[发明专利]一种在沉积地层中识别与提取周期性波动的方法及系统

说明书

本发明公开了一种在沉积地层中识别与提取周期性波动的方法及系统，该方法包括：首先建立地层沉积速率曲线，然后作小波基函数对沉积速率曲线作离散小波变换，在小波分解的细节分量中寻找有稳定周期的曲线，再根据离散小波变换的重构方法恢复受该周期性波动影响的沉积波动曲线，最后根据离散小波变换的信号重构公式写出该沉积波动曲线的波动方程，并应用该波动方程计算钻井未钻达地层的沉积波动曲线，根据该波动曲线反映的沉积速率变化可预测未钻达地层的地质情况。本发明中的方法及系统扩充了波动分析的技术方法，可以从沉积速率曲线中快速分解和提取出周期波，操作简便易行，有利于波动分析研究在实际工作中的推广应用，解决生产中的实际问题。

技术领域

本发明涉及地球物理勘探技术领域，具体涉及与盆地波动分析有关的一种在沉积地层中识别与提取周期性波动的方法及系统。

背景技术

沉积盆地波动分析是从一些周期的、似周期的、非周期的地质现象中分解出有规律的波动过程并建立波动方程，实现对地质过程定量研究的一种方法。波动周期识别作为盆地波动分析研究中的关键技术，目前常用的方法是滑动窗口滤波法，即：利用尺度变化的滑动窗口对沉积速率曲线进行滑动滤波分析，根据分析结果识别和提取具有周期性的波动曲线。

由于盆地沉积演化过程受多层次周期与非周期性因素控制和影响，盆地内充填的沉积往往表现为周期性兼随机性、突变性和“多时间尺度”等特征，因此要识别和提取出盆地沉积演化过程中的多层次周期性波动因素控制下的周期性波动过程，需要有更精细的沉积速率曲线。

使用滑动窗口滤波法对分辨率更高的精细沉积速率曲线进行周期性波动识别与提取时，由于更精细的沉积速率曲线的分辨率高，变化频率快，地质滤波滑动窗口尺寸变化需要以小步长变化，为得到更丰富的周期信息，还需要有更长的钻井深度，这增加了识别与提取周期性波动的难度和复杂性。因此针对更精细的盆地沉积速率曲线开展波动分析时，需要有新的、简便的方法对记录在沉积地层中的周期性波动进行识别与提取。

发明内容

针对现有周期性波动识别与提取技术存在操作复杂、难度大的问题，本发明的目的是：应用小波分析技术，提出一种简便易行，且操作难度小、效率高的周期性波动识别与提取方法及系统。

本发明提供一种在沉积地层中识别与提取周期性波动的方法，包括以下步骤：

S10：建立地层沉积速率曲线；

S20：对步骤S10中的地层沉积速率曲线作离散小波分析，得到分析结果；

S30：在步骤S20得到的分析结果中寻找有稳定周期的曲线，并归纳出相应的数学方程；

S40：对步骤S30得到的所述曲线分别进行信号重构，此时得到的曲线即为相应周期性波动影响下的综合沉积波动曲线；

S50：根据步骤S40得到的波动曲线建立相应的的波动方程；

S60：根据步骤S50建立的波动方程做出钻井未钻达的地层的沉积波动曲线预测。

在本发明的一个实施例中，步骤S20中所述的离散小波分析是以Meyer小波作为母小波进行离散小波变换分析。

在本发明的一个实施例中，步骤S20中所述分析结果为一系列分解得到的近似分量曲线A_N和细节分量曲线D_N，N取值为一系列正整数，所述正整数取自正整数集{1，2，……，K-1，K}，其中K为分解的次数。

在本发明的一个实施例中，步骤S30中所述的曲线为周期性曲线或近周期性曲线。

在本发明的一个实施例中，步骤S40中所述的信号重构是根据离散小波变换Mallat算法的信号重构过程进行的。

在本发明的一个实施例中，步骤S50中所述的波动方程依据离散小波变换Mallat算法的信号重构公式得到，所述信号重构公式如下：