基于环境噪声的地震响应重建方法及应用

陈国金,郭 建,张亚红,吴永栓,徐善辉,曹 辉

(1.中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院,江苏南京211103;2.中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029)

陈国金,郭建,张亚红,等.基于环境噪声的地震响应重建方法及应用[J].石油物探,2017,56(6):-803

CHEN Guojin,GUO Jian,ZHANG Yahong,et al.Technique for seismic response retrieval from ambient noise and its application[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2017,56(6):-803

基于环境噪声的地震响应重建方法及应用

陈国金1,郭 建2,张亚红1,吴永栓1,徐善辉2,曹 辉1

(1.中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院,江苏南京211103;2.中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029)

被动源地震干涉能够从环境噪声中重建有用的地震响应,如面波甚至体波,以用于建立地下速度模型。但由于环境噪声源具有随机分布的特征,记录混沌而杂乱无序,如何进行资料预处理并从中重建地震响应是一件具有挑战性的工作。为此,针对地表噪声源记录特点以及噪声源分布不均匀而导致重建因果格林函数与逆时格林函数不相等等问题,提出了振幅规则化和求和虚源道集构建方法,显著改善和增强了重构地震响应中的面波信号。利用高铁线附近采集的环境噪声数据,进行了地震响应重建试验,结果表明:振幅规则化和求和虚源道集构建方法能有效地从环境噪声中恢复直达波和面波响应,可进一步用于走时层析成像和面波反演以及近地表纵波和横波速度模型的建立。

环境噪声;被动源地震干涉;虚源道集构建;振幅规则化;面波记录

环境噪声通常被认为是干扰波,实际上它也蕴含有地下介质的信息。地震干涉技术[1-2]的核心思想是虚源构建,即通过一对地震记录的互相关运算,来重建该对记录所在接收点位置之间的地震响应,就好像是在其中一个接收点处激发(虚源),而在另一个接收点处接收一样[3-4]。这一重建过程无需介质速度模型,也无需震源位置信息[4]。

地震干涉技术得到了众多学者重视和研究。基于相关的重建方法[5-6],SNIEDER等[7]提出了基于反褶积的重建方法,并应用于建筑物弹性响应的重建,克服了相关方法依赖于震源子波的缺点。NAKATA等[8]进一步提出基于互相干的重建算法,不仅具有基于反褶积重建的优点,而且实现了地震道的振幅归一化,显著提高了重建地震响应的信噪比。上述方法实质上都是格林函数的互相关,但其系数不同,互相关算法的系数是子波功率谱,与震源子波有关,反褶积和互相干算法的系数与震源子波无关。CURTIS等[9]通过反褶积重建方法实现了多维介质干涉成像,且表明了重构结果不受震源特性的影响。

地震干涉理论不仅可应用于主动源地震,如VSP地震干涉成像;也可应用于被动源地震,如从环境噪声记录中直接恢复格林函数,从而推断地下构造和岩性[10-13],或应用于油藏监测。但至今,该理论仅实现了从被认为是干扰波的环境噪声记录中重建面波。

由于环境噪声源类型各异,能量强弱不一,其振幅、相位和激发时刻都具有随机分布的特征,采集的实际资料常常不能满足地震干涉法的理论假设。本文采用基于互相关和互相干的重建方法,参考低频地震资料预处理文献[14-16],提出了振幅规则化和求和虚源道集构建方法,并利用在高铁道路附近采集的环境噪声数据进行直达波和面波响应的重建试验,取得了较好的效果。

1 被动源地震响应重建原理

WAPENAAR等[3]提出的基于相关型互换方程的被动源格林函数重建,可表示为:

(1)

式中:G(xB,xA,t)表示在位置A处激发(虚源)、位置B处接收的因果格林函数;G(xB,xA,-t)表示非因果格林函数;s(t)表示虚源子波;ui(xA,t)和ui(xB,t)分别表示在地表A和B位置处接收的第i个环境噪声地震记录;N表示地震记录的个数。

方程(1)表明:在地表接收的一对记录互相关函数,并对接收时间求和,可被解释为在其中一个接收点处激发(虚源)而在另一个接收点处接收的地震响应,互相关函数的正延迟对应于重建的因果格林函数,负延迟对应于重建的逆时格林函数。这一关系式成立的前提条件是:假设介质是无损的,且围绕接收点的封闭面上不相关震源均匀分布。尽管该假设条件过于严格,但基于互相关的重建方法简单稳健,仍有很多重要的实际应用。

