一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法及系统，包括：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；比较合成记录标定结果与预设标定值，若合成记录标定结果大于或等于预设标定值，则分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。本发明以测井声波阻抗数据与地震数据的非线性关系为基础，基于测井声波阻抗数据进行地震数据的双向拓频处理，拓频结果可信度高该。

说明书

技术领域

本发明属于石油勘探领域，具体涉及一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法及系统。

背景技术

目前地震数据频带拓宽的技术主要是基于信号分析的方法以地震数据为基础进行频带拓宽，但是这样容易致使拓频结果不确定性较高。因此，特别需要一种提高拓频结果可信度的地震数据频带拓宽方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种提高拓频结果可信度的基于测井曲线的地震数据双向拓频方法及系统。

根据本发明的一方面，提出了一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法，包括：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；比较所述合成记录标定结果与预设标定值，若所述合成记录标定结果大于或等于所述预设标定值，则分别获取所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；基于所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；建立所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；基于所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型和所述第二测井声波阻抗数据，获取所述第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

优选的，对所述地震数据进行傅里叶变换获得所述地震数据的频谱信息。

优选的，对所述测井声波阻抗数据进行重采样，对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得所述测井声波阻抗数据的频谱信息。

优选的，所述基于所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据包括：基于所述地震数据的频谱信息获取所述地震数据的有效频带，在所述有效频带内对所述测井声波阻抗数据进行滤波，获得所述第一测井声波阻抗数据；基于所述地震数据的频谱信息获取所述地震数据的总频带，在所述总频带内对所述测井声波阻抗数据进行滤波，获得所述第二测井声波阻抗数据。

优选的，通过神经网络算法建立所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。

根据本发明的另一方面，提出了一种基于测井曲线的地震数据双向拓频系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；比较所述合成记录标定结果与预设标定值，若所述合成记录标定结果大于或等于所述预设标定值，则分别获取所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；基于所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；建立所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；基于所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型和所述第二测井声波阻抗数据，获取所述第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

优选的，对所述地震数据进行傅里叶变换获得所述地震数据的频谱信息。

优选的，对所述测井声波阻抗数据进行重采样，对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得所述测井声波阻抗数据的频谱信息。

优选的，所述基于所述地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据包括：基于所述地震数据的频谱信息获取所述地震数据的有效频带，在所述有效频带内对所述测井声波阻抗数据进行滤波，获得所述第一测井声波阻抗数据；基于所述地震数据的频谱信息获取所述地震数据的总频带，在所述总频带内对所述测井声波阻抗数据进行滤波，获得所述第二测井声波阻抗数据。

优选的，通过神经网络算法建立所述地震数据与所述第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。

本发明的有益效果在于：本发明以测井声波阻抗数据与地震数据的非线性关系为基础，基于测井声波阻抗数据进行地震数据的双向拓频处理，提高了地震数据的频带范围，拓频结果可信度高该，该方法在薄层发育地区具有极大的推广应用价值。

本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的流程图。

图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的合成记录标定图。

图3示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的地震数据剖面图。

图4示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的地震数据频谱信息图。

图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的测井声波阻抗数据的频谱信息图。

图6示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的双向拓频后的地震数据剖面图。

具体实施方式

下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

根据本发明的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法，包括：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；比较合成记录标定结果与预设标定值，若合成记录标定结果大于或等于预设标定值，则分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；基于地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型和第二测井声波阻抗数据，获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

具体的，开展合成记录标定，获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果，可适当拉伸压缩测井曲线以获得相关度较高的合成记录标定成果。合成记录标定相关程度高则代表了测井数据与地震数据在相同频带内的相似程度，相似程度越高，进行双向拓频的精度就越高。只有当合成记录标定结果大于或等于预设标定值，才执行后续步骤实现双向拓频。

当合成记录标定结果大于或等于预设标定值时，分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息，基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据，建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，进而基于地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

根据示例性的实施方式，基于测井曲线的地震数据双向拓频方法以测井声波阻抗数据与地震数据的非线性关系为基础，基于测井声波阻抗数据进行地震数据的双向拓频处理，提高了地震数据的频带范围，拓频结果可信度高该，该方法在薄层发育地区具有极大的推广应用价值。

作为优选方案，对地震数据进行傅里叶变换获得地震数据的频谱信息。

作为优选方案，对测井声波阻抗数据进行重采样，对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得测井声波阻抗数据的频谱信息。

作为优选方案，基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据包括：基于地震数据的频谱信息获取地震数据的有效频带，在有效频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第一测井声波阻抗数据；基于地震数据的频谱信息获取地震数据的总频带，在总频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第二测井声波阻抗数据。

具体的，通过地震数据频谱信息可知地震数据缺失的低频信息和高频信息，由此确定地震数据的主要频带集中范围，即有效频带，在有效频带范围内对测井声波阻抗数据进行滤波获得的第一测井声波阻抗数据。并且根据地震数据的频谱信息可知地震数据的总频带，即最终进行双向拓频的频带范围，在总频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第二测井声波阻抗数据。

作为优选方案，通过神经网络算法建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。

具体的，神经网络算法基于神经网络的训练样本建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，神经网络的训练样本的建立是现有技术，这里不再赘述。本发明采用的神经网络的训练样本有数据输入端和数据输出端，在数据输入端输入第一测井声波阻抗数据，在数据输出端输入地震数据，神经网络的训练样本获取输入数据和输出数据，形成输入数据和输出数据的非线性关系，及建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，并保存地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。将这个关系应用到整个测井频带可以获得拓频的结果。在神经网络的训练样本的数据输入端输入第二测井声波阻抗数据，使用保存的地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，数据输出端会生成与输入数据对应的通过非线性关系获得的数据，即第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

