王 若,張 帥,劉 曉,祝有海,李志偉

(中國地質(zhì)調(diào)查局非常規(guī)油氣地質(zhì)重點實驗室,北京100083)

羌塘盆地位于青藏高原北部,面積約為1.8×105km2。盆地內(nèi)有北羌塘坳陷、南羌塘坳陷和中央隆起帶3個次級構(gòu)造單元。發(fā)育了巨厚的中生代海相沉積地層,三疊系、侏羅系地層廣泛分布。近些年的研究表明,上三疊統(tǒng)地層為羌塘盆地油氣生成和天然氣水合物成藏最好的目的層系[1-5]。此次研究的主要目的層為上三疊統(tǒng)甲丕拉組(T3j)、波里拉組(T3b)和巴貢組(T3bg)地層。在晚三疊世沉積時期,研究區(qū)內(nèi)整體以淺水三角洲-碳酸鹽巖臺地相沉積為主,沉積巖性主要為碎屑巖和碳酸鹽巖。其中,研究區(qū)南部抱布德一帶沉積環(huán)境主要為臺地相和三角洲相,沉積水體較淺,水動力較強(qiáng),物源供應(yīng)較豐富,地層厚度大;研究區(qū)北部沉積環(huán)境以水體相對較深的陸棚相為主,物源供應(yīng)相對減少,地層厚度減薄,總體上呈現(xiàn)出基本對稱的地層結(jié)構(gòu)[6-8]。

雀莫錯地區(qū)位于羌塘盆地的北羌塘坳陷帶東部的雀莫錯與各拉丹東山之間,區(qū)內(nèi)地形起伏大,地形切割強(qiáng)烈,地貌形態(tài)多樣,既有高山區(qū)的冰川侵蝕作用形成的地貌,也有山麓地帶發(fā)育的冰磧堤以及低山區(qū)的谷地、洼地或湖泊、河谷相間地貌。由于地表條件復(fù)雜,研究區(qū)內(nèi)采集得到的地震資料信噪比較低,采用傳統(tǒng)的處理流程得到的地震剖面,其分辨率與橫向連續(xù)性均較差。而反褶積作為一種反演反射系數(shù)序列的方法,可應(yīng)用于雀莫錯地區(qū)地震資料的優(yōu)化處理,從而有效解決上述問題。

由于地震道的帶限特性,反褶積問題通常是病態(tài)的。由此得到的反射系數(shù)形式通常有無窮多組,需要施加適當(dāng)?shù)募s束從而獲得合適的結(jié)果[9]。在此前的研究中,柯西準(zhǔn)則[10]和L1范數(shù)[11]已被廣泛應(yīng)用于稀疏反射系數(shù)反演。MALLAT等[12]于1993年首先介紹了基于過完備字典的信號分解理論,并提出了匹配追蹤算法(MP)。匹配追蹤算法將信號擴(kuò)展為一個冗余字典中的小波(或原子)的線性疊加。通過尋找最符合條件的小波并計算它與原始地震道之間的殘差,反復(fù)迭代直至殘差的能量低于預(yù)設(shè)的閾值,從而得到反射系數(shù)序列的最優(yōu)解[13-16]?；诙嗤ǖ赖钠ヅ渥粉櫵惴?MCMP)則進(jìn)一步提高了空間的連續(xù)性,并且獲得了高分辨率的時頻譜[17]。在地震反射系數(shù)反演的方法中,基追蹤算法是一個相對較新的算法[18-20]。在使用該方法進(jìn)行反演的過程中,由奇、偶偶極子組成字典用于分解反射系數(shù)對,通過使用對數(shù)障礙法求得系數(shù)向量,并將獲得的系數(shù)乘以字典從而得到反射系數(shù)序列。將該方法用于求解欠定線性方程組時,獲得的解是唯一并且稀疏的,這一特性說明基追蹤算法適用于求解稀疏反射系數(shù)反演問題。然而,以上介紹的傳統(tǒng)方法是一個基于單道的過程,即每一道的反射系數(shù)獨立進(jìn)行反演,因此獲得的反射系數(shù)剖面通常缺乏橫向連續(xù)性。

針對雀莫錯地區(qū)采集到的地震數(shù)據(jù)信噪比低,傳統(tǒng)的處理流程得到的地震剖面連續(xù)性較差的特點,本文將F-X預(yù)測濾波[21]與傳統(tǒng)的基追蹤算法結(jié)合起來,對雀莫錯地區(qū)的二維地震資料進(jìn)行了有針對性的處理,將預(yù)測算子與反褶積流程相結(jié)合,最終獲得了分辨率高、地下結(jié)構(gòu)連續(xù)性較好的地震反射剖面。

