李錄明，賀玉山，羅省賢

（1.油氣藏地質及開發(fā)工程國家重點實驗室（成都理工大學），成都610059；2.大慶鉆探工程公司 物探一公司，黑龍江 大慶163357）

目前，適應任意介質的層析靜校正已是解決復雜表層靜校正問題的主要方法，并廣泛應用于二維、三維地震資料處理之中［1，2］。隨著三維勘探面積擴大及采集道數(shù)的增加，反演的三維表層模型體積增大，網格點增多，適應任意介質的層析靜校正處理的工作量激增（其中包括初至拾取的工作量和層析反演的工作量），占用人力資源及設備資源也越來越多（如多計算節(jié)點、多CPU等）。通常在處理大面積三維資料時，為了節(jié)約時間和設備資源，采用加大深度方向網格間距，減少網格點數(shù)的方法；但增大深度方向網格間距會降低反演模型的精度，影響層位分辨率。在處理靜校正問題中，由于各區(qū)域地表的差異及多樣性，對于一些特復雜地區(qū)，地表速度縱、橫向變化無規(guī)律，適應層狀介質的折射層析方法得不到好結果，因此用適應任意介質的層析靜校正的處理代價換取處理效果是有必要的。但在一些表層相對簡單地區(qū)，若仍使用適應任意介質的層析靜校正則代價太大，當深度方向網格間距取得較大時多層分層精度也受影響，這時應考慮采用多層層狀介質模擬，研究一種高效、高精度的初至波靜校正方法。針對以上問題，作者在研究適應任意介質的層析靜校正方法的基礎上［1，2］，研究了一套包括快速初至時間拾取、快速表層模型折射反演、快速計算低頻校正量及高頻校正量、快速地表一致性和地表非一致性時差校正方法的高效、高精度快速初至波靜校正方法軟件。

1 基本方法及流程

高效、高精度快速初至波靜校正的基本方法及流程如下：①用交互及自動初至拾取相結合的方法快速拾取初至時間；②對拾取初至時間進行折射時距曲線模擬，自動實現(xiàn)折射波分層，再進行折射層參數(shù)反演，可反演不受深度方向網格間距影響的表層層狀模型；③基于反演的表層模型，用直射線法計算靜校正量的低頻分量；④用計算的低頻分量對初至時間進行靜校正；⑤用低頻分量校正后的初至時間再次進行折射時距曲線擬合、自動分層，統(tǒng)計地表一致性靜校正量的高頻分量；⑥將低頻分量與高頻分量合并，完成地表一致性靜校正，或由反演模型通過波場延拓實現(xiàn)地表非一致性靜校正。

1.1 快速初至拾取方法

在初至波表層模型層析反演中，初至時間拾取正確與否決定著表層模型反演質量，因此初至拾取是非常重要的基礎工作，需要正確和細致。同時，初至時間拾取又是非常耗費時間的過程，既占用大量人力，又影響處理周期，因此需要有快速的拾取方法。本文采用以下快速方法。

1.1.1 炮集記錄重排序

將未按地理位置順序排列的炮集記錄重排為按地理位置順序排列的炮集記錄，利用相鄰炮的相似性提高初至自動拾取的效率。

1.1.2 自動初至拾取方法

將前一CSP炮集已拾取的初至作為參考，對當前CSP炮集進行自動初至拾取。基本方法是利用初至波的能量特征、波形特征、時距曲線特征和道間相關性進行自動檢測，步驟如下。

a.截去每道負半周信號（如果初至波為負極性，可先將記錄反轉極性）。

b.計算各道平均能量。c.按噪聲百分比去噪聲。d.在前一炮的參考時窗內，檢測各道最大極值點前所有的波形峰值點。

e.統(tǒng)計各道最大極值點處波形的平均寬度，作為信號的平均視周期。

f.根據平均視周期，由最大極值點處的波峰向小時間方向搜索初至起跳點。

g.線性擬合初至時間，控制偏差量。

在實際資料處理中，可根據需要按上述過程進行適當?shù)牡幚怼?/p>

1.1.3 交互拾取與自動拾取相結合

采用交互拾取方法，大間隔人工（半自動）拾取若干炮作為控制點，再自動拾取其他炮，經交互檢查，并對上述過程進行適當?shù)牡?，可極大地提高初至拾取效率及精度。圖1為對某炮自動拾取的部分初至。

1.2 快速折射層析反演方法

在低速的表層層狀介質中容易產生折射。按照折射波理論，折射波時距曲線為直線，多層折射波時距線為折線段。折射波反演的關鍵是檢測或識別各層的時距線段，然后再根據折射波時距方程反演地表地層的速度和厚度。

