柴達木盆地英雄嶺構造帶小斷層和碳酸鹽巖縫洞體識別地震勘探關鍵技術

關鍵詞：英雄嶺，碳酸鹽巖，縫洞體，小斷層，地震勘探關鍵技術

0 引言

柴達木盆地西部英雄嶺構造帶發現了獅子溝、花土溝、油砂山、英東等多個新近系油氣田，目前探明石油地質儲量占柴達木盆地的60%[1?4]。該區地表山高（海拔3000～3700m）坡陡，地下碳酸鹽巖縫洞體和小斷層較為發育[5]。該區圍繞碳酸鹽巖縫洞體和小斷層識別的地震勘探大致經歷了以下兩個階段。

（1）第一階段為2011—2018年，在以往二維地震勘探成果基礎上，把改善極低信噪比資料作為攻關目標，從激發、接收和觀測系統參數優化等方面聯合壓制噪聲、提高信噪比和增強反射能量。在資料采集方面，采用高覆蓋、高密度觀測系統和激發、接收雙組合，實現在穩定速度層中激發[6]。在資料處理方面，采用標志層靜校正、疊前多域多步組合去噪和多信息復雜構造建模等技術。該階段較好地解決了極低信噪比地區構造成像難題[7]，有效識別了英雄嶺地區大斷層（斷距50m以上）的平面展布規律，明確了該區整體結構特征。

（2）第二階段為2019—2022年，以突出深層（古近系下干柴溝組上段，埋深4000～6000m）、碳酸鹽巖縫洞體和小斷層為勘探目標，形成了“立體勘探觀測、高精度采集處理”的技術系列。在資料采集方面，采用加寬觀測方位和長排列的高密度三維觀測系統；優化激發和接收方式，采用基于高精度影像數據的物理點均勻布設方法，解決了覆蓋次數分布不均的問題，降低了最大空炮距離，彌補了炮點、檢波點不均勻的不足。在資料處理方面，采用標志層靜校正和分步約束表層建模的方法計算靜校正量，解決了強波阻抗界面橫穿地層成像的問題；采用TTI疊前深度偏移處理技術，深層資料品質得到了進一步提升。在資料解釋方面，采用淺層復雜構造精細解釋技術[8]和中深層鹽相關構造多信息解釋技術[9]等，鹽下構造形態逐漸得到落實，斷層識別精度提高至20m以內，為下一步巖性勘探，特別是小斷層和碳酸鹽巖縫洞體的識別奠定了資料基礎。

經過上述階段，地震資料品質得到大幅提升，利用方差、相干和曲率等屬性識別斷層，落實了英雄嶺構造帶斷層展布規律，發現了多個淺層構造、深層構造—巖性高豐度油氣藏[10]。但深層小斷層識別和碳酸鹽巖縫洞體精細刻畫仍然十分困難，原因是：①鹽下碳酸鹽巖儲層非均質性強，受組合混波影響，地震屬性不保真，影響了地震分辨率的提高[11]；②受觀測方位限制，難以滿足各向異性資料處理需求，不能對小斷塊和碳酸鹽巖縫洞體多角度觀測。

為了解決上述問題，本文從數據采集觀測方位角、激發接收參數和數據處理、解釋方法等方面入手，通過模型正演和實際資料變觀處理確定影響小斷層和碳酸鹽巖縫洞體成像的關鍵因素，形成了一套有針對性的地震勘探關鍵技術。在資料采集方面，針對深層目標，采用寬方位觀測、小組合激發接收且炮點、檢波點均勻布設；在數據處理方面，采用高保真處理，改善子波一致性，有效拓寬資料頻帶；在資料解釋方面，開展各向異性分析、鹽下構造準確描述等關鍵技術。最終通過地震勘探關鍵技術的應用，在柴達木盆地英雄嶺構造帶小斷層和碳酸鹽巖縫洞體識別方面取得了較好的效果。

