CN106547020A - 一种地震数据的保幅处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地震数据的保幅处理方法，其包括：角度道集转换步骤，对待处理地震数据进行角度道集转换，得到角度道集数据；AVO背景趋势校正步骤，根据角度道集数据，利用预设AVO模型得到正演数据，判断正演数据与角度道集数据的AVO背景趋势是否一致，如果不一致，则对角度道集数据进行校正，直至角度道集数据与正演数据的AVO背景趋势保持一致，从而得到相对保幅的地震数据。该方法能够实现对地震数据的相对保幅处理，其能够满足实际生产中AVO分析和叠前反演对资料保幅性需求。

Description

一种地震数据的保幅处理方法

技术领域

本发明涉及油气勘探开发技术领域，具体地说，涉及一种地震数据的保幅处理方法。

背景技术

在油气勘探开发中，随着勘探领域从构造圈闭向岩性地层圈闭的转变，以及勘探目标从常规储层向复杂储层的拓展，储层描述难度越来越大，特别对储层岩性、物性和含油气性的描述更加迫切需要新的技术支撑。

作为储层定量预测的关键技术，地震反演也从叠后发展到叠前，叠前反演能够充分利用叠前地震时间偏移道集资料，以获得到多种反演参数来对储层岩性、物性和流体性质进行有效描述。

叠前反演对地震数据提出了更高要求。其一，需要提高叠前地震数据的信噪比，地震资料中噪声的存在和传播过程中分辨率的降低能够破坏地震资料振幅空间变化关系；其二，在压制噪声的同时，必须保持反射波振幅相对强弱变化关系。

地震数据处理必须针对地震反演对地震数据的需求，建立适合地震反演处理流程，并在整个处理过程中做到保幅。然而地震数据的处理涉及众多环节，每个环节都会对反射波振幅造成不同程度的影响。

基于上述情况，亟需一种能够实现地震数据保幅处理的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种地震数据的保幅处理方法，所述方法包括：

角度道集转换步骤，对待处理地震数据进行角度道集转换，得到角度道集数据；

AVO背景趋势校正步骤，根据所述角度道集数据，利用预设AVO模型得到正演数据，判断所述正演数据与所述角度道集数据的AVO背景趋势是否一致，如果不一致，则对所述角度道集数据进行校正，直至所述角度道集数据与正演数据的AVO背景趋势保持一致，从而得到相对保幅的地震数据。

根据本发明的一个实施例，所述方法在所述角度道集转换步骤中，在对所述待处理地震数据进行角度道集转换前，还对所述待处理地震数据进行超道集处理。

根据本发明的一个实施例，所述待处理地震数据为经过动校正处理的地震数据。

根据本发明的一个实施例，所述方法在所述角度道集转换步骤中，还对所述待处理地震数据进行道集拉平处理。

根据本发明的一个实施例，对所述待处理地震数据进行道集拉平处理的步骤包括：

在入射角方向对所述待处理地震数据中的各个地震反射事件进行追踪，确定每个事件随入射角变化的时移量；

根据所得到的时移量对所述待处理地震数据数据进行拉平处理。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

子波动校拉伸校正步骤，根据未拉伸的子波数据以及拉伸后的子波数据，对所述角度道集数据在频率域进行子波动校拉伸校正处理。

根据本发明的一个实施例，根据如下表达式对所述角度道集数据在频率域进行子波动校拉伸校正处理：

其中，表示拉伸子波校正量，D_β(f)表示入射角为β时子波拉伸量，W_o(f)表示入射角为0时频率域子波，W_β(f)表示入射角为β时频率域子波，f表示频率。

根据本发明的一个实施例，根据如下表达式确定所述角度道集的入射角：

其中，θ表示入射角，x表示偏移距，V_INT表示层速度，t表示总的旅行时间，V_RMS表示均方根速度。

根据本发明的一个实施例，判断所述正演数据与所述角度道集数据的AVO背景趋势是否一致时所采用的含水背景包括目的层上覆的大套稳定泥岩。

根据本发明的一个实施例，在所述AVO背景趋势校正步骤中，如果AVO背景趋势不一致，则对所述角度道集数据进行卡方统计校正，以使得所述道集数据数据与正演数据具有一致的AVO背景趋势。

