深層—超深層海相碳酸鹽巖地震勘探技術發展與攻關方向

關鍵詞：超深層，海相碳酸鹽巖，地震成像，斷裂識別，巖石物理，人工智能

0 引言

海相碳酸鹽巖是油氣勘探的一個重點領域，是中國石油行業穩健發展的資源基礎，目前已經在四川、塔里木及鄂爾多斯等盆地發現了一批海相碳酸鹽巖油氣田[1]。地震勘探是取得海相碳酸鹽巖油氣資源規模性發現最重要的手段之一，隨著地震勘探技術的進步，已經在縫洞型碳酸鹽巖儲集體描述、走滑斷裂識別及儲層預測等方面取得了一系列成果及理論認識進展[2]。近年來，隨著塔里木盆地順北油氣區、輪南地區輪探1井在8200m深度以下獲得工業油氣流，碳酸鹽巖勘探迅速向深層—超深層領域邁進[3]，向地震勘探技術提出了嚴峻挑戰。本文主要分析了超深層復雜波場地震成像理論研究進展及面臨的問題。在超深層儲層預測關鍵技術方面，分析了由地震數據結構表征識別小斷裂、基于數字巖心的孔隙結構定量化預測方法等現狀；從勘探地質需求的角度，提出深層—超深層碳酸鹽巖儲層與流體預測技術發展趨勢和重點攻關方向，為海相碳酸鹽巖地震勘探的理論及技術研究提供借鑒。

1 技術現狀與問題

深層—超深層碳酸鹽巖地震勘探面臨的主要問題[4]包括：①儲層埋藏深，地震波能量衰減嚴重，深層地震信號分辨率較低；②地表條件復雜，山地、沙漠或黃土塬區的地震資料信噪比低，干擾波嚴重；③儲層內部孔隙、孔洞、裂縫發育，儲層具有強非均質性和強各向異性，導致深層構造準確成像及儲層預測難度大；④深層有效信號入射角范圍窄，含氣性檢測精度受到較大影響。

針對這些問題，近年來業界在地震資料采集、處理及儲層預測理論和技術方面都取得了一系列進展，并在塔里木、四川等盆地的碳酸鹽巖油氣藏勘探、開發中發揮了重要作用，分述如下。

1.1 處理技術發展現狀與問題

針對碳酸鹽巖地震資料信噪比低、分辨率低的特點，發展了以高精度靜校正、疊前噪聲壓制、振幅恢復、弱信號增強、近地表吸收補償等關鍵技術為核心的高保真、高分辨率地震資料處理技術。塔中、塔西南、川中等碳酸鹽巖探區的深層地震資料的層間多次波現象較突出[5]，由于層間多次波與一次反射波的運動學和動力學特征差異較小，濾波類多次波壓制方法（包括FK變換、Radon變換、聚束濾波等）很難取得理想效果。近年來業界發展了逆散射級數法、構建虛同相軸等新的層間多次波壓制方法，在理論模型和實際資料中取得了一定效果，但對于壓制復雜碳酸鹽巖地區深層層間多次波仍然難度較大[6]。此外，由于沙漠區、巨厚黃土區的近地表地層壓實作用弱、結構疏松，對地震波的吸收作用強烈，近地表吸收補償技術對提高該類地區地震資料的分辨率具有重要意義。在近地表吸收補償技術中，近地表Q（品質因子）模型的建立是一個關鍵環節，目前主要通過提取微測井數據和地震數據的初至波頻譜、走時信息，利用譜比法、頻移法、譜模擬法等時頻分析法建立近地表Q模型。

