一种基于DTW和ABA联合的井震资料匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于DTW和ABA联合的井震资料匹配方法，其特征在于以下步骤：步骤S1：对测井数据进行粗化预处理，从地震资料中提取子波，利用反射系数与提取的地震子波褶积得到合成地震记录；步骤S2：采用动态时间规整算法(DTW)对测井合成记录序列和地震数据进行时间尺度上的匹配，通过拉伸和挤压达到地震数据和测井数据的时间尺度匹配；步骤S4：采用振幅均衡校正(ABA)来对地震道进行振幅匹配调整，通过振幅校正达到地震数据和测井数据的振幅大小上的匹配。本发明的有益效果是：考虑了井震数据在时间尺度和振幅大小上的特征，能够有效地完成井震匹配工作。

说明书

技术领域

本发明涉及勘探地球物理领域，尤其涉及一种基于动态时间规整算法(DTW)和振幅均衡校正方法(ABA)联合的井震资料匹配方法。

背景技术

声波测井以及地面地震等多种较为先进的地球物理技术可以反映出地下相同目标的不同性质。但是由于测量仪器、测量环境以及处理技术等多种因素的不同，这些不同的地球物理技术各自得到的反映地下目标的信息会呈现出不同的特征。目前，由于油气勘探开发研究的深入，对不同地球物理技术所反映的相同信息的互相匹配，以及对声波测井和地面地震等多种信息的综合应用的研究日趋深入，因此目前研究的热点和难点，便是对地下目标进行更准确精细的描绘。井震不匹配特征具体表现如下几个方面：空间不同，地面地震资料是时间域信息，而声波测井资料却为深度域信息，对于地下相同目标，地面地震资料反映了整个三维空间信息，但声波测井资料则反映了某点的一维信息；分辨率不同，地面地震资料在纵向上分辨率较低，但在横向上却有很高的分辨能力，声波测井资料在横向上基本没有分别能力，但在纵向上却有较高的分辨率；数值不同，地面地震资料可以得到地层叠加剖面信息，而声波测井资料却可以得到地层波阻抗信息以及纵向声波速度。目前应用最广泛的井震匹配方法是闭合差法与比值法，两者均是将合成记录对应于井旁道进行整体的平移或进行局部的“拉伸”与“压缩”主要问题是存在一定的多解性，与人为干预有关很难得到最优解。刘景贤等(2012)在井、震匹配问题中引入了黏弹性岩石的杨氏谐振品质因子(Q)模型，对储层岩石进行了井震匹配与Q反演，通过谐振Q模型合理的校正声波速度，从而实现井震匹配。基于谐振模型的谐振Q理论的方法也有众多学者研究，但是由于地层品质因子等特征参数难以确定，因此其校正方法和实现的校正效果都受到很大的影响。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术不足，考虑测井合成资料和地震资料在时间尺度和振幅大小上存在差异，本发明提出了一种基于动态时间规整算法(DTW)和振幅均衡校正方法(ABA)联合的井震资料匹配方法，考虑了井震数据在时间尺度和振幅大小上的特征，能够有效地完成井震匹配工作。

一种基于DTW和ABA联合的井震资料匹配方法，包括如下步骤：

步骤S1：对测井数据进行预处理，针对测井数据的较高采样率进行尺度粗化，从地震资料中提取子波，利用反射系数r与理论子波或提取的地震子波褶积得到合成地震记录；

步骤S11：首先对声波测井获得的声波测试数据进行3-5次中值滤波处理，对声波测试数据序列采用滑动时窗进行初步平滑，剔除异常的数据和降低井径扩张和泥浆侵蚀的影响；然后通过Walsh变换将测井数据粗化，以便与地震数据匹配；

步骤S12：对资料做时频分析处理，考虑测井数据时频分析后的特征，确定测井数据中不同尺度的分层特征，采用最小速度差和最小厚度原理对声测井数据在深度域内进行精细分层处理，所允许的相邻两层的速度差通常是根据目标层位的研究需要来确定，速度差可取50-200m/s。从实际地震剖面上确定时间采样间隔Δt，选取合理的分层参数ΔV，对ΔZ赋予初值Δh；计算分层后每一层的时间厚度，并找出最小的时间厚度t_0min；判断t_0min与Δt的大小，如果t_0min等于或者第一次出现大于Δt的情况，则相应的ΔZ为最终的厚度分层参数；

步骤S13：将分层后的波阻抗P进行深时转换，并进行重采样，采样间隔与井旁道地震记录间隔一致，利用公式求出每个网格点上的反射系数；利用反射系数r与理论子波或提取的地震子波褶积得到合成地震记录sig₁；

步骤S2：采用动态时间规整算法(DTW)对测井合成记录序列sig₁(t)和sig₂(t)地震数据进行时间尺度上的匹配，通过拉伸和挤压达到地震数据和测井数据的时间尺度匹配；两个序列的长度分别为n和m，则构建一个n×m的矩阵网格，矩阵元素d(i,j)表示和两个点的距离寻找一条通过此网格中若干格点的路径，路径通过的格点即为两个序列进行计算的对齐的点；

步骤S3：采用振幅均衡校正(ABA)来对地震道进行振幅匹配调整，考虑到使信号的振幅或功率变化保持一致，将信号分为一个个重叠的等宽度时窗，在每个时窗内计算两个信号的平均绝对值振幅：

