曾 葫，裴圣良，湯小明

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，北京 100083；2.桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，桂林 541000； 3.中國煤炭地質(zhì)總局勘查研究總院，北京 100039)

AVO反演預(yù)測煤層瓦斯富集區(qū)

曾 葫1，裴圣良2,3，湯小明1

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，北京 100083；2.桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，桂林 541000； 3.中國煤炭地質(zhì)總局勘查研究總院，北京 100039)

以趙家寨煤礦為例，對疊前地震數(shù)據(jù)進行濾波、超道集、保幅等一系列處理，得到高信噪比的疊前地震數(shù)據(jù)，進而計算出多種AVO(振幅隨偏移距的變化Amplitude Versus Offset)屬性。通過多種AVO屬性與實際鉆孔含氣量的線性分析，認為極化量屬性(PM)具有較好的相關(guān)性。對PM屬性進行Kriging內(nèi)插值，最終得到勘探區(qū)煤層含氣量分布。為驗證AVO反演預(yù)測煤層瓦斯富集區(qū)的準確性，選取礦區(qū)14采區(qū)18個鉆孔進行對比，結(jié)果表明，預(yù)測的瓦斯含量平均誤差為0.95%，最大誤差也小于1.5%，均在誤差范圍內(nèi)，可見利用AVO反演能夠比較準確的圈定瓦斯富集區(qū)。

瓦斯富集區(qū)；AVO反演；極化量屬性；Kriging插值

0 引言

傳統(tǒng)的煤層瓦斯預(yù)測方法是利用鉆孔信息，結(jié)合多元回歸數(shù)學(xué)方法對煤層瓦斯富集區(qū)進行預(yù)測[1]，這種方法只有在鉆孔揭露點具有較高的準確性，對于大面積、構(gòu)造復(fù)雜的煤層來說，并不能有效的預(yù)測瓦斯富集區(qū)。

相對于傳統(tǒng)鉆井預(yù)測方法的單點性，煤田三維地震具有較大優(yōu)勢，其在勘探區(qū)內(nèi)5m或10m的控制距離保證了在任意方向上剖面數(shù)據(jù)的連續(xù)性，可以彌補傳統(tǒng)方法的不足。

1 方法原理

AVO技術(shù)是利用反射系數(shù)隨入射角變化的原理，在疊前道集上分析振幅隨偏移距變化的規(guī)律，求取巖石的彈性參數(shù)、研究巖性及檢測烴類物質(zhì)的重要技術(shù)。

Zoeppritz方程描述了P波與S波入射至界面時各自產(chǎn)生的反射、透射的P波和S波之間關(guān)系。設(shè)有兩層各向同性的介質(zhì)，當?shù)卣鹂v波非垂直入射(即非零偏移距)時，在彈性界面上會產(chǎn)生反射縱波、反射橫波、透射縱波和透射橫波。如圖1所示。

圖1 入射波、反射波、透射波之間的關(guān)系Figure 1 Relationships among incident wave, reflection wave and transmission wave

Zoeppritz方程是一個由入射角、反射角、透射角、界面上下巖石縱(橫)波速度、界面上下巖石密度為未知量而組成的一個四階矩陣方程組。要想求解這個方程組是十分困難的，并且其解析解的表達式也十分復(fù)雜，直接分析參數(shù)對反射系數(shù)的影響是困難的。人們希望找到一種形式簡單，精確方便的簡化公式，許多學(xué)者對反射系數(shù)的公式進行了近似，有Bortfeld、Hilterman、Aki和Richards、Shuey等多種近似公式[6-9]。本次反演采用的近似公式是Aki和Richards近似及Shuey近似。

Aki和Richards認為，在大多數(shù)的情況下，相鄰兩層介質(zhì)的彈性參數(shù)變化較小，即ΔυP/υP、ΔυS/υS、Δρ/ρ和其他值相比為小值，因此可以省略它們的高次項，故其縱波的反射系數(shù)R(θ)如式(1)表示：

(1)

