利用繞射波提高煤田陷落柱預測精度的方法

2022-10-23 13:46:38沈鴻雁席井昌

煤炭學報 2022年9期

劉建，沈鴻雁，席井昌，李勤，趙靜，李萌

(1.山西省地球物理化學勘查院，山西運城 044004；2.西安石油大學地球科學與工程學院，陜西西安 710065；3.陜西省油氣成藏地質學重點實驗室，陜西西安 710065)

陷落柱的存在不僅破壞煤層的連續性，減少煤炭可采儲量，影響巷道的掘進和煤層的開采，而且還有可能成為特殊的導水通道，對煤礦生產造成嚴重的危害。由于陷落柱是一種相對孤立的地質體，具有發育規律性差、空間形態不規整、規模懸殊大、隱蔽性強等特征，導致陷落柱探測難度較大。目前，對于長軸直徑25 m以上的陷落柱，三維反射地震技術的解釋準確率也僅有40%～50%。因此，煤田陷落柱精細探測技術還有待持續加強研究。

由于陷落柱的頂部、內部、圍巖3者之間一般存在比較明顯的彈性差異，從而會引起地震響應特征發生變化，常以繞射波的形式表現。繞射波的存在，一方面給反射波精確成像帶來了極大的挑戰；另一方面，繞射波是由地下不均勻地質體引起的地震響應，它們攜帶了高分辨率甚至超高分辨率的地質信息。因此，繞射波可以作為識別和追蹤陷落柱的有效波。自20世紀50年代初，人們就已經感覺到了利用繞射波識別地質異質體(區)的潛力，并開始利用繞射波檢測小斷層；此外，還利用繞射波分辨率高的特點來識別碳酸巖縫洞型儲集體、頁巖裂縫和不均勻地質體等。STURZU等的研究結果表明：繞射波成像能有效描繪碳酸鹽巖儲層中的裂縫；DECKER等認為繞射波成像還能有效改善單個溶洞的水平分辨率，并且可有效識別出低于反射分辨率的異質區域。

然而，在煤田陷落柱的探測中，目前還沒有廣泛開展類似的研究工作，如果能有效利用繞射波攜帶的豐富信息進行煤田陷落柱探測，其預測精度將有可能得到進一步提升。為此，筆者開發了一種利用中值阻濾波分離繞射波的方法，并將分離出來的繞射波單獨進行偏移成像，其目的是充分利用繞射波分辨率高、能直接指示地質異質體(區)存在的優勢，進一步提高煤田陷落柱的預測精度。

1 方法原理

脈沖信號與噪聲的主要區別在于它們的統計分布特征，如果要實現這類信號與噪聲分離，最好的處理辦法是采用基于順序統計量的濾波器。中值濾波是一種基于排序統計理論來抑制噪聲的非線性信號處理方法，其主要特點是運算簡單，而且處理速度較快，在濾除噪聲(特別是脈沖噪聲)的同時，能較好地保持信號的細節信息。最初該方法是針對離散數據平滑問題提出來的，隨后廣泛應用于數字圖像處理和信號處理領域并得到了快速發展。目前在地震數據處理中，中值濾波也得到了應用，主要用于剔除野值、VSP上下行波場分離等。

1.1 中值濾波

假設存在一組信號序列(=1，2，…，)，如果濾波窗口長度為，則對信號系列中第點的中值濾波過程為：取以第點為中心的個樣值(=2+1，為正整數，即在窗口左右兩邊各取個樣值)作為輸入，并對這個樣值按大小順序重排，取重排后個數據中心位置的樣值作為該點濾波的輸出。考慮到濾波的邊界效應，一般采用式(1)，并通過滑動窗口來實現濾波。

(1)

一般為奇數，若為偶數，輸出應為中間2個樣值的平均值；為原始信號。

1.2 中值阻濾波

借鑒頻域帶阻濾波去噪的方法原理，可定義中值阻濾波。中值阻濾波就是把中值濾波壓制的噪聲當成有效信號被保留，而其他成分則當成噪聲被壓制掉，其基本原理是原始信號減去中值濾波結果(式(2))。對于一個含噪聲的一維信號，如果有效信號不具備順序統計特征(如脈沖型信號)，而要剔除的噪聲又具有良好的統計特性，此時就可采用中值阻濾波來實現信號與噪聲的分離。

(2)

式中，為中值阻濾波結果。

1.3 繞射波分離處理流程

在分離繞射波的過程中，徹底去除反射波是繞射波去噪的難點。鑒于一維中值阻濾波可有效分離脈沖型信號，如果通過NMO將反射波校平，此時反射波具有最佳的橫向相干性，而繞射波因存在剩余時差致使其橫向相干性仍然較差。在不同地震道上相同采樣時間的一維地震信號中，繞射波不具備連續性分布特性，其表現特征類似于脈沖型信號，因此它們幾乎不存在排序統計特性，而反射波的排序統計特性則最好，通過一維中值阻濾波就可實現繞射波與反射波的分離。在濾波過程中，為了充分滿足中值濾波統計特性的要求，即信號采樣點要達到一定數量，筆者選用NMO后的炮集記錄進行濾波處理。

