相位校正，利用非高斯性最大化度量q值的精确性。

(3)本专利技术可以得到稳定的q值分布，有利于高分辨率地震资料处理与解释。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2(a)为本实施例参考地震信号及衰减信号图；

图2(b)为与图2(a)对应的能量归一化信号图；

图3为与图2(b)对应的kurtosis非高斯性度量图；

图4为本实施例参考地震信号及相位畸变信号图；

图5为与图4对应的kurtosis非高斯性度量图；

图6(a)为对图4中q＝70相位畸变信号的相位校正效果图；

图6(b)为与图6(a)对应的kurtosis非高斯性度量图；

图7为对图4中相位畸变信号q值估计结果与真实q值的交会图；

图8(a)为本实施例层状介质参考信号及相位畸变信号图；

图8(b)为真实层状q值、等效q值及估计的q值结果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

基于非高斯性最大化的地震信号q值估计方法步骤如下：

(1)研究地震信号的衰减过程，并分析衰减信号与非高斯性之间的关系；

(2)对q值进行扫描，为了避免振幅补偿的不稳定性对非高斯性的影响，仅做相位校正；

(3)对相位校正后的地震信号计算其非高斯性，当非高斯性最大化时，即可得到稳定的品质因子q值估计结果，为后续衰减补偿、储层流体识别服务。

由于介质的非均匀性及黏滞性，信号的吸收衰减过程可以表示为：

其中h(0,ω)为的频谱，为振幅衰减、相位畸变后的地震信号，q(t)为品质因子，ω为圆频率，i为虚数单位，t为时间，ωh为参考频率，re表示实部。图2(a)展示了参考地震信号与振幅衰减、相位畸变地震信号,图2(b)为其能量归一化的信号。图3为图2(b)对应的非高斯性度量-kurtosis准则，其公式如(2)所示，

其中，k[h]为地震信号h(t)的kurtosis非高斯性度量，为h(t)的四阶中心矩，n为序列长度，μ为h(t)的均值，为h(t)的二阶中心矩。

由图3可以看出，振幅衰减、相位畸变效应的存在降低了信号的非高斯性，因此可以对q值进行扫描，利用衰减补偿方法进行衰减补偿，当补偿后地震信号非高斯性最大化时，即可得到对应的q值信息。为了避免振幅补偿的不稳定性对非高斯性度量的影响，仅考虑相位畸变与相位校正过程。仅含相位畸变的公式如公式(3)所示，图4为参考信号及对应的相位畸变信号，图5为图4对应的非高斯性，可以看出随着相位畸变的越来越严重，非高斯性越来越弱，因此可以通过相位校正，当非高斯性最大化时，得到稳定的q值估计。

相位畸变公式(3)可以离散化为，

d＝lm，(4)

其中d为向量化的相位畸变地震信号，l表征相位畸变算子，m为未衰减地震信号的有效频率分量。公式(4)可以通过公式(5)恒稳定地求解，因为l为酉矩阵，

m＝l^hd，(5)

其中，l^h为相位校正算子。基于fourier逆变换ifft(·)，便可以得到相位校正后的地震信号h＝ifft(l^hd)。利用局部kurtosis最大化准则，便可以稳定化地得到q值估计结果。

将本发明所提出的方法应用于单层、多层模拟资料q值分析，如图6(a)-图8(b)所示。对图4中q＝70的相位畸变信号，利用不同的q值信息对其进行相位校正，得到的校正结果如图6(a)所示，可以看出当q<70时，出现了相位过校的情形；当q>70时，出现了相位欠校。利用kurtosis非高斯性度量计算得非高斯性的值，如图6(b)所示，可以看出，当q＝70时，相位校正信号的非高斯性达到最大，可以对q值进行精确估计。针对不同q值对应的畸变信号，如图4所示，利用非高斯性最大化度量技术进行q估计，估计结果与真实结果的交会图，如图7所示，估计结果与真实结果的一致性较好。为了进一步验证该技术的有效性，利用六层模型进行验证，如图8(a)所示，第1道为未衰减的参考信号，第2道为相位畸变信号。利用该技术得到的q值估计结果如图8(b)所示，虚线为真实层状q值，实线为真实的等效q值，星号为q值估计结果，与真实的等效q值一致性较好，充分验证了该技术在提取q值方面的优势，可以为后续的高精度衰减补偿及流体识别服务，有利于高分辨率地震勘探。