气云区地震资料处理是地球物理界公认的世界级难题。根据地震波传播理论, 由于气云区的存在, 地震波能量被严重吸收衰减, 地震资料信噪比较低, 难以保障成像质量, 同时, 由于气云区粘滞气体空间分布不均匀, 导致地层速度横向变化较大且无明显规律可循, 给处理过程中高精度速度建模和偏移成像带来巨大挑战。

针对气云区地震资料的成像处理, 通常解决思路有3种:①根据气云空间展布特征, 设计合理观测系统, 最大限度规避气云区对地震波传播的影响, 包括采集方向、最大和最小偏移距、气枪震源容量等参数^[1-2]; ②优化常规纵波成像处理流程, 针对气云区对地震波吸收衰减等问题, 开展针对性处理研究, 最大限度提高气云区成像质量^[3-6]; ③开展多波勘探及多波成像技术研究, 气体的存在对体积模量影响严重, 而对剪切模量影响则不大, 因此, 理论上可以通过横波勘探来解决气云区模糊带内的地震成像问题^[7-13]。思路①和思路③都是从地震资料采集入手。本文以X油田现有地震数据为基础, 按照思路②进行研究, 通过多种关键技术的应用, 最大限度提高气云区地震资料的成像质量。

1 油田情况及资料介绍

X油田位于郯庐断裂带的东支, 渤南凸起带中—东段的结合部, 是渤海湾盆地发现的特大型整装油田。

受郯庐断裂带活动影响, 在油田主体区附近发育面积约20 km²的气云区, 从均方根振幅属性图上看到气云区呈NNE向条带状分布, 气云区内地震波能量被严重吸收衰减(图 1)。从过X-C井的地震剖面上可看出, 气云非常发育, 气云区模糊带范围较大, 由浅至深地震剖面基本上无法成像(图 2)。X油田X-C井钻井揭示纯油层共157.7 m, 但是由于该井位于气云区, 难以利用地震资料对井区目的层构造和储层进行准确描述, 从而影响了油田的高效开发。

2 关键处理技术

气云区成像难点主要表现在两个方面:一为地震波能量被严重吸收衰减, 导致气云区内资料的信噪比较低, 难以保障后续的成像质量; 二为气体分布不均匀, 导致速度横向变化且无明显规律可循, 难以建立高精度速度模型。针对这两个问题, 本文研究了Q值层析反演(Qtomo)能量补偿技术和潜波层析反演(DWT)浅层速度建模技术, 同时辅以其它配套的处理技术应用, 如匹配追踪插值(MPFI)数据规则化技术、水层多次波压制(DWD)+广义地表多次波压制(GSMP)等组合多次波压制技术等, 设计形成气云区地震资料处理流程(图 3), 从而保障最终的成像质量。

2.1 Q值层析反演气云区能量吸收衰减补偿

气云区对纵波能量吸收衰减严重, 直接影响气云区成像质量。如何对纵波能量进行有效补偿是处理的关键。

在偏移过程中采用Qtomo能量补偿技术对吸收衰减能量进行针对性补偿。补偿技术是一种比较符合地球物理实际规律的Q补偿方式, 该技术主要利用层析方法对叠前地震数据进行等效Q分析, 生成空变Q模型, 然后在偏移过程中旅行时计算时更新Q场, 在深度偏移过程中进行有效Q补偿。主要分为以下3步。

1) 利用偏移前地震数据估算衰减旅行时。目前比较典型的算法为地震数据属性分析方法, 比如利用地震数据的振幅谱^[14], 或者利用频移特征^[15]。应用过程中, 可以根据地震数据的品质和方法的实用性采用合适的估算方法。

2) 利用衰减旅行时层析方法在深度偏移中生成空变Q场, 这是Q值层析反演补偿过程中非常重要的一步。地震波通过粘弹性介质的吸收衰减可以表征为衰减旅行时的形式:

$ {{\mathit{t}}^{\text{*}}}\text{=}\int_{\text{ray}}{\frac{{{\mathit{Q}}^{\text{-1}}}\left( \mathit{s} \right)}{\mathit{v}\left( \mathit{s} \right)}}\text{d}\mathit{s} $

(1)

