CN107390270B

CN107390270B - 一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法

Info

Publication number: CN107390270B
Application number: CN201710571614.9A
Authority: CN
Inventors: 高静怀; 周清保; 张金淼; 翁斌; 姜秀娣
Original assignee: Xian Jiaotong University
Current assignee: Xian Jiaotong University
Priority date: 2017-07-13
Filing date: 2017-07-13
Publication date: 2019-02-05
Anticipated expiration: 2037-07-13
Also published as: CN107390270A

Abstract

本发明公开了一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法。首先，利用弹性波方程对波场进行延拓，充分考虑波场的矢量特征以及转换波信息；然后，从逆时偏移中提取角道集；再后，基于生成的角道集进行AVA分析，实现烃类异常检测。与传统的基于Kirchhoff或单程波偏移方法得到的偏移距道集相比，本发明生成的角道集没有任何运动学和动力学假象，受多路径干扰小，信噪比高，可真实反映地下介质的AVA属性，显著优于传统的偏移距道集，可为AVA分析及叠前弹性参数反演提供必要的高质量、高保真度叠前角度域数据体，有助于提高含油气性检测、储层刻画和流体识别的准确度和精度。

Description

一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法

技术领域

本发明属于地球物理勘探领域，涉及一种叠前地震记录AVA分析方法，特别涉及一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的叠前地震记录AVA分析方法。

背景技术

地震资料振幅解释与反演经过多年发展，已经从精确的构造解释到“亮点”识别，再到利用AVO直接进行碳氢检测。所谓“亮点”，是指地震剖面上由于地下油气藏的存在所引起的地震反射波振幅相对增强的“点”。地下地层界面的反射系数对反射波振幅有直接的影响，其大小取决于界面两侧的波阻抗差，即取决于界面两侧的速度和密度，而速度和密度与岩石的孔隙度及孔隙中流体性质有着密切的关系。

亮点资料处理是地震资料处理中重要的分支之一，其主要目的是使得反射波的振幅尽可能接近于反射界面的反射系数之比，或至少使反射波振幅确定性地反映反射界面的反射系数，即得到相对保幅的剖面。此外，反射波振幅异常是指示油气藏存在的重要标志，但并非唯一标志。综合考虑各种异常，才能较为可靠地确定油气藏的空间位置与分布，提高解释的成功率。

AVO/AVA技术是继亮点技术之后又一项利用振幅信息来研究岩性、检测油气的地震勘探技术。经过多年发展和实践，该技术在寻找非背斜油气藏方面取得了较好的效果。在地震勘探中，共中心点道集(CMP)记录内的偏移距经过必要的转换可以等价地用入射角表示，因此AVO和AVA是等价的概念。所谓AVO技术，是利用共中心点道集或共反射点(CRP)资料分析反射波振幅随偏移距(或入射角)的变化规律，估算界面两侧的弹性参数，进一步推断储层的岩性以及含油气性的一种资料处理和分析技术。该技术直接利用偏移距道集或角道集进行处理和分析，充分利用了多次覆盖得到的原始地震信息，对岩性和含油气性的解释比亮点技术更为可靠，是解释烃类异常的重要工具，已广泛应用于声学、弹性介质以及粘弹性介质中烃类饱和储层预测。

然而，AVO/AVA分析需要高质量、高保真度和大角度的角道集数据。常规的AVO分析大多是基于Kirchhoff偏移或单程波偏移生成偏移距域共成像点道集(ODCIGs)，然后利用射线追踪或射线参数逼近法将偏移距道集转换为角道集。当地下介质结构复杂时，基于Kirchhoff或单程波偏移生成的ODCIGs易受到波传播多路径的影响，偏移假象严重，特别是对大偏移距道集。因此，基于该类方法生成的角道集数据角度分辨率低、AVA相对保幅性差，特别是大角度道集，为后续AVA分析与反演带来不确定性。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的叠前地震记录AVA分析方法。首先，利用弹性波方程对波场进行延拓，充分考虑波场的矢量特征以及丰富的转换波信息；然后，从逆时偏移中基于平面波分解法提取AVA幅度保持的角道集；然后，基于提取的保幅角道集进行AVA分析，实现振幅解释和烃类异常检测。与传统的基于基于Kirchhoff或单程波偏移方法首先得到的ODCIGs进而转成角道集方法相比，本发明方法提取角道集没有任何运动学和动力学假象，具有较高的信噪比，减少了由地震波在复杂介质多路径传播带来的偏移假象干扰和AVA不保幅问题，从而大大提高了AVA分析精度与可靠性。

