常规测井信号频谱分析

声波测井应用学习及常规测井曲线的不同特征声波测井是研究地层声学性质的各种测井方法的总称，主要用来测量地层各种波的传播速度（纵波、横波和斯通利波）和幅度。

常用的声波测井方法有补偿声波测井、长源距声波、阵列声波测井、偶极子阵列声波测井、超声波成象测井等。

补偿声波测井是在油气勘探、开发中应用最多的测井方法之一，是通过测量井壁介质的声学性质来判断井壁地层的地质特征及井眼工程状况的一类测井方法。

通常是采用单发—双收或双发—双收的探头设计，用于补偿井眼扩径造成的对纵波幅度影响。

这类声波测井仪的测量数据主要用来估算地层的孔隙度。

这里介绍的声波测井就是指声波速度测井，声波速度测井曲线上记录的是地层的声波时差（单位：μs/ft或μs/m）。

一、声波曲线的应用1、划分地层由于不同的地层具有不同的声波速度，所以根据声波时差曲线可以划分不同的岩性地层。

砂泥岩剖岩中砂岩声波速度大，时差小；泥岩声波速度小，时差大；在碳酸盐岩剖面中致密灰岩和白云岩时差低，含泥质时时差增大，若有裂缝和孔隙时声波时差明显增大。

常用岩石骨架值如下：砂岩为55.5μs/ft(182μs/m)，灰岩为47μs/ft(155μs/m)，白云岩为43μs/ft(141μs/m)，淡水为189μs/ft(620μs/m)。

2、确定岩石孔隙度声速测井是最常用的岩性—孔隙度测井方法之一。

要用声速测井确定孔隙度，就必须建立声速测井响应方程，即时间平均公式Δt=φΔtf+(1-φ)Δtma，其物理意义是声波在单位厚度岩层上传播所用的时间，等于其在孔隙中以流体声速经过全部孔隙所用时间，以及在孔隙外岩石骨架部分以岩石骨架声速经过全部骨架所需时间的总和。

若考虑地层压力，则孔隙度Δt—测量的纯岩石声波时差，μs/ft或μs/m；Δtma—岩石骨架的声波时差，μs/ft或μs/m；Δtf—岩石孔隙流体的声波时差，μs/ft或μs/m；CP—压实系数；φ—纯岩石孔隙度，%。

3、识别气层和裂缝声速测井曲线表现为时差值急剧增大，增大的数值是按声波信号的周期（50微秒左右）成倍增加，这种现象称为“周波跳跃”。

测井曲线的频谱
测井曲线的频谱是指将测井曲线进行傅里叶变换后得到的频域信号。

通过对测井曲线的频谱进行分析，可以提取出与地层特性相关的信息，为地层识别、储层评价等提供依据。

测井曲线的频谱分析主要包括以下步骤：
傅里叶变换：将测井曲线进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

