2. 海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 山东 青岛 266071
2. Laboratory for Marine Mineral Resources, National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266071, China
随着地质勘探目标的复杂性和对地震勘探精度要求的提高, 宽方位地震勘探已成为现阶段地震勘探技术发展的主流方向之一。对于油气勘探, 无论是在构造、岩性勘探阶段还是油藏流体检测阶段, 宽方位地震技术都是必备的手段之一, 也是实现不同阶段地质目标的基础[1]。纵观地震勘探发展史, 油气勘探的需求是物探技术进步的源动力, 物探技术的发展和进步提高了认识和解决油气地质问题的能力[2]。地震勘探经历了不同的发展阶段, 从最初的一维勘探、小道数二维地震逐渐发展到三维地震、高精度三维地震乃至目前“两宽一高”地震技术。从解决构造性油气藏问题发展到解决中小型油气藏以及隐蔽性油气藏问题, 从勘探走向开发, 不断提高解决储层描述、裂缝预测和流体识别等问题的能力。
在地震资料采集时, 观测系统中的横向与纵向排列的比值大于0.50时即为宽方位地震采集, 反之, 则为窄方位采集。如果横向与纵向排列的比值等于1.00, 则称为全方位采集, 若横纵比大于0.95, 可近似认为是全方位采集, 即在每一个方位角上都是均匀采集。虽然曾经对宽方位地震勘探存在过学术争议[3], 但经过实践研究已经基本达成共识[4-5]。相较于传统的窄方位地震勘探, 宽方位地震勘探有很多优势:宽方位采集可以进行全方位观测, 增加采集照明度, 获得较完整的地震波场; 宽方位地震可研究振幅随炮检距和方位角的变化(AVOA)、地层速度随方位角的变化(VVA), 从而增强了识别断层、裂隙、地层岩性和流体的能力; 宽方位地震具有更高的陡倾角成像能力和较丰富的振幅成像信息; 宽方位地震还有利于压制近地表散射干扰, 提高地震资料信噪比、分辨率和保真度[6-9]。
宽方位勘探目的在于获得观测方位、炮检距和覆盖次数分布尽可能均匀的高品质的宽方位地震数据, 这也意味着需要投入更多的设备、财力和人力。采集方面, 考虑成本等因素, 宽方位地震采集在21世纪初率先在海上得到广泛应用[7, 10], 之后, 在陆上逐渐得到应用。目前, 该技术在国内已经得到推广应用, 对进一步提高复杂高陡构造、碳酸盐岩缝洞体、岩性油气藏成像质量和裂缝预测精度起到了重要作用[8-9]。在宽方位地震采集技术推广应用的同时, 对应的宽方位地震数据处理技术也得到了较快的发展[11]。如:由VERMEER[12-14]首先提出的炮检距向量片(offset vector tile, OVT)处理技术、CARRY等[15-16]在1999年提出的共炮检距向量(common offset vector, COV)处理技术及Earth Study处理技术等。虽然这些技术名称不同, 但都体现了“片(Tile)”的概念, 以“片”为单位建立并处理同时包含炮检距和方位角信息的高品质“五维”(即空间三维坐标+炮检距+方位角)的共反射点地震道集。鉴于这些技术的特点, 可以统称为OVT处理技术[11]。
宽方位地震采集可以获得海量的高品质宽方位地震数据, 基于OVT处理技术得到TB级高品质“五维”叠前地震道集, 进而可进行OVT域五维地震资料解释, 与常规三维资料解释相比, OVT域五维地震资料解释有其自身特点。从目的角度来说, 常规地震资料解释以构造和储层分析为主, 而宽方位地震资料解释则是构造、储层和流体分析并重; 从方法角度来看, 由于宽方位地震资料具有更丰富的方位信息, 因此宽方位地震解释是以OVT道集和方位各向异性分析为主构建地震解释技术及流程[11]。借助地震各向异性基本理论, 利用宽方位地震资料方位各向异性信息, 可更好地分析地震波在地下介质中传播的旅行时、速度、振幅、频率和相位等地震属性的方位差异性, 识别地层的各向异性特征[17-41]。OVT处理技术的出现为五维地震资料解释提供了可能, 相较于常规三维解释, 宽方位地震解释通常可以取得更好的解释效果[42-44]。OVT不仅是一种技术、更重要的是一种思想, 五维数据的解释是地震技术的又一次革命。然而, 目前仍缺少基于OVT域有效的地震资料解释方法, 因此, 如何去挖掘五维数据中极其丰富的信息, 无论理论、方法还是技术都需要探索和创新, 如何充分考虑宽方位地震资料中重要的方位角和炮检距信息, 并更好利用宽方位地震资料中丰富的方位各向异性信息, 成为当下OVT数据域地震资料解释的研究热点, 发展五维地震解释技术是未来发展的主要方向之一。
本文在评述宽方位地震勘探采集、处理相关技术进展的基础上, 着重从解释方面论述和总结了基于OVT数据域五维地震资料的解释技术的发展、存在的问题以及发展方向。
1 宽方位地震资料采集对于宽方位地震采集[45-47], 其观测系统设计的关键在于, 如何设计经济可行的宽方位观测系统获取观测方位、炮检距和覆盖次数分布尽可能均匀的三维数据体[48-50], 一般覆盖次数会大于200次, 最高可达数千次, 面元达到12.5m×12.5m, 甚至小到5m×5m, 横纵比为0.5~1.0[48-50]。目前, 由于宽方位地震勘探技术在油田勘探开发中呈现出的诸多优势, 已在越来越多的油田推广应用[51-53]。
宽方位采集系统分为陆上宽方位采集系统和海上宽方位采集系统。陆上常会面对地表条件复杂、地貌变化较大、构造背景多样的施工环境, 这都给陆上宽方位采集系统设计带来了难度。一般而言, 陆上宽方位采集会通过增加检波线和重复炮点的观测方法来实现[54], 但存在占用设备资源数量大、成本高的不足。为此, 陆上宽方位地震采集技术首先在震源方面做出改进, 通过多炮少道、以炮代道并结合可控震源采集技术来降低成本, 提高效率[1], 目前常用的可控震源采集激发方式有4种:交替扫描激发(flip-flop sweep)、滑动扫描激发(slip sweep)、滑动扫描同步激发(distance separated simultaneous sweeping, DSSS)以及独立同步扫描激发(independent simultaneous sweeping, ISS)。考虑到不同可控震源技术特点及成本, 在不同地区可选择不同的激发方式, 如在山前、沙漠、戈壁砾石、草原等通行条件较好的地区, 可选用滑动扫描激发; 而在类似华北平原村庄、农田密集等通行条件一般的地区, 选用交替扫描激发较为合适[54-58]。近年来针对特殊的地质条件, 如:复杂山地山前带, 沙漠地区、黄土塬区、勘探程度较高的东部地区等, 陆上宽方位采集技术在采集方式方面不断发展, 取得了良好效果[59-66]。对于碳酸盐岩缝洞型储层, 实施了高密度全方位三维地震勘探, 取得的资料改善了缝洞储层的成像效果, 显著提高了小尺度缝洞储层的识别精度和裂缝预测精度[65], 如图 1所示, 对于体积较大且反射较强的缝洞体, 两者差别不大, 但对于体积较小或反射较弱的缝洞体, 由高密度全方位三维资料得到的成果品质改善明显, 成像效果较好, 小缝洞体识别精度较高。