本发明针对叠前CRP道集资料不能满足AVO分析和叠前反演对资料保幅性需求问题，提出了一种基于AVO背景趋势校正的保幅处理方法。本方法对偏移距道集开展超道集和角道集转换处理，基于角道集数据首先通过子波拉伸校正技术恢复远角度数据高频成分，然后通过动校剩余时差校正技术恢复波形反射形态，并且通过叠加剖面对比分析质控校正方法及参数。在完成上述校正基础上，开展测井AVO正演模拟，选择稳定的含水背景时窗，分析经过子波拉伸校正和动校剩余时差校正之后的实际井旁角道集与AVO正演模型角道集含水背景AVO趋势，通过卡方统计校正使得两者具有一致的AVO背景趋势，则完成了数据相对保幅处理。

通过对比分析原始角道集与正演模型角道集AVO特征和AVO属性分布，校正之后角道集与正演模型角道集AVO特征和AVO属性分布，可知，在校正之后，实际道集与正演模型AVO特征和AVO属性规律一致，这证明该方法有效性和实用性，能够满足实际生产中AVO分析和叠前反演对资料保幅性需求，并且在实际生产中也得到了实践的检验。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：

图1是根据本发明一个实施例的地震数据的保幅处理方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的部分待处理地震数据的曲线图；

图3是根据本发明一个实施例的进行动校剩余时差校正的流程图；

图4a和图4b分别示出了本实施例中某工区子波拉平校正前以及子波拉平校正后的道集数据图；

图5示出了某地区过井叠前CRP原始道集、超道集以及角度道集的波形图；

图6a和图6b分别示出了某工区子波拉伸校正前以及子波拉伸校正后的角度角度数据的波形图；

图7a和图7b分别示出了某工区子波拉伸校正前以及子波拉伸校正后的层振幅谱；

图8a和图8b分别示出了角度道集直接叠加与经过动校剩余时差校正以及子波拉伸校正滞后叠加剖面示意图；

图9示出了某工区内测井AVO正演模型记录；

图10a和图10b分别示出了某工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的波形图；

图10c示出了某工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的含水背景趋势的卡方检验分析图；

图11a和图11b分别示出经过AVO背景趋势校正后的某工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的波形图；

图11c示出了经过AVO背景趋势校正后的该工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的含水背景趋势的卡方检验分析图；

图12a示出了某工区背景趋势校正前的角度道集、AVO正演模型角度道集以及背景趋势校正后的角度道集的示意图；

图12b示出了图12a所示的工区振幅随入射角变化的示意图；

图12c示出了图12a所示的工区内AVO属性交会图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在目前的生产过程中，通常采用振幅补偿来对地震数据进行保幅处理。现有的振幅补偿方法一般包括球面扩散补偿法和地表一致性振幅补偿法。

地震波在介质中传播时，波前面是一个以震源为中心的球面。随着传播距离的增大，波前球面不断地扩张。由于震源发出的总能量是不变的，因此，随着传播距离的增大，分布在波前球面的单位面积上的能量密度将逐渐减少。

球面扩散补偿的目的是恢复波前发散所造成的能量随深度的加深而减弱的过程中所存在的能量损失。球面扩散补偿是一种三维补偿技术，其体现在利用三维速度场进行振幅补偿，补偿的数学方法是一种单值映射函数，其具有较高的保幅性。补偿因子的大小主要与初始速度和均方根速度有关，所以速度的准确与否直接影响振幅补偿合理性。然而在实际资料处理中，球面扩散补偿需要在取得比较准确的速度场的基础上进行。

在地震资料采集过程中，由于激发条件与接收条件的不同，常会造成不同的炮间和不同的道间存在较大的能量差异。为了消除这种由于激发因素与接收因素不同所造成的能量差异，必须进行一定的能量校正和补偿。

地表一致性振幅校正法是针对因地表激发和接收条件不一致(包括人为因素导致的不一致)所造成的各个地震记录道间的能量不均衡，通过对共炮点、共检波点、共偏移距、共中心点道集的振幅进行一致性统计分析和补偿，来有效地消除各炮、道之间的非正常能量差异。

然而，目前在对地震数据进行保幅处理时所采用的振幅补偿法均无法达到良好的保幅效果。针对这一问题，本实施例提供了一种新的地震数据保幅处理方法，以得到能够满足AVO分析和叠前反演需求的、对于现有技术来说相对保幅的地震数据。

