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首页>资讯动态>偏移遇上浮动地表,新老理念的碰撞与火花!(汤固能源原创)
在地震资料处理领域,陆地资料处理是国内面临的最重要课题之一,其集中的焦点就是解决起伏地表和浅层低速风化层对地震成像的影响。

老一辈技术专家在此领域做出了很多创新性的技术和方法,最典型的就是各类静校正技术,用静校正方法将浅表问题简化。
而随着勘探目标的日益复杂,成像技术由时间域转到深度域,浮动地表处理和从浅到深的整体建模技术日益完善,强调的是用浅层速度建模和保持波场的偏移方法来解决浅表问题。处理思路的改变带来了处理流程的截然不同,两种思路的碰撞就在所难免。
日前某技术会议上,两种不同解决浅表问题技术思路就成为讨论的焦点,两种理念互相碰撞,但却始终不能说服对方。笔者在陆地浮动地表资料处理和深度域建模方面有近10年的思考,这里也跟大家做点交流。

一、静校正和它的适用条件


“静校正”和“剩余静校正”在陆地资料处理员心目中的崇高地位是其它步骤所不能比的,资料信噪比和同相轴肉眼可见的改善就是最好的说服力。(见图1、图2)

1 常规静校正和层析静校正剖面对比

2 模拟退火全局剩余静校正前后剖面对比

每种技术都是对实际数据情况的一种近似处理,而更小的误差就是提高处理精度的目标。那么首先看看静校正技术的基本假设,静校正的地表一致性假设:

1)低速带的速度远小于下伏高速层速度,射线出露地表面时,近似为铅垂线(见图3)。

2对于地面同一位置的炮点和检波点,都有相同的静校正量。即同一炮点或接收点记录所涉及的地震数据具有相同的静校正值。

静校正的理解:地震记录道经过整体时移后,得到相当于将激发、接收点垂直下移或上移到参考基准面后所观测到的地震记录。

3 静校正处理示意图

从静校正的假设条件就可以看出,低速层与高速层的差异越大,低速层越稳定静校正的精度就越高。
同时静校正处理必需包含高程静校正,高程静校正量差Δh/Vp是决定高程静校正量精度的关键,从叠加成像角度来讲当替换速度等于叠加速度时误差最小,但是叠加速度是时变的所以高程静校正的处理方法一定存在误差,当地表高程变化越大的地区静校正方法误差就越大。

在东部油田,或者是沙漠地区,上覆低速层速度通常小于下部岩石速度而且没有反转,同时地表高程的变化相对较小,在这种情况下静校正的方法是相对有效的。山前带地区,地表高程变化很大,高速层出露,地表横向速度变化大,此时静校正误差就比较大。

二、静校正和深度偏移的天然矛盾

在时间域处理的前提下,时间域叠加和偏移成像只依赖于成像点的速度,静校正还可以用来解决地表变化的问题。深度偏移的背景下,静校正处理改变了实际数据传播时间,造成了模型和数据无法匹配,很难达到良好的偏移效果,此时静校正和深度偏移似乎是天然的矛盾。

在浮动地表深度偏移时,深度偏移计算从炮点S到检波点R的走时,如图4所示,此时偏移的数据要求在本身位置,速度模型要求与实际模型一致,上层模型的误差将会极大的影响深部的地震成像。

4 深度偏移时炮检点走时示意图

浮动地表下静校正处理并不能符合深度偏移的要求,主要包括以下两方面:
1)数据处理基准面
传统静校正处理要求CDP一致性,浮动地表处理时校正量应用后每个CDP的数据在一个平面上,甚至还有高低频分离的做法,目的是提高叠加剖面的质量,叠加后数据在静校正量平滑的处理面上。如图5所示,图中粉线是SR所在的CDP点的位置,静校正应用后炮检点移动到此位置上来。此时叠前道集炮检点的地表一致性假设是被打乱了,用此数据偏移波场也自然是乱的。所以这种情况下要进行浮动地表深度偏移是要反掉校正量的。

