CN115327637B - 一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井q值估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及油气勘探地震资料处理领域，具体涉及一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法。该方法包括以下步骤：计算微测井数据初至子波振幅谱；计算微测井数据初至子波能量；区分各地层岩性和物性特征；对于具有相同岩性和物性特征的地层校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮；从能量匹配角度来扫描最佳层Q值。本发明方法提高了实际微测井数据的Q值估计精度，解决了子波不一致对Q估计影响严重的问题，对实际微测井数据的Q估计效果好，有利于进行近地表吸收衰减调查以及补偿。

Description

一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法

技术领域

本发明涉及油气勘探地震资料处理领域，具体涉及一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法。

背景技术

实际地球介质对地震波有吸收衰减作用，其用Q值表征。近地表的吸收衰减作用尤为严重，利用微测井数据估计近地表的地层Q值，从而对吸收衰减进行补偿，是近年来高分辨率地震勘探的重要尝试。

中国专利申请CN112415601A公开了一种表层品质因子Q值的确定方法，所述方法包括根据目标区域的微测井数据，建立表层水平层状地质模型；修正表层水平层状地质模型的低速层地层速度，得到修正后的表层水平层状地质模型；在修正后的表层水平层状地质模型上，利用射线追踪方法正演直达波记录；根据正演直达波记录，识别微测井采集记录上的直达波位置，剔除微测井采集记录上初至波非直达波的地震道；利用频率波数域滤波剔除干扰波，得到滤波后的微测井记录；根据滤波后的微测井记录，确定目标区域的表层品质因子Q值。该方法通过剔除初至波非直达波的地震道、利用频率波数域滤波来剔除干扰波，减少干扰波对Q值计算精度的影响，从而提高表层品质因子Q值的精度。

中国专利申请CN102109617A公开了一种用双井微测井技术测量近地表地层Q值的方法，该方法利用双井微测井资料，选择位于高速层中的激发点A及低速层底界面处激发点B的井底和地面道地震记录，截取记录的初至部分，做傅里叶变换，获得各记录的峰值频率；再利用峰值频率移动法估算Q值公式，建立地震信号峰值频率变化的方程组并求解，得到Q1和Q2；最后对工区内所有双井微测井点求得的Q1和Q2值，依单井微测井解释的分层成果进行横向插值和外推，得到全区近地表Q1和Q2值。

微测井Q值估计方法有很多，主流的频谱比、质心频移等方法，都是利用微测井数据的初至子波中一个或者多个频率或者一个频带范围的振幅衰减关系来估计Q值，这些方法都需要微测井数据满足假设条件和Q衰减理论模型，比如，随激发井深增加，初至子波主频降低；与低频相比，高频能量的衰减更多，并且能量衰减量随频率呈现线性关系等。

随着研究不断深入，发明人发现实际微测井数据中，由于激发岩性不一致、耦合不一致等问题，造成激发子波一致性差，形成不满足假设的数据特征，比如，随激发井深的增加，初至子波的振幅谱增强、主频提高、低频衰减量高于高频衰减量等，这就造成传统微测井Q估计方法得到的结果，要么为负值，要么存在极大偏差，可信度较低，无法满足高分辨率地震勘探的要求。

发明内容

本发明主要目的在于提供了一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法，该估计方法提高了实际微测井数据的Q值估计精度，很好地解决了子波不一致对Q估计影响严重的问题，对实际微测井数据的Q估计效果好，有利于进行近地表吸收衰减调查以及补偿。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法，其包括以下步骤：计算微测井数据初至子波振幅谱；计算微测井数据初至子波能量；区分各地层岩性和物性特征；对于具有相同岩性和物性特征的地层校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮；从能量匹配角度来扫描最佳层Q值。

进一步地，采用单尺度Gabor变换方法进行计算微测井数据初至子波振幅谱。

进一步地，根据振幅谱计算微测井数据初至子波能量，微测井数据初至子波能量计算公式如下：

其中，P_i为微测井数据中第i炮的初至子波能量，f为频率，W_i(f)为第i炮的初至子波振幅谱。

进一步地，根据计算的微测井数据初至子波能量随深度的变化关系来区分地层岩性与物性。

更进一步地，实际数据中初至子波能量随深度有较大跳变的地方，判断为激发岩性不同造成，由此可区分不同激发岩性；没有较大跳变的，判断为相同岩性；较小的跳变，判断为激发点耦合程度不同造成的。

