基于时频域谱模拟的油气检测技术

地震波穿过含油气储层时,高频能量相对于低频能量衰减更快,地震波频谱特征表现为"低频能量相对增加、高频能量相对衰减"。利用改进S变换对地震数据进行频谱分析,在时频域内通过谱模拟方法得到地震数据的子波谱,能够有效消除反射系数的影响,通过油气藏检测技术识别储层的含油气性,能够进一步提高含油气储层的刻画精度。实际地震资料的油气检测结果与钻井结果一致,验证了该方法的可行性。     

时频域谱模拟反褶积方法研究

由于地层的吸收衰减作用,地震波在传播过程中不断衰减,振幅谱有效频带变窄,降低了地震剖面的分辨率。 经窗函数能量归一化后的广义 S 变换能在保持时间分辨率不降低的前提下,提高频率域的分辨率。将改进广义 S 变换与谱模拟反褶积方法相结合,克服了傅里叶变换中复杂的时窗大小问题,能更好地适应地震信号是平稳信号的假设条件。 通过模型试算和实际地震资料处理,有效地提高了地震资料的分辨率,以及薄储层的识别和精细储层的描述能力,验证了该方法的可行性。     

利用储层的频谱吸收特性识别油气藏

窗函数能量归一化的改进广义S变换能在保持时间分辨率不降低的前提下,提高频率域分辨率。本文基于改进广义S变换,通过黏弹性介质波动方程正演模拟,研究黏弹性介质储层的频谱吸收特性。地震波穿过含油气储层时,高频能量相对于低频能量衰减更强,其频谱特征为低频能量相对增加、高频能量相对衰减,因此储层的频谱吸收特性能很好地指示储层的油气富集程度。理论模型和实际井旁地震道的频谱分析结果验证了应用频谱吸收特性检测储层含油气性的有效性和可行性。     

基于谱分解的气藏识别技术与应用

 地震波传播穿过含油气砂岩时,高频能量发生明显衰减,研究地震波的这种衰减特征可以为油气检测提供有效信息。本文利用三类含气砂岩模型,针对完全弹性介质和盖层为弹性介质、储层为衰减介质两种情形,利用基于波动理论的反射率法分别正演模拟其相应的叠前地震记录,并利用广义S变换对模拟记录进行分频处理,分析不同频率时AVO特征。研究表明,弹性介质条件下AVO响应曲线不受频率影响;盖层为弹性介质、储层为衰减介质时不同频率的AVO响应曲线不同,随频率增加地震波衰减增大。据此对S油田实际资料进行分析,结果表明含气层表现出异常高衰减特性,利用谱分解技术可以有效预测气层的分布。     

低频阴影的数值模拟与检测

 为了研究低频阴影与油气储集的相关性,本文将一维黏滞型波动方程拓展至三维,并推导其频率—波数域波场延拓公式。利用黏滞型波动方程对饱含流体地质模型进行低频阴影的数值模拟,发现它能刻画由于流体弥散性、黏滞性以及速度频散引起的反射同相轴时移、相位畸变、主频降低和振幅衰减及低频阴影现象。良好的时频分析方法是检测低频阴影的关键。通过引入两个参数改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体需要进行调整,构建的广义S变换具有更加优越和灵活可调的时频聚集性能,能实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解。文中利用广义S变换对实际三维地震资料进行了瞬时谱分解处理,不仅能检测油气储层的低频阴影,而且可以刻画油气储层的岩性边界和空间展布,减小油气储层检测的多解性。     

曲波域瞬时衰减能量属性在储层识别中的应用研究

地震波在含油气储层中传播时,主频降低,振幅出现明显的衰减异常,为油气检测提供了有效信息。利用曲波变换的多尺度特性,提出了曲波域衰减能量属性识别储层的方法,首先利用曲波变换对地震数据进行分频处理,然后在曲波域应用扩展的2DTeager-Kaiser能量算子(TEO),得到突出地震信号急剧变化的多尺度数据子体,实现对气、水层的区分。实际地震资料的应用效果表明,曲波域衰减能量属性能够有效地识别含不同流体储层的强振幅异常,与基于常规时频分析技术计算的衰减能量属性相比,可以更为准确地预测含气储层。     

基于广义S变换的低频瞬时能量谱油气检测技术

讨论了S变换的优良性质,并对S变换作了进一步推广。将从地震资料中提取的地震子波代替S变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义S变换。通过对原始地震数据做广义S变换,得到了S域中单频率段的复地震道;由单频率段的复地震道进一步求取瞬时属性,得到了广义“三瞬”,即广义瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位(也称单频段的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位)。当储层中含有流体或气体时,会引起地震波能量和频率的变化,表现为高频段能量的衰减和低频段能量的增强,故利用基于广义S变换的低频瞬时能量谱可进行油气检测。     

