薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法

薄互层型油气储层是陆相沉积盆地主要储层类型之一。研究如何利用地震资料刻画和预测薄互层油气储层,对中国油气勘探与开发具有重要意义。介绍了由三参数小波变换而得到的同步挤压三参数小波变换及其在薄互层型储层分析和地震资料谱分解中的应用。与三参数小波变换相比,同步挤压三参数小波变换在时间尺度域增加了对三参数小波变换的小波系数的重排操作,以提高时频分辨率。利用同步挤压三参数小波变换进行薄互层储层分析的方法既可以研究薄互层组的整体特性,也可以表征其组内的结构。与Morlet小波变换等常用的时频分析方法相比,该方法有更高的时频分辨率,能更好地刻画薄互层的整体特性及其组内的结构。合成地震记录和实际算例表明,同步挤压三参数小波变换对于地下地质体及不同厚度的河道和叠置的河道的刻画比其它相关变换的结果更为清晰和可靠。     

基于同步挤压改进短时傅里叶变换的谱分解应用

随着油气勘探开发深度的增加以及地震数据采集受外界的干扰严重,使得地震资料处理解释人员对于含油气层的识别也变得更加困难。基于时频分析的地震谱分解技术已经广泛应用于油气储层预测中;但由于短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等传统时频分析方法受自身窗函数的约束,使得它们的时频聚焦性不高或交叉项干扰,导致油气检测结果存在很大的误差。针对这一难题,为了实现准确的储层预测,通过对短时傅里叶窗函数进行拓展,并且对拓展后的短时傅里叶变换结果执行挤压,将挤压结果重排放置于信号的瞬时频率处,提出了同步挤压改进短时傅里叶变换。信号分析表明同步挤压改进短时傅里叶变换具有更高的时频聚焦能力。将同步挤压改进短时傅里叶变换与地震谱分解技术结合,并将其运用于实际地震资料,结果表明,该方法可以对含油气层进行精细刻画,频率异常特征十分显著,对于含油气性检测具有很强的实用性。     

压缩小波变换地震谱分解方法应用研究

小波变换作为一种具有多分辨率特征的时频分析方法得到了广泛应用,但受不确定性原理影响,其时频分辨率有限。压缩小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SWT)通过对小波变换的复系数谱在尺度方向进行压缩重排,提高了小波变换的分辨率,同时保持了其完整的数学可逆性。合成信号和实际单道记录测试结果表明,压缩小波变换能够更准确地刻画信号的时频特征;实际地震资料时频分析应用试验中,基于压缩小波变换谱分解方法的目标储层油气检测结果与钻井结果吻合,对储层位置的刻画更加准确,低频异常的现象更加明显,能显著降低储层流体检测的多解性。     

基于同步挤压S变换的地震信号时频分析

S变换(ST)被广泛应用于时频分析,但受海森堡不确定性原理制约,其分辨率有限。同步挤压S变换(SSST)是一种正反无损可逆变换,通过对S变换时频谱在频率方向上进行挤压,使能量聚集到信号的真实瞬时频率上,显著地压制了虚假频率成分、提高了信号的时频谱的分辨率。将SSST方法应用于合成信号和实际地震资料处理,所得结果表明SSST比ST具有明显的提高地震信号时频分辨率的能力,有利于薄层识别和储层描述。     

改进型W变换方法及其应用

低频信息是地震勘探和储层表征的重要依据。由于传统时频分析方法难以描述低频区域的时频特征，因而严重影响了储层表征的精度。W变换方法通过构建包含时变主频的窗函数，可以清晰地刻画低频区域的时频分布，但是，面对高时间分辨率的储层表征需求，单参数控制的W变换不能很好地调整时频分辨率。为此，提出了改进型W变换(MWT)的时频分析方法，可以更为灵活地调整时频分辨率。首先，设计了一个新的斜率参数，结合原有尺度因子，得到包含双参数组合的窗函数。接着，替换原W变换的窗函数获得时间域的改进方法，并将改进型W变换由时间域转换到频率域，实现简单、高效时频变换。与W变换的比较表明，改进型W变换方法利用斜率参数和尺度因子可以更加精细地控制时频分辨率。单子波和子波组合的合成记录实验证明了该方法可以灵活地调整时频分辨率。实际工区数据应用结果表明，改进型W变换方法通过选取合适的参数集，可以在油井储层区域对应出现较为明显的低频异常现象，可以更好地用于储层表征。     

基于同步挤压变换的地震勘探信号时频特性分析

地震信号的时频特性分析对于地层界面分析和油气储层研究具有重要意义。不同频段的地震数据反映的地质信息也不同,即不同频率成分对应不同性质的界面信息。地震信号是典型的非平稳信号,应用适合于非平稳信号的时频分析方法研究地震信号的时频特性,能够较好地反映信号频率随时间的变化情况,并且可为后续的地层界面及储层分析提供帮助。本文采用具有高分辨特性的同步挤压变换时频方法分析地震信号的时频特性,较之于传统小波时频分析能更加真实地反映地震信号的频率随时间的变化情况。     

