K_(1)峭度约束的地震频域反褶积方法研究

由于鄂尔多斯盆地近地表地形复杂多变,且地震波存在地层吸收等效应,导致采集到的地震资料品质较差,主频较低,纵向分辨率较差.频域反褶积方法是提高鄂尔多斯盆地地震资料分辨率的一项关键技术.目前,峭度是频域反褶积最常用的非高斯性度量.但是由于实际地层反射系数序列呈现尖峰、长尾分布,传统的峭度定义难以准确度量实际反射系数序列的非高斯性.与传统的峭度不同,K_1峭度能够充分利用概率密度的峰值信息来指示随机变量的非高斯性.因此,本文提出一种基于K_1峭度度量的地震频域反褶积方法,从而能够更加准确地判断反射系数序列的非高斯性.同时引入了定义于频率域上的两参数广义Beta母小波,可以使得本文所提方法能够更好匹配不同地震子波.最后,合成地震数据和鄂尔多斯盆地实际地震数据算例说明:本文所提的方法能够有效的提升低品质地震数据的纵向分辨率,尤其是多个相邻的细小反射系数.井震匹配结果进一步验证了本文所提的方法将原始地震数据的主频从25 Hz提升到35 Hz,有效地识别出多个含气薄储层,从而有利于后续的井位部署优化.

改进预测反褶积抑制探地雷达多次波方法研究

为了避免探地雷达(GPR)在地质勘测中因反射而产生的多次波干扰影响后续的地质解释,需要对多次波进行检测和抑制。针对常见的双曲线反射信号,依据一次波和多次波的形状,通过定位多次波位置,拟合双曲线回波,利用双曲线拟合函数自动控制预测反褶积参数,最后通过反褶积实现了多次波的预测与去除。为测试算法效果,拟定多次波与弱目标回波位置高度重叠且多次波强度与弱目标强度相近的场景,有效去除多次波干扰并尽可能保留弱目标。与传统的预测反褶积处理相比,改进后的方法不仅能将多次波干扰抑制得更彻底,而且还能更好的凸显弱目标的回波。

基于构造导向滤波的多道反褶积方法及应用

传统线性反褶积方法无法大幅度提高地震资料的分辨率,因此逐渐被非线性的稀疏反褶积方法替代。然而大多数非线性反褶积方法是基于单道反演的,没有考虑道与道之间的空间结构关系,得到高分辨率的结果容易产生横向不一致或者不连续问题,而且当地震资料品质较差时,单道反演方法的结果很不稳定。为此,提出一种基于数据驱动和反演策略的多道反褶积方法,即从地震数据本身出发,利用局部倾角获取构造信息,构建构造导向滤波算子,再将其作为正则化算子引入稀疏多道反褶积中,通过分裂Bregman优化算法求解得到稀疏反射系数系列,在提高分辨率的同时,改善了传统非线性反褶积结果的空间连续性。模型试验和实际地震资料处理结果验证了该方法的有效性和实用性。

频率自适应子波反褶积在VSP中的应用

子波反褶积在垂直地震剖面(vertical seismic profile,VSP)多次波压制中效果较好,使用最为广泛。但是,该方法忽视了地震子波在地层中的频率衰减,在衰减明显的资料中,对于多次波效果压制不明显。针对该类VSP资料,在子波反褶积的基础之上,选取下行子波作为输入,根据每一道的频率衰减特征选取不同主频的子波作为期望输出,通过求解Toepplitz方程得到反褶积算子,应用至上行波场中。在理论模型和实际数据中,通过与子波反褶积对比,多次波压制效果更明显。

宽带子波反褶积方法在致密储层地震资料处理中的应用

随着油气勘探的不断深入,油气勘探目标逐步转向埋深大、频率低、地震响应不明显的致密砂岩储层,此类目标的勘探对地震资料的分辨率提出了更高要求。反褶积是提高地震资料分辨率的主要方法。常规反褶积方法在提高地震资料分辨率的同时,往往降低了地震资料的信噪比,故对后续的地震解释和储层预测产生较大影响。针对常规反褶积方法的不足,提出了宽带子波反褶积方法以提高叠前地震资料的分辨率。首先通过拓展Robinson褶积模型,消除噪声对反褶积因子的影响;然后根据多道统计原理,对地震子波进行分解,进行地表一致性自相关计算;进而求取最小相位子波,并以宽带子波作为期望输出求解反褶积因子,最终完成反褶积处理。将该方法分别应用于模型数据和实际地震资料的处理,获得了宽频带的地震资料,取得了良好的处理结果。与传统反褶积方法相比,宽带子波反褶积方法既能提高地震资料的分辨率,又能保持地震资料原有的信噪比,因此适用于致密砂岩储层地震资料处理。