在地震成像方面，為充分利用“兩寬一高”（高密度、寬頻帶、寬方位）地震資料，發展了Q偏移成像、全方位局部角度域偏移成像等新技術。Q偏移成像技術沿波的傳播路徑對地層吸收造成的振幅衰減和頻散效應進行振幅補償和相位校正，結合近地表吸收補償，顯著改善了碳酸鹽巖深層弱信號成像質量，提高了地震資料分辨率。其中Q?Kirchhoff疊前深度偏移方法已經廣泛用于實際資料，黏聲逆時偏移（Q?RTM）成像方法理論也基本成熟[7]。全方位局部角度域偏移成像技術生成包含地下局部方位角和反射角信息的五維角度域成像道集[8]，其中全方位反射角道集中振幅隨方位角和反射角的變化關系反映了地下裂縫的方位信息，在碳酸鹽巖裂縫預測中發揮了重要作用；全方位反射角道集可以分離繞射波，壓制反射波信息的繞射波成像結果更精細地刻畫了斷層、溶洞等不連續地質體。

1.2 深層—超深層碳酸鹽巖儲層地震預測技術發展現狀與問題

中國的超深層海相碳酸鹽巖油氣儲層的發育特征在不同區域具有一定差異性。塔里木盆地主要勘探目的層是奧陶系、寒武系，巖溶與斷裂配套發育，儲層多為“斷溶體”，非均質性極強，儲層的縱向成層性差，儲層預測對橫向分辨率要求較高。四川盆地碳酸鹽巖油氣勘探目標主要圍繞寒武系、震旦系，巖性以白云巖為主，具有一定的成層性，孔隙受到后期白云巖化及巖溶疊合改造，導致橫向也呈一定的非均質性，儲層預測對縱向和橫向分辨率均有一定要求。近十余年來，中國深層—超深層碳酸鹽巖儲層地震預測技術得到快速發展。圍繞著塔里木盆地臺盆區奧陶系碳酸鹽巖縫洞型油氣藏和四川盆地川中地區寒武系白云巖顆粒碳酸鹽巖儲層勘探、開發一體化精細評價需求，形成了趨勢異常微地貌恢復、斷裂—裂縫逐級識別、地質統計學隨機模擬反演等縫洞儲層半定量化雕刻及評價技術[9]，有效支撐了哈拉哈塘、塔中兩個百萬噸碳酸鹽巖油田建產和四川安岳大氣田的發現。“十二·五”期間，在四川盆地川中古隆起下古生界—震旦系獲得重大油氣突破，發現了中國單體規模儲量最大的安岳大氣田。塔里木盆地塔北隆起海相碳酸鹽巖勘探獲得重大進展，建成了百萬噸級哈拉哈塘油田。

“十三·五”期間，中國油氣行業大膽實踐，不斷挑戰新深度，實施的一批超深探井揭示深層—超深層碳酸鹽巖地層中仍然發育多類型的優質儲集體，如在塔里木盆地坳陷區發現了超深層（深度大于7500m）走滑斷裂斷控型油田——富滿油田[10]，位于塔北隆起輪南低凸起的輪探1井在8200m深度之下揭示了鹽下白云巖儲集體[3]。雖然鉆井不斷刷新油氣勘探的深度，但如何在深層實現規模效益勘探，對地震勘探技術發展提出了新的挑戰。為此，“十三·五”期間進一步發展了基于地震梯度結構張量小斷裂識別技術、低頻巖石物理實驗室測試技術、數字巖心技術，進一步提高了超深層地震預測精度。

由于超深層碳酸鹽巖地震資料信噪比低、弱信號儲層地球物理響應機理不明等，導致疊后地震儲層預測技術難以滿足儲層定量化與地震流體預測精度要求，因此發展和應用疊前地震預測技術十分必要。相對疊后地震數據，疊前地震數據不僅包含旅行時和振幅信息，而且還包含地震反射振幅隨炮檢距變化、共中心點道集隨不同方位角變化等信息，因此利用疊前地震預測技術可以有效預測儲層流體和裂縫空間分布。該項技術可分為基于波動方程的疊前反演和基于精確地震反射系數方程及其近似的疊前反演等，目前后者的AVO/AVA反演和彈性阻抗反演廣泛用于實際資料。

