[发明专利]一种基于自适应最优核时频分布的地震衰减定性估计方法无效
申请号: | 201310272627.8 | 申请日: | 2013-07-01 |
公开(公告)号: | CN103364832A | 公开(公告)日: | 2013-10-23 |
发明(设计)人: | 高静怀;王晓凯;陈文超 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G01V1/30 | 分类号: | G01V1/30 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 蔡和平 |
地址: | 710049 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 最优 核时频 分布 地震 衰减 定性 估计 方法 | ||
技术领域
本发明属于地球物理勘探领域,涉及一种定性地震衰减估计方法,特别涉及一种基于自适应最优核时频分布的地震衰减定性估计方法。
背景技术
地震波在地下介质中传播,散射和吸收衰减特性等均与频率有关,因此时频分析是地震信号分析的重要手段。Fourier变换已在地震信号处理中取得了很多应用,例如:去噪、频谱分析等,所以也是目前商业处理软件必备的技术模块。加窗傅立叶变换用移动的窗函数来截取信号,然后对分析窗内的信号做傅立叶变换。加窗傅立叶变换高频处和低频处的时间-频率联合分辨率是固定的。连续小波变换在低频处使用大尺度来获得较宽的窗函数,在高频处使用小尺度来获得较窄的窗函数,因此在高低频有不同的时间-频率联合分辨率。连续小波变换利用尺度来控制窗的宽窄,获得的是时间-尺度分布,而尺度和频率并无直接的对应关系。S变换直接利用频率控制窗函数的宽窄,既保留了小波变换的优点,又克服了小波变换尺度和频率没有对应关系的缺点。上述加窗傅立叶变换、小波变换及S变换均为线性变换,其时间-频率联合分辨率均受限于不确定性原理。Wigner-Ville分布具有最高的时间-频率联合分辨率,但是受交叉项干扰严重,因此在实际应用中受限。Cohen类时频分布利用不同的核函数对Wigner-Ville分布进行滤波以抑制交叉项干扰,得到不同的时频分布,因此Cohen类时频分布的结果完全取决于核函数。许多学者设计了固定型核函数,因此只能适合分析特定种类的信号。Baraniuk和Jones提出依赖信号的最优核时频分布,在整个时间持续期内根据信号对核函数进行迭代优化,获得一个适应于信号的时频分布。Jones和Baraniuk对依赖信号的时频分布进行改进,提出自适应最优核时频分布。该分布的核函数是随时间的变化而变化的,故而自适应最优核时频分布具有较高的时间-频率联合分辨率以及良好的交叉项抑制能力。多位学者将该分布用于分析线性调频信号,取得了较好的效果。此外,常用的时频分析方法还有匹配追踪算法及其改进算法等,并得到了广泛的发展和应用。
Taner等人于1979年观察到地震波在穿过含气储层以后视频率会降低,而这种视频率的异常可以用来指示含气储层。为了提取这种异常,需要时频分析的方法。多种时频分析方法已被用来检测这种高低频分量的不同衰减特性,并将其用于直接碳氢储层指示:匹配追踪类方法被广泛用于直接碳氢储层检测以及碳氢引起的低频阴影检测,但是匹配追踪类方法的结果对字典依赖性较强且运算量巨大;陈文超和高静怀等人研究含气储层对地震波的影响,并利用改进的匹配地震子波作为母小波对地震波衰减特性进行分析,在某油田的实际应用取得了明显效果;陈学华等人分析了低频阴影的机理,利用广义S变换对某地区三维实际资料进行频谱分解,能够检测油气储层的低频阴影,刻画油气储层的空间展布。然而稳定的、时间-频率联合分辨率高的时频工具仍是关键。匹配追踪类时频分析方法具有很高的时间-频率联合分辨率,但是计算极为耗时且结果不稳定,此外结果受所选取的字典影响。常用的连续小波变换及广义S变换结果很稳定,但其时间-频率联合分辨率受限于不确定性原理,并且在高频处和低频处的时间-频率联合分辨率不,因此,影响分析结果。
发明内容
针对上述缺陷或不足,本发明提供了一种基于自适应最优核时频分布的地震衰减定性估计方法,目的在于克服上述时频分析方法的缺点,利用高频/低频处具有相同分辨率且时频分辨率能够突破不确定性原理的自适应最优核时频分布作为时频分析工具,根据地震波在穿过含气储层后高频分量和低频分量衰减不同的原理,实现对地震衰减定性进行估计。
为达到以上目的,本发明的技术方案为:
包括以下步骤:
1)采集原始地震数据
采集原始地震数据的道号、线号、以及采样点号时间,对采集到的原始地震数据进行预处理,得到叠后地震数据体,记为S(x,y,t),其中x表示道号,y表示线号,t表示采样点号时间;
2)拾取地震数据目标层的层位
拾取目标层位及目标层上方的层位,记目标层位为HT(x,y),目标层位上面的层位为HA(x,y);
3)确定高频频率fH和低频频率fL
首先,对目的层邻近的地震数据进行频谱分析,然后选择高频频率fH和低频频率fL;
4)对叠后地震数据体中每道信号计算自适应最优核时频分布并得到高频分量AOKTFR(x,y,t,fH)和低频分量AOKTFR(x,y,t,fL);
5)确定修正因子α(x,y)
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