為了實現繞射波的提取及利用，筆者建立了繞射波分離及成像處理流程(圖1)。具體來說，輸入地震記錄后，需要對原始地震數據進行預處理，具體包括靜校正、能量補償、干擾波壓制等；隨后進行速度分析和共炮點域NMO，接下來對NMO后的炮記錄進行波數譜分析獲得中值阻濾波窗口因子，然后依次對不同地震道上相同采樣時間的一維地震信號實施中值阻濾波提取繞射波；提取的繞射波地震記錄中可能包含有因NMO導致的大偏移距波形畸變，因此需要對這些噪聲進行切除；反NMO后就可獲得繞射波地震記錄；隨后以反射波速度分析獲得的速度為基礎進行成像速度建模，獲得地震波成像速度模型，并應用于繞射波疊前偏移成像和反射波偏移成像，就可分別獲得用于地質解釋的地震成像結果。

圖1 繞射波分離及地震成像處理流程

需要強調說明的是：中值阻濾波分離繞射波可在共炮點(CSP)域、共接收點(CRP)域和共中心點(CMP)域中進行，不同處理域分離繞射波的處理流程基本相同，唯一差別是在進行中值阻濾波分離繞射波之前需進行道集選排。不同處理域分離繞射波還需滿足批量化處理條件，即每一個道集的道數需相同，筆者選擇在共炮點(CSP)域中分離繞射波。此外，對于含多炮的地震測線而言，在地層界面橫向變化相對單一的情況下，采用相同的濾波參數就可連續處理整條測線數據，否則需采取分段處理的措施，即不同地層界面特征段的道集采用不同的濾波參數處理。

2 陷落柱模型處理與分析

2.1 正演模擬

為了檢驗本文方法的有效性，建立了一個包含4層的地質模型，其中第3層是厚度為6 m的煤層，在第2，3，4層中含有尺寸不等的4個陷落柱，模型參數如圖2和表1所示，陷落柱幾何參數詳見表2，采用有限差分解波動方程的技術模擬地震波場。震源子波選用雷克子波，子波主頻為60 Hz。采用檢波器固定，炮點移動的方式采集數據。地震數據采集參數包括：道距5 m，炮距10 m，201道/炮，共采集101炮，采樣時間1 ms，采樣長度700 ms。正演模擬獲得的原始單炮地震記錄如圖3(a)所示，由陷落柱引起的繞射波較發育。在數據處理時，為了貼近實際，在原始地震記錄中加入了隨機噪聲，信噪比(SNR)約為5∶1(圖3(b))。

圖3 單炮地震記錄

表1 地質模型參數

表2 陷落柱參數

圖2 陷落柱地質模型

2.2 濾波因子確定

在中值阻濾波分離繞射波的過程中，濾波質量的好壞取決于窗口因子(濾波點數)參數的選擇。由波數譜分析理論可知：波數表示單位距離內波的個數，如果假設以地震道為單位(不是距離)，通過提取繞射波發育段(目的層)的地震信號進行波數譜分析就可獲得繞射波在空間域上的分布道數，以此就可定量確定中值阻濾波的窗口因子參數。

依據圖1的繞射波處理流程對該套數據進行處理。從NMO結果(圖3(c))來看，反射波已被校正平，繞射波仍然不同程度地沒有被校正平，橫向相干性差別依然存在較大差距，大偏移距存在因NMO導致的波形畸變現象。由NMO后的單炮地震記錄(圖3(c))分析可知，繞射波發育于450～700 ms，為了在波數分析時盡可能地減少其他噪聲的影響，提取=550 ms的地震數據進行分析(圖4(a))；從波數譜分析(圖4(b))可知，主波數帶為0.049～0.112(其中下切波數=0.049 m，上切波數=0.112 m)，利用式(3)可將波數轉換為道數，獲得繞射波發育的道數為9～21道。依據最大道數原則，最終確定中值阻濾波窗口因子參數為21道。

圖4 地震記錄波數譜分析(圖3(c)，t=550 ms)

(3)

式中，為中值阻濾波道窗參數(地震道數)；為等效波數。

2.3 繞射波分離

圖5(a)為采用沿地震道方向上濾波窗口因子為21的一維中值阻濾波對圖3(c)處理后獲得的地震記錄；對NMO導致的波形畸變切除后進行反NMO，就獲得了圖5(b)所示的繞射波地震記錄，從繞射波分離結果來看，繞射波提取完整，較強的反射波則得到了有效壓制；圖5(c)是提取繞射波后的反射波地震記錄，反射波沒有丟失，繞射波分離較徹底。

