強反射背景下沉積體邊界檢測及流體識別方法

劉　杰,張忠濤,劉道理,王秀玲,徐　徽,屈　亮,袁　才

(中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東深圳518000)

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強反射背景下沉積體邊界檢測及流體識別方法

劉杰,張忠濤,劉道理,王秀玲,徐徽,屈亮,袁才

(中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東深圳518000)

摘要:針對地震資料中存在強反射背景屏蔽有效儲層弱反射的情況,利用匹配追蹤算法的自適應(yīng)稀疏表示能力,提出了一種強反射背景下沉積體邊界檢測和流體識別的方法。該方法綜合利用測井資料、井旁道地震數(shù)據(jù)以及快速匹配追蹤算法實現(xiàn)了對強反射背景的最優(yōu)匹配和有效分離,削弱其對下伏地層造成的振幅“假亮點”以及砂體連續(xù)分布的假象;在此基礎(chǔ)上利用疊前彈性阻抗反演和流體因子識別技術(shù),精細(xì)落實砂體的沉積期次和展布規(guī)律,提高了巖性圈閉邊界和流體識別的精度。模型數(shù)據(jù)試算和實際地震資料處理的結(jié)果驗證了該方法的可靠性和有效性。

關(guān)鍵詞：匹配追蹤;強反射背景;尖滅線;彈性阻抗反演;流體因子

強反射背景下有效信號的恢復(fù)以及優(yōu)質(zhì)儲層評價和含流體性質(zhì)檢測,已成為國內(nèi)外不少學(xué)者研究的熱點和難點[1-4],如：煤系地層沉積時,往往會造成煤層和目標(biāo)儲層存在上下疊置關(guān)系,從而導(dǎo)致有效砂體反射信息淹沒于煤層反射;地質(zhì)沉積間斷面會引起不整合破碎帶強反射，從而屏蔽不整合面附近的有效砂體反射;海侵體系域時期砂體頂部含灰質(zhì)成分或因泥巖脫水形成的高速強反射層對下伏地層反射的干擾等。針對上述特殊的地質(zhì)條件,如何剔除反射背景干擾,去偽存真,發(fā)展一種行之有效的地震數(shù)據(jù)目標(biāo)處理方法,進(jìn)而為優(yōu)質(zhì)儲層評價和流體識別奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是迫切需要解決的問題。

針對地震信號的稀疏表示方法——匹配追蹤(matching pursuit,MP)算法,國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究,主要體現(xiàn)在非平穩(wěn)地震信號的時頻分析[5-9]、稀疏地震反演[10-13]以及地震稀疏去噪處理[14-16]等。MP算法可實現(xiàn)地震信號的自適應(yīng)分解,建立在超完備原子字典構(gòu)建的基礎(chǔ)上,將地震信號表示為所匹配原子的線性組合,從而利用有限個非零值組成的稀疏信號對連續(xù)信號進(jìn)行有效表征。因此利用MP地震信號稀疏表示的思想,結(jié)合測井資料進(jìn)行井旁道地震數(shù)據(jù)強反射干擾的時頻特征分析,在此基礎(chǔ)上通過強反射先驗信息構(gòu)建超完備小波字典,最后實現(xiàn)強反射背景的匹配追蹤與識別。

本文針對地震資料存在上覆強反射背景屏蔽有效砂體反射的情況,提出了一種強反射背景下沉積體邊界檢測和流體識別方法,利用快速匹配追蹤算法,將強反射地震記錄從原始地震記錄中剝離,再通過建立不同的地質(zhì)、地球物理模型模擬不同地質(zhì)條件下反射特征的差異,對該方法的穩(wěn)定性和適用性進(jìn)行測試;最終結(jié)合已鉆井信息和實際地震資料的處理驗證了該方法的有效性,為此類強反射背景下的儲層預(yù)測及流體識別提供了一種可靠的技術(shù)途徑。