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图 1 常规三维(a)和全方位三维(b)偏移剖面[65] |
在类似于山地山前带的复杂地表、复杂背景下的岩性勘探区域, 孔德政等[60-61]提出了高覆盖, 突出小线距、适当观测宽度的宽方位三维观测系统优化设计方法, 可保证地震资料信噪比及分辨率, 改善成像质量; 在勘探程度较高的中国东北部地区, 既要求实现宽方位地震数据采集而又减少采集成本, 为此, 白旭明等[66]利用新、旧地震数据提出了宽方位地震采集的垂直观测法, 将目标三维采集的观测方向与以前三维观测方向互相垂直, 将不同时期的三维数据融合处理, 实现全方位观测, 如图 2所示, 原有方位为336°观测方向的三维采集数据与新的方位为66°观测方向的三维采集数据, 它们的纵横比均为0.64。将二者进行融合处理, 得到的结果纵横比提高为1.00, 从而实现了宽方位观测。
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图 2 垂直观测融合分析[66] |
相较于陆上宽方位地震采集, 海上宽方位地震采集研究起步早, 发展较快, 而且实现方式多样, 成本较低, 如拖缆宽方位采集(wide-azimuth towed streamer acquisition, WATS)[67-69]、拖缆多方位采集(multi-azimuth, MAZ)[70-72]、拖缆富方位采集(rich-azimuth, RAZ)[73-74]、正交宽方位采集(orthogonal wide-azimuth)[75-76]、螺旋全方位采集(coil shooting acquisition)[77-79]、海底电缆(ocean bottom cable, OBC)宽方位采集技术[80]等, 都有效地促进了海上宽方位地震勘探的发展。
1.1 拖缆宽方位采集常见的拖缆宽方位采集采用三船或者四船结构(如图 3a)。三船结构包括两艘震源船和一艘拖缆船, 四船结构包括三艘震源船和一艘拖缆船或者两艘震源船和两艘拖缆船。与单船窄方位拖缆采集相比, 拖缆宽方位采集的优势在于增加了横向炮检距, 有利于增加地质体照明度, 提高成像质量; 不足之处在于:相对纵向采样来说, 横向采样仍不足, 导致横向照明不足, 成像质量相对较差; 由于采集过程中, 更换下一束线时需要耗费时间, 因而降低了采集效率[1]。
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图 3 不同观测系统类型(上)及其面元属性(下)对比[1] a 拖缆宽方位采集; b 拖缆富方位采集 |
拖缆富方位采集系统是由多船宽方位观测系统沿多方向进行采集。该技术率先应用于墨西哥湾Shenzi区块[73], 采集系统使用三船结构在间隔60°的3个方位上进行采集(图 3b), 该技术可以实现全方位采集, 实现地质体的360°完整照明, 从而提高地下成像质量。
1.3 正交宽方位采集正交宽方位采集是指在已存在三维地震数据的区块内, 将宽方位采集系统方向与原采集方向垂直, 然后将不同时期采集的数据融合处理, 即可得到近似全方位的数据体。该技术的优点在于:利用原有三维地震数据, 节省成本; 增加观测方位和观测密度, 增加照明度, 提高地质体成像质量。该技术在国内外都有应用, 2010年, 在墨西哥湾实施了正交宽方位勘探, 使地质体的成像质量得到了显著提高[75]。国内在塔北地区也实施了正交宽方位勘探, 将原沿南北方向采集的地震数据(图 4a)及沿其垂直方向即东西方向新采集的地震数据(图 4b)组合形成宽方位数据体(图 4c), 经过对比分析, 能够看出正交宽方位数据处理的结果显示出更丰富的裂缝信息, 信噪比更高(图 5), 有助于提高裂缝预测的精度[76]。
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图 4 塔北地区宽方位地震勘探面元属性(上)及方位角分布(下)[76] a 南北方向; b 东西方向; c 正交宽方位 |
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图 5 塔北地区地震数据相干体切片比较[76] a 南北方向采集结果; b 正交宽方位数据处理结果 |
螺旋式全方位采集从提出到推广应用, 经历了不同的试验性采集工作阶段[81-85]。螺旋式全方位采集可以获得全方位高覆盖的地震数据, 能够提高成像精度, 并且可通过多船双螺旋采集技术的应用增大炮检距而不增加成本[86]。2010年10月, 在墨西哥湾完成了全球首次多船双螺旋采集作业[87], 这种作业模式采用四船采集(图 6a), 每艘记录船都配有一个震源, 同时在拖缆尾部跟随一艘震源船。两对船(震源S1和震源S2为一对, 震源S3和S4为一对)在直径为12.5km的圆形上以一定的间距航行。大炮检距数据由震源跨排列激发记录得到, 如震源S1的拖缆接收震源S3和震源S4激发记录的数据。完成每个圆形作业后, 各船不间断地转向下一个圆形继续放炮。该技术的优点是:通过双螺旋采集可以增大炮检距, 增加覆盖次数和方位角, 获得全方位地震数据(图 6c), 实现地质体完整照明; 螺旋采集可以连续不间断工作, 提高了生产效率; 螺旋采集炮点分布于互相重叠的圆形上, 炮点、检波点类似随机分布, 可以提供丰富的小炮检距信息, 有利于衰减多次波[1]。当然该技术也存在干扰噪声大、采集网格不规则、目标区面元覆盖次数不均匀(图 6d)以及处理数据量大等问题[79], 对地震资料处理能力的要求更高。
1.5 海底电缆宽方位采集
