何展翔 董衛(wèi)斌 趙 國 侯宇健 沈義斌③ 劉雪軍

(①深圳市深遠海油氣勘探技術重點實驗室(南方科技大學)廣東深圳 518055；②南方海洋科學與工程廣東省實驗室(廣州)廣東廣州511458；③南方科技大學地球與空間科學系，廣東深圳 518055;④東方地球物理公司綜合物化探處，河北涿州 072751)

0 引言

可控源電磁勘探技術是地球電磁勘探技術甚至地球物理勘探技術中最活躍、最具創(chuàng)新發(fā)展活力的一個分支，在油氣、礦產、地熱、地下水及工程等領域中都有廣泛的應用，發(fā)揮著重要作用[1-6]。目前，為應對礦產資源危機，降低戰(zhàn)略礦產資源對外依賴性，中國已將深地探測作為未來國家科技研究的四大重點方向之一，為電磁勘探技術提供了快速發(fā)展的良機[7]。

時頻電磁(TFEM)勘探技術是在油氣勘探中經過二十余年的探索發(fā)展起來的、適用于深部資源探測的新方法[8-11]。該方法實現了頻率域與時間域、水平電場與垂直磁場、電阻率與極化率的多元一體化聯合，提高了方法的適應性；同時，研發(fā)了具有自主知識產權的儀器系統，具有穩(wěn)流激發(fā)系統和雙頻雙域數據采集系統[12]，實現了可控源電磁儀器國產化。在數據采集方面，TFEM系統通過激發(fā)、接收一系列頻率(周期)的脈沖方波信號，研究電磁場時域數據的衰減規(guī)律和電磁場頻譜的特征，其數據采集時間與CSAMT法完全相同，但信息量倍增；同時，提出了基于三維模擬的數據采集技術[13]，為數據采集參數設計提供了理論指導。在數據處理方面，對時域與頻域、電場與磁感應數據進行對比，并采用井震約束反演等技術，極大地降低了勘探成果的多解性[14]。特別是該方法同時采用電阻率和極化率信息對目標圈閉的含油氣性進行評價[9,15]，形成了一種全新的油氣檢測技術。該方法自2001年提出并取得發(fā)明專利以來，經過多年的油氣勘探實踐，在深層火成巖和深層潛山目標、復雜山前帶勘探以及油田開發(fā)中都取得了良好效果，提高了勘探效益[16-20]。但是，TFEM數據處理解釋方法還不成熟，目前主要是針對視電阻率、相位、縱向電導等信息進行定性分析，在此基礎上結合反演電阻率剖面進行解釋[21]。很明顯，這樣的思路仍然是簡單地沿用傳統的油氣電磁法處理流程，沒有充分利用時—頻電磁多信息的優(yōu)勢，也沒有厘清各參數之間的關系。同時，一些主要參數的提取方法簡單粗糙，存在不合理性，需要從理論出發(fā)進一步完善異常參數的提取方法。

與地震相比，TFEM數據處理技術對油氣檢測參數的發(fā)掘和有效利用方面的重視遠遠不夠。眾所周知，地震資料處理在振幅、相位基礎上已經發(fā)展出百余種描述圈閉幾何特征和含油特征的地震屬性，如頻率、衰減、相關性、速度、AVO及其各種比率等，這些信息對提高儲層解釋精度發(fā)揮了重要作用[22-23]。但是，基于電性差異的電磁探測對油氣儲層性質具有更高的靈敏度，可直接反映含油氣目標電磁特性，卻沒有充分發(fā)揮其特長。本文基于此特性，提出與地震屬性類似的電磁屬性概念，為挖掘時頻電磁屬性參數、充分利用電磁屬性優(yōu)勢開展油氣檢測開辟了一個研究方向，對進一步研究并完善TFEM的電磁屬性參數的提取方法、豐富資料解釋技術、提高數據處理解釋效果是非常必要的。