基于Lucy-Richardson算法和广义S变换的Q值提取

品质因子Q能够定量衡量地震波的衰减。当地层厚度较薄时,常规的时频分析方法很难满足Q值估计的精度要求,其稳定性差。为此,将Lucy-Richardson算法与广义S变换相结合,推导出了新的谱比法品质因子估算公式。该方法引入高斯窗函数的尺度调节因子λ和p调节时窗函数的宽度和幅值,将广义S时频谱与高斯窗的Wigner-Ville分布代入Lucy-Richardson算法中,再利用对数谱比值与一个新定义的参数γ进行拟合,得到Q值。利用复杂模拟信号验证了Lucy-Richardson算法-广义S变换的分辨率及聚集性,然后利用粘弹性层状模型进一步验证了该方法提取Q值的准确性。实际地震资料的应用结果表明,基于Lucy-Richardson算法-广义S变换提取的Q值能准确区分含油气区域和围岩,与井资料吻合良好。     

优势振幅和因子在渤海L油田油气检测中的应用

常规的高频衰减、低频增强等油气检测方法在渤海海域浅层油气田应用效果好,而在中深层油气田受地震资料品质、复杂构造、油气检测方法的选择等因素影响,效果不明显.为提高中深层油气田的油气检测精度,利用基于Gabor变换的反褶积方法将所提高研究区地震资料的主频和有效频宽,为油气检测研究提供基础;利用基于含可变因子的广义S变换对地...     

相位校正S域反褶积方法及应用

反Q滤波和时频（S）域反褶积都可以提高衰减地震记录的分辨率。通常指数增益导致反Q过程不稳定;而时频域反褶积虽然可以很好地适应地震记录的非平稳性,但只能去除子波振幅谱的影响,无法准确提取子波相位谱,从而影响反褶积结果。为此,引入反Q滤波的相位校正方法,使衰减地震记录零相位化,优化反褶积的基础条件;再通过改进的广义S变换在S域实现反褶积,达到高分辨处理的目的。模型数据测试和辽西实际数据应用的结果均表明,相位校正S域反褶积能得到更准确的结果,是识别薄互层和刻画地层尖灭点的有效方法。     

基于希尔伯特-黄变换的地震信号时频谱分析

希尔伯特-黄变换（Hilbert—Huang Transform,HHT）是分析非线性、非稳定信号的一种新方法,能清晰地刻画地震信号的时频能量分布。首先将信号分解为有限数量的固有模态函数IMF,再对这些IMF求解瞬时频率,进而获得信号的时频谱。应用理论模型和实际地震道数据进行了试算,并与S变换谱进行了对比,证明该方法比S变换具有更好的时频域刻画能力。对实际二维地震剖面做HHT变换求得希尔伯特谱,提取分频剖面分析认为,HHT瞬时谱具有一定的油气检测能力。     

基于小波变换提取吸收系数方法及应用

地震信号的衰减吸收与岩石岩性、地层含油气情况密切相关,地震信号的频率信息能较敏感地反映地层吸收系数的影响。地震信号具有持续时间短、突变快等特点,属于典型的非平稳随机信号。小渡变换能够对信号进行精确的时频分析,同时小波函数的多样性使小渡变换具有很强的灵活性和适应性。在实际勘探区域的数据中,利用小波变换进行时频分析,并利用频谱比法对小波变换的振幅谱提取吸收系数。应用结果表明,该方法对含气储层的识别效果较好．对后期开发工作有较好借鉴意义。     

基于匹配追踪谱分解的时频域FAVO流体识别方法

基于Morlet小波的快速动态匹配追踪高分辨率谱分解算法,对比研究了短时傅立叶变换、S变换、连续小波变换及匹配追踪Wigner-Ville分布的时频分辨特征。在此基础上,为充分利用叠前地震资料中蕴含的振幅和频率信息,将快速匹配追踪谱分解方法与体现流体因子的频变AVO(FAVO)反射特征方程相结合,并依靠匹配追踪算法的高时频分辨特性,发展高分辨率时频域FAVO直接反演方法,该方法将常规谱均衡过程构建于目标泛函中,减少了频散属性提取过程的中间环节,避免了在消除"子波叠印"时引入的累计计算误差。模型测试和实际资料处理表明,该频散属性反演方法有助于精细刻画油气藏位置,是一种可靠性较高的储层流体类型检测方法。     

Morlet小波分频处理在提高地震资料分辨率中的应用

利用常规方法对地震资料进行处理，其频带受原始地震资料频带的制约，通常不能满足精细储层预测和描述的需要，为此，提出了一种Morlet小波变换分析方法来提高地震资料的分辨率。该方法具有良好的时频局部化性质而优于传统的傅里叶分析方法。Morlet小波变换分析作为叠后地震资料分频方法更适应于地震频谱分析。首先利用Morlet小波变换建立恰当的小波滤波器组，然后对地震信号做相应频谱分析，分别对单道数据及实际资料进行处理，得到了不同尺度的地震资料，最后对处理结果进行了分频反演。最终结果表明，用Morlet小波变换分析处理后的地震资料，其品质得到了明显的改善，处理后的剖面同相轴变细，频带变宽，分辨率得到了提高。     