其中，ΔυP、ΔυS和Δρ分別為反射界面兩側(cè)介質(zhì)縱波速度、橫波速度和密度的平均值，即：

υP=(υP1+υP2)/2，υS=(υS1+υS2)/2 ，

ρ=(ρ1+ρ2)/2 ；

ΔυP、ΔυS和Δρ分別為反射界面兩側(cè)介質(zhì)縱波速度、橫波速度和密度的差值，即

ΔυP=υP2-υP1，ΔυS=υS2-υS1，Δρ=ρ2-ρ1；

θ為縱波入射角與縱波透射角的平均值，即

θ=θ1+θ2/2 .

以Aki和Richards近似為基礎(chǔ)，通過對其重新組合，Shuey得到一個隨著入射角變化的近似線性公式(2)：

這倒提醒了柳紅。剛才她的大腦突然跳閘，現(xiàn)在終于恢復(fù)了思維，想起自己為什么穿梭這片狀況很不一般的玉米地，忙便朝蘇秋琴背后的方向指了指：“我去抓小偷！我去抓小偷！”就拔腿跑了，跑得跟個小偷似的。

(2)

上式中運用了了簡化公式：

σ和Δσ分別為反射界面兩側(cè)介質(zhì)的泊松比的平均值和差值。

從此可以看出，Shuey近似公式是通過側(cè)重泊松比(σ和Δσ)而不是橫波速度來進行AVO研究。

2 AVO反演

本次AVO反演主要技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 AVO反演技術(shù)路線Figure 2 AVO inversion technical route

通過這個過程希望能獲得與地下實際情況比較符合的截距和梯度信息，為了實現(xiàn)這一目的，主要通過對比測井的AVO響應(yīng)與實際地震資料的響應(yīng)是否一致。當測井資料可靠時，以測井資料為準，當實際地震資料的振幅信息可靠時，以實際地震資料為準。比較而言，本勘探區(qū)內(nèi)的測井資料比較齊全，因此以測井資料為準調(diào)整地震資料的振幅信息。

2.1 速度場建立及角道集的生成

求解AVO的截距和梯度等相關(guān)信息，需要知道入射角、透射角。根據(jù)斯奈爾定理可知，這些信息可根據(jù)層速度求取，層速度場的建立方法主要有兩種：一是根據(jù)地震資料處理得到的均方根速度，轉(zhuǎn)換成層速度；二是根據(jù)測井的速度信息建立速度場。通過對該礦區(qū)的研究表明，用測井資料建立的速度場精度和效果比較好，主要是由于測井資料的在縱向上具有較高的分辨率，與地下介質(zhì)的情況更為吻合。根據(jù)建立的速度場進行角度集的生成。根據(jù)該區(qū)的資料分析可得，本次勘探區(qū)內(nèi)的入射角為0～40°，在局部變觀區(qū)域可達到45°。

2.2 橫波速度近似

根據(jù)地震波動力學(xué)原理可知，可以利用介質(zhì)的縱波、橫波、密度三個參數(shù)來計算地震數(shù)據(jù)的截距和梯度。由于實際地震資料中缺乏橫波測井資料，而Castagna(1985)通過實際的實驗數(shù)據(jù)和現(xiàn)場測量分析了不同巖石縱橫波速比的變化規(guī)律，對于某些巖石來說，其υp/υs非常穩(wěn)定，得到經(jīng)驗公式如式(3)：

υS=0.86·υp-1.17 .

