時移地震成果數據三維相關校正方法

田 楠, 范廷恩， 張會來， 張顯文， 周建楠

(中海油研究總院 開發研究院，北京 100028)

時移地震成果數據三維相關校正方法

田 楠, 范廷恩， 張會來， 張顯文， 周建楠

(中海油研究總院 開發研究院，北京 100028)

時移地震技術作為一種油藏動態監測技術，能夠有效地提高儲層采收率及完善油藏管理。但是在儲層生產的不同時期獲得的地震數據，由于觀測系統、采集參數和處理目的等方面的差異，會導致地下同一反射點在不同時移地震數據中空間位置的差異，從而造成由非油藏變化所引起的地震差異，增加了時移地震分析的誤差與不確定因素。針對上述問題，提出了時移地震數據三維相關校正方法，利用時間變化時窗來進行地震差異計算。該方法通過計算時窗內基礎數據和監測數據的相關性來控制反射界面位置的時移量，從而實現兩次地震數據空間位置的差異校正。數值模型試驗與實際應用效果驗證了該方法的有效性。

時移地震； 差異校正； 三維相關； 時窗

0 引言

時移地震技術(4D儲層監測技術)是自20世紀80年代發展起來的一種油藏動態監測技術[1-3]。應用該方法可對儲層生產引起的地下變化(流體飽和度、孔隙壓力、應力與應變狀態等)，進行有效監測，對加強剩余油氣藏描述、提高采收率及完善儲層動態管理具有重要的指導作用。目前，此項技術已經在國外實現工業化，并且在一些區域(如北海、墨西哥灣、西非等)深水區油田，成為油田開發階段必要的技術手段[1-5]。

時移地震技術通過計算、分析儲層生產的不同時期采集的地震數據間的差異，并結合常規的油藏監測數據，可評估生產引起的儲層流體飽和度、壓力和溫度等動態特性變化[6-7]。在實際生產中，不同時期的地震數據由于受采集、處理等多種因素的影響，會引起地下同一反射點的空間位置在不同地震數據中存在時移，從而導致由非油藏變化引起的差異地震響應，降低了時移地震分析的準確性。可能對4D地震分析產生影響的因素主要有：①炮點深度及接收儀器位置不一致；②在陸上時移地震監測中，由于多期地震數據的年份相差較大，并且此期間地表條件變化很大，會對多期地震數據的干擾造成較大差別；③由于多期數據采集針對不同的目的層，因此觀測系統、數據處理中的側重點不同；④多期采集的地震數據的采集參數存在大的差異；⑤多期采集時的震源不同。因此，4D地震的差異響應除了受油藏特性變化影響以外，會受到上述諸多因素引起的影響，其主要體現在以下四個方面：①4D地震信號的能量差異；②4D地震信號的帶寬差異；③4D地震信號的相位差異；④4D地震信號的時間差異。

因此，時移地震數據的不一致性會造成應用簡單的數據相減，不能完全正確地描述油藏特性變化及其發生變化的位置。為了降低時移地震差異解釋的風險及不確定因素，筆者提出了一種三維相關校正方法。該方法利用時間變化時窗來計算地震差異特性，通過基礎數據和監測數據時窗的相關性來控制每一個反射點的時移，從而得到能夠準確反應油藏特性變化的4D地震差異響應。

1 基本原理

地震波在地下介質中傳播時，其傳播速度主要受靜態的巖石骨架和動態的流體影響。理想狀態下，儲層生產不會造成巖石骨架特性的變化，多次采集的地震數據的差異響應主要由流體溫度、油氣水置換、孔隙壓力變化等所引起，如圖1所示。

圖1 時移地震差異示意圖Fig.1 Spatial difference for time-lapse seismic data

通常情況下，多次采集的地震數據的差異是簡單的數學相減關系，即：

Diff(t)=S2(t)-S1(t)

(1)

其中：S2(t)為監測地震數據；S1(t)為基礎地震數據。然而，簡單的數學相減關系并不能完全正確地描述油藏特性變化以及發生變化的正確位置。這是由于儲層開采中，流體飽和度、溫度、儲層壓力等特性變化都會對速度變化產生影響，從而造成同相軸位置上下移動。因此，應用簡單的點對點數據求差，勢必會造成同相軸位置上、下移動引起的誤差，從而不能夠正確分析由于油藏特性變化引起的相位、同相軸時移變化等特性。

常規的4D地震數據處理中，通過在基礎數據和監測數據上分別解釋同一個層位，然后以該層位為基準層位來計算4D地震差異響應，該方法可以在一定程度上減弱由同相軸時移造成的影響，但是由于地下介質的非均質性，應用該方法不能夠正確地解釋遠離層位的位置。

我們應用時變時窗來計算4D地震差異，該方法通過基礎數據和監測數據的時窗的相關來控制每一個反射點的時移，從而得到能夠準確反應油藏特性變化的差異數據。其中，常用的差異特性有以下幾類：

