强衰减条件下 Q值修正
杨小慧1, 陆红梅2, 王荣娟2, 马媛媛3, 袁殿3, 崔震3, 何元3
1.中国石化 石油物探技术研究院,江苏 南京 210014
2.中国石化 石油勘探开发研究院,北京 100083
3.中国石油大学(北京) 地球物理与信息学院,北京 102249

作者简介: 杨小慧(1987-),女,江苏如皋人,助理工程师,主要从事地震资料处理方法研究工作。E-mail:yangxiaohui7208@163.com

摘要

品质因子( Q)是反映地层对地震波吸收衰减强弱的重要参量。在强衰减条件下,常规方法估算(如谱比法等)的品质因子往往比物理定义的品质因子下限(2π)还小。通过考察两者差异的来源,给出了两者的换算公式。模型测试表明,当品质因数小于30时,常规估算品质因子和物理定义品质因子的相对误差将超过10%,两者应加以区分,不可混用。根据两种品质因子的特点,有如下建议:当拟合 Q-V经验式时,使用物理定义品质因子;当进行反 Q补偿时,使用常规估算品质因子;当对同一工区的品质因子进行对比时,应换算成同一类品质因子。

关键词: 品质因子; 常规估算; 物理定义; Q-V经验式; Q值修正
中图分类号:P631.4 文献标志码:A 文章编号:1000-8918(2015)05-1069-05 doi: 10.11720/wtyht.2015.5.31
Q modification under the situation of strong attenuation
YANG Xiao-Hui1, LU Hong-Mei2, WANG Rong-Juan2, MA Yuan-Yuan3, YUAN Dian3, CUI Zhen3, HE Yuan3
1.Geophysical Research Institute,SINOPEC,Nanjing 210014,China
2.Exploration & Production Research Institute,SINOPEC,Beijing 100083,China;
3.School of Geophysics and Information Engineering,China University of Petroleum,Beijing 102249
Abstract

Quality factor ( Q) is a key parameter for geophysical exploration in that it indicates the magnitude of sediment attenuation.When attenuation is large,quality factor computed by conventional methods such as spectral ratio method is smaller than 2π,which is the low limit of Q calculated by defining expression.Conversion formula for the two quality factors is introduced by investigating the differences between them.Model tests indicate that,when quality factor is lower than 30,relative error between quality factors calculated by two methods is larger than 10% so that they should be distinguished one from another.Based on this study,the authors put forward some advises.First,during Q-V fitting process,it is prefer to use the quality factors calculated by defining expression.Second,conventional method is preferred in gaining quality factors in reverse Q compensation process.Third,when the comparison of quality factors is needed in an oil field,quality factors should be converted to the same class before the comparison.

Keyword: quality factor; conventional estimate method; physical defining expression; Q-V empirical formula; Q modification

品质因子Q是衡量地层介质对地震波吸收衰减强弱的属性参量, 在反Q滤波提高分辨率、流体检测和储层预测等方面有着重要的应用[1]。在近地表(尤其是沙漠工区), 由于砂层疏松未固结等原因, Q值往往较小; 当近地表较厚时(如准噶尔盆地和川西坳陷的低速带和降速带, 总厚度可达上百米), 表层介质对地震波的吸收衰减是很可观的, 甚至可能导致单炮记录的主频只有十几Hz, 大大影响了中深层的成像精度[2]。反Q滤波是补偿吸收衰减、提高地震成像精度的有效手段, 从Hale最早提出相位校正、振幅补偿的全反Q滤波方法[3]以后, 大量学者提出了不同的补偿算法, 如对衰减函数作级数展开的全反Q滤波技术[4]、基于波场延拓的全反Q滤波技术[5, 6, 7]等, 目前应用较多的是稳定反Q滤波技术[8], 如Wang[9]引入稳定性因子, 较好地解决了补偿过程中振幅溢出、噪声放大等不稳定问题。表层反Q滤波的前提是需要相对准确的地表Q值分布, 因此Q值是近地表结构调查的一个主要对象。

