2. 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司采集技术中心, 河北涿州 072750
2. Acquisition Technique Center, BGP, CNPC, Zhuozhou 072750, China
地震记录品质受激发、接收等多种因素影响[1]。随着地震勘探的深入, 地震采集激发参数和接收参数的优化方法逐渐系统化。周芝旭等[2]详细介绍了地震采集试验项目及资料分析方法。根据调研, 目前基于地震数据分析的采集参数优化方法以单炮记录或成像剖面分频扫描图定性对比分析为主[3-5], 采用数值标定资料品质进行量化分析方法偏少且可靠性差[6], 难以确定最终的地震采集参数。目前野外地震采集参数选择大多采用点试验进行优选。在试验完成后, 一般要对单炮数据进行分析, 常规的分析手段包括:①单炮数据带通分频扫描; ②目的层时窗内频谱分析; ③目的层时窗内信噪比分析; ④目的层时窗内子波分析。其中前三项应用比较多, 第四项应用较少。这主要是因为方法④只能定性分析, 无法类似方法②和方法③提供定量的分析依据, 也无法类似方法①提供丰富的、形象的定性分析依据。目前单炮数据目的层时窗内子波分析, 主要是利用时窗内地震数据进行自相关生成子波, 通过目视对比子波。其不足之处在于:①无法给出子波的频率。通常子波频率是对比子波的一项重要依据, 理论上子波频率越高、子波主瓣和第一旁瓣宽度越小、子波主峰越尖锐, 这样的子波更接近于尖脉冲, 其频谱更接近白噪化, 可以说, 子波频率越高, 子波越好。②在子波相似的情况下, 无法量化评价子波品质, 导致很难确定相似子波的优劣, 从而无法可靠地评价子波对应的采集参数。
通过研究, 我们发现一种可以确定地震数据子波频率的方法[7], 在野外地震试验中采用该方法对试验单炮数据目的层内子波频率进行分析研究, 达到了地震采集参数优选的目的。然而在应用中发现该方法难以区分频率非常相近的地震子波。为此, 本文进一步提出辅以主峰值、峰-峰比加以评判, 以确定子波品质的优劣, 从而达到了利用子波品质优选地震采集参数的目的。
1 基本思路地震子波作为地震记录的基本单元[8-9], 其初始激发子波对地震波后续能量传播和资料品质影响很大。满足地质任务要求的激发参数必然会产生高质量的初始激发子波, 反之亦然, 通过对比分析初始激发子波质量就可以确定激发参数的优劣。根据惠更斯原理, 地震波传播过程中, 波前上每个质点都可以作为新的震源向远处传播。根据地震波动力学原理, 初始的激发地震子波在传播过程中遇到不同地层界面时, 反射回的地震子波受到不同程度的改造, 形成新的子波, 这些子波在地面被连续记录下来就得到地震数据, 通常这一过程可以用地震子波与反射系数褶积来表达, 见公式(1)。由于反射系数由地层速度和密度决定, 那么相同位置处的地震数据品质只与地震子波有关。因此, 如果能够确定地震子波的品质, 就能判断地震单炮数据的品质, 进而就能够确定其对应的激发参数或接收参数的优劣。
$ F(T) = \sum\limits_{i = 1}^n {{f_i}} (t) = \sum\limits_{i = 1}^n {{\delta _i}} (t)*{\gamma _i} = \sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{\delta _0}} \right.} \cdot \left. {{\sigma _i}} \right)*{\gamma _i} $ | (1) |
式中:F(T)为时长等于T的地震波记录; i为地层序号; fi(t)表示第i层t时刻的波形(即子波); δi(t)为第i层对应t时刻地震子波; γi为第i个地层界面反射系数; δ0为激发子波; σi为第i层对子波的改造因子。
由公式(1)可以看出, 当激发和接收物理点位置确定时, 地下地层岩石属性固定不变, 子波改造因子不变; 当接收因素也保持不变时, 地震数据质量直接与地层位置处的子波品质有关, 而地层位置处的子波是激发子波经过一系列地层改造的结果。同上所述, 在除了激发子波之外的因素确定时, 地震数据质量直接与激发子波品质有关:激发子波品质越好, 单炮数据信噪比和(或)分辨率越高, 反之越低。即:
$ Q[F(T)] \propto\left[\delta_{0}\right] $ | (2) |
式中:Q表示品质算子。
根据公式(2), 在地震采集现场可以保持激发点、接收点以及接收因素相同, 采用不同的激发参数进行试验, 然后通过分析激发地震子波品质评判其对应地震数据的品质, 从而优选出地震数据对应的激发参数。此外, 当野外没有记录激发地震子波时也可以采用地震单炮目的层时窗内数据的提取子波代替激发子波, 通过量化分析提取子波品质来优选激发参数。