根据本发明的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；比较合成记录标定结果与预设标定值，若合成记录标定结果大于或等于预设标定值，则分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；基于地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型和第二测井声波阻抗数据，获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

具体的，开展合成记录标定，获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果，可适当拉伸压缩测井曲线以获得相关度较高的合成记录标定成果。合成记录标定相关程度高则代表了测井数据与地震数据在相同频带内的相似程度，相似程度越高，进行双向拓频的精度就越高。只有当合成记录标定结果大于或等于预设标定值，才执行后续步骤实现双向拓频。

当合成记录标定结果大于或等于预设标定值时，分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息，基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据，建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，进而基于地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

根据示例性的实施方式，基于测井曲线的地震数据双向拓频方法以测井声波阻抗数据与地震数据的非线性关系为基础，基于测井声波阻抗数据进行地震数据的双向拓频处理，提高了地震数据的频带范围，拓频结果可信度高该，该方法在薄层发育地区具有极大的推广应用价值。

作为优选方案，对地震数据进行傅里叶变换获得地震数据的频谱信息。

作为优选方案，对测井声波阻抗数据进行重采样，对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得测井声波阻抗数据的频谱信息。

作为优选方案，基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据包括：基于地震数据的频谱信息获取地震数据的有效频带，在有效频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第一测井声波阻抗数据；基于地震数据的频谱信息获取地震数据的总频带，在总频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第二测井声波阻抗数据。

具体的，通过地震数据频谱信息可知地震数据缺失的低频信息和高频信息，由此确定地震数据的主要频带集中范围，即有效频带，在有效频带范围内对测井声波阻抗数据进行滤波获得的第一测井声波阻抗数据。并且根据地震数据的频谱信息可知地震数据的总频带，即最终进行双向拓频的频带范围，在总频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第二测井声波阻抗数据。

作为优选方案，通过神经网络算法建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。

具体的，神经网络算法基于神经网络的训练样本建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，神经网络的训练样本的建立是现有技术，这里不再赘述。本发明采用的神经网络的训练样本有数据输入端和数据输出端，在数据输入端输入第一测井声波阻抗数据，在数据输出端输入地震数据，神经网络的训练样本获取输入数据和输出数据，形成输入数据和输出数据的非线性关系，及建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，并保存地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。将这个关系应用到整个测井频带可以获得拓频的结果。在神经网络的训练样本的数据输入端输入第二测井声波阻抗数据，使用保存的地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，数据输出端会生成与输入数据对应的通过非线性关系获得的数据，即第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

实施例

图1示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的流程图。图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的合成记录标定图。图3示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的地震数据剖面图。图4示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的地震数据频谱信息图。图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的测井声波阻抗数据的频谱信息图。图6示出了根据本发明的一个实施例的一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法的双向拓频后的地震数据剖面图。

如图1所示，一种基于测井曲线的地震数据双向拓频方法，包括：

S102：获取测井声波阻抗数据与地震数据的合成记录标定结果；

具体的，开展合成记录标定，可适当拉伸压缩测井曲线以获得相关度较高的合成记录标定成果。合成记录标定相关程度高则代表了测井数据与地震数据在相同频带内的相似程度，相似程度越高，进行双向拓频的精度就越高。如图2所示，在工区井合成记录标定图中时间范围2.7-3.25s相关度达到85％，因此地震数据的拓频范围在2.7-3.25s的准确性较高。

S104：比较合成记录标定结果与预设标定值，若合成记录标定结果大于或等于预设标定值，则分别获取地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据的频谱信息；

其中，对地震数据进行傅里叶变换获得地震数据的频谱信息；

具体的，如图3所示的采样间隔为1ms的地震数据，对该地震数据进行傅里叶变换获得频谱信息，频谱信息图如图4所示。

其中，对测井声波阻抗数据进行重采样，对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得测井声波阻抗数据的频谱信息；

具体的，对测井声波阻抗数据进行重采样，使其采样间隔与地震数据相同为1ms，然后对重采样的测井声波阻抗数据进行傅里叶变换获得频谱信息，频谱信息图如图5所示。

S106：基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，分别获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据；

其中，基于地震数据的频谱信息和测井声波阻抗数据，获取第一测井声波阻抗数据和第二测井声波阻抗数据包括：基于地震数据的频谱信息获取地震数据的有效频带，在有效频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第一测井声波阻抗数据；基于地震数据的频谱信息获取地震数据的总频带，在总频带内对测井声波阻抗数据进行滤波，获得第二测井声波阻抗数据；

具体的，通过地震数据频谱信息可知地震数据缺失0-8HZ低频信息和52-80HZ高频信息，地震数据的主要频带集中在8-52HZ，即有效频带是8-52HZ，以此为基础对测井声波阻抗数据进行滤波获得频带范围为8-52HZ的第一测井声波阻抗数据。并且根据地震数据的频谱信息可知地震数据的总频带为0-80HZ，即最终进行双向拓频的频带范围为0-80HZ，以此为基于获得频带范围为0-80HZ的第二测井声波阻抗数据。

S108：建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型；

其中，通过神经网络算法建立地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型。

S110：基于地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型和第二测井声波阻抗数据，获取第二测井声波阻抗数据拓频后的地震数据。

具体的，利用神经网络算法获得的地震数据与第一测井声波阻抗数据的非线性关系模型，以频带范围为0-80HZ的第二测井声波阻抗数据为基础计算获得频带范围为0-80HZ地震数据，即双向拓频后的地震数据，双向拓频后的地震数据剖面图如图6所示。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。