海底电缆宽方位采集参照陆上三维观测系统在海底铺设电缆实现海上宽方位采集, 最初主要应用于水陆连片区的勘探, 相比拖缆地震采集系统该方法有如下优势:大范围分布的炮检距入射角, 更好的反映地质体形态; 电缆外部噪声较小, 没有拖缆动态拖拽噪声以及涌浪噪声; 海底电缆可以采用灵活的观测系统; 作业时, 海底电缆受海上障碍物影响小[80]; 但也存在投入电缆相关设备较多, 成本高, 海底电缆铺设与回收施工效率低, 耗时长等问题, 这都制约了该技术的推广应用。如何利用海底电缆勘探过程中气枪震源作业效率高、可重复性好、成本较低的特点, 合理配备海底电缆设备、电缆收放、施工点位控制、气枪激发等特点和要求, 减少接收道数, 增加炮数, 实现海底电缆宽方位地震勘探, 是业界正在探索和需要解决的技术难题。叶苑权等[80]通过观测系统等效拆分的方法, 减少接收道数, 增加炮数, 在渤海KL区块实现了海底电缆宽方位勘探(图 7), 可以看出新采集地震资料波场信息丰富, 信噪比高, 效果较好。
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图 7 渤海湾KL区块地震资料对比[80] a 老资料剖面; b 海底电缆宽方位采集新资料剖面 |
炮检距向量片(OVT)技术是一种新颖的叠前数据的编排方式, 基于OVT数据域处理可有效改善宽方位数据处理效果, 且OVT域偏移结果含有丰富的方位各向异性信息, 是宽方位三维地震数据的有效处理技术[88]。OVT的概念首先由VERMEER[12]在1998年提出, CARY[15]在1999年也提出了类似的概念, 在此基础上, STARR[89]在2000年首次生成了OVT道集, JENNER[90]和WILLIAMS[91]发现了该方法在方位属性研究方面的独特优势。此后, VERMEER[14, 92]在对OVT数据域资料处理进行系统研究后, 论述了OVT采集处理的基本问题, 至此, 基于OVT数据域的宽方位数据处理理论基本成型。
OVT技术在处理宽方位共反射点道集时, 首先从正交观测系统中抽出十字排列, 即把属于同一炮线和检波线的地震道集抽出来, 因此, 十字排列的个数与炮线和检波线交点的数目是相同的, 每个十字排列都有相应的纵横测线号, 且对应于特定的地理位置; 然后, 将十字排列道集中按炮线距和检波线距等距离划分成小矩形, 每个矩形就是一个OVT片, 也就是十字排列一个数据子集, 相对于十字排列道集, OVT片具有较小的限定的偏移距和方位角范围。每个OVT片均由炮线有限范围的炮点和沿接收线有限范围的检波点组成, 可以近似认为每个OVT片具有大致相同的炮检距和方位角(图 8a)。最后, 按照OVT片在十字排列中的位置确定坐标, 在十字排列中构建坐标系, 以接收线和炮线交点为坐标原点O, 接收线为X轴, 炮线为Y轴, OVT片在坐标系中的投影位置即是它的坐标, 如图 8b中OVT片坐标为[4, 2]。此外, OVT片到坐标原点的距离为它的近似偏移距, 面元中心与坐标原点的连线与Y轴的夹角为方位角。将全工区十字排列按照上述方法处理后, 提取相同坐标的OVT片按照相应的Inline和Xline线号排列, 合并组成OVT道集(图 8c), 即组成一个覆盖整个工区的具有大致相同炮检距和方位角的单次覆盖数据体, 该数据体同时包含炮检距和方位角信息, 为高品质的“五维”(即空间三维坐标+炮检距+方位角)数据。地震数据分选到OVT域形成OVT道集后, 会生成许多新的属性特征[89], 可以充分利用这些特征进行噪声压制、振幅均衡、数据规则化等处理, 从而改善OVT道集品质, 提高偏移效果, 偏移结果保存了方位角和炮检距信息, 可用于方位角分析[88]。
利用OVT技术处理宽方位地震数据得到OVT道集, 这种OVT道集近似于一个非零偏移距单次覆盖数据, 一些适用于叠后的去噪方法可以直接应用于它, 因而去噪手段丰富[88]。OVT域地震数据保留了宽方位数据中重要的方位角和炮检距信息, 而且, 每个OVT道集的炮检距和方位角大致相同, 因此, 无论在近炮检距、中炮检距还是远炮检距, OVT道集的能量一致性较好。在OVT数据处理中, 可以根据上述特点采取特殊的处理方式, 实现宽方位数据的保真处理并提高叠前地震道集的质量, 如基于五维插值的OVT道集数据规则化、以OVT片为单位的叠前时间和深度偏移等。OVT道集偏移后能保留所有方位角信息, 经方位各向异性校正处理可消除方位各向异性对宽方位地震成像的影响, 进一步提高宽方位地震勘探的成像精度[93-94]。
不可否认, OVT道集也存在缺陷。相较于常规共反射点道集, OVT叠前地震道集信噪比通常较低, 所以要求数据处理流程及方法更加细致; 其次, OVT数据量巨大, 对计算能力要求很高。现今主流的大部分地震解释系统缺少管理和解释OVT道集的能力, 为此, 研究人员正在开发试验一些五维解释工程软件。这些软件突破了传统的叠后地震资料解释技术的局限, 可根据需要动态显示OVT五维道集(图 9), 显著提高了地震资料小断层分析以及河道识别的能力。
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图 9 OVT五维道集柱状显示[11] |
常规技术处理后的地震数据体往往不包含方位信息, 传统的基于常规地震数据的解释技术已经不适用于OVT数据域的地震资料的解释工作, 并且, 实际的地下介质是各向异性介质, 不同方位的地震响应存在差异, 因此传统的不考虑方位影响的解释技术很难对地下介质进行全面、准确的刻画[95]。与常规地震资料解释相比, 基于OVT数据域的地震资料解释虽没有本质区别, 但在方法和目的上有其独特之处。从目的角度来说, 常规地震资料解释以构造和储层分析为主, 而OVT数据域地震资料解释则是构造、储层和流体分析并重; 从方法角度来看, 由于OVT数据域地震资料具有更丰富的方位信息, 因此OVT数据域地震解释是以OVT道集和方位各向异性分析为主构建地震解释技术及流程[11]。由于OVT数据域地震资料包含了空间三维坐标以及丰富的方位角和炮检距信息, 因此, 可以更好地分析地震波在各向异性介质中传播时, 其旅行时间、速度、振幅、频率和相位等属性随方位角的变化信息[96], 而且地震资料中的炮检距信息与目标地质体的尺度、地层岩性和流体成分等具有相关性, 方位角信息则与地层中的断裂和裂缝等的发育特征相关。利用OVT道集的方位各向异性地震属性可以进行包括构造解释、地层解释、岩性解释、流体解释、裂缝识别、地应力研究等在内的OVT域五维地震资料解释。利用多个炮检距的地震响应信息差异性可识别地层岩性和流体特征, 利用多个方位地震响应信息差异性可识别地层的裂缝发育特征。
