一种声波测井初至拾取方法与流程

1.本发明属于地球物理测井领域，涉及一种声波测井初至拾取方法。


背景技术：

2.声波数据资料处理过程中，初至时间的准确拾取是岩石物理模型建立的基础，同时也是基于射线追踪纵波径向速度成像的重要参数。近年来，针对初至拾取方法前人取得了很多研究成果，乔宝平等人提出了网格剖分慢度模型，从四个方向开展初至波旅行时计算(cn110568497a)；许银坡等人通过能量比法求取多道初至，并在此基础上计算初至可信系数，选取可信系数高的初至道进行拟合得到初至预测值(cn102313901a)；徐基祥提供了一种初至波旅行时拾取方法及装置，装置根据计算得到的特征函数值，在给定初始参考线上各个地震道的处理时间窗内提取初至波旅行时(cn103616722a)。汤小明等人提出了一种基于波形包络的各向异性介质超声波速度自动计算方法，根据求取其极小值来获得可能的包络初至时间，建立波包初至筛选条件，自动拾取波包初至时间(cn106525979a)；陈金焕提出了一种全自动地震波初至拾取算法，通过分析拾取准确的初至与拾取不准确的初至的能量比差异，数量化能量比值的变化趋势计算初至的可信度因子，通过设置可信度阈值约束获得初至(cn108072896a)；李启成提出了长短时均值比方法自动拾取p波到时(cn201710842194.3)、高磊提出了基于模板的范围带内采用改进的能量比率初至拾取算法计算每个地震道的初至波位置(cn110045417a)、刘欣等人提出了窗口分数维法、张琪提出了分形盒维法以及岳龙等人提出了基于时频分析的初至拾取方法；近年来，随着人工智能以及智能图像处理技术的流行，人工神经网络法以及基于图像处理的初至波拾取方法也成了研究的热点。
3.综合分析现有的声波初至拾取算法，发现当前拾取初至波技术至少存在如下问题：1、受信噪比影响十分显著；2、在煤层、扩径以及软地层等声波信号衰减严重的地层段初至拾取准确度不高；3、对薄互层以及隔夹层等信号分辨率低的地层段识别难度大。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种声波测井初至拾取方法，该方法能够在消除随机噪声减小信噪比影响的基础上，更为准确的拾取衰减严重的弱信号地层段以及薄互层、隔夹层等信号分辨率低的地层段的声波初至。
5.本发明是通过以下技术方案来实现：
6.一种声波测井初至拾取方法，包括：
7.s1，进行声波测井，得到波列数据；
8.s2，对波列数据进行波形分布特征及频谱分布特征综合分析，确定波列数据中波列有效信号在时间域的分布范围以及频率域的分布范围；
9.s3，对波列数据在频率域分布范围内的频率段依次进行带通滤波和模糊嵌套多级中值滤波以消除噪声信号；
10.s4，对消除噪声信号后的波列数据采用stc法求取声波时差曲线；基于所得声波时差曲线求取自适应初至拾取范围；
11.s5，在s4的基础上求取动态初至拾取范围，在该动态初至拾取范围内，采用波形包络能量比法求取声波初至。
12.优选的，s1中，波列测井为数字声波测井、变密度声波测井或阵列声波测井。
13.优选的，s2具体为：对波列数据进行波形分布特征分析，确定波列数据中波列有效信号在时间域的分布范围以及纵波的分布范围；对波列数据进行傅里叶变换求取频谱图，根据频谱图分析波列数据频谱分布特征，确定波列数据中波列有效信号在频率域的分布范围。
14.优选的，s3中模糊嵌套多级中值滤波具体为：设波列数据的波形信号为x(t)，y(t)为x(t)由小到大排序后的信号序列，α(t)为y(t)的中间值；
15.长滤波长度滤波结果为：
[0016][0017]
短滤波长度滤波结果为：
[0018][0019]
其阈值的设定方法为：
[0020][0021]
式(3)中，m为的总数量，c代表了波列数据经过长滤波器滤波后输出的振幅平均值。
[0022]
则模糊嵌套多级中值滤波输出信号：当时，当时，
[0023]
优选的，s4求取自适应初至拾取范围，具体方法如下：
[0024]
s＝δt
×
(l
r
+n
×
l
p
)/t
s
‑
w
f
+l
p
×
δt
×
n/t
s
ꢀꢀꢀ
(4)
[0025]
