基于稀疏表示的增维叠前地震反演方法

发布时间：2021-07-11 09:48

　　常规的叠前和叠后反演技术难以满足刻画薄储层的需求。由于道集叠加而产生的干涉效应对地震信号所蕴含的真实信息造成不同程度的弱化、畸变甚至湮灭,因此为有效地保存真实信息,应尽量避免叠加。另外,叠前道集的地震属性在随炮检距变化之外还受频率因素的影响,而以高分辨率谱分解为基础展开的FAVO反演方法能够提升流体识别能力。为此,以不叠加为核心思想,提出基于稀疏表示的增维叠前地震反演方法。首先,从叠前道集出发,对包含目的层段的角度内道集进行筛选和提取,依托信号的稀疏表示理论对抽选的单角度地震数据开展高分辨率时频分解;其次,基于贝叶斯理论直接建立波阻抗与地震数据的映射关系,利用非线性最优化算法对初始模型进行扰动;最后,以前一个频率反演的结果作为后一个频率反演的约束,逐级进行反演,最终得到不同角度的高分辨率增维反演结果。以A研究区为例,在有效角度范围内对单角度地震数据分频约束反演,拓宽了数据维度,提升了反演精度,增强了对薄储层的描述能力。 

【文章来源】：石油地球物理勘探. 2020,55(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：14 页

【部分图文】：

图1 两列波叠加效应

道集优选

在传统的信号分析和处理中,傅里叶变换得到的振幅谱或相位谱反映地震信号的平均信息,而不能得到局部信息[23]。短时傅里叶变换受时窗长度限制,不同的时窗参数对结果产生较大的影响,无法同时兼顾时间分辨率和频率分辨率。得益于匹配追踪算法的优势,在利用匹配追踪算法将信号s(t)稀疏分解后,由于匹配子波集中的每一个匹配子波ωδn(t)都具有独立性,因此可以对每一个匹配子波分别进行短时傅里叶变换。对低频子波选取大的时窗、高频子波选用较小的时窗,如此便可以克服常规短时傅里叶变换时窗固定不可调、分辨率单一的缺点,得到具有较高分辨率的时频分布。基于匹配追踪算法的STFT时频分布为图4 基于匹配追踪算法的分解重构结果

【参考文献】：
期刊论文
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[3]一维频率域中观尺度虚岩石物理方法[J]. 吴建鲁,吴国忱.  石油地球物理勘探. 2018(01)
[4]基于贝叶斯理论的多尺度地震反演方法[J]. 杨千里,吴国忱.  地球物理学进展. 2016(03)
[5]基于匹配追踪谱分解的时频域FAVO流体识别方法[J]. 李坤,印兴耀,宗兆云.  石油学报. 2016(06)
[6]基于尺度约束项的AVO反演方法[J]. 吴国忱,田军.  石油地球物理勘探. 2014(06)
[7]基于佐普里兹方程的高精度叠前反演方法[J]. 黄捍东,王彦超,郭飞,刘承汉.  石油地球物理勘探. 2013(05)
[8]地震信号复数域高效匹配追踪分解[J]. 张繁昌,李传辉.  石油地球物理勘探. 2013(02)
[9]基于Ricker子波匹配追踪算法在薄互层砂体储层预测中的应用[J]. 宋新武,郑浚茂,范兴燕,肖高杰.  吉林大学学报(地球科学版). 2011(S1)
[10]纵波速度频散属性反演方法研究[J]. 张世鑫,印兴耀,张广智,王小杰.  石油物探. 2011(03)

博士论文
[1]基于稀疏表示理论的地震信号处理方法研究[D]. 李海山.中国石油大学（华东） 2013

硕士论文
[1]多尺度分级地震反演方法研究[D]. 杨千里.中国石油大学(华东) 2016



本文编号：3277854