CRP道集优化处理及其在大庆油田S区的应用

doi:10.11720/wtyht.2019.1396

CRP道集优化处理及其在大庆油田S区的应用

包培楠¹, 王维红^,¹, 李文龙², 褚松杰²

1. 东北石油大学(大庆) 地球科学学院,黑龙江大庆 163318

2. 大庆油田采油三厂地质大队,黑龙江大庆 163318

CRP gather optimal processing and its application to S area of Daqing oilfield

BAO Pei-Nan¹, WANG Wei-Hong^,¹, LI Wen-Long², CHU Song-Jie²

1. School of Earth Sciences,Northeast Petroleum University(Daqing),Daqing 163318,China

2. Geological Party of Daqing Oilfield,Daqing 163318,China;

通讯作者: 王维红(1975-),男,教授,博士生导师,从事地震资料数字处理、勘探地球物理工作。Email:63230600@qq.com

责任编辑: 叶佩

收稿日期: 2018-11-2 修回日期: 2019-05-13 网络出版日期: 2019-10-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.  41574117
国家自然科学基金项目.  41474118
黑龙江省杰出青年科学基金项目.  JC2016006

Received: 2018-11-2 Revised: 2019-05-13 Online: 2019-10-20

摘要

叠前反演已在流体预测中广泛应用,其预测精度和应用的反演方法有关,同时叠前反演主要应用叠前偏移的地震数据,地震成像效果和CRP道集的质量对叠前反演的效果具有很大的影响。大庆油田S研究区,Kirchhoff积分叠前时间偏移道集中存在信噪比低、随机噪声能量强、层间多次波、道间能量不均等问题,为有效开展叠前反演计算,需要进行针对上述问题的一系列地震资料预处理,在对地震数据采集和处理参数分析的基础上,应用Radon变换、叠前随机噪声衰减和分偏移距能量补偿等方法,有效提高了地震资料的信噪比,并对道集能量进行了有效补偿。对研究区地震资料处理前后的道集、合成地震记录、叠加剖面以及正演道集与实际道集对比分析证明,道集优化处理有效提高了道集质量,优化处理后的道集可应用于后续的叠前反演和储层预测中。

关键词： CRP道集 ; 优化处理 ; 噪声衰减 ; 叠前反演 ; AVO技术

Abstract

Prestack inversion has an extensive application in the hydrocarbon and fluid prediction.Inversion algorithms as well as the quality of input seismic data often exhibit direct impacts on its accuracy.At the same time,prestack inversion mainly uses prestack migration seismic data.The effect of seismic imaging and the quality of CRP gather as the basic data of prestack AVO/AVA inversion has a great influence on the inversion results.In this paper,the S area of Daqing oilfield was taken as an example.There are plenty of problems in Kirchhoff integral prestack time migration gather,such as low signal-to-noise ratio,strong random noise energy,internal multiple and uneven energy between traces.In order to effectively carry out prestack inversion calculation,the authors take into account the acquisition and processing parameters of seismic data and consider that a series of seismic data pre-processing should be carried out to solve these problems in seismic survey.On the basis of numerical analysis,Radon transform,Prestack random noise attenuation and Offset energy compensation are used to effectively improve the signal-to-noise ratio of seismic data and to compensate gather energy.Radon transform can effectively suppress regular interference such as multiple waves,prestack random noise attenuation can suppress random noise in CRP channel and Offset energy compensation can effectively restore the AVO characteristics of seismic data.After optimization,the continuity and resolution of CRP gathers are improved to a certain extent,and the characteristics of wave groups are clearer.After de-noising,the amplitude plane attributes of CRP gathers before and after optimization are compared and analyzed.It is further shown that the abnormal energy of CRP gathers at the section is well suppressed and the transverse seismic waves are suppressed.The amplitude and energy characteristics of the seismic data are relatively balanced,that is to say,the optimization processing enhances the lateral contrast of seismic data,which is conducive to seismic attribute feature extraction,sand body characterization and reservoir prediction.The comparison and analysis of gathers,synthetic seismograms,stacked sections,forward gathers and actual gathers before and after seismic data processing in the study area show that the gather quality is effectively improved by gather optimization processing,and the optimized gathers are applied to subsequent prestack inversion and reservoir prediction.