雖然疊前地震預測技術的應用潛力較大，但利用疊前數據預測深層—超深層碳酸鹽巖儲層面臨三個問題：①深層地震資料信噪比低，入射角較小，AVO特征不明顯；②儲層孔隙結構復雜，儲層參數規律性差；③碳酸鹽巖巖石物理研究雖然引入了雙相介質、多孔介質等理論，但儲層非均質性強、橫向變化快，很難選擇統一的巖石物理模型。因此，中國的疊前地震預測技術的評價效果并不理想，特別是利用巖石物理建模構建的碳酸鹽巖定量解釋量板開展疊前反演定量解釋的研究更少。因此，在針對性的地震資料采集、處理基礎上，開展深層—超深層碳酸鹽巖全頻段巖石物理實驗分析與疊前地震預測技術持續攻關意義重大。

2 深層—超深層碳酸鹽巖地震勘探技術研究新進展

2.1 理論研究新進展

2.1.1 超深層復雜波場地震成像技術理論

深層—超深層碳酸鹽巖由于地層年代久、地層壓力大、波阻抗差異小，導致地震波能量衰減嚴重、有效信號能量弱。此外，中、淺層的強反射界面產生的層間多次波容易掩蓋深層有效的弱反射能量，大大降低了深層地震資料的信噪比，從而造成構造或地層成像假象，誤導地質解釋。因此，為了獲得準確的深層—超深層成像結果，層間多次波壓制、高精度RTM以及Q偏移成像等技術是目前研究深層成像的熱點和難點。

（1）層間多次波壓制

層間多次波與一次波具有高度相似的運動學和動力學特征，層間多次波壓制是一個世界級難題。目前主流的層間多次波壓制方法以波動理論為基礎，利用觀測地震數據預測多次波，然后對預測的多次波進行子波、振幅匹配，再將多次波從原始地震數據中減去，實現壓制多次波的目的。此類方法主要包括改進的表面相關多次波去除（SRME）方法、逆散射級數（ISS）法、共聚焦點（CFP）法、Marchenko算法及構建虛同相軸等方法。

改進的SRME方法由SRME方法改進而來，首先將波場延拓至產生層間多次波的界面，然后把層間多次波轉換為準表面多次波，再利用SRME方法衰減層間多次波[11]。該方法的優點是計算效率高，但每次只能預測與某一層相關的層間多次波，且需要人工拾取層位。

Carvalho等[12]首先利用ISS子序列壓制層間多次波。Weglein等[13]詳細闡述了ISS法的原理和實現過程。金德剛等[14]改進了ISS法預測層間多次波的算法，提高了計算效率。畢麗飛等[15]應用ISS波場預測和2D卷積盲分離壓制層間多次波。ISS法的優點是不依賴速度模型，可一次性預測與層界面有關的所有層間多次波，且預測過程不需要人工干預。但是該方法計算量太大，需常速度背景以保證方法收斂，且要滿足單調性假設[16]。因此，難以大規模推廣和應用。

Berkhout等[11]、Verschuur等[17]、王成祥等[18]基于CFP技術預測層間多次波。李繼偉等[19]實現了CFP技術預測層間多次波及Curvelet域相減方法。CFP方法通過下延波場壓制層間多次波[20]，對速度的依賴性較大，且需要重建復雜的基準面，導致該方法的實際應用效果不好。

Zhang等[21]從修正的Marchenko方程出發，通過修改映射方法直接求取一次波，實現了一步法壓制表面多次波和層間多次波。王小衛等[22]通過改進格林函數方程預測層間多次波和表面多次波。孫紅日等[23]基于Marchenko理論，實現了一步法壓制層間多次波。張樂樂等[24]基于Marchenko理論消除成像域與數據域的層間多次波。目前該類方法主要用于海洋地震數據，由于噪聲等影響，在陸地資料的應用效果不好。

Ikelle[25]提出了基于虛同相軸的層間多次波預測方法。吳靜等[26]利用該方法構建虛同相軸和相應的層間多次波，進而壓制層間多次波。劉嘉輝等[27]研究了自適應虛同相軸層間多次波壓制方法。崔永福等[28]利用迭代虛同相軸方法壓制疊后層間多次波。該方法的計算效率較高，在產生層間多次波的反射界面上針對性地壓制層間多次波，但需要增加人工分界面，并且保證分界面的上半部分只存在一次波。

