夏紅敏，鄭小文，黃捍東，肖炎輝，董金超，廖俊

(1.中石化石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083； 2.中海油研究總院，北京 100028；3.中國石油大學(xué)(北京) 地球物理學(xué)院，北京 102249)

0 引言

低幅度構(gòu)造是指構(gòu)造比較平緩、閉合幅度較低的一類地質(zhì)體，一般構(gòu)造幅度10 m左右。含油后，這種低幅度構(gòu)造及圈閉的幅度小，面積也小，但有可能形成富集高產(chǎn)的“小而肥”油藏，因此成為勘探的重要方向。近年來，隨著勘探程度的逐漸提高，規(guī)模小、構(gòu)造幅度低且被斷層復(fù)雜化的油氣藏所占的比例逐年上升，儲量品位日趨下降，油田可采儲量與采出資源量之間的矛盾日益尖銳，低幅度構(gòu)造的勘探逐漸受到重視[1-5]。

目前已有一些針對低幅度構(gòu)造的識別方法及成圖技術(shù)，如均值濾波法和變速成圖法等，但是他們都有些不足，要么無法準確地建立速度變化大的三維速度場，導(dǎo)致畸變、計算量大、成本高，要么過分依賴于構(gòu)造背景數(shù)據(jù)，從而出現(xiàn)低幅構(gòu)造“假象”，影響低幅構(gòu)造識別效果。傳統(tǒng)方法低幅度構(gòu)造識別難度大，主要是構(gòu)造背景頻段多，影響復(fù)雜低幅度構(gòu)造的判斷。本文采用去低頻化的方法，提出利用趨勢分解法和小波變換法對構(gòu)造走時數(shù)據(jù)進行細節(jié)與趨勢(或低頻背景)分解，使斜坡背景或復(fù)雜構(gòu)造背景趨于水平化。從而可以弱化區(qū)域構(gòu)造形態(tài)的影響，消除不同構(gòu)造背景對低幅構(gòu)造解釋的干擾，突出局部構(gòu)造的細節(jié)變化，使局部構(gòu)造的形態(tài)更為直觀、清晰[6-15]。

1 基本原理

本文利用兩類技術(shù)從不同的角度對構(gòu)造解釋數(shù)據(jù)進行分解，進而將構(gòu)造解釋數(shù)據(jù)分為構(gòu)造大背景和低幅構(gòu)造細節(jié)，最終削弱構(gòu)造大背景影響，增強局部微構(gòu)造特征，使低幅構(gòu)造得以彰顯。這兩種技術(shù)手段分別是對三維地震構(gòu)造解釋數(shù)據(jù)進行處理的趨勢分解構(gòu)造成圖技術(shù)和對二維構(gòu)造平面數(shù)據(jù)進行處理的小波分解構(gòu)造成圖技術(shù)，圖1為技術(shù)路線圖。

圖1 低幅度構(gòu)造識別技術(shù)路線Fig.1 Roadmap of low-amplitude structure recognition technology

1.1 趨勢分解法原理

趨勢分解法是在三維地震解釋構(gòu)造走時數(shù)據(jù)體上，根據(jù)構(gòu)造上下起伏及走勢搜索拐點位置，再根據(jù)拐點位置的構(gòu)造走時信息插值得到構(gòu)造趨勢面，最后用原來的構(gòu)造數(shù)據(jù)減去構(gòu)造趨勢面，即可獲得低幅度構(gòu)造的細節(jié)。趨勢分解構(gòu)造成圖技術(shù)主要包括4個步驟：①趨勢化預(yù)處理，即對構(gòu)造層位數(shù)據(jù)預(yù)處理，濾掉隨機因子對趨勢面的影響，有效控制構(gòu)造趨勢面；②構(gòu)造起伏拐點搜索，構(gòu)造起伏拐點是指構(gòu)造由逐漸下降轉(zhuǎn)為逐漸上升的轉(zhuǎn)折點，往往對應(yīng)于低幅構(gòu)造的圈閉溢出點，是勾勒低頻構(gòu)造背景的關(guān)鍵控制點，在成圖過程中可以根據(jù)構(gòu)造的幅度自適應(yīng)調(diào)整搜索拐點半徑尋找局部極值點來確定拐點；③構(gòu)造低頻背景勾勒，針對構(gòu)造起伏拐點，利用反距離加權(quán)法得到低頻背景；④去低頻化構(gòu)造成圖，將構(gòu)造解釋與低頻背景疊合，提取低幅構(gòu)造數(shù)據(jù)，形成低幅度構(gòu)造平面圖。

