地球物理学进展  2014, Vol. 29 Issue (1): 318-323   PDF    
引用本文
王兆旗, 庄锡进, 陈见伟, 张金陵, 叶月明. 地震资料叠前深度偏移连片处理关键技术[J]. 地球物理学进展, 2014, 29(1): 318-323, doi: 10.6038/pg20140145  
WANG Zhao-qi, ZHUANG Xi-jin, CHEN Jian-wei, ZHANG Jin-ling, YE Yue-ming. Key technologies of seismic data pre-stack depth migration multi-survey joint processing. Progress in Geophysics, 2014, 29(1): 318-323, doi: 10.6038/pg20140145   
地震资料叠前深度偏移连片处理关键技术
王兆旗, 庄锡进, 陈见伟, 张金陵, 叶月明    
中国石油杭州地质研究院, 杭州 310023
收稿日期: 2013-9-6 修回日期: 2013-12-17 .
作者简介：王兆旗男，1981年生，硕士，工程师，主要从事地震资料数字处理方法研究.（E-mail：wangzq_hz@petrochina.com.cn）
摘要：地震资料连片叠前深度偏移处理目前仍旧存在着区块间能量不均、频率差异、空面元、覆盖次数差异大、速度难以求准等突出问题.针对以上现状， 本文采用振幅匹配及匹配滤波等技术， 确保区块间振幅能量分布， 解决频率差异， 保证子波特征分布均匀， 无闭合差存在；研究并采用了两步法数据规则化方法， 即基于反假频傅里叶重构的空间内插和基于Voronoi多边形的振幅归一化技术， 改善由于空面元和覆盖次数不均造成的偏移划弧现象.在此基础上， 研究了叠前深度层析反演速度建模技术， 解决连片速度问题， 给出叠前深度偏移的速度体.将上述连片处理关键技术应用于实际资料后， 偏移剖面无空间假频存在， 成像效果明显提高， 并在油田勘探中取得了显著的实际应用效果.
关键词： 两步法数据规则化     Voronoi多边形     匹配滤波     振幅匹配     层析反演速度建模    
Key technologies of seismic data pre-stack depth migration multi-survey joint processing
WANG Zhao-qi, ZHUANG Xi-jin, CHEN Jian-wei, ZHANG Jin-ling, YE Yue-ming    
Hangzhou Research Institudte of Petroleum Geology, Hangzhou 310023, China
Abstract: The Seismic Data multi-survey joint pre-stack depth migration (PSDM) processing is facing problems such as energy uneven、frequency difference、empty binning、coverage difference and inaccurate velocity.More than the status quo, amplitude matching and frequency matching filter are given is this paper to solve the frequency differences between blocks, to ensure wavelet features evenly distributed without misclosure there; Data reconstruction of space-based anti-aliasing Fourier interpolation, only interpolate empty cells, on this basis, to carry out the Voronoi polygon-based amplitude normaliation to solve empty collection as well as the uneven coverage.On this basis, we use PSDM tomographic inversion velocity modeling techniques, to solve the problem of inaccurate velocity in multi-survey joint blocks,and the final velocity body is proposed for PSDM. The results shows that the proposed key technologies can obviously improve the processing quality,and there is no spatial spurious frequency of the migration section,and has made actual application effection in oil exploration.
Key words: Two-step data regularization     Voronoi polygon     matching fil filtering     amplitude matching     tomographic inversion for velocity modeling building    

0 引 言

随着油气田勘探开发程度的不断提高，三维地震资料已基本覆盖各油田的主力产油区.为了不在地震资料覆盖区域进行重复三维地震采集，以避免人力、物力和财力的巨大投入，同时又可有利于寻找拼接带隐藏的岩性油气藏，选择现有三维地震资料进行连片处理是降低勘探和开发风险并减少投入的有效措施(张颖等，2002；周海民等，2005；裴江云等，2011；王维红等，2011;陈可洋等，2012).

叠前深度偏移技术已经成为工业界地震资料常规处理技术，如何有效开展深度偏移连片处理，目前开展的相关研究较少.本文提出采用两步法数据规则化方法，首先采用基于反假频傅里叶重构的空间内插，只插值处理面元上存在的空洞，在此基础上，开展基于Voronoi多边形的振幅归一化，优化求取振幅因子，解决采集空洞以及拼接带覆盖次数不均引起的横向能量不一致问题；采用能量匹配技术及匹配滤波技术，分别解决能量、频率的差异，使同相轴连续性得到提高；采用叠前深度层析反演速度建模技术，解决连片速度问题，这些关键技术的综合运用，确保了最终地震连片深度偏移处理结果具有较高的信噪比和精度，并在南方某区块发现有利圈闭，通过打井验证，获得油气显示.

