海上高效混疊采集參數優化設計

李培明 宋家文 柳興剛 馬 竹 馬淵明 王文闖

（①中國石油集團東方地球物理公司，河北涿州072751；②東方地球物理公司物探技術研究中心，河北涿州072751；③東方地球物理公司采集技術研究中心，河北涿州072751）

0 引言

為了滿足高精度地震勘探的需求，陸上和海上高效地震數據采集新技術不斷涌現，先后出現了交替掃描［1］、滑動掃描［2］、同步激 發滑動 掃描［3］、獨立同步激發［4-6］、超高效混疊采集［7］、動態滑動掃描［8］等高效采集技術，且采集效率不斷提高，并在中東和北非等地區獲得廣泛的推廣應用。這些技術，尤其是高效混疊采集（high-productivity blending acquisition，HPBA）技術極大地提高了地震數據采集效率，縮短了勘探周期，降低了采集成本。但由于震源激發時間間隔較短，導致來自不同激發源產生的地震波發生混疊，嚴重影響原始地震數據信噪比及其成像質量。因此，混疊采集數據需要經過后期混疊分離處理，將不同激發源產生的混疊信號相互分離，形成無鄰炮干擾的炮檢道集，已成為高效混疊采集數據處理的重要環節。

目前，混采數據分離方法，無論是基于去噪的方法，還是基于稀疏反演的方法，都是充分利用數據在某種域內有效信號的連續性與混疊噪聲的隨機分布的特征。去噪類分離方法［9-17］是利用鄰炮混疊干擾在共檢波點道集或共炮檢距道集等非共炮道集上的隨機特征壓制混疊噪聲，但當地震數據混疊度較高時，直接去噪法會損傷有效信號，信噪分離保真度較差。基于稀疏反演類分離方法［18-26］主要是利用信號在變換域中的稀疏性，在迭代過程中通過不斷收縮閾值，逐步提取有效信號，并消除由信號預測得到的混疊噪聲，改善信噪分離效果。由于有效信號的連續性與混疊噪聲的隨機性將直接影響數據分離的效果，為了確保混疊采集數據得到高質量的分離，同步激發震源的激發時間與空間分布的隨機性至關重要。

影響有效信號連續性、混疊噪聲隨機性的兩個最重要采集參數是最小同步激發船間距離和激發顫動時間（dither time），但目前鮮見相關文獻。Beasley［27］提出遠距離同步激發高效混采技術以提高采集效率。Hampson等［28］通過設置隨機顫動延遲時間提高激發時間的隨機性。王漢闖等［29］從理論上研究了基于稀疏性的地震數據高效采集方法，提出了規則多源隨機檢波點、隨機多源規則檢波點、隨機多源隨機檢波點等三種高效采集及相應數據重建方案，但未研究具體如何設計相關參數。同時，若通過野外采集試驗確定采集參數，會帶來巨大的經濟成本和時間成本的問題，因此有必要探究室內模擬混疊確定采集參數的方法。

本文提出一種基于實際/正演數據混采模擬與數據分離的高效混疊采集參數設計優化方法，針對各待選采集參數，利用無混疊實際/正演數據模擬野外混疊采集數據，經數據分離后與未混疊數據進行對比分析，定性/定量評價、優選混采參數，為野外混疊采集提供了一個切實可行的采集參數優化設計方法。該方法成功應用于阿聯酋ADNOC公司海上混疊采集項目中，取得了很好的應用效果，證明了該方法的有效性與實用性。

1 技術路線

混疊采集數據需要通過混疊分離處理才能將不同激發源產生的混疊信號相互分開，形成無鄰炮干擾的炮檢道集。而目前可使用的基于去噪和基于反演的兩類混采數據分離方法，都是利用數據在某種域內有效信號的連續性與混疊噪聲的隨機分布特征。因此，為了高質量地分離混采數據，需要在實際施工參數設計時，盡可能地確保同步激發震源的激發時間與空間分布的隨機性。

為了在室內實現對施工參數進行科學合理的優化設計，確保后期數據分離的質量，本文提出基于無混疊實際/正演數據模擬混采優選采集參數的技術路線。該方法是利用已采集的無混疊數據或正演數據，根據幾套候選的混疊施工參數，模擬實際混疊采集數據；然后利用適當的混疊分離方法對模擬的混疊數據進行分離；通過對比、分析分離結果以及與實際未混疊數據的殘差，優選最佳混疊采集參數。其具體流程如圖1所示。