從圖2中可以看出，構(gòu)造起伏拐點的搜索及搜索半徑對構(gòu)造勾勒至關(guān)重要，它既控制低頻構(gòu)造背景，又通過自適應(yīng)調(diào)整搜索拐點半徑控制拐點的數(shù)量，使構(gòu)造的低頻化處理更加合理、適當。圖3是地震剖面中的構(gòu)造起伏拐點位置及搜索半徑。在實現(xiàn)過程中，基于低幅構(gòu)造大小自適應(yīng)調(diào)整搜索拐點半徑。利用反距離加權(quán)法插值的方法勾勒低頻構(gòu)造背景，可保證低頻構(gòu)造背景的平滑和準確性。

圖2 構(gòu)造拐點示意Fig.2 Schematic diagram of construction inflection point

圖3 構(gòu)造起伏拐點及搜索半徑示意Fig.3 Construction of undulation inflection point and search radius map

通過趨勢分解法進行構(gòu)造成圖，最大的優(yōu)勢就在于不用構(gòu)造速度場，通過拐點的有效搜索和確定，使得構(gòu)造解釋既包含低幅度構(gòu)造趨勢又突出局部微小起伏。

1.2 小波分解法原理

小波變換是一種多尺度變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時傅里葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間—頻率”窗口，它的特點是通過變換能夠充分突出問題某些方面的特征，能對時間(空間)頻率的局部化分析，通過伸縮平移運算對信號(函數(shù))逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處頻率細分，低頻處頻率粗分，能自動適應(yīng)時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節(jié)，進而獲得低頻構(gòu)造背景[6-7]。

在本文中，我們用到的二維小波正變換公式為：

(1)

二維構(gòu)造走時解釋平面數(shù)據(jù)經(jīng)過二維小波多尺度分析后，選取大尺度數(shù)據(jù)進行二維小波逆變換即得到構(gòu)造大背景。其二維小波逆變換的公式為：

(2)

(3)

其中：Cg為小波函數(shù)的傅里葉變換，Gg為g的傅里葉變換。

小波分頻進行構(gòu)造識別是通過人工選取合適的尺度參數(shù)，利用二維小波變換技術(shù)對構(gòu)造解釋平面數(shù)據(jù)進行多尺度分析獲得低頻(多尺度)構(gòu)造背景，進而將背景與局部細節(jié)(低幅度構(gòu)造)分離，達到凸顯低幅度細節(jié)的目的。充分利用小波分解的時頻特征，對不同頻率成分進行分解和突出，這樣將整個構(gòu)造圖聚焦到微小起伏等細節(jié)上來，得到能凸顯細節(jié)變化的去低頻化低幅度構(gòu)造圖[16-19]。

1.3 去低頻化構(gòu)造成圖

利用去低頻化思路，采用趨勢分解法和小波分頻法進行低幅度構(gòu)造成圖。值得注意的是，在趨勢分解法實現(xiàn)過程中，先進行趨勢化預(yù)處理，濾掉隨機因子干擾趨勢面的影響。然后進行構(gòu)造低頻背景勾勒，通過搜索構(gòu)造起伏拐點，利用反距離加權(quán)法得到低頻背景。隨后在構(gòu)造大背景預(yù)測圖中，重新調(diào)整成圖參數(shù)，進一步提高構(gòu)造的大尺度連續(xù)性。為了提高構(gòu)造成圖的細節(jié)變化，可利用小波分頻的原理。優(yōu)選出小波基函數(shù)，對構(gòu)造數(shù)據(jù)進行二維小波變換，得到二維尺度時頻圖。再通過小波逆變換，得到基于小波分解的低幅度構(gòu)造平面圖。

圖4為兩種方法的局部對比，從圖中可知，兩種方法體現(xiàn)構(gòu)造宏觀趨勢一致，只是局部有差異，因此在實現(xiàn)過程中，將二者有效結(jié)合，利用這兩種方法，可以消除大構(gòu)造背景影響，展現(xiàn)低幅構(gòu)造細節(jié)。

a—趨勢分解低頻背景;b—小波分解低頻背景;c—趨勢分解低幅構(gòu)造細節(jié);d—小波分解低幅構(gòu)造細節(jié)a—low frequency background of trend decomposition;b—low frequency background of wavelet decomposition;c—low amplitude strunctural details of trend decomposition;d—low amplitude strunctural details of wavelet decomposition圖4 兩種構(gòu)造成圖法對比Fig.4 Comparison map of two construction methods

