林騰飛,王雪玲,張慶春,董俊昌,段海港,羅貝維,劉杏芳
(中國石油勘探開發(fā)研究院中東研究所,北京 100083)
閆月鋒
(中國石油大學(華東)地球科學學院,山東 青島 266555)
地震數(shù)據(jù)采集觀測系統(tǒng)中,由于炮點和檢波點的規(guī)則性排列,采集腳印會在地震數(shù)據(jù)中的淺層周期性出現(xiàn),屬于周期性隨機噪聲。Cahoj等[1]通過地震模型證明了采集腳印的主要來源是導波、面波等相干噪聲在中淺層衰減不完全和速度模型不準確而引起的系統(tǒng)誤差。在地震數(shù)據(jù)處理過程中,采集腳印可以通過道均衡、靜校正、速度分析等步驟壓制[2~8]。但是疊前地震數(shù)據(jù)處理流程較為繁瑣,耗時較長,無法實現(xiàn)快速去噪。
采集腳印在地震剖面上一般傾角較大,雖然使用傾角濾波器可以將其部分壓制,但同時也會損失部分高角度真實地質(zhì)構造。相較于有效地質(zhì)信號,采集腳印的間隔在幾十米之間,屬于小尺度信號,為在波數(shù)域中區(qū)分有效地質(zhì)信號(長波長/低波數(shù))和采集腳印(短波長/高波數(shù))提供了理論基礎。使用三維頻率-波數(shù)域濾波器,可以通過設置帶陷濾波器來壓制采集腳印。Buttkus[9]設計了一個二維波數(shù)域濾波器壓制噪聲,取得了良好的效果。Sahai等[10]使用一個二維低頻濾波器來預測和壓制采集腳印。Falconer等[11]引進了對采集腳印敏感的地震屬性,從而能夠更好地在二維波數(shù)域區(qū)分采集腳印和有效地質(zhì)信號。利用采集腳印在高波數(shù)區(qū)域周期性出現(xiàn)的特征,結合二維低頻濾波器和能量閾值,壓制采集腳印的同時,最大限度地保留了有效信號[12]。Alali等[13]使用二維小波變換方法,在壓制周期性和非周期噪聲上都取得了良好的效果。針對海上采集腳印周期性差的特點,鄒振等[14]通過自適應采集腳印壓制方法,不僅壓制了高波數(shù)采集腳印和部分隨機噪聲,還有效壓制了地震信號重疊的低波數(shù)噪聲。林騰飛等[15]將拉普拉斯-高斯算子引入二維波數(shù)域中,將有效地質(zhì)信號、采集腳印和背景信號更加清晰地區(qū)分開。
針對中東地區(qū)陸上白堊系大型生物碎屑灰?guī)r油藏,結合地震屬性,筆者在二維波數(shù)域中應用拉普拉斯-高斯濾波器,將高波數(shù)采集腳印、低波數(shù)有效地質(zhì)信號與背景信號分開,取到了良好的應用效果,為后期地震屬性分析與儲層預測提供了條件。
考慮到疊后地震數(shù)據(jù)中不包含炮點與檢波點的幾何位置信息,通過分析確定對采集腳印敏感的地震屬性(一般為曲率、相干、能量等),并使用中值濾波器壓制有效地質(zhì)信號,提高采集腳印噪聲;然后將地震振幅和中值濾波后的地震屬性通過二維波數(shù)域變換,分別得到對應的振幅譜mamp(kx,ky)、mattr(kx,ky)以及相位譜φamp(kx,ky)、φattr(kx,ky):
Aamp(kx,ky)?mamp(kx,ky)exp[φamp(kx,ky)]
(1)
Aattr(kx,ky)?mattr(kx,ky)exp[φattr(kx,ky)]
(2)
式中:x、y是二維空間域中的坐標;kx、ky是二維波數(shù)域中的坐標;Aamp(kx,ky)、Aattr(kx,ky)分別為二維空間域中的地震振幅和地震屬性。
