CN116840909A - 一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种潜山内幕的联合深度域建模方法：受浅层道集覆盖次数体，无法利用反射波信息准确反演近地表速度，采用全区初至信息和井信息建立浅层高精度近地表速度模型。其次在浅层速度模型基础上采用基于数据驱动的分层反演迭代模型。最后对局部深层横向速度变化较弱的地层参考叠前时间偏移速度模型进一步优化基底深度域速度模型，为消除高信噪比和低信噪比速度差异整体再进行一次小尺度全局反演，进一步优化高频量深度域速度模型，最终形成一套完整的潜山内幕联合深度域建模方法。

Description

一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法

技术领域

本发明涉及油气地球物理地震资料处理领域，尤其涉及一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法。

背景技术

随着油气勘探开发进入到精细挖潜阶段，对于复杂潜山内幕成像要求提高，精细深度速度模型的建立成为关键。潜山内幕多为老地层，成层性差，速度特征表现为上覆地层及围岩速度有较大差异，更兼断层发育，导致激发过程中地震射线在地层及断层间发生多次反射、折射现象，射线路径极其复杂。影响因素都造成地震资料信噪比低、速度分析难度大，偏移成像困难，因此潜山内幕精细深度域速度建模是地震资料成像至关重要的一步。

针对潜山内幕复杂构造成像等特征，国内外学者提出了大量的叠前深度域速度建模方法，目前深度域速度建模方法主要包括：

井点直接差值法，主要借助探区内的丰富的井信息通过克里金差值或薄板样条插值等技术建立深度域速度模型，技术适用于地质条件稳定，构造比较平缓、速度横向变化小的区域。其次在初始速度模型基础上通过叠前深度偏移产生的CIP即共成像点道集。通过对共成像点道集进采用基于数据驱动的层析反演成像法进行速度调整，从而达到消除修正速度模型的目的，最终深度域速度模型在多次迭代、反复调整基础上建立的。

利用Dix公式将叠前时间偏移速度模型转换为深度域层速度模型，可适用于中等复杂的地质目标，但仅限于类似水平层状地层且地层间不存在速度突变，否则直接进行时深转换会产生不确定性，引起较大误差。其次在初始速度模型基础上通过深度偏移产生的共成像点道集。利用各向同性层析速度反演技术和各向异性层析速度反演技术对浅中深层一体化深度域初始速度模型进行迭代更新修正速度模型获得高精度深度域速度模型，进一步提高深度偏移的成像质量。

现有技术中，深度偏移速度建模方法主要存在两个方面的不足，一方面是通过已有井资料和层位信息用于深度域速度模型的建立，缺点是潜山内幕勘探程度低井信息少，深度域速度模型难以依靠井信息和地层信息建立准确深度域速度模型。另一方面是目前速度建模主要采用数据驱动的层析反演模式，对资料品质有一定要求。而潜山内幕高陡构造地层倾角大、资料信噪比低、深层速度存在反转问题、速度模型精度低等因素直接导致偏移成像道集品质较低，影响剩余曲率的拾取，从而导致基于数据驱动的层析反演迭代技术可靠性低，无法准确得到高精度速度模型。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法包括：