本发明的目的是通过以下技术方案来解决的：

该种基于弹性波逆时偏移ADCIGs的叠前地震记录AVA分析方法，包括以下步骤：

1)采集原始共炮点地震记录，然后对采集到的地震资料做预处理，包括切除直达波，去除折射波、鬼波或地滚波，称处理后得到共炮地震记录为偏移炮集记录，记为Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)，其中x_R表示检波器坐标，x_S表示震源坐标，t表示时间，Q_x为位移水平分量，Q_z为位移垂直分量；

2)基于速度分析构建纵波偏移速度V_p(x)和横波偏移速度V_s(x)，其中x＝(x,z)为空间坐标，不考虑密度，设密度ρ≡1；

3)对偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)进行频谱分析，构建宽频带的偏移子波函数w(t)；

4)以偏移子波w(t)作为弹性波方程的震源项进行正向波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到正传P波波场p_F(x；t)数据体；

5)以偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)作为弹性波方程的边界条件进行逆时波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到反传P波波场p_B(x；t)数据体；

6)对震源波场p_F(x；t)和接收波场p_B(x；t)分别做三维傅里叶变换，得到频率-波数域震源波场和接收波场

7)计算震源波场和接收波场之间的夹角θ，然后在频率-波数域应用互相关成像条件，得到波数域角度域共成像点道集R(k；θ)；

8)对波数域角道集R(k；θ)进行二维逆傅里叶变换，得到空间域角道集R(x；θ)；

9)利用纵波偏移速度V_p(x)，将深度域角道集R(x；θ)转换到时间域R(x,t；θ)；

10)利用Aki-Richards三项公式对R(x,t；θ)进行AVA分析，分别提取截距、梯度和曲率属性，然后生成截距-梯度乘积属性、比例化泊松比变化属性、比例化密度变化属性；

11)利用截距与梯度属性数据体进行AVA交汇分析，得到解释后地震剖面。

进一步，上述步骤4)中，以偏移子波w(t)作为震源项进行正向波场延拓所用的弹性波方程如下所示

式中，λ和μ分别为拉梅常数，与速度、密度之间关系为由于假设密度恒定为1，故u_x和u_z分别为位移x分量和z分量；σ_xx、σ_xz和σ_zz分别为应力分量，对位移矢量u(x；t)＝(u_x(x；t),u_z(x；t))^T求取散度可得纯P波波场

上述步骤5)中，以偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)作为边界条件进行逆时波场延拓所用的弹性波方程如下

对位移矢量u(x；t)＝(u_x(x；t),u_z(x；t))^T求取散度获得纯P波波场，即

上述步骤7)中，两个波场和之间的夹角θ可由下式计算得出

式中，k_F和k_B分别为和的波数矢量。然后在频率-波数域应用如下所示互相关成像条件

式中，δ为狄拉克函数，ω为频率，k为波数矢量，R(k；θ)为波数域角道集。

上述步骤8)中，波数域角道集R(k；θ)的二维逆傅里叶变换公式为

式中，R(x；θ)为空间域角道集。

上述步骤10)中，Aki-Richards三项公式表达式如下所示

R(θ)＝A+B sin²θ+C tan²θsin²θ

式中，θ为反射角，A、B和C分别为截距、梯度和曲率。

本发明具有以下有益效果：

本发明提出一种基于弹性波逆时偏移角道集的叠前地震记录AVA分析方法。首先，利用弹性波方程对波场进行延拓，充分考虑波场的矢量特征以及丰富的转换波信息；然后，从逆时偏移中基于平面波分解法提取角道集；然后，基于提出的角道集进行AVA分析，实现振幅解释和烃类异常检测。与传统的基于基于Kirchhoff或单程波偏移方法得到的ODCIGs相比，基于弹性波逆时偏移生成的角道集没有任何运动学和动力学假象，受多路径干扰小，具有较高的信噪比，可真正反映地下介质的AVA属性，显著优于传统的ODCIGs。因此，ADCIGs可为AVO/AVA分析以及叠前弹性参数反演提供必要的高质量、高保真度叠前角度域数据体，有助于提高含油气性检测、储层刻画和流体识别的准确度和精度。

