② 东方地球物理公司研究院地质研究中心, 河北涿州 072751
② Geological Research Center, GRI, BGP Inc., CNPC, Zhuozhou, Hebei 072751, China
地层中由于天然气的聚集和活动,纵波地震剖面上出现成像模糊带,通常称为“气云区”。受郯庐断裂带影响,渤海湾油田存在多个气云区,其中以A油田气云区规模最大,面积约为18km2。气云区内地震资料品质差,给构造解释和储层预测造成困难。研究区先后采集常规三维拖缆地震、二维与三维海底电缆(OBC)转换波地震及二维高分辨工程地震数据。众所周知,横波传播不受流体影响,利用转换波对气云区成像在全球多个油田获得成功[1-4]。可能由于A油田气云区规模大以及受到采集条件限制,与二维四分量地震相比,三维四分量地震资料在气云区成像未获得理想结果[5]。因此,开展大规模气云区成因分析对于指导现有地震资料重处理及新数据采集观测系统设计均具有重要价值。
学术界主流观点认为,由于烃类气体赋存于地层之中,地震能量被气体吸收,地震剖面出现弱相干、弱振幅和杂乱反射的模糊带。基于该认识,通常采用叠前吸收衰减补偿[6]或者Q补偿叠前深度偏移技术[7-8]解决气云区成像问题。由于在实际操作中很难通过地震资料准确估算Q值,Q补偿技术在大规模气云区成像效果并不尽如人意。近年来部分学者认为地震波穿过浅层气发生散射、多次振荡、模式转换以及黏弹性损失,其中,地震波散射效应引起的反射波场畸变可能是造成气云模糊区的主因[9-14]。模型研究表明,近地表非均匀介质层的厚度、速度扰动的幅度以及非均匀体的尺度等对地震数据质量和成像品质有明显的影响[15]。
本文首先通过分析气云区资料逐步确立大规模气云区成因;再根据实际地层特征建立多个气云模型并进行正演模拟和数据处理,为气云区实际地震数据处理以及即将开展的新一轮地震数据采集提供理论依据。
1 气云区成因分析 1.1 气云区资料分析渤海湾A油田水深约50m,首先拾取三维拖缆地震数据海底反射,提取海底反射以下50ms沿层相干属性(图 1a),相干属性刻画的管状通道边界(图 1a中多边形所示)与气云影响区范围基本一致。气云区纵向(北东方向)长度可达6km、横向宽度3km,面积约18km2。图 1b展示了过气云区三维拖缆地震数据叠前时间偏移剖面(图 1a中Line1所示),方框代表气云模糊区范围,整体表现为低频、弱振幅、空白反射特征。气云模糊区内难以分辨构造形态及断层分布,地质解释难度大。由于三维常规地震气云区成像差,2012年沿北西方向(近似垂直气云区长轴方向)重新采集多条二维高分辨率工程地震,气云区成像有一定改善。图 1c为二维高分辨率工程地震时间偏移剖面(图 1a中Line2所示),气云区浅部振幅呈现亮点特征,分析认为浅层可能存在多个非均质含气地质体(图 1c方框所示),这与图 1a相干切片对应。另外,高分辨率二维地震显示气云区内发育多条直通海底的近直立断层。
进一步分析过气云区不同位置单炮记录特征(图 1d,叠前地震数据均已进行吸收衰减补偿),地震采集方向由左至右,拖缆长度为4000m,气云区左侧单炮反射波呈现正常双曲特征,过气云区单炮中深层无有效反射信号,气云区右侧单炮记录远炮检距处出现来自左侧气云区浅层的散射波场。不同位置单炮特征进一步展示了气云区浅层非均质地层的散射效应。同时,图 1d对比了不同位置单炮初至到达时,与气云区左侧单炮正常初至(图 1d中绿线)相比,气云区内单炮全炮检距初至均出现迟滞现象,这表明气云区范围内浅层呈现低速特征,同时也表明气云区长度要大于拖缆长度;而气云区右侧单炮仅远炮检距初至到达时出现迟滞现象,表明非气云区右侧地层速度正常,远炮检距初至迟滞是由于左侧气云区浅层低速所致。图 1e为该油田四口井VSP速度曲线,其中W8井位于气云区,与其他井相比,该井VSP速度在深度50~600m呈现明显低速异常(图 1e红色曲线),并且非均质性强,进一步验证了气云区浅层存在多个不规则低速体。地质分析认为,气体沿断层溢出至浅层,充填于近海底欠压实地层,形成大面积含气非均质地质体。
1.2 二维气云模拟与分析通过分析工区现有的地震、测井与地质解释数据,认为浅层非均质地层对地震波的散射屏蔽效应可能是造成气云模糊区的重要原因。为半定量分析近海底非均质体对地震波场与成像的影响,首先建立三个二维模型,如图 2所示。模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分别对应浅层无散射体、垂向总厚度为50m的浅层散射体及垂向总厚度为300m的浅层散射体。散射体单元长度为30~50m、厚度为30~50m,散射体速度为1600m/s,散射体总长度约5km。三个模型其他地层速度一致,参考地面地震速度与VSP速度设置。模型横纵网格数为2014×401,边长为10m。采用二维声波方程进行正演模拟,子波主频为40Hz,单边接收,炮点距为100m,最大炮检距为4000m,记录长度为4s,时间采样间隔为2ms。
图 3为三个模型炮点位于水平坐标10km处形成的波场快照,对比可见,当浅层非均质地层厚度为50m时(图 3b),中深层地震反射波信噪比降低;当非均质地层厚度达到300m时(图 3c),不考虑吸收衰减情况下,小尺度非均质体产生大量强散射噪声,有效信号难以识别。图 4为三个模型在水平位置10km处单炮照明,随着浅层非均质体厚度增加,下方地层反射波有效照明度降低。
