地震数据倾角约束的多道谱反演算法

反射系数反演是联结地下储层和地震数据的桥梁,奇偶分解算法的出现使得子波间调谐效应减弱,这使得基于压缩感知的谱反演得到进一步应用．由于谱反演算法的不稳定性,所得到的反射系数横向连续性较差．因此,提出叠后地震数据倾角约束的多道谱反演算法,算法认为地震数据沿倾角方向具有一定连续性,在常规单道谱反演的基础上,推导了多道谱反演算法,基于局部倾角增加沿地层倾向的平滑约束,解决大角度地层反演横向连续性差的问题．算法继承了谱反演的高分辨率特性,并且有效增强了横向连续性,适用于地震数据的反射系数反演．模型和实际数据测试证明了倾角约束的多道谱反演算法得到的反演结果不仅能识别薄层,还能保持原始地层模型的横向连续性特征,并且具有一定的抗噪性,为地震地层学精细解释提供依据．     

基于矩阵Toeplitz稀疏分解的相对波阻抗反演方法

针对利用地震道进行相对波阻抗反演中遇到的横向连续性难以保持、初始子波容错度差以及随机噪声干扰影响反演结果等问题,提出了一种基于矩阵Toeplitz稀疏分解的相对波阻抗反演方法.该方法将地震数据剖面的Toeplitz稀疏分解问题分解为两个子反演问题,其一以Toeplitz子波矩阵元素为待反演的参数,用Fused Lasso方法求解,可保证子波具有紧支集且是光滑的;其二以稀疏反射系数矩阵元素为待反演参数,用基于回溯的快速萎缩阈值迭代算法求解,大大降低了目标函数中参数选择的难度.通过交替迭代求解上述两个子反演问题可将地震数据剖面因式分解为一个Toeplitz子波矩阵和一个稀疏反射系数矩阵;然后由反射系数矩阵递推反演可以得到高分辨率的相对波阻抗剖面;利用测井资料加入低频分量后,也可得到高分辨率的绝对波阻抗剖面.Marmousi2模型生成的合成记录算例和实际地震资料算例均表明:本文方法可以从带限地震数据中有效地反演相对波阻抗,反演结果分辨率高并且能够很好地保持地震数据的横向连续性;即使在初始估计子波存在误差和地震数据被随机噪声污染的情况下也能取得较好的效果.     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.     

自适应多道匹配追踪去强屏蔽方法研究与应用

阻抗差异较大的地层在地震剖面上呈现为强振幅同相轴,会掩盖附近储层有效信息,需要做去除强屏蔽的目标处理。针对常规匹配追踪方法在构造复杂地区匹配精度和空间连续性不佳的问题,本文提出一种基于自适应权值的多道匹配追踪去强屏蔽方法。首先利用层位构造信息对强反射层进行局部拉平处理,减弱地层空间构造对提取强反射层的影响,然后引入相邻地震道与中心道之间的相关系数作为多道平均的权值,以提高匹配结果的稳定性和横向连续性。同时使用解释得到的层位时间作为子波初始时间,有效提高运算效率。模型试算和实际地震资料应用分析表明,改进方法能有效剥离强反射并突出有效储层信息,剥离后的井震吻合度得到明显提升,相较于常规匹配追踪算法匹配精度更高,同时具有更好的空间连续性与强反射去除效果。      

基于全方位地震数据的方位AVO(AVAZ)反演

利用地震数据较为准确地预测地下介质的裂缝发育信息,是裂缝型储层预测的关键手段,也是非常规页岩油气储层压裂改造的关键参数.方位AVO(AVAZ)在描述HTI介质的裂缝分布及发育方向等方面有重要应用,本文提供一种基于全方位地震数据的方位AVO(AVAZ)反演方法,为裂缝预测提供参考资料.首先利用Ruger近似方程正演计算不同方位角及入射角下的反射系数,继而与方位角度道集中地震反射振幅建立目标函数,然后基于正演方程及目标函数采用最小二乘法进行AVAZ反演.实现了从全方位地震资料中同步反演纵波反射系数、各向同性梯度、各向异性梯度及裂缝发育方向.模型数据和实际地震资料应用表明该方法能够有效的预测HTI介质的裂缝分布及方向.     

叠后地震数据的谱反演处理技术及其应用浅析

受限于现有三维地震资料的分辨能力,薄储层、小断裂等小尺度地质目标识别难题始终影响着岩性油气藏勘探开发的精度.基于高分辨地震分频技术的谱反演处理技术为提高薄层识别与预测精度提供了一条新的思路和方法.在原始叠后地震数据基础上开展谱反演处理,可获得全频带地震反射系数序列数据.该数据具有很高的分辨率,完全可以用于微小级别地质体及地质体内部细节的描述与形态刻画.本文对谱反演处理技术的基本原理和实现方法进行了简要阐述,并将其应用到实际生产资料中.实例应用表明,谱反演处理获得的反射系数数据成果分辨率非常高,可清晰识别目标薄储层反射特征及各类层序变化边界,有较强的实用和应用价值.     