式中:t^*为衰减旅行时。对于给定的速度场, 假设射线路径不受Q场影响, 那么可以通过下面的线性系统来求解品质因子Q的分布。具体过程需要通过深度域的动力学射线追踪来实现。

$ \mathit{\delta }{{\mathit{t}}^{\text{*}}}\text{=}\sum\limits_{\left( \mathit{i}\text{, }\mathit{j}\text{, }\mathit{k} \right)\in \text{ray}}{{{\mathit{t}}_{\mathit{i}\text{, }\mathit{j}\text{, }\mathit{k}}}}\mathit{\delta Q}_{\mathit{ijk}}^{\text{-1}} $

(2)

式中:δt^*表示3D初始Q模型计算衰减旅行时与实测衰减旅行时的差值; t_ijk为射线路径穿过网格(i, j, k)的部分旅行时; δQ_ijk^-1为Q^-1在网格(i, j, k)的更新量。

3) 考虑吸收衰减设计深度偏移算子, 在深度偏移过程中进行模型驱动的Q补偿^{[6, 16]}。

在网格层析的过程中, 除了得到空变Q场, 同时还生成速度模型, 基于后续速度建模的考虑, 该研究在第2)步中, 采用DWT方法来实现衰减旅行时层析。实际补偿效果如图 4所示, 可看出, Qtomo较好地补偿了中深层能量, 古潜山不整合面地震反射更为清晰。

2.2 潜波层析建立浅层速度模型

地震资料品质较好时, 反射波层析方法可以生成较准确的速度模型。但是当地震资料品质较差时, 如受气云区的影响, 地震反射能量较弱、多次波干扰严重、浅层速度横向变化剧烈, 反射波层析生成的速度模型存在较大不确定性。因此, 在速度建模过程中, 本文采用DWT技术和反射波层析技术相结合的速度建模方法。利用DWT技术建立浅层速度模型, 将该模型作为反射波层析的初始速度模型来进一步反演中深层速度。

以前DWT方法主要用于处理过程中静校正量的计算^[17]。在满足地层速度随深度增加逐渐增大的假设条件下, 潜波在地震记录上以初至波的形式出现, 表现特征相对来说清晰可靠, 容易识别。因而利用潜波初至信息可以建立较好的浅部速度模型, 克服了反射波层析反演在浅层速度建模中的不确定性。DWT反演是一个迭代的过程, 它包括初始速度模型的建立、旅行时计算和迭代更新^[18]。

初始速度模型的建立非常重要, 一般而言, 速度越平滑迭代越稳定, 然而平滑时要综合考虑地质构造特征, 速度模型太过平滑, 偏离了真实速度场, 那么在有限的迭代次数下无法收敛到真实的速度模型。

初至时间的拾取准确度直接影响着DWT计算结果的准确性。为了在背景噪声中能够有效地自动拾取初至信息, 本次处理通过能量增益、随机噪声压制等方法提高气云区初至波能量。为了确保初至拾取质量, 在初至拾取后, 可以产生多种属性图, 包括初至时间与偏移距关系、初至时间与炮点关系等, 对初至信息进行有效质控。

得到可靠初至后, 就可以进行DWT反演迭代。选取初始网格为200 m×200 m, 并逐次递减, 通过层析反演算法减小模型和实际数据的误差, 得到可靠的近地表速度模型。由图 5可看出, DWT迭代反演出的低速层范围和地震数据中低能量气云区域吻合得非常好, 随着迭代次数增加, 速度细节更为清晰; 由图 6速度切片也可看出低速信息主要集中在浅层, 这因为气一般会向浅层集中, 该现象在本工区尤为明显, 大部分的气云都集中在浅部; 图 7对比了反演得到的地震波速度、声波速度和VSP层速度, 可见, 三者在1 km以上深度范围趋势吻合较好。

在地震道集中, 由于缺乏浅层反射信息, 较难提取出准确的浅层速度, 而利用DWT技术, 得到的速度模型与测井速度趋势一致, 为后续反射波层析反演速度建模提供了准确的浅层初始速度模型。