根据品质因子Q值的物理定义, Q值反比于地震波传播一个波长后的能量损失率, 其值在理论上不小于2π 。在实际工作中, 人们一般采用地震波谱方法来估算地层Q值, 如对数谱比法(LSR)[10, 11, 12]、质心频移法(CFS)[13]和属性组合法[14]等, 取得了较好的应用实效。根据已发表文献, 利用上述方法估算的低速带Q值一般分布在1~10之间[15], 很多情况下低于理论极小值 。理论定义与实际估算之间的这种差异, 主要是因为当Q值较小(即强衰减条件)时, 近似估算的假设条件不再成立。王国庆等[16]定量分析了这种误差, 对实际估算的小Q值进行了校正, 并重新给出了黄土塬、沙漠及平原近地表的真实Q值分布, 使其数值符合物理定义。笔者认为, 这种定量校正统一了实际估算与物理定义得到的Q值, 使人们对于Q值分布有更清晰的认识, 具有较好的理论意义和实用价值。

这里, 在文献[16]的基础上, 对Q值修正进行更深入的定量分析, 通过换算公式实现理论定义和实际估算之间Q值的转换, 并指出了当实际估算Q值小于30时, 这种换算是必要的, 理清两者的概念和适用范围, 对于实际应用具有一定的指导意义。

1 基本原理

记初始子波谱为A1(f), 经地层传播距离s后, 衰减为A2(f), 两者关系满足

A2(f)=A1(f)e-α(f)s, (1)

式中α (f)是与频率f有关的地层吸收系数。在地震频段范围内, 该变量与频率呈近似正比关系, 因此式(1)可改写为

A2(f)=A1(f)e-γfvt=A1(f)e-(πft)(QR), (2)

其中:γ 是与对数衰减量有关的常量, v是地层速度, t为传播s的时间, QR= πγv= πfα(f)v。需要说明的是, 式(2)是对式(1)的变形改写, 不存在数学上的近似处理, 一般地, Q值估算和反Q滤波中的振幅补偿算法都是基于式(2)进行推导。根据实际地震资料, 利用常规Q值估算方法(如谱比法、质心频移法等)估算得到的品质因子即为QR

根据地层品质因子的物理定义, 有

Qp=2πE/ΔE, (3)

式中:Qp为物理定义品质因子, E为初始子波的能量, Δ E为子波传播1个波长后衰减的能量。联合式(2)和式(3), 可得

e-2π/QR=1-2π/Qp(4)

式(4)将QRQp联系起来, 使得两者的异同更加明显。当式(4)中的指数项按Tayler一阶级数展开时, 则QpQR, 即物理定义的品质因子与常规估算的品质因子近似相等。Tayler展开的数学近似条件是e-x(x> 0)的指数x为一小量, x值越大, 误差越大; 相应地, 式(4)中的2π /QR越大(即QR越小), 一阶展开误差越大, QRQp的差异越大, 下面主要通过定量分析来讨论两者的异同。

2 模型测试

下面, 通过模型测试来说明物理定义的品质因子Qp和常规估算的品质因子QR之间的异同。不失一般性, 以50 Hz主频的Ricker子波作为初始地震子波, 假设其在一足够厚的常Q介质中传播一个周期(约为20 ms), 衰减方式见式(2), 通过总能量的衰减率来考察QpQR的差异。

第一种情况:取QR=100, 图1展示了衰减前后的波形及频谱。从波形上看, 子波主能量略有降低, 峰值从3 503减为3 382; 从频谱上看, 主频由50.0 Hz下降为49.5 Hz。数值计算得到衰减后总能量的衰减率(Δ E/E)约为0.064 4, 按式(3)换算得Qp为97.50, 与QR的相对误差为2.50%。此时, 常规估算的QR(例如用谱比法估算)和物理定义的Qp之间可以互通, 不作区分。

图1 Q=100衰减前后的波形(a)及频谱(b)

