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地震屬性技術在小陷落柱精細解釋中的應用

2021-02-25 03:29:30葉紅軍李運肖劉潤勝
能源與環保 2021年2期
關鍵詞:特征模型

葉紅軍,李運肖,劉潤勝,皮 偉

(1.河南省地球物理空間信息研究院,河南 鄭州 450009; 2.河南省煤田地質局,河南 鄭州 450016)

煤礦陷落柱是指煤層下覆碳酸鹽巖等可溶性巖石被地下水溶蝕后產生空洞,引起上覆巖層冒落而成的柱狀塌陷體[1-5]。陷落柱是一種災害地質異常體,是巖溶水的導水通道,常常對煤礦的安全生產帶來重大影響。因此,查明陷落柱的位置、地質特征至關重要。在地震勘探中,較大的陷落柱在時間剖面上反映明顯,具體表現為反射波的突然中斷、消失、扭曲及繞射等,易于識別[6-8];小陷落柱則在時間剖面上呈現反射波能量弱、中斷不明顯甚至無中斷,不易識別解釋。本文通過對陷落柱的正演模擬及地震屬性分析研究,對在常規時間剖面上沒有識別出來的小陷落柱進行了精細解釋,并得到工程實例驗證,效果明顯。

1 陷落柱地震響應特征

1.1 陷落柱模型地震模擬

(1)模型1。組建一個由5層地層組成的地質模型(圖1),設定陷落柱在煤層中的發育直徑為80 m,煤層厚度為3 m,各圍巖速度層、煤層及陷落柱的速度、密度參數見表1。

圖1 陷落柱在煤層中的發育直徑為80 m模型Fig.1 Development diameter of the collapse column in coal seam is 80 m model

表1 模型參數Tab.1 Model parameters

該模型基于克希霍夫波動方程理論建模未偏移疊加地震剖面如圖2(a)所示。地震子波主頻為75 Hz,煤層反射波在偏移之前同相軸發生扭曲,在2個斷陷外側,反射波的同相軸有不同程度的彎曲或向陷落中心傾斜的現象,常伴有小斷層。經過F—K偏移后的地震時間剖面如圖2(b)所示。偏移后,繞射波得到收斂,煤層反射波在陷落柱處突然中斷或消失,陷落柱反應特征明顯,便于識別。

圖2 疊加地震剖面(模型1)Fig.2 An immigrated overlay seismic section(model Ⅰ)

(2)模型2。將模型1中的陷落柱直徑由80 m調整為20 m,煤層厚度為3 m,其他各圍巖速度層、煤層及陷落柱的速度、密度參數與模型1一致。該模型基于克希霍夫波動方程理論建模未偏移疊加地震剖面如圖3所示,陷落柱地震響應特征同模型1類似,但強度有所減弱。

圖3 陷落柱在煤層中的發育直徑為20 m模型Fig.3 Development diameter of the collapse column in the coal seam is 20 m model

模型2未偏移疊加地震剖面如圖4(a)所示,經過F—K偏移后的地震時間剖面如圖4(b)所示。偏移后,繞射波基本上收斂消失,在陷落柱發育部位煤層反射波有細微變化,呈現出反射波同相軸連續性變差及弱能量弱震幅特征,這主要是由于煤礦采區CDP網格的限制,在10 m×10 m的網格中,僅有2~3道能對大小為20 m的煤層中陷落柱部位進行控制,再加上受采集處理因素影響,有效道較少,分辨率較低,致使界面繞射三維空間偏移不理想[9-12]。因此,小于20 m的陷落柱在煤層處的反射特征,僅能表現為一弱振幅特征。

圖4 疊加地震剖面(模型2)Fig.4 An immigrated overlay seismic section(model Ⅱ)

從上述的陷落柱的地質模型正演結果可知,陷落柱的形成,是由于巖溶的發育和不斷擴大,其周圍地層由蝕變逐漸發展到受重力作用而塌落下沉[13-14]。隨后陷落柱內被松散物所充填,由于填充物成分復雜且比較松散,并與煤層的接觸邊界兩側存在著明顯的密度及速度差異,這是利用地震勘探技術探測陷落柱的基礎[15-16]。同時,通過正演可知,較大陷落柱的地震響應在時間剖面上特征表現為:煤層反射波突然中斷或消失,在剖面上反射波突然中斷,在兩斷陷外側,反射波的同相軸有不同程度的彎曲或向陷落中心傾斜的現象[17-18];而較小陷落柱的地震響應在時間剖面上特征表現為:在偏移之前,異常波主要有繞射波;在偏移之后,繞射波不明顯,但反射波的振幅比正常標準反射能量弱。

上述陷落柱的地震、地質特征,為進行煤礦陷落柱的分析、識別提供了理論基礎。

1.2 陷落柱在時間剖面上的特征

較大陷落柱在時間剖面上的顯示特征如圖5所示。由圖5可知,有些中間常有部分反射波,兩側像斷點(圖5(a)),單從一個剖面上看,像一個小型的地塹,但連續追蹤解釋后,發現會形成一個圓形的圈閉;有些則中間空白,反射波突然中斷(圖5(b))。

圖5 較大陷落柱在時間剖面上的顯示特征Fig.5 Large collapse column shows the characteristics on time section