线性时频分析方法综述

较详细地综述了目前已有的短时傅里叶变换、小波变换、S变换和广义S变换等几种线性时频分析方法,概括了线性时频分析方法的特点和优缺点,阐述了各种方法的发展历程。窗函数对分辨率影响巨大,是线性时频分析方法的关键,通过对窗函数的调节和改进,可以得到不同的线性时频分析方法和相对应的时频分辨率。理论分析和试验表明,广义S变换的时频窗口能够随着频率尺度自适应地调整,具有较高的时频分辨率,在应用中具有更高的实用性和灵活性。利用广义S变换对地震数据体进行谱分解,可以得到更丰富的地震属性信息,对储层预测和油气识别有重要作用。     

基于广义S变换的地震资料谱分解技术研究

谱分解技术一般采用短时Fourier变换和连续小波变换。短时Fourier变换的分析时窗是恒定的,不随频率的变化而自动调节,连续小波变换的尺度与频率的关系并不确定。广义S变换具有优良的时频聚集性和时频分辨率,它综合了短时Fourier变换和连续小波变换的一些优点,而克服了它们的不足,同时通过调节时窗宽度因子可以获得更好的时频分辨率。研究将其应用于地震资料的谱分解中,给出了基于广义S变换的谱分解业务流程,并对实际地震资料进行了分析。结果表明该方法是可行的。     

基于时频三参数小波变换的频率衰减梯度分析

为了有效提高常规频率衰减梯度分析法中高频振幅谱的计算精度,提出一种基于时频三参数小波变换的频率衰减梯度分析法。该方法首先利用时频三参数小波变换计算目标信号的时间—频率域振幅谱,再采用非线性曲线拟合法计算高频段振幅谱的频率衰减系数。理论信号分析表明采用时频三参数小波变换的时频分析法提高了短时傅里叶变换的时频分辨率,并克服了常规三参数小波变换出现的能量交叠而引起的高频信号能量衰减假象。实际资料的计算结果表明,本文方法比常规方法具有更高的计算精度和测试吻合率。     

地震数据的Hilbert-Huang变换与瞬时属性提取

常规Hilbert-Huang变换法中固有模态函数分量包含太宽的频率范围,且在低频区域会产生错误的频谱特征,不能分离出低能量信号成分,为克服常规方法存在的问题,须将小波分解法与Hilbert-Huang变换法相结合。首先利用小波分解方法将地震数据分解成窄带信号,然后进行经验模态分解,基于小波分解的Hilbert-Huang变换方法充分发挥两种时频分析方法的优势,有利于提高时频分析和瞬时属性提取的精度。将改进的HilbertHuang变换方法应用到模拟信号和实际地震数据处理中,时频分析和地震属性提取结果表明,二维时频谱具有较好的时频分辨率,瞬时地震属性具有明确的物理意义,在断层预测和储层精细描述中具有较高的应用价值。     

频率域储层预测技术研究

地震信号在频率域和时间域表现出不同的特征，利用频率域的地震信号，可以更好地进行储层预测。利用傅立叶变换和小波变换等数学工具，研究了地震数据在频率域的特征，开发出了小波域时频分析技术、分频地震相技术、频谱相关技术、频谱分解储层成像技术等多种频率域储层预测技术，将这些技术在实际地震资料中进行了应用，取得了较好的效果。     

高精度地震时频谱分解方法及应用

由于受测不准准则的制约,应用小波变换、广义S变换等线性算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率,而应用匹配追踪算法可克服窗函数的限制,能在时间域和频率域同时精细表征信号特征。本文在阐述地震信号匹配追踪时频谱分解的算法原理基础上,通过对标准Morlet小波进行合理改造,完备了时频原子库,有利于提高地震信号匹配分解的精度;依据Morlet小波的时宽对地震道进行开时窗,可在多个时窗内同时动态扫描匹配小波原子,可以适当提高计算效率。模型试验与实际数据分析表明,基于改进Morlet小波的地震信号匹配追踪算法更精确更高效,且具备一定的抗噪能力,适合定量分析地震资料的频谱变化特征,有助于研究储层及油气的分布范围。     

复小波频谱分析在地震数据处理中的应用

短时窗傅里叶变换对地震记录分析是按照固定时窗滑动，而复Morlet小波分析法则在时间域和频率域具有良好的局部特性。复Morlet小波的傅里叶变换为高斯函数，是一个特性较理想的带通滤波器，因此在分析地震记录时可以准确刻画储层的特征。文中讨论了复Morlet小波频谱分析方法，分析了复Morlet小波的性质、信号频谱的计算及中心频率uo、参数卢的选取。理论模型试算与实际地震资料处理结果表明，复Morlet小波频谱分析方法的时频分析结果的分辨率明显高于短时窗傅里叶变换的结果，且缝洞储层与围岩的界限分明，能够较细致地刻画储层的分布特征。复Morlet小波频谱分析方法适合复杂缝洞发育的碳酸盐岩储集体的地震数据处理与解释。     

