黃林軍， 郭 欣， 劉力輝， 張 寒

(1.中國石油勘探開發(fā)研究院 西北分院，蘭州 730020; 2. 成都晶石石油科技有限公司， 成都 610041)

0 引言

應用地震方法研究巖性、尋找地層巖性目標依賴的因素(其中包括一套高品質的適應巖性解釋需求的三維地震數據體[1])。薄層的識別和厚度估計是當前地震石油勘探領域的主要研究方向之一，提高地震資料分辨率一直是地震資料數字處理工作者的追求目標。前人疊后研究采用的主要方法有頻譜分解法[2-4]、譜反演法[5-10]、以及鉆井資料約束下的高分辨率處理[11]等，在地震頻帶寬度不足以清晰識別譜峰和陷頻變化規(guī)律時，頻譜分解法對于分辯薄層存在困難。另外譜反演方法也存在確定反射系數的初始位置、噪聲對反演結果的影響，以及地震衰減對反演結果的影響等三個技術難點。鉆井資料約束下的高分辨率處理時受到鉆井資料質量及數量的影響，也存在不確定性。常用的反褶積方法面臨提高分辨率的同時卻降低信噪比和求解不穩(wěn)定的問題。筆者在吸收前人對反演目標函數奇偶分解[12-14]的思想，即對原始信號分解的思想基礎上，提出一種提高地震記錄分辨率的同時，壓制噪聲，以恢復反射系數為目標的反褶積方法，該方法用高、中、低三個數據約束子波反褶積，在時域實現點譜白化作用，結果穩(wěn)定。運算過程加入分頻去噪功能，實現分辨率和信噪比同時提高，在薄儲層預測過程中取得了較好的效果。

1 方法原理

方法的實施主要考慮地震資料與測井資料的有機結合，避免常規(guī)反褶積方法提取的不可控的反褶積因子，在壓制噪音的同時能有效提高分辨率，同時考慮了地震信號的衰減以及實現時域點譜白化的功能?；谝陨蠋c，時變子波分頻段處理的反褶積方法原理(圖1)主要包括：

1.1 提取時變地震子波

采用井控下多道統(tǒng)計自相關法提取時變地震子波[15-18]。首先提取井旁鄰近道，進行多道均衡處理，等間隔取時窗中心。在各時窗信號逐次處理的具體步驟為：

圖1 時變子波分頻段處理的反褶積方法原理略圖Fig.1 The schematic sketch of time-varying wavelet sub-band deconvolution processing

1)采用式(1)進行加窗處理。

i=0,1，…,n-1

(1)

式中:n為時窗信號長度。

2)求自相關。

3)該時窗信號處理，保證其中心點位最大振幅值。

4)采用式(2)進行帶通濾波。

i=0,1，…,2n-1

(2)

式中:n為時窗長度；N為半子波長度。

5)濾波后的信號變換到頻率域，去噪處理。

6)反變換到時間域，再做一次帶通濾波，得到該時窗的子波。

1.2 井控提取濾波因子

井控提取低、高頻濾波因子PL、PH，構造低、高頻信息SL、SH，主要是為了構造反演約束條件。

(3)

(4)

(5)

(M+1為對應道采樣點數；l為對應半子波長度)。

圖2 建立時變合成記錄Fig.2 Establishment of time-varying synthetic seismogram(a)反射系數；(b) 不同主頻雷克子波；(c)合成地震記錄；(d)加入1%高斯噪聲的地震記錄

圖3 不同時窗提取的不同子波及其振幅譜Fig.3 Different wavelets and amplitude spectra extracted from different time windows(a)不同時窗提取的子波；(b)不同時窗子波的振幅譜

1.3 除隨機噪聲

對各頻段信息去除隨機噪聲。

1.4 求解提頻剖面

在去噪后的高、低頻數據體約束下做反褶積，求解提頻剖面(近似反射系數剖面)。

(6)

2 模型測試

1)建立時變合成記錄。模型采樣間隔為1 ms，采樣時長為1 s；模型分為三個時窗，分別是時窗1(0 ms～333 ms)、時窗2(334 ms～666 ms)及時窗3(667 ms～1 000 ms)，不同時窗與不同主頻雷克子波(分別為50 Hz、45 Hz、40 Hz)進行褶積，得到合成地震記錄，加入1%高斯白噪聲，如圖2所示。

