一种利用量子力学原理进行储层含气性检测的方法

1.本发明涉及油气勘探地球物理处理方法领域，具体涉及一种利用量子力学原理进行储层含气性检测的方法。


背景技术：

2.储层气藏勘探的关键是寻找优质储层并进行储层信息提取和流体识别。目前储层信息提取算法，尤其是烃类检测技术，发端于20世纪70年代出现的“亮点”技术。“亮点”技术在一些条件简单的地区取得了成功，但该类方法存在更严重的多解性。随着勘探新思想、新方法和新技术的发展，已出现了很多的储层信息提取方法，目前在实践应用中应用的储层信息提取方法技术概括起来主要有：avo异常检测技术，叠前弹性波反演和地震属性衰减技术等方法。avo异常检测技术，是利用地震纵波反射振幅随炮检距（或入射角）的变化特征进行地下地层岩性分析和油气识别的一种方法，其理论基础是zoeppritz方程。很多学者根据不同的假设，通过一定近似相继推导出多个 zoeppritz 方程的近似公式并将它们应用于岩性分析和油气识别。基于avo方法的储层信息提取的主要难点在于预测结果受地震资料品质影响较大；地震道集数据受观测系统和环境噪声及压制噪声方法的影响，一般小偏移距和大偏移距处数据振幅发生畸变，影响avo分析效果；已有叠前道集数据大都表现为中、小偏移距振幅强而远偏移距弱，对储层信息提取和油气检测有误导或错误指示。叠前弹性波反演技术产生于20 世纪 90 年代末。综合了 avo 反演和叠后波阻抗反演二者的优点，利用多个部分角度叠加数据的弹性波阻抗反演方法成为地球物理工作者研究的热点。但是叠前反演面临的问题是横波数据少，成本高，对数据品质要求高。地震属性衰减技术主要利用时频分析方法进行衰减属性提取。近年来通过采用小波变换、希尔伯特黄变换等信号分析技术，增加了时频分析的分辨率，并被用于频谱参数的计算和含油气检测。利用频率信息预测含油气主要是根据地震子波穿过油气层所导致高频信号的衰减现象。该类油气检测方法受地层结构、处理精度、时频分析方法等多种因素制约，针对不同地区进行油气检测的可靠性极不稳定。
3.量子理论是物理世界的数学模型。量子计算利用量子力学原理进行信息处理，作为一种新型的计算理论模型，正逐渐成为信息研究领域的关注焦点。利用量子机制深度挖掘地震信号深层次非线性关系并提高运算速度，进行储层含气性检测已成为突破传统地震勘探处理解释方法的一条重要的途径。
4.本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种新的利用量子力学原理进行储层含气性检测的高精度方法，采用的是通过将地震信号进行量子力学特征表征，在势能-波函数域估计地震子波穿过含气层导致的高频信号的衰减现象，进而实现储层预测并给出含气性解释结果。


