基于LR算法同步挤压广义S变换的隐蔽河道识别.pdf
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1、Journal of Oil and Gas Technology 石油天然气学报石油天然气学报,2023,45(2),119-129 Published Online June 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/jogt https:/doi.org/10.12677/jogt.2023.452015 文章引用文章引用:张懿疆,陈芊澍,张玉玺,袁萌,周远,江馀.基于LR 算法同步挤压广义S变换的隐蔽河道识别J.石油天然气学报,2023,45(2):119-129.DOI:10.12677/jogt.2023.452015 基于基于LR算法
2、同步挤压广义算法同步挤压广义S变换的变换的 隐蔽隐蔽河道河道识别识别 张懿疆,陈芊澍,张玉玺,袁张懿疆,陈芊澍,张玉玺,袁 萌,周萌,周 远,江远,江 馀馀 中石化勘探分公司勘探研究院,四川 成都 收稿日期:2023年5月5日;录用日期:2023年5月31日;发布日期:2023年6月13日 摘摘 要要 近年来,致密油气藏勘探形式发展迅猛,部分井上钻遇到了一些前期目标评价未有效识别的河道砂体,近年来,致密油气藏勘探形式发展迅猛,部分井上钻遇到了一些前期目标评价未有效识别的河道砂体,这类砂体被证实也具有良好勘探潜力,如何有效识别隐蔽类河道成为气田增储上产急需解决的突出问题。这类砂体被证实也具有良好
3、勘探潜力,如何有效识别隐蔽类河道成为气田增储上产急需解决的突出问题。由于谱分解技术可从全频地震资料中剥离出反映河道地质特征的特定频段信息由于谱分解技术可从全频地震资料中剥离出反映河道地质特征的特定频段信息,因此,因此该技术该技术有助于有助于河道河道识别识别。然而,传统时频分析方法分频结果分辨率较低,难以清晰刻画出隐蔽河道边界然而,传统时频分析方法分频结果分辨率较低,难以清晰刻画出隐蔽河道边界。为此,本文引入。为此,本文引入了了LR算法同步挤压广义算法同步挤压广义S变换变换进行地震时频谱分解进行地震时频谱分解。数值模拟表明,。数值模拟表明,同步挤压算法极大地提高了广义同步挤压算法极大地提高了广义
4、S变变换时频分辨率,较好地区分开了换时频分辨率,较好地区分开了非平稳信号中不同非平稳信号中不同频率信号分量频率信号分量,更适应,更适应于实际于实际地震地震信号信号的的时频谱分解时频谱分解;而而LR算法算法则进一步消除了信号间存在的虚假交叉项。实际资料应用表明,本文提出的谱分解方法精确刻则进一步消除了信号间存在的虚假交叉项。实际资料应用表明,本文提出的谱分解方法精确刻画出了川东南地区凉高山组一期“隐蔽”河道砂体的空间展布,证实了方法的有效性和优越性。画出了川东南地区凉高山组一期“隐蔽”河道砂体的空间展布,证实了方法的有效性和优越性。关键词关键词 同步挤压同步挤压,时频分析时频分析,致密砂岩致密砂
5、岩,边界检测边界检测,“隐蔽”型河道识别“隐蔽”型河道识别 Hidden Channel Sand Bodies Identification Based on the Synchrosqueezing Generalized S-Transform with the Lucy-Richardson Algorithm Yijiang Zhang,Qianshu Chen,Yuxi Zhang,Meng Yuan,Yuan Zhou,Yu Jiang Exploration Research Institute of Sinopec Exploration Company,Chengdu Si
6、chuan Received:May 5th,2023;accepted:May 31st,2023;published:Jun.13th,2023 张懿疆 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452015 120 石油天然气学报 Abstract In recent years,the exploration of tight oil and gas reservoirs has developed rapidly.Some wells have encountered a few channel sand bodies that were not effectively id
7、entified by early target evaluations,and these sand bodies have been proven to have good exploration potential.How to effectively identify hidden channels has become a prominent problem that urgently needs to be solved for gas field storage and production increase.Due to the fact that spectral decom