1.2.1 折射波線性擬合及二分法自動分層方法

在精確拾取的初至時間基礎上，自動追尋各層折射波時距線的拐點是自動分層的關鍵。由于折射波時距線是直線或近似為直線，不同速度地層的折射波時距線段斜率不同，兩層折射波時距線段之間必存在一拐點，因此，拐點成為由折射波時距線的斜率變化來分層的依據。本文采用二分法自動完成追尋各層折射波時距線的拐點，其方法如下：將三維CSP各道按炮點左右（x方向）分為兩部分，對每一部分再按炮檢距大小將初至排列為二維時距曲線，先將時距曲線一分為二，對每一段再一分為二，分隔點在段內采用逐點變化，可得多個分段，對每個分段均采用線性擬合的方法，判別各段的擬合誤差，應用極大優(yōu)化估計理論，即可自動找到第一分段中的最大拐點。由2個第一分段中的最大拐點可將時距曲線分為3段，以最大拐點為界，再在每一段中用上述二分法尋找是否還有拐點，若有拐點，記錄拐點，再次二分；依此類推，從而達到自動分層，同時可得各層直線的斜率和截距，為反演奠定基礎。這種方法不需要初始條件，如層數(shù)、速度、厚度等，完全自動分層。圖2為初至時間自動擬合分層結果，圖中的點描述了初至時間，實線為分段結果。圖中以x＝0為界，兩邊各有4個折線段。

圖1 自動拾取的某炮集的部分初至時間Fig.1 The automatically－picked up partial first arrival time of one shot

圖2 初至時間擬合自動分層結果Fig.2 The automatically layered－built result by first arrival time fitting

1.2.2 反演各層速度及厚度

已知各層折射波時距線段的斜率和截距，即可知各層的速度vi和t0i，然后用下式逐層計算層厚度：

式中：di為層厚度；αi為入射角或臨界角。

對每個炮點分別求所在位置的速度模型，將其分布在排列所在的平面，再按同坐標統(tǒng)計疊加并取均值，即為反演的速度模型。

1.3 快速計算低頻校正量及高頻校正量

靜校正量分為低頻及高頻兩部分，低頻量一般與表層模型有關，而高頻量具有隨機性和統(tǒng)計性。

1.3.1 低頻靜校正量計算

根據反演所得的二維、三維速度模型，用射線法計算炮點、接收點的靜校正量，并顯示地形高程、靜校正量平面圖。

1.3.2 初至波高頻靜校正量計算

反演模型計算的靜校正量主要以低頻分量為主。在對炮集初至進行低頻分量校正的基礎上，通過初至分段線性擬合，求取各道時間與擬合線的差值即為高頻時差分量。再對同一炮點及接收點進行時差統(tǒng)計分離，可求得各炮點及接收點的高頻靜校正量。

用計算的高、低頻校正量進行常規(guī)時差靜校正，即為地表一致性靜校正，這是靜校正量應用方法之一。

1.4 地表非一致性時差校正

地表一致性靜校正方法建立于反射波射線在表層垂直傳播的基礎之上。實際中，由于炮檢距、反射深度以及表層速度結構的不同，很難保證反射波射線在表層垂直傳播。因此，地表一致性很難保證，故靜校正量在大多數(shù)情況下具有地表非一致性。對于如何實現(xiàn)地表非一致性時差校正，本文的思路及方法如下：根據波動理論，地震波無論在深層或淺層的傳播規(guī)律均滿足波動方程。如果已知表層速度模型，通過求解波動方程延拓地震波場，則可再現(xiàn)波在表層的傳播過程［3］。因此，用波場延拓的方法將非規(guī)則地表激發(fā)和接收的地震波延拓到某一穩(wěn)定高速層界面上，作為該高速層界面上激發(fā)和接收的地震波場，然后再用替換速度延拓到基準面，即可消除表層速度變化對地震波的影響；而且這種消除時差的處理以波動理論為基礎，能自適應各種復雜的速度模型和波的傳播路徑，從而可解決表層曲射線傳播和變時差校正的難題。該方法即可稱為地表非一致性時差校正。

在波場延拓變時差校正過程中，低頻校正可直接用表層模型通過波場延拓實現(xiàn)，而高頻量是直接對道集校正。本文采用了并行計算［4］快速實現(xiàn)波動方程波場延拓變時差校正。