图1示出了本实施例所提供的地震数据的保幅处理方法的流程图。

如图1所示，本实施例所提供的方法在步骤S101中对待处理地震数据进行超道集处理，从而得到超道集数据。本实施例中，待处理地震数据包括测井数据和动校正之后的CRP道集数据，这些数据中所包含的井曲线中含有：纵波速度、横波速度、密度、泥质含量、总孔隙度和含水饱和度等数据。图2示出了本实施例中部分待处理地震数据曲线图。

需要说明的是，在本发明的其他实施例中，待处理地震数据中既可以包含以上所列项中的任一项或几项，也可以包含其他未列出的合理参数，本发明不限于此。

如果在一定范围内，将相邻的若干个CRP道集按照炮检距分布对应叠加，那么就可以得到一个包含所有炮检距道的道集和经过部分道叠加后的道集，部分叠加可以改善数据的信噪比，但却并不会改变原始振幅的相对关系。因此，本实施例中，通过对待处理地震数据进行超道集处理，不仅降低了待处理地震数据中所包含的随机噪声，还提高了待处理地震数据的信噪比。

AVO分析应当采用偏移后的道集数据。当测线方向与构造的倾角接近时，偏移能够使得沿测线方向的菲涅尔半径减小，这不仅能够使得目标深处的横向分辨率得到提高，还能够使得AVO相应目标位置更加准确。

同时，偏移还能够使得由于断层、地层尖灭等现象产生的绕射波能量得到收敛。否则，这些绕射波能量将被认为是噪声，这些绕射波能够与目的层的发射振幅相互干涉，从而掩盖反射波的正确振幅，使得AVO效应特征不清楚。

由于叠前时间偏移处理后的超道集数据很可能出现很多地震同相轴没有拉平的现象，而这些现象则会给地震叠前反演和AVO属性分析等处理带来新的问题，因此本实施例所提供的方法在步骤S102中对偏移后的超道集数据进行动校剩余时差校正处理，即对偏移后的超道集数据进行道集拉平处理。

具体地，如图3所示，本实施例中，对偏移后的超道集数据进行动校剩余时差校正处理时，首先在步骤S301中对每个地震反射事件，利用匹配分析法在入射角方向进行追踪，以求取得到事件随入射角(横向)变化的时移量。随后在步骤S302中，根据求得的时移量进行道集的拉平。

图4a和图4b分别示出了本实施例中某工区子波拉平校正前以及子波拉平校正后的道集数据图。对比图4a和图4b可以看出，经过子波拉平校正后的道集数据同相轴更加平直。

当然，在本发明的其他实施例中，还可以采用其他合理方法来对偏移后的超道集数据进行拉平处理，本发明不限于此。

对于地震数据，从数据采集到数据处理，反射振幅都是作为炮检距的函数来描述的，而Zoeppritz方程及其近似表达式则均是以入射角作为变量对反射振幅进行描述的。因此，再次如图1所示，本实施例所提供的方法在步骤S103中对步骤S102中所得到的超道集数据进行角度道集转换处理，从而将振幅与炮检距的关系转换成振幅与入射角的关系，从而得到角度道集数据。

具体地，本实施例中，根据如下表达式来对超道集数据进行角度道集转化：

其中，θ表示入射角，x表示偏移距，V_INT表示层速度，t表示总的旅行时间，V_RMS表示均方根速度。

需要说明的是，在本发明的其他实施例中，还可以采用其他合理的方式来对超道集数据进行角度道集转化，本发明不限于此。

图5示出了某地区过井叠前CRP原始道集、超道集以及角度道集的波形图。从图5中可以看出，相较于原始道集数据，超道集数据和角度道集数据具有更高的信噪比。

地震数据的成像处理容易导致子波拉伸，进而降低地震数据的分辨率。因此，为了消除这种子波拉伸，本实施例所提供的方法在步骤S104中对步骤S103所得到的角度道集数据进行子波动校拉伸校正处理。

水平地层的拉伸校正算子只与地震的入射角有关，因此，本实施例在步骤S104中采用了一种在角度道集数据上静态的校正方法。具体地，本实施例中，利用Roy频率域校正模型，在地震角度道集的基础上确定出拉伸校正因子，从而实现子波拉伸校正的目的。

角度道集数据中未被拉伸的子波可以采用如下表达式进行表示：

D_o(f)＝R_o(f)W_o(f) (2)

