[发明专利]地震数据反射系数标签的自动标定方法

说明书

本发明涉及一种地震数据反射系数标签的自动标定方法，涉及物理勘探技术领域。本发明的地震数据反射系数标签的自动标定方法，以反射界面位置为约束，通过提取到的瞬时子波对所述地震记录进行反演计算获得反射系数，该反射系数位置与约束的反射系数位置是相吻合的，因此能够将该井上的反射系数数据精确地标定到地震数据上，从而克服了井震尺度匹配问题。

技术领域

本发明涉及物理勘探技术领域，特别地涉及一种地震数据反射系数标签的自动标定方法。

背景技术

国外在基于深度学习对地震数据进行高精度处理、解释上已经进行了初步的研究，并取得了一定的成绩，这些技术可能在具体实现中有所不同，但目标就是不断提升地震解释工作的效率与精度。当前简单油气藏逐渐减少，薄层、薄互层等复杂地质体已成为油气藏勘探开发的主要目标，因而对勘探精度的要求也越来越高。利用深度学习技术结合井震联合实现对地面地震数据的高精度处理解释技术，推出相应算法对不断提升地震解释工作的效率与精度有重要的意义。

地震数据的反射系数标定可用于基于人工智能的地震反演等，但是目前人工智能在地球物理中的应用面临的一大难题是地震数据标签的不足，地震数据的标签也就是地震数据反映的地下构造、岩性等情况，由地下的构造、岩性等生成的地震数据这是正演的过程，反过来地震数据也对应着地下的构造、岩性等，如何给地震数据准确地打上这些标签是一个难题，主要的障碍在于井震尺度的不匹配，一般地井上的深度域采样为0.125m粗略地估计其时间采样为0.1ms左右，而地震数据的时间采样约为1ms是其10倍，井震匹配的过程就算时、深比较准确井上的物理量相当于被每10个点采一个数据，仍然会带来井上更多信息的丢失，如果信息丢失严重这无疑对地震数据的标定带来很大的问题。

发明内容

本发明提供一种地震数据反射系数标签的自动标定方法，能够将反射系数尽可能准确地标定在地震数据上，来满足人工智能应用过程中地震数据打标签的问题。

本发明提供一种地震数据反射系数标签的自动标定方法，包括以下步骤：

根据褶积模型重构变子波的地震记录；

将地震信号自适应地划分为多个平稳的信号片段；

分别在每个平稳的片段内提取瞬时子波；

以反射界面位置为约束，通过提取到的瞬时子波对所述地震记录进行反演计算获得反射系数，将所述反射系数作为所述地震记录的标签。

在一个实施方式中，在某个地层片段内子波是常子波，则地震记录S(t)满足下列表达式：

其中，W^j(t)为第j个地层片段内的子波；

L为地层片段的个数；

为反射系数；

t为时间；

Δt为采样时间间隔；

kΔt为第k个采样时刻；

c_k为第k时刻反射系数的值；

δ为脉冲函数符号；

k，M₁和M₂均为自然数。

在一个实施方式中，对地震记录S(t)进行傅里叶域变换，获得变子波地震记录的傅里叶域表达式：

其中，W^j(w)为第j个地层片段内的频率域瞬时子波；

t_k为第k个采样上的时刻，t_k＝kΔt；

i为虚数单位；