[发明专利]基于完备总体经验模态分解的砂砾岩沉积相地震预测方法

说明书

本发明提供一种基于完备总体经验模态分解的砂砾岩沉积相地震预测方法，包括：步骤1，针对叠后三维地震数据体，采用完备总体经验模态分解方法，将地震资料分解为多个固有模态函数分量；步骤2，采用重构算法得到具有一定频率成分的各模态函数分量；步骤3，对重构得到的各模态函数分量在时间空间域进行保构造平滑滤波；步骤4，进行沿层地震属性提取算法研究，建立砂砾岩地震相识别标志；步骤5，构建砂砾岩沉积相敏感特征参数，实现砂砾岩沉积相地震预测。该基于完备总体经验模态分解的砂砾岩沉积相地震预测方法充分利用了地震资料内在的丰富信息，提高了砂砾岩沉积相的预测能力。

技术领域

本发明涉及砂砾岩地震识别和预测的地质勘探开发领域，特别是涉及到一种基于完备总体经验模态分解的砂砾岩沉积相地震预测方法。

背景技术

砂砾岩油藏十分复杂，储层物性、含油性和产能等差异大，高效勘探开发难度大。例如，埕南断裂带套尔河地区大斜722井在沙三下见到较好的工业油流，但随后在其东北部钻探的大722-1井，储层迅速减薄，物性变差导致失利。分析认为，砂砾岩沉积亚(微)相在纵横向的剧烈变化导致了储层的强非均质性，产能差异大。砂砾岩油藏勘探关键是沉积亚(微)相的识别与预测。

砂砾岩主要发育于断陷陡坡带，其形成的沉积过程和构造背景决定了砂砾岩油气藏的特殊性。砂砾岩具有近源、快速堆积的特征，由多期扇体叠置而成，纵向上沉积厚度变化大，储层非均质性极强，地震反射杂乱，难以有效识别各期砂砾岩。

适用于非线性和非平稳信号分析的经验模态分解(EMD)，已在信号处理研究中受到广泛关注。EMD是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心技术，HHT由经验模态分解(EMD)和Hilbert变换两部分组成，其基本思想是首先利用核心技术EMD将信号分解为若干个含有不同频率分量的固有模态函数(IMF)，然后对各IMF分量进行Hilbert谱分析获取相应的瞬时属性或Hilbert谱，汇总所有IMF的Hilbert谱就能得到原始信号的Hilbert谱。由于EMD分解出的IMF是单分量信号或窄带信号，符合Ville提出的瞬时频率定义，因此获得的瞬时属性具有明显的物理意义，这便是HHT在非平稳信号的时频分析中所具有的关键优势。HHT不受傅里叶变换理论的约束，克服了基于该理论发展起来的时频分析方法的一些缺陷，具有很好的自适应性和时频聚集性，能够细致刻画时变非平稳信号在各时刻的频率特性，提供更为精细的时频谱，在地震资料的处理和解释中已得到广泛的应用。

针对EMD方法存在的问题，如停止准则、端点效应、模态混叠等，国内外众多学者提出了许多不同的改进方案。针对EMD原算法中的停止准则、端点效应等问题，Rilling等对EMD算法做了细致研究和探讨，并提出了新的改进算法。针对端点效应问题，Huang等在提出EMD算法的同时也提出了一种在数据序列两端添加特征波的数据延拓方法，可以有效地改善三次样条拟合所造成的端点效应。针对EMD的模态混叠问题，国内外一些学者也提出了不同的解决方案。例如，Wu和Huang通过分析大量EMD分解白噪声实验结果的统计特性，提出了一种EMD的改进算法—总体经验模态分解(EEMD)，它是一种噪声辅助分析方法，基本思想是利用高斯白噪声的频谱均匀分布和零均值特性，首先向原始数据中多次添加相同量级的白噪声，然后进行EMD分解并对分解后的结果进行加总平均，以此降低添加的白噪声影响，使有用信号在相应的尺度上得到自动映射，从而在一定程度上克服了间歇信号导致的模态混叠效应。