3.1 构造解释构造解释主要是依据地震波的运动学信息研究地层的空间特征和几何形态, 即利用地震波提供的反射波旅行时、速度等信息, 查明地下地层的构造形态、埋藏深度和接触关系等地质构造问题。
GRECHKA等[97]在1998年给出了纵波在HTI(裂缝)介质中旅行时(旅行时方位各向异性)表达式:
| $ {t^2}\left( {x,\varphi } \right) = t_0^2 + \frac{{{x^2}}}{{v_{{\rm{NMO}}}^2\left( \varphi \right)}} - \frac{{\eta \left( \varphi \right){x^4}}}{{{x^2} + {z^2}}} $ | (1) |
此外, 在弱各向异性HTI介质中纵波群速度(速度方位各向异性)表达式[97-98]为:
| $ \begin{array}{*{20}{c}} {v\left( {\theta ,\varphi } \right) = {v_0}\left[ {1 + \left( {\delta - 2\varepsilon } \right){{\sin }^2}\varphi \cdot {{\sin }^2}\theta + } \right.}\\ {\left. {\left( {\varepsilon - \delta } \right){{\sin }^4}\varphi \cdot {{\sin }^4}\theta } \right]} \end{array} $ | (2) |
式中:t0为垂直旅行时; x为炮检距; z为地层深度; vNMO为动校正速度; v0表示垂直入射速度; θ为入射角; φ为方位角; η(φ), ε, δ分别为各向异性参数。由(1)式和(2)式不难得出, 地震波在地下介质中的传播旅行时以及传播速度存在方位各向异性。诸多研究表明[99-102], 在HTI(裂缝)介质中, 地震波旅行时随方位角呈周期性变化, 变化周期为180°, 当传播方向与裂缝走向平行(φ=0)时, 旅行时最小, 随着方位角增大, 旅行时增大; 当传播方向与裂缝走向垂直(φ=90°)时, 旅行时最大。类似的, 地震波传播速度随着观测方位也呈现周期性化, 不同的是, 随着方位角增大, 速度减小, 当传播方向与裂缝走向平行(φ=0)时, 速度最大, 当传播方向与裂缝走向垂直(φ=90°)时, 速度最小。
由于地下构造都是三维立体展布, 常规的窄方位地震数据在有限的方位内很难做到对地下地质体的全方位观测和描述, 开展不了不同方位的构造解释工作[6, 8-9, 95], 而OVT域五维地震数据可对三维空间分布的地质体的边界和内幕从不同的方位上给予准确的成像和描述[8-9], 因此可利用OVT域五维地震数据进行多方位的地质解释, 对地质体从不同的方位进行描述, 然后将不同方位的刻画结果进行联合优化解释(图 10), 可更清晰准确地确定和描述地质体的分布范围及岩性组合和沉积特征等内幕细节[95](图 11), 如图 11c所示, 基于OVT域数据体解释的断裂系统更具有规律性, 提高了构造解释精度, 而且, 可解释出新的小断层, 落实一系列断层控制的断块圈闭。
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图 10 多方位数据体联合解释流程[95] |
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图 11 常规资料解释(a)和OVT域数据体联合解释(b)的断裂系统对比及二者叠合显示(c)[95] |
利用OVT数据域五维道集得到的旅行时和速度变化信息, 结合目前提出的“模板部分叠加”的方法[103], 即可选择在有限的方位角和炮检距(入射角)范围的地震道内分析地震属性变化, 有利于聚焦地质目标层, 克服原始叠前道集能量不稳定、密度不均衡和信噪比低等问题, 提高目的层位追踪精度, 确定具体地质构造特征及其空间展布, 展示构造发育细节, 更加精确进行成图分析, 提高构造解释精度[104-105]。
3.2 地层解释地震资料地层解释通常是根据地震剖面总的地震特征, 即一系列的地震反射参数来划分沉积层序, 分析沉积岩相和沉积环境, 进一步预测沉积盆地的有利油气聚集带。在构造解释的基础上, 综合利用OVT数据对砂体空间展布范围在不同方位上成像和刻画的特点, 应用OVT数据中的岩层振幅属性可对砂体空间展布特点进行精细的解释和刻画, 图 12中, 在不同方位的地层振幅属性上, 砂体的边界、内部展布细节和不同部位的振幅强弱存在差异, 由此可根据不同方位的差异分析砂体空间展布的特点[95](图 13)。地震波在地下介质的传播过程中, 其反射振幅会随方位角不同而变化, 而在OVT数据域中振幅方位各向异性信息更加丰富明显, 利用这一信息分析地层厚度及地层结构, 可更有效地进行基于OVT域的五维地震资料的地层解释。
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图 12 四个不同方位数据体显示的砂体展布特点[95] a 方位1; b 方位2; c 方位3; d 方位4 |
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图 13 综合四个方位的解释结果最终得到砂体的展布特点[95] |
岩性解释就是利用地震资料中的运动学信息(旅行时、速度)以及动力学信息(反射波振幅、频率、吸收衰减、极化特点、连续性), 提取地层岩性信息, 从而确立地震层序、分析地震相、恢复盆地古沉积环境、预测生储油相带的分布及寻找岩性圈闭油气藏。
岩性变化在宽方位地震资料中有着更明显的体现, 特殊岩性体在不同方位的地震数据上会有不同的体现, 通过对OVT域地震数据体进行适当的数学运算, 求取相干、振幅、相位等典型地震属性, 可凸显特殊岩性体的存在, 在此基础上可对特殊岩性体进行更有效的识别。具体做法是对不同方位的数据体进行归一化, 然后对归一化后不同方位的数据体进行加、减、乘等运算来突出异常体[6](图 14)。以渤海湾盆地黄骅拗陷的KN地区为例[95], 该区域的火成岩与围岩相比速度差别不大, 在常规地震剖面上反射特征不易区分。比较图 15a和图 15b所示的不同方位角的偏移剖面, 各种反射特征几乎相同, 但难以识别特殊岩性体(虚线椭圆内所示), 图 15c为经过不同方位归一化后的乘积剖面, 由图可见, 特殊岩性体可以很清晰的识别出来, 图 15d是基于该方法识别出的特殊岩性体。基于OVT数据域五维地震资料, 求取不同方位的反射特征差异, 可有效进行岩性解释。