2.3 其它配套处理技术研究 2.3.1 MPFI数据规则化

分析X油田去噪后数据发现, 该油田数据不规则, 主要表现在:反射点位置不在面元中心、偏移距分布不规则、方位分布不规则^[19-21], 且浅层近道数据缺失严重。

常用的数据规则化方法是面元均化和加权补偿方法。面元均化技术通过向相邻面元借道补齐缺失道, 破坏了地震道坐标的真实性; 加权补偿法基于覆盖次数或者叠加纯波数据体能量求取比例因子, 但不能弥补所有缺失的偏移距道数据。本文采用MPFI技术对数据进行规则化, 该方法在数据规则化的同时, 可有效避免空间假频干扰。首先通过傅里叶变换, 将数据变换到f-x域。然后对每一个频率成分进行防漏频傅里叶变换^[22-25]。不规则采样使得傅里叶变换的正交基函数不正交, 使地震能量泄漏到其它的频率成分上, 造成频谱失真。防漏频傅里叶变换方法应用非均匀傅里叶变换得到不规则数据的频谱, 即:

$ \overset\frown{\mathit{f}}\left( \mathit{k} \right)\text{=}\frac{\text{1}}{\text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }\mathit{X}}\sum\limits_{\mathit{i}\text{=1}}^{\mathit{N}}{\text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\mathit{f}\text{(}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\text{)}{{\text{e}}^{\text{-2 }\!\!\pi\!\!\text{ i}\mathit{k}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}}} $

(3)

式中:k为频率分量; x_i为空间非均匀采样点位置; f(x_i)为x_i处信号值; $ \overset\frown{\mathit{f}}\left( \mathit{k} \right)$为f(x_i)对应的频谱; N为非均匀样点个数; ΔX为最大空间; Δx_i为空间采样间隔。

假设造成频谱泄漏的是频谱中能量最大的系数成分, 那么先从频谱中筛选出能量最大的频率成分, 将其进行非均匀傅里叶反变换((4)式), 再从原始的不规则数据中将分离出来的这个成分减掉((5)式), 之后把余下的数据作为新输入继续分离, 直到把所有的频率成分都分离出来, 重构有效信号频谱。

$ {{\mathit{f}}^{\mathit{k}}}\text{(}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\text{)=}\overset\frown{\mathit{f}}\left( \mathit{k} \right){{\text{e}}^{\text{2 }\!\!\pi\!\!\text{ i}\mathit{k}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}}} $

(4)

$ {{\mathit{f}}^{\mathit{u}}}\text{(}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\text{)=}\mathit{f}\text{(}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\text{)-}{{\mathit{f}}^{\mathit{k}}}\text{(}{{\mathit{x}}_{\mathit{i}}}\text{)} $

(5)

为了防止假频, 保证从频谱中筛选出的能量最大的频率成分为有效信号, 可以根据f-k域主要信号特征, 以低频数据的频谱为先验信息, 对高频部分进行加权处理。最后将重构的频谱信息反变换到时空域, 生成规则化后的地震数据。

对实际数据进行处理, MPFI规则化技术有效补偿了近偏移距缺失道(图 8), 同时从方差切片(图 9)上可以看出, 处理后的数据明显弱化了浅层采集脚印的影响, 提高了信噪比。

2.3.2 DWD+GSMP组合多次波压制

多次波压制是海上地震资料处理无法回避的问题, 多次波产生类型多样, 压制方法也不尽相同。X油田整体水深30 m左右, 由于水浅, 直达波初至时间与海底反射波时间很接近, 在地震资料中难以分辨海底反射信号; 同时最小偏移距远大于水深, 缺少近偏移距的海底反射信息。此时, 直接采用预测相减法(如自由表面多次波压制方法, 即SRME方法)不能有效衰减海底多次波^[26-28]。因此, 本文采用组合多次波压制技术, 首先利用单缆鬼波去除技术(SSD)去除鬼波, 在此基础上利用DWD+GSMP组合技术对多次波进行有效压制。

DWD是一项针对浅海环境开发的去除水层多次波技术, 可以较好衰减与海底相关的短周期多次波。在τ-p域中, 多次波周期T_m与线性动校正量P值的关系可以表示为:

$ {{\mathit{T}}_{\text{m}}}\text{=}{{\mathit{T}}_{\text{w}}}\cdot \frac{\sqrt{\mathit{X}_{\text{ref}}^{2}\text{-}{{\mathit{P}}^{\text{2}}}\mathit{v}_{\text{w}}^{\text{2}}}}{{{\mathit{X}}_{\text{ref}}}} $

