一種提高測井資料解析度的數據處理方法
2023-06-19 01:06:26 1
專利名稱：一種提高測井資料解析度的數據處理方法
技術領域：
本發明涉及石油地質勘探開發領域中一種測井資料的處理技術，尤其是一種用於提高測井資料解析度的數據處理方法。
背景技術：
測井儀器的縱向解析度與橫向探測深度之間存在著不可克服的矛盾，因此為解決油田薄差儲積層測井解釋精度問題，必須提高現有測井資料的縱向解析度，以改善測井資料對薄差儲積層的響應。
目前，國、內外可以應用於對測井資料進行高分辨處理的技術有多種，主要分為兩大類一類是在時間域內，通過測井儀器響應原理，對測井資料進行高解析度處理，如α因子、反褶積技術等，這些技術，由於受到儀器響應函數、測量環境、圍巖、泥漿侵入深度等多重因素的影響，很難在生產上推廣應用。例如在反褶積技術中，記錄的電纜測井資料中包含許多崎變褶積影響，妨礙正確確定薄層巖石的性質，在某些情況下，甚至妨礙對地層本身的探測，不同種類的測井儀器，測量原理不同，測井儀器結構不同，採用的反褶積方法亦不相同。由於在所有的反褶積方法中，均有一個儀器結構因子，無論採用哪一種反褶積方法，由於受到儀器結構的限制，都很難做到對所測的測井資料進行高解析度處理。另一類是在頻域內，通過對高頻信號進行處理，以達到去噪的目的。但由於測井資料屬於隨即信號，高頻信號中含有大量的地層信息，在去噪的同時往往會導致大量包含有地層信息的信號也被濾掉，因此利用該方法也很難取得理想效果。
發明內容
為了克服現有測井資料高解析度處理技術中存在的單純在時間域內或頻域內對已有低解析度測井資料進行處理均很難得到理想效果的不足，本發明提供一種提高測井資料解析度的數據處理方法，該種數據處理方法具有可有效提高現有測井資料的縱向解析度的特點。
本發明的技術方案是該種提高測井資料解析度的數據處理方法包括下列步驟
(1)選取某一具有較高解析度的測井資料作為參考資料；(2)根據待處理之低解析度測井資料的實際解析度，按照小波變換理論，確定傅立葉變換的窗長，即將所獲得的測井資料看作由一系列矩形方波所構成，根據這一特徵，採用單位階躍函數作為小波母函數，其窗口寬度Δψ為1，並利用多尺度分析方法，構成標準正交小波基ψmn(t)＝2m/2ψ(2mt-n)因此其窗口寬度為Δψmn＝2m/2Δψ，據此即可確定各種測井資料進行窗口傅立葉變換的窗長；(3)在每個窗長內，分別對參考測井資料即高解析度測井資料、待處理測井資料進行傅立葉變換，即將測井資料隨深度變化的關係看成一個時間函數，對於任意的時間函數信號，其頻率或頻譜特性可通過傅立葉變換表示為f^=-f(t)e-itdt]]>(4)在頻域內，利用參考測井資料的直流分量除以待處理測井資料的直流分量，作為物理量校正參數，並將待處理測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......直至n次諧波分別投影到參考測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......n次諧波上，所得各次諧波分別乘以物理量校正參數，得到待處理測井資料的頻域信息；(5)將所得到的待處理測井資料的頻域信息進行傅立葉逆變換，得到經過高解析度處理的待處理測井資料。