1強反射背景的匹配追蹤與識別

1.1匹配追蹤算法原理

匹配追蹤算法可實現(xiàn)信號的自適應(yīng)分解,通過將信號在超完備時頻原子庫(字典D)中進(jìn)行分解,從而將地震信號表示為所匹配時頻原子的線性組合[16]。字典是一系列時頻原子的集合,通過對母小波進(jìn)行時間延遲、頻率調(diào)制、相位調(diào)制得到。經(jīng)典匹配追蹤算法的具體數(shù)學(xué)原理可以表示為：

(1)

(2)

式中：mγ(t)為子波字典中的母小波;mγ=(u,ω,φ)(t)為經(jīng)過時間u,頻率ω以及相位φ調(diào)制后的時頻原子;γ=(u,ω,φ)為小波字典的控制參數(shù)集合。

非平穩(wěn)地震信號時頻分析方法通常選擇高斯類時頻原子,但在實際地震強反射匹配過程中,創(chuàng)建超完備子波字典D使用的母小波mγ(t)與地震子波相關(guān)系數(shù)越大,則地震信號s的稀疏表示能力越強,進(jìn)而可以更好地匹配出強反射地震背景。因此，通過井旁道強反射特征分析確定母小波mγ(t)的類型以及構(gòu)建小波字典控制集合Γ在地震信號稀疏重構(gòu)中起到了關(guān)鍵作用。原始地震數(shù)據(jù)s可表示為匹配原子的線性表達(dá)：

(3)

式中：a為稀疏表示系數(shù);N為匹配原子數(shù)目;dn為地震背景噪聲。

貪婪匹配追蹤算法是通過設(shè)置合理的迭代次數(shù)K或終止閾值σ,進(jìn)而估計信號s在字典D中的投影,從而實現(xiàn)對原信號的重構(gòu)。信號s可表達(dá)為沿mγ1方向的投影與垂直方向的分量之和：

(4)

式中：〈·〉代表向量內(nèi)積運算符;R1s表示初次自適應(yīng)分解后的殘差信號。若假設(shè)迭代算法已進(jìn)行N-1次,得到殘差信號為RNs,則第N次迭代算法為：

(5)

通過求解〈RN-1s,mγN〉的最大值，依次匹配出符合信號s結(jié)構(gòu)特征的時頻原子集合。

由于匹配追蹤算法每次匹配振幅最強、相關(guān)系數(shù)最優(yōu)的位置,考慮對時頻字典中時間參數(shù)u的約束,利用Hilbert變換求取復(fù)地震道信號并通過匹配振幅包絡(luò)最強點確定逐次迭代的時間中心點位置;此外,由于在匹配追蹤之前的原信號任意時刻的瞬時頻率和瞬時相位等先驗信息皆給出了此時間點比較準(zhǔn)確的頻率和相位特征,從而進(jìn)一步縮小了頻率和相位的搜索半徑;最后動態(tài)匹配追蹤算法的參數(shù)搜索方式可以表示為：

(6)

式中：A(t),φ(t)和ω(t)代表信號的瞬時振幅、瞬時相位以及瞬時頻率;u0為最大瞬時振幅包絡(luò)A(t)對應(yīng)的時間中心;U[ω(u0),δω]和U[φ(u0),δφ]表示以瞬時屬性為中心的頻率搜索鄰域和相位搜索鄰域;δω和δφ均為根據(jù)信號時頻特征定義的參數(shù)搜索半徑。此種動態(tài)局部搜索相比全局搜索大大提高了計算效率,從而使匹配追蹤算法應(yīng)用于實際地震信號處理成為可能。

本文設(shè)計了由8個Ricker小波組成的理論信號,如圖1a中黑線所示,圖中紅線表示無噪聲信號匹配重構(gòu)結(jié)果。分析可知,無噪聲情況下理論信號的匹配程度較高,基本無殘差信號。為了進(jìn)一步驗證匹配追蹤算法的抗噪性,圖1b為含10%隨機噪聲情況下信號的匹配重構(gòu)結(jié)果,可以看出,即使在信號中含有噪聲的情況下,匹配追蹤算法仍然可以較好地重構(gòu)出理論信號。圖2為無噪聲信號匹配追蹤逐次迭代原子的結(jié)果,直觀地體現(xiàn)了8個Ricker子波的匹配過程。