进一步地，对于具有相同岩性和物性特征的地层，对能量随深度变化的曲线进行趋势拟合，校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮。

进一步地，趋势拟合采用多项式拟合的方法。

进一步地，校正后的能量，满足：

其中，P_i+1为第i+1炮的初至子波能量，f为频率，t_i为第i炮的初至时间，W_i(f)为第i炮初至子波的振幅谱，Q_i,i+1为第i炮与第i+1炮之间的地层Q值。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明方法提高了实际微测井数据的Q值估计精度，很好地解决了子波不一致对Q估计影响严重的问题，对实际微测井数据的Q估计效果好，有利于进行近地表吸收衰减调查以及补偿。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例1所述基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法的流程示意图；

图2为本发明实施例1所述微测井采集系统示意图；

图3为本发明实施例1所述一口典型的微测井数据；

图4为本发明实施例1所述微测井单道记录及其Gabor变换的时频谱：A为微测井单道记录；B为单尺度Gabor谱；C为归一化的单尺度Gabor谱；

图5为本发明实施例1所述一口微测井数据中不符合逻辑的初至子波振幅谱示意图：A为第1炮和第2炮的振幅谱，随激发点深度增加，初至波频谱增强；B为第18炮和第19炮的振幅谱，随激发点深度增加，初至波频谱主频增加；C为第25炮和第26炮的振幅谱，随激发点深度增加，低频衰减量强于高频衰减量。

图6为本发明实施例1所述利用初至子波能量区分地层岩性以及其中存在的能量异常炮示意图：a为初至子波能量与激发点深度的关系曲线图；b为a的局部放大图；

图7为本发明实施例1所述对能量曲线进行趋势拟合并校正能量异常炮的示意图；

图8为本发明实施例1所述实际微测井数据利用传统方法和本发明方法得到的Q估计值对比图：A为传统方法得到的Q估计值图；B为实施例1所述方法得到的Q估计值图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。

为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本发明的技术方案，以下将结合具体的实施例详细说明本发明的技术方案。

实施例1

如图1所示，所述基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法包括有：

步骤1：计算微测井数据初至子波振幅谱；

其中作为本发明的一种较为优选的实施方式，选择单尺度Gabor变换计算初至子波振幅谱。利用单尺度Gabor变换计算初至子波振幅谱的过程可具体参考下式(1)：

其中，g_a(t)是高斯函数，称为窗函数，a是窗的宽度，参数b用于平移窗口。对微测井数据的单道信号d(t)加一个滑动窗g_a(t-b)，再作傅里叶变换，得到信号d(t)的单尺度Gabor变换结果G(a,b,f)，由G(a,b,f)可提取得到微测井数据初至子波振幅谱W_i(f)，i代表道号或者炮号。

步骤2：根据振幅谱计算微测井数据初至子波能量；

在完成步骤1的基础上，根据初至子波振幅谱计算能量，能量满足下式(2)：

其中，P_i为微测井数据中第i炮的初至子波能量，f为频率，W_i(f)为第i炮的初至子波振幅谱。

步骤3：根据初至子波能量随深度变化的关系来区分地层不同岩性、物性；

在完成步骤2的基础上，根据初至子波能量随深度变化的关系区分炮点所在地层的岩性。根据微测井的采集系统，随深度变深，初至子波能量本应该是单调递减的，实际数据中初至子波能量随深度有较大跳变的地方，判断为激发岩性不同造成，由此可区分不同激发岩性，没有较大跳变的，判断为相同岩性，较小的跳变，判断为激发点耦合程度不同造成的。