1 地震勘探關鍵技術及效果

1.1 資料采集

1.1.1 擴大觀測方位

寬方位觀測是應用橫縱比大于0.5的三維觀測系統，全方位觀測是應用橫縱比為1的三維觀測系統，基于地質需求的擴大觀測方位技術可獲取多方位乃至全方位信息[12]。采集全方位的三維波場，能夠盡可能縮小因觀測系統造成面元間炮檢距與方位角分布差異帶來的振幅異常，進而通過全三維數據偏移處理，得到地下介質的真實影像。在方位各向異性介質條件下，由于寬、窄方位角在炮點和檢波點空間采樣特性不同，寬方位角成像空間連續性優于窄方位角，有利于衰減相干噪聲，根據振幅隨炮檢距和方位角的變化而更具有識別不同方向裂隙的能力，成像分辨率因此更高[13]。

研究區新三維地震資料采集觀測系統最大炮檢距為5500m，橫縱比達到了0.8（圖1）。與以往資料相比，新資料深層成像清晰，信噪比高；受地下方位各向異性影響，不同方位角疊加剖面對斷層刻畫能力不同，其中150°～180°方位與斷層走向垂直，小斷層斷點（紅色箭頭處）更為清晰。

1.1.2 小組合激發和接收

根據檢波器組合各點為平面簡諧波同相疊加的假設，一般將檢波器組合作為壓制噪聲、提高原始資料信噪比的一種重要手段[14]。但實際上，野外地震采集、地質等因素難以滿足假設條件，組合輸出只是對每個檢波器輸出的簡單疊加，組合內檢波器之間耦合誤差、定位誤差、敏感度差異等因素都會引起組內干擾，導致波形畸變和空間假頻，進而影響信號振幅和頻率[15?16]。從不同組合基距進行的模型正演結果（圖2）可以看出：采用大組合成像時，高角度斷層傾向與實際模型相反（圖2d紅色箭頭處），低角度斷層處成為正向構造（圖2e黑色箭頭處），導致地質結構成像不準確。

組合激發原理與組合接收相同，也會引起組內干擾，導致輸出波形畸變和空間假頻，進而影響信號振幅和頻率。研究區內三維地震單點和組合線束試驗結果（圖3）表明：單點激發資料子波分辨率精度高、物理點旅行時更加精確、中間層位弱信號較強、保幅性好，但組合激發資料信噪比相對較高。

研究區以往地震資料信噪比相對較低，故新采集資料采用小組合激發和小組合接收，兼顧了原始數據保真和有效反射能量增強。

1.1.3 炮點、檢波點均勻布設

炮點和檢波點不規則離散化分布會導致目的層照明強度分布、CMP面元疊加、偏移振幅和相位不均勻等，產生采集腳印[17]。物理點均勻布設可降低采集腳印的影響，為縫洞體、小斷層等準確識別提供基礎資料。

基于高精度航拍的影像數據可為激發點位精準自動化布點，實現物理點位優化布設，覆蓋次數的均勻性可從優化前的0.3提高到優化后的0.6，波場連續性變好（圖4）。

1.2 數據處理

1.2.1 OVT域多維保真壓噪

應用OVT域多維保真壓噪技術[18?19]，可以提高小斷層和碳酸鹽巖縫洞體發育區的地震資料信噪比及保真度，即：針對碳酸鹽巖各向異性強、資料信噪比低的特點，充分利用寬方位數據的多維信息，采用傾角掃描的方法制作地震數據五維相干譜，獲得最佳視傾角；沿最佳視傾角疊加建立可靠的五維譜解析模型道，實現隨機噪聲與其他地震信號的分離（圖5）。由圖5可見，采用OVT域多維保真壓噪技術后，信噪比提高，同時更好地保留了道集數據的運動學特征，從而優化了道集品質，獲得了高保真、高信噪比數據，小斷層成像效果更佳。

1.2.2 巨厚表層Q補償處理

巨厚表層Q補償處理[20]可以增強高頻反射信息能量，改善子波一致性，即針對研究區巨厚（厚度達600m）低降速帶地震波吸收、衰減嚴重的特點，采用高精度表層速度模型建立時空變的表層Q場進行補償。表層Q場建立過程中，充分利用工區內的雙井微測井資料計算的絕對Q值約束近地表Q場的縱向變化趨勢，然后再利用近地表速度場同Q值的相對關系（擬合關系公式）確定近地表Q場的橫向變化趨勢，從而構建高精度時空變的Q場。通過表層Q補償處理，可消除低降速帶地震子波的影響，有效拓寬目的層頻帶，提供高分辨率數據（圖6）。由圖6可見，目的層段頻寬由38Hz拓展至52Hz，為英雄嶺構造帶深層湖相碳酸鹽巖儲層精細識別與描述奠定了基礎。