圖1　理論信號匹配追蹤與重構(gòu)a 無噪聲信號匹配重構(gòu); b 含10%噪聲信號匹配重構(gòu)

圖2　無噪聲匹配追蹤逐次迭代結(jié)果

1.2強反射背景的匹配識別與分離

由于匹配追蹤算法具有自適應(yīng)的稀疏表示能力,并且具有較強的抗噪能力。因此可利用稀疏序列較好地匹配識別地震信號,本文綜合利用測井資料、井旁道地震數(shù)據(jù)及快速匹配追蹤算法實現(xiàn)對強反射背景的最優(yōu)匹配和分離,從而使得淹沒在其中的弱小反射信息凸顯出來。基于快速匹配追蹤算法的強反射識別與分離算法的詳細(xì)流程如下：

1) 結(jié)合測井資料進(jìn)行井旁道地震數(shù)據(jù)強反射時頻特征分析,并提取相應(yīng)強反射層段地震子波;

2) 根據(jù)強反射干擾的時頻特征和地震子波提取結(jié)果,從子波字典的稀疏表示能力及地震子波擬合度兩方面來構(gòu)建超完備稀疏表示字典D={mγ(t)}γ∈Γ;

3) 輸入地震數(shù)據(jù)S,計算地震數(shù)據(jù)總道數(shù)Tn及采樣點數(shù)Sn,并求取其對應(yīng)的復(fù)數(shù)道;

4) 求取地震數(shù)據(jù)瞬時屬性,計算振幅包絡(luò)最大位置處的瞬時頻率、瞬時相位;

5) 檢索局部子波字典D={mγ(t)}γ∈Γ中的每一個原子,并計算子波相關(guān)系數(shù),選擇相關(guān)系數(shù)最大的原子為強反射識別原子,然后存儲匹配原子參數(shù)mγ=(u,ω,φ);

6) 利用阻尼最小二乘方法確定匹配原子對應(yīng)的振幅響應(yīng)信息,并獲取最終匹配的強反射干擾S0;

7) 強反射干擾匹配分離Snew=S-λ*S0,其中λ的選擇主要依據(jù)3個準(zhǔn)則：①同相軸極性不反轉(zhuǎn);②同相軸橫向連續(xù)性保持較好;③綜合不同地質(zhì)沉積模式確定相應(yīng)參數(shù)大小(注意λ參數(shù)的大小一般不超過1)。

由于地質(zhì)沉積模式不同引起的強反射干擾存在巨大差異,為了驗證該方法的有效性和應(yīng)用性，本文從實際工區(qū)中總結(jié)出3種強反射背景模型并對其進(jìn)行了處理，理論模型及處理結(jié)果如圖3，圖4及圖5所示。

圖3a為含單一強反射界面理論模型,其主要對應(yīng)地質(zhì)沉積間斷或者因巖性突變引起的強反射界面,圖3b為理論反射系數(shù)模型,圖3c為30Hz零相位Ricker子波,圖3d為合成地震記錄,由圖可見，其中弱小反射信息幾乎被完全壓制,圖3e為利用強反射匹配追蹤方法識別出的強反射地震信息,可以看出匹配識別的結(jié)果與理論強反射干擾基本一致,圖3f為強反射分離后的地震記錄,可以觀察到被強反射掩蓋的弱小反射信息被凸現(xiàn)出來,并且同相軸與弱小反射界面吻合度較高。

圖4為含強反射層(即頂?shù)纂p強反射界面)理論模型及匹配追蹤結(jié)果,此種模型對應(yīng)著一套穩(wěn)定發(fā)育的高阻抗沉積層,由圖4e分析可知,高阻抗地層引起的強反射干擾可以被有效識別出來,雖然識別效果遜于單一強反射界面,但吻合度仍然較高。