1 基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法

假設(shè)地層介質(zhì)為一系列具有固定速度和密度的水平層狀介質(zhì),地震記錄道可表示為反射系數(shù)和子波的褶積:

(1)

式中:d(t)為實際觀測地震記錄;w(t)為地震子波;r(t)為待求反射系數(shù);n(t)為噪聲。子波一般可通過高階統(tǒng)計法求得[22-23]。

為了利用基追蹤算法求解反射系數(shù),可將反射系數(shù)剖面看作一系列地層反射系數(shù)對的疊加,而反射系數(shù)對可進(jìn)一步表示為偶反射對(re)和奇反射對(ro)的加權(quán)疊加,如圖1所示。

圖1 反射系數(shù)對可表示為偶反射對(re)和奇反射對(ro)的加權(quán)疊加

因此,反射系數(shù)序列可表示為:

式中:Δt為采樣率;nΔt為兩個反射層之間的時間厚度;an,l和bn,l表示相應(yīng)的反射系數(shù)對的權(quán)重系數(shù);l用于調(diào)整該奇或偶反射對在地震道上的位置,可上移或下移,稱為地震道時序?？紤]到所有可能的地層厚度,n的范圍可以從1變化到表示最大地層厚度的常數(shù)nmax。

進(jìn)一步將(2a)式寫為矩陣矢量相乘的形式,可以得到:

(3)

式中:r表示反射系數(shù)的向量形式;m是由an,l和bn,l構(gòu)成的系數(shù)的向量形式;G′是由奇、偶偶極子組成的楔形反射矩陣。因為楔形模型是用于分解反射系數(shù)的過完備字典,系數(shù)向量m通常比r更加稀疏,意味著m更適于在稀疏約束條件下求解。

根據(jù)(1)式所描述的褶積模型,(3)式等號兩側(cè)都可以與子波進(jìn)行褶積,從而得到地震道的矩陣矢量相乘形式:

(4)

式中:d表示地震道的向量形式;G是子波與G′褶積得到的楔形地震響應(yīng)矩陣。從公式(3)可知待求的未知量為an,l及bn,l,與公式(4)中的未知量相同,因此可以利用基追蹤算法基于輸入的地震道信號,已知的子波及楔形反射矩陣求得這些未知量,并且代入公式(3),從而獲得最終的反射系數(shù)。

在反演過程中,系數(shù)向量m的初始值由下式求得:

(5)

基于初始模型,m可以通過最小化目標(biāo)函數(shù)((6)式)求得:

(6)

式中:λ為控制數(shù)據(jù)殘差及L1范數(shù)模型約束兩者平衡的權(quán)衡參數(shù)。在基追蹤算法中,(6)式可以轉(zhuǎn)換為一個線性規(guī)劃問題,并可以利用原始對偶對數(shù)障礙法加以求解[24-25]。得到矢量m后,反射系數(shù)可以通過公式(3)求得。

一個含有平層和傾斜結(jié)構(gòu)的合成地震數(shù)據(jù)(圖2a)被作為輸入來驗證傳統(tǒng)基追蹤方法的有效性。圖2b為采用傳統(tǒng)基追蹤算法得到的反射系數(shù)剖面,可見,其結(jié)果非常干凈,并具有連續(xù)的結(jié)構(gòu)。

圖2 合成地震數(shù)據(jù)(a)及采用傳統(tǒng)基追蹤算法得到的反射系數(shù)剖面(b)

以上合成地震數(shù)據(jù)的實例表明了基追蹤算法的有效性。然而,當(dāng)輸入地震道的信噪比較低時,反演得到的反射系數(shù)剖面橫向連續(xù)性將會變差。圖3a為添加了隨機(jī)噪聲后的合成地震數(shù)據(jù)(信噪比為2.0),圖3b為利用基追蹤算法得到的反射系數(shù)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn),直接使用基追蹤算法求解時,可以去除絕大多數(shù)的噪聲,但一些有效的地震信號也會被破壞,從而影響了剖面的橫向連續(xù)性。為了進(jìn)一步提高在低信噪比背景下得到的反射系數(shù)的連續(xù)性,將F-X預(yù)測濾波與傳統(tǒng)基追蹤算法相結(jié)合用于低信噪比地震數(shù)據(jù)的反射系數(shù)求取。

F-X預(yù)測濾波方法基于以下假設(shè),即地震信號圖像可以由頻域中一系列線性相干的反射疊加組成。在此假設(shè)條件下,地震信號是嚴(yán)格的正弦形式,并在頻域具有可預(yù)測性。因此,對某一固定頻率f,某一道地震信號可以通過其相鄰的地震道預(yù)測獲得:

(7)

圖3 添加噪聲的合成地震數(shù)據(jù)(信噪比為2)(a)與采用傳統(tǒng)基追蹤算法得到的反射系數(shù)剖面(b)

地震信號。

由于輸入的地震信號和反演得到的反射系數(shù)有相似的空間連續(xù)性,根據(jù)其可預(yù)測性,反射系數(shù)可表示為:

(8)

式中:Ri和R′分別表示頻域中平滑之后及之前的反射系數(shù)。

基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法具體步驟描述如下[26-27]。

步驟1:使用傳統(tǒng)的基追蹤算法計算反射系數(shù)r′。

步驟2:對求得的r′應(yīng)用F-X預(yù)測濾波得到濾波后的反射系數(shù)r,從而有效去除反射系數(shù)剖面上的噪聲,增強(qiáng)剖面的橫向連續(xù)性。需要指出的是,F-X預(yù)測濾波在頻域中進(jìn)行,而基追蹤算法在時間域中實現(xiàn),因此,在實際操作中,必須先利用傅里葉變換將反射信號轉(zhuǎn)換到頻域,待預(yù)測濾波完成后再變換回時間域。

步驟3:根據(jù)(1)式將濾波后得到的反射系數(shù)r與已知的子波褶積,得到合成地震記錄d。

步驟4:利用(5)式重新計算系數(shù)向量m的初始值。

步驟5:重復(fù)基追蹤算法流程,根據(jù)步驟4中得到的最新初始值m,迭代最小化目標(biāo)函數(shù)直至獲得滿意的結(jié)果。

根據(jù)地震道的可預(yù)測性,采用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法可以有效提高最終反射系數(shù)剖面的橫向連續(xù)性。為了驗證算法的效果,將添加噪聲的合成地震記錄(圖3a)作為輸入地震信號來進(jìn)行效果分析,結(jié)果如圖4所示,可以看出,相比于傳統(tǒng)的基追蹤算法,采用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法能夠獲得更干凈和更連續(xù)的反射系數(shù)剖面。

圖4 采用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法得到的合成地震數(shù)據(jù)(添加了噪聲)反射系數(shù)剖面

2 實際地震數(shù)據(jù)處理及效果分析

以雀莫錯地區(qū)QMC13線為例進(jìn)行實際地震數(shù)據(jù)處理及效果分析。如圖5所示,由于在雀莫錯地區(qū)采集時使用的是可控震源,導(dǎo)致單炮記錄上初至難以拾取,靜校正問題突出。同時,由于全區(qū)不同位置上的單炮記錄的信噪比及目的層品質(zhì)均較低,主要存在面波、聲波、線性干擾、異常振幅和高低頻噪聲等(圖6),原始疊加能量縱向衰減快,橫向變化大,平面上同一測線炮間能量不均衡,導(dǎo)致產(chǎn)狀無法識別。

圖5 雀莫錯地區(qū)單炮記錄(一)

圖6 雀莫錯地區(qū)單炮記錄(二)

在雀莫錯地區(qū)二維地震資料的處理流程中,針對初至難以拾取的問題,選取高程靜校正方案解決靜校正問題[28-31],同時測試了采用多種保真、保幅的疊前去噪方法壓制面波及線性干擾等干擾波的效果。通過測試疊前反褶積參數(shù),有效提高了地震資料的分辨率,拓寬了信號的頻帶。采用速度分析和剩余靜校正迭代處理技術(shù),解決了速度建模以及短波長問題。在做好噪聲壓制和精細(xì)速度分析以提高成像精度的基礎(chǔ)上,采用多次速度調(diào)整偏移,同時結(jié)合構(gòu)造及斷層的合理性分析,最終建立精細(xì)偏移速度場,確保偏移歸位成像效果。圖7為利用上述處理流程得到的QMC13線偏移剖面,可以看出,剖面的分辨率及橫向連續(xù)性不甚理想。

鑒于此,本文采用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法來實現(xiàn)地震反射系數(shù)反演,以期提高地震資料的分辨率及連續(xù)性。圖8a和圖8b分別為使用傳統(tǒng)的基追蹤算法及優(yōu)化后的算法得到的反射系數(shù)剖面。雖然直接觀察整體剖面無法明確分辨反射系數(shù)剖面的改善效果,但對比圖7和圖8可以看出,在進(jìn)行反射系數(shù)反演后的剖面上,噪聲被有效地去除,整體構(gòu)造形態(tài)和地層展布規(guī)律更清晰、更易于被刻畫出來。