首先根據野外激發與接收裝備的配置劃分作業片區，并設計行進軌跡，確保片區內激發源滿足最小激發間距與空間分布隨機性要求；基于常規無混疊采集激發時間信息設定同步混疊激發時間，模擬野外采集的自然隨機性，同時可采用顫動時間進一步增強激發隨機性；根據模擬的激發時間對實際無混疊數據做混疊模擬；然后利用適用的混疊數據分離方法分離模擬混疊數據，并根據分離結果與實際結果的差異，分析確定擬采用的最小同激發源/船間距、顫動時間。

圖1 高效混采施工參數設計流程

2 混疊數據模擬與采集參數優化設計

中國石油集團東方地球物理公司2018年中標的ADNOC海上項目是迄今全球最大三維地震采集項目，其作業區域大于30000km2。項目采用兩邊激發的平行觀測系統，采集炮道密度高達3000萬道/km2，總激發炮數高達1億。如果采用傳統的單船單源/雙源激發、無混疊采集方式，一般日效為8000炮，需要3個地震隊10多年時間才能完成。而甲方希望在4.5年時間內完成所有工作量，只有應用同步激發和單船多源高效混疊采集模式，作業效率提高數倍才能實現該目標。為了在提高采集效率的同時，確保混采數據分離的質量，在目標區內選取了一塊前期采集的OBC無混疊資料，利用前述高效混疊采集參數優化設計思路，對該項目的氣槍高效混疊激發采集參數進行了詳盡分析、論證。

2.1 數據準備與分析參數設計

為了使模擬分析參數更適用于擬進行高效混采區塊，應首選該工區前期采集數據，或選用勘探目標和地表情況與其相近區域的無混疊數據，并收集實際激發時間等輔助數據，設計作業分區、航行軌跡、最小同步激發船間距離和顫動時間等參數。

2.1.1 選取無混疊地震數據并收集相關信息

首先收集、選取與目標區相近的無混疊地震數據及相應的激發GPS時間等信息。根據實際數據采集所用觀測系統，在滿覆蓋區選取一段可供分析的接收線、所有相關炮點數據及相關信息。

由于該項目擬采用于基于反演的混疊數據分離方法，一般是在共檢波點道集上做混疊分離，因此根據實際數據采集所用觀測系統，在滿覆蓋區選取一段可供分析的接收線及所有相關炮點。從圖2可知，本實例選取接收線號（RL）為6520、檢波點號（RP）為2450～3091范圍內所有檢波點數據，與所選檢波點相關的炮點范圍達28km×12km，炮線號（SL）為2210～3300，炮點號（SP）為6280～6760。

圖2 選取接收線與炮線范圍示意圖

2.1.2 設計作業分區、航行軌跡、最小同步激發船間距離與顫動時間

根據所選取炮點范圍與工區投入的激發裝備數量，并考慮雙源與單源船的作業效率，對模擬區域進行作業分區。由于該項目擬采用兩艘雙源船和兩艘單源船施工，因此準備分4個區塊進行作業。考慮雙源船可同時激發兩條炮線，而單源船只能逐次激發一條炮線，故雙源船施工效率比單源船高一倍，其作業面積也應比后者大一倍。

根據探區情況、觀測系統、裝備投入與激發時間的隨機性、海洋環境等，設定了4種候選的同步激發船間距離：4、6、8、10km，5種候選的顫動時間：0.2、0.3、0.4、0.5、0.6s。這兩種候選參數組合而形成20種施工方案，產生20套模擬GPS時間、模擬混疊數據，可供采集參數優化分析。

2.2 野外特征保持的模擬激發GPS時間生成方法

激發時間的隨機性是影響混疊分離效果的重要因素。由于野外數據采集過程中，受多種因素影響，激發時間間隔總體上較為隨機。如海上因激發船行進速度受自然環境（潮流大小方位、風力風向、天氣、能見度、水深、航行障礙物等）、船本身（船動力、船體大小、轉向精度、轉彎半徑、氣槍沉放深度、浮體偏移等）、設備精度（GPS、RGPS、電羅經、姿態傳感器等所有與槍陣組合中心坐標計算有關的設備誤差）、人為因素（水手的操作熟練度、操作習慣、特點等）及其他可能造成船速變化（船行進軌跡、施工路線變化）等多種因素的影響，激發時間間隔會在一定范圍內變動，就自然形成一種近似隨機分布。圖3是工區內一艘雙源船和一艘單源船的激發時間間隔統計圖，可見單源船激發間隔約為12s，雙源船激發間隔約為6s，并存在隨機分布特征。