TFEM勘探主要是在地震已經發(fā)現的油氣探區(qū)進行圈閉油氣檢測，因此通常探測目標的已知信息很豐富，包括地震、構造、測井和油氣儲層等相關資料。在如何充分利用這些已知資料方面，學者們提出了井震信息約束反演及其相關的處理方法，但都只是講具體的方法，沒有系統性地闡述各種信息的作用及互相關系。因此，進一步研究、完善并分析多信息間的約束關系，對于降低多解性、改善處理解釋效果非常必要。

基于上述幾個方面的考慮，本文在系統厘清TFEM數據處理、解釋方法系列的基礎上，引入電磁屬性概念，討論了主要電磁屬性的參數提取方法及其地質意義，闡述了多信息約束處理和解釋的思路，期望起到拋磚引玉的作用。

1 數據處理流程及電磁屬性

1.1 數據處理流程

從TFEM方法理論及實際應用出發(fā)，通過對數據處理、解釋方法的系統分析，提出適用于油氣檢測的工作流程，如圖1所示，包括四個主要步驟：預處理、異常計算、反演和電磁屬性參數提取。

從圖1可以看出，與傳統電磁勘探資料處理、解釋相比，TFEM數據處理具有下列明顯不同之處：①常規(guī)的數據反演之后增加了電磁屬性提取、處理、分析過程，系統地提取并研究與油氣儲層相關的信息，為油氣檢測提供更多的有效參數，從而降低多解性；②預處理之后，除了求取傳統的視電阻率參數外，增加了直接基于電場和磁感應分量在時間域和頻率域的處理，因此完整的時頻電磁處理解釋就具有三個處理通道；③給出了多類型數據聯合反演方案，包括頻域電場與時域磁感應場、全區(qū)視電阻率與時頻電磁的聯合等，為多信息聯合識別油氣目標提供了基礎；④實現了井震約束電阻率/極化率的順序反演，能夠獲得儲層流體更多的有效信息，為油氣檢測多信息綜合分析奠定了數據基礎。

圖1 基于TFEM數據的電磁屬性異常提取流程

1.2 時頻電磁屬性異常

傳統電磁勘探數據處理、解釋主要包括預處理、異常計算和反演，然后進入地質解釋過程。本文通過總結常規(guī)的電磁法數據處理流程及多年的數據處理、解釋經驗，借鑒地震資料處理、解釋思路，提出在異常計算和反演之后增加電磁屬性參數提取和分析過程，挖掘提取反映探測目標的電性弱信息，提高時頻電磁數據對目標體的靈敏度和分辨率，增強探測目標異常特征，以提高對目標的識別能力，降低非唯一性，改善勘探效果。對振幅、相位及視充電率、總縱電導及反演剖面電阻率等基本信息進一步處理，可提取或增強與目標相關的地電特征、地質特征、巖性特征及油氣圈閉特征等增強型電磁參數[24-26]。這些參數主要包括時域、頻域和深度域三個方面的電磁屬性，時域主要參數為衰減曲線曲率、衰減曲線增值異常、總縱電導高階導數[27]、等時剖面曲線、視充電率等；頻域主要包括雙頻振幅、雙頻相位、三頻相位、視油氣因子(IPR)[28]、剩余電磁效應[29]等；深度域主要包括二維、三維電阻率和極化率等。

上述對探測目標有意義的電磁特性參數統稱為電磁屬性。為了更好地理解電磁屬性的概念，將其定義為：由測量的電磁場振幅、相位或實分量、虛分量等電磁數據經過處理獲得的視電阻率、相位及其反演結果等電性參數基本屬性，以及經信息增強處理后獲得的、具有更高靈敏度或更高分辨率的電性異常信息和參數。這些屬性能夠反映地下電性異常變化特征，并具有明確的地質含義，有助于提高解釋人員對地質現象的認識，從而改善TFEM方法的應用效果。根據電磁參數采集與處理的差異將電磁屬性分為時域電磁屬性、頻域電磁屬性和深度域電磁屬性。限于篇幅，本文不能對全部屬性參數詳細討論，僅主要介紹實際生產中經常應用到的雙頻振幅、雙頻相位和三頻相位及其提取方法。