8、position technology can extract specific frequency band information reflecting the geological characteris-tics of channels from full frequency seismic data,it is helpful for channel sand bodies identifica-tion.However,traditional time-frequency analysis methods have low resolution in frequency de-co
9、mposition results,making it difficult to clearly detect hidden channel boundaries.Therefore,this article introduces the synchrosqueezing generalized S-transform with the Lucy-Richardson algorithm for seismic time-frequency spectrum decomposition.Numerical simulation shows that the synchrosqueezing a
10、lgorithm greatly improves the time-frequency resolution of the genera-lized S-transform,effectively distinguishes different frequency signal components in non-stationary signals,and it is more suitable for the time-frequency decomposition of actual seismic signals.The Lucy-Richardson algorithm furth
11、er eliminates false cross terms between signals.The practical ap-plication of data shows that the spectral decomposition method proposed in this paper accurately characterizes the spatial distribution of a hidden channel sand body in the Lianggaoshan Forma-tion in southeastern Sichuan,which confirmi
12、ng the effectiveness and superiority of the method.Keywords The Synchrosqueezing Transform,Time-Frequency Analysis,Tight Sandstone,Boundary Detection,Identification of“Hidden”Channel Sand Bodies Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attri
13、bution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 川东南凉高山组河道砂岩发育,其整体以湖泊三角洲沉积体系为主。前期研究证实,凉高山组不同层段的沉积环境不同,河道砂的地震响应特征也不相同。目前主要探明的致密气藏以“亮点”型河道砂岩气为主,该类河道砂岩的纵波速度、密度明显高于周围泥岩,响应特征以中低频强波峰波谷反射为主,地震上易于识别。除“亮点”型河道外,王荐等(2022)研究发现地震上也存在中弱振幅响应的“暗点”型河道砂体,其 AVO 特征以类和类为主,应用常规地球物理
14、手段难以有效识别该类河道砂体,为此他们引入优势入射角部分叠加技术实现了隐蔽河道的有效识别1。郑公营等(2022)利用谱反演技术对优势道集叠加数据开展拓频处理,进一步提升了隐蔽河道砂的识别精度2。事实上,隐蔽型河道识别如此困难,不光因为砂体自身AVO特征形成的弱反射,还可能由于其响应特征遭到外界其他因素的屏蔽3。本文研究区凉二下亚段就沉积一期三角洲水下分流河道,但由于最大湖泛面影响,该期河道的识别受到严重制约。时频分析技术是地震资料处理解释中常用方法,同时也被证明是识别砂岩河道的一种有效手段。该技术主要依据地层反射调谐原理,若对地震数据进行时频分解,便可产生一系列单频体,在不同单频体上就可以看到