由于方程(1)中重建的地震响应中包含了虚源子波s(t),为了消除其对重建地震响应的影响,并提高分辨率,NAKATA等[8]利用互相干算法,进行被动源地震响应重建,频率域的恢复表达式可表示为:

(2)

方程(1)和方程(2)实质上都是格林函数的互相关,但其系数不同。互相关算法的系数是子波功率谱,与震源子波有关;互相干算法的系数相当于是对地震道进行振幅归一化,与震源子波无关,因此,能够显著改善地震响应重建的分辨率。

由于波动方程是二阶的,因果格林函数和逆时格林函数都是波动方程的解,因此,在构建虚源道集时,只需计算互相关函数的正延迟即可,节省了一半的计算时间,有关地震干涉的文献中常常采用这种方法。

2 求和虚源道集构建方法及其实现流程

在实际环境噪声采集中,不可能满足“环绕接收点的一个封闭面上震源规则分布”的假设。实际情况是被动源随机发生,且不规则分布,造成重建的因果格林函数部分位于互相关或互相干的正延迟中、部分位于负延迟中。因此,如果仅利用因果格林函数来构建虚源道集,则会丢失位于负延迟中的地震响应,使得所构建的虚源道集分辨率显著降低,甚至失败。

据此,我们提出一种改进的虚源道集构建方法,即:分别计算互相关或互相干函数的正延迟和负延迟部分,然后求和来构建虚源道集,从而避免重建时丢失地震响应,但同时也增加了一些噪声,这种方法我们称之为“求和虚源道集构建方法”。

基于方程(1)或方程(2)以及求和虚源道集构建的地震响应重建流程如图1所示,具体步骤如下。

步骤一,读取测线实际地震道数据。

步骤二,对实际资料预处理,如带通滤波和振幅规则化处理等。值得注意的是,本文的目的是从噪声资料中恢复面波和直达波,因为环境噪声源通常能量比较弱、频率也较低(约3～5Hz),难于进行反射波的恢复。因此,在进行带通滤波时,对于低截止频率的选择很重要,需在滤波效果与吉布斯效应之间作折中。其次,振幅规则化预处理对地震响应的重建质量很重要,一般情况下,可直接利用常规的能量归一化进行预处理,原因是要消除各地震道之间的巨大振幅差异。

步骤三,地震响应重建与虚源道集构建。

1) 选择虚源位置。选择某一个接收器作为参考接收器,该参考接收器位置将作为虚源位置。

2) 选择虚源接收点位置。选择某一个接收器,该接收器位置将作为虚源激发的接收器位置。

3) 地震道互相关运算。将选择的两个接收器的记录进行互相关,获得如公式(1)左边所示的包含了因果和非因果格林函数的地震响应。

4) 虚源地震道重建。将因果与非因果格林函数求和,即获得虚源激发的一个地震道数据。

5) 虚源道集构建。重复2)～4),即获得该虚源的一个地震道集。

步骤四,终止:重复步骤三,直至将所有的接收器都作为虚源位置,即可获得该测线类似于地面地震一样的虚源地震资料。

图1 互相关求和虚源道集方法流程

3 实际资料应用

我们利用在京津高铁廊坊段伍清董家村河边进行的关于“高铁运营的交通噪声监测”的采集试验获得的大量的无源地震数据,对本文方法进行验证。采集测线沿河(离京津高铁线2～4km)布置,长度6000m,道间距10m,共600个接收点,每个接收点采用单个垂直分量检波器而非检波器组合,1ms采样。原始环境噪声记录及其频谱如图2所示。由图2c 和图2d可见,记录中以低频噪声(约3.5Hz)为主。

首先,利用多边形带通滤波(参数选取为1.5∶3.0～57.0∶60.0Hz)对图2a所示的原始资料进行滤波,消除极低频和甚高频噪声,尽最大可能保留面波信息,滤波结果如图3a所示。然后,对其进行能量归一化处理,如图3b所示,此时,消去了极低频和甚高频成分,且基本消除了地震道之间的巨大振幅差异。

其次,利用互相关方程(1)对图3b所示预处理后的噪声资料进行地震响应重建,但在构建虚源道集时,仅取因果格林函数即互相关的正延迟,恢复结果如图4a(虚源位置在301接收点处)所示,从图中可以看到,只重建了直达波信息。图4b为利用本文提出的求和虚源道集构建方法得到的重建结果,由图可见,该方法不仅重建了直达波,且重建了面波,但信噪比较低。可见,求和虚源道集构建方法,将丢弃的互相关负延迟中重建的地震响应信息重新加以利用,这显著改善了地震响应的重建质量。