1 研究区概况

YX区块由A区块和B区块组成.由于受复杂地表条件影响，工区内存在较多的变观(炮检点分布不规则)问题.其中A区块的满覆盖次数为120次，B区块的满覆盖次数为60次，在区块A中存在突出的空面元问题(图 1).

图 1 检波器(蓝色)和炮点(绿色)的空间位置(a)， 覆盖次数分布图(b). Fig. 1 Spatial locations of the receiver (blue) and shot(green)(a),fold coverage(b).
2 关键处理技术及其应用效果分析
2．1 能量匹配技术

由于激发和接收条件不同，以及受采集设计和具体施工因素的综合影响，工区内和工区间的振幅能量在横向上存在较大的差异.通过常规的振幅补偿流程，可以解决掉大的能量差异，对依然存在的振幅差异，可通过能量匹配技术(云美厚等，2006；仲伯军等，2008)进行消除，如对A区块(参照)与B区块(目标)数据进行振幅匹配：

1)选取A区块和B区块之间重叠部分满覆盖区域且信噪比较高的数据；

2)计算A区块和B区块数据的均方根振幅SA和均方根振幅SB ;

3)设定两个区块的剩余振幅补偿函数RA和RB，进行剩余振幅补偿，使A区块和B区块数据的振幅达到一致，即：

则有：

通过上述处理，可以使不同区块数据的振幅趋于一致(图 2).
图 2 能量匹配算子(a)及能量匹配前(b)、后(c)的道集对比. Fig. 2 Energy matching operator (a) and Gathers before energy matching (b)、after energy matching (c).
2．2 匹配滤波技术

为了能够求取稳定的匹配滤波算子，采用在不同区块拼接处的水平叠加剖面上求取匹配滤波算子，再将所有滤波因子应用于叠前地震数据.经过此项处理后，不同区块拼接处的叠前地震数据的频率和相位能得到较好的匹配，深浅层的反射波数据能达到无缝拼接(王西文等，2002；刘成斋等，2004；段云卿等，2006；左海等，2008；徐强等，2010；陈彬等，2011).

为了使匹配算子具有代表性和稳定性，从信噪比较高的目的层段时窗内分别统计提取该算子，或在目标区多选择几个输入地震道进行求和，求取模型道，然后对要整形的资料进行子波匹配处理，从而使相邻区块的资料品质趋于一致.

设计Xi(t)是要匹配的B区叠加剖面的模型道，Zi(t)为目标区A叠加剖面的模型道，其中i为构建模型地震道数.设计一个匹配算子mi(t) 作用于地震道Xi(t)，使 Xi(t)逼近于地震道Zi(t).假设整形区的实际输出与期望输出的误差为ei(t)，则有

ei(t)=Xi(t)*mi(t)－Zi(t) ,

若用E表示总误差能量，则：

E=∑ei2=∑ Xi(t)*mi(t)－Zi(t) 2 .

应用最小二乘法原理，总误差能量E对mi(t) 的偏导数等于零，可以得到求解整形算子的托普里兹矩阵方程

R XX× M=R ZX .

这样就可得到要整形地震道Xi(t)的整形算子，即mi(t).再将mi(t)与地震道Xi(t)进行褶积运算，就完成了地震道Xi(t)的子波匹配处理(图 3).

图 3 频率匹配前(a)、后(b)的剖面对比. Fig. 3 Stack section before(a)、after (b)matching.
2.3 两步法数据规则化
2.3.1 基于傅里叶重构的空间内插

叠前偏移距规则化技术能够在一定程度上改善偏移距分布不规则造成的振幅失真状况，从而弥补源自野外采集系统的数据缺陷.规则化方法的具体实施有偏移距插值、冗余偏移距剔除、方位角编辑和基于偏移距分布密度的加权等多种方式.偏移距插值基于叠前地震数据重建，已有许多学者开展了叠前地震数据重建和规则化问题的研究(Spitz，1991；Porsani，1999；Zwartjes, 2006；Zwartjes,2007；高建军等，2009).

针对本区共偏移距道集上存在空洞的问题，采用基于傅里叶重构的数据规则化方法，与传统面元数据规则化方法相比，该方法只补充空面元，采用 sinc函数进行插值，公式为

.

插值效果如图 4所示.

图 4 基于傅里叶重构的数据插值前(a)、后(b)的道集对比. Fig. 4 CMP gathers before(a)and after (b) data interpolation based on Fourier reconstruction.
2.3.2 基于Voronoi多边形的振幅归一化

Voronoi结构的概念是由俄国数学家M.G.Voronoi于1908年发现并以他的名字命名的.Voronoi也称Dirichelct铺盖、Wingner-Seitz区域或泰森多边形，具有许多有趣而惊人的数学特性，吸引了众多学者的眼球.从Voronoi结构所脱胎的计算几何来看，Voronoi图是对平面n个离散点而言的，它把平面分为几个区，每一个区包括一个点，该点所在的区是到该点距离最近点的集合(Boots，1992；Herman Jaramillo，2005；Canning,2008).