圖3　含單一強反射界面理論模型及匹配追蹤結(jié)果a 理論縱波阻抗模型; b 理論反射系數(shù)模型; c 正演30Hz零相位Ricker子波; d 合成地震記錄; e 強反射匹配追蹤與識別結(jié)果,其中紅線為強反射識別結(jié)果,黑線為對應(yīng)地質(zhì)強反射層地震正演記錄; f 強反射分離后地震記錄

圖4　含強反射層(雙界面)理論模型及匹配追蹤結(jié)果a 理論縱波阻抗模型; b 理論反射系數(shù)模型; c 正演30Hz零相位Ricker子波; d 合成地震記錄; e 強反射匹配追蹤與識別結(jié)果,其中紅線為強反射識別結(jié)果,黑線為對應(yīng)地質(zhì)強反射層地震正演記錄; f 強反射分離后地震記錄

圖5為含漸變強反射層理論模型,此種模型與地質(zhì)上連續(xù)沉積背景且由于靠近砂巖的泥巖脫水形成的遞變強反射層對應(yīng),從圖5e和圖5f可見,對由漸變地層引起的強反射干擾的匹配識別效果仍然較好,弱小反射層的有效反射信息也得到了較好的恢復(fù)?？偨Y(jié)上述3種強反射背景模型處理結(jié)果可知,基于快速匹配追蹤算法的強背景反射識別與剝離技術(shù)具有較好的應(yīng)用效果和適用性。

為了進(jìn)一步驗證強反射背景下匹配追蹤與識別方法的可行性和有效性,我們根據(jù)中國南部某探區(qū)的地質(zhì)沉積模式以及測井資料建立了二維縱波阻抗模型并用本文方法對其進(jìn)行分析。圖6為根據(jù)各期沉積體的含不同厚度泥巖隔層地震尖滅特征模型去強反射前后對比分析結(jié)果,圖7為薄砂互層不同巖性充填時尖滅點特征在去強反射前后的對比分析結(jié)果。其中圖6a,圖6d及圖6g和圖7a,圖7d及圖7g表示理論地質(zhì)模型,模型大小為橫向上CDP450,縱向上采樣時長300ms,模型頂部為大套泥巖,泥巖下方發(fā)育因含灰或泥巖脫水形成的高速層,下覆兩期前積薄砂互層(上覆砂體尖滅點在CDP100位置處),模型中灰色表示上覆泥巖,黑色表示高速層,黃色表示前積砂巖,綠色表示下覆泥巖。

圖5　含漸變強反射層理論模型及匹配追蹤結(jié)果a 理論縱波阻抗模型; b 理論反射系數(shù)模型; c 正演30Hz零相位Ricker子波; d 合成地震記錄; e 強反射匹配追蹤與識別結(jié)果,其中紅線為強反射識別結(jié)果,黑線為對應(yīng)地質(zhì)強反射層地震正演記錄; f 強反射分離后地震記錄

圖6a,圖6d及圖6g分別為泥巖隔層厚度為3～13ms,2～8ms及1～3ms時的地質(zhì)模型(模型Ⅰ,模型Ⅱ,模型Ⅲ),砂體厚度變化范圍為1～12ms,高速層厚度為10～13ms。利用25Hz的零相位Ricker子波合成地震記錄如圖6b,圖6e及圖6h所示。分析可知,隨著薄砂互層的泥巖隔層厚度的逐漸減小,地震尖滅特征逐漸模糊(相位突變位置CDP140—CDP150—CDP165),尤其當(dāng)泥巖隔層厚度為1～3ms時,地震剖面中無明顯尖滅現(xiàn)象。圖6c,圖6f及圖6i為強反射背景匹配分離后的地震記錄,圖中可見,本文方法消除了強反射干擾對下覆砂體有效反射信息的屏蔽作用,進(jìn)而地震尖滅特征更加明顯(相位突變位置分別為CDP120—CDP125—CDP135)。