本發明具有如下有益效果由於利用本發明中所述的技術方案進行數據高解析度處理時僅需輸入解析度較高的參考測井資料、解析度較低的待處理測井資料及其實際解析度，之後採用特有的歸一化方法和利用直流分量，消除不同物理量及測量單位的影響，因此可實現不同物理量測井資料間的解析度轉換而其它種類的高解析度處理技術則很難實現不同種類測井資料間的解析度轉換，大多是實現同種類測井資料間的解析度匹配；本發明由於在頻域內，通過分形投影的方式進行解析度轉換，因此不受泥漿侵入、圍巖、測井儀器結構、井眼條件、地層溫度等測量環境的影響，具有很強的適用性，即本發明不需要任何人工幹預，只與測井資料的屬性有關，並且連續處理效果穩定；本發明在實際應用中，可使被處理的測井資料的解析度提高多許，並且以不同的高解析度測井資料為參考資料，提高同地層低解析度測井資料的解析度，其效果近乎相同，這是其它種方法所無法比擬的。
附圖1是本發明的流程圖；附圖2是應用本發明處理自然電位測井資料的曲線圖。
具體實施例方式本發明是基於如下考慮所做出的，本發明通過在頻域內，利用歸一化方法消除不同物理量的影響，根據小波變換理論及測井資料的實際解析度，確定傅立葉變換的窗長，利用分形投影技術、譜密度及高階統計量分析方法，實現不同物理量測井資料間的解析度轉換，從而達到測井資料的高解析度處理目的。其中，對測井資料進行傅立葉變換之前，必須對其進行歸一化處理，但不能對整條曲線進行歸一化處理，應對每個窗口分別進行歸一化處理以避免主力油層與薄差儲積層測井響應存在較大的差異，並且該歸一化方法有別於常規的歸一化方法，常規歸一化方法包含零區間，而測井資料不存在零值問題，本發明採用在每個窗口內選取最大值，利用該最大值去除每個點的測量值，達到歸一化的目的。採用歸一化方法，能夠克服不同種類測井資料測量單位的影響，使得不同種類測井資料的頻率響應具有可比性，為在頻域內進行解析度轉換提供可能。
不同種類測井資料的一次諧波的幅度譜存在差異，由於不同種類測井資料的響應特性不同，在頻域內幅度譜的符號存在差異，如電阻率的一次諧波的幅度譜在坐標軸的第四象限，為負值，而自然伽馬的一次諧波的幅度譜在坐標軸的第一象限，為正值，這也是自然伽馬與電阻率在目的層反向的原因。因此，在投影之前，必須將其統一到同一象限，投影之後再返回來，一方面使得不同種類測井資料在頻域內的解析度可以進行轉換，另一方面能夠保持經高解析度處理後，原有測井資料的屬性不變。
此外，本發明構思中涉及頻域內直流分量的使用，直流分量，即基波頻率所對應的幅度譜，代表測井資料的變化範圍，雖然經過歸一化處理，但不同測井資料的變化範圍不同，其頻域內幅度譜差異很大，如密度測井資料的變化範圍在1.6～2.8之間，自然伽馬的變化範圍在60～140之間，而電阻率的變化範圍是在2.0～400左右，甚至更高，經歸一化處理後，密度測井資料的變化範圍主要集中在0.6～1之間，自然伽馬的變化範圍主要集中在0.5～1之間，而電阻率的變化範圍卻在0.001～1之間，造成傅立葉變換後幅度譜存在較大差異。為了將高解析度測井資料在頻域內的解析度信息充分提取出來，在每個窗口內，將待處理測井資料中主要反映解析度信息的一次諧波的幅度譜乘以參考測井資料的直流分量與被處理測井資料的直流分量的比值，此過程中必須採用滑動窗口，以保持測井資料的連續性，若採用滾動窗口，在窗口與窗口的連接處，將出現異常電，通過上述過程將測井資料變化範圍對一次諧波幅度譜的影響消除掉，更加充分地將高解析度測井資料在頻域內的解析度信息提取出來，以對低解析度測井資料進行解析度轉換，其它高次諧波均採用分形投影的方式進行轉換，達到高解析度處理的目的。
下面是在實驗階段具體應用本發明所述的技術方案處理大慶油田某一地層幾種測井資料的實際步驟以微球形聚焦測井資料為參考曲線，處理0.25米電阻率測井資料過程如下第一步，加載數據，根據小波變換理論及所處理的測井資料的實際解析度，確定傅立葉變換窗長。由於傅立葉變換反映的是信號或函數的整體特徵，而不能反映信號在時間的局部區域上的頻率特性，為此引入窗口傅立葉變換。根據小波變換理論，窗口的大小和形狀與頻率解析度有關，所謂的頻率解析度是指頻域中能夠辨認的頻率，及信號的基波頻率，基波頻率愈小，則頻率解析度愈好。由於高頻信號的解析度應比低頻信號為高，因而頻率愈高，窗口應愈小。不同類型的測井資料其分辨同解析度的測井曲線應選用不同的窗長。根據小波(Wavelet)變換理論，可以定量地確定不同測井資料傅立葉變換的窗長。
