海上含涌浪噪聲地震數據速度分析方法研究

王　博， 劉　財， 劉　洋

(1.吉林大學　地球探測科學與技術學院，長春　130026；2.河北地質大學　勘查技術與工程學院，石家莊　050031)

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海上含涌浪噪聲地震數據速度分析方法研究

王博1,2， 劉財1， 劉洋1

(1.吉林大學地球探測科學與技術學院，長春130026；2.河北地質大學勘查技術與工程學院，石家莊050031)

涌浪噪聲是海上拖纜地震勘探中常見的強隨機噪聲干擾，會在原始地震記錄上形成強烈的低頻噪聲背景。當地震數據受到涌浪噪聲的干擾時，會導致傳統速度分析方法無法獲取準確的速度分析結果，尤其當實際地震資料中存在著AVO效應，甚至發生極性反轉的情況下更加嚴重，所以在進行海上數據速度分析時，必須同時考慮涌浪噪聲和AVO效應對速度分析精度的影響。這里提出采用AB相似系數法對含有涌浪噪聲的地震數據進行速度分析，理論模型和實際資料的處理結果表明，與傳統的水平疊加速度分析方法以及相似系數速度分析方法相比，AB相似系數速度分析法能夠在涌浪噪聲背景下獲得更準確的結果。

AB相似系數法； 涌浪噪聲； 速度分析； AVO效應

0　引言

涌浪噪聲是海上拖纜地震勘探中常見的強隨機噪聲干擾，其特點是頻率低，能量強且具有隨機性，涌浪噪聲通常會在原始地震記錄上形成很強的低頻噪聲背景[1]。由于涌浪噪聲對地震資料的質量產生較大的影響，如何避免和壓制此類噪聲的干擾是一個值得研究的問題。涌浪噪聲作為隨機噪聲的一種，除了可以應用普通隨機噪聲的壓制方法[2-4]對其進行壓制，國內、外一些研究人員還針對涌浪噪聲的產生機制與壓制方法進行了相關研究。勾福巖等[5]采用基于波動方程炮檢距連續(offset continuation，OC)算子的OC-Seislet變換方法對含涌浪噪聲的地震數據進行消噪處理，在去噪的同時，較好地保護了復雜構造下的地震波信息，一般認為，產生涌浪噪聲的主要原因是由于檢波器掛上異物或電纜平衡不好而造成的干擾波；Parrish等[6]對涌浪噪聲的特性進行了研究，發現拖纜弦波可能是涌浪噪聲的來源之一，能夠很好地解釋涌浪噪聲的特點；Elboth等[7]認為由天氣原因造成的水流擾動與拖纜之間的相互作用是產生涌浪噪聲的原因；宋家文等[8]采用地震道隨機重排聯合EM算法對高振幅涌浪噪聲進行衰減壓制；徐善輝等[9]使用HHT技術進行時頻域濾波及低切方法壓制涌浪噪聲；劉財等[10]提出采用基于Duffing振子混沌系統的速度分析方法，利用Duffing混沌振子對隨機噪聲的免疫特性在涌浪噪聲背景下獲得了比較理想的速度分析結果。

在實際地震資料中，AVO效應也是影響速度分析精度的因素之一。傳統的水平疊加速度分析方法是基于振幅不隨炮檢距變化的，當AVO效應存在時，疊加速度分析方法不能得到正確的速度分析結果。Taner和Koehler[11]提出采用相似系數法進行速度分析，使得速度分析技術得到了較快的發展。相似系數法的原理是對各道地震信號進行相似性的度量。但是，相似系數法所建立的的數學模型依然認為反射波同相軸的振幅與炮檢距是不相關的，相似系數法同樣無法應對AVO效應所帶來的振幅變化。為此，很多相關學者[12-14]提出了許多改進相似系數法的算法；Fomel[15]采用AB相似系數法對含有AVO效應的地震數據進行速度分析，理論模型和實際資料的結果表明，AB相似系數法在處理振幅隨炮檢距變化的地震資料時，能夠獲取更加準確的速度分析結果。

這里提出采用AB相似系數法，對含有涌浪噪聲的地震數據進行速度分析。通過對理論模型與實際數據進行驗證，同傳統的水平疊加和相似系數速度分析方法相比，AB相似系數法能夠同時克服強噪聲所導致的低信噪比以及由AVO效應所帶來的振幅變化，從而獲得更加準確的速度分析結果。

1　理論基礎

1.1相似系數法

Taner和Koehler[11]提出采用相似系數法進行速度分析，使得速度分析技術得到了較快的發展。采用相似系數法進行速度分析的原理是對一個CDP道集上的各道地震信號進行相似性度量，相似系數法所建立的數學模型認為反射波同相軸的振幅在各道上是相同的，即振幅與炮檢距無關。