实际上, 单炮数据中任意时刻的波形(即子波)与震源、大地滤波、接收设备特性等有关[10]。当震源因素、大地滤波因素固定不变, 公式(2)中的激发因素对应的激发子波将替换成接收因素因子, 由于接收因素因子也不随时间变化, 因此可设为ϕ0, 即:
$ Q[F(T)] \propto\left[\phi_{0}\right] $ | (3) |
由公式(3)可以看出, 对于任意确定位置, 由于其地下岩石物理属性确定, 当固定震源因素后, 影响地震单炮数据品质的只有接收因素。因此在野外试验中, 可以通过先固定接收因素对比激发子波优选激发参数, 然后固定激发参数, 通过对比地震数据中提取子波质量, 确定接收因素的优劣, 达到优选接收参数的目的。
2 分析方法无论是激发地震子波, 还是从地震单炮数据中提取的地震子波, 它们和理论地震子波(即冲击函数子波)具有相关性, 相关性越强, 表明这些实际获得的地震子波和理论地震子波越相似。由于理论子波具有自身对应的频率, 因此, 可以通过分析实际获得的地震子波和理论地震子波之间的相关性来确定实际获得地震子波的频率, 相关性最强的理论地震子波对应的频率可以认为是实际获得地震子波的频率。通过激发地震子波相关性分析可以直接优选激发因素。当激发因素固定时, 可以对地震单炮数据中提取的地震子波进行相关性分析优选接收因素; 反之, 当接收因素固定时, 对提取地震子波进行相关性分析也可以优选激发因素。
相关性评判可以利用相关计算或者相关系数分析进行。本文通过计算实际获得的地震子波和理论地震子波之间的相关系数评判二者的相关性, 这种数据相关性分析方法已经广泛应用于地震数据分析中[11-13]。相关系数公式[14]具体如下:
$ \gamma = \frac{{\sum\limits_{j = 1}^n {\left( {{x_j} - \bar x} \right)} \left( {{y_j} - \bar y} \right)}}{{\sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{{\left( {{x_j} - \bar x} \right)}^2}} } \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{{\left( {{y_j} - \bar y} \right)}^2}} } }} $ | (4) |
式中:γ为相关系数; x为实际子波采样点振幅; y为理论子波采样点振幅。
分析实际获得的地震子波与理论地震子波间相关性时, 相关系数的绝对值越接近1, 表明二者相关越密切; 越接近于0, 相关越不密切。通常相关系数绝对值大于0.8时, 认为两个变量有很强的线性相关性[15]。理论地震子波可以采用带通子波、雷克(Ricker)子波、俞氏子波等, 俞氏子波作为宽带雷克子波, 在保真度和信噪比方面优于其它两种子波[15]。由于雷克子波更容易实现, 因此研究中采用了雷克子波作为理论地震子波[16-17], 其计算公式为:
$ a=\left[1-2\left(\pi f t / f_{s}\right)^{2}\right] \mathrm{e}^{-\left(\pi f t / f_{s}\right) 2} $ | (5) |
式中:a为子波振幅; f为子波频率; fs为ms与s转换单位, 默认值为1000;t为起止样点编号, 起始编号为-N/2+1, 终止编号为N/2, N为子波样点数。
分析单炮数据实际获得的地震子波和理论地震子波间相关性, 进而确定实际获得地震子波的频率时, 采用的技术步骤如下:
1) 选取实际激发地震子波W0, 或者选取其中任意一地震单炮上目的层时窗内数据进行自相关分析[16-17], 生成实际地震子波W0;
2) 在地震数据的频带范围内, 分别选取一定频率间隔、不同主频的理论地震子波Wk, 计算其与实际地震子波W0的相关系数Rk;
3) 最大相关系数Rk对应的频率认为是实际地震子波对应的频率, 从而确定该单炮记录实际激发地震子波频率或目的层时窗生成的实际地震子波频率;
4) 更换选取的地震单炮数据, 重复步骤1)至步骤3), 确定该单炮目的层时窗生成的实际地震子波频率。
利用上述步骤分析并确定全部单炮数据的地震子波(激发参数优化时选择激发子波或提取的地震子波, 接收参数优化时选择提取的地震子波)频率, 地震子波频率越高, 资料品质越好[2], 其对应的参数越好。当两个地震子波频率非常接近或相同时, 还需要采取以下步骤进行进一步对比:
1) 对比两个地震子波的主峰值, 主峰值明显较大的地震子波品质较好;
2) 当两个地震子波的主峰值也接近时, 可计算子波主峰值和第一旁瓣峰值间的比值, 也称为峰-峰比, 峰-峰比大的地震子波品质较好(俞氏子波的峰-峰比相对同频率的雷克子波峰-峰比高)。
