基于STC的纵波时差提取算法

2022-11-23

一、引言

慢度—时间相关 (STC) 【1】处理的基本思路是:分别向可能的分波波包开窗 (即截取一段时间间隔内的数据, 开窗起点用τ表示) , 并选择一个试探慢度s, 按此慢度和不同接受器的间距计算不同道上该波包的延迟 (同时也就是开窗的延迟) , 然后按某种规则计算不同τ、s下各道的相似系数 (或相关系数) , 使相似系数最大的慢度应代表该分波的最可能慢度值。

波形在一组时窗上的相似度 (Semblance) 定义为:

其中, M是接收器的个数, Tw是时窗长度, us;s为慢度范围内某一慢度 (时差) , us/ft;τ为时窗在第一道波形上的位置, us。Δz为 (zm-z1) , ft;R取值范围为0≤R≤1, R=0表示波形间无任何相关;R=1表示波形形态完全相同。

应用STC算法可以得到一个慢度和相关数的一个关系图, 该关系图相关数一般会产生好几个峰值, 由于窗长的设置是根据纵波的包络来定的, 所以一般情况下相关数最大的峰值就是纵波的时差。当然由各个峰值中找到纵波时差, 还需要用到其他一些方法。

二、纵波时差提取

由于现场声波波形质量难以保证, 有些波形会出现限幅, 有些波形信噪比低等, 这些客观条件导致STC计算出来的关系图可能出现多个峰值, 要高效而准确的找到纵波时差实现起来并不容易。

针对这些技术难点, 设定了4个条件来确定纵波时差。 (1) , 相似度峰值的值要大于0.3, 如果相似度太小, 这样的峰值没有被选择的意义。 (2) , 峰值的相似度值, 如果该值越大, 是纵波时差的概率就越高, 因为时窗被选为200us, 从纵波的包络角度来说, 纵波的相似度会比横波和斯通滤波大。该设置通过了大量的数据验证。 (3) , 纵横波波速比一般在1.414~2.2之间, 同理横波和纵波的时差比一般也在1.414~2.2之间。该“匹配法”用来提取纵波横波慢度, 可以排除部分干扰。 (4) , 与上一个深度点的纵波时差距离, 与上一个深度点时差的差值越小, 成为时差的概率应该越高。

以上4种方法在试验中很好的排除了干扰, 能够快速准确的找到正确的纵波时差。

三、实井数据处理及对比

通过STC算法求得纵波时差得到的曲线如图1所示。图中DT (STC) 是由STC算法求得得纵波时差曲线, DT (Gate) 是由过门槛方法求得的纵波时差曲线, 从图中可以看出, DT (STC) 曲线比过门槛方法波动小很多, 不会出现由于基线干扰而导致DT (Gate) 剧烈变化的情况出现。STC方法在此波形情况下受干扰小, 但是过门槛方法将会计算错误, 在声波波形中, 若在纵波波形前部出现碰撞等干扰时, 容易使得过门槛方法得到的纵波到达时间提前, 而STC计算的DT通过波形验证, 相对比较准确稳定很多。

在马古2的测井资料中, STC和过门槛两种算法的对比, 两条曲线总体上重合还可以, 可以看出DT (STC) 曲线上下起伏较大, 这个是由于DT (Gate) 曲线已经经过平滑, 而DT (STC) 曲线未经过平滑处理。在马古2井4391.552m-4393.463m处可以看出DT (Gate) 有个明显的高值, 而DT (STC) 曲线还是保持低值。

在4392.32m的位置DT (Gate) 值为119.86, 而DT (STC) 的值是56.82, 回放该井数据, 在4392.32m处, 该位置的第一道和第三道波形首波位置变小, 用过门槛方法算出的DT会偏高, 而STC方法的DT受到的影响较小, 第5道波形第一个波谷在137点的位置, 第3道波形第一个波谷在164点位置, 第1道波形第一个波谷在192点位置, 可以计算得出DT为56us/ft, 与DT (STC) 曲线吻合。

通过以上两口井数据对比可以看出, STC算法比过门槛算法稳定性要好, 碰在信号存在干扰、首波信号变小等情况时, 过门槛算法很容易计算错误, 这些情况对STC算法影响不大。

将DT (STC) 曲线连续的显示到各个深度点上, 并且将整个STC的相似度曲线映射成颜色, 红色表示相似度高, 蓝色表示相似度低。从出图效果可以看出, DT (STC) 曲线基本上在红色的中间区域, 说明应用该方法计算出来的DT是比较可靠的。

在马古2井的DT计算中发现, 由于波形在上一个深度点DT值位置相关性突然变低, DT值将会偶尔跳变, 如果连续有好几个点在原来的DT位置相关性低, 将导致DT整个出现偏移。在2070点处, DT值变大, DT值变到第2个高相关区域, 可以看到第一个高相关区域在变化的位置有部分蓝色区域, 说明在该深度点, 相似度在该慢度下太小, 导致DT出现偏移。这种情况的出现, 通过调整纵波选择算法, 已经得到解决。当然是否所有跳变得到改正还未证实, 这就需要新的算法和现有参数的调整来解决。

结论

通过实际井资料计算出的STC图, 可以看出当波形质量好的情况下, 相似度曲线会比较平滑, 而且计算出来的纵波时差可靠性高;当波形质量不好的情况下 (一般出现在水平井中) , 相似度曲线会偶尔出现跳变的情况, 但是通过前面所述4种限定条件后, 也可以得到准确的纵波时差。

总体来说STC算法准确性和稳定性都较过门槛方法好, 当然该算法还存在许多不足, 还有待改进。将来需要做的工作和方向主要有以下几点:1、将STC算法优化应用到井下仪器中去, 优化后的算法减少运算时间, 可以让测井速度范围变大;2、提出新的方法限定STC计算的起始时间, 减少基线部分的高相关的干扰;3、验证时窗长度的选择和仪器频率之间的关系;4、信噪比对STC的影响有多大, 并找到方法降低噪声对STC的影响。5、STC受到5道波形到达时间不在同一斜率的影响, 找到原因, 并想办法解决。

摘要：在阵列声波测井中, 先应用时间-慢度相关算法提取出可能是时差的各个峰值, 然后从各个峰值中筛选出纵波时差, 筛选的方法主要有轮盘赌方法、纵横波“匹配法”和时差连续的方法。

关键词：STC,轮盘赌,匹配法