Keywords： CRP gather ; optimal processing ; noise attenuation ; prestack inversion ; AVO technology

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本文引用格式

包培楠, 王维红, 李文龙, 褚松杰. CRP道集优化处理及其在大庆油田S区的应用. 物探与化探[J], 2019, 43(5): 1030-1037 doi:10.11720/wtyht.2019.1396

BAO Pei-Nan, WANG Wei-Hong, LI Wen-Long, CHU Song-Jie. CRP gather optimal processing and its application to S area of Daqing oilfield. Geophysical and Geochemical Exploration[J], 2019, 43(5): 1030-1037 doi:10.11720/wtyht.2019.1396

0 引言

近年来,随着油气勘探开发的不断深入,油气储集体的形式越来越复杂,相应技术也得到快速发展。叠前AVO/AVA技术作为储层和流体预测的新手段,已经得到推广应用。叠前CRP(共反射点)道集是AVO属性分析的主要输入数据,其质量的高低决定着叠前AVO/AVA反演结果是否可行以及效果的好坏,叠前AVO/AVA反演要求道集资料有较高的信噪比、同相轴校平、振幅保真、振幅随偏移距变化能真实揭示地下介质反射界面的弹性参数^[1,2]。但是由于生产中用到的CRP道集并不是真正的共反射点道集,它是从偏移过程中得到的,容易受偏移方法及过程的影响。同时,由于得到CRP道集的过程是在叠前实现的,有信噪比较低、能量不足、中远道子波拉伸、道集不平等特点。因此,对CRP道集进行一定的优化处理,显得十分必要。

1989年Al-Yahya提出了利用共炮点道集得到CRP道集的方法^[3],并利用CRP道集进行偏移速度分析。1990年,Deregowski在共偏移距道集偏移过程中得到了CRP道集^[4]。此后,CRP道集被广泛应用在偏移速度分析、叠前反演等技术中^[5,6],同时,CRP道集存在的问题也越来越急需解决。针对CRP道集的特点,国内外学者对CRP道集的优化处理做了大量的研究。对于信噪比低的现象,1984年Luis Canales提出了二维f-x域预测去噪方法,1995年国九英等在二维f-x域预测去噪方法的基础上提出了一种三维随机噪声衰减技术,此技术假设反射波同相轴在局部为平面,因而在(f-x,y)域的空间所有方向上,同一频率成分具有可预测性的特点^[7];对于能量不足现象,1982年Hale提出了反Q滤波算法,此算法基于Futterman数学模型^[8];对于道集不平的现象,2007年Gulunay等基于互相关原则,通过计算滑动时窗内待校正地震道和模型地震道间的互相关值^[9],提出了道集同相轴横向追踪技术计算时移量的剩余时差校正方法^[10];对于中远道子波动校正拉伸的现象,Perez和Marfurt将Roy在角道集数据上静态的校正水平地层的方法推广到任意地层^[11]。目前,国内常用的地震资料处理软件中都有叠前CRP道集优化的相关功能,但是每个软件都有其局限性,如Omega处理系统上利用拉东变换去除多次波的模块,需要拾取两遍速度,操作复杂,处理繁琐,有时还得不到较好的效果;东方物探物理公司研发的Geoeast,可实现数据共享,使资料处理和资料解释紧密结合,互为指导也相互约束,从而提高资料处理和资料解释的可信度,但是有些算法仍不完善,从而得不到理想的结果;而有的处理系统,如CGG,叠前去噪模块较少,而且参数单一,不易把握去噪力度。因此,在CRP道集优化过程中需要综合考虑各种因素,从而得到好的处理效果。

1 研究区地震数据特点

为了从整体上认识大庆油田S区的油气聚集规律,深化对本工区油气的整体评价和地质认识,以满足油气开发和剩余油挖潜的要求,迫切需要加强叠前地震信息的应用研究。大庆油田S区地震解释、储层预测和开发的实践表明,基于叠前CRP道集的AVO/AVA反演方法研究,可提高储层预测和油气藏识别精度,进而提高剩余油预测的精度^[12,13],确定剩余油挖潜的重点区域。研究表明,采用处理不合理的地震道集数据对最终的反演效果影响很大^[14],这就要求对叠前CRP道集进行分析评价研究,对不符合叠前反演要求的CRP道集采用合理的手段进行优化处理。在叠前道集评价的基础上,可对目标区开展叠前反演和储层预测研究。S区工区面积大约为3.55 km²,其CRP道集有以下特点:CRP道集最大偏移距为2 155 m,目的层埋深一般在850~1 200 m之间,目的层双程反射旅行时在0.76~0.93 s之间,最大入射角在35°左右,基本满足叠前反演的要求。但是部分CRP道集存在如下问题:①信噪比相对较低,存在随机噪声、层间多次波等干扰;②由于偏移成像时覆盖次数不均,导致远近道能量相对较弱,出现假AVO特征,如图1所示。针对这些问题,在对CRP道集认识分析的基础上,对不符合叠前反演要求的道集进行了优化处理,以满足叠前反演的需要。

