高原雙復雜山地近地表建模技術研究

王海立，王永生，武威威，鄔 龍，張旭亮，3，李國順，楊 輝

（1.中國石油東方地球物理公司，河北 涿州 072750；2.中國石油青海油田公司，甘肅 敦煌 736202；3.河北省地震勘探數據采集技術創新中心，河北 涿州 072750）

青藏高原石油天然氣資源豐富，是國內油氣勘探的重要戰略儲備區。綜合研究表明，青藏高原雙復雜山地（復雜地表、復雜地下構造）地區是尋找大型油氣圈閉的有利目標區[1]，但受地表起伏劇烈和地層擠壓破碎的影響，雙復雜區資料信噪比極低，地震資料成像極為困難。為了解決復雜構造成像需求，采用波動方程的疊前深度偏移處理技術提高成像精度成為重要手段。疊前深度偏移處理技術需要建立由淺至深的高精度速度場，速度模型的精度直接影響地震偏移成像的質量，尤其是近地表速度模型的精度更是關鍵。如果表層速度精度存在誤差，其誤差會向中深層累計傳遞，進而影響整體速度模型的精度，對地質目標偏移成像、地質構造的可靠性產生不利影響。提高偏移成像質量，加強表層建模研究，提高近地表建模精度，是地震勘探工作者的共識。陳學強等[2]通過正演模擬，分析了淺層厚度與速度對偏移成像的影響；王海立等[3]采用多信息約束建模提高了近地表速度建模精度，改善了偏移成像效果；谷延斌等[4]聯合應用網格層析反演和壓縮高斯束偏移技術提高速度模型優化的效率。這些研究均不同程度地闡述了近地表速度模型精度在疊前深度偏移處理中的重要作用，但存在沒有考慮地表條件、低降速層模型還是等效模型，與雙復雜地表條件不符等局限。本文在模型正演研究的基礎上，采用深表層調查技術獲取更深近地表速度信息，通過雙重網格構建、分步約束層析反演提高了表層速度建模精度，取得了高質量地震資料疊前深度偏移剖面。

1 研究方法

1.1 基于模型正演的速度誤差敏感性分析

為了揭示表層速度精度對疊前深度偏移成像的影響，參考柴達木盆地英雄嶺地區雙復雜山地地震資料特征和膏鹽地層結構特點，建立速度模型，如圖1所示。該模型長度為36.5 km，表層厚度在100～500 m，速度為2 000 m/s；20 km左右為構造主體，地形起伏相對劇烈，鹽下地層斷裂發育，構造復雜，地層速度在3 000～6 000 m/s。以10 m道距、20 m炮距，18 km排列長度正演模擬。

人為改變表層模型速度，表層速度誤差分別在±5%、±10%、±20%時，采用理論地震速度模型進行疊前深度偏移處理后，研究目的層成像變化特征。研究表明，構造主體部位速度波場復雜，速度誤差會給偏移效果帶來更明顯的影響（構造越復雜，影響越大），兩翼相對要弱，因此應重點關注構造主體部位表層速度模型的構建；速度偏小相對偏大的同比例誤差影響更明顯，因此表層速度誤差“寧大勿小”，總體看表層速度誤差超過10%對偏移成像影響大；表層速度誤差對淺層形態（成像影響相對小）及鹽下地層偏移成像影響更明顯，成像變差、出現高點偏移現象。隨著地層深度的增加，表層速度帶來的誤差會增加，20%的速度誤差造成的深度誤差在190 m左右（表1）。

表1 不同速度誤差鹽下地層深度差異統計表

1.2 微動調查技術獲取速度信息

正演模擬揭示了表層速度誤差對山地復雜構造主體深度偏移成像影響更為明顯，進一步說明了復雜山地區開展精細速度建模的重要性。西部高原復雜山地一直以來采用微測井調查提高建模精度。但是，高原復雜山地微測井調查涉及推路、鉆井、人員、車輛設備運輸及HSE等，效率低、成本高。在低降速帶巨厚，調查深度無法滿足建模要求。為了提高高原山地表層調查效率，采用微動調查獲取更深表層速度信息[5]。微動調查是在天然地震微動信號中提取面波（瑞雷波）頻散曲線[6]，通過對頻散曲線的反演獲得地下介質的速度結構（圖2）。高原復雜山地微動調查可以獲取近地表超過200 m以上深度的速度信息，相比常規微測井調查深度更深，效率高、成本更低。

1.3 分步約束雙重網格反演建模技術

常規層析約束反演面臨以下問題[7]：一是受道距影響，表層速度精度不高，速度反演結果偏大；二是高原地形起伏劇烈、低降速帶巨厚，受施工環境、成本投入等方面的綜合影響，微測井實際探測深度深淺不一、參差不齊[8]。巨厚工區可能存在大部分沒有調查出低降速帶厚度的調查點，表層約束僅僅是約束了較薄的速度變化，相對深的部位“欠約束”引起的反演誤差較大；同時，深淺不一、深度差異較大的表層調查成果約束反演時互相影響，如微動調查成果與較淺的微測井，容易形成速度異常區，給速度模型帶來不利影響。針對上述難題，采用分步約束雙重網格反演建模技術構建高精度表層模型。

（1）雙重網格層析反演。大網格射線分布相對均勻，但是缺乏對小尺度速度變化的描述，影響精度（特別是淺地表處）。網格尺寸較小（小于一個道距）時，由于雙復雜山地射線分布不均勻導致大量網格沒有射線穿過（特別是淺地表處），反演模型存在明顯的條帶狀現象，影響模型的合理性和最終應用效果。因此，在層析反演建模時正演網格采用小網格（0.5～1倍道距）、反演采用大網格（2～4倍道距），在保證反演穩定性的同時，對淺層速度刻畫更為精細，提高了淺層速度精度。

（2）先淺后深、分步約束。將不同調查深度表層調查信息與偏移距初至融合，發揮高密度初至優勢[9]，實現不同深度表層信息的充分利用，避免大偏移距初至信息對淺層模型的均化影響。第一步，針對調查深度小于100 m的表層調查信息（常規微測井調查信息），采用較近偏移距（500 m）初至，進行約束反演獲取淺層模型；第二步，保持第一步淺層模型基本不變，針對調查深度在100～200 m的表層調查信息（如深井微測井、微動信息），采用近偏移距（800 m）初至，進行約束反演獲取表層模型；第三步，保持前兩步模型不變基礎上，加入CMP分層控制點，采用全偏移距，進行層析反演獲取最終表層模型，改善疊前深度偏移效果（圖3）。

2 結束語

正演模擬揭示了準確的表層速度模型對西部高原雙復雜山地疊前深度偏移成像的重要性。通過微動調查獲取更深表層速度信息，解決了常規微測井探測深度不足、成本高昂的問題；在此基礎上，采用分步約束雙重網格反演建模技術，提高了近地表速度模型精度，最終得到高質量的疊前深度偏移成像結果。