超声反射法套管-地层环空间介质波阻抗反演方法与成像实例

针对套管井反射式超声波水泥固井质量检测问题，本文利用超声反射波频谱中套管共振透射窗内的复合反射系数，提出了定量反演套管-地层环空间内介质的波阻抗的方法. 利用复合反射系数中多个频率点的相移反正切函数主值，给出了波阻抗的计算公式，并把套管-地层环空间介质中波的相移的整、实特性作为波阻抗反演收敛的判据. 针对井下实际测井环境中超声换能器性能受温度和压力等的影响而发生变化，导致的声源波形（子波）和复合反射系数不确定的困难，提出了用井下原地（in situ）实测波形定量估计声源波形和复合反射系数的方法. 通过对合成数据的处理，分别考察了已知介质的声学和几何参数存在的偏差对套管-地层环空间内介质的波阻抗反演结果的影响. 本文对多组模型井检验数据进行了目的层介质的波阻抗反演与成像，成像结果与真实情况吻合，验证了反演方法的有效性. 最后对现场实测资料进行了套管-地层环空间内介质的波阻抗定量反演与成像.     

空间反射结构正则化多道反褶积（英文）

在高分辨率地震资料处理中通常采用稀疏脉冲反褶积方法来展宽地震数据的有效频带,增强地震数据刻画薄层结构的能力。但是,现有的稀疏脉冲反褶积方法采用逐道运行模式,未考虑地震信号在相邻道之间的空间约束关系。受高频噪声的影响,反褶积结果不仅具有较强的多解性,且降低了地震信号的空间连续性。为此,本文提出了一种空间反射结构正则化多道稀疏脉冲反褶积方法。该方法从地震数据本身提取空间反射结构表征算子,将表征算子引入到多道稀疏脉冲反演的正则化条件,增强了稀疏脉冲反褶积方法的抗噪性和稳定性。理论模型实验和实际资料处理证实了该方法的正确性和可行性。     

基于PSO的地震盲反褶积方法

本文基于地层反射系数非高斯的统计特性,在反褶积输出单位方差约束下,将反褶积输出的负熵表示为非多项式函数,作为盲反褶积的目标函数,然后采用粒子群算法优化目标函数寻找最佳反褶积算子,实现地震信号的盲反褶积.数值模拟和实际资料处理结果表明,与传统反褶积方法相比,本文方法同时适应于最小相位子波及混合相位子波的反褶积,能够更好地从地震数据中估计反射系数,有效拓宽地震资料的频谱,得到高分辨率的地震资料.     

纵向和横向同时约束AVO反演

为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和反演参数的横向连续性假设建立了与卡尔曼滤波算法对应的AVO反演系统的数学模型,然后将该数学模型代入卡尔曼滤波算法框架,利用卡尔曼滤波算法实现了双向约束AVO反演.二维模型测试和实际数据测试结果表明,相对于单纯的纵向贝叶斯先验概率约束,双向约束能更准确地刻画参数的横向变化,得到更准确、横向连续性更好的反演结果.     

基于逆算子估计的AVO反演方法研究

传统反演算法以优化算法为主,而基于逆算子估计的AVO反演算法则利用了直接求逆的思路.算法的关键在于寻找存在逆函数的子域,进而可以在子域内直接求逆,这种解决反问题的思路不同于一般的优化类算法所采用的直接搜索解的方式,具有更高的效率.AVO反演利用了振幅随着偏移距的变化特征,反演的精度受到地震资料质量的影响,通过加入L1范数约束以及合理的初始模型有助于提高反演的稳定性以及准确度.模型测算和实际应用表明,基于逆算子估计的AVO反演方法具有较高的精确程度和可靠性.     

Sharp and laterally constrained multitrace impedance inversion based on blocky coordinate descent

Seismic impedance inversion is a well-known method used to obtain the image of subsurface geological structures. Utilizing the spatial coherence among seismic traces, the laterally constrained multitrace impedance inversion (LCI) is superior to trace-by-trace inversion and can produce a more realistic image of the subsurface structures. However, when the traces are numerous, it will take great computational cost and a lot of memory to solve the large-scale matrix in the multitrace inversion, which restricts the efficiency and applicability of the existing multitrace inversion algorithm. In addition, the multitrace inversion methods are not only needed to consider the lateral correlation but also should take the constraints in temporal dimension into account. As usual, these vertical constraints represent the stratigraphic characteristics of the reservoir. For instance, total-variation regularization is adopted to obtain the blocky structure. However, it still limits the magnitude of model parameter variation and therefore somewhat distorts the real image. In this paper, we propose two schemes to solve these issues. Firstly, we introduce a fast algorithm called blocky coordinate descent (BCD) to derive a new framework of laterally constrained multitrace impedance inversion. This new BCD-based inversion approach is fast and spends fewer memories. Next, we introduce a minimum gradient support regularization into the BCD-based laterally constrained inversion. This new approach can adapt to sharp layer boundaries and keep the spatial coherence. The feasibility of the proposed method is illustrated by numerical tests for both synthetic data and field seismic data.     