采用理论速度模型对三个模型的正演数据进行Kirchhoff叠前深度偏移、单程波方程叠前深度偏移和逆时偏移,结果如图 5~图 7所示。与浅层无散射体模型Kirchhoff叠前深度偏移剖面(图 5a)相比,模型Ⅲ偏移剖面(图 5c)气云区下方地层同相轴能量明显减弱,呈现与实际数据相似的气云模糊区。采用单程波方程叠前深度偏移与逆时偏移算法,模型Ⅲ偏移剖面气云区下方地层能量得到显著恢复(图 6c和图 7c)。图 8对比了三个模型不同方法偏移的基底(图 5a箭头所示)沿层振幅属性,随着浅层散射体个数增加,散射体下伏基底地层振幅能量降低。与Kirchhoff深度偏移相比,单程波方程与逆时偏移能够基本恢复基底振幅能量。
波动方程叠前深度偏移算法考虑射线多路径,能够使散射波等复杂波场成像。与传统考虑单值走时的积分类叠前深度偏移相比,波动方程类偏移方法在气云区成像更具优势。另外,由于实际数据与模型构造不是特别复杂,单程波方程与逆时偏移均能恢复散射波成像,而前者计算效率更高,因此实际数据处理采用单程波方程深度偏移算法。
图 9为模型Ⅲ浅层散射体左侧、散射体附近与散射体右侧模拟单炮,地震波场响应以及初至特征均与A油田气云区实际单炮特征(图 1d)一致,表明制作的浅层气模型能够基本反映气云区地震波传播机理,即浅层非均质地层引起地震波多次散射并造成反射波能量衰减,导致实际生产中叠前时间偏移和Kirchhoff叠前深度偏移气云区成像困难。
为了考察浅层低速体对叠前深度偏移影响,采用不含浅层低速体的速度模型(图 2a)对模型Ⅲ数据进行单程波方程叠前深度偏移,偏移剖面如图 10所示。与基于含浅层低速体速度偏移结果(图 6c)相比,不考虑浅层气云区低速体,成像效果变差,并出现同相轴下拉现象。实验表明浅层非均质地层速度对于气云区成像至关重要。
在二维模拟的基础上,根据实际地震速度场以及VSP速度,制作了A油田三维浅层气模型(图 11)。浅层散射体空间分布由实际地震雕刻体获得,散射体整体纵向长6km,横向宽3km。三维速度模型沿y、x和z方向划分成2414×1320×401个网格,y和z方向网格间隔为10m,x方向间隔20m。正演模拟采用高阶有限差分声波方程,子波主频为20Hz。正演采集参数与实际三维拖缆基本一致,炮线距为400m,炮点距为100m,七缆单边接收,最大缆长为4000m,缆间距为100m,道间距为10m。
首先采用图 11中采集方案A,即采集方向沿着气云区长轴方向,模拟实际三维拖缆地震采集。分别对模拟数据开展基于理论速度的逆时偏移成像,偏移孔径为y方向4000m、x方向2000m。图 12b、图 12e分别为采集方案A模拟数据逆时偏移2000m深度切片与过气云区剖面(图 12c中CC′线代表剖面位置),气云区成像效果较差。为了验证x方向地震信息更有益于气云区成像,采用图 11中采集方案B(垂直于浅层气区长轴方向)完成气云区正演模拟,其他采集参数与方案A一致。偏移孔径x方向为4000m、y方向为2000m,逆时偏移成像深度2000m切片与剖面如图 12c、图 12f所示。与采集方案A相比,沿垂直于浅层气区长轴方向采集数据能显著改善气云区成像。
通过仔细对比地震速度与解释层位,发现气云区近西北方向发育规模较大的洼陷(图 13)。沿近西北方向(图 12中B方案)采集的二维高分辨工程地震以及二维OBC数据,在气云区成像方面均获得了优于平行于气云长轴方向(图 12中A方案)采集的三维拖缆地震与三维OBC地震。实际数据与模型数据均表明,洼陷构造对气云区成像构成显著影响。因此,即将开展的新一轮三维OBC地震采集将沿近西北方向采集,即垂直于浅层气区长轴方向。
气云区成因分析表明,气云区近海底非均质地层产生大量强散射噪声,使下方地层有效反射信号畸变。因此,恢复下方地层成像需要获得较为准确的浅层速度并采用能够使复杂波场归位的波动方程类偏移方法。
由于浅层反射多为近炮检距数据,射线密度不足,反射波层析反演浅层速度存在较大的不确定性。而回转波地震记录上总是以初至波的形式出现,易于拾取,射线密度能够满足反演需求,利用回转波初至信息能够较为准确地反演浅层速度模型[16]。图 14a、图 14b分别为反射波网格层析与回转波层析获得的300m处的深度速度切片,回转波层析反演速度在气云区呈现低速异常,低速异常区与气云影响区分布一致。图 14c为回转波层析速度、反射波层析速度与W8井VSP速度叠合图,回转波反演速度与VSP速度低频趋势更吻合。实际处理中采用回转波层析和反射波层析技术相结合的建模方法[17-20]:先利用回转波层析反演建立浅层(0~800m)速度模型,并将该模型作为反射波层析初始模型进一步更新中深层速度。
图 15a、图 15b分别为采用反射波层析速度、浅层回转波层析+中深层反射波层析速度的单程波方程叠前深度偏移剖面,准确的浅层速度能够明显改善气云区成像质量(图 15b方框所示)。图 15c为浅层回转波层析+中深层反射波层析速度Kirchhoff叠前深度偏移成像剖面,与图 15b单程波方程偏移剖面比较,非气云区二者成像质量基本相当,Kirchhoff偏移分辨率略高;而气云区成像质量单程波方程优于积分法叠前深度偏移,这与模型分析一致。
