[發明專利]一種疊前統計特征參數估計方法、裝置、處理器及存儲介質

有效

• 申請號: 202011416002.0
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112505771B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 王保麗;藺營;張廣智
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

1.一種疊前統計特征參數估計方法，其特征在于，包括：

獲取疊前地震數據，所述疊前地震數據為至少三個角度的部分疊加地震數據；

基于隨機介質模型對應的理論，通過由彈性阻抗表示的反射系數確定隨機介質與疊前地震數據之間的關系包括：

根據以下公式確定縱、橫波速度和密度的相對擾動量表示的反射系數：

其中，v_p0(t,x)、v_s0(t,x)和ρ₀(t,x)分別表示縱波速度、橫波速度和密度的均值，δ_v(t,x)、δ_s(t,x)和δ_ρ(t,x)分別為加在背景趨勢上縱波速度、橫波速度和密度的相對擾動量，θ為疊前地震數據的角度，其中，v_s為橫波速度，v_p為縱波速度；

根據以下公式確定彈性阻抗的相對擾動量表征的隨機介質與縱、橫波速度和密度的相對擾動量之間的關系：

δ_θ(t,x)＝sec²θδ_v(t,x)-8Ksin²θδ_s(t,x)+(1-4Ksin²θ)δ_ρ(t,x)

其中，δ_θ(t,x)為彈性阻抗的相對擾動量，δ_v(t,x)、δ_s(t,x)和δ_ρ(t,x)為加在背景趨勢上縱波速度、橫波速度和密度的相對擾動量，θ為疊前地震數據的角度；

根據所述疊前地震數據確定由彈性阻抗表征的隨機介質的頻譜包括：

根據以下公式確定所述由彈性阻抗表征的隨機介質的頻譜，并由彈性阻抗表征的隨機介質的頻譜確定縱橫波速度和密度表征的隨機介質頻譜：

其中，分別為縱波速度、橫波速度和密度相對擾動量的頻譜，分別為三個不同角度的彈性阻抗相對擾動量的頻譜；

將所述縱橫波速度和密度表征的隨機介質頻譜進行傅里葉反變換得到其對應的縱波速度、橫波速度和密度的自相關函數；

通過所述隨機介質的自相關函數確定對應的統計特征參數，所述統計特征參數包括縱波速度、橫波速度、密度的橫向自相關長度、縱向自相關長度以及自相關角度中的至少一者；

根據所述統計特征參數確定對應的隨機介質參數值；

根據所述三個角度的部分疊加地震數據分別確定各個角度下的地震子波；

由彈性阻抗表示的反射系數通過以下公式(1)計算得到：

其中，所述公式中R(θ)代表反射系數，EI代表彈性阻抗。

2.根據權利要求1所述的疊前統計特征參數估計方法，其特征在于，還包括根據以下公式(2)計算三個角度下ψ(t)的頻譜

其中，所述是地震數據的頻譜，所述是由彈性阻抗表示的隨機介質的頻譜，所述為ψ_θ(t)的頻譜，w_θ(t)為角度子波。

3.根據權利要求1所述的疊前統計特征參數估計方法，其特征在于，還包括：

根據所述統計特征參數確定對應的滑動窗中心位置處的隨機介質參數值；

重復上述步驟，直至遍歷完所有滑動窗區域時停止；

利用測井數據分別確定所述縱波速度、所述橫波速度以及所述密度的均值和標準差。

4.一種處理器，其特征在于，被配置成執行根據權利要求1至3中任意一項所述的一種疊前統計特征參數估計方法。

5.一種疊前統計特征參數估計裝置，其特征在于，包括如權利要求4所述的處理器。

6.一種機器可讀存儲介質，該機器可讀存儲介質上存儲有指令，其特征在于，該指令在被處理器執行時使得所述處理器被配置成執行根據權利要求1至3中任一項所述的疊前統計特征參數估計方法。