基于深度学习的子波整形反褶积方法

地震数据偏移成像是地下介质反射系数估计的重要方法之一,其结果通常受子波影响而波数带展布有限。有效拓展成像结果的波数带、提高空间分辨率是宽带反射系数估计的一个重要目的。为此,首先从反演成像的角度分析,指出子波和观测系统照明是影响成像结果分辨率的两个主要因素;其次,基于卷积神经网络(CNN),利用宽频子波构建标签,将常规成像结果作为输入,利用CNN挖掘其中的映射关系,提出了相应的深度学习算法子波整形反褶积方法;然后,针对反褶积中初始子波估计不准确的问题,设计了子波与反射系数串联、迭代、更新的实现方案,定制的宽频子波能兼顾低波数和高波数信息,用于训练网络时可以更好地恢复宽带的反射系数;最后,利用已知模型进行网络的预训练,将基于目标数据体提取的有效子波作为靶区数据反褶积的初始子波,进行子波整形反褶积处理,并通过薄层模型测试了该方法的正确性和可靠性。实际资料处理结果表明了该方法具有较好的应用潜力。

时空域与τ-p域预测反褶积压制多次波方法对比研究

预测反褶积是地震数据处理中广泛使用的方法,兼具参数设置简单和运行速度快等特点,正因如此,很多处理人员往往对两种方法影响参数、计算效率、保幅性等问题未进行深入研究,最终导致处理效果不够理想。本文通过对比时空域预测反褶积和τ-p域预测反褶积方法,阐述了两种方法的基本原理,分析了两种方法的主要影响参数,并分析对比两种方法的频谱变化、保幅效果等。研究证明,两种方法都具有相对保幅性,时空域预测反褶积主要影响参数为预测步长和算子长度。而τ-p域预测反褶积由于公式近似数值离散,会在τ-p正、反变换过程中带来假频,同时该方法深受τ-p域最大道数、采样间隔及最大频率等参数影响,在处理时需要更多实验反复论证参数有效性。实际数据结果表明,时空域预测反褶积计算效率是τ-p域预测反褶积的1.5倍,相对保幅性更好;而τ-p域预测反褶积在去除多次波效果、拓宽频带、提高低频、高频信息方面要优于时空域预测反褶积。本文研究方法对从业者方法选择和参数设置极具借鉴价值,对实际资料处理中提高去多次波效果、拓宽频带和保幅处理方面具有实际应用价值。

Lucy-Richardson算法的最优迭代次数寻取

针对Lucy-Richardson方法在对图像进行复原时难以确定迭代次数,提出了一种基于图像质量评价参数对图像进行复原的方法。该方法首先确定图像质量评价参数的范围值,然后计算每一次图像迭代后的PSNR、SSIM、STD值,最后找出达到目标范围的有效复原图像。结果表明,该方法能够有效找出所需的复原图像,且提高算法的运行效率。

自适应变分模态分解同态反褶积方法

地震波在地层传播过程中会受到大地低通滤波的影响,分辨率显著降低。反褶积处理可以提高地震资料的分辨率,同态反褶积方法对子波相位没有要求,具有更强的适用性,但在实际应用中,同态域子波与反射系数不易彻底分离。针对这一问题,提出在同态域使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)方法分离子波与反射系数信息,提高了同态反褶积的抗噪能力。首先,对地震记录进行同态变换,获得同态域地震记录;然后,对同态变换后的结果做VMD,并对分解结果进行选择性重构,消除子波的影响;最后,对重构结果进行同态反变换,提取反射系数序列。针对VMD无法直接确定分解层数的问题,提出基于重构数据与原始数据能量差自动确定分解层数的方法,显著改善了VMD方法的使用效果。理论合成资料实验表明,在时变子波和信噪比较低的情况下,该方法仍可以获得理想的计算结果。对实际地震资料处理并进行地震属性提取,该算法能够有效提高实际资料的横向分辨率,取得较好的应用效果。

