陈华+潘晓慧+吴昊
摘 要:地震谱分解实质上就是通过离散傅里叶变换或最大熵等方法,将地震资料从时间域转换到频率域,利用振幅谱及相位谱对地震资料在频率域进行地质解释。谱分解技术提供了比常规地震属性更加丰富的地质信息,是进行砂体预测的有效手段。文章用谱分解技术对X9井区薄砂体进行预测,以分频数据体为基础,利用神经网络技术,预测薄砂体厚度较为可靠。
关键词:谱分解;离散傅里叶变换;分频;砂体预测
引言
目前谱分解技术在地震资料处理和解释中被广泛应用,应用中最常见的是确定地层的厚度和进行烃类识别。从目前各种类型的文献上看,可用于非平稳信号的地震谱分解算法有短时间傅里叶变换(STFT),最大熵谱法(MEM),连续小波变换(CWT),S变换(ST),魏格纳-威利分布(MVD)和匹配追踪(MP)等[1-2]。由于储层厚度对应于调谐频率,低频对应着较厚的薄层,高频能显示出较薄的薄层,因此频谱分解能有效提高地震数据的分辨率,能在一定程度上识别较薄的储层,在实际应用中也取得了很好的效果。
1 谱分解的方法及其比较
地震谱分解便是通过时频分析方法对地震道上的时间采样点进行分析得到所分析地震道数据的频率谱来进行砂体预测[3]。从理论上来说,各谱分解方法各具优点和特色,同时也存在一定的局限或缺点。为了显示各种谱分解算法的分辨性能,提取一道实际地震信号,该实际地震信号长度为350ms,在3500-3650ms段的频率比3650-3850ms段的频率高(图1(a))。
(a)地震道(b)20ms时窗 (c)30ms时窗 (d)40ms时窗
图1 地震道与短时傅里叶变换频谱图
(a)连续小波变换 (b)时频连续小波变换 (c)S变换
图2不同时频分析方法得到频谱图
图1是用短时傅里叶变换谱分解的结果,窗函数都为高斯窗。三个图横向对比发现,高频时时间分辨率随时窗增大而降低,低频时频率分辨率随时窗增大而增加。图2(a)是基本小波为Morlet小波的连续小波变换时频分析结果,从图中可以看出整体的时频分辨率水平要高于图1中展示的短时傅里叶变换得到的时频谱。图2(b)是基本小波为Morlet小波的时频连续小波变换时频分析结果可以看出,时频分辨率都要比连续小波变换更高一些。图2(c)为S变换的时频分析结果可以看出其时间分辨率与时频连续小波变换相当,频率分辨率略高。
2谱分解的实际应用
研究目的层是位于志留系柯坪塔格组下砂岩段,该目的层是致密砂岩油气藏,地震资料的主频约为25Hz,最高频约为50Hz。当频率取50Hz时,可以分辨出厚度大于23米的砂岩层,该工区仅X9井砂岩厚度为30米,其调谐频率约33-38Hz,其它井砂岩厚度仅为几米,则调谐频率通过计算要到几百HZ左右,实际地震资料根本就没有这么高的频率。故利用调谐频率预测砂岩层厚度仅能在X9井附近砂岩较厚区域内使用。
图3是过X9井的25-40Hz不同频率的分频剖面,图中的三个层位从下往上依次是Sand-Bot、Sand-Mid、Sand-Top。从图中可以清晰看出X9井的砂体在层Sand-Mid与Sand-Top之间,通过各频率图对比可以看出,在30Hz的分频剖面上砂体对应的能量团开始出现,在35Hz的分频剖面上较清晰的看出了砂体对应的位置,在40Hz的分频剖面上砂体位置的能量已经明显降低,其它分频剖面上基本不能识别砂体对应的位置,这说明了X9井砂体对应的调谐频率应该在30-40Hz之间,与上述分析吻合。
但谱分解所能识别的厚度极限受到地震数据频带宽度的影响,因此,能分辨的时间厚度是一个相对概念。由于地震数据频率带宽较窄,仅在X9井附近区域可以较为准确的预测砂体厚度,其它区域都是砂岩与泥岩组合地层结构的振幅响应,不能直接用于薄砂体厚度的预测。因此设计一个神经网络来对砂体厚度进行预测(图4)。
图3 过X9井25-40Hz不同频率的分频剖面
图4 X9井区砂体厚度等值线图
参考文献
[1]印兴耀,张奎,张广智.联合时频分布及其属性的应用[J].石油地球物理勘探,2003,38(5):522-526.
[2]刘喜武,张宁,勾永峰,等.地震勘探信号时频分析方法对比和应用分析[J].地球物理学进展,23(3):743-753.