2 主要電磁屬性參數的提取

時頻電磁法采用方波激發(fā)，激發(fā)周期為0.0078125～128s，接收系統以0.5、1.0、2.0ms等采樣率記錄整個供電和放電過程，這與頻譜激電法一致[30]。對此，借鑒激電法的做法研究時頻電磁法的激電效應，并將這些參數統一稱為時頻電磁激電屬性。以某個基頻ωi及其諧波求取雙頻振幅ΔA、雙頻相位ΔΦ2和三頻相位ΔΦ3等頻率域激電屬性，具體公式分別為

(1)

(2)

(3)

式中：ωi3是基頻ωi的3次諧波頻率；A和Φ分別表示基波的振幅和相位。

同樣，可以求出時域激電屬性，即充電率曲線。按照時域激電法中視充電率Ms的定義，即電位在某個觀測時窗內的積分與初始電位之比，如果有足夠多的觀測時窗，可通過下式計算充電率

(4)

式中：ε0表示初始電位；tm和tm-1分別表示第m、m-1個觀測時間，兩者之差即第m個觀測時窗長度；ε(t)表示初始電位隨時間t的電位衰減曲線。

下面建立一個3層模型說明電磁屬性參數的提取方法。該模型從上到下的層厚度均為500m，第三層是基底，對應的電阻率為100、10、100Ω·m。分別計算第二層為無極化和極化率為30%的激電屬性參數，結果見圖2。很明顯，與無極化情況相比，具有極化層模型所對應的曲線異常幅度更大，極值頻率更低；同時，雙頻振幅與視充電率異常曲線形態(tài)比較簡單，而雙頻相位、三頻相位異常形態(tài)比較復雜。從式(2)和式(3)也可以看出，雙頻相位對應相位的微分，三頻相位對應相位的二階微分，微分計算可有效提高目標的分辨率，但同時也使異常復雜化。因此，如果將這四類電磁屬性異常進行分類并進行剖面成圖，通過已知測井資料進行標定，并沿剖面對比分析，就能定性地判定有利儲層目標是否存在。

從圖2還可以清楚看出，提取激電異常不能固定選取某個頻率直接計算雙頻電磁屬性參數，因為隨著電性的變化，實測數據中每個測點的異常頻率可能不同。如果選取了錯誤的頻率進行激電異常提取，就不能反映真實情況，甚至出現錯誤。對此，本文提出針對實測數據的激電異常屬性提取的極值篩選法，下文介紹具體方法和步驟。

首先，根據實測電磁數據求取每個測點的雙頻振幅、雙頻相位、三頻相位及視充電率等電磁屬性數據，并繪制相應的曲線；然后，依據二次導數為0及極值數據絕對值大于相鄰頻點的值，計算每個測點不同類型屬性曲線的所有局部極大值；最后，對探區(qū)所有測點的四類電磁屬性極大值進行分類歸集，形成分類數據集(包括位置、深度和數值)，由所有局部極大值點GL(f)構成極值點集G，即

G={G|G=S(f)∩S′(f)=

0∩S″(f)<0}

(5)

式中：L=1、2、3、4，分別代表雙頻振幅、雙頻相位、三頻相位和視充電率；表示數據集;S表示電磁屬性數據，可以是振幅、相位等；f表示頻率。

根據上述理論及公式可見，雙頻振幅和視充電率曲線的正向極大值與目標層是一一對應的，而雙頻相位和三頻相位的正極值點與目標層并不一一對應，兩個正向極值中僅最大極大值點對應目標，而且最大極大值點所對應的頻率比雙頻相位和雙頻振幅極大值所對應的頻率稍高(圖2)。

前文的模型模擬結果(圖2)表明，極值點G1、G4出現的頻率與目標一一對應，將與G1、G4相關的極大值點提取出來即可形成對應的電磁屬性剖面。而極值點集G2、G3中存在與探測目標相關及伴生的多極值異常，因此，需要從極值點集G2、G3中尋找對應的極大值點，分別構成極大值點集G2M和G3M，將G2M和G3M相關的極大值提取出來即可形成對應的電磁屬性剖面。