其中，D_o(f)表示频率域子波未拉伸量，R_o(f)表示频率域发射系数，W_o(f)表示频率域未拉伸子波。

而当入射角为θ时，拉伸后的子波可以表示为：

D_β(f)＝R_β(f)W_β(f) (3)

其中，D_β(f)表示入射角为β时频率域子波拉伸量，R_β(f)表示入射角为β时频率域反射系数，W_β(f)表示入射角为β时频率域子波。

同时，子波拉伸目标可以表示为：

其中，表示频率域子波拉伸校正量。

Roy时间域子波拉伸模型可以表示为：

w_β(t)＝w_o(tcosβ) (5)

其中，t表示时间，β表示入射角，w_β表示入射为β时间域子波，w_o表示入射角为0时间域子波。

而Roy频率域子波拉伸模型则可以表示为：

这样，便可以得到Roy频率域子波拉伸校正模型，即：

图6a和图6b分别示出了某工区子波拉伸校正前以及子波拉伸校正后的角度角度数据的波形图，图7a和图7b分别示出了某工区子波拉伸校正前以及子波拉伸校正后的层振幅谱。从图6a、图6b、图7a以及图7b中可以看出，经过子波拉伸校正后，角度道集数据中的远角度数据得到了有效恢复。

图8a和图8b分别示出了角度道集直接叠加与经过动校剩余时差校正以及子波拉伸校正滞后叠加剖面示意图。对比图8a与图8b可以看出，经过校正后的剖面的信噪比、分辨率以及连续性均有明显提高，波形特征也得到了良好的改善。

在压实良好的条件下，大部分水饱和砂岩与泥岩界面的法向发射系数P以及梯度G在交会图中均分布在较窄的背景线内，而这种现象便是AVO背景趋势线。本实施例所提供的方法便是利用这一特性，来对实际地震道集数据进行校正，从而得到能够满足AVO分析以及叠前反演需求的相对保幅的地震数据。

具体地，再次如图1所示，本实施例所提供的方法在步骤S105中根据步骤S104中所得到的角度道集数据利用预设AVO模型得到正演数据(即模拟数据)。

具体地，本实施例中，利用Zoeppritz方程建立井旁AVO正演模型。在建立井旁AVO正演模型时，需要确保构建得到的井旁AVO正演模型准确、可靠。图9示出了本实施例中某工区内测井AVO正演模型记录(即正演数据)。

在步骤S106中，判断模拟数据与角度道集数据(即实际数据)的AVO背景趋势是否一致。如果不一致，则在步骤S107中对角度道集数据进行校正，并返回步骤S106，直至角度道集数据与正演数据的AVO背景趋势保持一致，从而得到保幅的道集数据。

具体地，本实施例中，采用目的层上覆大套稳定泥岩作为含水背景。利用AVO背景趋势应具有稳定性的特点，在分析时窗内采用卡方检验分析的方式，对模拟数据与实际数据进行统计分析。如果模拟数据与实际数据的AVO背景趋势不一致，则对实际数据进行卡方统计校正，以使得实际数据与模拟数据具有一致的AVO背景趋势。

图10a和图10b分别示出了某工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的波形图，而图10c则示出了该工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的含水背景趋势的卡方检验分析图。从图中可以看出，AVO正演模型角度道集的函数背景趋势与井旁实际角度道集的含水背景趋势不一致，因此需要对该工区的井旁实际角度道集进行AVO背景趋势校正。

图11a和图11b分别示出经过AVO背景趋势校正后的某工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的波形图，而图11c则示出了经过AVO背景趋势校正后的该工区井旁实际角度道集与AVO正演模型角度道集的含水背景趋势的卡方检验分析图。从图中可以看出，经过AVO背景趋势校正后，在含水背景地层中，实际角度道集与AVO正演模型角度道集的AVO背景趋势一致。

图12a示出了某工区背景趋势校正前的角度道集、AVO正演模型角度道集以及背景趋势校正后的角度道集的示意图，图12b示出了该工区振幅随入射角变化的示意图，图12c示出了该工区内AVO属性交会图。从图中可以看出，通过利用本实施例所提供的方法来对地震数据进行校正，校正后的地震道集与AVO正演模型道集的AVO属性具有良好的一致性，校正后的实际数据与模拟数据的AVO特征以及AVO属性规律吻合，这也表明本方法能够有效恢复振幅的相对保幅性，使得到的地震数据能够满足AVO分析以及叠前反演的要求。