(3)

此處速度單位為km/s。這個公式具有一定的局限性，但是在沒有其他數(shù)據(jù)或者無法獲得其它關(guān)系式時，該公式是比較有用的。

2.3 濾波處理

地震數(shù)據(jù)的噪聲往往覆蓋了很多有用的地質(zhì)信息，為了突出這些信息，就需要對地震數(shù)據(jù)進行濾波處理。利用疊前地震數(shù)據(jù)的濾波處理，目的是為了有效壓制面波及其他噪聲的干擾，提高地震數(shù)據(jù)的信噪比，減少干擾波給地震解釋帶來的假象，為后面的AVO反演預(yù)測煤層瓦斯富集區(qū)提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。從圖3和圖4的對比中可以看出，濾波處理對噪聲壓制的效果明顯，有效的提高了地震數(shù)據(jù)信噪比。

圖3 Xline 248CMP道集時間剖面Figure 3 X line 248 CMP trace gather time section

圖4 Xline 248濾波后道集時間剖面Figure 4 Xline 248 CMP trace gather time section after filtering

2.4 大道集分析

本區(qū)的地震資料，在10m×10m面元內(nèi)的覆蓋次數(shù)為24次。這對于疊前地震數(shù)據(jù)來說，往往不能滿足統(tǒng)計性分析的需要，因此需要進行擴大面元分析，形成大道集，從而進一步提高資料的信噪比。本次反演使用的大道集為20m×20m，處理后的覆蓋次數(shù)約為12×8=96次，很明顯的可以看到在大道集上，振幅隨著偏移距具有明顯的變化規(guī)律。如圖5和圖6所示。

圖5 Inline1 54大道集時間剖面Figure 5 Inline 54 large trace gather time section

圖6 Xline 218大道集時間剖面Figure 6 Xline 218 large trace gather time section

2.5 保幅處理

由于地震在地下傳播的過程中，振幅受到介質(zhì)吸收、球面擴散[10]等多種因素的影響，因此還需要通過一定的保幅處理[11]，恢復(fù)地震資料原有的振幅特征。

由于保幅處理后的地震數(shù)據(jù)得到的AVO現(xiàn)象不一定符合煤層頂板負截距正梯度、底板正截距負梯度的規(guī)律。所以保幅處理是否合適，依據(jù)是選取井附近的地震資料，分析其振幅隨偏移距變化規(guī)律，然后與井資料的振幅隨偏移距變化規(guī)律對比，看兩者之間是否具有一致性。如果實際地震資料的AVO現(xiàn)象與井資料差別比較大，則需要進一步進行地震資料的保幅處理。

2.6AVO最優(yōu)屬性選擇及含氣量預(yù)測

對疊前地震數(shù)據(jù)進行AVO反演，得到截距(A)和梯度(B)兩種AVO屬性。進一步對這兩種屬性進行數(shù)學(xué)運算，就可以得到多種AVO屬性。

AVO解釋的目的就是要把AVO屬性與巖性信息聯(lián)系起來，揭示AVO屬性的地質(zhì)意義。首先分析AVO屬性的獲取方法，得到每一種屬性與地質(zhì)參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，最后結(jié)合研究區(qū)的地質(zhì)概況和地球物理特點，建立本區(qū)地質(zhì)異常的AVO識別標志(即最相關(guān)屬性)。

整理勘探區(qū)內(nèi)實際的鉆孔含氣量數(shù)據(jù)，把多種AVO屬性分別與實際鉆孔數(shù)據(jù)進行比對，做出線性相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表1。選取其中相關(guān)性最高的一種AVO屬性來預(yù)測煤層瓦斯含氣量。

表1 趙家寨煤礦AVO屬性與含氣量之間的線性關(guān)系Table 1 Linear relationship between AVO attributes and gas content in Zhaojiazhai coalmine

通過多種AVO屬性與實際鉆孔含氣量的線性分析，結(jié)果表明極化量屬性PM(通過A的協(xié)方差矩陣計算獲得)的相關(guān)系數(shù)最高，故選取極化量PM為最優(yōu)AVO屬性，其與鉆孔含氣量相關(guān)性分析如圖7，以之為基礎(chǔ)進行Kriging內(nèi)插值，得到最終的勘探區(qū)煤層含氣量分布圖(圖8)。

圖7 PM屬性相關(guān)性分析Figure 7 PM attributes correlativity analysis

圖8 趙家寨煤礦14采區(qū)二1煤層噸煤含氣量分布Figure 8 Coal II1 gas content per ton distribution in No.14 winning district, Zhaojiazhai coalmine