圖7 雀莫錯地區(qū)處理后的地震剖面

為了進(jìn)一步展示F-X預(yù)測濾波基追蹤算法的效果,選取圖8a和圖8b剖面中時間0.15～0.45s、道號1400～1500的局部剖面進(jìn)行放大展示(圖9)。對比紅圈中的波組特征可以看出,在使用改進(jìn)算法后,波組更加連續(xù),一些細(xì)小的層位也得到了恢復(fù)。

圖10為反射系數(shù)及原始地震數(shù)據(jù)的全剖面振幅譜,其中黑色曲線表示原始輸入信號的振幅譜,紅色曲線表示利用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法求得的反射系數(shù)的振幅譜。從圖10可以看出,反演后,振幅譜的高頻部分被很好地補(bǔ)償,頻帶得到了大幅度拓寬,說明采用F-X預(yù)測濾波基追蹤算法可以求解得到連續(xù)的反射系數(shù)剖面,并且能有效地提高剖面的分辨率。

圖8 雀莫錯地區(qū)二維地震數(shù)據(jù)反演得到的反射系數(shù)剖面a 傳統(tǒng)基追蹤算法; b 基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法

圖9 雀莫錯地區(qū)反演得到的反射系數(shù)局部放大剖面a 傳統(tǒng)基追蹤算法; b 基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法

圖10 基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法得到的反射系數(shù)振幅譜(紅線)及原始地震數(shù)據(jù)振幅譜(黑線)

利用基于F-X預(yù)測濾波約束的基追蹤算法得到的反射系數(shù)剖面對研究區(qū)目的層進(jìn)行構(gòu)造解釋。研究區(qū)整體上呈周低中高的構(gòu)造格局,背斜主要由中央古隆起帶由南向北的擠壓作用形成。該區(qū)現(xiàn)今的構(gòu)造形態(tài)主要以褶皺為主,斷層斷距較小,背斜形態(tài)較完整,上三疊統(tǒng)地層沉積厚度較大且在區(qū)域上分布穩(wěn)定,為天然氣水合物提供了有利的成藏條件。圖11和圖12 分別為采用傳統(tǒng)基追蹤算法和基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法得到的反射系數(shù)剖面的構(gòu)造解釋結(jié)果。對比圖11和圖12可以看出，使用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法處理后的地震剖面分辨率得到提高，波組特征明顯、連續(xù)性增強(qiáng)，能夠更加清晰地刻畫出研究區(qū)構(gòu)造形態(tài)及地層展布規(guī)律。

3 結(jié)論

傳統(tǒng)基追蹤算法在反演復(fù)雜構(gòu)造區(qū)二維地震資料數(shù)據(jù)時,存在地震剖面的分辨率和連續(xù)性欠佳的問題。本文采用基于F-X預(yù)測濾波的基追蹤算法,在原有基追蹤算法的迭代中加入了F-X預(yù)測算子,對每次迭代的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測濾波,在增強(qiáng)結(jié)果的連續(xù)性后將其作為下一次迭代的初值,從而考慮了不同地震道之間的相關(guān)性,在提高分辨率的同時有效提高了反射系數(shù)剖面的連續(xù)性。

在實現(xiàn)該算法的過程中,一方面利用基追蹤算法控制反射系數(shù)的稀疏程度,另一方面利用F-X預(yù)測濾波器控制反射系數(shù)的橫向連續(xù)性。對合成記錄進(jìn)行測試,發(fā)現(xiàn)本方法能夠在保證反射系數(shù)剖面橫向連續(xù)性及分辨率的基礎(chǔ)上,有效地壓制噪聲。

由于羌塘盆地特殊的地理位置及環(huán)境條件約束,地震資料普遍存在品質(zhì)較差(如低信噪比)等問題,地震資料的精細(xì)處理成為西藏羌塘地區(qū)油氣及天然氣水合物勘探突破的關(guān)鍵點。雀莫錯地區(qū)的實例應(yīng)用結(jié)果表明,使用該方法處理后的地震反射系數(shù)剖面分辨率得到提高,波組特征明顯、連續(xù)性增強(qiáng),有利于更加清晰地刻畫出研究區(qū)構(gòu)造形態(tài)及地層展布特征。說明采用本方法可以獲得高分辨率及高連續(xù)性的二維地震資料,在類似的復(fù)雜環(huán)境及構(gòu)造地區(qū)二維地震資料處理過程中,具有較好的使用效果與應(yīng)用前景。

參 考 文 獻(xiàn)

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