CRP道集優化處理對疊前反演的影響

鮑熙杰，趙海波

（中國石油大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江大慶163712）

AVO 反演技術利用地震反射振幅在不同偏移距／角度的相對改變特征，量化反射界面上下介質彈性參數的變化。這種基于疊前地震振幅數據的反演技術拓展了常規疊后反演的能力，定量估算出控制AVO 響應的巖石物理彈性參數，即縱波阻抗、橫波阻抗和密度，這些屬性可以提供有關地層巖性及流體性質的信息，進而預測出勘探有利區。目前，疊前AVA 同步反演技術（或稱P 波阻抗和S 波阻抗聯合反演技術）已得到業界認可，并較為廣泛地應用于儲層預測和烴類檢測［1-4］。

與疊后波阻抗反演比較，做好疊前彈性參數反演并非易事，必須要做好三方面工作［5］：①測井曲線優化處理，使得測井曲線真實反演原狀地層物理性質，消除儀器和操作等人為因素影響；②地震巖石物理分析，分析疊前反演得到的彈性參數能夠能否有效識別巖性或流體；③地震道集優化處理，保證道集能夠揭示地下介質的AVO 特征。除此之外，筆者認為低頻趨勢模型是另一重要影響因素，控制著反演的宏觀趨勢，這需要根據地質、測井信息建立反映沉積、構造變化的低頻模型，其精度的高低影響預測指向。

既然是疊前彈性參數反演，那么CRP道集質量的高低就決定著反演結果的可信度及效果。地震勘探雖然已從單一的構造勘探為主向構造勘探和巖性勘探并重轉變，但目前地震成像仍以構造成像為主，很少為地震儲層描述而進行保持動力學特征的處理，尤其是疊前彈性參數反演需要的CRP 道集數據。即使運用先進復雜的反演算法，但采用處理不恰當的地震數據也會嚴重影響最終的反演精度和儲層描述效果。本文的主要目的是衡量道集優化處理在疊前彈性參數反演中的作用，即疊前CRP道集數據質量的好壞對疊前彈性參數反演的影響，以便關注在處理過程中對道集保持AVO 特征處理的重視。通過對疊前CRP 道集數據的優化處理，提升CRP道集數據的質量，進而提高疊前彈性參數反演的精度。

1 道集優化處理方法

除地震采集因素影響之外，地震處理階段中不合理的處理流程和處理參數也會破壞道集的振幅相對關系，從而影響后續AVO 分析及反演。為此，在疊前參數反演前必須對地震道集的振幅特征進行嚴格的檢查，以保證其能夠滿足疊前彈性參數反演的要求。本次實例所用地震數據來自塔木察格盆地塔南地區。雖然三維地震數據經過精細處理（疊前時間偏移），但從圖1中的第一道和第三道比較看到，原始地震CRP 道集與井上AVO 正演道集差異仍然較大。尤其是CRP道集的近道能量較弱，這是目前疊前（時間／深度）偏移普遍存在的問題。通過對疊前CRP道集仔細分析，認為原始道集主要存在三個方面的問題：信噪比偏低、道集未拉平、近道能量弱。為了滿足疊前彈性參數反演的要求，需要對疊前CRP道集做進一步的優化處理。

圖1 疊前CRP道集優化處理效果對比

1.1 疊前去噪

疊前去噪主要目的是提高道集的信噪比。疊前彈性參數反演需要輸入不同偏移距的子疊加，由于參與子疊加的數據減少（相對于全疊加），因此，其子疊加的信噪比有降低的傾向。如果其信噪比偏低，則會引起疊前彈性參數反演精度的降低。這是因為噪聲會造成反演不穩定，為了保證算法穩定，反演要以犧牲分辨率為代價。為了消除或壓制噪聲，假定任何存在于傳統處理結果中的噪音均是隨機的（如果道集存在相干噪聲，則需要傾角或空間濾波處理）。對于隨機噪聲的壓制，本文采用F-X 預測去噪技術［6］，該技術根據復數向前一步預測的方法，分離出可預測的有效信號和不可預測的隨機噪聲。

1.2 道集拉平

目前，主要有兩類方法進行拉平道集［5］：一類為靜校正法，另一類是速度調整法。前者假定在地震射線路徑上局部速度擾動引起道集同相軸波動，因此不能使用全局速度場調整，可看作靜校正誤差引起，該方法通過逐道確定靜校正漂移量以最小化同相軸最小二乘擬合誤差［7］。后者假定道集不平是由剩余NMO 引起，可以通過二階和四階均方根速度場高分辨率估計來矯正。本文采用Swan［8］提出的基于速度調整的道集拉平方法，該方法利用AVO技術進行自動剩余NMO 分析以達到剩余時差校正的目的。