2 實例應(yīng)用及效果分析

本次選取的研究區(qū)位于E盆地，目的層為白堊系M組砂巖油層，主要發(fā)育低幅度構(gòu)造和構(gòu)造—巖性復(fù)合圈閉，如圖5所示，其構(gòu)造幅度不超過10～15 m，由于構(gòu)造幅度小于地質(zhì)構(gòu)造解釋精度，加上儲層薄的特點，常規(guī)構(gòu)造方法難以精細刻畫低幅度構(gòu)造圈閉中的油氣分布。

圖5 E盆地北部示意Fig.5 Slope zone of a basin in Ecuador

經(jīng)過上述去低頻化的構(gòu)造分析，利用趨勢分解和小波分解法消除大構(gòu)造背景影響，展現(xiàn)低幅構(gòu)造細節(jié)。兩種方法對比，各有千秋。趨勢分解法在處理不規(guī)則或有缺失的數(shù)據(jù)時有優(yōu)勢，但成圖的效果依賴于搜索半徑，稍遜色于尺度連續(xù)的小波變換；二維小波分解法則需要數(shù)據(jù)完整，否則需要進行數(shù)據(jù)外推，一定程度上影響低幅構(gòu)造識別精度。圖6、7顯示的是低幅度構(gòu)造解釋分析的局部效果，并將平面圖與剖面圖對比分析，從地震剖面中，可以清晰識別4個低幅構(gòu)造(圖中標注①、②、③、④)，其在平面上也可清晰展現(xiàn)，平面、剖面對應(yīng)良好，成圖效果理想。

圖6 趨勢分解法細節(jié)構(gòu)造Fig.6 Detail construction map of trend decomposition method

圖8為研究區(qū)M1層低幅構(gòu)造平面對比，從圖中不難看出：兩種方法預(yù)測結(jié)果相似性較大，趨勢分解法在工區(qū)西部，幅度較小的低幅構(gòu)造識別上效果更精細，小波分解法可以輔助低幅構(gòu)造的解釋。但趨勢分解法成圖效果依賴搜索半徑，使得構(gòu)造特征不連續(xù)，稍遜色于尺度連續(xù)的小波變換。經(jīng)過小波變換后的大尺度時頻分析，保持住構(gòu)造低頻背景，從而保證構(gòu)造連續(xù)性。既有構(gòu)造背景趨勢，又具有局部聚焦性。整體上看，利用小波分解法消除了大構(gòu)造背景影響，展現(xiàn)了低幅構(gòu)造細節(jié)。將兩者有機結(jié)合，通過與單一方法對比，結(jié)合后得到的構(gòu)造圖不僅消除了大構(gòu)造背景的影響，而且可以展現(xiàn)低幅構(gòu)造細節(jié)?？梢杂行崿F(xiàn)對研究區(qū)低幅度構(gòu)造的識別和構(gòu)造成圖分析。

圖7 小波分解法細節(jié)構(gòu)造Fig.7 Detail construction map of wavelet decomposition

a—M1層原始局部構(gòu)造平面;b—基于趨勢分解法M1層局部構(gòu)造平面;c—基于小波分解法M1層局部構(gòu)造平面a—original local tectonic plane of M1 layer;b—local tectonic plane of M1 layer based on trend decomposition method;c—local tectonic plane of M1 layer based on wavelet decomposition method圖8 研究區(qū)M1層低幅度局部構(gòu)造平面對比Fig.8 Contrast map of low-amplitude structural plane of M1 layer in the study area

3 結(jié)論

本文利用趨勢分解法和小波分解法聯(lián)合的低幅度構(gòu)造識別及成圖方法，既增強了局部微構(gòu)造特征，又兼顧了低幅度構(gòu)造宏觀背景。在E盆地北部中的應(yīng)用中效果明顯，給后續(xù)的地質(zhì)解釋和儲層描述提供了依據(jù)。通過分析研究，得出以下結(jié)論：

1)由于低幅構(gòu)造尺度大小不一，本文充分利用二維小波變換尺度的冗余特性，實現(xiàn)了對構(gòu)造解釋成果的二維圖像多尺度分解；

2)為避免小波變換在構(gòu)造解釋數(shù)據(jù)缺失的情況下，邊緣效應(yīng)嚴重的問題，本文使用趨勢分解法，實現(xiàn)了去低頻化的多尺度處理，并在較大程度上克服了因數(shù)據(jù)點缺失帶來的邊緣效應(yīng)；

3)針對目前低幅構(gòu)造成圖技術(shù)的不足，本文從不同角度采用趨勢分解法與二維小波分解法分別對低幅構(gòu)造進行成圖，實現(xiàn)區(qū)域背景與局部低幅度構(gòu)造的有效分離，增強局部微構(gòu)造特征，使其在構(gòu)造平面圖上得以凸顯。