CN110989032A - 一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，属于石油地球物理勘探领域。包括以下步骤：网格化布格重力异常；目标层向上解析延拓处理，求取目标层区域背景重力异常及目标层剩余重力异常；目标层重力水平总梯度处理，初步提取断裂信息；目标层倾斜角加强处理，最终目标层断裂信息提取；构造背景恢复；目标层断裂追踪解释。本发明实现了重力断裂信息的倾斜角加强处理，较仅进行重力水平总梯度处理来识别断裂可靠性更高，且刻画的断裂更加丰富。

Description

一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法

技术领域

本发明涉石油勘探中地球物理资料的处理及地质综合解释技术领域，具体涉及一种利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法。

背景技术

在油气勘探中，重力数据主要用于区域构造、局部构造描述及断裂预测等，尤其是在新区勘探中，地震资料尚不能全面部署的情况下，重力资料可以快速地进行构造单元划分和前景预测。实际测量获得的布格重力异常数据是地下所有地质体之间的密度差异变化所引起的响应。在重力异常图上，断裂一般表现为等值线密集梯度带、等值线的同向扭曲及不同特征重力场区的分界等特征，其中等值线密集梯度带最为常见，布格重力异常的密集梯度带则是地层台阶（断裂）、岩性接触带的主要响应特征。断裂活动控制着断裂两侧的构造变化，破坏了原来地层的连续性，在同一深度上，形成了横向上的地层密度差异变化，从而产生重力异常梯度变化带，等值线近乎平行密集排列，呈线性延续或线性断续延伸。等值线愈密，反映断裂的断距及陡倾度越大。在实际应用中，直接应用布格重力异常确定断层的位置存在一定的不准确性，为了能较准确的确定断裂的平面分布位置，需对重力异常进行特殊处理，以提高重磁异常对断裂的分辨能力，进一步凸出断裂位置、延展方向、组合特征，甚至以及发现次一级的小规模断裂。其中，针对布格重力异常，水平总梯度处理是其中一种重要技术方法。

水平总梯度方法是通过求取其梯度变化的极大值来追踪断裂痕迹。一般情况下，当重力异常梯级带等值线分布较密的时候，断裂识别效果较好，但是当重力异常梯级带等值线分布较稀疏，即重力异常梯级带宽度范围较大时，就不易确定断裂的准确位置。当断层顶部埋深较大，以及深大断裂伴生的次级断裂，这时重力异常水平总梯度的极大值位置就会与断裂位置产生偏差，尤其是在小比例尺的图件上，甚至无法识别。为此，本文在实际的应用中引入倾斜角方法，对水平总梯度异常进行聚焦处理；作为一种新的方法，倾斜角处理在重力应用中的文献并不多，多体现在加强地质体边界的刻画，尚未发现用于重力对断裂的识别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法；该方法针对一些埋深较大的深大断裂，以及中等埋深的次一级断裂，在水平总梯度基础上，开展倾斜角方法处理，增强了重力水平总梯度异常中的断裂弱信息，使得断裂在平面上的走向和延伸规模更易刻画、描述。