1.3 地震資料解釋

1.3.1 小斷層識別

研究區發育北東向構造調節帶，調節帶內小斷層（斷距多小于50m）非常發育。鉆井揭實斷層對儲層物性具有明顯的改善作用，但早期受地震資料的分辨能力所限，碳酸鹽巖地層中小斷層的準確刻畫比較困難。

本文主要采用碳酸鹽巖儲層分方位小斷層預測技術[21?22]對OVT域數據開展分方位各向異性分析，優選敏感方位數據；再利用曲率體屬性及螞蟻體追蹤優勢，綜合預測微小斷層和裂縫發育帶[23]。

由圖7可見，常規CRP道集僅包含炮檢距信息，且能量不均衡，表現為近道與遠道能量弱、中間道能量強的典型紡錘形特征；而OVT域螺旋道集通過噪聲壓制、數據插值及規則化、空間相對振幅校正等處理，近、中、遠道能量一致且包含方位角信息，這為后續小斷層識別、各向異性分析等提供了資料基礎。

利用基于OVT域處理后的具有方位角信息螺旋道集資料，確定螺旋道集分方位疊加方案，定義主測線（圖8的AA′）方向為0°，獲得分別代表0°、30°、60°、90°、120°、150°六個方位－15°～15°、15°～45°、45°～75°、75°～105°、105°～135°、135°～165°等區間的疊加數據，然后在此基礎上開展小斷層及裂縫敏感方位分析。

從0°、150°、全方位的小斷層成像剖面（圖8）可以看出，150°方位疊加數據小斷層（圖8b黑色箭頭處）成像清晰，地震反射同相軸錯斷明顯，可有效識別兩條斷層，而0°方位疊加數據小斷層（圖8a黑色箭頭處）成像不清楚，地震反射同相軸較為連續；全方位地震數據由于包含了各個方位地震信息，小斷層（圖8c黑色箭頭處）成像不清楚，地震反射同相軸錯斷不明顯。因此，基于優勢方位（150°）地震數據體能夠有效提升小斷層識別精度。

利用優勢方位地震數據體可有效識別斷層平面展布規律，為提高斷層識別效率，本文采用人工智能斷層識別技術[24]快速識別斷層。

從圖9a可見，優勢方位人工智能斷層識別的結果中，斷層走向為南東—北北走向，方位為60°；垂直研究區斷裂走向的150°是預測小斷層及裂縫的敏感方位；切片上W1井處發育小斷層，與鉆探結果相吻合，而根據常規地震數據的相干屬性未能識別該斷層。

1.3.2 縫洞體識別

鉆井揭示碳酸鹽巖地層中小斷層發育區裂縫和縫洞體比較發育。本文在新三維地震資料識別小斷層基礎上，利用各向異性的張量強度屬性預測縫洞體平面分布規律。由圖10可見，在150°方位地震數據體上，W1井張量強度屬性表現為高值區（紅色區），與該井揭示的縫洞體相吻合。另外，150°張量強度屬性與優勢方位人工智能小斷層預測結果（圖9a）一致。

2 結束語

針對柴達木盆地英雄嶺構造帶深層碳酸鹽巖縫洞體和小斷層識別，本文提出了配套的地震勘探關鍵技術。首先，從資料采集方面，擴大觀測方位，采用小組合激發和接收，炮點、檢波點均勻布設，可以提高小斷層的成像精度；在數據處理方面，采用OVT域多維保真壓噪技術和巨厚表層Q補償處理技術，可以提高地震資料信噪比、保真度，有效拓寬頻帶，提高分辨率；在資料解釋方面，利用分方位數據體和人工智能斷層識別技術，可有效識別小斷層，利用各向異性強度屬性可有效識別縫洞體。