圖6　含不同厚度泥巖隔層尖滅特征去強反射前后對比分析a理論地質(zhì)模型(模型Ⅰ); b 模型Ⅰ合成地震記錄; c 模型Ⅰ去強反射后地震記錄; d 理論地質(zhì)模型(模型Ⅱ); e 模型Ⅱ合成地震記錄; f 模型Ⅱ去強反射后地震記錄; g 理論地質(zhì)模型(模型Ⅲ);h 模型Ⅲ合成地震記錄; i 模型Ⅲ去強反射后地震記錄

圖7a,圖7d及圖7g為不同巖性充填時尖滅特征正演模型(模型Ⅳ,模型Ⅴ,模型Ⅵ),考慮兩套薄砂互層不同巖性充填時的地震尖滅特征識別精度,合成地震記錄如圖7b,圖7e及圖7h所示。隨著薄砂互層泥質(zhì)含量的不斷增加,砂體尖滅位置由清晰變得欠清晰(相位突變位置為CDP140—CDP140—CDP145)。圖7c,圖7f及圖7i為高速層強反射去除后的地震記錄,明顯可見,去強反射地震剖面中尖滅點位置向前移動(相位突變位置為CDP115—CDP120—CDP125),相比強反射屏蔽有效反射時的尖滅點識別效果有所提高,進(jìn)而有助于落實砂體的平面展布,提高對巖性圈閉的識別精度。

圖7　不同巖性充填尖滅特征正演模型去強反射前后對比分析a 理論地質(zhì)模型(模型Ⅳ); b 模型Ⅳ合成地震記錄; c 模型Ⅳ去強反射后地震記錄; d 理論地質(zhì)模型(模型Ⅴ); e 模型Ⅴ合成地震記錄; f 模型Ⅴ去強反射后地震記錄; g 理論地質(zhì)模型(模型Ⅵ); h 模型Ⅵ合成地震記錄; i 模型Ⅵ去強反射后地震記錄

3實際資料處理

國內(nèi)某海上探區(qū)主要研究層段為新近系珠江組下段,由于受海侵期沉積環(huán)境變化的影響,造成了砂體頂部鈣質(zhì)含量的迅速增高,此外,由于下伏砂巖儲層孔滲條件好(屬中孔、中-高滲儲層),在越接近儲層的地方泥巖脫水越快,形成了一套穩(wěn)定的高速層,疊后地震剖面上主要表現(xiàn)為較強的反射同相軸淹沒了高速層下方有效儲層和流體響應(yīng)信息。圖8為去強反射前后地震剖面中砂體尖滅位置對比分析結(jié)果,其中圖8a和圖8b分別為Line1和Line2的去強反射前地震剖面,地震剖面中綠線為高速層頂界面(綠色箭頭指示紅色同相軸位置,高速層底界面即下伏砂巖頂界面)。強反射干擾導(dǎo)致了砂體連續(xù)分布的假象,黑色同相軸無明顯的相位突變,然而根據(jù)地質(zhì)沉積背景可知,此處含有兩期前積砂體,但砂體尖滅線位置難以確定。圖8c和圖8d分別為Line1和Line2去強反射后地震剖面,明顯看出,砂體頂?shù)捉缑婢霈F(xiàn)明顯的間斷點,如圖中綠色箭頭指示位置,因此有助于劃分各期沉積砂體的平面展布范圍。

圖9為去除強反射前后儲層含氣性檢測差異性分析結(jié)果,其中圖9a和圖9b分別為去強反射前后小角度部分疊加地震數(shù)據(jù),分析可見,高速層強反射可以被有效的匹配分離出來,強反射附近的弱小反射信息顯現(xiàn)出來,并且去強反射后的地震數(shù)據(jù)同樣表現(xiàn)出較好的橫向連續(xù)性。