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图 14 方位数据体联合识别特殊岩性体流程[6] |
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图 15 不同方位数据体联合识别特殊岩性[95] a, b 两个不同方位特殊岩性体剖面; c 不同方位归一化后的乘积剖面; d 预测出的特殊岩性体分布图(红色为特殊岩性体分布区域) |
早在20世纪80年代初, AVO效应就被提出来[106-107], 随着AVO技术的完善和成熟, AVO分析被广泛应用于流体识别和含气检测等。在OVT数据域地震资料偏移后生成的CRP道集可以保留丰富的方位角和炮检距信息, 而且, 经过OVT数据域的数据规则化之后, CRP道集保幅性更好, 使得方位AVO(AZAVO)分析成为可能[87]。
根据HTI弱各向异性理论, RUGER等[18-21]推导了各向异性介质中纵波反射系数随方位角变化(振幅方位各向异性)公式:
| $ \begin{array}{l} {R_{{\rm{PP}}}}\left( {\theta ,\varphi } \right) = \frac{{\Delta Z}}{{2\bar Z}} + \frac{1}{2}\left\{ {\frac{{\Delta \alpha }}{{\bar \alpha }} - {{\left( {\frac{{2\bar \beta }}{\alpha }} \right)}^2}\frac{{\Delta G}}{G} + \left[ {\Delta \delta + } \right.} \right.\\ \;\;\;\left. {\left. {2{{\left( {\frac{{2\bar \beta }}{\alpha }} \right)}^2}\Delta \gamma } \right]{{\cos }^2}\varphi } \right\}{\sin ^2}\theta + \frac{1}{2}\left\{ {\frac{{\Delta \alpha }}{{\bar \alpha }} + \Delta \varepsilon \cdot } \right.\\ \;\;\;\left. {{{\cos }^4}\varphi + \Delta \delta {{\sin }^2}\varphi {{\cos }^2}\varphi } \right\}{\sin ^2}\theta \cdot {\tan ^2}\theta \end{array} $ | (3) |
式中:RPP(θ, φ)为纵波反射系数; α为纵波速度; β为横波速度; θ为入射角; φ为方位角; Z=ρα, 为波阻抗; ρ为密度; G=ρβ2, 表示横波切向模量; Δ[·]表示上下界面间的参数差值;
| $ {R_{{\rm{PP}}}}\left( {\theta ,\varphi } \right) = P + G\left( \varphi \right){\sin ^2}\theta $ | (4) |
式中:P为方位AVO截距, 与入射角无关; G(φ)表示方位AVO梯度。有:
| $ P = \frac{1}{2}\frac{{\Delta Z}}{Z} $ | (5) |
| $ G\left( \varphi \right) = {G_{{\rm{iso}}}} + {G_{{\rm{ani}}}} \cdot {\cos ^2}\varphi $ | (6) |
其中, Giso, Gani分别为各向同性和各向异性的AVO梯度, 表达式为:
| $ {G_{{\rm{iso}}}} = \frac{1}{2}\left[ {\frac{{\Delta \alpha }}{{\bar \alpha }} - {{\left( {\frac{{2\bar \beta }}{\alpha }} \right)}^2}\frac{{\Delta G}}{G}} \right] $ | (7) |
| $ {G_{{\rm{ani}}}} = \frac{1}{2}\left[ {\Delta \delta + 2{{\left( {\frac{{2\bar \beta }}{\alpha }} \right)}^2}\Delta \gamma } \right] $ | (8) |
利用公式(4)可计算AVO的方位各向异性, 分析不同介质、不同流体类型、不同入射角度和方位角的AVO效应。一般情况下, 地震资料振幅响应会由于地层中油气的存在产生差别, 宽方位资料也不例外, 尤其是OVT数据域五维地震道集含有更加丰富的炮检距信息和方位角信息。实际情况下, 不同方位角的地震射线在含油气地层中传播时旅行时不一样, 不同道集的AVO效应也不同, 因此, 借助OVT域五维数据, 可更准确地进行流体识别以及含气性检测。利用公式(4)可在OVT域的五维道集上进行方位AVO反演[95]。对比分析图 16a和图 16b可见, 图 16b方位上的AVO响应要比图 16a丰富, 同样, 这两个方位对应的AVO梯度异常图 16d要比图 16c明显得多, 因此不同方位道集和对应的方位梯度剖面之间可能会存在较大差异。
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图 16 方位AVO含油气检测[95] a 方位1的CRP道集; b 方位2的CRP道集; c 对应于方位1的AVO梯度剖面; d 对应于方位2的AVO梯度剖面 |
SCHOENBERG等[108]根据线性滑动模型定义, 详细研究了裂缝流体对裂缝岩石物理参数的影响, 并提出了可有效识别裂缝充填流体类型的指示因子。裂缝流体指示因子KN/KT与裂缝岩石物理参数ΔN和ΔT之间的关系为:
| $ \frac{{{K_N}}}{{{K_T}}} = g\frac{{{\Delta _N}\left( {1 - {\Delta _T}} \right)}}{{{\Delta _T}\left( {1 - {\Delta _N}} \right)}} $ | (9) |