1)最大相關值。監測數據與基礎數據在相關系數達到最高時的值為式(2)。

(2)

2)中心點差異。監測數據與基礎數據達到最佳相關時，監測數據窗口的中心位置處的振幅減去基礎數據時窗中心位置的振幅為式(3)。

diffpoint(t)=S2(t)point-S1(t)point

(3)

3)平均振幅差。監測數據與基礎數據達到最佳相關時，監測數據窗口平均振幅減去基礎數據窗口的平均振幅為式(4)。

diffaver=S2(t)aver-S1(t)aver

(4)

4)最大/最小振幅差。監測數據與基礎數據達到最佳相關時，監測數據窗口最大/最小振幅與基礎數據窗口最大/最小振幅之差為式(5)。

diffmax/min=S2(t)max/min-S1(t)max/min

(5)

5)延遲。監測數據與基礎數據達到最佳相關時，監測數據窗口中心點時間與基礎數據窗口中心點時間的差異為式(6)。

TLength=TMonitor-TBase

(6)

6)均方根振幅差。監測數據與基礎數據達到最佳相關時，監測數據窗口均方根振幅減去基礎數據窗口的均方根振幅為式(7)。

diffrms=S2(t)rms-S1(t)rms

(7)

其中，1)類反映了基礎數據和監測數據的相關性程度，從而決定差異屬性的可靠性；2)類、3)類、4)類、6)類則是在監測數據和基礎數據最佳相關時的不同方式的差異能量屬性；5)類則反映了基礎數據和監測數據目標同相軸的上下位移量，如果有基礎數據時的目標同相軸處的速度，就可以直接得到油水替換帶的速度變化。本文實際數據中的差異屬性為均方根振幅差，該振幅差的正負可以直接判斷油氣水替換的類型及是否有脫氣現象。

2 數值模擬試算

筆者通過一個簡單的儲層模型，來驗證時移地震數據三維相關校正技術效果及方法的可行性。該儲層模型的上、下層均為泥巖層，中間儲層為砂巖油層。其中，砂巖孔隙度為0.35，凈毛比為0.8，油層含油飽和度(SOIL)原始狀態為0.9，經過后期開采油水置換后監測狀態下含油飽和度為0.5(圖2和圖3)。

圖2 油藏模型Fig.2 Reservoir model

2.1 時移地震數據互均衡化效果分析

通過數值模型測試，可幫助分析應用該技術方法在消除多次采集地震數據在能量、頻率、相位上的不一致性，及提高時移地震差異響應的分辨率方面的可行性。在圖4中，基礎地震和監測地震數據在振幅能量上存在明顯的不一致性，經過能量匹配后，

振幅能量匹配明顯改善，一致性得到加強(圖5)。在圖6中，二者的相位存在不一致，其中基礎地震數據的主頻為31 Hz，而監測地震數據的主頻為20 Hz，二者差別較大。經過全局匹配濾波互均衡化處理后二者的主頻均為31 Hz，即滿足時移地震數據匹配一致性的要求(圖7)。

2.2 時變求差效果分析

圖8為流體置換前后的地震信號對比，通過疊后互均衡化處理以后，進行時變相關求差。圖9為互均衡化后直接求差和時變求差的效果過對比。由圖9可以看到，應用直接相減方法可在剖面上得到一定的差異響應，且剖面整體上感覺比較“雜亂”。雖然儲層巖石骨架特性沒有改變，但由于流體置換會引起目的層速度相應的變化。因此，當目的層發生上、下時移時，時移位置下方的同相軸會隨上方的移動而移動，從而造成由于同相軸位置時移而產生的“差異”。這種“差異”并不是由儲層流體特性變化所引起，若直接相減則勢必在一定程度上對差異結果的分析造成影響，而通過時變相關求差法得到差異剖面則相對“干凈”(圖9(b))。三維相關校正方法可以降低由于同相軸位置上、下時移造成的誤差，保留了由流體變化引起的差異，并且4D差異響應地變化位置與油層變化具有很好的對應關系。

圖3 含油飽和度圖Fig.3 Oil saturation(a)基礎狀態SOIL 0.9；(b)監測狀態SOIL 0.5

圖4 能量匹配前地震振幅對比圖Fig.4 Amplitude comparison before amplitude energy matching(a)基礎數據；(b)監測數據

圖5 能量匹配后地震振幅對比圖Fig.5 Amplitude comparison after amplitude energy matching(a)基礎數據；(b)監測數據

圖6 互均衡化前地震數據頻譜對比圖Fig.6 Amplitude spectrum comparison before cross-equalization processing(a)基礎數據；(b)監測數據

圖7 互均衡化后地震數據頻譜對比圖Fig.7 Amplitude spectrum comparison after cross-equalization processing(a)基礎數據；(b)監測數據

圖8 油藏流體變化后兩次地震信號對比Fig.8 Seismic signal comparison before and after reservoir fluid change(a)基礎狀態SOIL 0.9；(b)監測狀態SOIL 0.5