2 地震屬性在解釋陷落柱中的應用分析

較大的陷落柱(直徑大于50 m)在時間剖面上有明顯有特征,容易解釋,而小陷落柱在時間剖面上特征不明顯,極易漏掉。根據前面的正演可看出,它在屬性上有一定的反映,如反射波能量變弱會在振幅屬性上造成異常,特別在沿層屬性中顯示為圓形的圈閉。因此,可用屬性技術對小陷落柱進行解釋。

此次利用VVA和Geoframe提取出所有的屬性,結合已知工區地質資料進行研究,比較、篩選出最有利于小陷落柱解釋的屬性,然后,利用其他一些工區,對這些屬性識別陷落柱的能力進行驗證,總結屬性技術解釋小陷落柱的方法。

研究區屬山西某煤礦區,陷落柱較為發育。該區域淺深層地震地質條件較好,開展過三維地震勘探工作,主要勘探對象為3號煤,煤層結構簡單,厚度穩定,獲得的地震資料能量強、信噪比高,利于進行構造解釋。

2.1 體屬性

常用的體屬性有相干體、方差體、曲率體屬性。各種體屬性的利用,主要利用其沿煤層的層位屬性。其處理過程如下:先生成各種體,然后在體上沿3號煤層做層拉平,生成3號煤層的各種屬性圖。每種軟件的各種算法不一致,同一種屬性結果也不盡相同(圖6)。

由圖6可知,Geoframe軟件的方差屬性、VVA軟件的方差屬性和相干屬性效果都較好,陷落柱異常反映清楚,無論是較大的,還是較小都有顯示,在煤層順層切片上表現為圓形或半圓形圈閉。VVA軟件的曲率屬性效果較差,雖然陷落柱在其上都有顯示,但干擾較大,沒有其他幾種屬性反映得明顯、直觀。

2.2 層面屬性

本次利用Geoframe軟件和VVA軟件,生成3號煤層的各種屬性。通過對這些屬性效果的逐個分析,發現VVA軟件的彎曲度屬性、傾角屬性、局部變化率屬性、正值曲率屬性,Geoframe軟件的平均波峰數(Average Peak Value)、最大振幅(Maximum Amplitude)、正極性振幅和(Sum of Pos. Amplitudes)、均方根振幅(Rms Amplitude)、弧長(Arc Length)和平均能量(Average Energy)屬性對陷落柱微小變化具有放大作用,易于對微小陷落柱的識別,其他屬性效果不如這些屬性。

圖6 某研究區3號煤層屬性Fig.6 Attribute map of No.3 Coal Seam in a research area

2.3 屬性的選擇與利用

體屬性、層位屬性都對小陷落柱有一定的反映。結合時間剖面和部分已知資料對比發現,體屬性中,反映較好的屬性為方差體、相干體;層面屬性中,反映較好的屬性為平均波峰數、最大振幅、弧長和平均能量。這4種效果基本一致,沒有明顯的差異。

屬性利用時,如用一種屬性,會因單一造成遺漏陷落柱或因噪聲造成假像,引起假陷落柱;如利用多種屬性,會造成解釋工作量的增加[19-20]。最后,優先選擇了3種屬性,分別為:方差體屬性、均方根振幅層間屬性和弧長屬性。在這3種屬性都有反映的陷落柱,確定為可靠陷落柱;在一種屬性中有反映、其他上面沒反映的陷落柱,再返回到時間剖面上,認真分析[21-22]。

3 應用實例

山西某煤礦區已經進行過三維地震勘探工作,對陷落柱的解釋主要依靠地震時間剖面及層拉平切片,經礦方采掘驗證,部分陷落柱未被識別解釋。對此,結合實際情況,對此地震資料進行了二次處理解釋,并將前面提到的地震屬性技術應用到解釋工作中,以充分挖掘地震數據體中的屬性特征。通過實際應用,構造變化較大,主要體現為小斷層與小陷落柱的解釋方面,將原來解釋為小斷層構造修改為了陷落柱,并新發現解釋了多個陷落柱,部分成果已經礦方揭露證實,解釋精度明顯提高。

以前的技術對陷落柱的解釋主要依靠時間剖面和層拉平切片,在層拉平切片上,只有較大的陷落柱有反映,較小的反映不出來,如X2、X3、X9、X10陷落柱,而在方差體順層切片上大小陷落柱都有較好的反映(圖7)。如X3陷落柱在時間剖面上表示為一邊斷開,另一邊連續;X10陷落柱在時間剖面上層位沒有中斷,僅向下有點彎曲,同時下面的輔助相位斷開(圖8)。由于這個特征細微,以前的技術沒能或都沒敢解釋成陷落柱。

圖7 常規順層切片與方差體順層切片對比Fig.7 Comparison between the normal paramagnetic section and the variance body CIS slice

4 結論

通過上述的陷落柱地震正演模擬及屬性分析研究顯示,方差體、均方根振幅和弧長等屬性可作為識別解釋陷落柱的一種重要技術手段,該方法不僅快捷、直觀,而且不受人為因素的影響,突破了煤礦采區發育于煤層中長軸小于20 m的陷落柱的地震資料手工解釋有可能被漏掉的局面,是一種有效的小陷落柱精細解釋方法。

圖8 X3、X4及 X10陷落柱在時間剖面上特征Fig.8 Characteristics of X3,X4 and X10 collapse columns in time profile

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