窗長是通過以下方式確定的，測井資料可以看作為一系列矩形方波構成，根據之一特徵，採用單位階躍函數作為小波母函數，其窗口寬度Δψ為1，並利用由S.Mallat在1988年提出的採用多尺度分析方法，構成的標準正交小波基(對於離散系統)
ψmn(t)＝2m/2ψ(2mt-n)……(1)因此其窗口寬度為Δψmn＝2m/2Δψ……(2)利用這種方法，即可對各種測井資料進行窗口傅立葉變換的窗長給出定量的結果。在實際測井資料中，對於高解析度三側向，其分層的能力為0.3米，六個採樣點，即m＝6，因此窗口寬度應為2m/2＝26/2＝8；自然伽瑪的分層能力為0.5米～0.6米，取為0.5米，即m＝10個採樣點，因此其窗長為25＝32。其它曲線的窗長依此類推。可以看出解析度愈高的曲線，其窗長愈小，低解析度曲線的窗長將增大，這與小波變換理論完全符合。對於0.25米電阻率，求取的窗長為8，即8個採樣點。下表1中的原始數據為0.25米電阻率低解析度待處理測井資料，參考曲線原始數據為高解析度球形聚焦測井資料，處理的目的是利用球形聚焦測井資料的解析度信息，來提高0.25米電阻率測井資料的解析度。
表1第二步，對原始數據進行歸一化處理，處理結果如表2所示。測井資料在進行傅立葉變換之前，必須對其進行歸一化處理，但不能對整條曲線進行歸一化處理，以避免主力油層與薄差儲積層測井響應存在較大差異，應對每個窗口分別進行歸一化處理。並且，歸一化方法有別於常規的歸一化方法，常規歸一化方法包含零區間，測井資料不存在零值問題，本發明採用在每個窗口內選取最大值，利用該最大值去除每個點的測量值，達到歸一化的目的。採用歸一化方法，能夠克服不同種類測井資料測量單位的影響，使得不同種類測井資料的頻率響應具有可比性，為在頻域內進行解析度轉換提供可能。
表2第三步，按照公式(3)進行傅立葉變換，變換結果如表3所示。測井資料隨深度變化的關係可以看成為一個時間的函數，對於任意的時間函數信號，其頻率(或譜)特性可通過傅立葉變換表示為f^=-f(t)e-itdt(3)]]>
表3第四步，在頻域內進行分形投影。不同解析度測井資料間的頻譜特徵和功率譜密度具有顯著差異，那麼如何利用這些頻域信息來提高測井資料的解析度呢？下面利用分形幾何的投影定理來解決這一問題。
設Lθ表示通過R2的原點並與水平軸線夾角為θ的一條直線，用Projθ表示到Lθ上的正交射影。如果F是R2的子集，則Projθ是F到Lθ上的射影，當x，y∈R2，有|Projθx-Projθy|≤|x-y|，即Projθ是一個李卜希茲射影。利用Hausdorf維數的位勢論可以證明對於緊子集F上的質量分布μ，滿足0＜μ(F)＜∞和∫F∫F((dμ(x)dμ(y))/|x-y|s)＜∞，則對每一個θ，把質量分布μ投影到直線Lθ上，從而得到ProjθF上的質量分布μθ，它滿足μθ([a，b])＝μ{xa≤x θ≤b}……(4)亦即對每一非負函數f，有-f(t)d(t)=Ff(x.)d(x)(5)]]>在測井資料的頻譜分析中，質量分布μ(t)代表各次諧波的權重，即功率譜密度，f(t)變為F(ω)，即幅度譜。