[3]魏志平.谱分解调谐体技术在薄储层定量预测中的应用[J].石油地球物理勘探,2009,44(3):337-340.endprint
摘 要:地震谱分解实质上就是通过离散傅里叶变换或最大熵等方法,将地震资料从时间域转换到频率域,利用振幅谱及相位谱对地震资料在频率域进行地质解释。谱分解技术提供了比常规地震属性更加丰富的地质信息,是进行砂体预测的有效手段。文章用谱分解技术对X9井区薄砂体进行预测,以分频数据体为基础,利用神经网络技术,预测薄砂体厚度较为可靠。
关键词:谱分解;离散傅里叶变换;分频;砂体预测
引言
目前谱分解技术在地震资料处理和解释中被广泛应用,应用中最常见的是确定地层的厚度和进行烃类识别。从目前各种类型的文献上看,可用于非平稳信号的地震谱分解算法有短时间傅里叶变换(STFT),最大熵谱法(MEM),连续小波变换(CWT),S变换(ST),魏格纳-威利分布(MVD)和匹配追踪(MP)等[1-2]。由于储层厚度对应于调谐频率,低频对应着较厚的薄层,高频能显示出较薄的薄层,因此频谱分解能有效提高地震数据的分辨率,能在一定程度上识别较薄的储层,在实际应用中也取得了很好的效果。
1 谱分解的方法及其比较
地震谱分解便是通过时频分析方法对地震道上的时间采样点进行分析得到所分析地震道数据的频率谱来进行砂体预测[3]。从理论上来说,各谱分解方法各具优点和特色,同时也存在一定的局限或缺点。为了显示各种谱分解算法的分辨性能,提取一道实际地震信号,该实际地震信号长度为350ms,在3500-3650ms段的频率比3650-3850ms段的频率高(图1(a))。
(a)地震道(b)20ms时窗 (c)30ms时窗 (d)40ms时窗
图1 地震道与短时傅里叶变换频谱图
(a)连续小波变换 (b)时频连续小波变换 (c)S变换
图2不同时频分析方法得到频谱图
图1是用短时傅里叶变换谱分解的结果,窗函数都为高斯窗。三个图横向对比发现,高频时时间分辨率随时窗增大而降低,低频时频率分辨率随时窗增大而增加。图2(a)是基本小波为Morlet小波的连续小波变换时频分析结果,从图中可以看出整体的时频分辨率水平要高于图1中展示的短时傅里叶变换得到的时频谱。图2(b)是基本小波为Morlet小波的时频连续小波变换时频分析结果可以看出,时频分辨率都要比连续小波变换更高一些。图2(c)为S变换的时频分析结果可以看出其时间分辨率与时频连续小波变换相当,频率分辨率略高。
2谱分解的实际应用
研究目的层是位于志留系柯坪塔格组下砂岩段,该目的层是致密砂岩油气藏,地震资料的主频约为25Hz,最高频约为50Hz。当频率取50Hz时,可以分辨出厚度大于23米的砂岩层,该工区仅X9井砂岩厚度为30米,其调谐频率约33-38Hz,其它井砂岩厚度仅为几米,则调谐频率通过计算要到几百HZ左右,实际地震资料根本就没有这么高的频率。故利用调谐频率预测砂岩层厚度仅能在X9井附近砂岩较厚区域内使用。
图3是过X9井的25-40Hz不同频率的分频剖面,图中的三个层位从下往上依次是Sand-Bot、Sand-Mid、Sand-Top。从图中可以清晰看出X9井的砂体在层Sand-Mid与Sand-Top之间,通过各频率图对比可以看出,在30Hz的分频剖面上砂体对应的能量团开始出现,在35Hz的分频剖面上较清晰的看出了砂体对应的位置,在40Hz的分频剖面上砂体位置的能量已经明显降低,其它分频剖面上基本不能识别砂体对应的位置,这说明了X9井砂体对应的调谐频率应该在30-40Hz之间,与上述分析吻合。
但谱分解所能识别的厚度极限受到地震数据频带宽度的影响,因此,能分辨的时间厚度是一个相对概念。由于地震数据频率带宽较窄,仅在X9井附近区域可以较为准确的预测砂体厚度,其它区域都是砂岩与泥岩组合地层结构的振幅响应,不能直接用于薄砂体厚度的预测。因此设计一个神经网络来对砂体厚度进行预测(图4)。
图3 过X9井25-40Hz不同频率的分频剖面
图4 X9井区砂体厚度等值线图
参考文献
[1]印兴耀,张奎,张广智.联合时频分布及其属性的应用[J].石油地球物理勘探,2003,38(5):522-526.
[2]刘喜武,张宁,勾永峰,等.地震勘探信号时频分析方法对比和应用分析[J].地球物理学进展,23(3):743-753.