考慮到采集腳印的小尺度、高波數(shù)特性,將地震振幅和地震屬性轉(zhuǎn)換到二維波數(shù)域后,其對應的振幅譜上會在高波數(shù)區(qū)域內(nèi)周期性出現(xiàn)由采集腳印產(chǎn)生的局部強振幅異常值。在波數(shù)域中心點附近,會生成由大尺度、低波數(shù)有效地質(zhì)信號形成的強振幅區(qū)域。有效地質(zhì)信號可以通過二維低通濾波器保留,采集腳印所產(chǎn)生的響應可以通過設置異常高振幅與最大振幅之間的比值自適應濾波器識別。但是,由于波數(shù)域中振幅譜能量主要集中在中心低波數(shù)區(qū)域,且采集腳印產(chǎn)生的局部異常高振幅與其周邊背景差異不大,較難識別采集腳印的響應。因此,在對采集腳印敏感的地震屬性二維波數(shù)域振幅譜上,應用拉普拉斯-高斯算子提高采集腳印引起的異常高振幅,并使其與周邊背景邊界更加清晰。
高斯卷積函數(shù)Gσ(x,y)可以定義為:
(3)
將Gσ(x,y)轉(zhuǎn)換到二維波數(shù)域,可以得到:
(4)
(5)
式中:σ為拉普拉斯算子;Gσ(kx,ky)為二維波數(shù)域的高斯卷積函數(shù);mσ(kx,ky)為二維波數(shù)域高斯卷積函數(shù)對應的振幅譜。
經(jīng)過拉普拉斯-高斯濾波可以得到:
(6)
圖1 基于地震屬性的采集腳印壓制方法流程
使用二維低頻濾波器屏蔽低波數(shù)有效地質(zhì)信號,再利用振幅譜與最大振幅譜的比值,將采集腳印引起的局部強振幅異常識別出來,并制作采集腳印濾波圖版Pad(kx,ky):有采集腳印的地方設置為1,沒有采集腳印的地方設置為0。使用Pad(kx,ky)將采集腳印識別出來后再轉(zhuǎn)換回空間域,然后將采集腳印從空間域剔除,從而將其壓制?;诘卣饘傩缘牟杉_印壓制方法流程如圖1所示。
中東地區(qū)碳酸鹽巖油藏儲量占全球碳酸鹽巖油藏總儲量的70%,碳酸鹽巖氣藏儲量占全球碳酸鹽巖氣藏總儲量的90%。白堊系大型生物碎屑灰?guī)r儲層是中東地區(qū)陸上多個大型油氣田的主要儲集單元。儲層呈塊狀分布,其中高孔、高滲的優(yōu)質(zhì)儲層埋藏較淺(埋深2000m左右),仍受到較強的采集腳印影響。
圖2 原始地震振幅時間切片(1.86s)
該次研究的地震數(shù)據(jù)來源于某中東地區(qū)陸上大型生物碎屑灰?guī)r油藏,采樣間隔為2ms,道間距、行間距均為25m。地震振幅信噪比較高,但中淺層由于地震采集和處理的問題,受到了采集腳印的嚴重干擾。常規(guī)來說,采集腳印可以通過一系列地震數(shù)據(jù)處理流程(靜校正、速度分析、地滾波或者五維插值)來壓制,但是研究區(qū)疊前地震數(shù)據(jù)不足,地震數(shù)據(jù)再處理無法實現(xiàn)。因此,筆者采用基于地震屬性的采集腳印壓制方法對研究區(qū)的采集腳印進行了處理,取得了較好的應用效果。