15、薄层的干涉特征,进而描述地层的形态和变化(赵秀红,2007)4。肖高杰等(2008)在基于Open AccessOpen Access张懿疆 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452015 121 石油天然气学报 常规阻抗反演等方法效果不佳的情况下,应用 Wigner-Ville 分布(WVD)分频技术准确识别到了 W 区河道沉积体5。王红岩等(2015)指出传统河道识别方法是根据全频段地震数据进行研究,而全频地震数据包含的信息过于繁杂,不同频率信号相互压制或抵消,从而降低了对目标地质体的预测精度。他们通过短时傅里叶变换(STFT)生成振幅频率体和相位体来检测薄层及地质异常体横
16、向不连续性,提高了储层预测的精度6。分频技术有助于河道的识别,但所选用的时频分析方法对分频结果的分辨率影响较大。牛双晨等(2021)分析并认为 STFT、连续小波变换(CWT)、S 变换(ST)7和广义 S 变换(GST)8 9 10等线性类时频分析方法,计算效率较高,但对窗函数依赖性较高,难以兼顾时间频率分辨率。为此他们提出Wigner-Ville 分布(WVD)与最大熵方法(MEM)相结合的非平稳信号分析方法(WVD-MEM),该方法对河道细节的刻画具有一定改善11。WVD 作为一种非线性时频分析方法,摆脱了测不准原理的制约,但对于复杂信号会产生交叉项干扰。Lu 等(2009)提出反褶积短
17、时傅里叶变换(DSTFT),不仅提高了时频分辨率,且减少了交叉项干扰12。同步挤压变换(SST)由 Daubechies 和 Maes(1996)提出,该算法能够将信号的频带汇聚在其中心频率附近更小的一段范围,因此其时频分布更够突破 1/8 波长,极大地提高了信号识别的精度13。由于 SST 核心还是对 STFT 时频结果进行重排,分析时窗相对固化,张懿疆等(2020)提出 LR 算法同步挤压广义 S 变换(LR-SSGST),其分析时窗更加灵活,能够获得极高分辨率的时频结果,同时消除信号间交叉项干扰,适用于目前窄细或隐蔽类河道的识别14。本文针对地震资料存在砂体边界被特殊地质背景屏蔽的情况,
18、提出了一种基于分频技术的隐蔽河道识别方法,利用 LR 算法同步挤压广义 S 变换将全频地震信息时频分解,然后对分解结果进行扫描,优选出河道特征最明显的单频体开展河道刻画。由于该方法结合了 SST 高时频分辨率和 WVD 消除交叉项的优势,使得其提取的单频体对河道边界辨识能力更强。通过仿真信号和正演模型验证了该分频方法的有效性。最后,应用该技术成功在川东南地区刻画出一期隐藏在最大湖泛面期的水下分流河道。2.方法原理方法原理 通过数学推导,对广义 S 变换结果进行“挤压”和重排,再使用 Lucy-Richardson 算法对同步挤压广义 S 变换谱进行二维反褶积,从而得到地震信号精确的时频分布。其
19、具体实现方法如下:首先求取信号()x t的广义 S 变换,其变换公式为()()()22222,eed,0,02ppftiftxfGSTfx ttp=.(1),p为广义 S 变换窗函数调节参数。当取0p=,上式即为短时傅里叶变换;当1,1p=时,上式即为标准的 S 变换。由此可见短时傅里叶变换、S 变换与广义 S 变换之间有着内在的联系,彼此可相互推导得出。令()pff=,其中可看成是决定窗函数时间宽度的尺度因子,上式可写为()()()()22222,eeed2tif tifGSTfx tt=.(2)通过对广义 S 变换谱求导,估计瞬时频率f。信号的瞬时频率为()()()1,2,GSTffffi
20、GSTf=+.(3)某一点信号的中心频率有(),sfff=。把中心频率sf附近区间11,22smsmffff+内的频谱进行叠 加,并将叠加的值放到中心频率处,以获得同步挤压广义 S 变换,此举极大地提高了广义 S 变换的频率张懿疆 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452015 122 石油天然气学报 分辨率。其表达式为()()()()1:,2,ksmsmxsmkkfffffSSGSTffGSTfff=,(4)kf为 GST 的离散频率,1kkkfff=,sf和sf分别为中心频率和挤压频带,1sssfff=。这时我们可以得到同步挤压广义 S 变换(SSGST)谱,()()2,x
21、sxsSPECfSSGSTf=.(5)在时频分析中,我们知道受测不准原理制约,信号在时间和频率上的分辨率具有一定的矛盾性,不同频率信号之间存在交叉项,这使得正确识别不同频率分量的时频分布变得困难。为此我们在 SSGST 谱上应用了迭代的二维反卷积算法,如 Lucy-Richardson 算法,以消除交叉项,同时增强谱的能量均衡,避免挤压算法将谱的能量过于挤压到一个点上。同步挤压广义 S 变换谱可以写成以下二维褶积形式:()(),d dxhxSPECWVDWVDtf =,(6)其中xWVD和hWVD分别为信号()x t和窗函数()h u的魏格纳分布。式(6)也可简写成:xxhSWW=.(7)其中
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