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文檔簡介
MIAS特色技術(shù)模塊匯報(bào)人:王清振單位:中海油研究總院時(shí)間:2014.01.09基于自適應(yīng)時(shí)-頻變換的相對(duì)保幅高分辨率處理技術(shù)模塊AdaptiveTime-FrequencytransformbasedResolutionEnhancement研究背景主要內(nèi)容技術(shù)原理模型試算實(shí)際資料處理與結(jié)論研究背景隨著油氣田勘探中勘探對(duì)象愈來愈復(fù)雜,人們對(duì)地震資料處理和解釋提出更高的要求,如要求能更準(zhǔn)確、精細(xì)地刻畫地層的結(jié)構(gòu)、巖性變化及流體性質(zhì)等.要解決這些問題,地震資料必須有足夠高的分辨率.近年來,地震資料采集技術(shù)有了突破性進(jìn)展,這為得到高分辨率地震剖面奠定了基礎(chǔ).但要由這些資料得到需要的高分辨率地震剖面,通常還需要借助于提高分辨率處理技術(shù)。研究背景傳統(tǒng)褶積模型假設(shè)最小平方反褶積、預(yù)測(cè)反褶積、變模反褶積、同態(tài)反褶積、最小熵反褶積、基于互信息率準(zhǔn)則的盲反褶積、寬帶約束反演以及譜白化基于傳統(tǒng)褶積模型的提高分辨率方法:子波是平穩(wěn)的,即假設(shè)子波在地下傳播過程中不隨時(shí)間變化非平穩(wěn)褶積模型(Ricker(1940))波在地球介質(zhì)中傳播時(shí),由于波前擴(kuò)散和吸收衰減等效應(yīng)使子波振幅變小且子波展寬,由于層間散射而使子波增加一個(gè)“尾巴”,也就是說子波在地下傳播時(shí)發(fā)生變化,反射地震記錄是這些具有不同到達(dá)時(shí)的子波的疊加Ziolkowski稱這種模型為“反射地震記錄的變子波模型”如果把隨傳播時(shí)間變化的子波看成一個(gè)系統(tǒng),反射系數(shù)序列作為系統(tǒng)的輸入,這個(gè)系統(tǒng)可看作時(shí)變系統(tǒng),研究這類系統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論是擬微分算子理論地震記錄的非平穩(wěn)性主要是由波前擴(kuò)散和地層吸收衰減效應(yīng)引起的。波前擴(kuò)散可以用幾何擴(kuò)散函數(shù)來校正。地層吸收衰減引起的非平穩(wěn)效應(yīng),即所謂的Q效應(yīng)。反Q濾波和時(shí)變譜白化方法是常用的地層吸收衰減補(bǔ)償方法。反Q濾波存在問題:由于地下介質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,Q值往往難以求準(zhǔn),從而影響反Q濾波的準(zhǔn)確程度。時(shí)變譜白化存在問題:參數(shù)需要人為確定,若參數(shù)選擇不好,對(duì)效果影響較大,并且處理后的數(shù)據(jù)的振幅相對(duì)關(guān)系難以描述。2001年,Margrave和Lamoureux提出了一種Gabor反褶積方法,直接將Wiener反褶積算法擴(kuò)展到待分析信號(hào)為非平穩(wěn)的情況。這種方法不需要預(yù)先估計(jì)Q值就可完成反Q濾波,但是這種處理方法對(duì)平滑窗依賴性較強(qiáng),窗不合適,效果會(huì)較差,而且經(jīng)這種方法處理后的地震記錄不能很好地刻畫反射系數(shù)的局部能量相對(duì)關(guān)系,直觀地講會(huì)產(chǎn)生等幅效應(yīng),很像經(jīng)自動(dòng)增益控制(AGC)處理后的結(jié)果,這在某些情況下不利于地震資料解釋。2002年,Margrave,David等人對(duì)上述方法進(jìn)行改進(jìn),用雙曲型平滑代替矩形窗平滑,壓制了AGC效應(yīng)。2005年,Margrave,Gibson等人系統(tǒng)地闡述了Gabor反褶積方法的原理。Gabor反褶積方法由于采用均勻Gabor標(biāo)架分析信號(hào),分析窗的長度難以適應(yīng)待分析信號(hào)各段的情況;并且由于按照單Q值模型同時(shí)求解不同時(shí)刻的反褶積算子,使得該方法不能用于地層Q值隨深度變化的情況。本方法通過建立反射地震記錄變子波模型的數(shù)學(xué)表示式,揭示非平穩(wěn)地震記錄時(shí)頻分布的特性,引入一種自適應(yīng)分子分解時(shí)頻分析方法,在地震數(shù)據(jù)地層結(jié)構(gòu)的約束下構(gòu)造一組自適應(yīng)于地震記錄的分析時(shí)窗,對(duì)地震記錄進(jìn)行自適應(yīng)非均勻劃分,并用這些時(shí)窗生成分子Gabor標(biāo)架,在分子Gabor域利用非線性壓縮映射提取時(shí)變子波對(duì)非平穩(wěn)地震記錄做頻譜拓寬和振幅校正,然后反變換回時(shí)間域得到相對(duì)保幅的高分辨率處理結(jié)果。