基于预测反褶积理论的多次波压制技术研究

多次波压制采用多道叠加的方法,即通过物理多道数据叠加的方式来识别和压制多次波,但会导致多次波产生偏移距,且随着叠加次数的增加偏移现象越来越明显。针对这一现象,提出了基于预测反褶积理论的地震数据保真处理技术,在单道多次波数据处理过程中产生了较好的效果。但地震资料需要了解整体剖面,还需检验其在地震剖面上的压制效果。常规浅水区块地震剖面同向轴较粗,在1 s区间内多次波发育,反褶积利用周期性多次波压制了海底鸣震,明显提高了浅层构造的分辨率,为井场勘察奠定了良好的基础,可保证海洋钻探工程的安全性。

最大鞘度熵反褶积的齿轮箱故障诊断

考虑到最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(Maximum Kurtosis Entropy Deconvolution,MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法(Local Particle Swarm Optimization Algorithm,LPSO)的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更叫有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。

基于γ测井五点反褶积法刻画砂岩型铀矿矿化体形态研究

砂岩型铀矿具有绿色经济可采、矿体规模大的优点,是我国目前最重要的勘查类型之。随着铀矿勘查工作推进,砂岩型铀矿体形态越来越受到重视(封志兵,2021)。目前研究矿体形态很少研究矿体内部品位的变化规律。五点式反褶积法是γ测井分层解释方法的种,将测量的放射性脉冲数反演成单元层铀含量。本文利用五点反褶积法对γ测井进行反演铀含量,进而刻画砂岩型铀矿矿体形态。该方法对研究铀矿体形态具有指导性作用.

联合经验模态分解反褶积与构造导向约束滤波的叠后处理技术及应用

地震信号是一种非平稳信号,地震子波的时变性一直困扰地震数据处理,因此需要利用自适应性较强的分析方法提取非平稳地震信号的局部特征信息。利用经验模态分解(EMD)分解地震信号,可提取信号的局部特征信息,信号通过EMD得到的固有本征函数(IMF)不受外界影响,分解个数完全由原信号自身决定,因此EMD方法具有完全的自适应性,是分析非平稳地震信号的良好方法。为此,结合EMD反褶积技术与构造导向约束滤波技术提高三维地震资料的分辨率。EMD反褶积技术通过将地震信号经过EMD算法分解成有限个IMF,通过反褶积处理提升每一个IMF的分辨率,通过重构地震信号提高总体分辨能力,同时能较好地保持地震资料信噪比、相对振幅关系和时频特性。利用构造导向约束滤波技术滤除EMD反褶积资料的部分噪声,可提高地震资料的信噪比,储层预测结果与钻井资料吻合。所提方法在JL地区的应用效果表明:①联合叠后EMD反褶积与构造导向约束滤波的处理技术能有效提高地震分辨率,且地震资料的频带宽度较大,同时保持了较高的信噪比;②储层预测结果与实钻结果匹配,更符合地质认识,储层预测精度高于原始地震资料。

时变分频反褶积在提高薄砂体预测精度方面的应用

地震资料分辨率可以直接影响油藏描述精度。为了提升地震资料的分辨率,针对复杂断块、含油砂体厚度薄、砂体预测难等问题,建立了时变分频反褶积提频技术流程。首先,针对地震信号进行分时窗,在每一时窗内求地震子波,从而得到子波的振幅谱;然后,在每一时窗内利用对应地震子波进行反褶积,求取反射系数;最后,综合整个地震资料的反射系数和褶积高频率、低频率子波,得到高分辨率的宽频地震信号。将此方法应用于中原油田文南地区实际三维地震资料的处理中,结果表明:该方法能够明显拓宽采集的三维叠后地震资料高频有效信息,对单砂体的刻画能力有较大提高,得到的数据效果更有利于识别薄层,且预测结果与实际钻井结果吻合程度更高。该技术在复杂断块地区有较大的应用前景。

串联反褶积在提高下组煤层成像效果上的应用

由于煤系地层具有多煤层叠置的赋存特点,在煤炭地震勘探资料处理过程中,往往遇到由于上组煤层对下组煤层的屏蔽作用进而影响下组煤层反射波成像效果的问题。因此,如何在煤炭地震资料处理中提高下组煤层的成像效果成为当前普遍关心的问题。随着煤层的深度加大,原始资料中的低频成分对反射波成像质量的贡献也越大,资料处理过程中低频成分利用越多,下组煤层成像效果就越好,因此在处理过程中应尽量保留地震资料的低频成分。本次研究在应用地表一致性反褶积的基础上,串联使用预测反褶积方法并结合剩余静校正的运用,充分拓展资料低频段频带宽度,从而达到提高下组煤层成像效果的目的。

