使用脈沖波對地球資源的勘探廣泛地用在工業(yè)中。這樣的方法受到反射的分辨率的限制，反射的分辨率由距離以及雜波和噪聲決定。廣泛使用的方法(稱作“堆疊(stacking)”)重復測量幾次并對產(chǎn)生的測得的返回信號進行平均。在這種情況下，反射將在平均中相加，但是噪聲將不會，導致更高的分辨率。

希望的是，提供用于識別非常弱以致于其即使在堆疊之后也不明顯的反射的方法，從而擴展勘探的脈沖波方法的有效范圍。

發(fā)明概述

在本發(fā)明的第一方面中，提供了在反射信號在介質內(nèi)反射之后識別其的方法，所述方法包括：

獲取由在測量周期期間執(zhí)行的多個測量產(chǎn)生的多個返回信號，所述測量周期包括多個子周期，所述返回信號包括反射信號和噪聲；

將多個返回信號劃分成多組相等的基數(shù)或盡可能相等使得它們的基數(shù)相差不多于一；

通過確定所述多組中的所述返回信號的平均值以及確定在每個所述時間子周期期間的多組的相關值，確定關于所述返回信號的堆疊的相關值；以及

識別所述堆疊的相關值隨著時間的變化中的峰值以及把所述堆疊的相關值隨著時間的變化中的每個所述峰值賦予反射信號。

本發(fā)明的其他方面包括計算機程序，該計算機程序包括計算機可讀指令，其在運行在合適的計算機設備上時，使計算機設備執(zhí)行第一方面的方法；以及包括特別適用于執(zhí)行第一方面的任何方法的所有步驟的設備。

本發(fā)明的其他非本質特征如在所附從屬權利要求中所聲明的。

附圖簡述

現(xiàn)在將參考附圖僅以示例的方式描述本發(fā)明的實施方案，其中：

圖1是描述根據(jù)本發(fā)明的實施例的方法的流程圖；

圖2是更詳細地描述圖1的方法的計算步驟的流程圖；以及

圖3是顯示圖1的方法的示例性結果的曲線圖。

實施例的詳細描述

公開內(nèi)容是用于識別波脈沖的弱反射的方法，該波脈沖被發(fā)送至用于識別對象和/或特征的區(qū)域中。波脈沖可以是聲脈沖或電磁脈沖。在典型的應用中，電磁或聲脈沖從表面被發(fā)送至地下，并且返回信號在表面處被測量。隨后，針對來自地面以下結構的反射的存在分析返回信號，如果(平均)波的傳播速度是已知的，則該地面以下結構的反射可隨后被定位。

在一些情況下，返回信號是足夠弱的，使得反射被雜波和/或噪聲掩蓋，并且返回信號通過傳統(tǒng)方法是不可識別的。這通常發(fā)生在試圖勘探地球中的深層區(qū)域時。

一些反射可能如此弱以至于其即使在堆疊之后也不明顯。這樣弱的反射由于遠的對象和/或結構發(fā)生。使用脈沖波方法識別它們的能力將導致在勘探深度中的顯著增加。

圖1是描述根據(jù)本發(fā)明的實施例的方法的流程圖。該方法適用于波脈沖被重復地(N次，其中N可采用任何值；例如，N可介于10和5000之間，或介于100和1000之間；N＝500是典型的數(shù)值)發(fā)送至待勘探的介質中的情況。在步驟100處，測量每個脈沖的返回信號。這些返回信號由x_i(t)表示，其中i＝1,…,N標記特定脈沖，0≤t≤T代表時間，以及T是測量的持續(xù)時間。在許多應用中，t被離散地采樣。目的在于識別存在于所有N個信號中的但是對于通過x_i(t)曲線圖的視覺檢查直接可見太微弱的反射。

在步驟110處，時間區(qū)間[0T]被劃分成K個子周期。該劃分可由時間序列t₀<t₁<...<t_K-1<t_K確定，其中t₀＝0，t_K＝T，以及其他時間可視情況選擇。第k個子周期由Δ_k＝[t_k-1t_k]表示，其中τ_k＝1/2(t_k-1+t_k)。劃分的選擇取決于應用，并且通常被選擇為具有至少與期望的反射信號的時間范圍一樣大的子周期。

遵循這個，為每個子周期計算三個參數(shù)。

在步驟120處，計算這些參數(shù)中的第一個，該第一個參數(shù)在此稱作“原相關性”。這是在子周期期間的全部不同信號對x_i(t)，x_j(t)，i≠j的相關性的平均值。