此外, 当相关系数高对应着子波频率低、或者相关系数低对应着子波频率高时, 分析时需要折衷考虑。首先应分析相关系数, 其次对比子波频率。相关系数越大, 说明激发子波响应越好, 信噪比越高。相关系数数值高于0.8时, 激发子波响应较好; 相关系数数值在0.5~0.8之间时, 激发子波响应中等; 相关系数数值低于0.5时, 激发子波响应较差。
3 实例分析以某二维工区为例。开工前进行激发参数试验和检波器组合方式试验, 目的是选取最佳的激发参数和较好的检波器组合方式, 试验因素见表 1。工区采用炸药激发, 在激发参数试验中统一采用单深井, 主要对比井深和药量两种因素; 在检波器组合图形对比中, 主要对比线型组合和堆放组合两种图形。
提取各单炮的井口信号作为激发地震子波, 如图 1所示。图 1a为不同井深单炮的激发地震子波, 可以看出, 10m井深的激发地震子波形态最接近理论子波, 其次是20m井深的激发地震子波。图 1b为不同药量单炮的激发地震子波, 可以看出, 2kg药量的激发地震子波形态最接近理论子波。
上述激发地震子波形态对比分析属于定性分析, 为了通过定量分析优选最佳激发井深和最佳激发药量, 采用分析激发地震子波和理论子波的相关性, 相关系数绝对值最大时对应的理论子波频率为井口信号的频率[18], 根据井口信号频率高低及相关系数值大小进行优选激发参数。采用本文方法将提取的井口信号与不同频率的理论子波进行相关性计算求取相关系数, 结果如图 2所示。
由图 2可以看出, 10m井深激发地震子波最大相关系数约为0.79, 对应频率为20Hz左右, 为4种井深因素中对应的地震子波最大相关系数最高的因素; 20m井深激发地震子波最大相关系数约为0.67, 对应频率约为25Hz, 为4种井深因素中对应的地震子波对应频率最高的因素。由于10m井深激发地震子波最大相关系数相对20m井深激发地震子波最大相关系数较大, 此外, 10m井深激发地震子波的主峰值(224.8250mV)略高于20m井深激发地震子波的主峰值(223.4811mV)。根据相关系数, 可以确定10m井深的激发响应比20m井深的明显要好; 从子波频率看, 20m井深的激发频带要优于10m井深; 结合钻井成本, 认为10m井深优于20m井深。对于药量对比, 1kg药量的激发地震子波对应的频率虽然偏高, 但相关系数偏低, 因此不予考虑; 其它3种药量激发地震子波对应的频率比较接近, 由于2kg药量激发地震子波相关系数明显高于其它药量, 因此认为2kg药量较好。
3.2 提取地震子波与理论子波相关系数分析 3.2.1 激发因素优选利用试验数据选取目的层反射信噪比较高的时窗, 采用统计分析方法[17]从试验地震单炮数据提取地震子波并进行归一化处理, 然后将各道地震子波叠加作为单炮数据提取子波。井深、药量对比各激发因素单炮数据的提取地震子波图形分别见图 3至图 6。
采用本文方法将提取的地震子波与理论子波进行相关性分析。计算提取的地震子波与不同频率理论子波的相关系数, 并采用相关系数计算结果和对应理论子波频率绘出频率-相关系数曲线, 见图 7。
从图 7可以看出, 通过目的层提取子波与理论子波相关性分析, 在井深对比上, 10m井深提取地震子波最大相关系数约为0.94, 对应频率约为50Hz, 为4种井深因素中对应的提取地震子波最大相关系数最高的因素; 20m井深提取地震子波最大相关系数为0.91左右, 对应频率约为60Hz, 为4种井深因素中对应的地震子波对应频率最高的因素。同样, 根据相关系数, 可以确定10m井深的激发响应比20m井深的稍好; 从子波频率看, 20m井深的激发频带要优于10m井深; 结合钻井成本, 认为10m井深优于20m井深。对于药量对比, 由于2kg药量因素提取地震子波相关系数明显高于其它因素, 并且对应的地震子波频率也比其它因素要高, 因此分析认为2kg药量较好。
3.2.2 接收因素优选同样, 采用本文方法, 将不同接收因素单炮数据目的层时窗内提取的地震子波与理论子波进行相关性分析。计算提取的地震子波与不同频率理论子波间相关系数, 并采用相关系数计算结果和对应理论子波频率绘出频率-相关系数曲线, 见图 8。从图 8可以看出, 在已计算的10~80Hz频带范围内, 堆放接收的地震数据子波整体比线型组合接收的地震数据子波好。
上述分析结果与野外现场通过复杂的分频扫描、频谱分析、目的层信噪比分析等综合分析结果相同。图 9显示了参与分析的单炮, 可以看出10m、2kg激发时最突出的优点是面波最弱, 视信噪比最高。
本文通过单炮数据子波(激发子波或提取子波)与地震数据质量之间相关性的研究, 可以看出在井炮激发地震采集中, 通过计算地震数据激发地震子波或提取地震子波与不同频率理论子波的相关系数, 并对比分析它们与理论子波相关性可实现优选地震采集参数。这种量化分析方法相对于定性分析方法, 其分析结果更加可靠。在实际地震采集中可以单独或者和其它方法一起进行地震采集参数优选。