1.3 剩余能量補償

疊前時間偏移CRP道集明顯存在中間能量強、兩邊能量弱的問題，而AVO 特征不可能出現這一狀況。產生這種現象的原因，筆者認為是由偏移之前CMP道集內偏移距分布不均，也就是說近遠偏道集的覆蓋次數少引起（這與地震采集的觀測系統有關［9］）。這一問題可在處理環節中加以解決，即根據CMP道集中覆蓋次數信息對疊前時間偏移后CRP道集進行基于覆蓋次數的能量調整（該方法經過實踐證明是可行的）。而本文的地震數據為最終成果數據，道頭字中沒有偏移距覆蓋次數信息，顯然上述方法失去了實現的基礎。在成果數據出現此問題的情況下，只能考慮剩余能量補償，實現的途徑有兩種。第一種是基于模型AVO 特征的背景趨勢能量補償［10］，該方法為模型驅動，對一定時窗內道集偏移距振幅能量變化進行統計，通過模型AVO 趨勢與實際AVO 趨勢進行比較，求取隨偏移距變化的刻度因子，最后將刻度因子用于實際道集，實現目的層背景趨勢意義下的偏移距振幅能量補償。但應用該方法的前提是區域地質特征明確，對有利儲層區域和非有利儲層區域有一定的了解［10］，但該條件往往無法滿足。本文采用另外一種簡單易行的大時窗多道能量均衡方法，該方法需要正演AVO 道集作指導調整時窗參數。通過對工區內15口井進行驗證，證明采用這種方法完全符合AVO 特征，可用于疊前彈性參數反演。

道集優化處理結果如圖1所示，從左至右分別為優化處理前CRP 道集、優化處理后CRP 道集和井位AVO 正演模擬道集，優化處理后CRP道集質量明顯提升，能量關系與正演道集有較好的對比性。

2 效果分析

疊前彈性參數反演是疊后約束稀疏脈沖反演的擴展［11］，根據選擇的彈性參數配置，對不同角度或者偏移距疊加后的多個地震數據體同時進行聯立求解，通過最小化合成地震記錄與實際地震記錄之間差異（同時受控于值域范圍約束），反演出縱波阻抗、橫波阻抗等彈性參數。疊前彈性參數反演除可提供具有真實物理意義的參數外，還能消除子波調諧以及減小反演算子范圍之外的噪音。標準的疊前彈性參數反演工作流程相似，主要包括三部分：子波提取，低頻趨勢模型建立，反演參數優選及數據反演。

反演流程的第一步就是子波提取。子波估計是通過井點實際測井資料計算的反射系數序列和井旁地震道的幅度包絡進行對比，并通過濾波器設計和迭代的方式進行，根據井旁實際地震道與合成記錄之間的匹配程度來判斷最優子波。優化處理后提取的子波的形態、頻譜和相位趨于一致，特別是遠偏移距疊加體的子波，相位更加合理，穩定性得到恢復。

圖2給出了優化處理前后第五個疊加體的反演合成記錄和實際地震記錄的空間相關性分布對比（a和c），以及優化處理前后第五個疊加體的反演結果的信噪比空間分布對比（b和d）。從優化處理前后對比可看到，優化處理后相關性明顯提高，信噪比得到明顯增強。另外，優化處理后的縱波阻抗和Vp／Vs剖面，信噪比提高，空間連續性變好，反演結果更加合理。

圖2 優化處理前后第五個疊加體相關性和信噪比對比

圖3顯示了研究區巖性特性交會分析，根據區內17口井統計得到，巖性主要有泥巖、泥質砂巖、含水砂巖，含油砂巖和礫巖五類，注意到交會圖可劃分巖性，但油砂和水砂難以區分。圖4為基于圖3的疊前反演空間砂巖厚度預測平面圖（多邊形為圖3中的紅色橢圓），比較可知，原始地震反演儲層預測分布范圍明顯大于優化處理后地震反演儲層預測分布范圍，如果利用原始地震數據進行勘探評價及井位設計將會存在風險。

圖3 縱橫波速度比-縱波阻抗交會圖識別巖性

3 討論與結論

疊前彈性參數反演對地震道集數據提出了更高要求。為消除或削弱非儲層特征因素對AVO 特征的影響，用于疊前反演的地震成果道集數據需要進一步優化處理。基于實際地震道集數據，本文考慮了信噪比、道集拉平、剩余能量的影響，采取了相應的技術對策進行了處理。通過AVO 正演對比以及反演過程和效果分析，證明CRP道集數據如不進行一些必要的優化處理，將會在疊前彈性參數反演中引入較大誤差，從而影響反演成果數據體的解釋和應用效果。

圖4 優化處理前后反演結果的儲層預測平面厚度分布

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