（2）RTM

RTM直接求解波動方程，不存在射線類偏移的高頻近似及單程波偏移的傾角限制，可以利用回折波等波場信息正確處理多路徑問題，適用于復雜區域和高陡構造成像。McMechan[29]在1983年首次提出RTM的概念。隨后，人們采用多種方法實現RTM，如擬空間域彈性波方程交錯網格有限差分RTM[30]、近似常Q模型的黏聲各向異性純qP波RTM[31]等。RTM技術是地震成像技術發展的里程碑，被公認為目前最精確的深度偏移成像方法。但是，RTM相對于射線類偏移方法的計算量和存儲量較大，提高RTM的計算效率是近年來地震偏移技術研究的熱點和難點之一，并由此催生了PCcluster集群和CPU+GPU異構集群在油氣行業的大規模應用。

由于RTM的偏移算子僅為地震波正演算子的共軛轉置，RTM成像結果的實質為地下介質反射系數與Hessian矩陣的褶積，存在偏移噪聲強、深層成像分辨率不足等問題。最小二乘偏移成像方法通過最小二乘法隱式消除Hessian矩陣對成像結果的影響，能夠獲得高信噪比、高分辨率、振幅相對保真的成像剖面，因此成為當前地震成像領域的研究熱點。自地震反演框架構建以來，最小二乘偏移分別基于Kirch?hoff偏移[32]、單程波偏移[33]及RTM[29]等偏移算子實現一次反射波成像，發展了不同的反演成像算法。隨后，最小二乘RTM被用于繞射波[34]、多次波、棱柱波[35]等特殊波場的成像，可精細刻畫斷層、裂縫等特殊地質體。雖然最小二乘偏移的成像質量較高，但是也存在諸多理論及實際問題。首先，最小二乘偏移成像結果依賴于準確的正演預測算子、速度模型及地震子波，而對于實際數據，獲取準確的正演模型及速度模型十分困難。其次，最小二乘偏移通過最小二乘迭代算法求解，巨大的計算量使之難以用于大規模工業生產。因此，開展最小二乘偏移的實用化研究是當前地震成像領域的關鍵問題。

（3）Q偏移成像

地震波能量在傳播過程中受地層的吸收而衰減。隨著傳播距離增加，深層反射波能量衰減尤為明顯，導致地震振幅、相位和頻率畸變嚴重。然而，常規疊前深度偏移將地球介質視為彈性介質，不考慮地層吸收的影響，降低了深層尤其是深層非均質儲層的成像分辨率。2008年Traynin等[36]提出了Q疊前Kirchhoff深度偏移方法，在偏移過程中按照地震波的真實傳播路徑對能量衰減和頻散進行振幅補償和相位校正，理論上可改善地層吸收對成像結果的影響。因此，Q偏移方法可以顯著提高碳酸鹽巖深層成像分辨率。曲英銘等[37]研究了最小二乘RTM中黏彈性和各向異性校正方法，并用于渤海灣地區實際資料。目前雖然Q偏移算法已經較成熟，但由于難以獲取可靠的地下三維Q模型，導致Q偏移沒有得到廣泛的工業化應用。

地層Q值估計方法是近年來的研究熱點，總體上分為兩大類方法。第一類是基于時—空域頻譜分析的Q值估計，主要包括頻譜比法、頻移法、譜模擬法、小波及S變換等時頻分析法。該類方法得到的Q值實際上是地震波在特定傳播路徑上Q效應的累計量，是一種等效Q值，精度較低。另一類是基于層析理論的Q值估計，基于衰減旅行時層析理論，利用初至波、折射波、反射波等地下波場信息建立考慮吸收效應的旅行時網格層析方程，可以更精確地反演地下三維地層Q模型[38]。