2.7 誤差分析

為了檢查反演預(yù)測煤層瓦斯富集區(qū)的準確性，需對比實際鉆孔資料對其進行誤差統(tǒng)計。如表2所示，誤差分析的結(jié)果表明，AVO反演預(yù)測的瓦斯含量的相對誤差在1.5%以內(nèi)(一般誤差范圍不超過5%)，能夠比較準確的圈定瓦斯富集區(qū)。

表2 趙家寨煤礦14采區(qū)鉆孔含氣量預(yù)測及誤差分析Table 2 Borehole gas content prediction and error analysis in No.14 winning district, Zhaojiazhai coalmine

續(xù)表2 趙家寨煤礦14采區(qū)鉆孔含氣量預(yù)測及誤差分析Table 2 Borehole gas content prediction and error analysis in No.14 winning district, Zhaojiazhai coalmine

3 結(jié)束語

該礦區(qū)預(yù)測結(jié)果和實際鉆孔資料的誤差分析表明，AVO反演預(yù)測的煤層瓦斯富集區(qū)符合實際情況，能夠有效的指導(dǎo)煤礦的安全生產(chǎn)。

傳統(tǒng)的方法僅僅利用鉆孔含氣量內(nèi)插值得方法，在鉆孔密集的地方能有較好的準確性，但在鉆孔資料少，構(gòu)造復(fù)雜的地方，就會由于鉆孔的單點性和地質(zhì)體的不連續(xù)性無法準確預(yù)測煤層含氣量的分布。

相較于傳統(tǒng)方法，AVO反演選取的極化屬性考慮了子波的影響，容易將AVO異常從AVO背景值中分離出來，對AVO異常的解釋很有利，同時較大極化屬性的線性相關(guān)系數(shù)直接指示了含氣的存在，模糊性減小。結(jié)合鉆孔含氣量的數(shù)據(jù)，既能在有鉆孔數(shù)據(jù)的區(qū)域有很好的預(yù)測效果，也能在缺少鉆孔數(shù)據(jù)、構(gòu)造復(fù)雜的區(qū)域，利用三維地震數(shù)據(jù)的連續(xù)性，通過AVO多屬性反演很好的預(yù)測煤層含氣量，圈定煤層瓦斯富集區(qū)。

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Coal Seam Gas Enrichment Region Prediction through AVO Inversion

Zeng Hu1, Pei Shengliang2,3and Tang Xiaoming

(1.School of Geosciences and Surveying Engineering, CUMTB, Beijing 100083; 2.College of Earth Sciences, Guilin University of Technology, Guilin, Guangxi 541000; 3.Exploration and Research Institute, CNACG, Beijing 100039)

Taking the Zhaojiazhai coalmine as an example, carried out a series processing of filtering, trace super-gathering and amplitude preserving to get high signal-to-noise ratio, and then computed amplitude vary with offset (AVO) attributes. Through multiple AVO attributes and actual borehole gas contents linear analysis considered that the polarization magnitude (PM) attributes have better correlativity. The PM attributes Kriging interpolation has finally gotten the coal seam gas content distribution in the prospecting area. To verify the accuracy of coal seam gas enrichment regions from AVO inversion prediction have carried out comparison of 18 boreholes in mine area No.14 winning district. The result has shown that the average error of predicted gas contents is 0.95%, the maximum less than 1.5%; thus all within allowable error range. It is clear that the AVO inversion can delineate gas enrichment region rather accurate.

gas enrichment region; AVO inversion; PM attribute; Kriging interpolation;

10.3969/j.issn.1674-1803.2017.07.16

1674-1803(2017)07-0070-05

國家自然科學(xué)基金項目(41402143)

曾 葫(1991—)，男，重慶市開縣人，碩士研究生，從事地震資料解釋，反演方面的研究。E-mail：hoo_tsang@foxmail.com

2017-03-23

責(zé)任編輯：孫常長

文獻標識碼：A