[發(fā)明專利]一種基于四叉樹檢索大規(guī)模偏移速度樣本的高效速度場模擬方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110687087.4 | 申請日： | 2021-06-21 |
| 公開（公告）號： | CN113419281B | 公開（公告）日： | 2022-03-25 |
| 發(fā)明（設計）人： | 何文淵 | 申請（專利權(quán)）人： | 大慶油田有限責任公司;中國石油天然氣股份有限公司 |
| 主分類號： | G01V1/30 | 分類號： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 大慶知文知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23115 | 代理人： | 馬微 |
| 地址： | 163002 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 四叉樹 檢索 大規(guī)模 偏移 速度 樣本 高效 模擬 方法 | ||
本發(fā)明涉及一種基于四叉樹檢索大規(guī)模偏移速度樣本的高效速度場模擬方法,包括以下步驟：首先建立速度場空間的四叉樹檢索結(jié)構(gòu)，映射原始速度樣本到四叉樹檢索結(jié)構(gòu)的葉子層節(jié)點，并給沒有匹配上原始樣本的葉子節(jié)點模擬虛擬樣本，接著建立局部樣本檢索策略，最后逐點使用克里格方法進行插值。本方法是一種效果好、省時省力的、又能應對大規(guī)模偏移速度樣本的速度場模擬方法，有效解決了常規(guī)方法耗時長、效率低問題。
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種高效速度場模擬方法，特別是涉及一種基于四叉樹檢索的高效速度場模擬方法。
背景技術(shù)：
波阻抗反演技術(shù)是一種利用地震資料反演地層波阻抗參數(shù)的地震處理解釋技術(shù)，其綜合了測井資料在垂向上的高分辨率和地震資料在橫向上的連續(xù)性以及所包含的豐富的巖性和物性信息，把界面性的地震剖面轉(zhuǎn)換成巖性的地震剖面，使其能夠與鉆井、測井直接對比，以層巖為單位進行地質(zhì)解釋，能較好地反映地下的地質(zhì)構(gòu)造和儲層的巖性特征，為勘探開發(fā)提供重要的依據(jù)。但是，由于地震資料缺少低頻成分，地震反演不能直接得到絕對波阻抗，影響了儲層巖性物性解釋，造成儲層預測不準。現(xiàn)有技術(shù)中，通過測井曲線的內(nèi)插外推補充低頻的方法受到時深關(guān)系不準，測井數(shù)據(jù)質(zhì)量、插值邊界不易控制等諸多問題的限制，不能補充可靠的低頻分量。目前通過地震偏移速度體補充低頻信息的方法是一種理想的方法，但由于地震偏移速度體是在地層格架與觀測系統(tǒng)劃分的網(wǎng)格節(jié)點上建模后才能用于波阻抗反演，而地震偏移速度體的建模過程由于偏移速度體樣本數(shù)量巨大，使用常規(guī)的插值方法建模效率非常低下，尤其現(xiàn)在隨著個人計算機的普及，許多反演工作轉(zhuǎn)移到配置較低的個人計算機上完成，使得在使用地震偏移速度體進行波阻抗反演時效率非常低，所需時間非常長。大多數(shù)與反演相關(guān)的項目任務重，時間緊，因此亟需一種效果好、省時省力的、又能應對大規(guī)模偏移速度樣本的速度場模擬方法。
發(fā)明內(nèi)容：
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于四叉樹檢索大規(guī)模偏移速度樣本的高效速度場模擬方法，包括以下步驟：
第一步：建立速度場空間的四叉樹檢索結(jié)構(gòu)
預設速度模型的空間大小，并設定用于檢索樣本的四叉樹結(jié)構(gòu)總層數(shù)M。第1層為根部層，其只有1個節(jié)點；第2層的節(jié)點數(shù)量是第1層的4倍；第3層的節(jié)點數(shù)量是第2層的4倍，同時是第1層的 16倍；以此類推，最后一層M的節(jié)點總數(shù)量為4m-1，其中m為所在層的指標數(shù)。
第二步：映射原始速度樣本到四叉樹檢索結(jié)構(gòu)的葉子層節(jié)點
將每個葉子層節(jié)點對應到一個與最小單元同形的子區(qū)域里，所有葉子層節(jié)點均歸屬到一個網(wǎng)格內(nèi)。而原始速度樣本在預設的模型空間中是隨機分布的，根據(jù)其X和Y空間坐標將其取整后放入網(wǎng)格內(nèi)，即完成分配給對應的葉子節(jié)點的操作。最終結(jié)果是有的節(jié)點匹配到1 個或多個樣本，有些節(jié)點可能沒有匹配到任何樣本。
第三步：給沒有匹配上原始樣本的葉子節(jié)點模擬虛擬樣本
每個四叉樹檢索結(jié)構(gòu)的葉子層節(jié)點必須匹配上至少1個原始樣本，如果經(jīng)過第2步之后還存在沒有匹配上至少1個原始樣本的葉子節(jié)點，就必須在此葉子節(jié)點所代表的單位區(qū)域的中心位置插入虛擬樣本，當所有葉子節(jié)點被匹配樣本后，把所有葉子節(jié)點的樣本作為輸入樣本，葉子層的上一層的所有節(jié)點為目標，使用虛擬樣本的生成過程，為每個目標節(jié)點模擬一個虛擬樣本作為其匹配樣本；再以此層所有的節(jié)點匹配的樣本為輸入樣本，模擬其上層節(jié)點的匹配樣本，如此循環(huán)反復，直到為根節(jié)點模擬出匹配的樣本為止；
第四步：基于四叉樹檢索結(jié)構(gòu)建立多尺度樣本集
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