式中:ΔN和ΔT为Schoenberg线性滑动理论中的裂缝的法向弱度和切向弱度; KN和KT为裂缝法向柔度和切向柔度; g为裂缝岩石各向同性部分横纵波速度比的平方, 即g=(β/α)2[109]。
陈怀震等[109]通过方位各向异性弹性阻抗反演求得裂缝物理参数ΔN和ΔT, 并利用公式(9)估算了流体指示因子KN/KT(图 17), 从图 17中可以看出, 测井结果与反演结果吻合较好, 高值区为含气区域, 借助OVT数据域五维资料的方位AVO分析, 可以更好的进行流体识别和含气检测。
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图 17 流体因子反演结果[110] |
OVT数据域五维地震资料最大优势在于方位角和炮检距分布范围更大、更加丰富且均匀, 可充分进行方位各向异性分析。由于方位各向异性的存在, 地震波在裂缝性介质中传播时, 地震属性会随着方位发生变化, 可以利用这些属性的变化来检测裂缝。下面着重讨论利用AVO梯度、振幅、旅行时、频率等属性进行裂缝预测的方法。
3.5.1 方位AVO预测由公式(4)可以看出, 方位AVO梯度随方位角呈余弦(或椭圆)变化特征, 且随各向异性强度增大, 椭圆扁率增大。因此可以通过分析方位AVO梯度的变化, 预测裂缝发育强度和方向。对于窄方位地震资料, 常规的裂缝预测方法采用的是分方位预测, 即将数据按不同的方位分成多个方位数据, 然后对这些分方位数据进行属性变化分析并通过椭圆拟合确定裂缝走向[111]。但该方法由于样点数据有限, 因此预测精度相对有限, 并且容易受到采集脚印的影响[112-114], 预测效果变差[103]。常规方位各向异性分析一般采用分方位部分叠加方式获得有限的方位道集(以8个方位为例), 在椭圆拟合时精度较低; 而OVT五维地震资料方位信息丰富, 可以细分出更多方位, 更多样点, 椭圆拟合精度更高(图 18), 图 18中的点代表不同方位的地震数据。图 18a是通过对OVT道集所有方位的AVO梯度采用椭圆拟合方法得到的, 其中, 椭圆长轴所在方位为主方位(α), 椭圆短轴所在方位为次方位(β), AB表示主方位各向异性强度, CD表示次方位的各向异性强度; 可以看出, OVT道集中的方位信息更加丰富, 并且方位角和炮检距信息可以交互分析, 使得椭圆拟合更加准确, 提高了预测精度。
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图 18 不同数据域裂缝预测方法分析[11] a OVT数据域椭圆拟合; b 常规数据域椭圆拟合 |
宗兆云等[115]在平面波入射等假设条件下, 基于Aki-Richards近似公式推导了YPD(杨氏模量泊松比-密度)反射系数近似公式, 给出了P波反射系数与杨氏模量、泊松比和密度之间的关系:
| $ \begin{array}{l} R\left( \theta \right) = \left( {\frac{1}{4}{{\sec }^2}\theta - 2K{{\sin }^2}\theta } \right)\frac{{\Delta E}}{E} + \\ \left[ {\frac{1}{4}{{\sec }^2}\theta \frac{{\left( {2K - 3} \right){{\left( {2K - 1} \right)}^2}}}{{K\left( {4K - 3} \right)}} + 2K{{\sin }^2}\theta \frac{{1 - 2K}}{{3 - 4K}}} \right] \cdot \\ \frac{{\Delta \sigma }}{\sigma } + \left( {\frac{1}{2} - \frac{1}{4}{{\sec }^2}\theta } \right)\frac{{\Delta \rho }}{\rho } \end{array} $ | (10) |
式中:θ表示入射角; K=vP2/vS2; E和ΔE分别表示上下层介质的杨氏模量的均值和差值; σ和Δσ分别表示上下层介质泊松比的均值和差值; ρ和Δρ分别表示上下层介质密度的均值和差值。
曾勇坚[116]根据公式(10)推导出归一化之后的YPD弹性阻抗表达式:
| $ {I_{\rm{E}}} = {I_{{\rm{E0}}}} \cdot {\left( {\frac{E}{{{E_0}}}} \right)^{A\left( \theta \right)}} \cdot {\left( {\frac{\sigma }{{{\sigma _0}}}} \right)^{B\left( \theta \right)}} \cdot {\left( {\frac{\rho }{{{\rho _0}}}} \right)^{C\left( \theta \right)}} $ | (11) |
其中,
| $ {I_{{\rm{E0}}}} = \rho {v_{{\rm{P0}}}}, $ |
| $ A\left( \theta \right) = \frac{1}{2}{\sec ^2}\theta - 4K{\sin ^2}\theta , $ |
| $ \begin{array}{*{20}{c}} {B\left( \theta \right) = \frac{1}{2}{{\sec }^2}\theta \frac{{\left( {2K - 3} \right){{\left( {2K - 1} \right)}^2}}}{{K\left( {4K - 3} \right)}} + }\\ {4K{{\sin }^2}\theta \frac{{1 - 2K}}{{3 - 4K}},} \end{array} $ |
| $ C\left( \theta \right) = 1 - \frac{1}{2}{\sec ^2}\theta 。$ |