第二种情况:取QR=10, 图2展示了衰减前后的波形及频谱。子波峰值从3 503衰减为2 485, 主频由50.0 Hz衰减为46.5 Hz, 这相当于初始子波能分辨5 ms(四分之一波长)的薄层, 衰减子波只能分辨5.37 ms的薄层, 波形分辨率降低了近7.5%。数值计算的衰减后总能量的衰减率(Δ E/E)约为0.475 7, 按式(3)换算得Qp为13.21, 与QR的相对误差为32.10%。此时, 常规估算的QR和物理定义的Qp之间互通性较差, 应区别对待。

图2 Q=10衰减前后的波形(a)及频谱(b)

实际上, 根据式(4)可以实现QRQp之间的数值换算, 例如, 当利用常规方法估算得到一组QR值, 可以通过该式换算得到符合物理定义的Qp值, 便于与实验室物理模型数据进行对比; 反之, 亦然。图3a展示了QRQp之间的关系曲线, 其中, 横轴为QR值(从1渐变到50), 纵轴为Qp; 图3b为两者的相对误差曲线, 即 |QR-Qp|Qp× 100%。图3a表明, 随着QR的增加, Qp也相应增加, 但两者数值存在一定的差异。例如, 当QR=8时, Qp=11.55; 当QR=40, Qp=43.22。图3b表明, 随着QR的增加, 其与Qp的相对误差逐渐减小, 数值从初始的84.11%降为6.04%, 下降速度逐渐趋于平缓。当QR< 30时, 其与Qp的相对误差大于10%, 笔者认为两者不可混用, 应区别对待。

图3 QRQp关系(a)及其相对误差(b)

3 Q值修正

在实际生产中, 人们主要按照式(2)来估算品质因子(如对数谱比法等), 这时得到的应该是QR。在近地表调查中, QR一般小于20, 不能近似地看作是具有物理意义的品质因子Qp。因此, 需要利用式(4)对强衰减条件下的小Q值进行修正, 这样做是为了便于与实验室物理模型数据进行比对或用作其他用途。下面摘录几组地区的地层小Q值进行修正, 作为示例。

表1 濮城地层结构调查

表1是濮城地层结构调查结果[17], 第2~4列给出了前4层的厚度、速度和Q值等信息(这里的Q值即本文的QR); 第5列是根据式(4)转换得到的地层Qp。可以看到, 实际估算的浅地表品质因数为1.48和4.55, 经等价换算后得到具有物理意义的地层真实品质因数, 分别为6.37和8.39, 换算前后的差异较为明显; 下面2层的品质因数换算前后相差不大, 可以不作区分。表2是大庆工区表层调查结构[18], 陆地的品质因数略大于沼泽, 从换算结果看, 3层低速带品质因子(小于30)的换算是非常有必要的, 尤其是当QR< 2π 时。

表2 大庆近地表调查
4 Q-V经验公式

为了适应三维工区的生产需求, 人们往往借助Q-V经验公式来得到地层的三维Q体, 而Q-V经验式需要通过离散点的拟合来获得。从实际资料中得到的往往是QR, 而我们需要拟合的应该是具有物理意义的Qp-V经验式, 因此, 在拟合之前进行QR-Qp的换算是非常有必要的。

图4 Q-V经验式拟合

结合实例来说明。图4a中散点是某工区近地表QR-V分布(品质因子由谱比法估算得到), 值域区间为[4, 20], 实线是对该分布直接进行拟合, 拟合得经验式为QR=12.70V2.0。图4b中散点是根据图4a中QR-V转换得到的Qp-V分布, 值域区间为[7.8, 23.8], 实线为拟合曲线, 经验式为QR=16.50V1.4。图4c和图4d展示了两个经验式的差异, 其中, 实线对应图4a的拟合式, 虚线对应图4b的拟合式。图4c图是将品质因子转换为QR进行对比, 图4d图是将品质因子转换为Qp进行对比, 可以看到, 虚线和实线的趋势基本一致, 但在局部仍存在一定的差异, 尤其是速度小于600 m/s的低速带, 笔者认为第二种拟合方式更具备物理意义。图5是工区近地表及浅层的三维Q体, 其中, 图5a为QR, 值域分布区间为[1.25, 106.88], 图5b为Qp, 值域分布区间为[6.32, 110.06]。