該方法較傳統(tǒng)基于平穩(wěn)地震記錄提高分辨率方法,其適用條件更接近于地下實(shí)際情況,較常規(guī)的非平穩(wěn)地震記錄高分辨率處理方法更適應(yīng)于地震記錄各段不同的特性,是一種相對(duì)保幅的提高地震資料分辨率的方法。高靜懷,汪玲玲,趙偉.基于反射地震記錄變子波模型提高地震記錄分辨率[J].地球物理學(xué)報(bào),2009,52(5):1289-1300.研究背景主要內(nèi)容技術(shù)原理模型試算實(shí)際資料處理與結(jié)論技術(shù)原理構(gòu)造分子Gabor窗變換到分子Gabor域拓頻能量補(bǔ)償反變換到時(shí)間域技術(shù)流程實(shí)現(xiàn)流程技術(shù)原理1)構(gòu)造分子-Gabor窗,將非平穩(wěn)地震記錄自適應(yīng)地劃分為若干平穩(wěn)的片段,每個(gè)片段中擁有一個(gè)近似不變的等效子波,且所述等效子波易于從該片段中提取出來;2)用第1)步構(gòu)造得到的分子-Gabor窗生成分子-Gabor標(biāo)架,將非平穩(wěn)地震記錄變換到分子-Gabor域;3)在分子-Gabor域,對(duì)每個(gè)分子-Gabor窗內(nèi)的地震記錄片段所對(duì)應(yīng)的分子-Gabor系數(shù)進(jìn)行拓頻和能量補(bǔ)償處理;4)將處理后的分子-Gabor系數(shù)反變換到時(shí)間域,得到提高分辨率后的地震記錄。所述步驟1)中,分子-Gabor窗通過單位分解法構(gòu)造,具體分為三個(gè)步驟:①生成滿足單位分解的原子窗族intgen_matrix_g(size_tl,const
floatsi,gsl_matrix_float*matrix_g):生成原子窗矩陣/l為計(jì)算fft的點(diǎn)數(shù),si為采樣間隔,matrix_g為生成的原子窗矩陣/g=(1/(sqrt(2*pi)*r))*exp(-t.^2/(2*r*r))原子窗函數(shù)其中r:radius=n_win*(int)(si*1000)/(scale*1000)n_win:半窗長,scale:一個(gè)常數(shù),默認(rèn)取3Scale=1Scale=3Scale=6原子窗matrix_g歸一化原子窗,構(gòu)成單位分割②構(gòu)造初始分子-Gabor窗這個(gè)過程程序中沒有,為什么?技術(shù)原理s(t)的包絡(luò)為:地震道的包絡(luò)峰值在一定程度上可以大致反映地層的層序結(jié)構(gòu)。因此,如果使用地震道的包絡(luò)峰值約束分子窗的構(gòu)造,那么構(gòu)成的分子窗在橫向上將與地層結(jié)構(gòu)有關(guān),有利于保持處理后資料的橫向連續(xù)性。兩級(jí)差分算出峰值點(diǎn)包絡(luò)包絡(luò)差分符號(hào)2級(jí)差分分子窗③對(duì)初始分子-Gabor窗進(jìn)行能量歸一化,得到分子-Gabor窗自適應(yīng)分子窗的構(gòu)造方法如圖1(b)所示,選取信號(hào)包絡(luò)峰值處的加權(quán)瞬時(shí)頻率(﹡處所示),對(duì)它們作保邊緣平滑擬合,檢驗(yàn)出偏離擬合曲線較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn),將它們?nèi)サ粢员阆硬ǜ缮鎸?duì)加權(quán)瞬時(shí)頻率的影響,然后用線性插值去填充去掉的點(diǎn),如此反復(fù)迭代直到擬合曲線上的值不再有大的變化,從而得到圖1(b)中的“○”點(diǎn)。根據(jù)兩個(gè)“○”點(diǎn)間的差值和“○”點(diǎn)之間的距離計(jì)算各窗的分割點(diǎn),如圖1(b)中“+”所示,將兩個(gè)“+”間的相鄰小原子窗疊加起來就得到了圖1(c)所示的自適應(yīng)分子窗。Fig.3Schematicdiagramofadaptivemoleculardecomposition(AMD).(a)Thenonstationarysyntheticseismicsignal(solidline)withitsenvelope(dashedline)andenvelopepeaks(greenstars);(b)TheWDIF(greensolidline)locatedattheenvelopepeaks(greenstars),theirEPSfit(boldredcircles),andthe“+”illustratesthepartitionpoints;(c)Theadaptivemolecularwindowswhichsumto1;(d)Energynormalizedadaptivemolecularwindows;(e)TheAMDamplitudespectrumofthesignalinFigure3a;(f)Thereconstructedsignal;(g)Thereconstructionerrors.