针对渤海湾A油田气云区范围大、纵波地震难以成像等问题,本文开展了大规模气云区成因分析。通过二维、三维正演模拟,逐步确认近海底大范围浅层气散射效应是产生气云模糊区的重要原因,垂直浅层气长轴方向的洼陷构造进一步增加了现有三维地震数据(平行于浅层气长轴方向采集)成像困难。模型与实际数据均表明浅层非均质层速度模型构建与波动方程类叠前深度偏移技术能够显著降低气云区影响。另外,由于中深层存在洼陷构造,实际地震采集方向也影响气云区成像。宽方位采集、新采集数据与老数据融合处理等增加照明措施理论上能够改善大规模气云区成像。
由于回转波与反射波射线层析方法均基于高频近似,浅层小尺度非均质体速度反演精度尚不能满足气云区成像要求。下一步拟开展全波形反演[21]以及Q建场研究,以期获得更准确的气云区速度与Q场,进一步改善气云区纵波成像质量。
[1] |
Granli J, Arnsten B, Sollid A, et al. Imaging through gas-filled sediments using marine shear wave data[J]. Geophysics, 1999, 64(3): 668-677. DOI:10.1190/1.1444576 |
[2] |
李彦鹏, 孙鹏远, 魏庚雨, 等. 利用陆上三分量数据改善气云区构造成像[J]. 石油地球物理勘探, 2009, 44(4): 417-424. LI Yanpeng, SUN Pengyuan, WEI Gengyu, et al. Using 3-C land seismic data to improve structural imaging in gas chimney area[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2009, 44(4): 417-424. DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2009.04.007 |
[3] |
张四海, 李向阳, 李岩, 等. 基于二极化校正的陆上气云区的转换波成像[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(2): 200-205. ZHANG Sihai, LI Xiangyang, LI Yan, et al. Converted-wave imaging based on the diodic moveout in a land gas-cloud area[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2013, 48(2): 200-205. |
[4] |
边冬辉, 王小卫, 杨维, 等. 三维转换波关键成像技术研究与应用[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 52(增刊2): 91-97. BIAN Donghui, WANG Xiaowei, YANG Wei, et al. 3D converted wave imaging[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 52(S2): 91-97. |
[5] |
田立新, 夏庆龙, 刘春成, 等. 多分量地震勘探在渤海海域的应用[J]. 石油勘探与开发, 2005, 32(3): 78-83. TIAN Lixin, XIA Qinglong, LIU Chuncheng, et al. Application of multiple component seismic exploration in Penglai 19-3 Oilfield, Bohai Bay[J]. Petroleum Exploration & Development, 2005, 32(3): 78-83. DOI:10.3321/j.issn:1000-0747.2005.03.020 |
[6] |
张志军, 周东红. 数据驱动的"气云"区振幅补偿方法[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(3): 474-479, 505. ZHANG Zhijun, ZHOU Donghong. Amplitude compensation in gas cloud area based on a data-driven al-gorithm[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2016, 51(3): 474-479, 505. |
[7] |
Teng K H, Zhou J, Wu X, et al. Compensating atte-nuation due to gas cloud through QPSDM: a case study from offshore Brunei[C]. Extended Abstracts of 76th EAGE Conference & Exhibition, 2014, E102.