圖2 3層模型正演計算的頻域電場Ex雙頻振幅ΔA(a)、雙頻相位ΔΦ2(b)、三頻相位ΔΦ3(c)和視充電率Ms(d)圖中藍色曲線對應第二層無極化的模型，紅色曲線對應第二層極化率為30%的模型

由于地下復雜性和數據誤差，實測數據不同參數的激電屬性異常特征大致相同但又有差異，實際工作中需要對整條測線或整個探區(qū)的已知油氣情況確定一個有利異常門檻。選取中國西部某探區(qū)一條測線為例，提取極值異常形成激電屬性剖面曲線，見圖3，圖中藍點線即是求取的每個激電屬性參數的平均異常，將其作為門檻值QL，然后提取該激電屬性的異常

圖3 某測線實測數據計算的電磁激電屬性剖面異常(左：電場，右：磁場)(a)雙頻振幅Y1；(b)雙頻相位Y2；(c)三頻相位Y3；(d)視充電率Y4圖中點距為100m，藍點線是求取的每個激電屬性參數的平均異常

(6)

式中ηL，i為測點i的L類實測異常值。本文稱YL，i為L類標準化異常。

由式(6)可知，YL，i為歸一化異常，可繪制成上正下負的歸一化異常剖面曲線或正負相伴的平面圖，其中正異常對應油氣有利區(qū)。

對上述多個歸一化電磁激電屬性異常求取均值或進行加權平均，可獲得激電異常的綜合異常Y，見圖4。圖中大于門檻的異常為有利異常，因此可以確定測點170～210所對應的區(qū)域為含油有利目標區(qū)。

圖4 圖3電磁激電屬性綜合異常Y剖面

3 時頻電磁法油水識別因子

從圈閉含油氣水的電磁異常特征規(guī)律出發(fā)，可分析利于檢測含油氣水儲層的高靈敏度電磁綜合異常參數。對于探區(qū)儲層圈閉而言，圈閉的幾何形態(tài)特征可由地震資料得到，圈閉儲層的含油、含水的電性特征可由電測井資料得到，但圈閉含油范圍無從獲取。如果圈閉儲層含油，則會呈現高電阻率特征；如果含水則呈現低阻特征；如果圈閉無油也無水，則電阻率比含油的情況還要高。激發(fā)極化效應具有獨特的規(guī)律：圈閉儲層含水時，激發(fā)極化效應隨著含油飽和度升高而增強；無油、無水圈閉則幾乎沒有激發(fā)極化效應。因此，根據圈閉的電阻率和激發(fā)極化特征可由上述高靈敏度電磁屬性參數進行多信息聯合，對目標儲層的含油氣性進行檢測和判別。基于上述儲層電阻率特征和圈閉儲層電磁激電屬性參數的特性，本文進一步提出圈閉儲層的油水識別因子。

圈閉儲層含水時呈現低電阻、高極化率特征，據此定義儲層含水檢測因子為

Wi=YL，i×σi

(7)

式中σi表示標準化電導率異常，其計算方法同式(6)。

同樣，當圈閉含油時表現為高阻、高極化，據此定義識別、檢測圈閉儲層含油的電磁屬性油氣因子為

Oi=YL，i×ρi

(8)

式中ρi為標準化電阻率異常，其計算方法同式(6)。

顯然，根據式(7)和式(8)可計算得到油、水兩個檢測因子的剖面或平面圖。圖5是某探區(qū)三維時頻電磁油氣勘探計算出來的儲層含水檢測因子W和儲層含油檢測因子O平面圖。圖中含水檢測因子W值較大意味著具有較大的激發(fā)極化效應屬性和電導屬性，解釋為含水區(qū)；含油檢測因子O值較大意味著較大的激發(fā)極化屬性和較小電導屬性，可解釋為含油區(qū)。因此，較大的電磁綜合參數W和O分別意味著含水和含油的概率很大。綜合分析這兩個參數的分布特征，即可推斷油和水的分布范圍。