基于L^(1)范数的全变分地震信号反褶积优化算法

基于借范数最优化的思想,提出一种基于L^(1)范数的全变分地震信号反褶积优化算法。该算法基于L^(1)范数全变分理论构建地震信号重建模型,同时将其转化为符合迭代与交替最小化的求解形式,通过交替方向乘子法设计地震信号的反褶积优化算法。该算法无需考虑反褶积使用的限制条件,可以在含噪声的情况下有效恢复地震信号,同时提高地震信号的分辨率和信噪比。使用该算法对合成信号和野外采集地震数据进行实验,结果表明:该算法提高了子波的主频,拓宽了有效频带,即使在信号受到较重噪声污染时,也可以获得较好的处理结果。

基于调谐反褶积自适应时变反褶积方法研究

随着石油勘探开发的不断深入,油气勘探目标以构造勘探为主逐渐转入以岩性勘探为主。岩性圈闭的勘探难度比较大,对于地震数据的分辨率提出了更高的要求。反褶积是地震资料处理中提高分辨率的主要手段,是处理环节必不可少而又相当重要的一个步骤。常规的反褶积方法是有很多的局限性的。反Q滤波是基于某种模型的确定性时变反褶积方法。在解剖引进的相应模块的基础上提出了一种改进的自适应时变预测反褶积方法,用理论记录验证了本方法的有效性,并在一些地区的实际地震数据上做了实验,见到了较好的处理效果。作为一项实用技术要综合考虑效果与效率,实用中如果需要可以串联迭代。

地震资料处理中信噪比与反褶积的关系分析

为了解地震资料处理中信噪比与反褶积的关系,本次研究首先对信噪比与反褶积的概念进行简单分析,在此基础上,开展地震资料处理中信噪比与反褶积的关系研究,为间接提高地震资料的处理质量奠定基础。研究表明:信噪比和反褶积在进行地震资料处理的过程中占据重要地位,在对地震资料进行反褶积以后,地震资料的信噪比主要与反子波内部的能量有关,提高白噪能量的添加量是提高地震资料信噪比的重要措施,但是地震资料内部的分辨率可能会降低。

一种基于改进门控循环单元的叠前时变子波提取方法

子波的精确提取是地震勘探后续反演与成像的前提,针对传统时变子波提取方法受到的各类假设限制,且需分别提取子波振幅谱与相位谱的问题,本文提出了一种基于改进门控循环单元(GRU)网络的叠前时变地震子波提取方法.根据实际叠前地震数据分布特征与非平稳性质,本方法首先建立非平稳地震记录与添加随机噪声的时变子波训练数据集;为对提取出的时序特征进行拓展,提升传统GRU网络对长时序列的处理能力,本方法搭建起含多层GRU模块与全连接神经网络的改进门控循环单元网络模型;利用建立的训练数据集对网络模型进行训练使网络具备提取时变子波的能力;为提高训练效率与提取精度,本方法在训练的反向传播过程中应用自定义WaveLoss损失函数衡量误差,最终实现叠前时变子波的估计.经合成数据仿真实验与不同方法对比验证,本文提出的叠前时变子波提取方法具有更高的准确度;经对中国西部不同地区实际叠前地震资料处理与反褶积验证分析,该方法可有效提高目标区叠前地震剖面分辨率.

双封隔取样压力数据深入解释方法研究

双封隔器是一种地层测试测压取样工具,取样过程通常需要泵抽几小时甚至十几小时,取得地层流体样品,获得压力和流量数据,但无法真实反映地层渗透率的探测范围。利用油藏模拟软件模拟双封隔器泵抽取样过程,引入Schroeter算法和Levitan算法这两种压力/流量数据反褶积算法,反演渗透率参数波及半径从几厘米到上百米,并使用数值模拟案例验证了只利用取样完成后的压力恢复数据进行反褶积方法的准确性和合理性。该研究应用于双封隔现场测井数据,采用反褶积方法得到渗透率探测半径31m,反褶积处理后的数据可用于产能预测,对正确认识油气藏具有重要意义。