时窗内信号振幅平均值为:

振幅均衡校正过程可以通过把的测井合成记录sig₁(t)的振幅朝着井旁地震道sig₂(t)的振幅的方向平衡来得到标量函数:

最后用合成记录sig₁(t)与标量函数相乘即可完成振幅均衡校正。

附图说明

附图1为本发明的主要方法步骤。

附图2为测井数据预处理结果。

附图3为测井合成记录(未调整)和井旁道地震记录。

附图4为DTW校正路径。

附图5为DTW后测井合成记录和井旁道地震记录。

附图6为实际数据井震匹配结果,左边和右边的三道为井旁地震道,中间为DTW和ABA联合校正后的合成记录道。

具体实施方式

结合附图1-6，对本发明作进一步的描述：一种基于DTW和ABA联合的井震资料匹配方法，具体实施方案包括如下步骤：

步骤S1：对测井数据进行预处理，针对测井数据的较高采样率进行尺度粗化，从地震资料中提取子波，利用反射系数r与理论子波或提取的地震子波褶积得到合成地震记录；

步骤S11：首先对声波测井获得的声波测试数据进行3-5次中值滤波处理，对声波测试数据序列采用滑动时窗进行初步平滑，剔除异常的数据和降低井径扩张和泥浆侵蚀的影响；然后通过Walsh变换将测井数据粗化，以便与地震数据匹配；

步骤S12：对资料做时频分析处理，考虑测井数据时频分析后的特征，确定测井数据中不同尺度的分层特征，采用最小速度差和最小厚度原理对声测井数据在深度域内进行精细分层处理后，所允许的相邻两层的速度差通常是根据目标层位的研究需要来确定，所允许的相邻两层的速度差通常是根据目标层位的研究需要来确定，速度差可取50-200m/s；从实际地震剖面上确定时间采样间隔Δt，选取合理的分层参数ΔV，对ΔZ赋予初值Δh；计算分层后每一层的时间厚度，并找出最小的时间厚度t_0min；判断t_0min与Δt的大小，如果t_0min等于或者第一次出现大于Δt的情况，则相应的ΔZ为最终的厚度分层参数；图2为测井数据预处理结果，由图可知经过处理后测井数据得到了方块化(粗化)；

步骤S13：将分层后的波阻抗P进行深时转换，并进行重采样，采样间隔与井旁道地震记录间隔一致，利用公式求出每个网格点上的反射系数。利用反射系数r与理论子波或提取的地震子波褶积得到合成地震记录sig₁；图3为测井合成记录(未调整)和井旁道地震记录，可以看出未调整的测井合成记录和井旁道地震记录在时间尺度和振幅大小上都存在较大差异；

步骤S2：采用动态时间规整算法(DTW)对测井合成记录序列sig₁(t)和sig₂(t)地震数据进行时间尺度上的匹配，通过拉伸和挤压达到地震数据和测井数据的时间尺度匹配；两个序列的长度分别为n和m，则构建一个n×m的矩阵网格，矩阵元素d(i,j)表示和两个点的距离寻找一条通过此网格中若干格点的路径，路径通过的格点即为两个序列进行计算的对齐的点；图4为DTW校正路径，图5为DTW后测井合成记录和井旁道地震记录，从图可知通过DTW处理后测井合成记录和井旁道地震记录在时间尺度上能够较好的对应起来。

步骤S3：采用振幅均衡校正(ABA)来对地震道进行振幅匹配调整，考虑到使信号的振幅或功率变化保持一致，将信号分为一个个重叠的等宽度时窗，在每个时窗内计算两个信号的平均绝对值振幅：

时窗内信号振幅平均值为:

振幅均衡校正过程可以通过把的测井合成记录sig₁(t)的振幅朝着井旁地震道sig₂(t)的振幅的方向平衡来得到标量函数:

最后用合成记录sig₁(t)与标量函数相乘即可完成振幅均衡校正。图6所示为合成记录与井旁道记录同相轴对应准确，振幅差异较小。

通过以上流程，能够有效完成井震匹配工作。图2为测井数据预处理结果，图3为未经调整的测井合成记录和井旁道地震记录，图4为DTW校正路径，图5为DTW后测井合成记录和井旁道地震记录，从图5中可以看出处理后的测井合成结果和井旁地震数据在时间尺度上能够很好地对应起来；图6是实际数据井震匹配结果,从图中可以看出通过联合处理后测井合成结果和井旁道地震记录的幅值也能够较好的匹配起来。应用基于DTW和ABA联合的井震资料匹配方法，考虑了井震数据在时间尺度和幅值大小上的特征，能够有效地完成井震匹配工作。

本发明的有益效果是：本发明针对井震资料在资料类型、分辨率等方面的差异，考虑了井震数据在时间尺度和振幅大小上的特征，克服了基于谐振模型需要难以确定的地层品质因子参数的缺点以及手动调整因人而异的缺点，选用了动态时间规整方法和振幅均衡校正方法能够自动有效地完成井震匹配工作，匹配后的数据在时间尺度和幅值大小能够很好地匹配起来，为后续资料的处理和解释提供强有力的技术支撑。

本发明不局限于上述具体实施方式，根据上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，本发明还可以做出其它多种形式的等效修改、替换或变更，均属于本发明的保护范围。