2017, Vol. 32
2. 长庆油田苏里格气田研究中心, 西安 710018
3. 低渗透油气田勘探开发国家工程实验室, 西安 710018
2. Sulige Research Center, PetroChina Chanqing Oilfield Company, Xi'an 710018, China
3. National Engineering Laboratory for Exploration and Development of Low-permeability Oil and Gas field, Xi'an 710018, China
鄂尔多斯盆地苏里格气田主要目的层上古生界盒8段的含气性表现为典型的三类AVO特征，其储层多为薄层叠合，是典型的低孔、低渗致密砂岩气藏的代表 (丁晓琪等，2007；李明瑞等，2009；石玉江等，2010；肖宇等，2016)，AVO烃类检测和叠前反演仍是当前有效的储层预测手段.因此，地震资料处理关键在于解决振幅的保真性和不同入射角 (或不同偏移距) 叠加数据一致性处理问题.而传统的数据规则化在实际处理过程中很难做到共炮检距域数据一次覆盖的均匀抽取，往往是中偏移距数据较密，近远偏移距数据子集较为稀疏，规则化后的CMP道集振幅强弱趋势会产生变化，这会对原始数据的AVO特征会产生影响.另外现行的窄方位处理技术未能充分考虑宽方位数据中重要的方位角信息，从而未能有效解决方位各向异性问题，这也使得储层预测精度受到较大的影响.在苏里格地区天然气开发过程中，继续应用当前的窄方位地震技术，已经不能满足油田发展的需求.由于宽方位地震技术在改善成像质量、提高储层预测精度等方面了起到了重要作用 (刘传虎，2012；王西文等，2013；刘依谋等，2014；刘喜武等，2015)，近年来在苏里格地区陆续开展了宽方位地震研究工作.
当前国内外宽方位采集技术发展比较迅速，但是宽方位地震资料处理技术发展相对较慢，国内外学者作了一些有益的探索，如通过采取分方位处理等方法取得了一定的效果 (张保庆等，2011；李桂林等，2014).分方位处理在一定程度上消除了宽方位观测带来的方位各向异性问题，但其最终成果数据往往只解决了层状各向异性问题而没有考虑方位各向异性效应，这种处理方法主要还是沿用以往窄方位地震资料的处理思路.近年来发展的炮检距矢量片 (OVT) 技术对每个方位的地震道都所有考虑，能够实现数据的均匀抽取和精细的分方位处理，为宽方位地震资料处理开辟了一条新的途径 (Schapper et al., 2009；Stein et al., 2010)，该技术在国内的应用还主要集中在裂缝检测方面，针对岩性气藏勘探开发的应用还涉及较少.为此，根据苏里格地区地震资料特点，对该技术在岩性气藏储层预测中的应用进行了研究，其结果表明OVT技术在振幅保真、提高处理成像质量和储层预测精度等方面效果显著.
1 OVT宽方位地震资料处理技术 1.1 OVT技术基本原理炮检距向量片 (Offset Vector Tile，简称OVT) 又被称做炮检距矢量片，是十字排列道集的一种延伸，是十字排列道集内的一个数据子集 (Li，2008；段文胜等，2013).在一个十字排列中按炮线距和检波线距等距离划分得到许多小矩形，则每一个矩形就是一个OVT片.提取所有十字排列道集中相应位置的OVT片，就组成一个OVT道集.每个OVT片有限定范围的偏移距和方位角，因此，OVT域可理解为含有方位的炮检距域.OVT宽方位处理技术就是在这样的域下进行的.OVT域处理和常规处理的基本步骤是一致的，最主要的区别在于处理的域不同.常规处理在共炮检距距域内进行规则化和偏移处理，而OVT域处理是在细分的十字排列域内进行的处理，另外由于OVT域处理保留了丰富的方位信息，因此还可进行方位各向异性处理.其处理主要包括OVT划分及道集数据准备、OVT域数据的规则化、OVT域叠前时间偏移和偏移道集的处理四个主要的步骤.针对不同地震储层预测目标，OVT偏移道集的处理应有所不同.方位各向异性特征分析有利于进行裂缝检测，消除方位各向异性有利于叠前反演，因此，针对裂缝检测，可不进行方位各向异性校正处理.