2.1.2 碳酸鹽巖數字巖心研究新進展

針對復雜儲層，如頁巖、致密砂巖、碳酸鹽巖等，由于僅采用巖石物理實驗難以定量測量儲層巖心的流體分布情況及孔隙結構分布，因此難以研究儲層的孔隙結構、孔隙度、流體分布等微觀因素對巖心縱橫波速度等宏觀屬性的影響。隨著科學技術進步，巖石物理數值模擬技術已經成為研究巖石物理屬性的重要手段[39]，基于成熟的三維數字巖心技術可以模擬巖石物理實驗數值，通常稱這種方法為數字巖石物理。與傳統方法相比，其主要優勢在于：①數字巖心可以重復使用；②數字巖心可用于不同的數值模擬實驗[40?42]，如巖石電性、聲學特征、核磁共振特性及滲透率特征；③數字巖心可以模擬常規巖石物理實驗中難以測量的物理量；④調整數字巖心參數，可以研究不同儲層參數對巖石物理屬性的影響；⑤對于難以獲得代表性巖心及難以取心的儲層，可以利用數字巖心代替傳統的實驗。但數字巖心不足之處在于模擬結果的準確性在很大程度上取決于構建的三維數字巖心模型的準確性，只有當數字巖心的孔隙結構能代表對應的儲層時，模擬結果才有實際應用價值。

研究巖石微觀結構最初利用毛細管模型，逐漸發展為利用隨機網格模型，再到利用三維數字巖心，這些模型簡化了真實巖心的孔隙結構，因此結構越復雜，越能反映真實巖心的微觀孔隙結構。毛細管模型利用不同半徑的毛細管近似模擬孔隙結構分布；隨機網格模型利用相互聯通的毛細管組成復雜的網格空間，將孔隙網格劃分為孔隙及吼道。這兩類模型廣泛用于巖石物理屬性研究（電學特性、滲透率特性、核磁特性）[43]，主要不足在于簡化的孔隙結構空間難以得到準確且可重復的結果。常規的構建三維數字巖心的方法有X射線CT實驗、基于二維圖像重建法兩類，后者分為隨機法和過程法。

2.2 技術方法研究新進展

2.2.1 超深層弱信號碳酸鹽巖地震成像技術

陸上地震資料的層間多次波壓制是該研究領域的一個難題，目前為止，尚沒有一個成熟的可以投入工業化應用的方法。“十四·五”期間，人們基于表面多次波壓制，利用虛同相軸方法針對性地壓制超深層碳酸鹽巖的層間多次波，取得了較好的效果。圖1為層間多次波壓制前、后疊前時間偏移剖面。由圖可見，經層間多次波壓制，較好地壓制了與強軸形態一致的層間多次波（圖1b）。

“十三·五”期間針對RTM效率和偏移噪聲等問題的研究取得重要進展，在塔里木盆地臺盆區超深層成像中取得良好效果。圖2為Kirchhoff積分法疊前深度偏移和TTI逆時偏移成像結果。由圖可見，與Kirchhoff積分法疊前深度偏移結果（圖2a）相比，TTI逆時偏移能使“串珠”反射有效收斂（圖2b），有利于對溶洞的識別和判斷。

針對塔里木盆地臺盆區超深層成像，應用單程波Q疊前深度偏移技術，有效補償了地層吸收衰減造成的不利影響。圖3為常規疊前深度偏移與單程波Q疊372前深度偏移結果。由圖可見，與常規疊前深度偏移結果（圖3a）相比，單程波Q疊前深度偏移能夠有效改善奧陶系內幕成像質量，“串珠”成像精度更高（圖3b）。