技术实现要素：

5.一种利用量子力学原理进行储层含气性检测的方法，包括以下步骤：
（1）对于叠后地震数据，综合利用地质、测井以及合成地震记录等资料准确标定层位，确定研究的目标区。
6.（2）对于目标区的地震数据，确定输入势能表达式，构造哈密顿矩阵，解算量子力学的薛定谔方程，计算哈密顿矩阵的特征值和特征向量，将地震数据在势能-波函数域进行特征表征。
7.（3）对于目标区的地震数据产生的波函数，逐道逐点结合最小二乘法计算高频衰减系数，对获得的衰减系数剖面进行高斯平滑，归一化，得到最终的含气性检测结果。
8.本发明的一种利用量子力学原理进行储层含气性检测的技术，其核心问题是将地震数据进行量子力学特征表征，获得适当普朗克常数下的波函数，计算每个波函数的高频衰减系数，利用波函数的高频衰减系数实现储层含气层检测。
9.本发明的具体实现原理如下：1. 对于叠后地震数据，综合利用地质、测井以及合成地震记录等资料准确标定层位，确定研究的目标区。
10.2. 对于目标区的地震数据，确定输入势能表达式，构造哈密顿矩阵，解算量子力学的薛定谔方程，计算哈密顿矩阵的特征值和特征向量，将地震数据在势能-波函数域进行特征表征。
11.假设势能由矢量形式的信号样本表示，即。其中，为空间位置，大小为n，波函数属于具有可积功能的希尔伯特空间，势能处具有能量的平稳量子颗粒的概率满足下式：。
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（1）量子力学的薛定谔方程可以表示为：，
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（2）其中，哈密顿算子，是普朗克常数，是量子粒子的质量。是梯度算子。
12.对于矢量信号，其数值微分和数值拉普拉斯变换是，
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（3）从而方程（2）进一步表示为,
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（4）其中，。
13.整理得：.
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（5）从而有:
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（6）其中，表示哈密顿矩阵中第个元素。
14.这里，对于储层含气性检测，希尔伯特空间是在有限数量的点中被离散化的。从而，有限矩阵运算符使等式（2）的解等同于对角度化哈密顿矩阵。
15.构造哈密顿矩阵满足下式：，
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（7）其中，是一个矩阵。
16.计算哈密顿矩阵的特征值和特征向量，记，其中，为哈密顿矩阵的特征向量，为哈密顿矩阵的特征值，表示求满秩矩阵特征值和特征向量运算。
17.地震信号的量子力学特征表征体现在上，即势能-波函数域分解产生的波函数上，并且每个波函数与相应的特征值即能量相关联。3. 对于目标区的地震数据产生的波函数，逐道逐点结合最小二乘法计算高频衰减系数，对获得的衰减系数剖面进行高斯平滑，归一化，得到最终的含气性检测结果。
18.对每一道地震信号产生的n条波函数，逐条利用最小二乘法进行高频段拟合，即计算下式,
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（8）其中，为一次近似曲线在点处的偏差。拟合范围为选取从波函数最大值开始到大于波函数最大值点的第一个局域最小值处。
19.通过式（7）求得近似曲线的拟合系数，记为，其中分别为常数项和一次项拟合系数。从而，对于第条波函数，高频衰减系数为：。
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（9）对目标区整个地震数据，有高频衰减系数矩阵：。
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（10）
其中，为地震道道数。
20.对高频衰减系数矩阵进行高斯平滑，在进行归一化，得到最终的含气性检测剖面。
21.本发明的一种利用量子力学原理进行储层含气性检测的方法，具有如下特点，主要表现为：（1）提供了一种地震信号量子力学特征表征方式，利用地震信号量子力学特征推导了储层含气性检测的算法，更适合非线性非平稳地震信号的处理，保证了计算结果的精确性。
22.（2）将传统的各种储层含气性检测技术拓展到了量子领域，首次利用势能-波函数域内地震信号的量子力学表征波函数进行储层含气性检测。
23.（3）避免了传统储层含气性检测方法中的各种假设前提问题，为传统储层含气性检测技术提供了一种新的解决技术。
24.（4）算法运行速度快，适合大批量地震信号处理。
附图说明
25.图1为算法流程图。
26.图2为依据四川盆地某碳酸盐岩储层测井数据和地震数据建立的模型参数。
27.图3为根据模型参数建立的地质模型。
28.图4为地质模型的地震响应。
29.图5为过含气层的第250道地震道。
30.图6为第250道地震道对应的量子域波函数。
31.图7为地震响应剖面利用本技术检测的含气性剖面。
具体实施方式
32.(1)图1为算法流程图。
33.(2)图2为依据四川盆地某碳酸盐岩储层测井数据和地震数据建立的模型参数。其中，为速度，为密度，为弥散系数，为粘滞系数，q为品质因子。
34.(3)图3为根据模型参数建立的地质模型。采样频率1000hz。子波频率25hz。层
④
为含气层，紧邻的层
③
为干层。含气层厚度为15m。
35.(4)图4为地质模型的地震响应。
36.(5)过含气层的第250道地震道。
37.(6)为第250道地震道对应的量子域波函数，可以看到，第250道地震道，对应产生320条波函数。
38.(7)图5为地震响应剖面利用本技术检测的含气性剖面。从图中可以看到，本技术很好的检测到了含气层。