基于方程(11), 通过计算得到的地下介质弹性阻抗, 并结合宗兆云等[117]提出的弹性参数直接反演的思想, 可直接反演得到各个方位角下的杨氏模量, 再通过稳健的最小二乘算法对不同方位角下的杨氏模量进行椭圆拟合, 用拟合得到的椭圆率表示裂缝密度, 裂缝走向用椭圆长轴方向表示, 流程如图 19所示。并利用叠前方位角道集进行裂缝型储层预测研究, 图 20a表示预测得到的M地层过井剖面的裂缝密度发育情况, 图 20b表示M地层带有裂缝走向三维立体显示, 图 20c为A井井旁的裂缝密度和走向三维立体显示图, 图 20a到图 20c中红色部分代表椭圆率的高值区域, 即裂缝发育带, 黑色短线方向表示裂缝走向, 线条长短表示裂缝密度的大小。图 20d表示A井裂缝走向和裂缝密度的玫瑰花状图。从图 20d中可以看出裂缝预测结果与A井测井成像资料实测的裂缝密度和裂缝走向基本吻合, 最终证实了该方法的有效性。
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图 19 基于杨氏模量直接反演的裂缝预测方法流程[116] |
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图 20 某工区裂缝发育预测结果[116] a M地层过井剖面的裂缝密度发育情况; b M地层裂缝走向和裂缝密度三维立体显示; c A井井旁的裂缝密度和走向三维立体显示; d A井裂缝走向和裂缝密度的玫瑰花状图 |
公式(3)奠定了利用纵波振幅随方位变化预测裂缝的基本原理, 固定入射角(炮检距)并忽略右边第三项, 则公式(3)可简化为反射系数随方位角变化的关系式:
| $ R\left( \varphi \right) = a + b{\cos ^2}\varphi $ | (12) |
式中:a表示与炮检距有关的偏置因子; b为与炮检距和裂缝特征有关的调制因子[1]。研究[102, 118-119]显示, 当地震波传播方向与裂缝走向平行(φ=0)时, 反射波振幅最大; 当传播方向与裂缝走向垂直(φ=90°)时, 振幅最小。这种差异随着炮检距增大而增大。同样, 裂缝密度与b值存在关系, 当其它参数相同时, 裂缝密度越大, b的绝对值也越大, 即在确定参数后, 可以将b值的绝对值作为反映裂缝密度相对大小的因子。振幅属性随方位发生变化, 振幅强的方向指向裂缝走向, 振幅弱的方向指示垂直裂缝走向, 两个方向上的振幅差的比率反映了裂缝密度的大小, 振幅差的比率越大, 裂缝密度就越大, 振幅差的比率越小, 裂缝密度就越小。
利用各向异性介质理论, 可建立裂缝型储层方位各向异性弹性阻抗计算公式[120-124]。陈怀震等[120]从裂缝岩石物理等效模型的构建出发, 根据测井数据估算了裂缝岩石物理参数, 推导出含裂缝物理参数的方位各向异性弹性阻抗公式:
| $ \begin{array}{l} {I_{\rm{E}}}\left( {\theta ,\varphi } \right) = {I_{{\rm{P0}}}}{\left( {\frac{{{I_{\rm{P}}}}}{{{I_{{\rm{P0}}}}}}} \right)^{a\left( \theta \right)}}{\left( {\frac{{{I_{\rm{S}}}}}{{{I_{{\rm{S0}}}}}}} \right)^{b\left( \theta \right)}} \cdot \\ \exp \left[ {c\left( {\theta ,\varphi } \right){\Delta _N} + d\left( {\theta ,\varphi } \right){\Delta _T}} \right] \end{array} $ | (13) |
式中:a(θ)=sec2θ; b(θ)=－8gsin2θ; IP和IS分别为纵、横波阻抗。
在方程(13)基础上, 利用方位各向异性弹性阻抗反演提取裂缝岩石物理参数。具体流程如图 21所示。已知不同方位角度的部分角度叠加地震数据体, 结合不同方位角度提取的不同入射角地震子波, 从中反演得到不同方位角度的方位各向异性弹性阻抗, 以测井数据和岩石物理预测结果为约束, 最终提取裂缝岩石物理参数。图 22为反演得到的不同方位的大中小角度弹性阻抗, 图 23为基于方位各向异性弹性阻抗直接反演的纵横波阻抗和裂缝岩石物理参数, 从中可以看出裂缝发育层段纵横波阻抗(IP和IS)表现为低值, 裂缝岩石物理参数(ΔN和ΔT)为高值, 进而识别裂缝储层, 分析裂缝储层特征[113]。
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图 21 裂缝岩石物理参数方位各向异性弹性阻抗反演流程[110] |
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图 22 反演得到的不同方位不同角度的弹性阻抗结果[120] a 方位1; b 方位2; c 方位3 |
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图 23 基于方位各向异性弹性阻抗提取的弹性参数和裂缝岩石物理参数[120] a IP; b IS; c ΔN; d ΔT |
若利用裂缝型储层各向异性梯度参数的方位各向异性弹性阻抗反演方法预测裂缝, 只需将公式(13)进行改写, 表示为纵横波阻抗及各向异性梯度项的形式, 即:
| $ {I_{\rm{E}}}\left( {\theta ,\varphi } \right) = {I_{{\rm{P0}}}}{\left( {\frac{{{I_{\rm{P}}}}}{{{I_{{\rm{P0}}}}}}} \right)^{a\left( \theta \right)}}{\left( {\frac{{{I_{\rm{S}}}}}{{{I_{{\rm{S0}}}}}}} \right)^{b\left( \theta \right)}}\exp \left[ {{{\cos }^2}\varphi {{\sin }^2}\theta \mathit{\Gamma }} \right] $ | (14) |
式中:Γ为各向异性梯度。同样利用弹性阻抗反演方法, 陈怀震[110]选取AMINZADEH等[125]以及MULDER等[126]构建的SEG/EAGE二维HTI介质等效模型进行基于方位各向异性弹性阻抗的裂缝储层弹性参数和各向异性梯度项提取方法试算, 各向异性梯度反演结果与模型真实值对比如图 24所示。由图中可以看出, 利用基于方位各向异性弹性阻抗能够提取纵横波阻抗和各向异性梯度项, 该方法所得的计算结果与模型真实值之间对应较好, 不仅可以描述逆掩断层等效模型的边界, 而且地层连续性较好, 可以满足应用要求, 表明该反演方法可靠且适用。
