本发明属于测井，具体属于一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法。
背景技术：
1、声波测井技术作为储层和油气评价的一项关键技术手段，能够准确有效地获取不同模式波的时差信息，为油气田的勘探开发提供纵横波波速、泊松比、渗透率等储层及弹性力学参数。stc(slowness time coherence)是阵列声波测井数据处理中常用的时差分析方法，该方法通过波形的相关性分析提取慢度，能够克服阵列声波数据中环境及噪声的干扰，快速有效地计算实际地层中的纵波、横波和斯通利波的时差信息。
2、stc中波形的相关性分析是针对时间窗内给定时段的波形数据而言，在对有限宽度的局部波形信息进行相关分析前，需要采用窗函数进行截断处理。目前，现有stc计算过程中默认使用矩形窗函数截取局部声波信号进行分析，实现方式直接，但矩形窗对时窗内信号采用同一权重，存在较严重的时窗边界效应，其频域响应的旁瓣能量较高，频率分辨力低，会导致高频干扰和能量泄漏。换言之，基于矩形窗的stc计算方法不能有效提取声波信号的局部特征，不同类型的波形混叠效应依然严重，造成stc时差分析中存在较大的不确定性。相比而言，高斯窗函数是一种主瓣较宽的指数窗函数，在对信号的截断中能够有效提高波形数据的信噪比。与其有关的研究包括：nolte et al.采用高斯函数为权函数，针对正交偶极测井中弯曲波的频散分析提出了一种加权处理的计算方法(weighted-spectrum-semblance)，在降低噪声的同时进一步增强了计算结果的稳定性；唐晓明等人通过设计高斯滤波器组，利用频率滤波相干技术对阵列波形数据进行处理，解决了地层与套管胶结质量较差时地层声波慢度提取的难题；高静怀等人通过将高斯窗标准差修正为多参数形式，克服了现有时频分析方法分辨率单一的局限，得到了能够灵活可调的时频分辨率；曹正良等人在阵列声波实测数据的高斯加权相干分析中观察到了弯曲波频散曲线的交叉现象，从而确定出了对应地层所受最大水平主应力的方向；张固澜等人在地层含油气性评价中，采用时窗宽度随频率变化的高斯窗函数，使得计算结果在低频段和高频段均具有较好的时间分辨率，大大提高了预测时间分辨率和计算效率。
3、综上分析，高斯函数在频率域的相干处理和地震数据资料的处理中具有较为广泛的应用。虽然目前针对频域和时域的阵列声波测井处理方法已经广泛地应用在了现场实测数据的研究工作中，但各种方法的性能和在现场的应用效果尚有不足，特别是对于弱信号地层的处理分析，在阵列声波测井领域依然缺乏针对低信噪比测井数据的实用、可靠性高的模式波时差确定方法。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，能够显著增强弱声波测井信号的时差分析效果，进一步拓展阵列声波、数字声波等测井仪器在复杂井况下资料的可适用范围。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，包括以下过程，
4、在声波测井过程中采集深度区间内的声波全波阵列数据；
5、对原始阵列波形数据进行频谱分析，得到有效频宽与峰值频率，确定波形数据主周期；
6、给定预设的边界截断参数，构建截断高斯窗函数对输入的局部波形数据进行处理；
7、按照预设的时间步长，对区间内的波形数据分别进行波形相干叠加；
8、对于给定的慢度处理区间，对二维相关函数进行计算，在时间域叠加时间-慢度相干谱，得到一维相关系数corr(引；
9、通过搜寻相关系数极大值对应的s值；
10、读入下一深度点的波形数据，执行上述分析流程，获得处理深度区间的stc分析结果。
11、优选的，所述高斯函数的数学形式为：
12、
13、其中，th为半高斯窗宽度，一般取周期的整数倍，δτ代表时间轴的移动步距。
14、优选的，利用波形相似法对阵列波形信号进行相干处理，具体的函数定义为：
15、
16、式中，n为接收器的个数，xm(t)为第m个接收换能器，d为接收换能器之间的间隔，s代表慢度区间内的某一慢度值，时间变量t为高斯窗gw的位置。
17、优选的，声波测井为数字声波测井、变密度声波测井或阵列声波测井。
18、优选的，一维相关系数corr(s)的公式为：
19、
20、优选的，相关系数极大值的计算公式为：
21、
22、式中：sd表示慢度区间的下限，su表示慢度区间的上限，sl为最后得到的地层声波慢度。
23、优选的，时间步长范围为波形的2～3个周期。
24、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
25、本发明提供一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，采用截断高斯函数对弱地层信号进行捕捉，对给定时段的波形进行相干处理，能够在与矩形窗相同的参数条件下，从相似性较差的波形数据中提取到更大的相干值，增强弱信号特征的检测和处理，能显著提高阵列数据时差分析的精度和可靠性，使得分析和利用低品质阵列声波数据成为可能，进一步扩大了声波测井在不利测井条件下的应用范围，具有很好的应用前景。
1.一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，包括以下过程，
2.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，所述高斯函数的数学形式为：
3.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，利用波形相似法对阵列波形信号进行相干处理，具体的函数定义为：
4.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，声波测井为数字声波测井、变密度声波测井或阵列声波测井。
5.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，一维相关系数corr(s)的公式为：
6.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，相关系数极大值的计算公式为：
7.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比声波测井数据的高精度stc计算方法，其特征在于，时间步长范围为波形的2～3个周期。