图1

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图1 S区某一叠前CRP道集

Fig.1 A stack of prestact CRP gathers in S area

笔者从随机噪声压制、层间多次波压制以及能量补偿等方面对CRP道集进行优化处理。其叠前CRP道集分析评价流程如图2所示。

图2

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图2 叠前CRP道集分析评价流程

Fig.2 Flow chart for prestack CRP gather analysis and evaluation

2 CRP道集优化的方法原理

2.1 去噪方法

2.1.1 叠前随机噪声衰减

对道集中存在的随机噪声采用三维随机噪声衰减(RNA-3D)方法进行压制。RNA-3D是一种有效压制随机噪声的预处理技术,该方法充分利用地震数据在空间和时间上分布的规律性,在频率、空间(ω,X)域中,假设地震有效波是可预测的,而噪声是不可预测的条件下,利用维纳预测滤波方法,获取地层信号的最小平方近似值。

RNA-3D方法在频率、空间域通过自动选择倾角范围来提高输入数据叠前道集数据或三维叠加数据资料的信噪比。其计算步骤如下:首先选一时窗,应用傅里叶变换将三维地震数据从时间域变换到频率域,其次在一个傅里叶变换窗内用RNA-3D对每一个频率进行运算,当一个窗内所有频率算完后,相邻窗口的数据根据横线和纵线的重叠参数进行混叠,然后进行反傅里叶变换,就得到随机噪声压制结果^[15,16,17]。

RNA-3D是基于叠后三维叠加数据体发展的技术,对于叠前的CRP道集,可通过地震数据的道头字修改,将叠前地震数据形成叠后地震数据体的形式,再进行RNA-3D的计算,三维叠前随机噪声衰减数据重构示意图如图3所示,依据该图形成的数据体,均可有效应用RNA-3D技术。

图3

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图3 三维叠前随机噪声衰减数据重构示意

Fig.3 Sketch map of 3D prestack random noise attenuation data reconstruction

本次研究对于CRP道集中随机噪声的压制,采用道集域方法来进行处理。

2.1.2 层间多次波压制

反射地震勘探工业化广泛应用的成像方法都是基于一次反射波成像,所以多次波压制是地震数据处理中的一个重要的预处理步骤。Radon变换是现行商业地震软件中应用最多的压制多次波的模块之一。Radon变换是沿给定的路径进行积分运算,根据积分路径的不同,可分为线性、抛物和双曲Radon变换。在时间空间域有效波和多次波难以分开,将地震数据变换到Radon域后,可以设计滤波函数,进而较为容易的实现多次波和有效波的分离,完成多次波压制预处理。Radon变换属于多次波压制的滤波方法,该方法的基本要求是有效波和多次波之间有足够的动校正时差,Radon变换法多次波压制一般在CMP域进行,可实现中等倾角构造地震资料的多次波压制^[18]。

地震数据通过正拉东变换到τ-p域,根据多次波能量与一次波能量分布在零P道的位置不同,用切除的办法把多次波从CRP道集中识别并分离出来。抛物Radon正变换的积分形式如下:

(1)

m (τ, q) = \int_{-}^{\infty} d (x, t = τ + q x^{2}) d x,

式中,d(x,t)为x-τ域CMP道集数据体,x为偏移距,m(τ,q)为抛物Radon域的模型空间,τ为零偏移距截距时间,q是抛物线曲率参数。

对上式离散后进行Fourier变换可得:

(2)

M (q, ω) = \overset{N}{\sum_{n = 1}} D (x_{n}, ω) e^{i ωq x_{n}^{2}},

式中,M(q,ω)和D(x_n,ω)分别为m(τ,q)和离散地震数据d(x_n,t)所对应的Fourier变换域的形式。

方程(2)可写为如下的矩阵形式:

(3)

M = LD 。

线性算子L表达式如下:

(4)

L_{k, n} = e^{i ω q_{k} x_{n}^{2}} 。

M和D分别是模型空间和数据空间的向量。

为了提高在模型空间域抛物Radon正变换的分辨率,采用最小二乘法式(5)来代替式(3):

(5)

M = (L L^{H} {+ μI)}^{- 1} LD 。

而采用下式来计算抛物Radon反变换:

(6)

D = L^{H} M 。

其中,L^H为矩阵L的共轭转置,I为单位矩阵,μ为矩阵LL^H主对角线数值的1%。式(5)和(6)是最小二乘法计算抛物拉东变换的正反变换对。

2.2 基于偏移距能量补偿技术

目前,地震CRP道集的振幅补偿技术主要有分偏移距能量补偿技术和基于AVO特征的振幅补偿技术^[19]。由于本工区的地质特征,很难找到稳定且离目的层近的地层作为AVO分析的标准层,因此本项目采用分偏移距能量补偿技术来实现振幅补偿。

偏移距不同会造成覆盖次数分布不均的问题,因此在偏移后的CRP道集上,通常存在近偏移距能量偏弱的现象,其相应的小角度叠加或偏移距叠加会使叠前反演结果的不确定性增加^[20]。在CRP道集评价时结合井旁正演模拟的AVO特性,依据不同道的振幅关系,基于纯波数据求取每一道的均方根振幅,对不同偏移距段求取归一化比例因子进行分偏移距能量补偿,使叠前CRP道集近偏移距的弱振幅能量得以补偿。该方法的具体实现分两步进行。