[3]魏志平.谱分解调谐体技术在薄储层定量预测中的应用[J].石油地球物理勘探,2009,44(3):337-340.endprint
摘 要:地震谱分解实质上就是通过离散傅里叶变换或最大熵等方法,将地震资料从时间域转换到频率域,利用振幅谱及相位谱对地震资料在频率域进行地质解释。谱分解技术提供了比常规地震属性更加丰富的地质信息,是进行砂体预测的有效手段。文章用谱分解技术对X9井区薄砂体进行预测,以分频数据体为基础,利用神经网络技术,预测薄砂体厚度较为可靠。
关键词:谱分解;离散傅里叶变换;分频;砂体预测
引言
目前谱分解技术在地震资料处理和解释中被广泛应用,应用中最常见的是确定地层的厚度和进行烃类识别。从目前各种类型的文献上看,可用于非平稳信号的地震谱分解算法有短时间傅里叶变换(STFT),最大熵谱法(MEM),连续小波变换(CWT),S变换(ST),魏格纳-威利分布(MVD)和匹配追踪(MP)等[1-2]。由于储层厚度对应于调谐频率,低频对应着较厚的薄层,高频能显示出较薄的薄层,因此频谱分解能有效提高地震数据的分辨率,能在一定程度上识别较薄的储层,在实际应用中也取得了很好的效果。
1 谱分解的方法及其比较
地震谱分解便是通过时频分析方法对地震道上的时间采样点进行分析得到所分析地震道数据的频率谱来进行砂体预测[3]。从理论上来说,各谱分解方法各具优点和特色,同时也存在一定的局限或缺点。为了显示各种谱分解算法的分辨性能,提取一道实际地震信号,该实际地震信号长度为350ms,在3500-3650ms段的频率比3650-3850ms段的频率高(图1(a))。
(a)地震道(b)20ms时窗 (c)30ms时窗 (d)40ms时窗
图1 地震道与短时傅里叶变换频谱图
(a)连续小波变换 (b)时频连续小波变换 (c)S变换
图2不同时频分析方法得到频谱图
图1是用短时傅里叶变换谱分解的结果,窗函数都为高斯窗。三个图横向对比发现,高频时时间分辨率随时窗增大而降低,低频时频率分辨率随时窗增大而增加。图2(a)是基本小波为Morlet小波的连续小波变换时频分析结果,从图中可以看出整体的时频分辨率水平要高于图1中展示的短时傅里叶变换得到的时频谱。图2(b)是基本小波为Morlet小波的时频连续小波变换时频分析结果可以看出,时频分辨率都要比连续小波变换更高一些。图2(c)为S变换的时频分析结果可以看出其时间分辨率与时频连续小波变换相当,频率分辨率略高。
2谱分解的实际应用
研究目的层是位于志留系柯坪塔格组下砂岩段,该目的层是致密砂岩油气藏,地震资料的主频约为25Hz,最高频约为50Hz。当频率取50Hz时,可以分辨出厚度大于23米的砂岩层,该工区仅X9井砂岩厚度为30米,其调谐频率约33-38Hz,其它井砂岩厚度仅为几米,则调谐频率通过计算要到几百HZ左右,实际地震资料根本就没有这么高的频率。故利用调谐频率预测砂岩层厚度仅能在X9井附近砂岩较厚区域内使用。
图3是过X9井的25-40Hz不同频率的分频剖面,图中的三个层位从下往上依次是Sand-Bot、Sand-Mid、Sand-Top。从图中可以清晰看出X9井的砂体在层Sand-Mid与Sand-Top之间,通过各频率图对比可以看出,在30Hz的分频剖面上砂体对应的能量团开始出现,在35Hz的分频剖面上较清晰的看出了砂体对应的位置,在40Hz的分频剖面上砂体位置的能量已经明显降低,其它分频剖面上基本不能识别砂体对应的位置,这说明了X9井砂体对应的调谐频率应该在30-40Hz之间,与上述分析吻合。
但谱分解所能识别的厚度极限受到地震数据频带宽度的影响,因此,能分辨的时间厚度是一个相对概念。由于地震数据频率带宽较窄,仅在X9井附近区域可以较为准确的预测砂体厚度,其它区域都是砂岩与泥岩组合地层结构的振幅响应,不能直接用于薄砂体厚度的预测。因此设计一个神经网络来对砂体厚度进行预测(图4)。
图3 过X9井25-40Hz不同频率的分频剖面
图4 X9井区砂体厚度等值线图
参考文献
[1]印兴耀,张奎,张广智.联合时频分布及其属性的应用[J].石油地球物理勘探,2003,38(5):522-526.
[2]刘喜武,张宁,勾永峰,等.地震勘探信号时频分析方法对比和应用分析[J].地球物理学进展,23(3):743-753.
[3]魏志平.谱分解调谐体技术在薄储层定量预测中的应用[J].石油地球物理勘探,2009,44(3):337-340.endprint