2)對每個時窗進行加窗處理，提取不同時窗的子波，時窗1提取的子波處于淺層，子波主頻高(藍色曲線)；時窗2提取的子波處于中間層段，子波主頻居中(紅色曲線)；時窗3提取的子波處于深層，子波主頻較低(綠色曲線)，如圖3所示。

3)構建目標函數，分別采用地震低頻、高頻進行約束，同時對反射系數進行稀疏約束，求解出反射系數，并與真實地震反射系數進行對比，本文方法求取的反射系數與真實反射系數非常符合，證實了本文方法的有效性(圖4)。

圖4 單道模型方法測試Fig.4 Single channel model testing(a)實際反射系數；(b)本文方法反褶積得反射系數

圖5 多道模型測試Fig.5 Multichannel model testing(a)地震剖面；(b)本文方法反褶積結果

4)多道模型測試，建立多道模型數據，并合成其地震記錄，加入高斯噪聲，采用本文方法進行處理，其結果如圖5所示，在稀疏系數較大時，可以較好地反演出地震反射系數，與真實反射系數比較證實了本文方法的有效性。

3 應用實例

XIQ地區(qū)位于新疆準噶爾盆地東部BST凸起，儲層表現為“泥包砂”的溝谷充填式沉積特征，厚度小于10 m。地震資料分辨率較低導致的薄層預測不準是該區(qū)鉆井失利的主要原因。

利用商業(yè)化軟件GEOSCOPE按照前面原理提取時變子波、分頻段處理及反褶積的研究方法，對該地震資料進行了疊后處理，地震數據由淺到深主頻趨勢一般是由高到低變化的，為了保證結果的正確性，從目的層時間域2 300 ms到2 740 ms分時窗提取了一系列時變子波。由于時變地震子波帶有不同頻帶區(qū)域的兩種信號，而地震記錄的頻譜相對于反射系數的頻譜，只是缺少一部分低頻和高頻成分，因此，通過前面方法原理可增加反射系數的高頻信號和低頻信號比重。隨后對各頻段信息做擴散濾波，目的是在去噪的同時增強同相軸的連續(xù)性，形成高信噪比和產狀保持良好的高、中、低頻三個數據體。筆者對XIQ地區(qū)的某一典型地震剖面進行處理后，得到頻帶分別為15 Hz、25 Hz和50 Hz的地震剖面，利用高、低頻數據體約束做反褶積，求解提頻剖面然后線性相加。最終得到了提高分辨率之后的剖面(圖6(b))，同原始地震剖面(圖6(a))比較,地震剖面主頻從25 Hz提高到了40 Hz和頻寬也從70 Hz拓展到了90 Hz，且地震剖面振幅大小能夠保持相對穩(wěn)定。

圖6 處理前后地震對比剖面Fig.6 The seismic profiles of before and after treatment(a)原始地震剖面；(b)提高分辨率之后的剖面

圖7 處理前后地震資料阻抗反演對比剖面Fig.7 The impedance inversion profile of before and after treatment(a)處理前；(b)處理后

利用相同的反演方法分別針對處理前、后的兩套資料做波阻抗反演，從預測結果來對比分析，處理后的地震數據由于其分辨率得到明顯提高，其反演結果能將研究區(qū)XIQ014井梧一段3 m～5 m厚的薄砂層較為清楚地刻畫出來(圖7(b))，同時較原始地震資料反演結果(圖7(a))更為清晰地反映出砂體間的相互關系及變化，砂體在溝谷內表現為兩端薄，中間較厚的沉積特征。依預測結果部署上鉆的XIQ020井從砂體發(fā)育程度及厚度較好地印證了方法的可靠性。相對于原始地震資料的儲層預測來，應用此方法后鉆遇砂體的準確率由之前的60%提高到了95%以上，鉆井統(tǒng)計在薄層厚度預測上誤差率由之前的20%減少到了5%左右。

4 認識與展望

筆者構造了一種新的以識別薄層為目的的提高分辨率算法-時變子波分頻段處理的反褶積方法。該方法考慮了地震信號的能量衰減問題，并在井控下精細提取時變子波,同時在井控下提取分頻濾波因子并做分頻去噪，有效壓制了噪聲的影響并有效地保持了高、低頻信息能量特征，具有更高的時間分辨率和橫向連續(xù)性。另外在高、低頻信息的約束下的分頻聯合反褶積，增加了求解問題的穩(wěn)定性，實現了時域點譜白化的功能。從實際應用可見，它可以作為一種新的疊后提高分辨率的技術，為薄層目標體識別和預測提供借鑒。