1.2 OVT关键技术 1.2.1 OVT划分及道集数据准备目前OVT技术主要是针对正交观测系统，OVT道集数据的抽取是在十字正交排列中实现的，先进行OVT大小的划分，再进行OVT道集的抽取.OVT的大小由炮线距和检波线距决定.因为每个OVT都是沿炮线有限范围内的炮点和沿检波线有限范围内的检波点构成，这个范围一般是两倍的炮线距和两倍接收线距.理论上讲，对于三维正交观测系统，这样划分可以使每个OVT片在每一个CMP点上只有一次覆盖，数据的规则性最好.
OVT道集的抽取可以由一个简单的例子来说明，如图 1，将相邻的9个十字排列子集平面展开，根据两倍的炮线距和两倍接收线距的划分原则，将每个十字排列子集分成了16个OVT片，那么每个十字排列中对应的OVT片就有相似的方位角信息和炮检距信息.将工区所有十字排列中对应的OVT片抽取出来，就构成一个OVT道集，如图 1a中将所有灰色OVT片的数据抽取出来就构成了图 1b中所示的一个OVT道集，推广到整个工区即可完成所有OVT道集的抽取.每一个OVT道集为一次覆盖，包含一定范围方位角和偏移距信息的地震数据，整个工区OVT道集的个数应等于覆盖次数.这样的抽取方式可以有效解决传统的共偏移距域数据抽取不均匀的问题.
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图 1 (a) 不同十字排列OVT片分布示意图；(b) OVT道集示意图 Figure 1 (a) OVT arrangements in different cross spread; (b) OVT gather diagram |
在实际的应用过程中，针对正交观测系统，一个OVT片中包含的数据是包含了多个CMP面元，这些面元具有相似的方位角信息和炮检距信息，且满足每一个CMP面元上只有一次覆盖，但针对变观的地方，可能会出现局部较少区域覆盖次数大于1或者不够均匀的情况 (见图 3b).为了解决这个问题，需进行进一步的细分处理.Vermeer已经证明，对于正交观测系统，每个OVT都能找到与之对应的另一个OVT，这两个OVT的炮检距相等、方向相反，称为可互换OVT (Vermeer，1998).因此，为提高数据的均匀性，还可进行数据的互换.如图 2所示将两个可互换OVT片中相似偏移距放在一起，即将1区域的数据和3区域的数据进行互换.互换OVT的主要优势：一、分组的OVT子集中炮检距离散度降低；二、空间采样分布更均匀，将有利于数据规则化.从图 3可以看出，常规共炮检距道集难以做到一次覆盖的均匀抽取，而OVT道集能满足数据一次覆盖的抽取，互换后数据的均匀性更好.
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图 2 OVT互换示意图 Figure 2 OVT Swap diagram |
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图 3 (a) 共炮检距道集覆盖次数图；(b) 互换前OVT道集覆盖次数图；(c) 互换后OVT道集覆盖次数图 Figure 3 (a) The fold number map in common offset; (b) The fold number map in no swap OVT gather; (c) The fold number map in swap OVT gather |
传统共炮检距规则化按三维来处理的，而OVT域规则化是将地震数据按照五维来处理的.在不同的坐标系统下，这五个维度可以有不同的含义.可以用炮、检点的x、y坐标这四个空间维度加上时间维度来描述地震数据；四个空间维度也可以是CMP点的x、y坐标加上炮检距在x、y方向的投影；或者是CMP点的x、y坐标加上绝对炮检距和炮检方位角.利用非均匀傅立叶重构技术 (梁东辉，2015)，可以在上述不同的坐标系统下同时进行四个空间方向的规则化处理，使得空间方向不均匀采样得到规则化重建，从而改善炮检距、覆盖次数等属性的不均匀性，也能在一定意义上重建缺失的地震道.对于非规则空间分布的地震数据，非均匀傅立叶重构技术利用时空域已知的非均匀空间采样信息来估算傅氏域未知的频谱，再利用常规傅立叶逆变换将估算出的频谱变换回与给定规则网格相对应的时空域，从而完成地震数据的重构过程.
三维数据规则化技术通常在共炮检距域进行数据重构，而共偏移距域里的地震道来自不同的方位，计算插值因子所用的地震数据就来自不同的方位，其插值结果就丢掉了方位信息，且插值数据的相似性并不好.同时，由于实际处理过程中很难做到共炮检距域数据一次覆盖的均匀抽取，往往是中偏移距数据较密，近远偏移距数据子集较为稀疏.与共炮检距域数据规则化相比，在OVT域内，计算插值因子所用的地震数据具有固定的方位和炮检距范围，因而数据的相似性更好，插值因子求取更合理，并可以取得更好的插值效果，同时更好地保留了方位信息.