e＝δt
×
(l
r
+n
×
l
p
)/t
s
+w
r
+l
p
×
δt
×
n/t
s
ꢀꢀꢀ
(5)
[0026]
s为初至拾取开始位置；e为初至拾取结束位置；δt为stc所得声波时差；l
r
为源距；l
p
为接收道间距；n为道号(0，1....7)；t
s
为采样率；w
f
为波形包络前后时窗能量比前时窗窗长；w
r
为波形包络前后时窗能量比后时窗窗长。
[0027]
优选的，s5具体包括：
[0028]
s5.1，在s4的基础上求取动态初至拾取范围；
[0029]
s5.2，在动态初至拾取范围内求波列数据的波形包络信号；
[0030]
s5.3，基于波形包络信号求波形包络前后时窗能量比；
[0031]
s5.4，基于波形包络前后时窗能量比求波列数据的首波初至tt。
[0032]
进一步的，s5.1具体为：在stc所得声波时差的基础上重复s4求取动态初至拾取范围。
[0033]
进一步的，s5.2具体为：设波列数据的波形信号为x(t)，为x(t)的希尔伯特变
换；
[0034]
波形包络信号为：
[0035]
。
[0036][0037]
进一步的，s5.3具体为：波形包络前后时窗能量比为
[0038][0039]
其中，为波列的一个相对能量，其中n为波列的点数。
[0040]
进一步的，s5.2具体为：当波形包络前后时窗能量比r取得最大值r
max
时对应的时间点t加上波形包络前后时窗能量比前时窗窗长即为初至点，初至点乘以采样率t
s
得首波初至tt。
[0041]
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0042]
本发明是在带通滤波以及模糊嵌套多级中值滤波去噪的基础上，采用stc法求得声波时差，并根据所得声波时差求取动态的自适应初至拾取范围，在所得范围内采用波形包络能量比求取声波初至。波形包络能量比基于希尔伯特变换，能对声波起到放大的作用，对拾取衰减严重的弱信号地层初至效果较好，但是受随机噪声影响大且平稳性差。stc法平稳性好但是在衰减严重的弱信号地层段以及薄互层、隔夹层段识别精度低。本发明充分结合两者的优势，通过stc法所得声波时差求取动态的自适应初至拾取范围，并在此基础上采用波形包络能量比求取初至，在简化操作的同时降低人为影响；此外，本发明还采用带通滤波以及模糊嵌套多级中值滤波对原始声波信号进行预处理，在尽可能保留有效信号的情况下消除噪声信号。本发明相较于传统的波形包络能量比法具有更好的平稳定性受信噪比影响小，相较于实际处理解释软件中广泛应用的stc法，本发明能够更为准确的拾取衰减严重的弱信号地层段以及分辨率低识别难度大的薄互层、隔夹层发育段的声波初至，确保获取能真实反映对应地层信息的声波初至。
附图说明
[0043]
图1本发明流程图；
[0044]
图2本发明实施例声波波形分布特征及频谱图；
[0045]
图3本发明实施例声波测井初至拾取结果。
具体实施方式
[0046]
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
[0047]
本发明基于采集到的测井波列数据，在带通滤波以及模糊嵌套多级中值滤波去噪的基础上，通过stc法所得时差求取动态的自适应初至拾取范围，并在所述范围内采用波形包络能量比法求取声波初至。包括如下步骤：
[0048]
步骤一，进行波列测井，如数字声波测井、变密度声波测井、阵列声波测井等，得到波列数据；
[0049]
步骤二，对波列数据进行波形分布特征及频谱分布特征综合分析，确定波列有效信号在时间域的分布范围以及频率域的分布范围；
[0050]
步骤三，根据步骤二所得波列有效信号在频率域的分布范围选取合适频率段进行带通滤波，消除频率引起的噪声；对带通滤波所得的波列数据进行模糊嵌套多级中值滤波，在尽可能保留有效信号的情况下消除噪声信号；
[0051]
步骤四，对去噪后的波列数据采用stc(慢度—时间相关法)求取声波时差曲线；基于所得声波时差曲线求取自适应初至拾取范围；
[0052]
步骤五，在步骤四的基础上求取信号初至拾取的动态范围，在该动态范围内，采用波形包络能量比法求取声波初至。
