專利名稱：利用地震數據進行儲層預測和流體識別的方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種儲層預測和流體識別的方法和裝置，具體地說，涉及一種通過對地震數據進行最優階下的分數階Gabor變換來提取流體因子，并利用所述流體因子進行儲層預測和流體識別的方法和裝置。
背景技術：
如今，利用地震資料直接進行儲層預測和流體識別，已成為地震儲層預測技術的主流發展方向及勘探地球物理領域的研究熱點之一。由于地震觀測數據直接為巖石的聲學特征(振幅)，并不是儲集層的直接反映，盡管可以通過各種反演方法，得到各種儲集層參數，但這是一個高度的非線性映射關系，反演具有多解性。另外，儲層中油、氣、水等流體性質差異極其微弱。因此，利用地震資料直接進行儲層預測和流體識別是一個難點。目前，國內外相關學者對利用地震資料直接進行儲層預測和流體識別的問題開展了大量的研究工作。比較有效的方法主要包括疊后屬性分析，常規AVO分析、彈性阻抗、彈性參數等疊前反演技術，基于吸收衰減理論的參數反演以及各種基于時頻分析的譜分解方法等。時頻分析方法是非平穩信號處理的一個重要方法，它利用時間和頻率的聯合函數來表示非平穩信號，并對其進行分析和處理。時頻域的聯合分析方法已經成為分析復雜信號的一個強有力工具。地震信號是典型的非平穩信號，地震資料通過時頻譜分解后，時頻譜分解的結果受儲層厚度、沉積特征、孔隙度、孔隙中的性質及地震信號的固有衰減等因素控制。因此，可以通過基于時頻分析的地震資料的時頻譜分解，利用地震信號中不同頻率成分的統計特性來檢測與儲層結構和流體性質有關的重要信息，合適的時頻分析方法是進行地震信號瞬時譜分析、檢測儲層結構重要信息的基礎和關鍵。下面簡單地分析幾種常用的時頻分析方法。1、線性時頻分布(1)短時傅立葉(Fourier)變換短時傅立葉變換先將時間信號加時間窗，這樣得到窗內信號頻率，然后將時間窗滑動做傅立葉變換，就得到信號的時變頻譜。因此，短時傅立葉變換是用時間窗的一段信號來表示它在某個時刻的特性。但由于受不確定性定理的約束，其時間分辨率和頻率分辨率不可能同時提高窗越寬，時間分辨率越差，為提高時間分辨率，使窗變窄，但頻率分辨率隨之降低。(2)小波變換小波變換是用信號在一簇基函數(小波)形成的空間投影來表征該信號，這一簇函數是通過基本母子波函數的不同尺度的伸縮和平移構成的。該方法是一種窗口大小(即窗口總面積)固定但其窗函數的時間窗和頻率窗的尺度形態都可改變的時頻局部化分析方法。與短時傅立葉變換相比，它較好的解決了時間分辨率和頻率分辨率的矛盾，并巧妙的利用了非均勻分布的分辨率，在低頻段用高的頻率分辨率和低的時間分辨率，而在高頻段則采用低的頻率分辨率和高的時間分辨率。但一旦小波基函數選定后，其特性就固定，各個尺度上的小波函數通過尺度和平移變換獲得，由于信號每分解一次，逼近信號和細節的長度減小一半。在不同尺度上得到的逼近信號特征之間存在差異，小波變換時采用以多個基函數導出的小波函數難以在不同尺度上準確地逼近局部信號特征，因此重構信號時會丟失原有的時域特征。2、二次時頻分布信號x(t)的 Wigner-Vile 分布為
權利要求
1.一種利用地震數據進行儲層預測和流體識別的方法，包括如下步驟 讀入地震數據；對地震數據進行分數階Gabor變換以獲得信號的時頻分布； 在獲得的時頻分布上提取流體因子； 利用流體因子進行儲層預測和流體識別。
2.如權利要求1所述的方法，其中，進行分數階Gabor變換的步驟包括 設定階次P ；設定信號的分數階Gabor變換的窗函數h (η)； 求取與所述窗函數h (η)對應的正交分析窗函數Y (η)；對每一道地震數據χ (η)進行加窗處理以進行分數階Gabor變換，從而獲得信號的時頻分布。