步骤4：相同岩性、物性地层中通过趋势拟合来校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮；

在完成步骤3的基础上，进一步对相同激发岩性地层中，较小的能量跳变点进行趋势拟合，校正激发点耦合程度不同造成的能量异常，优选地，利用多项式拟合来进行趋势拟合校正。

步骤5：从能量匹配角度来扫描最佳层Q值。

在完成步骤4的基础上，进一步从能量匹配的角度通过扫描确定最佳层Q值。具体的，最佳层Q值满足下式(3)：

其中，P_i+1为第i+1炮的初至子波能量，f为频率，t_i为第i炮的初至时间，W_i(f)为第i炮初至子波的振幅谱，Q_i，i+1为第i炮与第i+1炮之间的地层Q值。

由此即可估计得到实际微测井数据的Q值。

下面具体结合典型实际微测井数据对本实施例提供的估计方法进行说明。如图2-图8所示，其中，图2为微测井采集系统示意图，井中由浅至深放炮，井口接收，每炮的初至子波经过炮点以上地层，会被吸收衰减；图3为一口典型的微测井数据，每道数据对应一炮，随道号增加炮点变深，初至时间变长，Q估计只用初至信息；图4为微测井单道记录及其单尺度Gabor变换的时频谱，不同频率上谱分辨率相同，能够较好地提取初至子波振幅谱；图5为一口微测井数据中不符合逻辑的初至子波振幅谱示意图，微测井数据随炮点变深，初至子波传播时间和距离增加，吸收衰减加重，理论上应该主频降低、频谱变弱、高频衰减量高于低频衰减量，但是该实际微测井数据中有大量不符合理论和逻辑的现象，基于该数据频谱利用传统方法无法获得好的结果，甚至出现负的Q值。

图6为利用初至子波能量区分地层岩性以及其中存在的能量异常炮示意图。本发明方法利用初至子波振幅谱计算能量，并绘制初至子波能量与炮点深度的关系曲线，理论上炮点深度增加，吸收衰减加重，能量变弱，曲线应该是单调递减的，由此判断实际曲线中的跳变点为能量异常炮，较大的跳变由激发岩性引起，由此可区分地层岩性，较小的跳变由激发耦合程度不同造成。

图7为对能量曲线进行趋势拟合并校正能量异常炮的示意图，对能量曲线进行趋势拟合，将相同岩性中较小的跳变点校正掉，并在不同的岩性地层中按照能量匹配的原则扫描确定地层Q值。

图8为实际微测井数据利用传统方法和本发明方法得到的Q估计值对比图。上述结果表明：传统方法不稳定，易求得负Q值，本发明提供的估计微测井Q值方法能够得到更为准确合理的结果，更利于近地表调查和吸收衰减补偿。

所述传统方法是指常规频谱比法，用单尺度Gabor变换求取初至子波振幅谱，具体步骤为：分选相邻两道资料；分别应用单尺度Gabor变换获得时频谱；在时频谱中提取初至子波振幅谱；对相邻两道的初至子波振幅谱应用频谱比法求得相邻两道间的Q值。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于趋势拟合与能量匹配的微测井Q值估计方法，其特征在于，包括以下步骤：计算微测井数据初至子波振幅谱；计算微测井数据初至子波能量；区分各地层岩性和物性特征；对于具有相同岩性和物性特征的地层校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮；从能量匹配角度来扫描最佳层Q值；

根据计算的微测井数据初至子波能量随深度的变化关系来区分地层岩性与物性；

实际数据中初至子波能量随深度有较大跳变的地方，判断为激发岩性不同造成，由此可区分不同激发岩性；没有较大跳变的，判断为相同岩性；较小的跳变，判断为激发点耦合程度不同造成的；

对于具有相同岩性和物性特征的地层，对能量随深度变化的曲线进行趋势拟合，校正激发点耦合程度不同引起的能量异常炮；

趋势拟合采用多项式拟合的方法；

校正后的能量，满足：

其中，P_i+1为第i+1炮的初至子波能量，f为频率，t_i为第i炮的初至时间，W_i(f)为第i炮初至子波的振幅谱，Q_i,i+1为第i炮与第i+1炮之间的地层Q值。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，采用单尺度Gabor变换方法进行计算微测井数据初至子波振幅谱。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据振幅谱计算微测井数据初至子波能量，微测井数据初至子波能量计算公式如下：

其中，P_i为微测井数据中第i炮的初至子波能量，f为频率，W_i(f)为第i炮的初至子波振幅谱。