需要说明的是，在本发明的其他实施例中，还可以采用其他合理方式来对实际数据进行校正，以使得实际数据与模拟数据具有一致的AVO背景趋势，本发明不限于此。

本实施例针对叠前CRP道集资料不能满足AVO分析和叠前反演对资料保幅性需求问题，提出了一种基于AVO背景趋势校正的保幅处理方法。本方法对偏移距道集开展超道集和角道集转换处理，基于角道集数据首先通过子波拉伸校正技术恢复远角度数据高频成分，然后通过动校剩余时差校正技术恢复波形反射形态，并且通过叠加剖面对比分析质控校正方法及参数。在完成上述校正基础上，开展测井AVO正演模拟，选择稳定的含水背景时窗，分析经过子波拉伸校正和动校剩余时差校正之后的实际井旁角道集与AVO正演模型角道集含水背景AVO趋势，通过卡方统计校正使得两者具有一致的AVO背景趋势，则完成了数据相对保幅处理。

通过对比分析原始角道集与正演模型角道集AVO特征和AVO属性分布，校正之后角道集与正演模型角道集AVO特征和AVO属性分布，可见校正之后，实际道集与正演模型AVO特征和AVO属性规律一致，证明该方法有效性和实用性，能够满足实际生产中AVO分析和叠前反演对资料保幅性需求，并且在实际生产中也得到了实践的检验。

应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤或材料，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理，但对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的原理和思想的情况下，明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此，本发明由所附的权利要求书来限定。

Claims (10)

1.一种地震数据的保幅处理方法，其特征在于，所述方法包括：

角度道集转换步骤，对待处理地震数据进行角度道集转换，得到角度道集数据；

AVO背景趋势校正步骤，根据所述角度道集数据，利用预设AVO模型得到正演数据，判断所述正演数据与所述角度道集数据的AVO背景趋势是否一致，如果不一致，则对所述角度道集数据进行校正，直至所述角度道集数据与正演数据的AVO背景趋势保持一致，从而得到相对保幅的地震数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法在所述角度道集转换步骤中，在对所述待处理地震数据进行角度道集转换前，还对所述待处理地震数据进行超道集处理。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述待处理地震数据为经过动校正处理的地震数据。

4.如权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法在所述角度道集转换步骤中，还对所述待处理地震数据进行道集拉平处理。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述待处理地震数据进行道集拉平处理的步骤包括：

在入射角方向对所述待处理地震数据中的各个地震反射事件进行追踪，确定每个事件随入射角变化的时移量；

根据所得到的时移量对所述待处理地震数据数据进行拉平处理。

6.如权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

子波动校拉伸校正步骤，根据未拉伸的子波数据以及拉伸后的子波数据，对所述角度道集数据在频率域进行子波动校拉伸校正处理。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据如下表达式对所述角度道集数据在频率域进行子波动校拉伸校正处理：

$\stackrel{\‾}{D_{\mathrm{\β}}\left(f\right)}=D_{\mathrm{\β}}\left(f\right)\frac{W_o\left(f\right)}{W_{\mathrm{\β}}\left(f\right)}$

其中，表示拉伸子波校正量，D_β(f)表示入射角为β时子波拉伸量，W_o(f)表示入射角为0时频率域子波，W_β(f)表示入射角为β时频率域子波，f表示频率。

8.如权利要求1～7中任一项所述的方法，其特征在于，根据如下表达式确定所述角度道集的入射角：

$sin\mathrm{\θ}=\frac{{\mathrm{xV}}_{INT}}{{\mathrm{tV}}_{RMS}^2}$

其中，θ表示入射角，x表示偏移距，V_INT表示层速度，t表示总的旅行时间，V_RMS表示均方根速度。

9.如权利要求1～8中任一项所述的方法，其特征在于，判断所述正演数据与所述角度道集数据的AVO背景趋势是否一致时所采用的含水背景包括目的层上覆的大套稳定泥岩。

10.如权利要求1～9中任一项所述的方法，其特征在于，在所述AVO背景趋势校正步骤中，如果AVO背景趋势不一致，则对所述角度道集数据进行卡方统计校正，以使得所述道集数据数据与正演数据具有一致的AVO背景趋势。