|
[8] |
Tian L X, Xia T X, Zhou D H, et al. Compensation of shallow gas cloud attenuation by Q tomography: A Bohai Bay case study[C]. Extended Abstracts of 77th EAGE Conference & Exhibition, 2015, P304.
|
[9] |
Ghazali A R, Verschuur D J and Gisolf A.Seismic ima-ging through gas clouds: A data-driven imaging strategy[C]. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2008, 27: 2302-2306.
|
[10] |
Zhu X, Wallace K, Zhu Q, et al. Scattering effect on shallow gas-obscured zone imaging in Bohai A area[J]. Geophysics, 2012, 77(2): B43-B53. DOI:10.1190/geo2011-0195.1 |
[11] |
Arntsen B, Wensaas L, Løseth H, et al. Seismic modeling of gas chimneys[J]. Geophysics, 2007, 72(5): 251-259. DOI:10.1190/1.2749570 |
[12] |
Youn K O.A modeling study of fault-shadow, shallow-gas, and low-velocity chimney effects on seismic data[C]. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2001, 20: 1-4.
|
[13] |
殷学鑫, 刘洋. 二维随机介质模型正演模拟及其波场分析[J]. 石油地球物理勘探, 2011, 46(6): 862-872. YIN Xuexin, LIU Yang. Random medium 2-D modeling and its wavefield analysis[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2011, 46(6): 862-872. |
[14] |
马灵伟, 顾汉明, 赵迎月, 等. 应用随机介质正演模拟刻画深水区台缘礁碳酸盐岩储层[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(4): 583-590. MA Lingwei, GU Hanming, ZHAO Yingyue, et al. Sculpturing platform-edge reef carbonate reservoirs in deep-water with random media forward modeling[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2013, 48(4): 583-590. |
[15] |
陈波, 宁宏晓, 谢小碧. 通过地震成像分辨率研究近地表复杂介质散射对成像质量的影响[J]. 地球物理学报, 2016, 59(5): 1762-1775. CHEN Bo, NING Hongxiao, XIE Xiaobi. Investigating the effect of shallow scatterings from small-scale near-surface heterogeneities on seismic imaging:A resolution analysis based method[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2016, 59(5): 1762-1775. |
[16] |
Zhu X H, Valasek P, Rol B, et al. Recent applications of turning-ray tomography[J]. Geophysics, 2008, 73(5): 243-254. DOI:10.1190/1.2957894 |
[17] |
Tanis M, Shah H, Watson P A, et al. Diving-wave refraction tomography and reflection tomography for velocity model building[J]. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2006, 25: 3340-3344. |
[18] |
Tanis M C, Askim O J, Lancaster S, et al. An integrated workflow for imaging below shallow gas:A Trinidad case study[J]. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2006, 25: 3051-3055. |
[19] |
Kabir N, Albertin U, Zhou M, et al. Use of refraction, reflection, and wave-equation-based tomography for imaging beneath shallow gas:A Trinidad field data example[J]. Geophysics, 2008, 73(5): VE281-VE289. DOI:10.1190/1.2953064 |
[20] |
夏同星, 刘垒, 明君, 等. 渤海湾X油田气云区地震资料关键处理技术研究[J]. 石油物探, 2018, 57(2): 283-291. XIA Tongxing, LIU Lei, MING Jun, et al. Key processing technologies of seismic data for a gas cloud area in the X Oilfield, Bohai Bay Basin[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2018, 57(2): 283-291. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2018.02.014 |
[21] |
Sirgue L, Barkved O I, Dellinger J, et al. Full wave-form inversion:the next leap forward in imaging at Valhall[J]. First Break, 2010, 28(4): 65-70. |