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图 24 逆掩断层模型各向异性梯度真实值(a)与反演值(b)对比[110] |
地震波在各向异性介质中传播时, 由(1)式可看出由方位角形成的各向异性参数η(φ)对走时结果的影响, 即走时是一个随方位角变化的负相关函数。纵波沿裂缝发育方向传播, 旅行时最短, 能量最强, 随着传播方向与裂缝走向角度增大, 旅行时增大, 能量减弱, 纵波垂直裂缝发育方向传播时, 能量最弱。图 25显示了利用旅行时方位各向异性进行Anadarko盆地C区块裂缝预测的结果。
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图 25 根据旅行时和速度方位各向异性得到的Anadarko盆地C区块裂缝预测结果[90] |
在各向同性介质中, 地震波传播会产生频散现象。频散现象普遍存在, 但已有研究结果表明, 当地震波平行于裂缝介质的裂缝方向传播时, 看不到频散现象, 在垂直裂缝方向传播时可以观测到频散现象[114, 127], 究其原因, 地震波在传播过程中, 频率成分发生了变化, GRIMN等[128]和LYNN等[129]研究发现, 平行于裂缝传播的地震波频率较高, 垂直于裂缝传播的地震波频率较低, 我们可以利用这个规律来预测裂缝的发育情况。在图 26中, 沿裂缝走向方向地震波频率衰减慢, 沿垂直裂缝走向方向地震波频率衰减快, 裂缝密度越大频率衰减越快。
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图 26 频率属性各向异性预测裂缝[104] |
研究表明[100-101, 129-132], 各向异性介质中振幅方位各向异性要比旅行时方位各向异性明显, 故利用振幅随方位的变化规律可以更好地描述目的层附近的方位各向异性, 但在地震资料处理过程中, 振幅容易因处理手段不同而发生变化, 稳定性不好[133-134]。相较于利用振幅属性预测裂缝, 利用AVO梯度方法更为简单稳定, 可操作性高[135]。不同属性预测裂缝各有特点, 预测结果与实际裂缝吻合程度由高到底依次是AVO梯度、振幅、旅行时, 为了充分利用不同属性的优势, 可以将不同属性预测结果进行融合分析以提高预测精度[95]。
3.6 地应力预测准确分析应力场分布对确定储层有利压裂区域具有重要意义[136]。水平应力差异比DHSR是储层地应力的重要指示因子, 可用于评价地层是否利于压裂, DHSR表示储层水平方向上最大主应力与最小主应力的相对差异, 这种差异越小, 越有利于压裂裂缝形成网状结构, 提高开采效率, 即DHSR较小的区域对应于储层有利的压裂区域[137]。GRAY等[138]推导出了DHSR的表达式:
| $ {R_{{\rm{DHSR}}}} = \frac{{{\sigma _y} - {\sigma _x}}}{{{\sigma _y}}} = \frac{{E{K_N}}}{{1 + E{K_N} + v}} $ | (15) |
式中:KN表示法向柔度; E表示杨氏模量; v表示泊松比; σy和σx分别表示最小水平地应力和最大水平地应力。
法向弱度ΔN与法向柔度KN之间的关系[139]:
| $ {\Delta _N} = \frac{{\left( {\lambda + 2\mu } \right){K_N}}}{{1 + \left( {\lambda + 2\mu } \right){K_N}}} $ | (16) |
式中:λ和μ为拉梅系数。将(16)式代入(15)式, 整理得到基于杨氏模量、泊松比和法向弱度的DHSR表达式[140]:
| $ {R_{{\rm{DHSR}}}} = \frac{{{\Delta _N}\left( {1 - 2v} \right)}}{{{{\left( {1 - v} \right)}^2}\left( {1 - {\Delta _N}} \right) + {\Delta _N}\left( {1 - 2v} \right)}} $ | (17) |
公式(17)奠定了地应力预测的理论基础, 对于OVT域的数据, 可以通过方位弹性阻抗反演(图 27)得到杨氏模量、泊松比和法向弱度, 代入(17)式即可计算储层地应力指示因子DHSR, 通过分析DHSR数值大小, 可找到DHSR值相对较低的位置, DHSR低值表示该位置容易压裂成网, DHSR高值表示该位置容易压裂成定向排列的裂缝, 因此可以利用DHSR值, 优选有利压裂区域。图 28显示了某工区DHSR预测结果, 对比井数据计算得出的DHSR曲线, 可以看出预测的DHSR与实际趋势一致, 误差不大, 可较好地预测地应力, 应用于实际生产。
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图 27 方位弹性阻抗反演流程[141] |
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图 28 某工区K井区DHSR预测结果 |
宽方位地震勘探已经成为提高地震勘探效果的重要选择之一, 宽方位地震采集系统设计的关键在于如何经济有效地获取观测方位、炮检距和覆盖次数分布尽可能均匀的三维数据体, 基于OVT技术的宽方位地震资料处理技术能更好地保留宽方位地震资料的方位角信息和炮检距信息, 形成基于OVT数据域的五维地震资料, OVT处理技术不仅是一种技术, 更是一种新颖的思路, 它的出现, 为宽方位地震资料解释提供了更好的数据支持。伴随着OVT技术的广泛应用, 如何充分挖掘五维地震资料中的地震信息, 如何充分利用这些地震信息进行OVT数据域地震解释是发挥宽方位地震勘探技术优势的关键。
宽方位地震勘探的数据采集和处理技术日益成熟, 但配套的解释技术相对不足。油气勘探目标的复杂性和多样性对宽方位地震资料解释提出了新的挑战, 但理论研究、软件技术和计算机技术的进步和发展, 为OVT数据域五维地震资料处理及解释提供了有力的支持。正如当初从2D解释向3D解释发展一样, 五维数据的解释还有很长的路要走。OVT五维数据的解释是地震技术的又一次革命, 如何去挖掘五维数据中蕴含的信息, 需要在理论、方法、技术等方面探索创新, 发展OVT域五维地震解释技术是未来地震勘探发展的主要趋势之一。
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