筆者分別取濾波窗口因子參數為5，11和51對圖3(c)做中值阻濾波實驗，相對于濾波窗口因子為21的濾波結果(圖5(b))，濾波窗口因子為5和11的中值阻濾波結果中(圖6(a)，(b))，繞射波提取不完整，尤其低頻有效信息丟失嚴重，而高頻噪聲又得不到有效壓制；在濾波窗口因子為51的中值阻濾波結果(圖6(c))中，雖然繞射波分離完整，但同時也提取了部分反射波。因此，濾波窗口因子為5，11和51的中值阻濾波均不利于繞射波的提取。由此可見，在采用中值阻濾波分離繞射波時，濾波窗口因子參數太小，繞射波丟失嚴重，高頻噪聲得不到有效壓制；濾波窗口因子太大，雖然高頻噪聲得到了有效壓制，但反射波也將隨著增強。采用本文方法分離繞射波時，要慎重選擇好濾波窗口因子參數。

圖5 繞射波分離(第1炮)

圖6 不同窗口因子參數分離的繞射波比較(第1炮)

2.4 成像結果對比分析

繞射波的利用只有通過偏移成像處理后才能得以實現，為此筆者采用Kirchhoff疊前時間偏移成像技術對分離出來的繞射波進行了偏移成像處理，并與全波場成像(包括水平疊加、疊后偏移和疊前偏移)結果進行了比較。從成像結果來看，在全波場水平疊加剖面(圖7(a))中，陷落柱的地震響應可辨識，表現為拋物線形狀特征，然而其縱、橫向分辨率均較低，無法準確判斷陷落柱的具體位置和規模；對于全波場疊后偏移成像剖面(圖7(b))，雖然繞射波得到了有效收斂，但僅有1號、2號和3號陷落柱依稀可辨，縱、橫向分辨率也很差；對于全波場疊前偏移成像結果(圖7(c))，雖然有效改善了陷落柱的成像質量，1號、2號和3號陷落柱信息均歸位較準確，縱、橫向上的分辨率也較高，然而受煤層強能量的反射波影響嚴重，小尺度的4號陷落柱仍然無法識別。繞射波場疊前偏移成像(圖7(d))明顯優于全波場成像結果，4個陷落柱的地震響應均得到了有效成像，成像位置與地質模型(圖2)中的陷落柱位置對應準確。該模型的成像結果證明本文提出的繞射波分離方法是有效的，同時也印證了繞射波成像結果具有較高的分辨率，對煤田陷落柱識別的優勢明顯高于全波場成像結果。

圖7 地震波成像結果比較

3 實際資料應用

利用本文方法處理了山西Z煤田約1.5 km的三維地震資料，采用一炮八線制的方式采集地震數據，采集參數包括：炮線距8 m，炮距2 m，接收線距6 m，道距1 m，1 024道/炮，采樣時間1 ms，采樣長度700 ms。圖8(a)為典型的原始炮記錄，由于地形起伏的影響，存在靜校正量；此外，該地震記錄中面波較發育，能量較強，是主要的干擾噪聲。經過靜校正和去噪處理后(圖8(b))，隱藏在面波下的反射波已經凸現出來了，同時還發育能量較弱的繞射波。采用中值阻濾波方法對該套數據進行處理獲得了圖8(c)所示的繞射波地震記錄，反射波得到了有效壓制，并完整地提取了繞射波。

圖8 繞射波分離前后比較

圖9為該三維地震資料的成像結果，其中圖9(a)為全波場成像結果，圖9(b)為繞射波場成像結果。從圖9(a)可看出，煤層引起的地震同相軸連續性較好，但局部出現同相軸錯斷現象，從=245 ms的全波場成像結果水平切片(圖10(a))來看，地震振幅不均勻，表明煤層界面存在起伏變化情況。繞射波場偏移成像結果(圖9(b))進一步明確了煤層起伏變化特征，從=245 ms的繞射波成像結果水平切片(圖10(b))來看，存在多個正或負的局部幅值異常能量團，表明煤層存在多個凸起、凹陷區。

圖9 地震成像結果比較

圖10 水平切片比較

提取=120 m和=200 m的垂直切片(圖11)并進一步對比分析發現，圖11(c)中的A處存在同相軸錯斷，然而錯斷同相軸之下的負幅值同相軸是連續的；此外，在圖11(d)中對應于A異常區域表現為一能量較弱的負幅值異常小區域，而在圖10(b)中對應于A異常區域表現為正幅值包圍的近橢圓狀負幅值異常特征，由此說明A異常不是斷層；結合圖10(b)中的異常棱廓特征，可判定A為一個直徑約為12 m的陷落柱。圖11(b)中的B處存在一個較強負幅值的異常，在水平切片中(圖10(b))，其地震響應特征與A異常相似，結合圖11(a)的全波場地震響應特征來看，其由煤層存在傾角所導致，并非陷落柱引起。此外，結合繞射波和全波場成像結果對比分析，圖10(b)中的其他正幅值異常均可判定為由煤層凸起(區域)引起的局部異常特征。經后期煤層采掘驗證，地震異常A確實由一采空區引起，其長軸長約12.6 m，短軸長約11.7 m，與地震解釋結果基本吻合。