圖5 探區(qū)油氣目標的含油檢測因子O(左)和含水檢測因子W(右)分布

4 儲層目標多解性的約束處理解釋

由于地表和地下地質情況復雜，油氣成藏受許多因素控制。地震勘探能高精度地探測各種圈閉，如構造圈閉、巖性圈閉、地層圈閉以及復合型圈閉。在地震和測井資料的約束下，能夠有效地開展電磁反演，比較精確地識別地震圈閉目標的電磁屬性，但實現這一約束過程的邏輯關系仍然不甚清楚。因此，本文提出采用圈閉、地震屬性、電磁屬性(電阻率、極化率)多信息匹配的新模式評估和部署鉆探目標(圖6)。測井、地震及電磁這三類方法分工明確，聯合起來可發(fā)揮各自優(yōu)勢、彌補各自的不足之處。測井資料的優(yōu)勢在于高精度精細識別井點上的地層巖性和儲層油水縱向分布，為電磁、地震剖面的地層界面及巖性解釋的標定提供依據；地震資料主要提供地層界面信息，確保儲層空間識別精度，同時亦可基于地震屬性進行油氣檢測；電磁資料主要提供地層的電性信息，確保電磁屬性對油、氣、水識別的準確性。圖6展示了井、震、電磁數據多信息聯合儲層預測的思路：從測井資料中提取地層波阻抗和界面特征信息，用于約束和標定地震反演結果；提取電性特征用于約束和標定電磁反演結果；利用地震反演結果，獲得地層界面和地層地震屬性，用以約束電磁反演結果；最后，基于地震解釋界面+地震屬性+電磁屬性多信息聯合進行儲層預測。

圖6 井、震、電磁聯合多信息儲層預測流程圖

電磁和地震油氣檢測各有優(yōu)勢，將兩者有機整合才能提高油氣識別的成功率。如果把地震比作醫(yī)學上的B超，那么電磁—地震聯合就好比彩超。由于電磁反演過程中已采用地震解釋構造信息作為約束，因此，電磁屬性的含油因子完全可以與地震異常進行匹配解釋。主要做法是將地震剖面與電磁屬性異常疊加，對圈閉進行評價，具有高油氣因子的圈閉就是有利的鉆探目標。

圖7是中國某盆地實測地震剖面與時頻電磁油氣因子異常的疊加剖面，可見已經落實的圈閉只有中間一段區(qū)域具有明顯的電磁油氣因子屬性異常，可推斷為有利油氣目標。該目標經后期鉆探獲得工業(yè)油氣流，證明了該解釋是可靠的。

圖7 某盆地實測數據得到的地震剖面(上)及其與時頻電磁油氣檢測因子疊加剖面(下)

5 認識和結論

時頻電磁法基于時—頻、電—磁一體化探測理念，實現了多信息聯合，彌補了傳統電磁方法的不足，集成了可控源電磁法的優(yōu)點，是一種嶄新的可控源電磁勘探方法。從數據處理流程可以看出，時頻電磁法是建立在可控源電磁法最新發(fā)展基礎上的一體化電磁方法，為可控源電磁法的發(fā)展提供了基本方向。類似于地震的屬性提取，本文提出了油氣檢測的電磁屬性概念，將前人研究的有效參數歸納形成了多種類型的電磁屬性：雙頻振幅、雙頻相位、三頻相位及充電率等定性電磁屬性油氣檢測參數，及約束反演的電阻率、極化率等定量電磁屬性參數，這是時頻電磁油氣檢測的基礎。

時頻電磁油氣檢測技術對于解決油氣勘探開發(fā)難題意義重大，多年應用實踐證明，電磁的屬性異常(電阻率和極化率等)與地震解釋圈閉、地震屬性等聯合進行目標含油氣評價，可有效降低鉆探風險，提高油氣勘探開發(fā)效益。電磁—地震聯合將作為油氣勘探開發(fā)中的關鍵技術發(fā)揮更大作用，對于深部礦產資源、地熱地下水資源及其他目標探測也是一項可以借鑒甚至直接應用的技術。同時，對于電磁勘探技術的深入發(fā)展具有積極意義。這項技術的發(fā)展必將為中國深部資源勘探做出更大貢獻。