2.2.2 地震數據結構表征小斷裂識別技術

“十三·五”期間，小斷裂識別技術研究取得進展，并在刻畫超深層碳酸鹽巖斷溶體方面獲得較好效果。識別斷裂的相干算法從第一代發展到第三代，對于小斷裂識別，由于小斷裂在地震資料上呈“層斷波不斷”，斷點不清晰，因此識別難度大、多解性強。常用的曲率屬性、相干屬性和螞蟻追蹤等方法識別小斷裂等均有局限性，如相干算法是利用兩地震道之間的相關性或相似性檢測斷裂，對小斷裂識別能力較弱。因此，筆者不再從道相關或道相似的角度出發，創新從地震數據空間結構定量化的角度出發建立結構量化分析矩陣，由矩陣特征值構建斷裂屬性量化斷裂結構特征，從而識別小斷裂（圖4）。基本技術原理是，當存在斷裂時，地震數據的“平整性”及連續性遭到破壞，通過定量分析地震數據結構的平整性與連續性，尋找數據的不連續和不平整識別小斷裂。斷層對平整性與連續性較敏感，因此技術關鍵是量化分析數據結構。任何物體都有一定的結構特征，量化表征的難易程度也隨著物體結構的復雜程度而變化。量化表征地震數據的詳細形態難度較大，因此需要簡化問題，只需量化表征地震數據的平整性和連續性，從而有效識別斷裂。數據結構量化分析方法的原理與應力分析類似。應力可以表征彈性介質中一個點的受力狀態，其中包括正應力、剪切應力。同理，通過求取地震數據某一點沿三個坐標軸方向的結構變化分量構建三維數據結構量化矩陣，通過求解矩陣特征值，再依據特征值變化建立斷裂屬性。

確定結構量化矩陣中元素的取值范圍是關鍵。若僅用某些數據點構建結構量化分析矩陣，如果存在噪聲擾動，特征值屬性體會出現明顯的噪聲痕跡，而這種響應并非是小斷裂的特征。通過對這些數據點及其附近一定范圍內的點的取值進行三維高斯加權以及平滑，可以有效減少噪聲，使量化分析方法更穩健。若取值范圍過大，會使最終結果的分辨率過低，小斷裂響應強度減弱；若取值范圍過小，地層響應干擾較嚴重。自適應矩陣元素取值范圍確定方法通過計算地震數據主頻率計算三維高斯加權平滑系數，由該系數自適應調控元素取值范圍，可以有效地避免繁瑣的人工數據測試，在不降低分辨率的同時，可減少地層響應干擾。

圖5為地震數據結構表征與第三代相干算法剖面對比。由圖可見：原始地震剖面（圖5a）的斷裂（在豎向紅圈處）在黃點處斷距小，地震反射同相軸錯斷不明顯；第三代相干剖面（圖5b）在黃點處響應弱，被背景響應掩蓋；在地震數據結構表征剖面（圖5c）上斷裂響應明顯，斷裂形態清楚。圖6為第三代相干算法與地震數據結構表征提取的平面屬性。由圖可見，第三代相干算法結果無法形成連續的斷裂形態（圖6a），地震數據結構表征結果的斷裂展布特征非常明顯，斷裂走向呈南西—北東向（圖6b）。因此，地震數據結構表征方法在平面、剖面的斷裂刻畫效果明顯。

2.2.3 基于數字巖心的孔隙結構定量化預測方法

超深層碳酸鹽巖孔隙結構極其復雜，同時缺乏有效的地震預測方法。“十三·五”期間，通過數字巖心彈性模擬方法構建針對疊前地震反演數據的孔隙結構參數預測量板，并使用實際地震數據進行了測試，獲得了較好的效果。

按照“以小見大”的思路，首先通過數字巖心基于CT設備掃描實際巖心，并經過一系列的圖像處理，從而精確反映實際巖心的孔隙結構特征。在數字巖心數據的基礎上利用靜態有限元模擬方法（FEM）計算數字巖心的縱、橫波速度，將計算結果進行實驗室巖石實際測量標定與驗證。以縱波速度計算結果為基礎，利用Sun[44]提出的孔隙結構預測方法計算孔隙結構因子γ，使預測結果與數字巖心圖像大體一致：根據γ將孔隙結構分為孔洞型、裂縫型、裂縫—孔隙型三類。隨后通過疊前反演屬性與測井孔隙度構建數據集，使用神經網絡方法預測地震孔隙度，將孔隙度與地震反演縱波速度交會并投影在量板中，從而得到孔隙結構屬性（圖7）。

