[发明专利]基于广义S变换的近地表Q值反演及分类评价方法有效
申请号: | 201910572746.2 | 申请日: | 2019-06-27 |
公开(公告)号: | CN110261904B | 公开(公告)日: | 2021-07-20 |
发明(设计)人: | 王东凯;王常波;韩站一;宋炜;赵爱国;刁瑞;揭景荣 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 |
主分类号: | G01V1/30 | 分类号: | G01V1/30;G01V1/40 |
代理公司: | 济南日新专利代理事务所(普通合伙) 37224 | 代理人: | 崔晓艳 |
地址: | 257000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 广义 变换 地表 反演 分类 评价 方法 | ||
1.基于广义S变换的近地表Q值反演及分类评价方法,其特征在于,该基于广义S变换的近地表Q值反演及分类评价方法包括:
步骤1,分选相邻两道资料;
步骤2,分别应用广义S变换获得高分辨率时频谱;
步骤3,提取对应的初至信号瞬时振幅谱;
步骤4,应用对数谱比法反演拟合两道间Q值;
步骤5,重复第(1)-(4)步,反演完成所有微测井资料中相邻道间Q值;
步骤6,生成各井位Q值随深度变化曲线;
步骤7,结合各层厚、层速计算平均衰减效应因子;
步骤8,以平均衰减效应因子为基准进行近地表分类评价;
该基于广义S变换的近地表Q值反演及分类评价方法还包括,在步骤1之前,输入野外工区内微测井采集到的数据;
在步骤1中,预处理剔除异常道,并进行数据分选,每两个相邻道为一组;
在步骤2中,按由井口到井底的方向或由井底到井口的方向,依次选取一组相邻道微测井数据,分别对该组内两道微测井数据应用广义S变换获得对应的高分辨率时频谱;采用的广义S变换过程为:
其中Sgen为与时间和频率相关的广义S变换结果,τ为时间上的平移量,f表示频率,t表示时间,h(t)表示待分析的微测井时间信号序列,λ和q是控制广义S变换时频分辨率的两个控制参数;当λ=q=1时,上式表示的为传统的S变换过程;当λ>1,q>1时,提高时频分辨率,增加瞬时振幅谱的稳定性,进而提高反演Q值的精度;
在步骤3中,拾取组内两道微测井数据的初至时间t1和t2,提取对应时刻的瞬时振幅谱Sgen(t1,f)和Sgen(t2,f),考虑能量衰减和几何扩散的影响,表示为:
其中,Sgen为与时间和频率相关的广义S变换结果,A表示与传播时刻相关的能量分配因子与几何扩散因子的影响,Sgen(t0,f)为微测井信号初始时刻振幅谱,t0为初始时刻,Q为待反演得到的对应时刻间传播路径的品质因子;
在步骤4中,对两个振幅谱应用对数谱比法,求得振幅谱比r(f)并取对数,整理可得:
其中,Sgen为与时间和频率相关的广义S变换结果,C为与因子A相关的常量,通过线性拟合斜率k即可反演得到品质因子Q,表示为:
在步骤5中,重复第(1)-(4)步,计算下一组相邻两道Q值,直至计算完成所有相邻道微测井数据;
在步骤6中,通过插值、平滑拟合这些方式生成各井位微测井数据对应的Q值随深度变化曲线;
在步骤7中,结合微测井数据测得的各层厚、层速以及先前步骤反演得到的随深度变化Q值,对于近地表划分得到的第i层厚度Hi、速度Vi和品质因子Qi,衰减过程为:
其中SN(f)为地震波传播近地表N层后的振幅谱,S0(f)为初始子波的振幅谱;令
其中QNA为N层平均衰减效应因子,它是与近地表地层条件有关的量,与频率无关,与地震信号的特征无关;
在步骤8中,以计算得到的近地表平均衰减效应因子为基准,以子波衰减前后最大振幅比和能量比为参考,将野外工区近地表层条件进行分类评价,分为三类,记为I类:表现为轻度衰减,II类:表现为中度衰减,III类:表现为重度衰减。
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