根据研究区的野外数据特点和叠前时间偏移的要求，在插值的基础上采取了基于Voronoi多边形的振幅归一化方法，是通过如下公式进行求取：

N= 1 fp ,

式中，N为求取的归一化因子，f为单元面元里面的道数，p=补偿系数.

最后将求取的归一化因子应用到道集中.这种方法不改变原始数据的总量，很好地消除了偏移距空间分布不均匀造成的共成像点道集振幅强弱假象，合理保持了与地下储层物性参数有关的有效反射波振幅随偏移距的相对变化关系.

传统的振幅归一化方法设定面元为矩形(吴清岭等，2008；苏世龙等，2010)，这种方法的缺点在于它不能保证每个面元的采样点只有一个，使得求取的振幅匹配因子存在误差.笔者分别对比了面元中心化(图 5a)、插值后基于矩形的振幅归一化(图 5b)以及插值后基于Voronoi多边形的振幅归一化(图 5c)三种方法，并运用克希霍夫积分法进行叠前时间偏移，效果显示插值后基于Voronoi多边形的振幅归一化方法，边界偏移划弧现象明显减少，数据信噪比明显提高，验证了两步法数据规则化方法的适用性(图 6).

图 5 面元中心化(a)、插值后基于矩形的振幅归一化(b)与 插值后基于Voronoi多边形的振幅归一化(c)方法示意图. Fig. 5 Schematic diagram of mothods：bin centralization(a)、 amplitude normalization based on rectangle (b) and amplitude normalization based on Voronoi polygon (c).

图 6 面元中心化(a)、插值后基于矩形的振幅归一化(b)与插值后基于Voronoi多边形的振幅归一化(c)效果示意图. Fig. 6 Schematic diagram of results in the pstm sections：bin centralization(a)、amplitude normalization based on rectangle (b) and amplitude normalization based on Voronoi polygon (c).
2.4 层析反演速度建模技术

针对叠前深度偏移连片处理速度求不准的问题，本文采用三维网格层析反演速度建模方法(王克斌等，2008；王兆旗等，2012)，相对于以往的层状介质模型，该方法具有以下优点：

1)在构造复杂，变化大的地区，三维速度模型可以精确描述速度的变化；

2)不需要建立层位，不受层位的约束，避免了人为因素产生的构造假象；

3)更精细描述速度模型的变化，避免层状介质中射线路径突变对成像的影响.

三维网格层析反演速度建模方法完全依靠数据驱动，首先在初始的深度偏移速度利用初始深度域层速度模型进行叠前深度偏移，对偏移后CIP道集实施高密度双曲剩余误差(RMO)拾取.通过RMO曲线的自动拾取，可以得到一系列RMO曲线(图 7a)及其曲率值.采用高阶RMO拾取能更好的描述近远道同相轴的形态.由于采用网格速度速度建模，RMO的拾取在整个数据体的X,Y,Z方向都是高密度而不是只拾取个别层位，保证了速度模型更新的精度，同时也提高了抗噪能力.同时对偏移叠加数据计算倾角数据(图 7b)，获得地层的构造信息.

图 7 在CIP道集上拾取的剩余误差量(a)和在叠加剖面上拾取的倾角量(b). Fig. 7 RMO(a)and angles(b) picked in the psdm cip gathers and sections.

利用高密度RMO拾取量和地层倾角数据，采用并行层析反演技术更新速度模型，通过将道集自上而下拉平(图 8)，在复杂构造地区能够获取更加准确的速度信息.

图 8 层析反演速度模型更新前(a)后(b)道集对比. Fig. 8 CIP gathers before (a)and after(b) tomographic inversion velocity modeling updating.
3 应用效果分析

将上述处理流程和适用技术应用于YX区块震资料叠前深度偏移处理，取得了满意的处理效果.从处理成果剖面上看，整体上资料波组特征明显，波形活跃自然，层间信息丰富，主要地质界面反射齐全，地质现象清楚.利用本套连片处理技术，在本区发现潜山目标(图 9)，通过打井验证，获得油气显示.

图 9 经本文方法处理后发现的潜山目标油藏 Fig. 9 Buried hill reservoir found by the methods in this paper
4 结 论

通过针对性开展的能量匹配、频率匹配、两步法数据规则化以及层析反演速度建模技术，有效解决了该区块连片地震资料在频率、相位、能量、速度等方面的差异，并消除了空间假频现象，使得各区块间的地震波组特征相统一，振幅一致性较好，实现了高精度无缝拼接处理，达到了预期的目的，证明了这套地震资料叠前深度偏移连片处理技术的适用性.

致 谢 感谢西方奇科地球物理公司熊罴、高荣涛工程师对本文的帮助.
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