趙建國等[45]利用數字巖心建立了各孔隙類型的臨界γ值與孔隙縱橫比α之間的定量關系，按照儲層孔隙的抗壓實性劃分孔隙類型。鑄模孔的巖石結構很硬，抗壓縮系數大，因此體積模量大；含較多裂縫或微裂縫巖石的骨架較軟，縱波速度較含更多大孔（鑄模孔或晶間孔）的巖石低。文獻[45]從巖石物理建模的角度進一步驗證了利用碳酸鹽巖模擬數據劃分孔隙類型的合理性與有效性，利用數字巖心技術建立量板劃分孔隙結構（圖8）——新儲層預測表征方式，以此更深入地進行地質研究和評價。

3 深層—超深層碳酸鹽巖儲層與流體地震預測技術發展趨勢及重點攻關方向

隨著中國陸上深層油氣藏的精細勘探、開發一體化和超深層勘探的深入，強非均質儲層精細表征、深層地震成像與儲層預測等重大技術攻關需求日益突出，“可靠的深層地震資料、多學科聯合的儲層高精度表征和深度學習人工智能”發展趨勢十分明顯。

3.1 深層地震資料處理技術發展趨勢及重點攻關方向

深層—超深層碳酸鹽巖地震勘探面臨儲層埋深大、有效信號弱、非均質性和各向異性強等難題，高精度儲層預測和沉積相帶準確識別對地震資料的保真度、分辨率和成像精度提出了極高的要求。因此，提高地震資料的保真度、分辨率和成像精度是深層地震資料處理技術的發展趨勢和重點攻關方向。

3.1.1 提高超深層地震資料保真度

提高地震資料的保真度主要是在疊前去噪過程中利用保真的處理手段實現[46]。針對近地表引起的面波、隨機噪聲、線性干擾等，常規去噪方法已較成熟，智能去噪方法是未來的重點發展方向。目前深度學習方法在地震資料去噪領域的研究主要集中在隨機噪聲壓制方面，對于去除面波、線性干擾及層間多次波等的研究進展相對緩慢。對于深層—超深層碳酸鹽巖地震資料，層間多次波是壓制難度最大的一類噪聲。由于層間多次波和一次反射波在運動學和動力學特征方面差異較小，常規基于濾波的多次波壓制方法很難取得理想效果，基于波動理論的預測減去法是目前研究的熱點，也是未來的重點攻關方向。預測減去法包括波場延拓法、改進的SRME方法、ISS法、構建虛同相軸、稀疏反演法等方法，這些方法對層間多次波的壓制效果明顯較濾波類方法好，但對于深層—超深層碳酸鹽巖實際資料的去噪技術還需要進一步攻關。

3.1.2 提高深層地震資料的分辨率

提高地震資料的分辨率處理主要通過近地表吸收補償及Q偏移實現。目前近地表吸收補償方法已廣泛用于實際資料[7]。地表吸收補償及Q偏移的基礎是建立準確的地層Q模型。目前基于走時層析理論的Q估計方法已經用于實際資料，該方法利用初至波、折射波、反射波等波場的走時信息建立考慮吸收效應的旅行時網格層析方程，以反演地下Q模型。未來的發展方向是綜合利用微測井、VSP和地面地震數據，采用波動方程走時反演或者波形反演等方法提高近地表Q模型的建模精度。目前主要采用Q?Kirch?hoff偏移方法，Q?RTM方法也開始得到應用，其中各向異性Q?RTM方法和最小二乘Q?RTM方法是未來的研究方向。

3.1.3 全方位局部角度域成像技術

全方位局部角度域成像技術充分利用寬方位資料的方位信息，在裂縫預測、繞射波成像方面具有獨特優勢[47]。未來的研究重點是充分挖掘全方位反射角道集和方向角道集的有用信息，研發更有效的繞射波分離方法，提高深層碳酸鹽巖地區斷層、溶洞等不連續地質體的刻畫能力。同時TTI、ORT等各向異性介質的全方位角度域成像技術也是未來的研究方向。