圖2為1.86s的原始地震振幅時間切片,由于采集腳印的影響,可以看到白色箭頭指示的振幅響應周期性呈條狀或點狀分布;研究區(qū)碳酸鹽巖縫洞較為發(fā)育,在地震振幅時間切片上有明顯響應(紅色箭頭),屬于小尺度地質(zhì)信號。通過地震屬性分析研究發(fā)現(xiàn),地震相干體對采集腳印十分敏感。圖3(a)為原始地震數(shù)據(jù)1.86s中值濾波前的相干體屬性時間切片,采集腳印顯示為低相干值,有效地質(zhì)信號(碳酸鹽巖縫洞)與采集腳印混合在一起,很難將其區(qū)分。中值濾波可以壓制有效地質(zhì)信號,同時提升采集腳印響應,圖3(b)中的高值白色區(qū)域即為相干體經(jīng)過中值濾波處理后的采集腳印。
圖4(a)展示了圖3(b)對應的二維波數(shù)域振幅時間切片,低波數(shù)、強震幅為長波長的有效地質(zhì)信號(黑色圓線圈內(nèi)),高波數(shù)強震幅為短波長的采集腳印響應(白色和灰色箭頭);灰色箭頭指示的采集腳印響應雖可用肉眼區(qū)分,但無法與低波數(shù)的有效地質(zhì)信號分離。而拉普拉斯-高斯濾波器的應用可以提高采集腳印引起的高振幅異常,使其與周邊背景邊界更加清晰(見圖4(b))。
圖3 原始地震數(shù)據(jù)中值濾波前后的相干體屬性時間切片對比(1.86s)
圖4 拉普拉斯-高斯濾波器應用前后的二維波數(shù)域振幅時間切片對比(1.86s)
根據(jù)二維波數(shù)域中振幅與最大振幅的比值,將全部高波數(shù)異常振幅值識別出來,并制作成采集腳印濾波圖板(見圖5(a))。而常規(guī)的二維波數(shù)域采集腳印壓制方法是使用二維低通濾波器,只保留低波數(shù)區(qū)域信號,將高波數(shù)區(qū)域信號全部壓制(見圖5(b))。該方法不可避免地將高波數(shù)中的有效地質(zhì)信號與采集腳印響應一并去除,造成地震數(shù)據(jù)一定程度的失真。
圖5 二維波數(shù)域采集腳印濾波與常規(guī)二維波數(shù)域采集腳印壓制圖版對比
圖6展示了使用常規(guī)方法和基于地震屬性進行采集腳印壓制后的時間切片??梢钥吹?,常規(guī)方法在壓制采集腳印的同時,也壓制了一些小尺度的地質(zhì)響應,使其地震響應在時間切片上變得較為模糊(見圖6(a));而基于地震屬性的采集腳印壓制方法能夠最大程度地保留各類尺度的有效地質(zhì)信號(見圖6(a))。
圖6 二維波數(shù)域地震振幅時間切片(1.86s)
圖7展示了圖6對應的采集腳印噪聲時間切片,采集腳印與有效地質(zhì)信號在位置上有所重合,但振幅相差一個數(shù)量級別;由于炮點和檢波點有周期排列的特性,其形成的采集腳印在時間切片上也呈網(wǎng)格狀出現(xiàn);在常規(guī)方法進行采集腳印壓制后的噪聲時間切片上,除了采集腳印響應(白色箭頭)外,一些小尺度有效地質(zhì)信號(紅色箭頭)也被濾除。
圖7 二維波數(shù)域噪聲時間切片(1.86s)
地震采集觀測系統(tǒng)引起的采集腳印會對地震數(shù)據(jù)中淺層區(qū)域造成極大干擾,該周期性噪聲經(jīng)常與有效地質(zhì)信號混合在一起,難以分辨。曲率、相干、能量等地震屬性對采集腳印較為敏感,結合拉普拉斯-高斯算子,基于地震屬性的二維波數(shù)域采集腳印壓制方法可以提高采集腳印引起的振幅異常,并使其與周邊背景邊界更加清晰。中東地區(qū)陸上大型生物灰?guī)r油藏地震數(shù)據(jù)受采集腳印影響嚴重,通過上述采集腳印壓制方法,消除了周期性噪聲和部分非周期性噪聲,提高了地震數(shù)據(jù)信噪比,為研究區(qū)的地震屬性分析和儲層預測提供了技術支撐。