图5 近地表及浅层三维Q

5 结论

常规方法估算的品质因数与物理定义的品质因数存在一定的差异, 当值大于30时, 此时的QR可近似替代Qp; 当值小于30时, 两者的误差将不可忽略, 应加以区分。在实际应用中, 两者需要区别对待, 例如, 进行Q-V经验式拟合时, 建议使用Qp, 更符合物理定义; 进行表层反Q补偿时, 建议使用QR, 因为补偿算法一般根据指数衰减模型实现; 进行不同时期、不同资料得到的品质因子对比时, 建议换算为同一类品质因子(QRQp)。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 马昭军, 刘洋. 地震波衰减反演研究综述[J]. 地球物理学进展, 2005, 20(4): 1074-1082. [本文引用:1]
[2] 涂远艮, 王达远, 李华科. 川西坳陷地震波衰减定量估算及分析[J]. 物探与化探, 2013, 37(4): 596-602, 632. [本文引用:1]
[3] Hale D. An inverse- Q filter[J]. Stanford Exploration Project Report, 1981, 26: 231-243. [本文引用:1]
[4] Hale D. Q-adaptive deconvolution[J]. Stanford Exploration Project Report, 1982, 30: 133-158. [本文引用:1]
[5] Hargreaves N D, Calvert A J. Inverse Q filtering by Fourier transform[J]. Geophysics, 1991, 56(4): 519-52. [本文引用:1]
[6] 郭见乐. 基于粘滞性声波方程的吸收补偿方法[J]. 物探与化探, 2014, 38(3): 577-581. [本文引用:1]
[7] 郭恺, 娄婷婷. 双复杂介质条件下的反 Q滤波偏移延拓算子研究[J]. 物探与化探, 2014, 38(3): 571-576. [本文引用:1]
[8] 王珊, 于承业, 王云专, . 稳定有效的反 Q滤波方法[J]. 物探与化探, 2009, 33(6): 696-699. [本文引用:1]
[9] Wang Y H. A stable and efficient approach to inverse Q filtering[J]. Geophysics, 2002, 67: 657-663. [本文引用:1]
[10] Kjartansson E. Constant Q-wave propagation and attenuation[J]. J Geophys Res, 1979, 84: 4737-4748. [本文引用:1]
[11] 王慧茹. 谱模拟频谱比法反演品质因子稳定性分析[J]. 物探与化探, 2009, 33(1): 85-87. [本文引用:1]
[12] 付勋勋, 张君学, 陈阵, . 基于S变换求取地层的品质因子 Q[J]. 物探与化探, 2013, 37(1): 113-116. [本文引用:1]
[13] Quan Y L, Harris J M. Seismic attenuation tomography using the frequency shift method[J]. Geophysics, 1997, 62(3): 895-905. [本文引用:1]
[14] 赵宁, 曹思远, 王宗俊, . 频域统计性属性组合提取品质因子 Q[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(4): 545-552. [本文引用:1]
[15] 罗春喜, 程增庆, 王永哲, . 地震激发井深与品质因数的关系[J]. 中国煤田地质, 2007, 19(2): 56-58. [本文引用:1]
[16] 王国庆. 近地表衰减的模型实验研究[D]. 北京: 中国石油大学(北京), 2014: 17-19. [本文引用:1]
[17] 钱绍瑚, 高建华, 谷永兴, . 地层吸收衰减模型的制作及补偿方法的研究[J]. 石油地球物理勘探, 1998, 33(s1): 18-24. [本文引用:1]
[18] 付德华. 大庆探区近地表地震信号吸收衰减规律研究[D]. 大庆: 大庆石油学院, 2008: 46-59. [本文引用:1]