最后,利用互相干方程(2)求和虚源道集构建方法,对图3b所示预处理后的噪声资料进行地震响应重建。同时,为了解噪声观测时长对地震响应重建的影响,我们分别进行了1,3,6h的噪声记录地震响应重建,结果如图5所示,注意:图中仅给出虚源位于第301接收位置的共虚源道集。比较图5a,图5b和图5c 可以看出:①恢复的直达波和面波清晰可辨,但未能重建出反射波;②随着观测时长的增加,重建地震响应的质量也随之显著改善,然后稳定,如3h噪声记录所重建的面波比1h的明显改善,而6h噪声记录的重建结果与3h的基本一致。与基于互相关的求和虚源道集构建结果(图4b)相比,基于互相干的虚源道集结果明显好于基于互相关的结果,且分辨率显著改善。这些重建的直达波和面波,可进一步用于走时层析成像和面波反演,建立近地表纵波和横波速度模型。

图2 环境噪声记录示例及其频谱分析 a 记录一:24日0时之后的5s记录; b 记录二:24日0时31分之后的5s记录; c 记录一的频谱分析; d 记录二的频谱分析

图3 利用多边形带通滤波对图2a所示记录进行滤波后的结果(a)及滤波后能量归一化处理结果(b)

图4 互相关地震响应重建的虚源道集构建结果 a 仅取互相关的正延迟; b 求和虚源道集构建方法

图5 不同观测时长环境噪声的相干求和虚源道集重建结果 a 1h; b 3h; c 6h

4 结论

本文基于互相关和互相干的重建方法,提出求和虚源道集构建方法。利用在京津高铁廊坊段伍清董家村河边实际采集的环境噪声数据,进行了方法测试,结果表明:利用本文提出的求和虚源道集构建方法,能有效地从环境噪声中重建直达波和面波。

值得注意的是:①根据环境噪声资料的频谱分析,其最强能量的频率往往较低,如约在3.5Hz,因此,采用多边形带通滤波的带通频率,只要将这一频率包含在内即可,但选择低截止频率时,需在滤波效果与吉布斯效应之间作折中;②尽管互相干重建方法本身具有振幅归一化的作用,但笔者经验,在重建之前仍需要进行能量归一化处理,进一步提高重建地震响应的信噪比;③至于需要多长的噪声观测时间,目前没有具体的判别标准,只能通过地震响应重建试验来确定。因此,进行野外观测时,应该尽可能地延长观测时间,或是在观测期间就进行地震响应的重建试验,来确定是否终止观测。

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(编辑：朱文杰)

Techniqueforseismicresponseretrievalfromambientnoiseanditsapplication

CHEN Guojin1,GUO Jian2,ZHANG Yahong1,WU Yongshuan1,XU Shanhui2,CAO Hui1

(1.SinopecGeophysicalResearchInstitute,Nanjing211103,China;2.InstituteofGeologyandGeophysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029,China)

Useful seismic responses such as direct arrivals and surface waves can be retrieved from ambient noise using passive interferometry,which can be further used for building near-surface velocity models.Unfortunately,ambient noise occurs randomly,and its record shows obvious chaos and disorder.Hence,it is challenging to preprocess the ambient noise and retrieve a valuable seismic response.In this study,to overcome the shortcoming of using only the causal Green function to retrieve virtual source gather,an improved method for virtual source gather retrieval by summation processing is proposed,which mainly includes amplitude regularization,seismic traces mutual coherence or cross-correlation,and summing the causal and non-causal Green functions.The surface wave signals in the retrieved seismic responses were improved and enhanced.Finally,the method is applied to ambient noise data acquired along a railway line to retrieve seismic responses.The results indicate that direct arrivals and surface waves can be effectively retrieved from ambient noise,which could be further used for travel-time tomography and surface wave inversion as well as building near-surface P-wave and S-wave velocity models.

ambient noise,passive interferometry,virtual source gather retrieve,amplitude regularization,surface wave record

2016-04-19;改回日期2017-04-06。

陈国金(1964—),男,博士,高级工程师,主要从事地震勘探新方法技术、地震层析成像和全波形反演等方面的研究工作。

中国石化科技部项目(P13030)资助。

This research is financially supported by Sinopec Corp.Project (Grant No.P13030).

P631

A

1000-1441(2017)06-0798-06

10.3969/j.issn.1000-1441.2017.06.004