傅里叶变换可以将信号分解成不同频率的分量，每个分量都具有自己的振幅和相位。

频谱分析：对得到的频域信号进行分析，提取出与地层特性相关的信息。

例如，可以根据频谱的振幅和相位分布，判断地层的岩性、物性、含油气性等。

地层识别：通过分析测井曲线的频谱，可以识别出不同的地层。

例如，可以根据频谱的振幅和相位分布，判断出砂岩、泥岩、碳酸盐岩等不同的地层类型。

储层评价：通过分析测井曲线的频谱，可以对储层进行评价。

例如，可以根据频谱的振幅和相位分布，判断储层的物性、含油气性等，从而为油气勘探和开发提供依据。

需要注意的是，测井曲线的频谱分析需要具备一定的数学和地质知识，同时需要使用专业的测井仪器和软件进行数据处理和分析。

第4期2024年2月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.4February,2024作者简介:杨进峰(2001 ),男,本科生;研究方向:数据科学与大数据技术㊂∗通信作者:田怀谷(1994 ),男,助教,硕士;研究方向:非线性系统动力学与控制㊂油气测井微弱信号检测方法分析杨进峰,刘凯轩,杨周礼,田怀谷∗(西京学院计算机学院,陕西西安710123)摘要:文章分析研究了油气测井中微弱信号识别检测方法,首先回顾了微弱信号检测的传统方法,指出传统方法在处理高噪声环境下的微弱信号时的局限性;其次,详细介绍了非线性系统理论中的混沌理论和随机共振理论;最后,探讨了这些先进理论在油气测井微弱信号检测中的具体应用㊂该研究对提升油气资源勘探和开发的效率和准确性具有重要的实践意义,为油气测井领域提供了一种新的微弱信号检测策略㊂关键词:微弱信号检测;油气测井;混沌理论;随机共振中图分类号:TP312㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀石油天然气的需求在工业快速发展的今天依然快速增长,2023年中国成品油消费量预计为3.6亿吨,比2022年增长10.5%,成品油供应量预计为3.8亿吨,比2022年增长11%㊂在现代油气勘探过程中,高精度的测井数据对于评估油气藏㊁指导钻井作业和提高采收率至关重要[1]㊂其中,微弱信号的检测与分析作为提高测井数据准确性的关键环节,在油气层的识别㊁裂缝和细微结构的探测中发挥着不可替代的作用,因此,研究更为高效和精确的微弱信号检测方法具有极高的实际应用价值[2-3]㊂混沌是一种看似无规则的运动形态,它出现在确定性的非线性系统中,能表现出类似随机的行为㊂混沌系统最显著的特点是对初始条件的极度敏感性,即使是微小的初始条件差异,也会随着时间的推移导致系统行为的巨大差异㊂因此,在弱信号检测领域,混沌理论提供了一种全新的视角和方法,研究人员可以更有效地从噪声背景中提取有用的信号,从而提高检测的准确性和效率[4]㊂本文旨在分析油气测井中微弱信号识别的检测方法,探索混沌理论和随机共振理论在油气测井微弱信号检测中的具体应用,评估其相较于传统方法的优势和潜在的局限性㊂此外,本研究还将探讨如何将这些理论有效融入现有的油气测井技术体系,以提高油气资源勘探和开发的效率和准确性,为油气勘探领域的研究人员和工程师提供一个关于混沌理论应用的全面视角㊂1㊀理论基础1.1㊀非线性系统理论㊀㊀在微弱信号检测的研究中,非线性系统理论提供了理解复杂信号行为的基本框架㊂非线性系统与传统的线性系统不同,其输出与输入不成简单的比例关系㊂在油气测井中,地质结构的复杂性和不规则性使得非线性系统理论成为理解和分析测井信号的重要工具㊂该理论有助于识别和处理油气层中的微弱信号,特别是在噪声背景下的信号提取㊂1.2㊀混沌理论㊀㊀混沌理论,作为非线性系统理论的一个分支,关注系统内部的不规则和随机行为㊂在微弱信号检测中,混沌理论的应用主要体现在对信号复杂行为的理解和建模上㊂混沌理论揭示了即使在确定性系统中也可能出现不可预测的行为,这对于理解和分析油气测井过程中的信号动态特别重要㊂混沌理论的关键特征包括对初始条件的敏感性㊁非周期性㊁不可预测性和分形性,这些特征在油气测井的微弱信号检测中具有实际应用价值[4-5]㊂以下是几种有效的油气弱信号混沌识别检测方法㊂1.2.1㊀混沌时间序列分析㊀㊀利用混沌理论分析测井数据的时间序列,识别其中的非线性动态特征㊂这种方法侧重于从复杂的时间序列中提取混沌特征,如奇异吸引子或分形结构㊂通过计算时间序列的Lyapunov 