通常，相關性被計算作為本文中公開的方法的部分，相關性C(y,z,k)可如以下計算；其中y(t)和z(t)是在子周期Δ_k期間相關的兩個信號。

其中

應理解的是，一個或多個積分可以時間t應(如通常的情況)被離散地采樣的標準方式由離散逼近替代。

特別地，“原相關性”R_k可如下在每個時間區(qū)間k(1≤k≤K)中在步驟120處被計算：

在步驟130處，這些參數(shù)的第二個，本文中稱作“堆疊的相關性”被計算。圖2是擴展該步驟的方法的流程圖。

在步驟220處，如果N是偶數(shù)，N個信號的組被隨機地分成相等大小為N/2的兩個不相交的組，或者如果N是奇數(shù)，N個信號的組被隨機地分成大小為(N+1)/2和(N-1)/2的兩個不相交的組。在步驟230處，跨兩組的平均值信號被計算。在步驟240處，它們在每個時間子周期中的相關性被計算。該過程被重復M次(步驟250)，之后結果被進行平均(步驟260)。

更具體地，步驟130可包括讓[I J]表示使1,...,N成為具有相等大小的兩個不相交組I和J的隨機劃分，或者如果N是偶數(shù)由|I|和|J|基數(shù)性地表示(即，|I|＝|J|)，以及如果N是奇數(shù)以J比I包含多一個元素基數(shù)性地表示(即，|J|＝|I|+1)。M個不同的隨機劃分可產(chǎn)生，由[I_m J_m]表示，m＝1,...,M。M可以是任何值，例如M可介于10和1000之間，或介于10和500之間。M典型的值是100。“堆疊的相關性”S_k如下對于每個時間區(qū)間k(1≤k≤K)定義：

其中

在步驟140處，第三參數(shù)，本文中稱作“堆疊的標準偏差”被計算。這包括對于每個時間子周期計算如在前一段中描述的被平均的量的標準偏差。因此，關于每個時間區(qū)間k(1≤k≤K)的“堆疊的標準偏差”D_k如下定義：

在步驟150處，三個參數(shù)R_k、S_k和D_k相對于時間子周期的中心時間τ_k繪圖。在步驟160處，反射通過1)原相關性中的峰值，或2)位于堆疊的標準偏差之上的、堆疊的相關性中的峰值來識別。后者具有檢測非常微弱反射的能力；峰值位于堆疊的標準偏差之上的位置越高，峰值越重要。

圖3是基于模擬的數(shù)據(jù)顯示示例性結果的曲線圖。水平軸代表從0至大約6.5μs的時間。曲線310是堆疊的相關性的曲線，曲線320是原相關性的曲線，以及曲線330是堆疊的標準偏差。峰值350可在t＝1.8μs附近在原相關性曲線320上見到，代表強反射。均在堆疊的標準偏差曲線330之上的兩個峰值340、360，可在t＝3.5μs和t＝6.2μs附近在堆疊的相關性曲線310上見到。這些峰值340、360指示弱反射。

本文中描述的方法和概念的一個或多個步驟可以用于運行在合適的計算機設備上的計算機可讀指令的形式體現(xiàn)，或以至少包括用于存儲程序指令的存儲裝置和用于執(zhí)行指令的處理單元的計算機系統(tǒng)的形式體現(xiàn)，該程序指令體現(xiàn)本文中描述的概念。如傳統(tǒng)的，存儲裝置可包括(任何類型的)計算機存儲器和/或磁盤驅動器、光學驅動器或類似的。這樣的計算機系統(tǒng)也可包括顯示單元和一個或多個輸入/輸出設備。

本文中描述的概念發(fā)現(xiàn)在對地下體積的識別、監(jiān)視、檢測、優(yōu)化以及預測的所有方面(實時或其他)具有實用性。純粹通過示例的方式，其可用在油氣藏的識別、監(jiān)視、檢測、優(yōu)化以及預測中，并且可有助于用于從這樣的油氣藏和井系統(tǒng)提取油氣的方法以及形成這些方法的部分。

因此可見，以上陳述的目標(包括從前面描述變得明顯的目標)被有效地實現(xiàn)，并且因為可在執(zhí)行以上的方法時和在所闡述的構造中做出某些改變，而不背離本發(fā)明的精神和范圍，因此目的在于，包含在以上描述中并顯示在附圖中的所有內(nèi)容應解釋為說明性而并沒有限制意義。