山前帶正演模擬資料時間域處理研究

梁碩博

（中國石油化工股份有限公司石油物探技術(shù)研究院，江蘇南京211103）

1 概述

山前帶油氣資源豐富，勘探潛力大，但是由于地表和地下非常復(fù)雜，處理中存在很多問題：①激發(fā)、接收難以達(dá)到最優(yōu)化，干擾類型多、噪音重，造成資料信噪比偏低；②靜校正問題難以解決，構(gòu)造扭曲，速度場建立困難，偏移歸位不準(zhǔn)確；③解釋復(fù)雜性和多解性，造成對地下真實構(gòu)造認(rèn)識困難。SEAM山前帶模型與我國四川盆地米倉大巴山地區(qū)的地質(zhì)特點相似，采用了先進(jìn)的建模和正演模擬方法。有必要通過SEAM山前帶模型處理研究，為復(fù)雜山前帶地震關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)做好支撐。

SEAM二期復(fù)雜山前構(gòu)造模型大小是14470m×12520m，大約是181km2，布設(shè)炮點間隔25m,炮線間隔250m，整個模型含炮線55線，每條炮線含461炮，檢波點間隔為12.5m，檢波線間隔125m，整個模型含101條檢波線，每條檢波線含1161個檢波點。正演中采用每炮激發(fā)所有檢波點全部接收，每炮含117261道，每炮數(shù)據(jù)大小615M，共25355炮，每炮數(shù)據(jù)包含了三分量，原始模型數(shù)據(jù)大小是45T。處理時選取Z分量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)大小15T。同時由于正演模型采集數(shù)據(jù)過于高密度，因此采用抽稀（炮檢點間隔分別抽稀為50m、25m，炮線檢波線間隔不變）的數(shù)據(jù)，此時數(shù)據(jù)大小變?yōu)?.75T；最后根據(jù)觀測系統(tǒng)抽取部分偏移距數(shù)據(jù)，所以本文處理的數(shù)據(jù)大小為1.9T，此時每炮數(shù)據(jù)含近3萬道。圖1為SEAM二期復(fù)雜構(gòu)造模型圖，圖1a是模型的三維圖，圖1b是模型的地表高程圖。

模型地表起伏大，高差1600m，模型左高右低，地表速度高低不均（圖1b）。初至波和有效反射波扭曲明顯，單炮雙曲規(guī)律不明顯，存在嚴(yán)重的靜校正問題。通過對炮集資料進(jìn)行單炮交互顯示分析，發(fā)現(xiàn)同一炮集內(nèi)道間能量存在差異，炮集資料之間也存在能量差異。單炮之間存在的能量差異與高程相關(guān)，地勢高處能量相對較弱，地勢低的位置，能量相對較強。通過對炮集資料進(jìn)行單炮信噪比分析，單炮的信噪比都比較低。從單炮上分析，主要的噪音類型包括嚴(yán)重的散射面波以及線性噪音。SEAM模型資料具有與實際資料類似的數(shù)據(jù)特征，根據(jù)實際資料處理的流程和參數(shù)對模型資料進(jìn)行處理研究。

圖1 SEAM二期復(fù)雜山前構(gòu)造模型

2 SEAM模型時間域處理研究

2.1 初至拾取

從單炮上看（圖2a），初至拾取困難：一是因為近偏移距處噪音干擾大，不容易識別初至；二是因為中近偏移距初至分層，可追蹤性差，且容易串層。

結(jié)合模型的速度進(jìn)行分析（圖2b），近地表速度存在從3000m/s多到1000m/s左右的速度突變，也驗證了單炮中初至右側(cè)斜率變陡的正確性。

圖2 單炮及對應(yīng)位置處的近地表速度模型

2.2 近地表靜校正

測試高程靜校正與TOMODEL層析靜校正兩種校正方法，對比高程靜校正量與層析靜校正量，兩者形態(tài)相似。高程靜校正量的值整體略大于層析靜校正量的值，由于一般情況下替換速度會大于低降速帶的速度，這在山前帶資料處理中也是常見的現(xiàn)象。對比高程靜校正與層析靜校正的單炮和疊加剖面，應(yīng)用層析靜校正后疊加剖面的同相軸更加連續(xù)，剖面效果更好。

2.3 剩余靜校正

剩余靜校正消除高頻校正量的影響，通常有地表一致性剩余靜校正和非地表一致性剩余靜校正，同時采用了兩種剩余靜校正方法，從疊加剖面上看到，消除高頻校正量之后，疊加剖面的同相軸更加連續(xù)，尤其是做過非地表一致性剩余靜校正后，剖面的質(zhì)量得到明顯的改善。

2.4 解決信噪比問題

采用分步、分區(qū)、分類、多域保幅聯(lián)合迭代噪聲壓制技術(shù),逐級提高資料信噪比，進(jìn)行精細(xì)化噪音壓制，壓制過程從面波到線性噪音再到異常振幅逐步進(jìn)行壓制。去噪前后的單炮對比看，去噪后面波、線性散射噪音、異常振幅都得到較好的壓制，單炮信噪比提高。