根據這一理論，將各時窗內低解析度測井曲線在頻域內的質量分布投影到高解析度曲線頻域內的幅頻特性曲線上，所得提高解析度後曲線的幅度譜函數即質量分布的形式均沒有改變，而只是積分域變為高解析度測井曲線的頻率域。從而實現了利用高解析度測井曲線的頻率特性來提高低解析度測井曲線的解析度的目的。實際處理中，在頻域內，利用參考測井資料的直流分量除以待處理測井資料的直流分量，作為物力量校正參數，並將待處理測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......直至n次諧波，分別投影到高解析度測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......n次諧波上，所得各次諧波分別乘以物理量校正參數，即得到待處理測井資料的頻域信息，其結果如表4所示。
表4第五步，按照公式(6)將投影后的數據做傅立葉逆變換，由傅立葉逆變換可以恢復原信號，變換結果如表5所示f(t)=12-f^etd(6)]]>
表5第六步，對所得數據進行反歸一化處理，即乘以每個窗口內的最大值(因為在歸一化時除以一個最大值，因此恢復時就應該乘以一個最大值)，進行數據恢復，數據恢復後的結果如表6所示
表6第七步，滑動窗口的第一個數據為最終處理數據，窗口內的其它數據，在下一步運算時，還將被處理，因此只有第一個數據為最終數據最後得到的數據為深度曲線名稱 處理後數據 參考曲線數據706.500 0.25米電阻率3.828834.20600採用滑動窗口，下滑一個採樣點，下一步處理的數據過程如上，取得結果如表7、表8所示
表7
表8據此，最後得到的數據為
表9按此過程，逐點進行處理，即可得到高解析度處理後的0.25米電阻率曲線。
以微球形聚焦測井資料為參考曲線，處理深側向電阻率資料過程如下第一步，加載數據，根據小波變換理論及所處理的測井資料的實際解析度，確定傅立葉變換窗長。對於深側向電阻率簡稱為RLLD，其實際解析度為0.3米，6個採樣點，窗長為26/2＝8，求取的窗長為8，即8個採樣點，表10中為低解析度待處理原始數據和高解析度參考資料的原始數據。
表10
第二步，對原始數據進行歸一化處理，得到表11所示結果
表11第三步，進行傅立葉變換，結果如表12
表12第四步，在頻域內進行分形投影，結果如表13
表13第五步，將投影后的數據做傅立葉逆變換，結果如表14所示
表14第六步，對所得數據進行反歸一化處理，即進行數據恢復，得到如表15所示數據
表15第七步，滑動窗口的第一個數據為最終處理數據最後得到的數據如表16
表16採用滑動窗口，窗口下滑一個採樣點，下一步處理數據的各步過程同上，所得結果如下表17至表22
表17
表18
表19
表20
表21
表22最後得到的數據為
表23按此過程，逐點進行處理，即可得到高解析度處理後的RLLD曲線。
本發明的核心部分在於將經過傅立葉變換後的待處理資料曲線逐點在頻域內向高解析度參考數據曲線進行分形投影。不同解析度測井資料間的頻譜特徵和功率譜密度具有顯著差異，那麼如何利用這些頻域信息來提高測井資料的解析度呢？本發明即利用分形幾何的投影定理來解決這一問題。
設Lθ表示通過R2的原點並與水平軸線夾角為θ的一條直線，用Projθ表示到Lθ上的正交射影。如果F是R2的子集，則Projθ是F到Lθ上的射影，當x，y ∈R2，有|Projθx-Projθy|≤|x-y|，即Projθ是一個李卜希茲射影。利用Hausdorf維數的位勢論可以證明對於緊子集F上的質量分布μ，滿足0＜μ(F)＜∞和∫F∫F((dμ(x)dμ(y))/|x-y|s)＜∞，則對每一個θ，把質量分布μ投影到直線Lθ上，從而得到ProjθF上的質量分布μθ，它滿足μθ([a，b])＝μ{xa≤x θ≤b}……(4)亦即對每一非負函數f，有-f(t)d(t)=Ff(x.)d(x)(5)]]>在測井資料的頻譜分析中，質量分布μ(t)代表各次諧波的權重，即功率譜密度，f(t)變為F(ω)，即幅度譜。根據這一理論，將各時窗內低解析度測井曲線在頻域內的質量分布投影到高解析度曲線頻域內的幅頻特性曲線上，所得提高解析度後曲線的幅度譜函數即質量分布的形式均沒有改變，而只是積分域變為高解析度測井曲線的頻率域。從而實現了利用高解析度測井曲線的頻率特性來提高低解析度測井曲線的解析度的目的。