圖3 實際炮間時差直方圖

因此，充分地利用無混疊情況下實際激發的GPS時間，能模擬出更符合實際的混疊激發GPS時間。主要包括下述三個部分。

2.2.1 調整原始炮間時差

基于工區的原始導航數據，將現場采集前后連續兩炮的實際激發GPS時間相減，得到整個模擬區域內所有激發點間的原始炮間時差，并剔除異常炮間時差。

圖4 原始與調整后炮間時差對比

為了實現混疊，可根據擬用的激發時間間隔將原始炮間時差縮小一定的比例，使其小于無混疊記錄長度。圖4是炮間時差對比圖。該項目無混疊采集時采用的激發時間間隔：單源約12s，雙源約6s，記錄長度為5s。為了使其發生混疊，將炮間時差縮小一倍，可見原始炮間時差（藍色點）在剔除異常炮間時差后主要分布在10～14s之間；而調整后的炮間時差（綠色點）主要分布在5～7s之間，且調整后的炮間時差能夠很好地保持原施工過程中存在的時間變化趨勢。

2.2.2 計算調頭時間

統計工區內參與模擬的所有炮點的激發船調頭時間，并做相應的壓縮，或根據需要做適當調整。

2.2.3 生成模擬激發GPS時間

在各個作業片區內，按照每艘船的航行軌跡，將炮間時差累加（在激發船調頭處，應累加調頭時間），得到每個炮點的激發GPS時間。為了進一步加大激發時間的隨機性，可將每一炮的激發時間再增加一個隨機時間擾動，形成最終的模擬激發GPS時間。圖5為炮間時差＋顫動時間的統計直方圖，增加顫動時間明顯地改善激發時間分布的隨機性。且隨著顫動時間的增大，炮間時差由集中到分散，趨于正態分布。

2.3 混疊數據模擬方法與分離效果

根據波動理論可知，高效混疊采集的多源地震數據實際上是常規單源地震數據的線性疊加，其疊加算子就是多源的混合算子。因此，各個檢波點接收到的多震源混合記錄可表示為［19］

式中：d是混疊采集數據；m是無混疊數據；Г是混疊算子，記錄了震源的激發時間和位置信息。

針對具體的某個接收節點數據，將與該節點對應的所有炮的數據，按模擬的激發GPS時間進行疊加，便可生成該接收節點的混疊數據；然后，利用適當的方法對模擬混疊數據進行混疊分離，得到基于某一套采集參數模擬混疊數據的分離結果。由于混采數據分離方法將直接影響高效混疊采集數據分離的效果，為了客觀地分析優選的施工參數，一般應選用一種分離效果好且保真度高的混疊數據分離方法。本文選用基于稀疏反演的混疊分離方法。

圖5 炮間時差＋顫動時間直方圖

圖6 共檢波點道集混疊模擬與分離結果對比

圖6展示了共檢波點道集混疊模擬與分離結果（其中船間同步激發距離為6km，顫動時間為0.3s）。可以看出圖6b混疊后的共檢波點道集比圖6a無混疊數據增加了很多來自于其他同步激發源的干擾，而且由于激發時間的隨機性，它們表現出典型的隨機噪聲特征。圖6c是混疊分離后的共檢波點道集，圖6d是無混疊與混疊分離道集之差，可通過對比分析此差異，評判不同采集參數的優劣。

圖7是共炮點道集混疊模擬與分離結果對比（其船間同步激發距離和顫動時間同圖6）。可見混疊后的共炮點道集（圖7b）比無混疊數據（圖7a）增加了一些相干同相軸，這些貌似有效信號的同相軸來自于其他同步激發源。圖7c是混疊分離后的共炮點道集，圖7d是無混疊與混疊分離道集之差，可以看出分離后炮集與真實的無混疊數據之間的殘差很小。

