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海上宽方位地震资料多次波压制技术研究及应用

2022-06-08朱金强张明强焦叙明石孟常

工程地球物理学报 2022年3期
关键词:平面波水层压制

朱金强,张明强,焦叙明,谢 涛,程 耀,石孟常

(中海油田服务股份有限公司 物探事业部物探研究院,天津300451)

图1 窄方位与宽方位资料多次波路径Fig.1 Multiple propagation paths of narrow azimuth and wide azimuth

1 引 言

随着国内油气勘探的重点逐渐转向低幅构造油气藏及岩性油气藏,宽方位采集的优势越来越明显。宽方位资料不仅有更多方位的照明,可以解决复杂构造的成像难题,而且能够为叠前反演(Amplitude Versus Azimuth,AVAZ;Velocity Versus Azimuth,VVAZ)提供携带方位信息的道集,有利于储层预测和岩性勘探。

多次波一直是海洋地震资料精确成像的主要障碍之一,而宽方位采集更是增加了多次波的复杂性。常规多次波的特点有:①时间域的周期性;②速度低于相同走时的一次波;③多次波倾角随其阶数增大而增大;④与一次波或其他多次波发生干涉[1,2]。相对于常规窄方位资料,宽方位资料多次波的区别是携带了横向炮检距的信息,包含来自垂直测线方向的多次波,不再满足二维假设。对于特点①②④,宽方位与窄方位多次波是一致的,其差别在于宽方位资料的多次波是全三维的,其倾角不仅与平行测线方向的地层构造有关,也会受垂直测线方向的地层影响(图1)。常规的二维算法都是建立在采集系统与地下构造在同一个平面内的假设条件下,当存在横向偏移距时,二维假设条件不再成立,预测的多次波模型会存在误差,并且当横向偏移距足够大时,这种误差无法通过自适应相减得到消除。同时,二维算法不考虑地震波传播的方向性,在数据变换过程中会丢失方位各向异性特征,影响叠前反演结果的准确性。因此,对于海上宽方位资料,必须采用针对性的全三维多次波压制方法。

目前常用的多次波压制方法(反褶积、Radon域滤波、SRME:Surface Related Mulitiple Elimination)都已发展出了三维算法[3-5],但保幅性和计算效率是多数三维算法需要解决的问题。许多学者在全三维多次波压制方法工业化推广方面做了大量研究,数据重构、稀疏反演、GPU(Graphic Processing Unit)加速等方面都取得了不错的应用效果[6-9],但真正宽方位资料的实际应用并不多见。本文从海洋宽方位实际资料出发,根据电缆鬼波、水层相关多次波、长周期多次波在宽方位观测系统中的特点,分别采用了针对性压制方法,实现了海上宽方位资料多次波的有效压制。

2 技术对策

海上多次波种类繁多,可根据反射界面、传播路径、周期长短等进行不同的分类。每类多次波都有各自的特点,因此需要选择针对性的方法。滤波法和波动理论法是两类经典的多次波压制方法[10,11],在处理过程中单一的方法难以将所有多次波进行压制,往往需要根据实际资料情况选择几种方法组合应用。海上多次波的压制原则是先压制短周期多次波,后压制长周期多次波,以保证每个阶段多次波预测的准确性。

电缆鬼波、水层相关多次波、全程多次波是海洋资料的三种主要多次波。电缆鬼波紧随在一次波之后,周期由电缆沉放深度决定,一般较短;水层相关多次波与水层深度相关,周期长于电缆鬼波;地层的全程多次波周期最长,为多次波产生地层埋深的整数倍。本文根据这三种多次波在海上宽方位资料的特点,分别采用针对性压制手段,并制定了以电缆鬼波、水层相关多次波、长周期多次波为顺序的压制策略。

图2 陆检接收能量随入射角变化示意图Fig.2 The energy received by geophone varies with incident angle

2.1 基于τ —p域水陆检标定的电缆鬼波压制

电缆鬼波是由于检波器沉放于海面以下所带来的虚反射,是实现宽频信号处理的主要障碍之一。海洋宽方位采集主要通过海底电缆(Ocean Bottom Cable,OBC)或海底节点(Ocean Bottom Node,OBN)方式实现[12],因此本文所讨论的电缆鬼波只限于多分量资料。其中,主流的电缆鬼波压制方法为双检合并法。相对于拖缆资料,海底电缆由于接收器沉放更深,电缆鬼波的影响会更明显,有效频带内的陷波点也更多。双检合并是根据同一接收点的水检和陆检一次波极性相同,电缆鬼波极性相反的特点,通过合并后达到压制电缆鬼波的目的[13,14]。由于不需要考虑电缆鬼波的延迟时间,双检合并是压制电缆鬼波最理想的方法,但合并前需要首先解决水陆检资料的标定问题,其中能量的标定是影响合并效果的关键因素。