步驟3拓頻和能量補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵技術(shù)有兩個(gè):時(shí)變子波提取和高分辨率處理壓縮映射方法估計(jì)等效子波振幅譜擬合振幅譜等效子波的振幅譜引起該段地震記錄頻帶變窄,分辨率降低。從該段地震記錄中剔除等效子波的效應(yīng),就可提高該段地震記錄的分辨率。以第k段為例,為了提高第k個(gè)片段的分辨率,采用零相位Wiener反褶積算法拓寬該片段的頻帶:(9)(10)高分辨率處理-拓頻本發(fā)明給出了一種基于地震記錄變子波模型提高非平穩(wěn)地震資料分辨率的方法,該方法以現(xiàn)代擬微分算子理論為基礎(chǔ),以自適應(yīng)時(shí)-頻分析方法為工具,處理后的地震資料具備高分辨率和相對(duì)保持振幅特性。將該方法用于處理非平穩(wěn)合成地震記錄,結(jié)果表明該技術(shù)較之普通的譜白化技術(shù)不僅能夠更好地保持原始記錄的相對(duì)能量關(guān)系,而且能夠恢復(fù)衰減的高頻能量,且該技術(shù)能夠更好地適用于地層Q值隨深度變化的情況。結(jié)論本質(zhì)就是自適應(yīng)分時(shí)窗維納反褶積研究背景主要內(nèi)容技術(shù)原理模型試算實(shí)際資料處理與結(jié)論圖2給出了合成地震記錄算例圖,其中圖2(a)是反射系數(shù)序列;(b)是非平穩(wěn)合成地震記錄;(c)是(b)中信號(hào)對(duì)應(yīng)的能量歸一化后的分子-Gabor窗;(d)是譜白化方法處理的結(jié)果;(e)和(f)分別為(8)式和(17)式對(duì)應(yīng)的自適應(yīng)拓頻處理后的高分辨地震記錄。對(duì)比圖2(a)和(b)可見,反射系數(shù)①,②,③和④在(b)中不清晰。①和②在(d)中比在(b)中清晰,然而③和④在(d)中仍然不清晰。在圖2(e)和(f)中,反射系數(shù)①,②,③和④都得到很好的刻畫。并且圖2(e)中的高分辨地震記錄保持了圖2(b)所示原始地震記錄的相對(duì)能量關(guān)系;圖2(f)中的高分辨地震記錄恢復(fù)了衰減的能量,與圖2(a)中的反射系數(shù)序列有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。Fig.1(a)Thenonstationarysyntheticseismicsignal,(b)TheadaptiveGabormolecularwindows,(c)TheGaboramplitudespectraofthesignalinFigure1a,(d)TheenvelopesoftheGaboramplitudespectrainFigure1cand(e)ThecompensatedGaboramplitudespectra.Fig2CompensationwithuniformGaborwindows.(a)The70HzRickersourcewavelet;(b)Thesyntheticreflectivity;(c)Thesyntheticseismicsignalwithoutabsorption;(d)Thesyntheticseismicsignalwithabsorption(t=0-0.5s,Q=80;t=0.5-1s,Q=60.Thesamplingintervalis1ms);(e)TheuniformGaborwindows(180sampleswithGaussiantaper);(f)ThecompensatedseismicsignalusingtheuniformGaborwindowsinFigure1e;(g)UniformGaborwindows(240sampleswithGaussiantaper);(h)ThecompensatedseismicsignalusingtheuniformGaborwindowsinFigure1g.Verticalaxisistheamplitude,theabscissaisTime(s).