圖8、圖9分別為圖6、圖7對應的無混疊與混疊分離后的共檢波點道集、共炮點道集頻譜對比，可見無論是檢波點道集，還是炮點道集的無混疊與混疊分離后的頻譜，兩者在3～110Hz頻段內基本一致，僅在低于3Hz或大于110Hz的頻譜上出現微弱差異（小于－40dB），表明信號分離的保真度很高。

圖7 共炮點道集混疊模擬與分離結果對比

圖8 無混疊（紅）與混疊（藍）共檢波點道集分離后的頻譜對比

圖9 無混疊（紅）與混疊（藍）共炮點道集分離后的頻譜對比

2.4 采集參數優化分析

影響混疊分離效果的主要施工參數有激發源數量、同步激發源間距及激發時間的隨機性等。為了保證分析工作的客觀性與科學性，須確保影響因素的唯一性，即分析某一參數影響時，先固定其他因素。根據此前預設的4種候選同步激發船間距離（4、6、8、10km）和5種顫動時間（0.2、0.3、0.4、0.5、0.6s），從其組合的20種施工方案可得20套模擬混疊數據；通過分析評價這20套數據混疊分離后的效果，優選出最佳同步激發間距和顫動時間。

2.4.1 最小同步激發船間距離

激發源空間分布的隨機性是影響混疊分離效果的主要因素，理論上，只要保證各激發源空間分布的隨機性，對同步激發船間距應無太多限制。但在海上多船采集時，常采用追逐放炮方式。由于前后兩個激發源間距變化不大，隨機性較差，因此需拉開適當間距，造成接收能量的差異，更有利于混疊數據的高保真分離。本節主要聚焦于優化分析最小同步激發船間距離，以更好地滿足分離保真度要求。

在固定顫動時間（如±0.3s）前提下，根據工區情況設計了擬用的4種同步激發船間距離（4、6、8、10km），得到4種激發GPS時間；據此GPS時間將實際無混疊數據做混疊模擬，得到4套混疊模擬數據；然后對混疊模擬數據進行分離，并定性比較或定量分析分離數據的保真度，優選該工區的最小同步激發船間距離。

定性分析道集、頻譜差異：比較不同同步激發船間距離對應的分離后檢波點道集（圖6）、炮點道集（圖7）及其頻譜（圖8、圖9），與無混疊數據的一致性與差異大小，定性地優選適于該區的最小同步激發船間距離。

定量分析殘差均方根振幅、頻譜差異：計算混疊炮分離后數據與無混疊數據的殘差均方根振幅，比較不同最小同步激發船間距離的無混疊數據的振幅與殘差均方根振幅比值的大小。該比值越大，說明分離的保真度越高，則該參數就越好。圖10展示了4、6、8、10km等4種不同的最小同步激發船間距離時的比值，總體上分離的殘差逐漸變小，但可以看出這4種距離對應的分離殘差相近，4km與10km時真值與殘差的比值僅相差0.7dB。綜合考慮施工效率，選取適用間距為6～8km。

圖10 分離效果隨同步激發船間距離的變化

同樣，可定量分析4種同步激發船間距離對應的混疊分離后頻譜與無混疊數據頻譜的差異，優選較佳的同步激發船間距離。最后，通過綜合分析不同同步激發距離的分離后炮檢點道集與頻譜的保真度、殘差均方根振幅的差異，確定最佳的最小同步激發船間距離。

2.4.2 顫動時間

激發時間分布的隨機性是影響混疊分離效果的另一主要因素。在陸地野外地震采集過程中，由于受地表、車輛性能、駕駛員操作水平與習慣等多種因素的影響，激發隨機性很強。在海上由于激發船的行進速度受自然環境、船本身、設備精度、人力等多種因素的影響，連續激發時間間隔總體上呈隨機分布，這種自然隨機性大多能滿足混疊分離的需要。但在海上混疊采集，尤其是使用單船多源情況下，因前后兩個激發點間距較短，若海況條件較好，采集過程中自然引起的顫動不大，則造成單船雙源激發的相互干擾在共檢波點域中相干性較強，不利于后續混疊數據分離，因此，常采用在正常激發時間間隔上增加一個顫動時間，這樣可以使激發時間更具隨機性。圖11為多源激發的共檢波點道集，紅圈中的干擾是雙源船中的另一個激發源形成的混疊噪聲，顫動時間的大小直接影響噪聲的分布范圍，進而影響混疊分離效果。