3 實際儲層應用效果分析

A油田在儲層進入開發階段前進行了第一次3D地震數據采集(1998年)，并且在油田開發32個月后(2011年11月)，進行了第二次3D地震數據采集。由于兩次采集時考慮了今后進行時移地震分析地需求，因此兩次采集所用參數高度一致，且數據經過進行一致性處理。圖10為兩次采集地震數據的分角度疊加(13°～21°、21°～29°、29°～38°、38°～45°)的地震數據頻譜對比分析圖。由圖10可知，兩次采集地震數據經過疊前一致性處理后，在能量、頻率、相位上具有高度一致性。因此，不需要進行疊后互均化處理，以免消除油藏變化引起的差異信號。

圖9 不同的時移地震差異方法效果對比Fig.9 Difference sections for different correction methods(a)直接求差；(b)時變求差

我們應用0°～35°疊加數據計算4D差異響應，其中，圖11(a)為兩次采集地震數據直接相減的結果(過A-18井)，圖11(b)為利用時變相關方法求取的差異結果(過A-18井)。由圖11可知，直接相減方法在剖面上能看到一定的差異，但同時噪音也很大，剖面整體上比較“雜亂”；時變相關求差方法得到的剖面則相對“干凈”，并且差異信號沒有減弱，與井軌跡的位置有很好的對應關系。

圖10 分角度疊加基礎數據、監測數據頻譜對比Fig.10 Amplitude spectrum of partial-stack base data and that of partial-stack monitor data(a)13-21 base、monitor頻譜對比;(b)21-29 base、monitor頻譜對比;(c)29-38 base、monitor頻譜對比;(d)38-45 base、monitor頻譜對比

圖11 不同求差方法結果對比剖面(過A-18井)Fig.11 Difference sections for different correction methods (through A-18 well)(a)直接相減差異剖面；(b)時變相關差異剖面

此外，在進行時變相關求差的同時得到了兩次采集地震數據的相關性(圖12)，以及油藏動態參數變化引起的地震同相軸位置的時移量(圖13)。通過對圖12和圖13地分析，可以作為判定兩次采集地震數據的一致性好壞的依據。應用時移量參數并結合井數據可以計算速度變化，還可以用來評估時移地震的參數變化。

通過觀察分析圖13可知，在目的層上方時移量很小甚至可以忽略，而在目的層及目的層以下層位則產生了一系列的時移。這是由目的中層油水置換，及壓力、溫度變化所造成的速度變化引起，而在目的層下方的時移則是由目的層位置的時移量累加所致。

圖12 基礎數據與監測數據相關(過A-18井)Fig.12 Correlation between base data and monitor data (through A-18 well)

4 結論

筆者在分析由時移地震數據不一致性所導致的時移地震解釋風險的基礎上，提出了應用三維相關校正方法來進行時移地震數據一致性處理，并采用數值模型和實際資料驗證了方法的合理性與有效性。與直接相減求差的結果對比表明，三維相關校正求差方法，較好地解決了由于油藏動態參數變化帶來的地震同相軸上、下移動對求差地影響，通過相關性作為位移量地判別，從而消除其影響，最終得到較為“干凈”和準確的差異結果。實際地震數據的應用效果表明，三維相關校正方法在進行時變相關求差的同時，可對兩次采集地震數據的一致性進行判別，從而為時移地震差異屬性的可靠性提供借鑒。在此基礎上得到了油藏動態參數變化引起的地震同相軸的時移量，從而最大限度地利用時移地震的信息，為較為準確地分析剩余油分布提供參考。

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Spatial difference correction based on 3D correlation for time-lapse seismic data

TIAN Nan, FAN Ting'en, ZHANG Huilai, ZHANG Xianwen, ZHOU Jiannan

(CNOOC Research Institute, Taiyanggongnanjie#6, Chaoyang District, Beijing 100028, China)

Time-lapseseismic, as a reservoir dynamic monitoring technology, is important for improving reservoir management and oil recovery. However, spatial location differences between seismic data sets acquitted in different periods can be caused by different observation systems, acquisition parameters, and different processing purpose. This kind of spatial location differences may further lead to seismic difference which are not caused by reservoir changes, and thus increasing the risk of time-lapse seismic interpretation. In this paper, spatial difference correction based on 3D correlation for time-lapse seismic data is studied to solve this issue. Time window is introduced to calculate the spatial difference. The spatial difference for every sample is obtained via the correlation of the base data and monitor data within the time window. Then the spatial difference correction between two seismic data sets can be realized. Model test and real data example results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

time-lapse seismic; spatial difference; 3D correlation; time window

2016-08-30 改回日期：2016-10-27

中國海洋石油有限公司科技重大專項(CNOOC-KJ125ZDXM06LTD-10-KFSC-14)

田楠(1983-)，女，工程師，研究方向為地震資料解釋與儲層預測，E-mail：tiannan2@cnooc.com.cn。

1001-1749(2017)04-0515-07

P 631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2017.04.12