5 浮动地表下传统平滑校正量方式的静校正应用

2)静校正效果
静校正处理是通过时差校正的方式将变化的近地表激发接收的数据近似移动到相对平缓的高速顶界面,在这样的前提下,剥离复杂地表的量越多,替换速度较大时,静校正效果(时间域叠加)也相对较好。但是这些都是改变实际波场的做法,反过来影响到了深度偏移的精度。

6 低降速带校正量示意图


三、浮动地表条件下的时间域处理

当静校正进化到浮动地表处理时,时间域处理建议采用高程平滑的DSR(双平方根动校正)处理流程。如图7所示,在DSR浮动地表处理流程中,静校正量应用后叠前道集保持了地表一致性的特征,炮检点SR在各自浮动面所在高程位置。此时在每一个CDP内部道集包含了浮动面校正量(如图8所示),需要采用DSR的动校正来实现叠加剖面的同相叠加(图8右)。这时的浮动面有实际物理意义,可以用来进行浮动地表偏移,同时在时间域处理过程中可以保持原处理面不变的情况下更换校正量,为后续深度域浅层建模提供方便。

7 DSR浮动地表处理的静校正应用示意图

8 DSR静校正下的动校正道集对比图

四、小平滑面浮动地表深度偏移

浮动地表深度偏移建模,需要跳出静校正的思路,回归到精确的浅层速度建模的路数上来。通过浮动面深度偏移的方法来解决浅地表的问题。
那么为什么还会有争论呢?可能是因为浮动地表偏移的失败经历让大家产生了怀疑。浮动地表建模和深度偏移理念的确有较大的改变和技术难度,笔者结合实际项目的验证结果和思考与大家分享一下。

首先从偏移处理基准面说,为什么选择小平滑面,而不是直接从原始数据不做校正偏移呢?原因有以下几点:
1)处理的基准面是以面元为单位,一般来讲基准面高程是来源于炮点和检波点的高程插值,而多数的面元落在了检波线和炮线中间(见图9),也就是说面元高程精度只能是检波线距和跑线距来决定的。

9 地震采集中的炮检点和面元平面位置图

2)从速度精度来讲,现有建模方法很难达到一个面元的精度,一般来讲建模精度达到100x100米精度已经很难了。
3)以偏移精度来讲,以柯希霍夫偏移为例,射线追踪的密度一般只能达到百米级别精度的区片,也就是说偏移成像的假设中是在一个相对平滑处理面的处理过程。
在如上所讨论的数据前提下,可以说采用原始坐标做偏移面直接偏移,反而是引入了高频的波动量,这个试验许多同行已经做过了。

同样在平滑半径选择方面,从前面的分析来说,以炮线距为200米为例,平滑半径一般应在3倍的采样以上,也就是要大于600米;同时浮动面平滑半径选择应该要匹配速度精度和偏移方法的精度,一般工区柯希霍夫偏移都可以选择更大的平滑半径。

在选定了小平滑浮动地表的前提下,浅地表的问题用深度域成像来解决,此时最重要的是进行浮动地表小平滑面下偏移方法和数据的匹配,包括以下几方面:
1)数据校正量匹配;

此时数据要求炮点和检波点近似在小平滑面上,应该应用两个小的校正量:

一是炮检点实际位置和小平滑面之间的差异,取决于高程差和所在的位置的低降速带速度,可以叫做模型剩余量;

另一个可以叫做初至剩余量,它指的是采用初至层析求取浅地表模型,应用这个模型来计算地震走时,此时浅地表模型计算的初至和实际初至也会存在小的差异。如图10所示,红点位置是实际数据的初至时间,绿线是层析模型计算的初至时间,这个剩余量是深度偏移走时计算不能涵盖的,应该应用到数据中去。

10 初至层析模型计算初至示意图


浮动面匹配校正量的应用是浮动地表偏移的核心技术,不同的软件有不同的解决方法,但却是不能回避的问题,感兴趣的同仁一定要去了解一下,做到心中有数。如图11是浮动面匹配校正量的应用前后的初至,可见校正量应用后保留地形变化和近地表速度特征,同时消除地表高程的高频抖动。

11 小平滑面匹配校正量应用前后的初至(CNPC RIPED)