2.5 解決能量一致性問題

由于近地表差異和激發(fā)、接收差異，單炮能量差異較大，對數(shù)據(jù)進(jìn)行地表一致性振幅補償，消除因地表采集造成的能量差異。

2.6 解決頻帶拓展及一致性問題

采用地表一致性反褶積，解決子波不一致問題，并合理拓展頻帶。首先要先滿足反褶積假設(shè)條件，將子波進(jìn)行最小相位化。然后對單炮記錄的反褶積參數(shù)進(jìn)行測試，包括反褶積步長12、24、28、32、36、40。通過疊加對比，發(fā)現(xiàn)反褶積步長40對應(yīng)的效果相對較好，但與未做反褶積的剖面相比，變化并不明顯，而且從反褶積前后的頻譜對比看，沒有特別明顯的拓頻現(xiàn)象。通過分析（圖3），雖然SEAM模型較好了正演模擬了山前帶資料激發(fā)接收，但是與實際資料還是存在差異，頻帶從淺到深沒有衰減，地表一致性反褶積效果不理想。因此，SEAM模型處理中，未采用地表一致性反褶積處理。

圖3 實際資料與SEAM模型單炮頻譜分析

2.7 建立精確的速度模型

通過多輪剩余靜校正，速度譜變的更加清晰，能量團(tuán)更加聚焦，便于速度的精確拾取，得到更加精確的速度模型。

對模型進(jìn)行分析，如圖1b所示,沿X方向構(gòu)造變化大，沿Y方向，構(gòu)造相對平緩。結(jié)合模型剖面也驗證了速度沿X方向是構(gòu)造傾向方向，構(gòu)造橫向變化大，沿Y方向是構(gòu)造走向，橫向變化相對平緩。分別沿這兩個方向抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行速度分析，研究不同的方向?qū)λ俣茸V的影響。

圖4代表抽取部分速度進(jìn)行常規(guī)速度分析的速度譜、以及分別沿Y方向和沿X方向的速度譜。從不同的速度譜及道集對比中，可以看到，由于沿Y方向構(gòu)造更加緩慢，沿Y方向抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行速度分析對應(yīng)的同一面元中的反射信息變化穩(wěn)定，速度譜更加聚焦，道集的信噪比更好；而沿X方向構(gòu)造變化劇烈，速度分析時對應(yīng)的反射點信息比較分散，速度譜比較分散，道集相對較雜亂，不利于速度分析。

圖4 沿不同方向速度分析的情況

所以，求取速度譜的時候要參考構(gòu)造變化，沿構(gòu)造走向進(jìn)行速度分析，使對應(yīng)的反射點信息穩(wěn)定，速度譜更加聚焦。

2.8 解決精確成像問題

對前面預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行疊后時間偏移和疊前時間偏移。偏移剖面的結(jié)果也驗證了理論認(rèn)識，構(gòu)造復(fù)雜的情況下，疊后偏移已經(jīng)不滿足輸入數(shù)據(jù)為零炮檢距的假設(shè)，疊后偏移剖面中同相軸存在扭動的假象，而疊前時間偏移能夠?qū)?gòu)造較好的歸位，對構(gòu)造進(jìn)行相對精確的成像（圖5）。

圖5 疊加偏移剖面

2.9 時間域處理流程及參數(shù)

根據(jù)對山前帶模型資料的時間域處理，總結(jié)出針對山前帶模型的時間域處理流程：①靜校正：首先通過對資料進(jìn)行一次靜校正來解決由地表高差引起的靜校正問題，以及消除由近地表巖性變化引起的靜校正問題；②噪音壓制：通過分域、分類、分時窗等多級逐步壓制噪音，提高資料的信噪比和同相軸的連續(xù)性；③一致性振幅補償：通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行地表一致性振幅補償，消除因地表采集造成的能量差異；④剩余靜校正：采用分頻、分時窗的地表一致性剩余靜校正，進(jìn)一步提高剖面質(zhì)量；⑤精確的速度分析：考慮速度分析的方向，并進(jìn)行多輪迭代，得到精確的速度模型；⑥偏移成像：對資料進(jìn)行疊前時間偏移進(jìn)行成像，得到相對精確的偏移成像結(jié)果。

3 結(jié)論與認(rèn)識

通過對SEAM模型進(jìn)行時間域處理研究，采用以往的山前帶處理流程對SEAM模型進(jìn)行時間域處理，由于正演模擬炮記錄與實際資料存在差異，頻帶衰減不明顯，使得常規(guī)的地表一致性反褶積效果不理想，除此步驟之外，其它處理步驟都與實際資料處理中采用的流程和參數(shù)一致，得到較好的疊前時間偏移效果，與疊后時間偏移存在的同相軸扭曲的假象相比，構(gòu)造更準(zhǔn)確。

通過對山前帶模型SEAM模型處理研究，有以下兩點認(rèn)識：

（1）反褶積：處理數(shù)模正演記錄時，若頻帶從淺到深無衰減，常規(guī)的地表一致性反褶積方法不一定適用；

（2）時間域速度分析：做速度分析時，如果資料橫向構(gòu)造變化大，盡量沿構(gòu)造走向進(jìn)行速度分析，得到的速度譜更聚焦。