附图说明

图1是本发明流程示意图；

图2是弹性介质中波传播示意图；

图3是波数-频率域计算波传播方向示意图。

图4是Marmousi模型的P波速度、S波速度和密度。

(a)纵波速度图；(b)横波速度图；(c)密度图；

图5是偏移P波速度和偏移S波速度模型。

(a)纵波偏移速度图；(b)横波偏移速度图；

图6是炮点位于3.0km处接收的位移x分量和z分量共炮地震记录。

(a)位移x分量图；(b)位移z分量图；

图7是CDP 600处提取的角道集与AVA分析结果图。

图8是基于Aki-Richards三项公式提取的截距与梯度乘积属性、比例化泊松比变化属性和比例化密度变化属性剖面。

(a)乘积属性图；(b)比例化泊松变化属性图；(c)比例化密度变化属性图；

图9是截距与梯度属性体交汇分析解释后的地震剖面。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

AVA分析的目的是利用反射地震振幅信息来研究地层岩性、检测并解释烃类异常的地震勘探技术。本发明采用一种新的叠前地震记录AVA分析流程与方法。首先，基于弹性波逆时偏移，利用波场分解算法提取相对保持AVA振幅属性的深度域ADCIGs，然后利用偏移速度将其转换到时间域；然后，利用Aki-Richards三项公式提取截距、梯度和曲率属性，同时生成衍生属性，包括截距-梯度乘积属性、比例化泊松比变化属性、比例化密度变化属性；最后，对截距与梯度属性数据体进行交汇分析，解释烃类异常。

本发明的物质基础是通过野外高分辨率地震采集设备采集到的大量共炮地震数据。本发明的基于弹性波逆时偏移ADCIGs的叠前地震记录AVA分析框架如图1所示，具体步骤分别为：

1)采集原始共炮点地震记录，然后对采集到的地震资料做预处理，包括切除直达波，去除折射波、鬼波或地滚波，称处理后得到地震记录为偏移炮集记录，记为Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)，其中x_R表示检波器坐标，x_S表示震源坐标，t表示时间，Q_x为位移水平分量，Q_z为位移垂直分量，设最大记录时间为T_max。

2)基于速度分析构建纵波偏移速度V_p(x)和横波偏移速度V_s(x)，其中x＝(x,z)为空间坐标，设定密度恒为常数。

3)对偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)进行频谱分析，构建宽频带的偏移子波函数w(t)。

对共炮地震记录逐道沿时间方向做一维傅里叶变换，计算多道平均振幅谱，确定地震记录的有效频带范围为[ω₁,ω₂]，然后设计通带为[ω₁,ω₂]的滤波器，并通过逆傅里叶变换到时间域，得到的时间序列作为偏移子波w(t)。

4)以偏移子波w(t)作为弹性波方程的震源项进行正向波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到正传P波波场p_F(x；t)数据体。

震源波场从0时刻到最大时刻T_max进行正向延拓所用的弹性波方程如下所示

式中，λ和μ分别为拉梅常数，假定密度恒为1，则拉梅常数与纵横波速度之间的关系为u_x和u_z分别为位移x分量和z分量；σ_xx、σ_xz和σ_zz分别为应力分量。对位移矢量u(x；t)＝(u_x(x；t)，u_z(x；t))^T求取散度可得纯P波波场

5)以偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)作为弹性波方程的边界条件进行逆时波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到反传P波波场p_B(x；t)数据体。

接收炮集T_max时刻到0时刻进行逆时延拓所用的弹性波方程如下所示

对位移矢量u(x；t)＝(u_x(x；t),u_z(x；t))^T求取散度可得纯P波波场，即

6)对震源波场数据体p_F(x；t)和接收波场数据体p_B(x；t)分别做三维傅里叶变换，得到频率-波数域震源波场和接收波场首先对p_F(x；t)和p_B(x；t)沿时间方向逐道做一维傅里叶变换到空间-频率域

式中，ω为频率，和分别为频域震源波场和接收波场，然后对和分别对空间做二维傅里叶变换

式中，k_F和k_B分别为正传波场和反传波场的波数向量，和分别为频率-波数域震源波场和接收波场。

7)计算震源波场和接收波场之间的夹角θ，然后在频率-波数域应用互相关成像条件，得到波数域角度域共成像点道集R(k；θ)，如图3所示。

两个频率-波数域波场和之间的夹角θ可由波数矢量计算得出

然后在频率-波数域应用互相关成像条件

8)对波数域角道集R(k；θ)进行二维逆傅里叶变换，得到空间域角道集，即

式中，R(x；θ)为空间域角道集数据体。

9)利用纵波偏移速度V_p(x)，选定最大时间和时间采样间隔，将深度域角道集R(x；θ)转换到时间域R(x,t；θ)。

10)利用Aki-Richards三项公式对R(x,t；θ)进行AVA分析，分别提取截距和梯度乘积属性、比例化泊松比变化属性、比例化密度变化属性。

考虑单反射界面弹性介质，如图2所示，上下层介质的纵波速度分别为V_P1和V_P2，横波速度分别为V_S1和V_S2，密度分别为ρ₁和ρ₂。对入射角为θ₁的入射P波，遇到界面将会产生反射P波、反射SV波、透射P波、透射SV波，与法线的夹角分别为θ₁、θ₂、φ₁和φ₂。Wiggins推导出一种更直观的反射系数与上下界面弹性参数之间的关系式，即Aki-Richards三项公式