预处理收集的道集资料，获得预处理道集资料；

根据所述预处理道集资料反演建模，获得极浅层高精度速度模型；

采用所述极浅层高精度速度模型将工区内的测井信息建立浅层深度域速度模型；

采用所述浅层速度模型将工区地质和层速度信息参考，对中深层用分区域常速填充建立中层深度域速度模型，获得初始潜山内幕深度域速度模型；

融合速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型；

将所述全深度整体初始深度域速度模型进行偏移反演变换，获得高信噪比数据深度域速度模型；

对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法进行优化，获得潜山陡倾角深度域速度模型；

根据所述潜山陡倾角深度域速度模型和局部深层成像差的位置，获得深度域层速度模型；

将所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，获得完整潜山内幕联合深度域速度模型。

可选的，所述根据所述预处理道集资料反演建模，获得极浅层高精度速度模型具体包括：

根据所述预处理道集资料，获取全区初至信息；

根据所述全区初至信息建立初始速度模型；

计算初至旅行时和正演旅行时的差异；

根据所述差异更新所述初始速度模型；

根据所述初始速度模型和射线密度迭代反演获得极浅层高精度速度模型。

可选的，所述采用所述极浅层高精度速度模型将工区内的测井信息建立浅层深度域速度模型具体包括：

获取工区内的测井信息；

采用所述极浅层高精度速度模型将所述测井信息转化成速度曲线；

将所述速度曲线采用克里金差值建立浅层深度域速度模型。

可选的，所述融合速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型具体包括：

将所述极浅层高精度速度模型、所述浅层深度域速度模型和所述中层深度域速度模型融合，获得融合模型；

将所述融合模型层间速度差异通过横纵向小平滑消除速度异常值，优化深度域速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型。

可选的，所述将所述全深度整体初始深度域速度模型进行偏移反演变换，获得高信噪比数据深度域速度模型具体包括：

将所述全深度整体初始深度域速度模型进行大尺度网格深度偏移；

拾取偏移后深度域道集剩余曲率，结合所述全深度整体初始深度域速度模型进行倾角场约束，利用走时分层反演更新速度模型；

获得高信噪比数据深度域速度模型。

可选的，所述对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法进行优化，获得潜山陡倾角深度域速度模型具体包括：

对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法；

结合地质层位及层速度信息优化潜山陡倾角深度域速度模型，获得潜山陡倾角深度域速度模型。

可选的，所述根据所述潜山陡倾角深度域速度模型和局部深层成像差的位置，获得深度域层速度模型具体包括：

确定潜山内幕陡倾角地层速度模型准确的基础上，针对局部深层成像差的位置，通过参考叠前时间偏移方法修改时间域速度模型，获得优化后时间域速度模型；

通过DIX公式转换到深度域层速度模型，进行叠前深度偏移后道集和叠加检查，判断是否符合道集校平和叠加成像改善，如果满足，层速度模型建立准确，如果不满足，继续修改时间域速度模型转到深度域层速度模型。

可选的，所述将所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，获得完整潜山内幕联合深度域速度模型具体包括：

将建立完成的所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，进一步优化层间局部高频量深度域层速度，获得优化深度域速度模型；

并利用钻井深度对优化深度域速度模型进行局部微调，最终得到完整潜山内幕联合深度域速度模型。

本发明提供的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法包括：预处理收集的道集资料，获得预处理道集资料；根据所述预处理道集资料反演建模，获得极浅层高精度速度模型；采用所述极浅层高精度速度模型将工区内的测井信息建立浅层深度域速度模型；采用所述浅层速度模型将工区地质和层速度信息参考，对中深层用分区域常速填充建立中层深度域速度模型，获得初始潜山内幕深度域速度模型；融合速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型；将所述全深度整体初始深度域速度模型进行偏移反演变换，获得高信噪比数据深度域速度模型；对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法进行优化，获得潜山陡倾角深度域速度模型；根据所述潜山陡倾角深度域速度模型和局部深层成像差的位置，获得深度域层速度模型；将所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，获得完整潜山内幕联合深度域速度模型。通过全局层析反演后，最终叠前深度偏移剖面与深度域速度模型构造趋势吻合较好。形成一套完整的潜山内幕联合深度域建模方法。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的极浅层高精度深度域速度模型；

图3为浅层多井联合深度域速度模型；

图4为融合优化后深度域速度模型；

图5为叠前深度偏移叠加；

图6为倾角时差动校正后速度谱；

图7为优化后的深度域速度模型；

图8为最终叠前深度偏移剖面(左)与深度域速度模型(右)。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明的说明书实施例和权利要求书及附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元。