频谱成像技术在泌阳凹陷深凹区储层预测中的应用

针对泌阳凹陷深凹区砂岩储层厚度变化快、横向相变复杂、薄层储层精细刻画难度较大等特点,在泌204井井区应用了地震频谱成像技术,并对砂岩储层频谱成像响应特征进行了分析。阐述了频谱成像技术的基本原理,为克服离散傅里叶变换时窗长度选择上的困难,采用以小波变换为基础的时频分析技术,建立薄储层与频率之间的调谐关系。在精细层位标定的基础上,基于深凹区三维地震资料,采用分频技术生成了泌204井井区不同频段调谐频率下的地震能量数据体,并进行了薄储层分辨能力分析;然后基于地震能量数据体,进行了砂体储层的边界和空间分布检测,提出了有利目标区。预测结果与实际地质情况较为吻合。     

频率域储层预测技术研究

地震信号在频率域和时间域表现出不同的特征，利用频率域的地震信号，可以更好地进行储层预测。利用傅立叶变换和小波变换等数学工具，研究了地震数据在频率域的特征，开发出了小波域时频分析技术、分频地震相技术、频谱相关技术、频谱分解储层成像技术等多种频率域储层预测技术，将这些技术在实际地震资料中进行了应用，取得了较好的效果。     

基于S变换和变分法的品质因子Q估计方法

品质因子Q是定量描述黏弹性衰减的重要参数,准确估计Q值有利于储层识别、烃类检测,还可用于反Q滤波来提高地震资料的分辨率。传统的Q值估计方法包括对数谱比法、中心频率偏移法和峰值频率偏移法等,其中对数谱比法的抗噪性较差,而中心频率偏移法和峰值频率偏移法则存在依赖地震子波类型的问题。针对这些问题,提出一种基于S变换和变分法提取品质因子Q的方法。首先,通过研究非平稳褶积模型,推导出非平稳地震数据在S变换域的近似表示形式;其次,在近似表示的基础上,建立了关于品质因子Q和地震子波的目标函数,并基于变分法最小化目标函数,得到Q值估计表达式;最后,为了提高该方法的准确性与抗噪性,设计了一种自适应积分区间选择的方案,该方案可根据地震数据的时频谱自动计算积分区域的频率参数。模型算例测试结果表明,所提出的Q值估计方法不依赖于地震子波的类型和窗函数的长度,同时对噪声具有较好的鲁棒性。实际数据计算结果进一步验证了该方法在Q值估计中的有效性。     

融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计

地震子波的提取对于地震资料处理有着至关重要的作用。地震子波由振幅谱与相位谱表征,因此估计地震子波的振幅谱是关键步骤。常用的地震子波振幅谱提取方法对反射系数类型以及地震子波形态都有一定限制,导致这些方法无法广泛应用于实际地震数据处理。为了准确获取地震子波振幅谱,提出一种融入先验信息的深度学习方法。首先,基于地震子波谱具有光滑性这一先验信息,对观测地震数据进行预处理;然后,将平滑后的地震记录振幅谱输入一个12层的深度神经网络,得到地震子波振幅谱。与传统的谱模拟方法相比,该方法不需要任何反射系数假设,不仅能够对单峰和非单峰地震子波振幅谱进行很好的估计,还可避免各种多项式拟合方法中的参数估计以及有效频段估计带来的计算误差,具有较好的抗噪性。模型算例和实际数据的测试结果都证明了该方法的优越性。     

基于频变AVO反演的深层储层含气性识别方法

地震波在地下含油气介质储层中传播时会发生地震振幅的衰减与弹性特征频散现象,造成深层含油气储层地震流体识别困难。为此,基于Chapman裂隙—孔隙微结构衰减理论模型,分析多种频变弹性参数的流体敏感程度,优选出Gassmann流体项的频散程度作为深层储层含气性预测的识别因子;联合连续小波变换时频谱分解方法对部分角度叠加地震数据展开频谱分析确定参考频率;在此基础上,研究基于贝叶斯Cauchy约束准则的叠前地震频变Gassmann流体项反演优化方法,利用频变Gassmann流体项反演结果指导储层的流体检测,并在我国近海某盆地P探区对该方法进行了深层储层含气性预测验证。研究结果表明,该方法可以实现基于叠前地震资料的频变Gassmann流体参数的可靠提取,由其所得到的深层储层流体识别结果与实际测井解释结果吻合度较高。结论认为,频变Gassmann流体项能够有效识别深层储层的流体类型,为深层天然气层的识别提供了新的技术思路和方法。