論地震數據的特性及其質量控制

馮莉

[摘 要] 用油田數據科學的概念，結合油田勘探地震數據建設的內容和系統構成，參考數據建設的實際，解析了目前地震數據的特性，提出對地震數據質量檢查控制的研究思路、實現方法，對油田數據科學的發展方向給出了幾點建議。

[關鍵詞] 油田數據科學；地震數據；質量控制技術

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 11. 054

[中圖分類號] TP311 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）11- 0122- 02

0 引 言

新疆油田歷經60余年的發展，積累了大量的地震數據，而隨著新疆油田勘探開發的進一步深入，有海量的歷史數據和動態生成數據需要保存、處理和應用，而在入庫數據的質量特性和質量控制等方面，還存在相關標準制定和日常維護等方面滯后的問題，隨著各項管理標準的出臺實施，以及對油氣田勘探數據管理水平日益提升的需求，本文結合地震數據內容及系統構成，提出了專業的地震數據質量控制的具體方法，對地震數據在加載前和加載后做質量檢查和修正處理。

1 油田數據科學的內涵及興起

從知識體系看，油田數據科學是在數據科學的基礎上，是以統計學、數據可視化以及相關領域知識為理論基礎，主要研究內容包括數據科學基礎理論、數據采集、數據加工、數據計算、數據管理、數據分析和數據產品應用。在此基礎上，提出了“數字油田”的概念。“數字油田”是油田的虛擬表示，包含油田生產、科研、管理等方面的所有信息，“數字油田”的建成可望成為油田勘探開發技術提升的重要標志。

2 油氣田地震數據質量控制的目的和重要性

勘探地震數據是油田數據的重要組成部分。數據的質量是數據的生命， 數據的準確性直接關系到解釋結果的正確性。數據質量控制是應用數學理論基礎、計算機手段和管理手段解決數據生產及應用過程中質量問題的重要手段。油氣勘探生產數據質量控制的含義主要指在系統建設和應用過程中，從海量數據中快速洞察有問題的數據，對可能引入誤差的步驟和過程加以控制，對這些步驟和過程的一些指標和參數予以規定，對檢查出的誤差和錯誤進行修正，以達到提高系統數據質量和應用水平的目的。

3 油氣田勘探地震數據的總體情況

新疆油田經過多年的建設，積累了大量的油氣勘探生產信息和研究成果，已然形成了基于數字油田的地震數據管理系統與相關數據庫，并且已基本能夠滿足對新疆油田勘探數據的管理需求。然而隨著油田的精細化管理，對數據質量的要求也越來越高，在入庫質量控制和特性等方面，勘探開發前期制定的數據質量標準就呈現滯后態勢。

地震數據包括動態數據和靜態數據，具體包括地震采集、地震資料處理、地震資料處理解釋、VSP測井、非地震物化探等內容。數據類型有動態數據，包括：數據采集、處理周報數據采集和物探工程數據等；靜態數據，包括：部署報告、工程設計報告、踏勘報告、試驗總結、施工總結，以及以疊前數據體（原始磁帶） 按照規范轉換成統的SEG Y格式的成果數據，等等。如圖1所示。

4 油田勘探地震數據的質量控制

4.1 地震數據的質量控制概念

首先，數據質量是一個相對的概念，甚至衡量數據質量的標準會隨具體應用的特點和要求而變化。其次，數據質量本身具有不確定性，有可度量的空間和屬性誤差。因此，數據質量問題中有可以減小甚至消除的誤差，也有很難檢測和控制的因素。一般說來，在油氣生產地震數據誤差中，以數據源本身的誤差為最大，其次才是數字化誤差以及數據處理誤差。油氣生產勘探地震的數據質量控制，是針對其中可度量和可控制的質量問題而言存儲系統。

4.2 數據質量控制的內容和策略

在數字化油田大原則的要求下，為了實現地震數據質量控制管理正常化，首先，通過建立數據監控流程，在每一個數據采集點設立數據質檢崗，充分發揮專業人員熟悉業務的特點，在數據入庫的第一環節把好數據質量關。在各業務部門及信息業務管理部門建立數據管理機構，制定數據管理制度，規范數據管理流程，建立數據反饋和校正機制，實現數據整理工作不僅從數據加載、格式轉換、質量控制、匹配關聯過程的標準化、流程化工作機制，并且將到檢驗審核嵌入到找個過程的每一個環節，使得人員分配與管理更加協調，職責清晰；其次，不僅充分發揮了專家的智慧進行數據質量的人工監測，還引入了數據質量監控系統，設定相應字典管理、規則管理等對數據入庫和系統展示、數據提取進行及時有效的監督和管理，實現數據到智慧的轉變。更重要的是在每個環節上均形成了完善的記錄模板，從數據產生到發布的整個過程的任何歷史操作均有據可查，這也是保證數據資源建設質量的重要措施，最終實現了數據的準確性、數據的完整性、數據的規范性、數據的統一性，保障了油田信息化工作的一體化管理如圖2所示。

5 油田地震數據質量控制的發展趨勢

在地震數據產生的不同的階段，數據質量監控的研究所面臨的問題、挑戰和關注點不同，研究中的常見爭議及背后的研究挑戰是追求數據的精確度還是用戶體驗。及時率、完整率和準確率是傳統數據研究中評價服務質量的三個核心指標。在油田勘探數據質量的高標準環境下，選擇更加重視數據的精準度將更加符合目前油田生產需求。

然而在高速發展的信息化時代，在用戶體驗的評價中，響應速度逐漸成為重要的指標之一。Aberdeen Group的調查發現，“頁面的顯示速度每延遲1 s，客戶滿意度下降16%”；Google發現“響應時間每延遲0.5 s，查詢數會減少20%”。因此，主要挑戰在于保證數據及時率、完整率和準確率的前提下，如何確保較快的響應速度，設計人機交互，提供按需服務，提高用戶體驗的滿意度，必將大幅度提升數字化油田的推廣與應用。

主要參考文獻

[1]朝樂門，邢春曉，張勇.數據科學研究的現狀與趨勢[J].計算機科學，2018（1）.