共聚焦点速度建模方法述评

王玺凯， 赫云兰

(1.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083；2.中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京 100083)

0 引言

近年来，石油勘探与开发的程度不断深入，地震勘探的要求也越来越高，叠前深度偏移在这样的背景与挑战下应运而生、且起到了举足轻重的作用。叠前深度偏移是实现复杂地下构造成像的有效方法，能够适应速度纵横向的剧烈变化，因此叠前深度偏移技术普遍应用到解决横向变速复杂构造成像问题中。叠前深度偏移对地下速度场有很强的依赖性，速度模型的正确性和精度都会对成像结果产生很大影响，因此速度建模是实现叠前深度偏移的关键。针对偏移成像的缺点，Berkhout(1992)在首创面炮理论后[1]，提出了共聚焦点(Common Focus Point, CFP)成像技术[2-3]，其博士生Thorbecke用实际数据资料验证了这一方法各方面的先进性[4]。CFP技术是通过激发聚焦和检波聚焦两个独立且连续的聚焦步骤来实现叠前深度偏移的地震成像方法，有共聚焦和双聚焦两种形式[5]。CFP技术在国内也迅速发展，经过多年研究，共聚焦点技术在理论研究与模型试算上多发展的越来越完善[5-6]，对该技术的应用也日益广泛[2-3,7-8]。近几年来，CFP技术的发展出现停滞，主要原因概括如下：①拾取的地震资料信噪比偏低，使地震数据不满足偏移方法对地震数据的要求；②速度建模方法的抗噪能力有限；③恢复全频速度场的不可能性；④CFP建模未实现体系化、实用化；⑤速度分析的非唯一性。随着计算机的发展，基于卷积神经网络的人工智能技术的日益普及，CFP技术突破瓶颈，实现进一步的发展指日可待。

1 基本原理

1.1 CFP技术的基本原理

CFP技术是为适应叠前深度偏移对速度的强依赖性产生的一种新的偏移技术，基于等时原理和差异时移(DTS)分析，实现对共聚焦点道集的速度建模。对于CFP的基本原理，前人已有详细论述，在这里只做简要介绍[9-12]。

为实现CFP偏移，应用如下的WRW模型[2-3]

(1)

获取面炮组合(受控激发)

sl(z0)=S(z0)τl(z0)

(2)

和面检波组合(受控检波)

dk+(z0)=τk+(z0)D(z0)

(3)

然后进行双聚焦(激发聚焦和检波聚焦)，依据等时原理获得共聚型CFP偏移成像结果和等截距走时原理获得双聚型CFP偏移成像结果。

1.2 CFP技术处理流程

CFP技术的应用主要分为以下四步：①聚焦算子的计算；②检波聚焦；③激发聚焦；④应用成像原理。具体步骤如图1所示。

1.3 CFP道集速度建模原理

CFP道集速度建模是基于差异时移(DTS)分析， 零DTS是建立正确速度模型的基础。若其不为零，可把这种时间误差通过摄动法转化为更新后的模型参数。每次模型更新后得到一套新的聚焦算子，进而生成新的CFP道集，CFP的道集对应的逆时聚焦算子做互相关给出新的DTS。分析新的DTS图，建立偏移速度模型(图2)。

2 CFP速度建模

随着计算机的发展及研究的不断深入，自CFP技术出现以来，基于上述基本原理，共演化出以下四种基于共聚焦点技术的速度建模方法。

2.1 层速度扫描方法

1998年李录明[13]等提出了在CDP道集上利用互换原理组成伪炮集建立层速度模型的方法。刘超颖[8]等于2003年提出了一种层速度扫描建模方法，并通过实际试验证明了其实用性和科学性。该方法避免了常规方法中的小炮检距和小倾角假设的局限性，更适用于复杂地层的研究，该方法以层剥离法前提条件，主要有三个实现步骤，其中最重要的是对层位反偏移[14]以及时深转换技术方法的应用，其建模过程如图3所示。2005年张凯[15]等基于速度扫描和相关能量准则通过对WRW模型的试算证明了速度扫描方法的有效性。2007年勾丽敏[16]等在使用相干反演法建立速度模型的基础上，基于地震信号一致性的前提下对叠前深度偏移中噪音对层速度的影响进行了理论与定量分析并得出了相关结论，同时研究了非理想条件下静校时差对界限信噪比的影响，在此研究基础上得出了提高叠前深度偏移层速度精度的条件：地震信号一致性处理、叠前噪声衰减、减小校正时差。