下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明提出了一种潜山内幕的联合深度域建模方法：

首先，受浅层道集覆盖次数体，无法利用反射波信息准确反演近地表速度，采用全区初至信息和井信息建立浅层高精度近地表速度模型。

其次在浅层速度模型基础上采用基于数据驱动的分层反演迭代模型。高信噪比资料通过反演迭代获得较准确深度域速度模型，低信噪比潜山内幕陡倾角资料通过倾角时差动校正方法增强陡倾角资料信噪比，同时结合层速度和地质信息优化潜山陡倾角深度域速度模型。

最后对局部深层横向速度变化较弱的地层参考叠前时间偏移速度模型进一步优化基底深度域速度模型，为消除高信噪比和低信噪比速度差异整体再进行一次小尺度全局反演，进一步优化高频量深度域速度模型，最终形成一套完整的潜山内幕联合深度域建模方法。

如图1所示，本发明是一种潜山内幕联合深度域建模方法。处理流程包括以下步骤：

第一步：导入预处理后的道集资料，利用全区初至信息建立初始速度模型，通过初至旅行时和正演旅行时差异更新速度模型,依据速度模型和射线密度迭代反演得到极浅层高精度速度模型，如图2所示。

第二步：在极浅层高精度速度模型基础上，利用工区内测井信息转成速度曲线后，将离散的速度曲线通过克里金差值插值建立浅层速度模型，如图3所示。

第三步：在浅层深度域速度模型基础上，结合工区地质和层速度信息参考，对中深层用分区域常速填充建立深度域速度模型，最终得到初始潜山内幕深度域速度模型。

第四步：融合后的速度模型包括初至反演的极浅层速度、连井信息建立的建立的浅层速度、常速填充的中深层速度模型，三者融合建立全深度整体初始深度域速度模型。融合后的模型层间速度差异通过横纵向小平滑消除速度异常值，进一步优化深度域速度模型，如图4所示。

第五步：优化后的速度模型首先进行大尺度网格深度偏移，通过拾取偏移后深度域道集剩余曲率，结合速度模型进行倾角场约束，利用走时分层反演更新速度模型。针对高信噪比资料通过数据驱动的层析反演模式迭代2-3次后偏移成像改善，如图5所示，高信噪比数据深度域速度模型更新准确。

第六步：针对高信噪比数据反演后的速度模型基础上，对低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法，提高潜山内幕陡倾角地层信噪比的同时获取陡倾角地层准确的速度谱信息，如图6所示，同时结合地质层位及层速度信息优化潜山陡倾角深度域速度模型。

第七步：确定潜山内幕陡倾角地层速度模型准确的基础上，针对局部深层成像差的位置，通过参考叠前时间偏移方法修改时间域速度模型，优化后的时间域速度模型通过DIX公式转换到深度域层速度模型，进行叠前深度偏移后道集和叠加检查，判断是否符合道集校平和叠加成像改善，如果满足，层速度模型建立准确，如果不满足，继续修改时间域速度模型转到深度域层速度模型，如图7所示。

第八步：将建立完成的深度域速度模型进行小尺度全局反演，进一步优化层间局部高频量深度域层速度，并利用钻井深度对速度模型进行局部微调，最终得到完整的潜山内幕联合深度域速度模型，通过全局层析反演后，最终叠前深度偏移剖面与深度域速度模型构造趋势吻合较好，如图8所示。

有益效果：

1、利用全区初至数据建立初始近地表模型，通过回转波层析反演迭代建立高精度近地表模型，同时结合工区内井信息建立浅层连井速度模型，保证浅层速度模型准确。

2、在浅层速度模型准确基础上对全区数据采用基于数据驱动的分层反演。高信噪比资料通过反演迭代获得较为准确的深度域速度模型，低信噪比资料通过倾角时差动校正方法增强陡倾角地层资料信噪比，同时结合层速度信息和地质信息优化陡倾角地层深度域速度模型。