設兩個向量分別為a=a1、a2、…、aN，b=b1、b2、Λ、bN，則兩個向量的相關系數如式(1)所示。

(1)

對于不含涌浪噪聲的地震記錄，若不考慮AVO效應，即地震記錄的振幅值不隨炮檢距變換。故假設向量b是常數序列，即b=b、b、Λ、b，則相關系數可寫成：

β(a)=γ(a,b)=

(2)

對式(2)進行平方，得式(3)。

(3)

式中：β2(a)為相似系數。

當向量a是均勻分布的時候，相似系數β2(a)取得最大值“1”。即地震波振幅沿同相軸均勻分布，當掃描速度等于地層真實速度時，相似系數趨近于“1”；當掃描速度不正確時，相似系數小于“1”。采用相似系數法進行速度分析的前提是假設地震波振幅不隨偏移距變化，即各道振幅均勻分布。

1.2AB相似系數法[15]

1985年Shuey[16]通過近似Zoepprite方程證明，對于彈性參數變化不大，且入射角較小時，含有AVO效應的PP波反射系數可以由兩個參數簡化表示為式(4)。

RPP(θ)≈A+Bsin2θ

(4)

其中：A、B是和上下地層速度與密度相關的參數；θ是P波入射角與反射角的平均值。

AB相似系數法是由Sarkar[13-14]提出的。由于相似系數法在地震記錄存在AVO效應，尤其存在極性反轉時，其速度分析精度大大降低。AB相似系數法則能夠解決AVO效應所帶來的振幅不均勻分布的問題。AB相似系數法的推導過程如下：

假設參考序列b具有一定的趨勢bi=A+Bφi，其中φi為已知函數。這樣的趨勢可以是由Shuey[16]給出的PP波反射系數關系，即A為截距，B為梯度，φi=sin2θi，θi為第i道的反射角度。根據最小二乘原理：

(5)

分別對A、B求偏導，并令導數等于零，可得式(6)、式(7)。

(6)

(7)

將式(6)、式(7)分別代入式(1)，并對等式兩邊平方，得到相似系數公式：

(8)

利用歸一化的最小二乘目標函數來定義相似系數見式(9)。

(9)

2　模型分析

圖1(a)是一個含有AVO效應的理論無噪聲共中心點(CMP)合成地震記錄。模型共80個記錄道，最小炮檢距為零，道間距為50 m，時間采樣間隔為4 ms，記錄時間長度為4 s。合成地震記錄采用的子波是雷克子波，雷克子波主頻fr=25 Hz。其中包含四條同相軸，在t0=0.8 s、1.8 s、2.4 s、3.1 s處，其所對應的均方根速度Vrms分別為2 000 m/s、2 300 m/s、2 700 m/s、3 200 m/s。在t0=1.8 s、2.4 s處的同相軸位置考慮AVO效應，即考慮振幅隨炮檢距變化。在如圖1(a)的人工合成共中心點(CMP)地震記錄中，加入人工合成涌浪噪聲，信噪比約為-12.6 dB(圖1(b))。從圖1(b)中可以看出，由于涌浪噪聲的加入，合成地震記錄的信噪比較低。

圖1　理論共中心點合成地震記錄Fig.1　Synthetic CMP record with AVO(a)含有AVO效應的無噪聲合成地震記錄；(b)加入涌浪噪聲后的合成地震記錄

對疊加涌浪噪聲的地震記錄(圖1b)分別進行水平疊加速度分析、相似系數速度分析以及AB相似系數速度分析。在速度掃描的參數選擇上，三種方法均采用25 m/s的速度掃描步長，速度掃描范圍均為1 000 m/s～4 000 m/s。圖2(a)是水平疊加速度分析的結果，由于涌浪噪聲的干擾，使得水平疊加速度譜的分辨率很低。其中，在t0=1.8 s、2.4 s處的同相軸由于存在AVO效應，致使其對應的位置沒有出現可分辨的能量團。相似系數速度分析結果如圖2(b)所示，相比于水平疊加速度分析的結果，相似系數速度分析方法有著更好的抗噪能力，速度譜分辨率較高。但是相似系數速度分析方法依舊無法解決振幅隨炮檢距變化的問題，在t0=1.8 s、2.4 s處同相軸對應的位置的能量團聚焦性較差。圖2(c)是采用AB相似系數方法進行速度分析的結果，在圖2(c)中t0=1.8 s、2.4 s處分別可以觀察到比較清楚的能量團存在。相比于以上兩種方法，AB相似系數法不但克服了涌浪噪聲的干擾，并且能夠解決AVO效應所帶來的振幅變化問題。