图1 CFP技术处理流程Figure 1 Confocal point technology processing flow

图2 DTS面板合成示意图Figure 2 Schematic diagram of DTS panel composition

图3 层速度扫描方法速度建模流程Figure 3 Horizon velocity scanning method velocity modeling flow

图4 层析速度分析方法速度建模流程Figure 4 Tomographic velocity analysis method velocitymodeling flow

2.2 层析速度分析方法

Berkhout[3]、Cox[17]等提出射线层析也可以基于CFP道集实现 ；在前人的理论基础上李振春[7,18]、刘超颖[8]对CFP道集层析速度分析进行了尝试，对合成理论数据进行了相关试验。2004年辛可锋[19-20]等提出了基于CFP道集的层析速度反演方法，阐明该方法是基于向量参数化和摄动法等技术来进行速度建模，并利用SeisVel模型对实际地震数据进行了试验进而验证了该方法的有效性，其建模过程如图4所示。近年来，层析速度分析方法在叠前深度偏移的其他方法中有了不同程度的发展。2012年曾同生[21]进行了基于角道集的层析速度反演方法的研究，该方法避免了角道集速度分析方法与层析速度分析方法的缺点，综合了两者的优点，提高了速度反演的精度。2013年潘兴祥[22]在此基础上构建了一种基于角道集的高精度层析速度建模方法；玄长虹[23]分析了在复杂构造地区特殊层位约束建模方法的可行性和高效性。2014年马彦彦[24]对基于层位的层析反演方法和基于网络的层析反演方法进行了实验分析，得出了两者各自的适用条件，并提出综合利用两者优势来提高建模精度和成像质量的思想。2015年薛花等[25]对上述两种层析反演方法进行了实用性实验，实验结果表明在高信噪比条件下，层位层析反演精度更高。

2.3 约束参数反演法

2000年M.M.Nurul Kabir[26]等提出了一种拟线性的基于CFP理论的速度建模方法——约束参数反演法，该方法在岩性一致的前提下基于平均速度和垂直速度梯度这两个参数进行层速度的确定，用剥层法进行速度模型的建立(图5)，并在盐丘地区进行了建模分析，取得了良好效果。2002年李振春[18]等提出了CFP道集基于等时原理和DTS分析的适用于强横向变速的约束参数迭代反演方法，应用了高阶差分正演模拟方法，保证了速度反演的精度和稳定性。2005年周建宇[27]对该方法进行了模型试算，并得出该方法具有良好的收敛性、相对误差小等优点的相关结论，提出获取更高精度模型的要求。

2.4 交互速度分析方法

2004年辛可锋[19，28]等在CMP道集交互速度分析法[29-30]的基础上提出CFP道集基于谱分析的交互速度分析方法，阐明CFP响应曲线和时移曲线的重要性，提出了该方法软件实现的两个指导思想，并在2005年进行了模型试算。在其他方面交互速度分析方法也有不同程度的发展。1999年罗省贤[31]等提出了交互三维速度模型方法的建立，并进行了模型试算与软件系统的实现。2010年徐磊[32]等对地震转换波完成了速度交互分析软件的研究与实现。基于对以上四种建模方法的研究，得出了各个方法的不同点(表1)。

图5 用剥层法进行宏观模型估算的迭代更新算法Figure 5 An iterative updating algorithm for macroscopic model estimation through peeling method

表1 四种建模方法的对比

表1主要从适用条件、基本原理以及计算结果和计算量三个方面对四种建模方法进行了比较：①这四种建模方法都避免了小倾角和小炮检距假设；②约束参数反演方法需要在岩性一致的条件下进行，其余三种方法的更加适用于复杂地下介质条件；③层析速度分析方法和约束参数反演法是基于射线理论，交互速度分析法在波动方程理论的支撑下可实现，层速度扫描法在两种理论条件下均适用；④四种方法的计算精度均较高，计算量稍有差距，但相比其他建模方法，计算量都较少。

3 结论与展望

CFP技术的产生为实现高精度、高效率的叠前深度偏移分析提供了条件，在初期，该技术有较大的发展，应运产生了基于该理论的四种建模方法，实现了在不同条件下的速度分析与建模；从而可以根据实际资料和生产需求，采用不同的建模方法。但是，该技术对宏观速度模型有强依赖性，而根据原始资料建立完全正确的速度模型还未实现，因此零DTS的基础条件难以保证，使基于该技术的建模方法没有大的突破与进展；此外，CFP技术的体系化和系统化急需解决，这些问题都制约着CFP技术的发展。随着计算机技术的发展，深度学习在各领域迅速普及，卷积神经网络在地学方面的不断应用，人工神经网络反演技术以及约束稀疏脉冲反演技术将成为CFP技术突破发展瓶颈的有力武器。