目前常用的标定方法是对每个接收点采用交叉鬼波法求取一个算子,然后将其应用到陆检资料[15],但这种方法忽略了水陆检信号的接收机制差异。接收水检信号的压力检波器是没有方向性的,各个方向接收的同一信号能量是相同的;而接收陆检信号的速度检波器是有方向性的,陆检能量会随着入射角发生变化。如图2所示,假设当信号垂直入射时,陆检Z分量接收到的能量是1;那么当入射角是θ时,其接收到的能量就是cosθ。尤其对于宽方位资料,每个检波器接收来自不同位置炮点的信号时,能量都是不同的,如果应用单一标定算子,无法实现各个方向水陆检信号的精确匹配。

为了解决陆检Z分量能量随入射角变化的问题,本文采用水陆检在τ—p域进行标定的方法,其中τ为时间截距,p为水平波慢度。将水陆检信号分别转到τ—p域,根据p值与入射角的对应关系,在每一p值处分别求取两种信号的标定算子,对Z分量进行标定后再转到t-x域,较好地解决了不同入射角能量差异的问题。水陆检资料的精确标定可以直接提升双检合并的效果,实现宽方位资料电缆鬼波的有效压制。

2.2 全三维平面波域水层相关多次波压制

海面和海底是两个强波阻抗界面,在波的传播过程中很容易产生多次波[16]。对于常规窄方位数据通常采用二维SRME或预测反褶积的方法对此类多次波进行压制。但当横向偏移距较大时,时空域的多次波周期及褶积法预测的多次波模型都会存在偏差,无法通过自适应匹配相减的方式进行消除[17]。根据海底电缆宽方位数据炮点密集,且水层相关多次波在平面波域近似呈周期性的特点,本文采用共检波点道集平面波域水层相关多次波预测方法。

该方法首先对三维共检波点道集数据进行三维τ—p变换,将地震数据从时空域转到单频平面波域,然后利用该位置的水深信息计算多次波周期,并对波场进行延拓得到多次波模型,最后利用自适应匹配相减的方法将多次波从地震数据中减去。在平面波域进行多次波预测,充分利用了不同入射角多次波周期的稳定性,同时可以通过低阶多次波预测高阶多次波,从而实现所有水层相关多次波的合理预测。多次波在τ—p域周期的计算公式为:

(1)

其中,dt为多次波与一次波的时间延迟(s);h为检波点处水深(m);v为水速(m/s);px、py为x和y两个方向的射线参数。为避免产生假频,p的最大扫描范围应满足公式(2)的采样定理[18],即

(2)

其中,pmax为p值最大扫描值;p0为实际同相轴斜率;fmax为数据最大频率(Hz);Δx为该方向的空间采样间隔(m)。由于实际数据通常Δx较大,可在变换前将地震数据进行插值,以减小假频的影响。

2.3 全三维Radon域长周期多次波压制

海洋资料的多次波是无法通过单一方法完全压制的,即使经过前期多种方法压制后,依然会残留部分长周期多次波。抛物线Radon域滤波是压制长周期多次波的一种有效手段,其基本原理是CMP(Common Middle Point)道集经过动校正处理后,一次波被校平,多次波基本呈抛物线型。对其进行抛物线Radon变换后,根据多次波和一次波在Radon域的分布差异进行滤波,再经过反变换后就可以达到压制多次波的目的[19]。二维Radon域滤波需要道集按偏移距排列,对于二维观测系统或三维窄方位观测系统有较好的应用效果。但当方位角较宽时,不同方向的反射曲率不同,对于相同偏移距的地震道可能会存在走时差异,因此二维Radon域滤波会产生误差。

三维Radon变换不再把偏移距看作标量,而是考虑其方向性,因此更适合宽方位数据的多次波压制。三维Radon变换公式为:

t=τ+qxx2+qyy2

(3)

其中,x、y分别代表x、y两个方向的偏移距分量;qx、qy分别代表x、y两个方向的曲率参数。对于三维各向同性介质,常规三维Radon域滤波可以取得较理想的效果[19]。但在方位各向异性比较强的区域,各个方位的传播速度不同,地震波的波前不再是圆形,而是椭圆形。为了保持方位各向异性特征,Pierre Hugonnet提出了基于椭圆模型约束的三维Radon变换,提高了宽方位数据在Radon域的聚焦性。改进后的Radon变换公式为[20]:

(4)

其中,

为椭圆模型的快波方位;qx′、qy′分别为椭圆模型下快慢波方向的曲率参数。加入椭圆模型的约束后,三维Radon域滤波更适合存在方位各向异性的宽方位数据。

3 应用效果分析

3.1 工区情况

研究工区位于渤海湾中部凹陷,已钻井揭示深埋潜山发育规模性构造圈闭,但由于埋藏深、潜山内多次波发育,影响了油气田的勘探评价。于是在该区部署了12线12炮的OBC宽方位采集方式,其中炮线间距50 m,接收线间距300 m,炮点间距50 m,接收点间距25 m,电缆有效接收长度10 000 m,观测系统横纵比0.72,符合宽方位采集标准。基于此次采集的宽方位资料进行了针对性的多次波压制处理。