圖11 單船雙源混疊噪聲

按照最小同步激發船間距離的分析方法，首先固定最小同步激發船間距，根據探區自然擾動、單船多源情況，設計擬采用的顫動時間（0.2、0.3、0.4、0.5、0.6s）。因需要分析4種不同的同步激發船間距離，故得到20套不同混疊模擬數據。通過對這20套模擬混疊數據分離后炮檢道集和頻譜的保真度做定性定量分析，最終得到適用于該區的顫動時間。

圖12為20種不同采集參數對應的真值與殘差比（即保真度）隨激發顫動時間的變化統計，可見最小同步激發船間距離大于4km時，其保真度隨顫動時間增加逐漸變好，但最小同步激發船間距離在6～10km時，保真度隨顫動時間的變化不大，說明自然引起的激發時間擾動的隨機性已很強，0.2～0.6s的顫動時間都能保證混疊分離的保真度達到26.8dB以上，滿足了混疊數據分離的要求。

圖12 分離效果隨激發顫動時間的變化統計

3 實際應用效果

為了能在合同期內保質保量地完成迄今全球最大的一次性招標ADNOC公司海上三維地震采集項目，必須在確保混疊數據分離質量的前提提高野外數據采集效率。根據本文所提方法，充分利用該區前期已采集的OBC無混疊地震數據、激發時間間隔等信息，對該項目的混疊采集參數進行了詳盡的分析論證。

根據項目擬采用的觀測系統、炮線長度和激發船數量，預選了4種同步激發船間距離（4、6、8、10km）。為了增加激發時間的隨機性，尤其是單船雙源激發的隨機性，預設5種顫動時間（0.2、0.3、0.4、0.5、0.6s）。通過對這兩類參數組合的20套模擬混疊數據的分離結果與無混疊數據的定性/定量分析，最終優選出采用4船6源、最小同步激發船間距6km、顫動時間范圍0.3s的高效混疊激發施工方案，并得到了甲方的認可。

該高效混疊激發方案極大地提升了作業效率，平均日效超過22000炮，最高日效近40000炮，大幅度縮短采集作業時間，并獲得了高質量的地震采集數據與混疊分離結果。圖13為實際采集的共檢波點道集分離前、后結果，可見實際采集的原始共檢波點道集（圖13a）中存在很多隨機噪聲，這些都是同步激發源在該檢波點產生的干擾，尤其是5～7s間干擾異常嚴重，主要來自雙源船激發造成的干擾。但在進行混疊數據分離后，較好地消除了其他激發船和本船的混疊激發產生的鄰炮干擾，得到了較干凈、保真的無混疊噪聲的共檢波點道集。圖14顯示了共炮點道集混疊分離前后的結果，可見分離前混疊炮集（圖14a）中存在較多緣自其他激發船和本船的混疊激發產生的相關噪聲，經過混疊數據分離處理后，這些鄰炮混疊產生的相干噪聲得到了很好的壓制。圖15展示了混疊分離前、后的純波疊加剖面，其中圖15a上可見很強線性干擾噪聲，但在混疊分離后剖面（圖15b）中這些源自同步激發的混疊噪聲被很好地壓制。

圖13 共檢波點道集混疊分離前（a）、后（b）對比

圖14 共炮點道集混疊分離前（a）、后（b）對比

圖15 混疊分離前（a）、后（b）的疊加剖面對比

4 結論

高效混疊采集技術極大地提高了地震采集日效，但其同步激發源空間距離與激發時間間隔的隨機性直接影響混疊數據分離效果。本文提出的基于實際數據混采模擬與數據分離優選理想的最小同時源間距、激發顫動時間等采集參數的方法，巧妙地利用了實際常規采集數據的激發時間，設計混疊采集的模擬激發時間，模擬混疊數據；再分析評價混疊分離結果與真實無混疊數據的差異，優化采集參數。實際數據模擬與分析證明了該方法的有效性與實用性，為優選野外混疊采集參數提供了切實可行的方法。實際應用表明：該高效混疊采集參數設計方法可在確保采集數據質量的前提下優選采集參數，大幅度提高采集效率。