2 應用實例

用以上方法處理了二維及三維地震資料，圖3為二維地震資料層析靜校正結果對比圖，其中圖3－A為本文反演的二維表層模型，圖3－B為利用微測井加靜校正商業(yè)軟件計算校正量得到的疊加剖面，圖3－C是由本文反演模型的高、低頻校正量處理的疊加剖面。

圖3 二維地震資料層析靜校正結果對比圖Fig.3 Comparison of the tomographic static correction results of 2－D seismic data

圖4為三維地震資料層析靜校正結果對比圖，其中圖4－A為本文反演的三維表層模型，圖4－B為利用微測井加靜校正商業(yè)軟件計算校正量得到的疊加剖面，圖4－C是由本文反演模型的高、低頻校正量處理的疊加剖面。圖5為反演的三維表層模型常規(guī)靜校正與波場延拓變時差校正結果對比圖，其中圖5－A為反演的三維表層模型常規(guī)靜校正疊加剖面（地表一致性），圖5－B為反演的三維表層模型波場延拓變時差校正疊加剖面（地表非一致性）。由處理結果可見，本文反演模型靜校正效果優(yōu)于微測井加靜校正商業(yè)軟件計算校正量效果，波場延拓變時差校正（地表非一致性）效果優(yōu)于常規(guī)靜校正（地表一致性）效果。

3 結束語

質量好且效率高的處理方法是地震資料處理中追求的目標，因此對地表不十分復雜、但靜校正問題仍然很嚴重的地區(qū)，采用快速高精度初至波靜校正的處理是很有必要的。本文方法可同時計算低頻及高頻校正量，不但可校正構造形態(tài)，而且可提高成像效果，還可通過波場延拓進行變時差校正，實現(xiàn)地表非一致性時差校正。實際資料處理表明，該方法的處理效率是同規(guī)模網格層析反演的上千倍（例如，在單CPU上反演40km的二維模型僅需幾秒），在保證高精度的同時顯著提高了處理效率。

圖4 三維地震資料層析靜校正結果對比Fig.4 Comparison of the tomographic static correction results of 3－D seismic data

圖5 三維表層模型常規(guī)靜校正與波場延拓變時差校正結果對比Fig.5 Comparison for normal static correction and variable time correction of wave－filed continuation based on 3－D surface model

［1］李錄明，羅省賢，趙波.初至波表層模型層析反演［J］.石油地球物理勘探，2000，35（5）：559－564.Li L M，Luo S X，Zhao B.Tomographic inversion of first break in surface model［J］.Oil Geophysical Prospecting，2000，35（5）：559－564.（In Chinese）

［2］李錄明，羅省賢.復雜三維表層模型層析反演與靜校正［J］.石油地球物理勘探，2003，38（6）：636－641.Li L M，Luo S X.Tomographic inversion for 3－D complex near－surface model and static correction［J］.Oil Geophysical Prospecting，2003，38（6）：636－641.（In Chinese）

［3］李錄明，羅省賢.波場延拓表層模型校正［J］.石油地球物理勘探，2001，36（5）：572－583.Li L M，Luo S X.Surface model correction by wavefield continuation［J］.Oil Geophysical Prospecting，2001，36（5）：572－583.（In Chinese）

［4］羅省賢，李錄明.三維表層模型層析反演并行化程序設計與研究［J］.成都理工大學學報：自然科學版，2004，31（1）：77－80.Luo S X，Li L M.Parallel study and realization for tomographic inversion of 3Dsurface velocity model［J］.Journal of Chengdu University of Technology（Science ＆ Technology Edition），2004，31（1）：77－80.（In Chinese）

［5］李錄明，羅省賢.深度域波動方程偏移速度建模方法及應用［J］.成都理工大學學報：自然科學版，2004，31（6）：699－702.Li L M，Luo S X.Method for building wave equation migration velocity model in depth domain and its application［J］.Journal of Chengdu University of Technology（Science ＆ Technology Edition），2004，31（6）：699－702.（In Chinese）

［6］羅省賢，李錄明.交互三維速度模型建立方法及軟件系統(tǒng)的實現(xiàn)［J］.成都理工學院學報，1999，26（1）：42－47.Luo S X，Li L M.An interactive method of building 3Dvelocity model and the realization of the system［J］.Journal of Chengdu University of Technology，1999，26（1）：42－47.（In Chinese）

［7］羅省賢，何大可.基于MPI的網絡并行計算環(huán)境及應用［M］.成都：西南交通大學出版社，2001.Luo S X，He D K.Network Parallel Computing Environment and Application Based on MPI［M］.Chengdu：Publisher of Southwest Jiaotong University，2001.（In Chinese）