指数或分形维数,可以判断数据中是否存在混沌行为,从而揭示弱信号的特征㊂1.2.2㊀相空间重构技术㊀㊀将一维的时间序列数据转换为多维的相空间,以揭示系统的动力学结构和潜在的混沌特性,如图1所示㊂通过重构测井数据的相空间,可以更直观地观察混沌行为,从而提高对弱信号的识别能力㊂图1㊀重构吸引子示意1.2.3㊀混沌特征参数分析㊀㊀通过分析测井数据的混沌特征参数,如Lyapunov 指数㊁关联维数等,来识别混沌行为㊂这些参数能够量化数据的混沌程度,有助于区分弱信号和随机噪声㊂在实际应用中,根据数据的特性和需求,可以选择合适的方法或将多种方法结合使用,以达到最佳的识别效果㊂随着技术的不断进步,这些方法在油气勘探领域的应用将更加广泛和精准㊂1.3㊀随机共振理论㊀㊀随机共振理论研究在特定条件下噪声能够增强系统对微弱信号响应的现象㊂在油气测井中,随机共振理论可以用来改善微弱信号的检测效率,特别是在高噪声环境下[6]㊂这一理论的核心在于,适当的噪声水平可以增强系统对微弱信号的感知能力,从而提高信号的可检测性[7]㊂随机共振理论为油气测井中微弱信号的提取和增强提供了一种独特的方法,有助于在复杂地质背景下更准确地识别油气层㊂2　混沌随机共振弱信号检测2.1㊀微弱信号检测的传统方法㊀㊀在油气测井中,传统的微弱信号检测方法主要包括时域检测㊁频域检测和时频分析法[8]㊂时域检测侧重于直接在时间序列上分析信号,适用于较稳定和连续的信号特征提取㊂频域检测则侧重于信号的频率成分分析,常用于复杂信号中周期性成分的识别㊂时频分析法结合了时域和频域的优点,特别适用于非平稳信号的分析㊂这些传统方法在一定条件下能够有效地检测和分析微弱信号,但在高噪声环境或非线性信号处理方面存在局限性[9]㊂2.2㊀基于混沌与随机共振的方法㊀㊀在油气测井中,微弱信号的检测常常面临来自复杂地质结构的干扰和噪声挑战㊂这里,混沌理论和随机共振理论的结合开辟了一条新的途径㊂通过混沌理论的应用,能够分析和模拟油气测井数据中的非线性动态行为㊂特别是在使用Duffing系统这样的动力学模型时,其非线性和混沌特性能有效地捕捉隐藏在复杂噪声背景中的微弱信号㊂Duffing模型之所以适用,是因为它能够模拟那些微小的变化,这些变化在传统的线性方法中往往会被忽视㊂而随机共振理论在这一过程中的作用则是利用噪声本身来增强系统对微弱信号的响应㊂这看似矛盾的现象 噪声增强信号检测 实际上是随机共振理论的核心㊂在实际应用中,适当调节噪声水平,可以在不增加外部信号强度的情况下,显著提高信号的可检测性㊂这一点在油气测井中尤为重要,因其允许在保持传感器灵敏度不变的同时,提高对微弱地层变化的识别能力㊂将混沌理论与随机共振理论相结合的一个关键步骤是参数的优化㊂在应用混沌理论时,需要精确调整模型参数来模拟油气层信号的非线性特性㊂而在随机共振的应用中,则需要调整噪声水平以达到最佳的信号增强效果㊂这一过程往往涉及大量数据的分析以及模型的反复调整和验证㊂此外,这种组合方法的一个显著优势是它提供了一种更全面的信号分析框架㊂不仅提高信号的可检测性,更重要的是,可从一个全新的角度理解信号的本质㊂在油气测井的背景下,这意味着可以更准确地识别油气层的位置和特性㊂将混沌理论和随机共振理论的原理应用到油气测井微弱信号的检测中,不仅能够提高信号检测的准确性和灵敏度,还能够更深入地理解和分析这些信号背后的复杂地质结构㊂这为油气勘探领域提供了一种新的㊁更有效的工具㊂2.3㊀综合应用㊀㊀随机共振方法无法确定信号的幅值㊂相反,混沌系统能够识别信号的幅值并验证其频率,但无法独立确定频率值㊂将这2种方法结合起来,不仅解决了混沌系统在检测时需要预先知道信号频率的限制,还弥补了随机共振方法无法检测信号幅值的不足㊂这种综合方法为微弱信号检测开辟了一条新途径,可以形成一种更为全面和高效的检测策略㊂这种综合方法不仅能够提取和分析微弱信号,还能够在复杂的地质环境中准确地识别油气层㊂例如,通过先利用随机共振理论提高信号的可检测性,然后应用混沌理论对信号的非线性特性进行深入分析,最终实现更精确的油气层评估㊂在石油钻探领域,声波为主要检测对象,其通过探杆的传播速度显著快于在钻井液中的传播速度㊂尽管传统的线性系统技术,如线性滤波和线性放大,能够在一定程度上抑制噪声并检测声波通信信号,但当信号频率与噪声频率相同或接近时,这些技术的效果会大打折扣㊂为了克服这一局限,可以考虑混沌理论结合随机共振技术来检测井下短程声波通信信号㊂这种方法在提高信号与噪声区分度方面具有独特的优势,特别是在复杂的井下环境中㊂3　