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分享|用KW5.30的子波过滤功能解决数据量大、噪点多的问题

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发表于 2021-12-11 20:07:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
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品质源于技术 服务源于态度
这是阿什卡微信公众号第953篇原创文章
首发于2021年12月8日
作者:石海磊


关键词:KW 5.30,Saphir,Wavelet Filter,子波过滤,降噪

存在问题:现在很多国际公司的客户在承接海外油田的永久压力计数据分析时,经常面临数据点过多,处理困难,提取双对数曲线计算量大、时间长等问题,那么Saphir是否可以对这种大数据量进行有效处理呢?

解决办法:KW 5.30版本的新增的子波过滤功能可以帮助客户处理数据量过多,噪点过多的问题。

实现工具:Saphir

国内很多客户负责的海外区块经常需要处理永久压力计的记录数据,永久压力计一般都下入到储层中深位置,平均1秒记录5-10个压力数据点,如图1所示。通常这种大数据量的载入、处理以及导数曲线的提取分析需要涉及到大量计算,直接影响解释分析的效率。

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图1 永久压力计数据特点

在新版的KW 5.30版本中,新增了Kappa Sever软件中独有的处理永久压力计数据的Wavelet Filter子波过滤功能,用户可以在QAQC界面Edit标签下Process功能选项里找到,打开后的界面如图2所示。该界面包含预加载数据定义、子波过滤算法选择、抽稀参数定义等。

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图2 Wavelet Filter子波过滤功能应用界面

此案例包含了约300多万个数据计录点,我们可以在图2左界面的Pre-load section定义预加载数据点,输入较大数据即可显示全部记录数据,如图2右所示。

接下来选择子波降噪算法,Wavelet filtering提供了2中降噪算法,为Wavelet I和Wavelet II。Wavelet I降噪算法按照定义重采样间隔进行降噪计算。针对不同分析的要求,通常在Saphir试井分析中,选择PTA(5秒)采样间隔,在做Topaze生产分析选择PA(5分钟)采样间隔。Wavelet II降噪算法不需要定义数据重采样,直接在原有数据点上进行降噪处理。

选择两种降噪算法,Wavelet I算法选择PTA采样间隔,经过降噪处理后的数据如图4所示。

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Wavelet I算法对数据的降噪处理成果

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Wavelet II算法对数据的降噪处理成果
图4 两种降噪算法对数据处理的结果对比

图4分别显示了两种算法源数据和降噪后的数据对比,蓝色的表示降噪后的数据点,绿色的表示原始数据数据点,红色的数据点表示降噪后的数据点与原始数据点差异大小。

从降噪后的数据点分布可以看出,两种方法源数据的噪点得到了一定压制,Wavelet I算法对噪点的压制更平滑,这种算法基于多次迭代噪点压制,能所带来的更好的处理效果。

在降噪后,用户也可以修改过滤标准再次降噪数据,选择滚轮图标Filter level,修改过滤标准,此标准范围值为-100~100之间,大于0会进一步降噪平滑,小于0会进一步还原噪点数据。如图5所示。

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图5  定义Filter level过滤标准为+20和-20的数据处理结果

降噪后的数据依然保留了源数据点的数量,为了更好的进行下一步分析,我们还需要对降噪后的数据进行抽稀处理。选择界面上的Decimation功能,这里的抽稀处理和QAQC下的抽稀处理功能相同,用户可以在这里进行处理,也可以回到处理界面选择Decimation进行处理。

数据抽稀可以分别定以抽稀的时间变差和压力变差,获取符合变差要求的数据。对于试井分析来说,通常我们需要在生产段的压力数据稀疏些,在压恢段的数据精密些,就需要同时定义两个参数,横坐标时间最大变差Δt max和纵坐标压力最大变差Δy max,如图6所示。

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图6 数据抽稀参数定义后的最终数据点显示

抽稀后的数据量由300多万个数据点降到了11656个数据点,同时还保证了压恢段数据的精密度,满足了我们进行压恢解释分析的数据要求。

通过数据处理前和数据处理后的双对数曲线对比可以看出,如图7所示。处理后的双对数曲线更平滑,同时还保证了不失真。

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图7 数据处理前后的双对数曲线对比

结论:KW 5.30版本将子波过滤功能模块结合进来,对于没有Kappa serve或其他数据降噪处理软件的客户处理永久压力计数据,提供了极大的便利。

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