由于目標(biāo)儲層地震響應(yīng)受到強反射背景的壓制作用,地震剖面中出現(xiàn)的大量并非由于含氣引起的“假亮點”現(xiàn)象,圖9c和圖9d分別為去強反射前后疊前流體因子(Gassmann流體項f)直接反演結(jié)果,其中A井和B井對應(yīng)含氣井,C井對應(yīng)含水井,圖中測井解釋結(jié)果紅色表示含氣儲層,藍(lán)色表示含水儲層。明顯可見,原始地震流體因子反演剖面中C井出現(xiàn)含水“假亮點”,且流體因子出現(xiàn)含氣低值異常,與實鉆不符;而圖9d去強反射后的地震流體因子反演剖面可以看出,不僅A井和B井在含氣儲層位置吻合較好,而且在含水井C儲層發(fā)育位置反演結(jié)果與測井解釋結(jié)果也保持較高的一致性,可以有效識別儲層中的流體性質(zhì)。

圖8　地震去強反射前后砂體尖滅位置分析a Line1去強反射前地震剖面; b Line2去強反射前地震剖面; c Line1去強反射后地震剖面; d Line2去強反射后地震剖面

圖9　去強反射前后儲層含氣性檢測差異性對比a 小角度部分疊加地震數(shù)據(jù); b 強反射匹配分離后的小角度部分疊加地震數(shù)據(jù); c 原始流體因子反演結(jié)果; d 去強反射后流體因子反演結(jié)果

4結(jié)論

針對地震資料中存在上覆強反射背景屏蔽有效砂體反射的情況,本文發(fā)展了一種強反射背景下沉積體邊界檢測和流體識別方法。作為地震資料目標(biāo)處理環(huán)節(jié)之一,強反射背景匹配追蹤與分離方法將強反射地震記錄從原始地震記錄中剝離,進(jìn)而為沉積體邊界檢測和流體識別提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。模型試算和實際資料處理表明：①利用匹配追蹤算法對強反射信息進(jìn)行識別和分離適用性強,可廣泛應(yīng)用于多種地質(zhì)沉積模式;②該方法在強地震反射背景下有助于精確落實砂體的發(fā)育期次與疊置關(guān)系,能區(qū)分出由強反射干擾引起的目標(biāo)區(qū)儲層砂體連續(xù)分布的假象;③通過疊前流體因子反演能夠有效消除強反射對相鄰地層造成的非含氣振幅“假亮點”異常,進(jìn)一步降低了儲層流體檢測的多解性。

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(編輯：朱文杰)

Sediment boundary identification and fluid detection for the seismic data with strong background reflections

LIU Jie,ZHANG Zhongtao,LIU Daoli,WANG Xiuling,XU Hui,QU Liang,YUAN Cai

(CNOOCChinaLIMITED-Shenzhen,Guangzhou510240,China)

Abstract:Considering the ability of self-adaptive sparse representation for matching pursuit algorithm,we proposed a method for sedimentary boundary identification and fluid detection on the seismic data with strong background reflections shielding the effective information in weak reflections.Integrated of log data,uphole seismic trace and matching pursuit algorithm,the strong background reflections could be recognized and peeled away from the original seismic data;meanwhile,some interference of “false bright spots” and artificial continuous distribution of sand bodies could be weakened easily.Then,the elastic impedance inversion and fluid factor detection could be implemented to finely characterize the distribution of sand bodies and improve the accuracy of lithological trap detection and fluid identification.Applications on theoretical model and field seismic data demonstrate the reliability and effectiveness of our method.

Keywords:matching pursuit,strong background reflection,pinch-out boundary,elastic impedance inversion,fluid factor

文章編號：1000-1441(2016)01-0142-08

DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2016.01.018

中圖分類號：P631

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

基金項目：國家科技重大專項(2011ZX05023-002-007)項目資助。

作者簡介：劉杰(1982—),男,工程師,碩士,主要從事地震綜合解釋與儲層預(yù)測等研究工作。

收稿日期：2015-07-03;改回日期：2015-08-25。

劉杰,張忠濤,劉道理,等.強反射背景下沉積體邊界檢測及流體識別方法[J].石油物探,2016,55(1):-149

LIU Jie,ZHANG Zhongtao,LIU Daoli,et al.Sediment boundary identification and fluid detection for the seismic data with strong background reflections[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2016,55(1):-149

This research is financially supported by the National Science and Technology Major Project of China (Grant No.2011ZX05023-002-007).