數據規則化技術的研究及應用

李奇偉

（中石化石油工程地球物理有限公司華東分公司，江蘇南京 210000）

經過數十年的生產，很多油田都進入了勘探開發的中后期，研究的地質目標范圍越來越小，埋藏的深度越來越深，儲層越來越薄，構造越來越復雜，這些都極大地增加了勘探開發的工作難度。常規的疊后偏移的地震數據已經不能達到油田生產的要求，而疊前偏移方法具有精度高、效率高等特點，已經在部分油田得到了推廣和應用[1-2]。疊前偏移方法對于地震數據的要求較高，在實際處理過程中，很多情況都會導致地震數據出現不規則的現象，但處理人員主要關注速度場的精度、相關參數以及分辨率和信噪比等，經常忽視了數據的不規則對偏移效果的影響，使得疊前偏移的效果較差，從而對后續的地震資料解釋、儲層預測等一系列的工作產生了嚴重影響。因此，在疊前偏移處理過程中，必須對地震數據進行規則化處理，改善地震數據的品質，提高偏移成像的精度。

1 數據規則化的發展現狀

一直以來，數據規則化技術是地震資料處理人員關注的熱點和難點。起初，數據規則化技術是用來恢復空道、滿足多道處理的要求。由于地震處理技術的不斷發展，疊前偏移技術得到了廣泛的推廣和應用，為了滿足疊前偏移處理的數據要求，數據規則化技術得到了快速發展、日趨成熟。目前，常用的數據規則化技術主要有6種：基于相關傾角插值的規則化方法、線性預測插值規則化方法、波場延拓規則化方法、近炮檢距規則化方法、基于拋物線拉東變換規則化方法、傅里葉變換規則化方法、傅里葉變換和線性預測相結合的規則化方法[2]。近年來，由于計算機技術的快速發展，研究人員又提出了多種規則化方法，主要有反泄漏傅里葉變換數據規則化方法、五維數據規則化方法等，不但解決了數據的規則化問題，而且又解決了數據采樣率不足的問題，大幅提高了疊前偏移的精度。

2 數據規則化的基本原理

常規的傅里葉變換數據規則化技術會受到不規則采樣的影響，使數學變換的正交基函數變得不正交，會導致數據的能量產生泄漏，進而轉移到其余的頻率成分上，使得計算出來的數據頻譜不準確，從而嚴重影響了數據規則化的可信度。

為了有效解決能量泄漏的問題，研究人員提出了反泄漏傅里葉變換數據規則化技術（ALFT），該技術是利用非均勻傅里葉變換，反復使用采樣定理對傅里葉系數進行重新估算，最大限度地減少能量泄漏，基本公式見式（1）[3]。

其中，k為波數；xn為空間非均勻網格采樣點的位置；w(xn)為積分權值，即空間采樣間隔；N為非均勻樣點個數；ΔX為最大空間，即所有采樣的積分權值的歸一化因子；f(xn)為對應于xn處的信號值；為波數k對應的傅里葉系數。

ALFT 技術首先從輸入數據中篩選出最大的傅里葉系數（能量成分），然后利用非均勻傅里葉變換將其轉換到時間域，基本公式見式（2）。

再從原始的輸入數據中減去這個最大的能量成分，將減去之后的數據重新輸入進行分離，直到把所有的不規則數據都分離出來，基本公式見式（3）。

3 數據規則化的基本步驟

利用ALFT 技術進行地震數據規則化的基本步驟主要有以下4步：

1）對地震數據進行劃分，將其分成很多個單偏移距地震數據；

2）對不同的單偏移距地震數據進行非均勻傅里葉變換，然后對其進行分離處理，進而可以將偏移距地震數據中的不規則數據分離出來；

3）利用常規傅里葉變換技術對處理之后的單偏移距地震數據進行相應的處理，并且按照既定的網格進行插值，得到很多個規則的單偏移距地震數據；

4）根據相應的處理流程，對規則的單偏移距地震數據進行處理，最后可以獲得規則化之后的地震數據。

4 實際應用

為了說明數據規則化技術在地震數據處理中的影響和作用，選取了某油田的一塊工區，由于采集中多種因素的影響，使得空間采樣不均勻，CMP 點空間位置發散、分布不均，覆蓋次數不均勻，偏移效果較差，嚴重影響了地震數據的可信度，給該工區后續的勘探開發帶來了一定的困難。因此，本文采用ALFT 技術對該工區的地震數據進行了規則化處理。

圖1為規則化前后地震數據的面元分布對比，從圖1可以看出，規則化之后的CMP 點空間位置集中，而且分布非常均勻，CMP 點空間位置發散的現象得到了較好的消除。

圖1 規則化處理前后面元分布對比

另外，從圖2可以看出，處理之后的地震剖面的同相軸得到一定恢復，連續性也有所增強，提高了地震數據的信噪比，構造更加清晰，為后續的地震資料解釋、儲層預測等工作提供了較好的數據，從而為更加精細的勘探開發提供了可能。

圖2 規則化處理前后地震剖面效果對比

5 結語

1）數據規則化技術是地震資料處理過程中非常關鍵的步驟之一。

2）ALFT 數據規則化技術可以有效改善地震數據的品質，不但可以提高地震數據的信噪比，而且可以增強地震同相軸的連續性，從而提高疊前偏移的精度。

3）在實際地震資料處理過程中，應該根據資料的真實情況，采取合適的數據規則化技術，提高地震數據規則化的水平和效果。