首先,基于纯波数据求取每一道均方根振幅,其计算公式为:

(7)

E_{k} = {(\frac{1}{N} \overset{N}{\sum_{1}} S_{i}^{2})}^{1 / 2} 。

其次,不同偏移距段求取归一化比例因子并应用于分偏移距振幅:

(8)

C_{k} = \frac{1}{E_{k}} \times A 。

这样就实现了叠前CRP道集的分偏移距能量补偿。

3 CRP道集优化处理效果展示

根据研究区地震数据存在的问题,利用上述CRP道集优化的方法原理结合现有的地震数据处理软件对研究区数据进行处理分析。

图4给出了工区内某一CRP道集应用RNA-3D做叠前随机噪声压制以及层间多次波压制前后的结果。从图中可以看到,经过RNA-3D对随机噪声及层间多次波的压制作用后,多次波、随机噪声得到了有效的压制,各层有效信息都变得更加清楚,中深层较弱的有效波也突显出来了,道集中的信噪比明显提高,可有效提高后续叠前反演的稳定性。

图4

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图4 去噪前后的CRP道集

a—原始CRP道集;b—压制随机噪声后的CRP道集;c—压制层间多次波后的CRP道集

Fig.4 CRP gather before and after 3D prestack random noise attenuation

a—original CRP gather;b—CRP gather after 3D prestack random noise attenuation;c—CRP gather after internal multiples attenuation

图5为分偏移距能量补偿前后的CRP道集,由图可知,零偏移距双程旅行时大约为0.98 s的同相轴的近偏移距振幅得到有效补偿,深层同相轴能量弱的地方明显增强。为更好分析道集优化处理后的AVO效果,给出了横波井3正演道集与实际道集对比分析(图6),以及AVA分析模板(图7)。从图7中可以看出各油层组AVA类型均属于典型的一类AVA井资料,和地震资料分析的AVA类型一致,表明优化处理后CRP道集与实际正演道集相似度非常高,因此,处理后的CRP道集更符合叠前反演的要求。

图5

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图5 分偏移距能量补偿前(a)后(b)的CRP道集

Fig.5 CRP gather before(a) and after(b) offset offset energy compensation

图6

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图6 井3正演道集与实际道集对比分析

Fig.6 Contrast analysis between well 3 forward trace gathers and actual trace gathers

图7

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图7 AVA分析模板

Fig.7 AVA analysis template

图8为CRP道集优化处理前后的CRP道集及其对应的频谱分析图,从图中可以看出优化后信噪比有明显的提高,有效频带展宽约5 Hz。

图8

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图8 道集优化处理前(a)后(b)CRP道集及目的层频谱分析

Fig.8 CRP gather and target spectrum analysis before(a) and after(b) optimization

图9为CRP道集优化处理后的剖面,其连续性、分辨率有一定的提高,波组特征清晰,能量较均衡,绿色箭头处,处理后的同相轴与处理前的相比能量得到了补偿,粉紫色箭头处,处理后的上下两组同相轴更清晰。

图9

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图9 道集优化处理前(a)后(b)的叠加剖面

Fig.9 Stacking section before(a) and after(b) optimization

图10为CRP道集优化处理效果的属性分析,去噪后,断面处异常能量得到很好的压制,横向上地震能量相对均衡,增强了横向可对比性,有利于属性特征对砂体的刻画,细节性特征更加突出,在后续的地震合成记录制作中,相关系数得到明显的提高。

图10

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图10 CRP道集优化处理前(a)后(b)S2油层均方根振幅属性

Fig.10 The root mean square amplitude property of S2 reservoir before(a) and after(b) CRP gathers optimization processing

4 结论

对实际地震资料的应用表明,经优化处理后的CRP道集地震同相轴的连续性、分辨率都有一定程度的提高,而且波组特征更清晰。去噪后,对优化处理前后的振幅平面属性进行对比分析进一步显示,断面处CRP道集的异常能量得到很好的压制,横向上地震波的振幅能量特征相对均衡,也就是说优化处理增强了地震数据横向的对比性,有利于地震属性特征提取、砂体刻画和储层预测,达到了大庆油田S研究区叠前时间偏移的CRP道集在进行叠前反演前需要进行提高信噪比和能量补偿的预处理要求。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

Contreras

, Torres-Verdín

Sensitivity analysis of factors controlling AVA simultaneous inversion of 3D partially stacked seismic data:application to deepwater hydrocarbon reservoirs in the central Gulf of Mexico

[J]. Geophysics, 2007,72(72):19-29.