3.2 多次波压制效果

图3 双检合并前后剖面和频谱对比Fig.3 Stack profile and spectrum before and after dual-sensor combination

图3为基于τ—p域水陆检标定的电缆鬼波压制方法与传统方法对比。图3(a)为合并前的水检数据,箭头所指即是电缆鬼波,它的存在严重影响了剖面的波组关系,并带来频谱上的陷波。图3(b)为传统交叉鬼波法的合并结果,可以看到电缆鬼波得到了一定程度的压制,但由于能量标定不够准确,依然有大量鬼波残留,频谱上的陷波也未得到完全补偿。图3(c)为经过τ—p域标定后的合并结果,标定滑动时窗选择500 ms,可以看到电缆鬼波基本被压制干净,频谱上的陷波也得到了很好的补偿,达到了宽频处理的效果。通过对比可以看出,水陆检资料能量的精确标定可有效提高电缆鬼波的压制效果,同时也为后续多次波压制奠定基础。

电缆鬼波压制后,就可进行水层相关多次波的压制。图4(a)为横向偏移距为3 000 m的共检波点道集,可以看到中间道发育了大量水层相关多次波,这种多次波通过二维方法很难准确预测。图4(b)、图4(c)分别是三维平面波域预测的多次波模型以及多次波压制后结果,多次波预测周期根据该检波点处水深计算得出,可以看到压制后道集的多次波明显减少,与海底相关的鸣震得到了较好的压制,表明该方法对宽方位资料有很好的适用性。图5为该方法与SRME方法的应用效果对比,从叠加剖面对比可见,该方法将多次波压制得更彻底,压制后绕射波得到突显,地层特征更清晰。从频谱比较也可看出,使用该方法压制多次波后资料的低频和高频成分都得到拓宽,由多次波带来的陷波得到有效补偿。

在上述多次波压制后,对于周期较长、与一次波存在速度差异的多次波可采用Radon域滤波法进行压制。图6(a)为多次波压制前经过动校正的蝴蝶道集(按偏移距Y和偏移距X排列),一次波被校平,多次波呈抛物线型。图6(b)、图6(c)分别为二维与三维Radon域滤波结果,Radon域的上切范围都是200 ms,三维方法的各向异性抖动范围设为30 ms,可见二维滤波后依然有多次波残留,三维方法对多次波压制更为彻底。从二维(图6d)、三维(图6e)滤波分别去掉的多次波道集上也可以看出,三维方法比二维方法预测的多次波模型更完整,尤其是在近道的弧顶位置。图7展示的是三维Radon域压制多次波方法在蜗牛道集上的效果,压制多次波之前的道集可以看到同相轴周期性起伏现象,这是由于不同方位的速度差异引起的,是后续叠前反演的基础。经过三维Radon域滤波后,多次波得到有效压制的同时,方位各向异性特征得到了很好的保持,表明该方法对于宽方位资料具有很好的保真性。

图4 横向偏移距3 000 m的共检波点道集多次波压制效果Fig.4 Receiver record before and after multiple attenuation with transverse offset of 3 000 m

图5 三维平面波域多次波压制效果Fig.5 Stack profile and spectrum of multiple attenuation in 3D plane wave domain

图6 三维Radon域滤波与二维Radon域滤波对比Fig.6 Comparison between 3D Radon filtering and 2D Radon filtering

图7 三维Radon域滤波在蜗牛道集的效果Fig.7 Result of 3D Radon domain filtering on snail gather

图8展示的是3种多次波压制方法综合应用效果。图8(a)为多次波压制前水检叠加剖面,由于大量多次波的发育,剖面波组关系不明确,部分弱反射的一次波被覆盖。图8(b)为经过电缆鬼波、水层相关多次波、长周期多次波压制后的剖面,可以看出整个剖面的波组关系明显提升,不同地层的反射强弱关系清晰可辨,同时多次波压制后绕射波更加突出,为后续偏移成像提供了良好的数据基础。图9(a)、图9(b)分别为多次波压制前后自相关剖面,可以看出多次波压制前相关性较好,这是由周期性多次波造成的,而经过处理后周期性多次波明显减少。从图10的频谱对比也可以看出,多次波被合理压制后,由多次波引起的陷波得到补偿,高频和低频成分都得到拓宽,大大提高了资料的分辨率。

4 结 论

1)基于τ—p域信号标定的电缆鬼波压制方法充分考虑了宽方位采集时陆检信号的能量差异,实现了水陆检信号的高度匹配,保障了合并的准确性。

2)三维平面波域多次波压制方法,解决了时空域多次波周期不稳定的问题,提高了多次波模型预测的精度。

3)与二维Radon域滤波相比,基于椭圆约束的三维Radon域滤波方法不仅对多次波预测更准确,同时很好地保持了宽方位采集的方位各向异性特征,是宽方位资料长周期多次波压制的有效方法。

4)全三维多次波压制方法在取得良好效果的同时,也明显增加了计算机时,因此在实际应用过程中,要根据资料的横纵比,选择合适的多次波压制方法,实现处理效果和效率的最优化。

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