致谢: 本文在准备过程中得到东方地球物理公司采集技术中心倪宇东、国际勘探事业部汪长辉和骆飞、张翊孟的指导, 采集技术中心王彦娟对子波提取提出了详细建议, 东方地球物理公司国际勘探事业部曹晓伟、曹雄伟、李富荣、王鹏等提供了部分分析数据, 在此一并表示深深的感谢![1] |
唐东磊, 严峰, 王新全. 潜水面以下激发深度选取的理论分析[J]. 勘探地球物理进展, 2005, 28(1): 36-41. TANG D L, YAN F, WANG X Q. Determination of shooting depth under water table[J]. Progress in Exploration Geophysics, 2005, 28(1): 36-41. |
[2] |
周芝旭, 刘国雄, 刘保林, 等. 地震资料采集试验技术[M]. 北京: 石油工业出版社, 2014: 42-65. ZHOU Z X, LIU G X, LIU B L, et al. Seismic data acquisition test technique[M]. Beijing: Oil Industry Press, 2014: 42-65. |
[3] |
王海, 赵会欣, 晋志刚. 高分辨率地震勘探激发参数的优选[J]. 石油地球物理勘探, 2009, 44(3): 261-264. WANG H, ZHAO H X, JIN Z G. Shooting parameter optimization in high resolution seismic exploration[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2009, 44(3): 261-264. DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2009.03.003 |
[4] |
刘保林, 刘军胜, 王建斌. 鄂西地区页岩气勘探地震采集主要参数分析[J]. 石油物探, 2015, 54(2): 188-196. LIU B L, LIU J S, WANG J B. Analysis on the main seismic acquisition parameters for shale gas exploration in western Hubei Province[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2015, 54(2): 188-196. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2015.02.010 |
[5] |
高银波, 张研. 关于井炮激发参数设计的思考[J]. 地球物理学进展, 2006, 21(3): 938-943. GAO Y B, ZHANG Y. On optimization of explosion parameters[J]. Progress in Geophysics, 2006, 21(3): 938-943. DOI:10.3969/j.issn.1004-2903.2006.03.037 |
[6] |
雍凤军. 确定最佳地震采集参数的试验方法[J]. 石油物探, 1996, 35(2): 96-100. YONG F J. A experimental way to determine optimal seismic acquisition parameters[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 1996, 35(2): 96-100. |
[7] |
姜福豪, 骆飞, 高党团, 等.一种确定地震数据采集参数的方法及系统: 中国, ZL 2014 1 0691159.2[P].2017-01-18 JIANG F H, LUO F, GAO D T, et al.One method and system to determine seismic acquisition parameters: China, ZL 2014 1 0691159.2[P].2017-01-18 |
[8] |
云美厚, 丁伟. 地震子波频率浅析[J]. 石油物探, 2005, 44(6): 578-581. YUN M H, DING W. Analysis of seismic wavelet frequency[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2005, 44(6): 578-581. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2005.06.008 |
[9] |