2)深度模型建立;
现阶段浮动地表深度偏移模型建立一般采用浅地表回转波层析模型和深层反射波网格层析结合的方法。受制于复杂的实际数据情况,实际应用中微测井约束的初至层析、构造控制的网格层析等方法证明是必要和有效的。

深度偏移使用的速度模型是一个相对简化的数字模型,现实的地下情况一定是更加复杂的。那么深偏模型期望的精度是什么样的呢?这个问题不太好回答,笔者曾经做过一个有意思的试验跟大家分享一下。
如图1213是两个不同浅层模型相同条件下的偏移试验,图中最上面部分两个浅层模型,都是回转波层析直接输出结果,模型A趋势性比较好,模型比较平滑(经常在实际中使用),模型B保留了很多的细节变化,有一些的变化看起来还不太好理解;下边部分是直接将DWT模型拼接到深层模型和柯希霍夫深度偏移结果。从偏移结果上来看,保留了高频波动的模型偏移结果从连续性和成像精度来讲都是优于平滑输出的模型结果。
这个从一定程度上回答建模精度的问题,特别适合一个经典英文句型:“Never too accurate.”,越精确越好。

12 浅层回转波层析模型A及偏移结果

13 浅层回转波层析模型B及偏移结果

3)偏移方法匹配;
目前工业界常用的叠前深度偏移方法主要是柯希霍夫偏移、高斯束偏移和RTM逆时偏移。对于浮动地表的柯希霍夫深度偏移,要注意射线走时的精度要适当提高以适应高精度的小平滑面和近地表深度模型,否则可能会出现“近地表模型在变化地下构造却没有改善”的误区。在构造复杂的低信噪比地区可以考虑采用高斯束偏移提高成像效果。
RTM偏移是炮域偏移,天然的炮点和检波点在不同位置,可以适应浮动地表的处理,可以适应从低到高各种精度的速度模型,是一种更精确的偏移方法。但是在国内由于历史原因RTM出现了各种“莫名其妙”的结果,给这个技术带来非常不好的影响。希望将来RTM偏移能在浮动地表山前带处理中发挥更大的作用。

注意了以上三点,一般来说偏移效果会优于不考虑浮动地表的偏移流程,下一步再专心提高速度模型精度,就会得到更好的成像。

14 山前带常规和浮动地表深度偏移对比

五、陆地资料地震成像的思考

从上面的分析可见,对于浮动地表的深度偏移,静校正是完全相反的思路,不是要做出好效果,而是尽量不用,但是有一点是相同的,就是求取更精确的浅层速度模型。
初至层析和反射层析结合的整体建模的思路已经相对成熟、为越来越多的人所接受了,但是技术细节方面还面临很多的挑战,真心希望越来越多看到成功的实例,让地震成像成为山前带油气勘探成功的重要利器。

从应用角度,深度域建模精度排名:
FWI > DWT初至层析 > TOMO反射波层析> 地质填充。
要想提高浮动地表深度域成像质量,提高空白带(浅层层析和反射层析过度区域)建模的精度和提高偏移算法精度是必需的。
可以预料,陆地资料的FWIRTM偏移将是下一个路口,相信不久的将来它们会在浮动地表地震资料成像中发挥重要作用。

之所以在公众号写一些感想,是因为想用通俗一点的语言让更多的人了解地震资料处理的技术,同时给同行们提供一些参考,正确的解决工作中实际问题。

实际工作中面对的资料和地下背景各有特点,处理员的工作的重点应该是发现和了解这些特点,针对特定资料采用相应的处理方法来提高地震成像质量。

比如东部地区,多数近地表的影响是相当的小,其实更合适应用静校正的方法来解决近地表问题。这不代表东部油田的深度域建模没有困难,事实上恰恰相反,面对复杂断块和潜山内幕成像的难点问题,鲜有见到成功实例。而对于此地区真正针对性的建模技术,比如“TTI各向异性参数求取”、“高密度层析反演”、“断层约束层析反演”等,却没有得到足够重视。

2020新年伊始,跟大家分享了一些想法,祝愿大家所热爱的“地震成像”工作能更上层楼。欢迎关注TopGeo公众号,并在公众号留言,如有不妥之处敬请批评指正。


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