地震数据频谱反演方法研究

发布时间：2017-03-24 23:00

  本文关键词：地震数据频谱反演方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油与天然气是国家发展的重要资源,随着油气勘探的不断深入和发展,薄储层油气藏的预测问题变得日益重要,准确预测厚度小于地震数据固有分辨率的薄储层,提高预测精度成为地震勘探领域的焦点之一。为了提高薄储层的预测精度,本文针对地震数据频谱反演方法进行了详细研究。地震数据频谱反演方法是近几年才发展起来的一种基于地震信号谱分解技术的数据反演方法,通过建立实际反射系数序列频谱和计算频谱之间的目标函数,对反射系数的大小和位置进行反演。由于反射系数剖面的时间分辨能力要远远高于地震资料剖面,频谱反演结果能够用以识别厚度小于调谐厚度的薄油气储层。本文在已知部分地震数据频谱和地震子波频谱的前提条件下,将地震记录的采样间隔作为薄层的时间厚度,将相邻两个采样点作为薄层的顶底界面,根据奇偶分解原理,详细推导了频谱反演方法的目标函数,并建立相应的频谱反演目标函数矩阵方程组。通过对比和分析,选择稳定性好且误差较小的LSQR算法对矩阵方程组进行求解,最终获得每个采样点上的反射系数。当采样点为实际存在的反射界面时,频谱反演将给出该点处的反射系数大小和极性；当采样点处不存在反射界面时,输出结果则接近为零。最后,将频谱反演方法应用于叠后地震资料的处理中,并准确的反演获得了地下储层的反射系数,在反演结果剖面上能够识别出小于调谐厚度的薄储层,从而达到了提高地震资料分辨率的目的。利用频谱反演方法对地震数据进行反演的前提条件是已知地震子波,而在实际情况中,地震子波是会随着时间和空间的变化而变化的。现有的常规子波提取方法大多假设地震子波为常相位,导致提取的地震子波,尤其是子波的相位不准。地震记录的高阶谱不仅包含地震子波的幅值与相位信息,还具有压制加性高斯噪音、突出有效信号的能力。为了获得准确的地震子波,保证频谱反演结果的正确性,本文利用地震数据的高阶谱对地震子波进行估计,研究了分别基于地震数据双谱和倒双谱的地震子波提取方法。对仿真和实际地震资料进行子波提取的结果表明,基于倒双谱的地震子波提取方法具有更高的精度。为验证频谱反演方法的有效性,先后对根据不同仿真模型所合成的地震数据进行了试算。在试算过程中,同时分析和研究了频谱反演的频带范围及信噪比等因素对频谱反演结果的影响。结果表明,在合适的频带范围及一定的信噪比的条件下,频谱反演方法可获得准确的反射系数。最后,本文利用频谱反演方法对某海域天然气水合物赋存区的部分地震资料进行了反演,并获得了该区域海底地层的反射系数剖面。通过结合似海底反射层(bottom simulating reflector, BSR),确定了该区天然气水合物储集层的时间域顶、底界面。圈定的天然气水合物储集层与测井资料的高速、高阻区域基本一致,表明了本文方法对圈定天然气水合物储集层具有良好的效果。
【关键词】：频谱反演 奇偶分解 反射系数 地震子波 高阶谱
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P631.44
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 前言11-17
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 论文研究内容及成果14-17
• 2 频谱反演方法及实现技术17-31
• 2.1 频谱反演理论基础17-21
• 2.1.1 薄层模型的地震响应17-19
• 2.1.2 频谱反演基本原理19-21
• 2.2 频谱反演目标函数的建立21-29
• 2.2.1 两个反射系数频谱反演目标函数21-23
• 2.2.2 四个反射系数频谱反演目标函数23-26
• 2.2.3 多个反射系数频谱反演目标函数26-29
• 2.3 反演方法29-31
• 3 高阶谱域地震子波提取方法31-51
• 3.1 地震子波提取方法理论基础32-36
• 3.1.1 高阶统计量的基本概念与性质32-35
• 3.1.2 地震记录的高阶累积量表示35-36
• 3.2 基于双谱的地震子波提取方法36-41
• 3.2.1 子波幅值重构37-38
• 3.2.2 子波相位重构：Brillinger算法与MU算法38-41
• 3.3 基于倒双谱的地震子波提取方法41-45
• 3.3.1 非最小相位信号的倒双谱42-44
• 3.3.2 倒双谱的计算44-45
• 3.4 地震子波提取模型试算45-51
• 3.4.1 一维模型试算45-46
• 3.4.2 二维模型试算46-48
• 3.4.3 实际地震资料处理48-51
• 4 模型数据试验及分析51-66
• 4.1 一维模型试算51-57
• 4.2 楔形模型试算57-62
• 4.2.1 异号楔形模型57-60
• 4.2.2 同号楔形模型60-62
• 4.3 Marmousi模型试算62-66
• 5 实际资料处理66-72
• 6 结论与建议72-74
• 参考文献74-80
• 致谢80-81
• 个人简历81
• 发表的学术论文81

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