(6)

式中:T_w为水底双程时间; v_w为水速; X_ref为参考偏移距。

与SRME方法相比, DWD方法对近道数据的要求更低, 更易于实现, 而且DWD方法基于模型驱动、对多次波进行非线性预测, 能够较准确地得到一阶和高阶多次波振幅值, 相比传统的τ-p反褶积方法它能够减少对有效波的伤害。

在实现过程中, 首先通过近道自相关拾取海底反射时间, 然后在τ-p域计算海底多次波周期, 再进行自适应相减, 最后通过τ-p反变换得到海底多次波模型。从图 10可以看出, 利用DWD方法处理后, 多次波的能量明显得到了压制。值得注意的是, 该方法只是设计用于预测和压制简单多次波和短程层间多次波, 所以不能够实现其它复杂地表多次波或层间多次波的压制。

三维GSMP基于SRME的基本思路, 但不同的是GSMP是在三维数据空间通过更多的道集数据来预测多次波模型^[29-30]。如图 11所示, 多次波在空间中具有明显的三维效应, 除了来自震源和检波点的二维线方向外, 还来自侧面反射, 因此三维算法可以在一定孔径范围内找到了更多属于多次波的能量, 建立的多次波模型更能代表复杂反射情况下的多次波, 尤其是多次波模型受空间地质因素或是采集等影响而呈现复杂状态时, GSMP利用三维算法, 可以模拟预测任意道数据在三维空间上的各种多次波, 并进行自适应压制。

在具体计算时, 首先选择目标道。这个目标道由接收点和炮点决定, 然后根据工区情况决定孔径, 对于孔径内的每个网格对炮点方向和检波点方向的道进行褶积, 然后保存结果, 所有网格计算完成后, 叠加前面得到的褶积结果, 然后进行下一道的计算。这样得到了多次波模型, 进而在炮域或者共偏移距域进行适应性相减, 得到去除多次波后的数据(图 12)。

3 应用效果分析

应用该流程对渤海X油田地震资料进行了处理, 取得了较好效果。对比新老地震数据剖面发现, 新处理数据较老资料在断层成像和气云区内成像上有较明显提高(图 13):①新资料提高了花状断层的成像效果, 在老地震剖面上, 气云区内构造不成像, 无法对断层进行合理解释, 利用新地震资料可以对气云区内部的一些断层进行准确解释, 如图 13a所示; ②新资料有效减小了气云对地震资料成像的影响范围, 提高了气云内部成像质量, 可以在一定程度上对气云区内的地层产状进行有效解释; ③中深层的成像也得到了明显改善, 尤其是对于基底界面, 老资料几乎不成像, 新资料成像效果有所改善, 可以根据地震响应特征进行地震解释。

对比新老资料的方差切片(图 14)也可以看到新资料改善了气云区周边断层的成像, 虽然气云区内部仍无法准确成像, 但是明显缩小了气云区的影响范围, 为后续地震资料的解释提供了资料基础。

4 结论

研究表明, 通过优化常规纵波处理流程, 对气云区地震资料开展针对性处理, 可以明显改善成像质量, 提高处理成果的资料品质。该处理流程在渤海X油田的应用中取得了较好的效果。

1) 能量补偿是气云区处理的关键环节, 基于Qtomo的能量补偿是一种比较符合地球物理实际规律的Q补偿方法, 该方法在偏移过程中, 对气云区地震波能量进行有效补偿。

2) DWT反演速度建模技术利用初至波特征清晰可靠、容易识别的特点, 可以在地震资料信噪比较差时, 建立准确的浅层速度模型, 为反射波层析反演速度建模提供准确的浅层初始速度。本文联合利用DWT和反射波层析进行速度建模, 取得了较好效果。

3) 配套处理技术是处理流程设计中不可缺少的一部分, 本文通过MPFI数据规则化技术, 采用防漏频傅里叶变换重构有效信号, 有效预测了近偏移距缺失道, 弱化了采集脚印, 提高了数据信噪比; 利用DWD+GSMP组合多次波压制技术, 较好地压制了浅水环境水体多次波和自由界面多次波。