[发明专利]多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法有效
申请号: | 201611240441.4 | 申请日: | 2016-12-28 |
公开(公告)号: | CN106646601B | 公开(公告)日: | 2018-07-24 |
发明(设计)人: | 刁瑞;尚新民;芮拥军;李继光;冯玉苹;韩站一;崔庆辉;李强;陈新荣;揭景荣 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 |
主分类号: | G01V1/28 | 分类号: | G01V1/28;G01V1/30 |
代理公司: | 济南日新专利代理事务所 37224 | 代理人: | 刘亚宁 |
地址: | 257000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 三维 中深层 速度模型 浅层 测量点位置 关系曲线 信息联合 测量数据 地震数据 精度约束 有效解决 近地表 深度域 层析 反演 割裂 转换 | ||
1.多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于,该多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法包括:
步骤1:准备低测数据、地震数据;利用低测数据,求取测量点位置处的低降速带速度值和Q值;通过表层Q值测量数据进行约束,从而获得准确可靠的测量点位置处的Q值并建立测量点位置处Q值与低降速带速度值的关系曲线;所述低降速带速度值为地震波的传播速度值;
步骤2:利用三维地震大炮初至信息,在步骤1获得的测量点位置处的低降速带速度值的约束下,通过高精度约束层析反演获得表层三维速度模型;
步骤3:利用表层三维速度模型和测量点位置处Q值与低降速带速度值的关系曲线,得到深度域的表层三维Q体;
步骤4:利用地震数据,建立中深层的三维速度模型;
步骤5:利用步骤4选取的地震数据,在三维速度模型的约束下,求取中深层三维Q体;
步骤6:进行深时转换,将表层三维Q体由深度域转换到时间域,从而与时间域的中深层三维Q体相一致,或进行时深转换,将中深层三维Q体由时间域转换到深度域,从而与深度域的表层三维Q体相一致;
步骤7:利用正余弦匹配约束三维融合技术,将表层三维Q体与中深层三维Q体进行有效融合,建立时间域或深度域包含近地表因素的浅中深层三维Q体。
2.根据权利要求1所述的多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于:在步骤1中,所述低测数据为单井微测井数据、双井微测井数据、小折射数据、岩性取芯数据、岩性探测数据中的一种或数种;首先,导入低测数据,通过低测数据解释方法得到测量点位置处的低降速带速度值、低降速带厚度信息,并在低测数据的二维高精度时频域中,在二维信噪比谱和二维纯度谱的双重约束下,通过高精度时频谱的差异来计算得到测量点位置处的Q值,并通过表层Q值测量数据进行局部约束,从而获得准确可靠的测量点位置处的Q值;所述信噪比谱为低测数据在二维时频域内计算得到的信号与噪音比值的二维谱;所述纯度谱为低测数据在二维时频域内计算得到的不同频率范围内信号纯度的二维谱。
3.根据权利要求2所述的多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于:在步骤1中,以表层Q值测量数据为约束条件,对步骤1中计算得到的测量点位置处的Q值进行局部校正,从而获得稳定可靠的测量点位置处的Q值,并与测量点位置处的低降速带速度值、低降速带厚度信息进行联合,可得到测量点位置处Q值与低降速带速度值的关系曲线,每个测量点位置处都可得到一条关系曲线,对该关系曲线进行拟合残差品质分析,可以求得该拟合关系曲线的品质参数,所述拟合关系曲线的品质参数能够反映该测量点位置处Q-v关系曲线的保真程度。
4.根据权利要求2所述的多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于:在步骤2中,在步骤1获得的低测数据测量点位置处低降速带速度值、低降速带厚度信息的约束下,利用三维地震大炮初至信息进行约束层析反演,层析反演方法采用广义模式搜索与粒子群最优化方法相结合的非线性优化方法,在有效提高运算效率的情况下,获得准确的表层三维速度模型,保证了表层速度值的精度。
5.根据权利要求1所述的多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于:在步骤3中,在每个测量点位置处可得到一条Q值与低降速带速度值的关系曲线,综合利用表层三维速度模型和所有测量点位置处Q值与低降速带速度值的关系曲线,建立所有测量点位置处关系曲线与表层三维速度模型的深度—空间变化拟合关系,该深度—空间变化拟合关系受不同位置点拟合曲线品质参数的约束,在每个测量点位置处Q值与低降速带速度值的关系曲线和拟合曲线品质参数的双重约束下,将深度域表层三维速度模型转换为表层三维Q体。
6.根据权利要求1所述的多信息联合约束的浅中深层三维Q体建立方法,其特征在于:在步骤4中,所述地震数据为叠前单炮地震数据、叠前道集地震数据、叠后地震数据、VSP地震数据、逆VSP地震数据、井间地震数据中的至少一种,数据种类越多,越有利于提高速度分析精度。
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