结语㊀㊀本研究对油气测井中的微弱信号识别检测方法进行了深入分析,尽管传统的微弱信号检测方法在某些情况下有效,但在处理复杂地质背景下的微弱信号时存在局限性㊂混沌理论和随机共振理论的引入,为油气测井提供了一种新的视角和方法㊂混沌理论帮助理解和分析信号中的非线性动态行为,而随机共振理论则展示了在特定条件下噪声如何增强系统对微弱信号的响应㊂未来应进一步探索混沌理论和随机共振理论在油气测井中的应用潜力㊂特别是在数据处理算法的开发㊁实验验证和现场应用方面㊂此外,随着人工智能和机器学习技术的发展,将这些先进的数据分析技术与混沌理论和随机共振理论相结合,可能会开辟油气测井微弱信号检测的新领域㊂这不仅能提高信号检测的准确性,还能在油气资源的勘探和开发中带来更大的经济效益和环境效益㊂参考文献[1]刘国强.非常规油气勘探测井评价技术的挑战与对策[J].石油勘探与开发,2021(5):891-902. [2]天工.2018年国际石油十大科技进展(五) 新一代多功能测井地面系统大幅度提高数据采集速度[J].天然气工业,2019(6):106.[3]潘玉婷,曹芳芳,李多宏,等.我国油(气)田测井用放射源运输和使用管理情况分析[J].辐射防护, 2023(增刊1):95-98.[4]闫少辉,宋进才,孙溪,等.一个非自治混沌系统及其弱信号检测的应用[J].深圳大学学报,2023 (2):227-235.[5]聂春燕,曹昕燕,王桔,等.不同流体性质储集层的混沌特性提取及测井解释[J].吉林大学学报,2012 (增刊2):436-441.[6]刘高辉,彭磊.三稳阱内随机共振在微弱OFDM 信号检测中的应用研究[J].计量学报,2023(12): 1872-1881.[7]冷永刚,王太勇.二次采样用于随机共振从强噪声中提取弱信号的数值研究[J].物理学报,2003 (10):2432-2437.[8]张意,冯宏,韩雪,等.石油电磁测井技术发展中的一些关键问题[J].石油地球物理勘探,2021(6): 1430-1447,1204.[9]任涛,冯斌,张飞,等.微球聚焦测井仪推靠系统运动及动力性能[J].西安科技大学学报,2019(3): 541-548.(编辑㊀沈㊀强)Analysis of weak signal detection methods in oil and gas loggingYang Jinfeng Liu Kaixuan Yang Zhouli Tian Huaigu∗School of Computer Science Xijing University Xi an710123 ChinaAbstract This paper analyzes and studies the weak signal detection methods in oil and gas logging.It begins by reviewing traditional methods of weak signal detection highlighting their limitations in processing weak signals in high-noise environments.Subsequently the paper provides a detailed introduction to chaos theory and stochastic resonance within the framework of nonlinear system theory discussing their specific applications in the detection of weak signals in oil and gas logging.This study is of significant practical importance for enhancing the efficiency and accuracy of oil and gas resource exploration and development offering a new strategy for weak signal detection in the field of oil and gas logging.Key words weak signal detection oil and gas logging chaos theory stochastic resonance。