基于连续小波变换的时频域地震波能量衰减补偿

为提高地震资料的分辨率,对地层吸收衰减进行补偿是地震资料处理的一项重要内容。大地滤波算子是时间、频率和品质因子的函数,因此也可以在时频域内进行衰减补偿。相对于固定时窗的短时傅里叶变换(STFT)和Gabor变换,小波变换对于处理非平稳地震信号具有更好的局部时频分析能力。利用基于一维连续小波变换的时频分析方法(time-frequency continuous wavelet transform,TFCWT)和基于Kolsky衰减模型的大地滤波算子,在时频域内实现了地震波能量的衰减补偿。理论模型和实际资料试算结果表明,相较于小波域(时间-尺度域)内的衰减补偿方法,基于一维连续小波变换的时频域地震波能量补偿方法能够更好地补偿深层衰减地震信号,提高地震资料的分辨率。     

地震信号线性与非线性时频分析方法对比

基于模拟信号与实际数据，系统分析了地震勘探领域目前流行的多种类时频分析方法的时频分辨率、计算效率和抗噪性能。模拟信号分析表明：线性方法的时频聚集性普遍较低，但计算效率很高，且不受交叉项干扰，其中连续小波变换法抗噪性较强；非线性方法时频聚集性较高，但计算效率普遍低于线性方法，抗噪性能方面平滑伪Wigner-Ville分布法和广义线性调频小波变换法相对稳健。因此，低信噪比情况下宜采用线性方法，信噪比较高时非线性方法时频分辨率更高，可识别薄层，亦有助于揭示地质体空间展布等潜在信息。实际地震资料的短时Fourier变换、连续小波变换、平滑伪Wigner-Ville分布和广义线性调频小波变换法处理结果表明：与线性方法相比，稳健的非线性时频方法可以更细致地刻画储层顶、底反射界面和沉积相带展布等特征。     

基于S变换的地震相分析技术

为全面准确地描述地震相特征，在地震相分析中引入了时频分析技术，如短时窗傅里叶变换、Cabor变换、小波变换等。之后发展起来的S变换时频分析方法综合了短时窗傅里叶变换和小波变换的优点，具有线性化、无损可逆性以及高时频分辨率等特性。阐述了S变换的基本理论，并利用S变换对理想的地震序列模型以及实际地震资料进行了地震相分析。通过对地震相特征的连续性以及振幅和频率变化特征的分析发现，对于规模较小的地震相体，在时间剖面上很难识别其层序内的地震相特征（特别是频率）随旅行时的变化情况，但在S变换的时频域内可以被清楚地体现出来。因此，在进行沉积环境识别时，可以利用S变换来提供有效地震信息。     

稀疏广义S变换及其在储层地震低频异常检测中的应用

时频分析(TF)是地震资料处理与解释中非常重要的方法之一，时频分辨率是高精度储层预测的关键参数。常规S变换及广义S变换的时频分辨率已难以满足高精度储层预测的需求。为此，将稀疏约束的思想引入TF中，在利用广义S变换参数可灵活调节的基础上，通过优化窗矩阵构建一种稀疏广义S变换方法。合成信号的对比分析结果表明，稀疏广义S变换方法能够获得时频分辨率更高、能量聚集性更好的时频分布，在高频和低频部分均能保持较高的时间分辨率。在实际地震数据的低频阴影检测中，该方法能更清楚地刻画油气储层的空间展布，有利于减小油气储层检测的多解性。     

基于时频分析技术预测碳酸盐岩缝洞储层

塔河油田及其外围地区的主要含油气储层之一的缝洞型储层其地震反射频率特征相对于围岩的反射频率特征发生明显的变化，这种频率特征可以用时频分析技术来刻画。将S-变换方法应用于碳酸盐岩缝洞储层的地震反射波的时频分析中，通过分析离散频率能量体的变化特征，可以确定充填流体或气体的孔洞储层引起的地震反射波振幅和频率的变化异常，合成地震记录与野外实际地震记录的时频分析结果，以及钻遇储层发育及其含油气性情况对比均比较吻合，说明该方法可明显提高储层预测的精度。     

基于小波变换提取吸收系数方法及应用

地震信号的衰减吸收与岩石岩性、地层含油气情况密切相关,地震信号的频率信息能较敏感地反映地层吸收系数的影响。地震信号具有持续时间短、突变快等特点,属于典型的非平稳随机信号。小渡变换能够对信号进行精确的时频分析,同时小波函数的多样性使小渡变换具有很强的灵活性和适应性。在实际勘探区域的数据中,利用小波变换进行时频分析,并利用频谱比法对小波变换的振幅谱提取吸收系数。应用结果表明,该方法对含气储层的识别效果较好．对后期开发工作有较好借鉴意义。     

广义S变换在川南丹凤场中的应用

在实际地震资料处理解释中,广义S变换的作用举足轻重,其为一种介于连续小波变换和短时傅里叶变换的延伸方法,其突出特点为不同频率处具有不同分辨率。为了对川南丹凤场中联井剖面资料进行储层描述,本文运用了广义S变换分频处理技术,得到地震信号的瞬时参数。通过不同频率剖面的对比与研究,完成储层描述。