[发明专利]一种基于VMD与TK能量算子的地震流体预测方法

说明书

本发明公开了一种基于VMD与TK能量算子的地震流体预测方法，包括以下步骤：S1.对地震信号进行变分模态分解，得到一组反映地震信号内部的固有振动模态且瞬时频率具真实物理意义的模态分量；S2.利用TK能量算子对各个模态分量求取其TK能量谱，得到信号时频上能量更加准确的分布；S3.通过寻找储层含油气“低频能量增强，高频能量衰减”的流体特征，进行有效且准确的地震流体预测。本发明将变分模态分解与TK能量算子相结合，对于储层的含流体特征具有更强的标识性，能够有效提高地震流体预测的精确度。

技术领域

本发明涉及地震流体的识别预测，特别是涉及一种基于VMD与TK能量算子的地震流体预测方法。

背景技术

地震勘探在油气预测中有着至关重要的作用，是寻找石油和天然气的有效手段。地震信号在传播过程中，由于地下地层的非均质性，地震子波会不断的发生变化，再加上采集过程中的噪声影响，实际接收到的地震信号不论是在时间上还是空间上都表现出典型的非线性和非平稳特性。前人研究表明，地震波在含流体的地层中传播时，其特性随流体类型和状态的不同而发生变化。当流体类型为油气时，地震信号会出现“低频能量增强，高频能量减弱”的特征。而谱分解技术已经被证实是识别深埋在带宽地震响应中特定频率处强振幅异常的有效工具。很多时频分析方法已被广泛用于石油和天然气探测，取得了良好的效果。时频类属性更被证实对于碳酸盐岩具有较好的标识性。

谱分解技术利用在不同的频率处可以观察到不同尺度地质体之间存在的不同的响应特征来认识地质体，从而进行地震解释的一种有效技术。事实上，谱分解技术采用的主要方法就是时频分析方法。由于时频分析方法能够同时获得信号在时域和频域中的演变过程以及揭示信号的局部时频特征，能够有效地实现对时变非平稳信号的分析及特征提取，因此时频分析方法被广泛应用于地震信号的分析中。常用的时频分析方法有：短时傅里叶变换，连续小波变换，S变换，Wigner-Ville分布，以及希尔伯特-黄变换。其中，希尔伯特-黄变换是一种自适应的非线性非平稳信号时频分析方法，已经广泛应用到地球物理领域中，但是希尔伯特-黄变换仍存在模态混叠的问题。

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)是N.E.Huang于1998年提出的一种全新的时频分析方法，该方法主要包括经验模态分解(Empirical Modedecomposition，EMD)和希尔伯特谱分析(Hilbert Spectral Analysi)两大部分。其中EMD为HHT的核心，EMD将将信号内相互叠加的不同尺度的波动或变化趋势逐一分解开，得到反映信号内部不同震动模式的一组固有本征模态函数(Itrinsic Mode Function,IMF)。在IMF的基础之上利用希尔伯特谱分析方法得到各IMF的希尔伯特边际谱，希尔伯特边际谱是具有统计意义的频谱，它体现了每个频率成分对于信号整体总能量的贡献情况，可在一定程度上较为精细地体现出高频、中频、低频子带上能量的分布和变换规律，是分析不同频率成分的能量在频域上分布特征的有效手段,但是希尔伯特-黄变换存在端点效应和模态混叠的问题。

2014年Dragomiretskiy等提出了一种自适应信号处理新方法——变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)，该方法在获取分解分量的过程中通过迭代搜寻变分模型最优解来确定每个分量的频率中心及带宽，从而能够自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离。相比EMD的递归“筛选”模态，VMD将信号分解转化非递归、变分模态分解模态，并具有坚实的理论基础，其实质是多个自适应维纳滤波组，表现出更好的噪声鲁棒性；通过收敛条件的合理控制，VMD的采样效应也远小于EMD；在模态分离方面，VMD可将频率相近的两个纯谐波信号成功分离。TK(Teager-Kaiser)算子，是一种非线性的二次算子，由于其具有结构简单、有效，又能够很好地跟踪信号的瞬时变化，很多时候可以将Teager-Kaiser能量算子用于计算地震数据的时频瞬时能量。

发明内容