[0053]
实施例
[0054]
如图1所示，本发明一种声波测井初至拾取方法，具体实施过程如下：
[0055]
步骤一，进行声波测井，如数字声波测井、变密度声波测井、阵列声波测井等，得到波列数据；
[0056]
步骤二，对波列数据进行波形分布特征分析，确定波列有效信号在时间域的大概分布范围以及纵波的大概分布范围；对波列数据进行傅里叶变换求取频谱图，分析波列数据频谱分布特征确定波列有效信号在频率域的分布范围。见附图2。
[0057]
步骤三，根据步骤二所得波列有效信号在频率域的分布范围进行带通滤波，消除因频率引起的噪声信号；对所得波列数据进行模糊嵌套多级中值滤波。模糊嵌套多级中值滤波原理是设计一个阈值作为判断参数，使滤波器能够在消除随机噪声时采用长滤波器滤波，而在保留有效信息时采用短滤波器滤波，从而达到既能很好的消除随机噪声，又能最大限度地不破坏有效信息。设波列数据的波形信号为x(t)，y(t)为x(t)由小到大排序后的信号序列，α(t)为y(t)的中间值。
[0058]
长滤波长度滤波结果为：
[0059][0060]
短滤波长度滤波结果为：
[0061][0062]
其阈值的设定方法为：
[0063][0064]
式(3)中m为的总数量。c代表了波列数据经过长滤波器滤波后输出的振幅平均值。
[0065]
输出信号：当时，当时，时，
[0066]
步骤四，对去噪后的波列数据通过stc(慢度——时间相关法)求取声波时差δt，在stc法所得声波时差δt的基础上，求取自适应初至拾取范围。具体方法如下：
[0067]
s＝δt
×
(l
r
+n
×
l
p
)/t
s
‑
w
f
+l
p
×
δt
×
n/t
s
ꢀꢀꢀ
(4)
[0068]
e＝δt
×
(l
r
+n
×
l
p
)/t
s
+w
r
+l
p
×
δt
×
n/t
s
ꢀꢀꢀ
(5)
[0069]
s为初至拾取开始位置；e为初至拾取结束位置；δt为stc法所得声波时差；l
r
为源距；l
p
为接收道间距；n为道号(0，1....7)；t
s
为采样率；w
f
为波形包络前后时窗能量比前时窗窗长；w
r
为波形包络前后时窗能量比后时窗窗长；
[0070]
步骤五，通过stc计算的初至作为约束将传统的静态拾取范围变成动态拾取范围，在此基础上采用波形包络能量比法计算首波初至时间。具体方法如下：
[0071]
1)求取动态初至拾取范围
[0072]
在stc所得声波时差的基础上重复步骤4求取动态初至拾取范围，将传统的静态拾取范围变成动态拾取范围来约束初至的拾取，基于stc法求取声波时差的平稳性好这一优点，该动态范围能很大程度上的改善能量比法平稳性差的问题。
[0073]
2)求波形包络信号
[0074]
设波列数据的波形信号为x(t)，为x(t)的希尔伯特变换，希尔伯特构成的解析信号只含有正频率成分，且是原信号正频率分量的2倍，因此声波信号的波形振幅包络能量比振幅能量强，实际上是对地震波起到放大的作用，对弱初至有较好的识别效果。
[0075]
波形包络信号为：
[0076][0077]
3)求波形包络前后时窗能量比
[0078]
波形包络前后时窗能量比为
[0079][0080]
其中为波列的一个相对能量，其中n为波列的点数。
[0081]
4)求阵列声波首波初至tt
[0082]
当波形包络前后时窗能量比r取得最大值r
max
时对应的时间点t加上波形包络前后时窗能量比前时窗窗长即为初至点，初至点乘以采样率t
s
可得首波初至tt。即：
[0083]
tt＝(t+w
f
)*t
s
ꢀꢀꢀ
(8)
[0084]
结果如图3所示，相较于传统的波形包络能量比法受随机噪声影响大所得初至稳定性差的特点，本发明在全井段的初至拾取中稳定性更好；相较于在实际处理解释软件中广泛应用的stc法所得初至，本发明在衰减严重的弱信号地层段(3607m
‑
3613m)以及薄互层(3591m
‑
3599m)、隔夹层(3573m
‑
3579m)等低分辨率地层段的声波初至拾取更为准确。
[0085]
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。