俞寿朋. 高分辨率地震勘探[M]. 北京: 石油工业出版社, 1993: 1-34. YU S P. High resolution seismic exploration[M]. Beijing: Oil Industry Press, 1993: 1-34. |
[10] |
俞寿朋. 宽带Ricker子波[J]. 石油地球物理勘探, 1996, 31(5): 605-615. YU S P. Wide-band Ricker wavelet[J]. Oil Geophysical Prospecting, 1996, 31(5): 605-615. |
[11] |
姜福豪. 利用相关系数法优选激发因素[J]. 石油地球物理勘探, 2011, 46(2): 176-181. JIANG F H. Optimizing source parameters with correlation coefficient method[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2011, 46(2): 176-181. |
[12] |
王卫华. 用相关分析法寻找AVO异常[J]. 石油地球物理勘探, 1991, 26(3): 282-291. WANG W H. AVO anomaly detection using correlation analysis[J]. Oil Geophysical Prospecting, 1991, 26(3): 282-291. |
[13] |
孙维蔷, 王华忠, 胡江涛. 一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法[J]. 石油物探, 2014, 53(2): 173-180. SUN W Q, WANG H Z, HU J T. An adaptive multiple subtraction with semblance spectrum constraints[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2014, 53(2): 173-180. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2014.02.007 |
[14] |
KARL P. Tables for statisticians and biometricians[M]. Cambridge: The University Press in Cambridge, 1930: 1-145.
|
[15] |
蔡希玲. 俞氏子波在地震数据处理中的应用研究[J]. 石油地球物理勘探, 2000, 35(4): 497-507. CAI X L. Yu wavelet application study in seismic data processing[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2000, 35(4): 497-507. DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2000.04.012 |
[16] |
韩海英, 王志章, 王宗俊. 基于Ricker类地震子波的匹配追踪[J]. 石油物探, 2014, 53(1): 17-25. HAN H Y, WANG Z Z, WANG Z J. Matching pursuit based on Ricker-like seismic wavelet[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2014, 53(1): 17-25. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2014.01.003 |
[17] |
梁光河. 地震子波提取方法研究[J]. 石油物探, 1998, 37(1): 31-39. LIANG G H. Study on seismic wavelet extraction method[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 1998, 37(1): 31-39. |
[18] |
杨森林, 高静怀. 一种地震子波峰值频率的估计方法[J]. 西安交通大学学报, 2007, 41(6): 660-664. YANG S L, GAO J H. Eastimating method of peak frequencies of seismic wavelets[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2007, 41(6): 660-664. DOI:10.3321/j.issn:0253-987X.2007.06.007 |