AMD-HHT方法研究及在地震储层预测中的应用

论文摘要

地震信号是一种典型的非平稳信号,其中隐含着大量的地下地质信息,地震解释的目的就是从地震信号中提取出尽可能多的有效信息,并将其与实际地质信息联系起来。地震谱分解技术和地震属性技术是通过分析并提取地震信号中的有效信息来进行地震储层预测的常用手段。但是随着油气勘探的难度越来越大,对地震储层预测的精度要求也越来越高,传统的时频分析方法难以满足精度要求,需要发展新的时频分析方法,最终达到提高复杂储层油气预测准确率的目的。论文首先研究了几种传统的基于傅里叶变换发展而来的时频分析方法（短时傅里叶变换、小波变换、S变换）和自适应的希尔伯特-黄变换（HHT）方法,通过对其仿真效果分析,发现因为窗函数的存在,虽然短时傅里叶变换、小波变换、S变换都已经有了很大改进,但是受测不准原理所制约,它们的时频分辨率和时频聚焦性总是达不到最佳,然而HHT方法不存在这个问题,它拥有很高的时频分辨率和聚焦性,非常适合分析非平稳信号,可以更好地反映地震信号的时频特性。但是,由于HHT方法中的关键一步——经验模态分解（EMD）存在固有缺陷,使得HHT方法也存在一些不足之处,如模态混叠、端点效应、无法分离紧密间隔频率等等问题。这些问题的存在,会对地震谱分解和某些地震属性的结果产生很大影响,给储层预测工作带来困难。为了解决HHT方法存在的这些问题,本文引入了一种新的信号分解方法——解析模态分解（AMD）,AMD方法可以解决EMD分解存在的模态混叠和无法分离紧密间隔频率的问题,能够大幅提高信号分解的精度,将其与HHT方法相结合,形成一种新的时频分析方法——AMD-HHT方法,通过仿真试算证明,相对于常规HHT方法,新方法对信号的分解能力更强,时频分辨率更高,更加适合分析地震信号。将AMD-HHT方法应用到地震储层预测当中去。通过采用AMD-HHT方法对正演模型和实际地震剖面进行谱分解,并通过寻找分频剖面中存在的“低频能量增强,高频能量衰减”的油气响应特征,成功检测出含油气储层,验证了基于AMD-HHT方法直接进行储层预测的有效性。为进一步提升储层预测的准确度和精确度,本文还在谱分解基础上提取了几种油气敏感属性——分频振幅差属性、低频能量增强属性、高频能量衰减属性,并且通过几个实际过井剖面证明了这几个油气敏感属性对于储层油气检测的有效性。将基于AMD-HHT的谱分解和基于其的地震属性提取技术应用到实际工区中,验证了各地震属性预测含油气储层的有效性。鉴于碳酸盐岩储层的复杂性和地震单属性预测的多解性,本文分别采用基于t-SNE算法的地震属性融合方法、基于高斯混合聚类算法的地震属性聚类方法、基于支持向量机的地震属性分类方法等三种方式,结合井资料对前文计算得到的多个地震属性进行多属性分析,以达到降低多解性,提升储层油气预测准确性和可靠性的目的,并选择最优方法给出基于AMD-HHT方法的研究工区有利含油储层分布。通过对塔河工区使用基于AMD-HHT方法的谱分解和多属性分析技术进行储层油气预测,表明了 AMD-HHT方法能够提高分频精度,有利于提取地震数据中更精准的有效信息;在AMD-HHT方法基础上提取油气敏感地震属性并进行多属性分析,显著提升了储层油气预测精度,形成了一套结合AMD-HHT方法和多属性分析,具有高准确率和高可靠性的复杂碳酸盐岩储层预测技术流程。该技术流程能够有效降低钻探风险,为提高地震储层预测精度提供了新思路和新方法。

论文目录

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 时频分析方法研究现状

1.2.2 地震属性研究现状

1.3 主要研究内容、技术路线、创新点以及成果

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 研究主要创新点

1.3.3 主要研究成果

1.3.4 研究技术路线

第2章常规时频分析方法分析

2.1 地震信号

2.2 常规时频分析方法

2.2.1 短时傅里叶变换（STFT）

2.2.2 小波变换（WT）

2.2.3 S变换（ST）

2.3 希尔伯特-黄变换

2.3.1 经验模态分解（EMD）

2.3.2 希尔伯特变换（HT）

2.3.3 希尔伯特-黄变换（HHT）

2.4 时频分析方法模拟试算

2.5 本章小结

第3章 AMD-HHT方法研究

3.1 解析模态分解（AMD）原理

3.2 基于AMD-HHT的信号分解算法

3.2.1 AMD的信号分离算法

3.2.2 AMD-HHT信号分解算法

3.3 仿真信号应用实例

3.4 本章小结

第4章基于AMD-HHT方法的地震属性分析

4.1 地震数据谱分解

4.1.1 正演模型试算

4.1.2 实际地震数据计算

4.2 地震油气相关属性的提取及分析

4.3 油气检测效果分析

4.4 本章小结

第5章基于AMD-HHT方法的地震储层预测

5.1 区域地质概况

5.2 基于AMD-HHT方法的地震谱分解及属性提取

5.3 属性切片分析

5.4 属性融合分析

5.4.1 t-分布式随机近邻嵌入（t-SNE）

5.4.2 基于t-SNE的地震属性融合

5.5 属性聚类分析

5.5.1 高斯混合聚类（GMM）

5.5.2 基于GMM的地震属性聚类

5.6 属性分类分析

5.6.1 支持向量机（SVM）

5.6.2 基于SVM的地震属性分类

5.7 工区有利储层综合预测

5.8 本章小结

第6章结论与建议

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 柴金亭

导师: 朱仕军,彭才

关键词: 希尔伯特黄变换,解析模态分解,谱分解,地震属性,储层预测

来源: 西南石油大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地质学,地球物理学,石油天然气工业,矿业工程

单位: 西南石油大学

分类号: P618.13;P631.4

DOI: 10.27420/d.cnki.gxsyc.2019.000239

总页数: 84

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