为了达成上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其步骤包括：

（1）网格化布格重力异常；

（2）目标层向上解析延拓处理，求取目标层区域背景重力异常及目标层剩余重力异常；

（3）目标层重力水平总梯度处理，初步提取断裂信息；

（4）目标层倾斜角加强处理，最终目标层断裂信息提取；

（5）构造背景恢复；

（6）依据倾斜角提取断裂信息，进行目标层断裂追踪解释。

进一步，所述步骤（1）具体包括：

①原始重力数据整理分析，剔除“奇异点”数据；

②以0.5倍于实测点距的网格大小，对布格重力异常数据进行网格化处理。

进一步，所述步骤（2）具体包括：

①根据目标层埋深选取延拓高度，进行向上解析延拓处理，获得的重力异常作为背景重力异常，用于步骤（5）；

②用网格化的布格重力异常减去背景重力异常，获得目标层的剩余重力异常；

进一步，所述步骤（3）具体包括：

①针对步骤（2）中的剩余重力异常，进行高频处理，剔除掉干扰信息，作为水平总梯度处理的原始数据；

②进行水平总梯度处理，处理的数据作为倾斜角处理的原始数据；

进一步，所述步骤（4）具体包括：

①针对步骤（3）求取的水平总梯度重力异常进行倾斜角加强处理；

②对第一次倾斜角处理后的重力异常进行高频滤波处理，剔除干扰信息；

③重复进行倾斜角处理2-3次，每次倾斜角处理之前必须进行高频滤波处理。

进一步，所述步骤（5）具体包括：

针对步骤（4）求取的倾斜角重力异常进行变比例处理之后的数据，与步骤（2）得到的背景重力异常进行求和处理。

进一步，所述步骤（6）具体包括：

依据步骤（4），步骤（5）所得倾斜角断裂信息，结合区域地质规律，辅以其它物探成果，如电法，追踪刻画断裂，并成图。

附图说明

图1为本发明一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法的流程框图；

图2为本发明的一具体实施例中某地区布格重力异常图；

图3为本发明的一具体实施例中某地区剩余重力异常图；

图4为为本发明的一具体实施例中某地区水平总梯度异常断裂预测图；

图5为本发明的一具体实施例中某地区倾斜角增强处理后的断裂信息重力异常及断裂预测图；

图6为本发明的一具体实施例中恢复构造背景后的断裂信息重力异常及断裂预测图；

图7为本发明的一具体实施例中电法剖面电阻率反演成果图。

具体实施方式

下面将结合具体的实施方案对本发明进行进一步的解释，有关本发明的详细说明及技术内容，配合附图说明如下，然而附图仅提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。

如图1所示，一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法包括下列步骤：

（1）网格化布格重力异常，具体步骤是：

步骤1：原始重力数据整理分析，提出“奇异点”数据；

步骤2：以0.5倍于实测点距的网格大小，对布格重力异常数据进行网格化处理。

（2）目标层向上解析延拓处理，求取目标层区域背景重力异常及目标层剩余重力异常，具体步骤是：

步骤1：根据目标层埋深选取延拓高度，进行向上解析延拓处理，获得的重力异常作为背景重力异常，用于步骤（5）；

步骤2：用网格化的布格重力异常减去背景重力异常，获得目标层的剩余重力异常；

（3）目标层重力水平总梯度处理，具体步骤是：

步骤1：针对步骤（2）中的剩余重力异常，进行高频处理，剔除掉干扰信息，作为水平总梯度处理的原始数据；

步骤2：进行水平总梯度处理，处理的数据作为倾斜角处理的原始数据。

（4）目标层倾斜角加强处理，具体步骤是：

步骤1：针对步骤（3）求取的水平总梯度重力异常进行倾斜角加强处理；

步骤2：对第一次倾斜角处理后的重力异常进行高频滤波处理，剔除干扰信息；

步骤3：重复进行倾斜角处理2-3次，每次倾斜角处理之前必须进行高频滤波处理。

（5）构造背景恢复，其具体步骤是：

步骤1：针对步骤（4）求取的倾斜角重力异常进行变比例处理之后的数据；

步骤2：倾斜角重力异常进行变比例处理之后的数据与步骤（2）得到的背景重力异常进行求和处理。

（6）依据倾斜角提取断裂信息，结合区域地质规律，进行目标层断裂追踪解释。

图2为某地区网格化布格重力异常图，主要包含以下步骤：

步骤1：整理分析野外测量的重力物理点数据，剔除“奇异点”；

步骤2：以0.5倍于实测点距的网格大小，对布格重力异常数据进行网格化处理，并成图。

图3为某地区目标层剩余异常图，主要包含以下步骤：

步骤1：根据目标层埋深选取延拓高度，进行向上解析延拓处理，获得的重力异常作为背景重力异常；

步骤2：用网格化的布格重力异常减去背景重力异常，获得目标层的剩余重力异常，作为求取水平总梯度重力异常的原始数据，并成图。

图4为某地区水平总梯度重力异常图，主要包含以下步骤：

步骤1：针对步骤（2）中的剩余重力异常，进行高频处理，剔除掉干扰信息，作为水平总梯度处理的原始数据；

步骤2：进行水平总梯度处理，处理的数据作为倾斜角处理的原始数据，并成图。

水平总梯度重力异常图中包含着不同级别断裂的全部信息，剩余异常中等值线密集程度较高的深大断裂（埋深浅）得到了很好体现，但小级别断层，以及埋深较大的深大断裂，断裂特征同样不明显。