基于地震属性约简的深度学习储层物性参数预测:以莺歌海盆地乐东区为例

储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。      

Regularized inversion of amplitude-versus-incidence angle (AVA) based on a piecewise-smooth model

Different from the stacked seismic data, pre-stack data includes abundant information about shear wave and density. Through inversing the shear wave and density information from the pre-stack data, we can determine oil-bearing properties from different incident angles. The state-of-the-art inversion methods obtain either low vertical resolution or lateral discontinuities. However, the practical reservoir generally has sharp discontinuities between different layers in vertically direction and is horizontally smooth. Towards obtaining the practical model, we present an inversion method based on the regularized amplitude-versus-incidence angle (AVA) data to estimate the piecewise-smooth model from pre-stack seismic data. This method considers subsurface stratum as a combination of two parts: a piecewise smooth part and a constant part. To fix the ill-posedness in the inversion, we adopt four terms to define the AVA inversion misfit function: the data misfit itself, a total variation regularization term acting as a sparsing operator for the piecewise constant part, a Tikhonov regularization term acting as a smoothing operator for the smooth part, and the last term to smoothly incorporate a priori information for constraining the magnitude of the estimated model. The proposed method not only can incorporate structure information and a priori model constraint, but also is able to derive into a convex objective function that can be easily minimized using iterative approach. Compared with inversion results of TV and Tikhonov regularization methods, the inverted P-wave velocity, S-wave velocity and density of the proposed method can better delineate the piecewise-smooth characteristic of strata.     

高斯波包反射走时速度反演方法

扰动高斯波包理论指出,在Gabor域描述模型的扰动成分,且入射波场为短时宽带信号时,扰动波场可在时间域通过高斯波包算子描述.在此基础上通过拟合反射波的走时,提出一种速度反演方法.反射波走时残差利用地震道局部波形的互相关函数表示,以走时残差的二范数作为目标函数,优化目标函数实现对速度场的反演.基于一阶Born近似,利用扰动高斯波包理论推导出目标函数对速度场的梯度是本文理论部分的核心内容.梯度包括两部分:正传的背景波场与反传的扰动高斯波包之间的互相关,反传的背景波场和正传的扰动高斯波包之间的互相关.梯度表达式中背景波场和扰动波场均利用高斯波包算子模拟.计算梯度的具体算法中,如何模拟扰动波场,以及如何计算反射波的走时残差是两个要点,文中对此做了详细的讨论.数值实验进一步阐述了反演的实现策略,实验结果表明高斯波包反射走时速度反演方法和实现策略有效可行,并得到了理想的反演结果.     

基于快速非支配排序遗传算法的VTI介质多分量叠前联合反演

在VTI介质中,由于引入了各向异性参数使得多分量多参数地震反演问题的非线性程度显著增加,因此采用传统的权重加权法构建单目标函数进行反演得到的反演结果往往并不理想.本文以反射率法为基础,结合快速非支配排序遗传算法研究了一种VTI介质的多分量叠前联合反演方法.该方法以反射率法为正演方程,应用互相关原理构建PP波和PSV波的多目标函数,进而采用快速非支配排序遗传算法全局寻优获得VTI介质的厚度、纵横波速度、密度和各向异性参数等多个参数.在正演的过程中,反射率法可以考虑几何扩散、吸收衰减、透射损失、多次波以及纵横波旅行时不匹配等地震波传播效应,更能精确地描述地震波在地下地层中的真实传播情况;在反演的过程中,快速非支配排序遗传算法可以在不引入权重系数的条件下同时优化多个目标函数,获得联合反演问题的Pareto最优解,既不添加权重系数影响又充分利用多分量地震数据.模型测试结果验证了该反演方法的有效性和可行性.     

基于各向异性全变分约束的多震源弹性波全波形反演

多震源编码技术可以提高全波形反演的计算效率,但同时会引入串扰噪声使反演结果质量降低. 全变分约束可以有效地压制层内噪声并突出模型界面,其与多震源技术的结合,能在大大提高弹性波全波形反演效率的同时提高反演质量. 本文提出了一种高效的动态多震源全波形反演策略,可以在离散串扰噪声的同时保证照明的均匀性. 根据残留串扰噪声的分布特征,构建了与之匹配的基于各向异性全变分约束的弹性波全波形反演方法. 为了减少周期跳跃效应,将基于稀疏约束的低频重构算法应用于弹性波地震记录,给出了利用快速梯度投影算法求解各向异性全变分约束的全波形反演流程. 模型数据测试结果表明本文的方法不仅能有效地抑制多震源方法导致的串扰噪声,同时也能降低观测数据中的噪声对反演结果的影响.