1.2.3 OVT域叠前时间偏移OVT域偏移与传统共炮检距域偏移处理原理一致.OVT道集内各道炮检距和方位角相对恒定，是叠前时间或深度偏移的理想数据集.将五维规则化后的OVT道集作为偏移的输入数据，偏移前将计算每个OVT道集的平均炮检距和方位角，作为该道集代表性的炮检距和方位角.偏移后的道集称为OVG道集 (offset vector gether)，且一般按螺旋形式排序.如图 4所示，这种排列形式与传统CRP道集的区别在于，该方式不仅仅按着偏移距由小到大的形式排列，还需考虑到每个偏移范围的方位信息，由近偏移距按360°方位旋转排序至远偏移距，形似蜗牛，因此，又将排序后的OVG道集称为“蜗牛”道集或“螺旋”道集 (Lecerf et al., 2009).
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图 4 蜗牛道集排列示意图 Figure 4 The snail gather diagram |
一般将偏移后的OVG道集分选成“蜗牛”道集后，主要做两个方面的处理：一是根据噪声及资料特点进行去噪处理，包括随机噪声的压制、多次波的压制等；二是对偏移后“蜗牛”道集进行方位各向异性分析及校正处理.噪声的压制和常规CRP道集的处理是相同的.方位各向异性校正的关键是求取随方位角变化的速度函数，其主要步骤包括：OVT偏移后“蜗牛”道集上进行反射时差拾取；计算快方向、慢方向速度体；计算方位速度函数；方位各向异性校正处理 (Stein et al., 2010；贾福宗等，2013).方位各向异性校正方式有两种：一是直接应用方位速度进行剩余时差校正；另一种是应用偏移速度进行反动校正，然后再用方位速度进行方位各向异性校正，应用两种方式均可达到相同的效果.
2 应用实例研究工区三维地震资料采用24线8炮192道接收，炮线距为320 m，接收线距为320 m，道距为40 m，覆盖次数为12(纵)×12(横) 的观测系统，横纵比达到了1.实例分析主要包括两个方面：一是应用该地震资料进行OVT域宽方位处理，分析OVT技术在提高成像质量方面的应用效果；二是将处理数据成果应用于苏里格气田致密砂岩气藏地震储层预测中，分析OVT技术在提高储层预测精度方面发挥的作用.
2.1 OVT域数据处理通过在苏里格地区的应用结果表明，OVT技术在数据规则化，叠前时间偏移成像及方位各向异性处理等方面比常规窄方位处理有明显的优势.如图 5所示，在共炮检距域进行数据规则化的道集振幅一致性较差，且中间偏移距信噪比较高，近、远偏移距信噪比较低，与规则化前的数据相比已经出现失真现象，这会影响AVO特征的分析，这将制约了储层预测精度的提高.在OVT域进行规则化处理后获得的效果更好，道集整体能量均衡，远近炮检距振幅相对关系更合理.
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图 5 (a) 规则化前CMP道集；(b) 共炮检距域数据规则后CMP道集；(c) OVT域数据规则后CMP道集 Figure 5 (a) CMP gather before regularization; (b) CMP gather after regularization in common offset; (c) CMP gather after regularization in OVT |
由于OVT处理过程中，规则化时数据的相似性更好，这也有利于偏移成像.从图 6可以看出，与常规偏移的CRP道集相比，OVT偏移后的“蜗牛”道集品质更好，信噪比更高，能更好地保留方位角信息.另外，从图 7中的时间切片也可以看出，与常规窄方位处理相比，OVT域偏移处理后，不仅成像更清晰，采集脚印问题也明显得到改善.