图5为某地区倾斜角增强后水平总梯度重力异常图，主要包含以下步骤：

步骤1：针对步骤（3）求取的水平总梯度重力异常进行倾斜角加强处理；

步骤2：对第一次倾斜角处理后的重力异常进行高频滤波处理，剔除干扰信息；

步骤3：重复进行倾斜角处理2-3次，每次倾斜角处理之前必须进行高频滤波处理，并最终成图。

在进行倾斜角处理的过程中，需要进行经验性的判别应用，主要是倾斜角处理次数，以及异常滤波程度大小的选择；选择了合理的回返次数，不仅可以保留追踪大级别断裂异常的连贯性，而且能够尽可能多的反映次级断裂。另外，每次的倾斜角处理不仅加强了需求的断裂信息，同时测点上的干扰因素也得到了放大，如果不通过滤波进行压制，进一步的倾斜角处理就会产生“震荡效应”。因此，倾斜角每次处理之前，还需要进行高频异常处理，而滤波程度的选择非常重要，滤波强度过大，将会损失有用的断裂信息。一般情况下，倾斜角处理的次数2-3次即可，而每次的高频异常处理，选择离散网格大小的3倍，进行低通滤波。

图6为某地区恢复构造背景后的倾斜角增强水平总梯度重力异常图。对倾斜角处理后的水平总梯度异常进行变比例处理，通过变比例处理后的测点值，在对应测点上要略大于背景重力异常，然后，以对应的背景重力异常作为构造背景，两者叠加，并成图。

图7为某地区某电磁测线处理后的断裂解释图。电磁剖面处理成果显示，在高阻背景下，横向与纵向上呈现高阻、低阻间互团装不连续的组合特征，断裂逆冲性质明显，其中南部为中高角度逆冲断层，往西北方向陡倾度变缓，为大型逆掩断层，电磁成果与该方法预测的断裂非常吻合。

某地区实例应用显示，单一水平总梯度方法追踪断裂，当重力异常梯级带等值线分布较密的时候，断裂识别效果较好，但是当重力异常梯级带等值线分布较稀疏，即重力异常梯级带宽度范围较大时，就不易确定断裂的准确位置。实例图4显示，近能刻画4条断裂。

实例图5、图6显示，进行倾斜角边界加强处理得到的水平总梯度重力异常，使较小规模的断裂或是埋深较大的深大断裂信息同时得到了比较清楚的显示。依倾斜角处理处理后的水平总梯度异常，共追踪刻画了5条一级断裂，6条次级断裂，新断裂体系的刻画，对该区复杂的地层叠置关系有了进一步认识，同时丰富了构造样式，完善了构造解释方案。实例应用效果证明了本方法的优越性。

本领域技术人员应该理解的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术 方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明， 但本领域的技术人员可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者 对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使 相应技术方案的本质脱离本发明权利要求书的范围。

Claims (7)

1.一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，包括下列步骤：

（1）网格化布格重力异常；

（2）目标层向上解析延拓处理，求取目标层区域背景重力异常及目标层剩余重力异常；

（3）目标层重力水平总梯度处理，初步提取断裂信息；

（4）目标层倾斜角加强处理，最终目标层断裂信息提取；

（5）构造背景恢复；

（6）目标层断层追踪解释。

2.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（1）进一步包括：

①原始重力数据整理分析，剔除“奇异点”数据；

②以0.5倍于实测点距的网格大小，对布格重力异常数据进行网格化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（2）进一步包括：

①根据目标层选取延拓高度，进行向上解析延拓处理，获得的重力异常作为背景重力异常，用于步骤（5）；

②用网格化的布格重力异常减去背景重力异常，获得目标层的剩余重力异常。

4.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（3）进一步包括：

①针对步骤（2）中的剩余重力异常，进行高频处理，剔除掉干扰信息，作为水平总梯度处理的原始数据；

②进行水平总梯度处理，处理的数据作为倾斜角处理的原始数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（4）进一步包括：

①针对步骤（3）求取的水平总梯度重力异常进行倾斜角加强处理；

②对第一次倾斜角处理后的重力异常进行高频滤波处理，剔除干扰信息；

③重复进行倾斜角处理2-3次，每次倾斜角处理之前必须进行高频滤波处理。

6.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（5）进一步包括：

①针对步骤（4）求取的倾斜角重力异常进行变比例处理；

②倾斜角变比例后的重力异常与步骤（2）获得的背景重力异常进行叠加处理。

7.根据权利要求1所述的一种基于倾斜角的重力水平总梯度断裂识别方法，其特征在于，所述步骤（6）依据倾斜角提取断裂信息，结合区域地质规律，进行目标层断裂追踪解释。

Images