3　實際數據處理

在實際資料處理中，選取海上某地區CMP數據體，如圖3(a)所示。該記錄由200個CMP道集組成，數據中包含較強的涌浪噪聲。圖3(a)中三個截面分別為，左下截面為炮檢距為0.9 km時的共炮檢距剖面，左上截面為1.8 s位置的時間切片，右下為1.32 km處的共中心點道集。從圖3(a)中可以看到，由于存在涌浪噪聲的干擾，數據體的信噪比較低。分別采用傳統水平疊加方法和相似系數法以及AB相似系數法進行速度分析。圖3(b)為采用AB相似系數法所獲得的均方根速度拾取結果。為進行比較，選取1.32 km處的CMP道集，采用三種方法分別進行速度分析。

圖4(a)是傳統水平疊加速度分析所獲得的速度譜，傳統速度分析方法受涌浪噪聲的干擾非常嚴重，導致其所獲得的速度譜分辨率很低，沒有明顯的能量團存在，特別是在低速區的干擾導致自動速度拾取結果不正確。圖4(b)為采用相似系數法進行速度分析所獲得的速度譜。從圖4(b)中可見，速度譜的聚焦性較差，尤其從淺層速度譜上很難拾取正確的速度曲線。圖4(c)為采用AB相似系數法進行速度分析所得到的速度譜，與前兩種方法相比，AB相似系數方法不但克服了涌浪噪聲的干擾，同時考慮了振幅隨偏移距的變化，獲得了更準確的速度拾取結果。

圖2　速度分析方法對比Fig.2　Comparison of different velocity analysis methods(a)水平疊加速度分析；(b)傳統相似系數速度分析方法；(c)AB相似系數速度分析方法

圖4　實際數據速度分析對比圖Fig.4　Comparison of different velocity analysis(a)傳統水平疊加速度分析；(b)傳統相似系數速度分析方法；(c)AB相似系數速度分析方法

圖5　水平疊加結果對比圖Fig.5　Comparison of stacking results(a)傳統水平疊加速度分析；(b)相似系數速度分析方法；(c)AB相似系數速度分析方法

采用三種不同速度分析方法所獲得的速度拾取結果進行水平疊加，結果如圖5所示。其中，采用AB相似系數法速度分析所得到的疊加剖面如圖5(c)所示，與前兩種方法所得到的疊加剖面(圖5(a)，圖5(b))相比，AB相似系數法能夠獲得更高信噪比的疊加結果。從圖5(b)分析可以看到，盡管疊加剖面整體的信噪比較高，但受到共中心點位置0.2 km和2 km處的強涌浪噪聲影響導致速度拾取的不準確性影響到地震波的同相疊加，疊加信號的同相軸連續性較差。

4　結論

作者提出采用AB相似系數方法對含有涌浪噪聲的地震數據進行速度分析處理，AB相似系數法相比于水平疊加速度分析方法具有較強抗噪能力，同時還考慮到了振幅隨偏移距的變化，使得該方法能夠在強噪聲干擾下取得比常規速度分析方法更為準確的速度分析結果。理論模型和實際數據進行處理的結果表明，相比于常規速度分析方法，該方法能夠在涌浪噪聲背景下取得更準確的速度信息，進而得到高信噪比的水平疊加結果。

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Research on velocity analysis method of marine seismic data with swell noise

WANG Bo1,2, LIU Cai1, LIU Yang1

(1.College of Geo-Exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun130026, China;2.Exporation technology and Eenineering college,Hebei GEO University,Shijiazhuang050031，China)

The swell noise is a common strong random noise in marine explorations which always degrade the quality of seismic data and affect accuracy of velocity analysis. Meanwhile, the AVO anomalies cause the amplitudes vary with the offset, even the polarity reversal will lead worse accuracy of velocity analysis. It should be noticed that takes account in the swell noise and AVO anomalies during the velocity analysis process of marine seismic data. This paper proposed using AB semblance velocity analysis method to deal with seismic data contaminated by swell noise. The synthetic and field data examples demonstrate that compare to the traditional stack velocity analysis method the AB semblance velocity analysis method could acquire more reasonable velocity pick result.

AB semblance; swell noise; velocity analysis; AVO

2015-11-12改回日期：2016-01-12

國家自然基金項目(41430322，41522404)；國家973計劃課題(2013CB429805)

王博(1985-)，男，博士，主要從事地震數據處理工作，E-mail: wb010@hotmail.com。

1001-1749(2016)04-0512-06

P 631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2016.04.12