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图 6 常规偏移CRP道集 (a) 与OVT域偏移OVG道集 (b) Figure 6 CRP gather after Pre-Stack Time Migration in common offset (a) and OVG gather after Pre-Stack Time Migration in OVT (b) |
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图 7 常规叠前时间偏移 (a) 与OVT域叠前时间偏移 (b) 时间切片效果 Figure 7 The time slice after Pre-Stack Time Migration in common offset (a) and The time slice after Pre-Stack Time Migration in OVT (b) |
苏里格地区的方位各向异性问题并不是特别突出，但这对成像质量也是有影响的，如图 8a所示，“蜗牛”道集内同相轴存在抖动，表明该层段存在明显的方位各向异性，其中抖动的高点代表裂缝的发育方向，抖动的幅度代表裂缝发育的密度.经过方位各向异性校正后 (图 8b) 基本消除了“蜗牛”道集在的1600~1800 ms范围内同相轴的抖动情况.另从叠加剖面上看 (图 9)，消除方位各向异性后，不仅改善了地震叠加成像质量，同时地震成像分辨率也得到显著提高.
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图 8 方位各向异性处理前 (a)、后 (b) 蜗牛道集 Figure 8 The snail gather before (a) or after (b) azimuthal anisotropy correction |
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图 9 方位各向异性处理前 (a)、后 (b) 叠加剖面 Figure 9 The stacked section before (a) or after (b) azimuthal anisotropy correction |
苏里格地区目的层盒8段的主要储层是砂岩，砂岩厚度及有效砂岩厚度的预测是储层预测的关键.而该地区有效的预测方法是叠前反演，应用纵波阻抗与横波阻抗交会预测砂岩厚度，纵横波速度比与纵波阻抗交会预测有效砂岩厚度.因此，以最常用的有效砂岩厚度预测为例，分析OVT域宽方位处理成果数据在苏里格气田砂岩储层预测中效果.
为了对比分析，分别将常规窄方位处理与OVT域宽方位处理获得的地震数据按照相同的方法进行储层预测.图 10是有效砂岩厚度预测结果与实钻结果的交会图，图中应用19口验证井进行分析，结果表明应用常规窄方位处理成果时，预测结果与实钻结果交会较分散，预测平均误差2.02 m，而应用OVT域宽方位处理数据进有效砂岩厚度预测，其预测结果与实钻结果交会的线性关系更好，平均误差1.16 m.图 11是目的层有效砂岩厚度预测图，虽然应用常规窄方位处理数据与宽方位处理数据预测的有效砂岩厚薄趋势是一致的，但是细节上存在明显差异，经过19口实钻井验证分析表明，应用窄方位处理成果数据预测符合率为63.1%，应用宽方位处理成果数据预测符合率为84.2%，应用宽方位处理成果效果明显，预测符合率提高21.1%，预测精度更高.
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图 10 (a) 应用常规处理数据的预测结果与实钻结果交会图；(b) 应用OVT处理数据的预测结果与实钻结果交会图 Figure 10 The cross-plot by prediction with applying the conventional processing data and effective sandstone thickness; (b) The cross-plot by prediction with applying the OVT processing data and effective sandstone thickness |
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图 11 (a) 应用窄方位处理数据预测的有效砂岩厚度图；(b) 应用OVT处理数据预测的有效砂岩厚度图 Figure 11 (a) The prediction map of sandstone thickness by applying the conventional processing data; (b) The prediction map of sandstone thickness by applying the OVT processing data |
OVT技术能有效挖掘宽方位地震资料的信息，为储层预测提供品质更高的地震数据，对提高储层预测精度发挥着积极的作用，其特点和优势主要表现在以下几个方面.
(1) 针对岩性解释，OVT域五维规则化处理避免了常规三维规则化后远近炮检距地震道信噪比低，中炮检距地震道信噪比高的问题，其处理成果保真度更高.
(2) OVT域处理能有效改善采集脚印问题.由于常规处理难以将数据的空间不连续性的影响分散或者减弱，因此，常规偏移处理后采集脚印依然存在，而OVT处理可以将这种不连续性影响分散到不同方位，不同的OVT子集中，使得正交观测系统固有的不连续性稀疏地分布在整个工区，因此，采集脚印也变得稀疏了.
(3) 方位各向异性校正消除了方位各向异性对不同入射角度叠加数据一致性的影响，这为叠前反演提供了较好的数据基础，有利于储层预测精度的提高.
(4) OVT域处理比窄方位处理更好地保留了方位信息，为储层预测提供了更丰富的数据信息，使得以往难以应用的五维解释技术得以应用.
(5) OVT技术对宽方位采集地震数据成像品质的提升是明显的，另外在苏里格南部地区的窄方位地震数据 (横纵比为0.33) 也进行了应用，并取得了一定的效果，说明该技术具有较普遍的适应性.
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