3.1.4 地震物理模擬實驗技術

全球范圍內尚無有效的揭示超深層地震復雜波場機理的實驗方法。隨著地震物理模型制作技術的發展及室內地震采集技術的成熟應用，可根據物模實驗結果指導地震資料處理、解釋。根據實際地震資料建立等比例物理模型的方法，通過模擬野外地震信號研究超深層復雜波場的傳播機制，了解地震數據中的層間多次波及其他隨機噪聲的空間分布特征。

3.2 多學科聯合的儲層高精度表征

地震巖石物理研究方面，利用地震數據表征孔隙結構目前僅僅做了一些探索性工作，尚有很多問題需要深入研究，如進一步優化地震屬性求取孔隙度算法的細節，將直接決定孔隙結構的預測精度[45]。

強非均質性碳酸鹽巖綜合解釋技術發展方向是“疊前、多維、融合、一體化、智能化”。“疊前”包括AVO、AVOZ；“多維”包括時移地震（四維）數據、三維數據體、五維數據體（三維數據+方位角與炮檢距數據）；“融合”是不同地震屬性的深度結合，一般通過三維可視化、圖像處理等技術實現；“一體化”是指地震、地質一體化；“智能化”指基于大數據、人工智能方法的新一代儲層預測技術。需重點發展以下技術：

（1）基于雙相介質波動特征（頻率、頻散與衰減等）的儲層敏感屬性精細化地震預測技術，可進一步提高常規儲層預測方法的針對性和精度。

（2）基于數字巖心巖石物理分析的儲層孔隙結構地震疊前預測技術，可有效預測強非均質碳酸鹽巖儲集體的結構類型及空間分布，為油氣藏勘探、開發提供更豐富的研究信息。

（3）人工智能碳酸鹽巖儲層定量預測及流體檢測技術攻關主要包括三個方面：①地質模式約束的人工智能深層碳酸鹽巖小斷裂地震識別技術；②地質模式約束的人工智能疊前儲層預測及流體定量解釋技術，涵蓋巖溶—縫洞型、白云巖薄儲層預測及流體檢測新方法；③三維可視化儲層及流體表征技術，可實現儲層、流體全三維成像，使油氣藏“透明化”成為可能。

3.3 基于深度學習的智能儲層地震預測技術

深度學習（DL）作為一種高效的人工智能技術，有望通過機器輔助數學算法發現地球物理概念并繼承專家知識。盡管DL在地震探測器或拾取器等地球物理應用中取得了成功，但將其變為最實用地球物理工具仍處于起步階段[48]。針對超深層碳酸鹽巖勘探，主要存在訓練樣本不足、數據信噪比低和求解強非線性問題等難點。在這些問題中，與其他行業相比，關鍵挑戰是缺乏有效樣本。未來應將重點放在研究適用于“小樣本”學習的幾種新DL方法，如半監督和無監督學習、遷移學習、多模式DL、聯合學習和主動學習等。

4 結束語

（1）針對超深層低信噪比地震數據，Q疊前深度偏移和TTI介質RTM技術在碳酸鹽巖儲層成像中取得了一定效果，基于波動理論的層間多次波壓制、各向異性Q?RTM、最小二乘Q?RTM及各向異性全方位角度域成像技術是重點攻關方向；

（2）深層—超深層強非均質性碳酸鹽巖儲層地震預測技術存在欠缺理論依據、預測精度較低等問題，亟待加強理論方法探索和技術攻關；

（3）地震巖石物理實驗與儲層地質的深度融合以及基于雙相介質波動特征（頻率、頻散與衰減等）的儲層敏感屬性精細化地震預測技術、人工智能碳酸鹽巖儲層定量預測及流體檢測技術等均是重要發展方向，“可靠的深層地震資料、多學科聯合的儲層高精度表征和DL人工智能”發展趨勢十分明顯。