參數(shù)名稱物理意義單位值域范圍默認(rèn)值參數(shù)選取原則及參數(shù)變化對(duì)結(jié)果的影響分析nfreq計(jì)算頻率數(shù)(一般比截止頻率稍大)Hz大于截止頻率,小于奈奎斯特頻率120值越大,估計(jì)的時(shí)變子波振幅譜的點(diǎn)數(shù)越多cutfreq截止頻率Hz對(duì)數(shù)據(jù)做頻譜分析得到80此為重要參數(shù),確定了估計(jì)時(shí)變子波振幅譜參數(shù)時(shí)所采用的數(shù)據(jù)的有效范圍eta維納濾波器的穩(wěn)定因子,可壓制噪聲無0.005-0.010.005值越大,抑噪能力越強(qiáng),但是同時(shí)也降低了分辨率halfwin原子窗的半窗長采樣點(diǎn)數(shù)無大于半個(gè)子波波長120半窗長越長,平均效應(yīng)越明顯(在突變的地方體現(xiàn)的是周圍數(shù)據(jù)的平均效應(yīng))選擇合適的截止頻率半窗長越長,平均效應(yīng)越明顯(在突變的地方體現(xiàn)的是周圍數(shù)據(jù)的平均效應(yīng))eta值越大,抑噪能力越強(qiáng),但是同時(shí)也降低了分辨率研究背景主要內(nèi)容技術(shù)原理模型試算實(shí)際資料處理與結(jié)論1290Eta=0.05Eta=0.01Eta=0.005eta值越大,抑噪能力越強(qiáng),但是同時(shí)也降低了分辨率1290halfwin=10halfwin=30halfwin=120halfwin值越大,信噪比越高,橫向連續(xù)性越好1290nd=80,nc=50計(jì)算頻率和截止頻率要和資料相適應(yīng),不宜過小,也不宜過大,過小分辨率不會(huì)提高,過大會(huì)出現(xiàn)毛刺,降低信噪比nd=150,nc=110nd=100,nc=80在選取參數(shù)之前先對(duì)資料進(jìn)行頻譜分析,如下圖所示先分析地震資料淺層的振幅譜,圖中地震資料的振幅譜在120Hz之后已經(jīng)很小,可將截止頻率選在120~140Hz之間,此處我們選130Hz,計(jì)算頻率數(shù)比截止頻率稍大,可選為180Hz。故根據(jù)下圖,nfreq可取為180,cutfreq取為130。Fig.8Compensationofrealseismicdata.(a)Theoriginalseismicdataand(b)Thecompensatedseismicdatausingtheadaptivemoleculardecompositionabsorptioncompensationmethod.Figure3:ArealdataexamplefromCNOOC.(a)Aprofilefromoriginalrealseismicdata;(b)ThehighresolutionprofilebyASBM;(c)Thehighresolutionprofilebythetime-variantspectralwhiteningmethodusingamainstreamcommercialsoftware.ThewelllogderivedsyntheticsareinsertedinFigures3band3c結(jié)論自適應(yīng)劃分的引入,使得本文方法不再要求反射系數(shù)序列是白的,而且能較好地保持原地震記錄中局部能量的相對(duì)關(guān)系.對(duì)比本文提出的方法與普通譜白化方法,模型及實(shí)際資料算例的結(jié)果均表明,前者在拓寬地震資料頻帶及保持地震記錄局部能量相對(duì)關(guān)系方面均明顯優(yōu)于后者.另外,本文中給出的反射地震記錄變子波模型的數(shù)學(xué)表示式,在地震資料處理中有實(shí)用價(jià)值,在研制新的處理方法方面可提供理論指導(dǎo).
這種方法基于非平穩(wěn)地震記錄假設(shè),較傳統(tǒng)基于平穩(wěn)地震記錄提高分辨率方法更接近于地下實(shí)際情況,適合于整段地震記錄處理。從以上分析也知,該方法得到的高分辨率數(shù)據(jù)頻帶實(shí)現(xiàn)了真正意義的拓寬,低頻和高頻能量都得到提高,且不改變?cè)紨?shù)據(jù)振幅譜形態(tài),保真性較好,能為屬性分析和地震反演帶來分辨率更高的結(jié)果,且由于頻率成分更加豐富,適合于分頻處理等。但相對(duì)于其它方法,這種方法目前的計(jì)算效率較低。謝謝!懇請(qǐng)各位領(lǐng)導(dǎo)、專家批評(píng)指正!所述步驟3)中,在分子-Gabor域?qū)γ總€(gè)地震記錄片段進(jìn)行頻帶拓寬和振幅校正。本發(fā)明針對(duì)不同情況給出兩種方法,可根據(jù)實(shí)際需要選其中一種。零相位Wiener反褶積算法(a)TheenvelopeoftheamplitudespectruminthefourthmolecularwindowinFigure1d(greensolidline)andtheamplitudespectrumofthereferencewavelet(bluesolidline),wherefc1isthecut-offfrequencyofthereferencewavelet;(b
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