圖2中所示SP、SPp1曲線是經過軟體5點、硬體16點濾波處理後的自然電位曲線，SPp2是經過軟體3點、硬體1點濾波處理後的自然電位曲線，SPp3是將SP曲線按照本發明所述方法進行高解析度處理後所得到的曲線，經過對比可知SP曲線1076米處有一個明顯的假峰，這是由於自然電位測井資料受環境幹擾非常嚴重使得在很多層段常出現假峰。這些假峰會影響測井解釋的精度，因此需要進行多重濾波處理以將其濾掉，但是過度的多重濾波常常又會將地層的真實信息濾掉，給測井解釋工作帶來很大困難。採用本發明的高解析度處理技術對經過多重濾波處理的自然電位曲線進行處理，所得的高解析度自然電位曲線，除在曲線形態幅值、曲線形態與經過軟體3點、硬體1點濾波處理後曲線(其中包含更多的地層信息)十分相近外，還沒有假峰。從而證明該種方法的正確性。
對比SPp2、SPp3曲線，可以看出，經過高解析度處理的曲線，同經過輕微濾波處理的曲線，無論在曲線形態、幅值大小、還是對薄差層的反映能力，都十分接近，因此證明了此高分辨處理技術的可靠性。
權利要求
1.一種提高測井資料解析度的數據處理方法，該方法包括下列步驟(1)選取某一具有較高解析度的測井資料作為參考資料；(2)根據待處理之低解析度測井資料的實際解析度，按照小波變換理論，確定進行窗口傅立葉變換的窗長，即將所獲得的測井資料看作由一系列矩形方波構成，根據這一特徵，採用單位階躍函數作為小波母函數，其窗口寬度Δψ為1，並利用多尺度分析方法，構成標準正交小波基ψmn(t)＝2m/2ψ(2mt-n)因此其窗口寬度為Δψmn＝2m/2Δψ，據此即可確定各種測井資料進行窗口傅立葉變換的窗長；(3)在每個窗長內，分別對參考測井資料即高解析度測井資料、待處理測井資料進行傅立葉變換，即將測井資料隨深度變化的關係看成一個時間函數，對於任意的時間函數信號，其頻率或頻譜特性可通過傅立葉變換表示為f^=-f(t)e-itdt]]>(4)在頻域內，利用參考測井資料的直流分量除以待處理測井資料的直流分量，作為物理量校正參數，並將待處理測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......直至n次諧波分別投影到參考測井資料的基波頻率、一次諧波、二次諧波、.......n次諧波上，所得各次諧波分別乘以物理量校正參數，得到待處理測井資料的頻域信息；(5)將所得到的待處理測井資料的頻域信息進行傅立葉逆變換，即得到經過高解析度處理的待處理測井資料。
全文摘要
一種用於提高測井資料解析度的數據處理方法。主要解決現有測井資料高解析度處理技術中存在的單純在時間域內或頻域內對已有低解析度資料進行處理均很難得到理想效果的問題。其特徵在於運用高解析度測井資料在頻域內的解析度信息，根據小波變換理論，利用低解析度測井資料的固有解析度，定量確定傅立葉變換的窗長，而後利用分形投影定理，實現不同種類測井資料間的解析度轉換，達到了利用高解析度測井資料提高低解析度測井資料解析度的目的。具有可有效提高現有測井資料的縱向解析度，改善測井資料對薄差儲積層的響應的特點。
文檔編號E21B47/00GK1563667SQ20041000870
公開日2005年1月12日 申請日期2004年3月15日 優先權日2004年3月15日
發明者李全厚, 姜萍, 石德勤, 陶宏根, 荊萬學, 馮維龍, 李智林, 王建民, 朱小康, 李豔麗, 陳國華, 孫桂蘭, 杜宗君 申請人:大慶石油管理局