R(θ)＝A+B sin²θ+C tan²θsin²θ

式中，θ为反射角，A、B和C的具体表达式为

A、B和C常被称之为截距属性、梯度属性和曲率属性。在AVA属性分析中，由上述三种属性数据体衍生的AVA属性被经常使用，包括乘积属性(A*B)，比例化的泊松比变化属性(A+B)，比例化横波反射系数(A-B)等。

11)利用截距与梯度属性数据体进行AVA交汇分析，得到解释后地震剖面。截距与梯度属性交汇图基于Rutherford-Williams分类模型和泥岩线，在交汇图上对含油气砂岩与含水砂岩进行分离，然后投影到叠后地震剖面，实现对含油气异常区的解释。

数值仿真结果

本节利用弹性波RTM中提取的PP波ADCIGs数据体，进行AVA分析，检测含油气异常区。图4给出了纵波速度、横波速度和密度模型。模型的横向宽度和深度分别为7.5km和2.5km，网格间距均为5.0m，网格大小为1501*501。震源从模型左侧50.0m处开始，炮间距75.0m，共100炮覆盖。采用双边接收观测系统，横向每个网格均布置检波器，共1501个。震源和检波器的深度均为10.0m。震源选用主频为45Hz的Ricker子波。ADCIGs的角度范围为0～60°，角度采样间隔2°。在P波速度模型中，存在两个较为显著的低速异常体；在密度模型中，存在多个低密度区域，如图中箭头所指示区域。图4给出了纵波偏移速度和横波偏移速度模型。图5给出了炮点位于3.0km处接收到的位移x分量和z分量共炮地震记录。

首先利用平面波分解法从弹性波逆时偏移中提取深度域PP波ADCIGs，再利用偏移纵波速度将深度域ADCIGs数据体转换到时间域。图6为CDP 600处提取的角道集与AVA分析结果图，可见AVA显著，与测井资料匹配程度高。然后利用Aki-Richards三项式分别提取梯度属性数据体A，截距属性数据体B和曲率属性数据体C。最后，利用上述属性数据体生成AVA衍生属性，包括截距和梯度乘积属性(A*B)、比例化泊松比变化属性(A+B)、和比例化密度变化属性(A-C)，如图8所示。在A*B属性中，可清楚看到异常体顶部和底部出现强反射；在A+B属性中，异常体顶部对应负变化，底部对应正变化；在A-C属性中，异常体顶部对应负变化，底部对应正变化。这些特征均符合第三类AVA异常的特点，并与实际模型参数一致。

进一步，利用截距与梯度属性数据体进行AVA交汇分析，解释结果如图9所示。白色区域截距和梯度均为负，且振幅较大，解释为气砂顶部；黑色区域截距和梯度均为正，且振幅较大，解释为气砂底部。含油气砂顶部和底部分别被清晰地指示出来。

Claims

1.基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

4)以偏移子波w(t)作为弹性波方程的震源项进行正向波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到震源波场p_F(x；t)数据体；

5)以偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)作为弹性波方程的边界条件进行逆时波场延拓，并对t时刻的位移矢量求取散度，得到接收波场p_B(x；t)数据体；

8)对波数域角道集R(k；θ)进行二维逆傅里叶变换，得到深度域角道集R(x；θ)；

11)利用截距与梯度属性数据体进行AVA分析，得到解释后地震剖面。

2.根据权利要求1所述的基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法，其特征在于，上述步骤4)中，以偏移子波w(t)作为震源项进行正向波场延拓所用的弹性波方程如下所示：

3.根据权利要求1所述的基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法，其特征在于，上述步骤5)中，以偏移炮集记录Q_x(x_R,x_S；t)和Q_z(x_R,x_S；t)作为边界条件进行逆时波场延拓所用的弹性波方程如下

式中，λ和μ分别为拉梅常数，与速度、密度之间关系为由于假设密度恒定为1，故u_x和u_z分别为位移x分量和z分量；σ_xx、σ_xz和σ_zz分别为应力分量，对位移矢量u(x；t)＝(u_x(x；t),u_z(x；t))^T求取散度获得纯P波波场，即

4.根据权利要求1所述的基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法，其特征在于，上述步骤7)中，两个波场和之间的夹角θ可由下式计算得出

式中，k_F和k_B分别为和的波数矢量，然后在频率-波数域应用如下所示互相关成像条件

5.根据权利要求1所述的基于弹性波逆时偏移ADCIGs的AVA分析方法，其特征在于，上述步骤8)中，波数域角道集R(k；θ)的二维逆傅里叶变换公式为

式中，R(x；θ)为深度域角道集；

上述步骤10)中，Aki-Richards三项公式表达式如下所示

R(θ)＝A+Bsin²θ+Ctan²θsin²θ

式中，θ为反射角，A、B和C分别为截距、梯度和曲率。