自1807法国工程师Fourier 提出傅立叶变换以来，随着数值和计算技术，特别是计算机技术发展，傅氏分析称为各学科信号分析的重要手段和工具，数学描述为：()()jwt F w f t e dt ∞--∞=⎰逆变换为： 1()()2jwt f t F w e dw π∞-∞=⎰傅氏变换的数学意义使得微分，积分，卷积等运算经傅氏变换后简化为一般运算，物理意义在于通过变换将时域和频域联系一起。

在时域内隐藏的信息在频域内表现出来。

因此，傅氏变换得到广泛发展与那个。

由上式可知，信号时域内是时间函数，频域内是频率函数。

当希望知道随时间的推移，信号频率成份变化规律与特征时，傅氏分析就表现出局限性。

因为频域内某一个频点幅值由时间域上整个波形决定，某一时刻状态由整个频域信息决定。

为克服这一缺点，需要一种能在时域局部进行频谱分析的数学方法。

基于以上，1946年Gabor 发展了傅氏变换，提出时频分析的一种具体方法——短时傅立叶变换（STFT ），数学表达式为：(,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=-⎰可改写为： (,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=+⎰表示窗口不动，信号沿时间轴滑动，对时间离散，取,tmT nT τ==，则STFT 可表示为： (,)()()i m m F n f m n g m e ∞-Ω=-∞Ω=+∑其实：wT Ω=，T ~采样间隔；m ~时窗宽度；n ~数据点数；()g m ~窗口函数；(,)F n Ω反映了()f n 在时刻m 频谱的相对含量。

频谱分析→时频分析1、谱分解技术谱分解技术是三维地震数据体和离散富氏变换时频转换的一种新手段。

它的理论基础是薄层反射系统可产生复杂的谐振反射。

薄地层反射在频率域中唯一特征表达可指示时间厚度变化。

由薄层调谐反射得到的振幅谱可确定构成反射的单个地层的声波特性之间的关系，振幅谱通过谱陷频曲线确定薄地层变化情况。

9条常规测井曲线作用9条常规测井在渤海油田又叫大满贯测井，指的是1.三条岩性曲线：自然伽马（GR），自然电位（SP）、井径（CAL）2.三条电阻率曲线：一般是指双侧向（DLL）（深侧向，浅侧向两天曲线）、微侧向（MLL）（或者微球型聚焦）3.三条孔隙度曲线：补偿中子（CN）、岩性密度（ZDL）、补偿声波（AC）。

三条泥质指示曲线：自然电位（SP）、自然伽马（GR）、井径（CAL）三条电阻率曲线：深、中、浅电阻率（一般是组合的，如双侧向－微球，双感应－八侧向等）三条孔隙度曲线：声波（AC）、密度（DEN）、中子（CNL或SNP）这是裸眼测井最基本的系列，可以解决储层划分、孔隙度计算、油气层识别（饱和度计算）等基本问题。

SP-GR-ZDL-CN-BHC-DLL(DIL)-MSFL-CAL自然电位（SP）自然伽玛（GR）--泥质含量，校深岩性密度（ZDL或者LDT）--孔隙度补偿种子（CNS）--孔隙度补偿声波（BHC）--孔隙度双测向（DLL）或者双感应（DIL）--电阻率微球（MSFL）--电阻率井陉（CAL）此外特殊方法还有声电成像（CBIL/CAST；STAR/XMRI/FMI）偶极子声波/全波列声波（MAC/XMAC；WSTT）核磁成像（NMR/MRIL）地层测试（FMT/RFT/SFTT/MDT）垂直地震剖面（VSP）爆炸/旋转取芯（SWC；RSCT）砂泥岩剖面测井曲线特征：储集层—砂岩，自然电位负异常（RwRmf）；自然伽马值低，井径测井体现为缩径，深中浅测井电阻率表现为高阻，声波测井曲线数值大多<300us/m.非储集层—泥岩，自然伽马值较高，井径测井体现为扩径，深中浅测井电阻率表现为低阻，声波测井曲线数值大>300us/m.碳酸盐岩剖面电阻率一般较高，自然电位效果不好。