3.如權利要求2所述的方法，其中，進行分數階Gabor變換的步驟還包括在設定階次 P之后，確定分數階Gabor變換的最優階。
4.如權利要求3所述的方法，其中，確定分數階Gabor變換的最優階的步驟包括(1)將階次P作為初始化階次，并確定迭代步長dp、最小階次pmin和最大階次pmax；(2)計算信號的對應階次ρ下的廣義時頻帶寬積；(3)將階次ρ加上迭代步長dp所得到的結果作為當前階次ρ；(4)當階次ρ小于最大階次Pmax時，重復步驟(2)和(3)；否則，進行步驟(5)；(5)將與最小廣義時頻帶寬積對應的階次ρ確定為一道地震數據的最優階。
5.如權利要求3所述的方法，其中，采用求平均值的方法來計算整個地震剖面的最優階。
6.如權利要求1所述的方法，其中，在獲得的時頻分布上提取流體因子的步驟包括 根據地震信號的先驗知識，在獲得的時頻分布上提取流體因子。
7.如權利要求1所述的方法，其中，流體因子包括單頻剖面和能量衰減梯度。
8.一種利用地震數據進行儲層預測和流體識別的裝置，包括 讀入單元，用于讀入地震數據；變換單元，用于對地震數據進行分數階Gabor變換以獲得信號的時頻分布； 提取單元，用于在獲得的時頻分布上提取流體因子； 識別單元，利用流體因子進行儲層預測和流體識別。
9.如權利要求8所述的裝置，其中，變換單元執行設定階次ρ;設定信號的分數階 Gabor變換的窗函數h (η)；求取與所述窗函數h (η)對應的正交分析窗函數、(η)；對每一道地震數據χ (η)進行加窗處理以進行分數階Gabor變換，從而獲得信號的時頻分布。
10.如權利要求8所述的裝置，其中，變換單元還包括最優階確定單元，在設定階次P之后，確定分數階Gabor變換的最優階。
11.如權利要求10所述的裝置，其中，最優階確定單元執行步驟如下(1)將階次P作為初始化階次，并確定迭代步長dp、最小階次pmin和最大階次pmax；(2)計算信號的對應階次ρ下的廣義時頻帶寬積；(3)將階次ρ加上迭代步長dp所得到的結果作為當前階次ρ；(4)當階次ρ小于最大階次Pmax時，重復步驟(2)和(3)；否則，進行步驟(5)；(5)將與最小廣義時頻帶寬積對應的階次ρ確定為一道地震數據的最優階。
12.如權利要求11所述的裝置，其中，采用求平均值的方法來計算整個地震剖面的最優階。
13.如權利要求8所述的裝置，其中，提取單元根據地震信號的先驗知識，在獲得的時頻分布上提取流體因子。
14.如權利要求8所述的裝置，其中，流體因子包括單頻剖面和能量衰減梯度。
全文摘要
提供了一種利用地震數據進行儲層預測和流體識別的方法和裝置。所述方法包括讀入地震數據；對地震數據進行分數階Gabor變換以獲得信號的時頻分布；在獲得的時頻分布上提取流體因子；利用流體因子進行儲層預測和流體識別。實際資料處理應用表明，將分數階Gabor變換引入到地震信號處理領域具有良好的局部時頻能量聚集及不同階次下多尺度分解能力等優點，它能為我們提供高分辨率的頻譜剖面及展布流體差異的細微特征。在其基礎上提取的流體屬性因子，能夠客觀的反應儲層信息，提高預測精度。
文檔編號G01V1/28GK102323615SQ201110147348
公開日2012年1月18日 申請日期2011年6月2日 優先權日2011年6月2日
發明者何光明, 巫盛洪, 張洞君, 彭真明, 鄒文, 陳小二, 陳紅 申請人:中國石油集團川慶鉆探工程有限公司地球物理勘探公司