3、对局部深层横向速度变化较弱的地层参考叠前时间偏移速度模型进一步优化基底深度域速度模型。

4、为消除高信噪比和低信噪比资料速度差异整体再进行一次全局反演，进一步优化高频量速度模型，最终形成一套完整的潜山内幕联合深度域建模方法。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述建模方法包括：

预处理收集的道集资料，获得预处理道集资料；

根据所述预处理道集资料反演建模，获得极浅层高精度速度模型；

采用所述极浅层高精度速度模型将工区内的测井信息建立浅层深度域速度模型；

采用所述浅层速度模型将工区地质和层速度信息参考，对中深层用分区域常速填充建立中层深度域速度模型，获得初始潜山内幕深度域速度模型；

融合速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型；

将所述全深度整体初始深度域速度模型进行偏移反演变换，获得高信噪比数据深度域速度模型；

对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法进行优化，获得潜山陡倾角深度域速度模型；

根据所述潜山陡倾角深度域速度模型和局部深层成像差的位置，获得深度域层速度模型；

将所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，获得完整潜山内幕联合深度域速度模型。

2.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述根据所述预处理道集资料反演建模，获得极浅层高精度速度模型具体包括：

根据所述预处理道集资料，获取全区初至信息；

根据所述全区初至信息建立初始速度模型；

计算初至旅行时和正演旅行时的差异；

根据所述差异更新所述初始速度模型；

根据所述初始速度模型和射线密度迭代反演获得极浅层高精度速度模型。

3.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述采用所述极浅层高精度速度模型将工区内的测井信息建立浅层深度域速度模型具体包括：

获取工区内的测井信息；

采用所述极浅层高精度速度模型将所述测井信息转化成速度曲线；

将所述速度曲线采用克里金差值建立浅层深度域速度模型。

4.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述融合速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型具体包括：

将所述极浅层高精度速度模型、所述浅层深度域速度模型和所述中层深度域速度模型融合，获得融合模型；

将所述融合模型层间速度差异通过横纵向小平滑消除速度异常值，优化深度域速度模型，建立全深度整体初始深度域速度模型。

5.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述将所述全深度整体初始深度域速度模型进行偏移反演变换，获得高信噪比数据深度域速度模型具体包括：

将所述全深度整体初始深度域速度模型进行大尺度网格深度偏移；

拾取偏移后深度域道集剩余曲率，结合所述全深度整体初始深度域速度模型进行倾角场约束，利用走时分层反演更新速度模型；

获得高信噪比数据深度域速度模型。

6.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法进行优化，获得潜山陡倾角深度域速度模型具体包括：

对所述高信噪比数据深度域速度模型进行低信噪比潜山内幕大倾角地层采用倾角时差动校正方法；

结合地质层位及层速度信息优化潜山陡倾角深度域速度模型，获得潜山陡倾角深度域速度模型。

7.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述根据所述潜山陡倾角深度域速度模型和局部深层成像差的位置，获得深度域层速度模型具体包括：

确定潜山内幕陡倾角地层速度模型准确的基础上，针对局部深层成像差的位置，通过参考叠前时间偏移方法修改时间域速度模型，获得优化后时间域速度模型；

通过DIX公式转换到深度域层速度模型，进行叠前深度偏移后道集和叠加检查，判断是否符合道集校平和叠加成像改善，如果满足，层速度模型建立准确，如果不满足，继续修改时间域速度模型转到深度域层速度模型。

8.根据权利要求1所述的一种针对潜山内幕的联合深度域建模方法，其特征在于，所述将所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，获得完整潜山内幕联合深度域速度模型具体包括：

将建立完成的所述深度域速度模型进行小尺度全局反演，进一步优化层间局部高频量深度域层速度，获得优化深度域速度模型；

并利用钻井深度对优化深度域速度模型进行局部微调，最终得到完整潜山内幕联合深度域速度模型。