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分频反演方法及应用 发布时间：2011-1-10 来源方式：原创 　　通常进行地震资料反演时,根据研究工区钻井数量确定反演方法。一般来说，井较少时采用稀疏脉冲反演方法，井较多时以模型反演为主。稀疏脉冲反演是在地震主频控制下得到反演结果，而地震资料有效频带中的相对高频和相对低频的潜力没有充分利用，并且子波的提取对反演结果影响很大。由于子波很难提准，它受到标定、子波计算方法、子波时、空变的影响，所以反演中所谓的一些“细节”往往是由子波的旁瓣抖动或相位的变化所引起的，而不是实际地质现象造成的。模型反演的关键是用层位，测井曲线，沉积模式建立准确合理的初始模型，才能得到好的反演结果。但层位解释因人而异，沉积模式先入为主且无法建立复杂的地层接触关系，所以容易抹杀上倾尖灭，地层超覆等地质现象，对隐蔽油气藏的识别非常不利。 ??? 反演问题本质上是通过地震资料同时求取子波和反射系数的过程，从数学上讲是一个病态问题，所以稀疏脉冲反演方法需先求一个子波，而模型反演依赖一个初始模型。分频反演则是依靠测井和地震资料研究振幅与频率（AVF）的关系，将AVF作为独立信息引入反演，合理利用地震资料有效频带的低，中，高频信息，减少薄层反演的不确定性，得到一个分辨率较高的反演结果。同时它也是一种无子波提取，无初始模型的高分辨率非线性反演，可以更真实地反映地层接触关系，与井具有更高的吻合度，更准确反映砂体厚度变化及展布关系。 基本原理 1、AVF关系 　　对于一个楔状模型，用不同主频的雷克子波与其褶积，得到一系列合成地震剖面，从而得到振幅与厚度在不同频率时的调谐曲线，见图1。对图1进行转换，就可以得到在不同时间厚度下振幅随频率变化（AVF）的关系，见图2。 　　我们知道，某一地震波形是波阻抗(AI)和时间厚度(H)的函数。也就是说，反演时仅根据振幅同时求解AI和H，即已知一个参数求解两个未知数，结果是多解的。AVF向我们展示了一个重要规律：同一地层在不同的主频频率子波下会展现不同的振幅特征。但从图2中可以看出AVF关系非常复杂，很难用一个显示函数表示，需用支持向量机（SVM）非线性影射的方法在测井和地震子波分解剖面上找到这种关系，利用AVF信息进行反演。 2、向量机（SVM）实现 　　SVM由Vapnik1992年首次提出，它是一种类似神经网络的计算方法，可以作为模式分类和非线性回归，它是三个参数控制的学习方法，克服了神经网络所存在的诸如局部最优，过度学习，网络不稳定等问题，是统计学习和人工智能中非常先进的算法。在分频反演过程中，由于加入AVF关系，有效地降低了反演的自由度。 　　分频反演首先要对地震资料的频宽进行分析，掌握资料的有效频带范围，根据有效频带范围设计合适的尺度进行分频，产生不同频段的数据体，从而达到分频的目的。对于分频后的数据体，利用支持向量机（SVM）的方法计算出不同厚度下振幅与频率（AVF）之间的关系，将AVF关系引入反演，从而建立起测井波阻抗曲线与地震波形间的非线性映射关系，得到反演结果。 实现方法简介 　　分频反演是有效频宽内的全频带约束反演，由于不涉及子波提取和建立初始模型，其计算过程较常规反演更为简单，主要工作流程如下： 1、分频层位标定 　　层位的标定和子波的相位的确定是一个相互依赖的迭代过程，这也是影响常规反演的因素之一。分频反演是在合成记录初标定的基础上，直接在不同频带的道积分剖面上依次标定。具体做法如下： ?? （1）在地震剖面上做合成记录进行初标定； ?? （2）对三维地震体进行道积分处理，得到过井道积分剖面； ?? （3）利用波阻抗曲线的波组特征与不同频段道积分剖面对比微调，必要时进行合理的拉伸压缩（图3、4）。 图3中频段道积分标定图4高频段道积分标定 2、地震分频属性提取 　　分频反演具有较高分辨率的原因是因为其相对于常规反演来说，是一种全频带约束反演，它合理、有效地利用地震的相对低频和相对高频，而发挥低频和高频作用的关键在于提取不同频率子波的地震剖面，具体做法如下： ?? （1）在地震剖面上追踪目的层段的顶底界面。 ?? （2）随机抽取多条地震道进行频谱分析，掌握地震频带宽度、低频、主频、高截频等情况，设计分频参数。 ?? （3）分频属性提取。利用设计好的分频参数对地震数据进行分频，产生不同频段的数据体。 3、建立地震分频属性与测井资料非线性映射关系 　　分频属性提取后，接下来就是要用支持向量机（SVM）建立地震分频属性与测井资料非线性映射关系，具体做法如下： ?? （1）建立低频模型。利用井的波阻抗曲线和解释层位得到低频模型。 ?? （2）利用支持向量机建立分频属性和目标之间的非线性关系。可进行多次学习，直道对反演结果满意为止。 应用效果分析 　　为了验证分频反演的效果，我们对理论模型和实际资料进行了测试，取得了明显