为区分岩性和划分储层，一般使用自然伽马测井曲线识别，储集层相对于致密的围岩具有低阻、低自然伽马以及孔隙度测井反映孔隙度较大的特点。

基于常规测井曲线频谱分析的多尺度地质分层易觉非【摘要】测井曲线的频谱具有其特殊的地质意义,即测井曲线的不同频率与不同尺度地层相对应.首先讨论了测井曲线频率与地层的关系,进一步给出了用带通滤波进行多尺度地质分层的方法,最后,通过一个实际分层实例,说明了方法的正确性和有效性.【期刊名称】《长江大学学报（自然版）理工卷》【年(卷),期】2009(006)003【总页数】3页(P60-62)【关键词】测井曲线;频谱;带通滤波【作者】易觉非【作者单位】长江大学信息与数学学院,湖北,荆州,434023【正文语种】中文【中图分类】P631.84在信号分析中，有时域分析方法和频域分析方法2类，有些信号特征在时域中难以获得，在频域中则容易获得，反之亦然。

因此，时域分析方法和频域分析方法两者缺一不可，互为补充。

测井曲线的分析也不例外，可以在深度域(即时域)中，分析其依深度变化的规律，当将它转换到频域时，则可以分析其结构特征，发现其频率对应的地质意义。

比如用频谱分析方法来确定沉积旋回和层序地层[1,2]。

在利用测井资料进行地质分层方面，笔者在文献[3]中详细阐述了活度分层法的原理和算法，该方法能够快速有效的确定地层界面，但不能反映地层的尺度变化规律。

下面，笔者从频谱分析的基本原理出发，结合测井曲线的频谱特征及其地质意义，给出了利用测井曲线频谱进行多尺度地质分层的方法。

常规测井曲线是一系列不同厚度地层的数字化，因此，可将它理解为一系列宽度不同的矩形脉冲的叠加，图1为塔里木盆地哈得地区某井的自然伽玛曲线，体现了这一解释的合理性。

依据矩形脉冲及其频谱响应，地层与常规测井曲线的频谱应具有如下关系：1)厚地层谱幅高，频率衰减快，薄地层则相反；2)频率与层厚成反比例关系，厚地层频率低，薄地层则相反。

因此，可以认为不同厚度地层对应不同频率范围，一般来说，较厚地层占据低频段，较薄地层占据高频段。

依据这一原理，笔者提出了采用测井曲线带通滤波进行多尺度地质分层的方法。

136引言在地震勘探中，Q值（也称品质因子）是衡量地层岩石物理性质的一个重要参数，它直接影响地震波在介质传播过程中的吸收衰减效应，因此在地震资料的属性分析与反Q滤波中都有重要的作用。

利用地震波求取地层Q值有多种途径和方法。

如振幅衰减法、上升时间法、频谱比值法等。

振幅衰减法与上升时间法在时间域里计算，而频谱比值法在频率域里计算。

振幅衰减法与频谱比值法侧重于利用地震波振幅与衰减系数之间的关系，而上升时间法侧重于利用地震波频率与衰减系数之间的关系。

相对于地面地震反射波而言，零偏VSP的直达波的信噪比更高，频带更宽，失真较小，能够相对完好地保留浅深层地震波振幅频率的变化关系，因此用零偏VSP 的直达波计算地层的Q值是目前可信度最大的一个途径。

综和考虑上述因素，利用零偏VSP直达波资料，本文主要研究分析频谱比值法并加以优化改进来反演地层Q值。

一、方法原理图1　地震波吸收衰减的地层模型设定一个地层模型，厚度为ΔH，速度为V，地震波的吸收系数为α，品质因子为Q（如图1所示）。

在t 1和t 2时刻到达地层顶底两端的直达波波形分别为W 1与W 2，令初始子波的频谱为S 0(f)，则W 1与W 2对应的频谱分别为：)(02)(01)()()()(t f t f e f S f S e f S f S αα−−==　（1） （2）大量岩心试验证明，当频率在几Hz到几千Hz的范围内，吸收系数α是与频率成正比的函数，且与Q有Qff πα=)(（3）的关系。

将上式代入（1）与（2）式，取频谱比的自然对数得：f Q tt t f f Sf S ∆−=−−=πα))((])()(ln[1212（4）微分得：Qt df f S f S d ∆−=π)](/)((ln[12（5）整理可得：XtQ ∆−=π（6）其中：dff S f S d X )](/)((ln[12=（7）实际计算时，对频谱比自然对数的离散数据点，采用最小二乘法拟合出一条直线，取该直线的斜率作为X，然后利用（6）式即可估算出对应的Q 值。