0 引言
断层不仅可以作为油气运移的通道,同时还可以作为断块油气田的边界,因此断层对于油气田的形成和分布具有较强的控制作用。在油气勘探领域,准确识别及提取断层对研究区的沉积演化、油气圈闭刻画以及油气输导成藏等均具有重要意义[1-2]。现阶段在实际生产应用过程中常用的断层提取方法主要包括3类:传统手工解释、断层切片解释以及断层自动提取。传统手工解释主要基于断层两侧的振幅差异,沿主/联络测线方向或垂直断层走向测线方向由大网格向小网格逐步加密拾取断层[3];断层切片解释主要通过提取一系列与断层面平行的切片并将其投影到测线方向再进行解释[4];断层自动提取主要以不连续性属性体为数据基础,采用各种方法压制噪声强化断层响应以实现断层自动提取[5⇓-7]。然而断层解释往往难度较大,解释精度和效率易受地震数据及人为因素影响,因此上述方法各具优缺点。如传统手工解释主观性较强,当解释人员地质认识全面时解释精度较高,但解释周期较长,特别是当工区范围较大时,手工解释工作量巨大,耗时严重。并且当地震数据质量较低以及断裂系统复杂时解释的断层难以闭合,可信度也随之降低。断层切片解释方法能够有效利用地层在断层面上下盘的横向连续性,较传统手工解释方法其解释精度有所提高,但在断层解释过程中进行优化调整需要反复生成切片,大大提高了工作量。断层自动提取主要通过叠后数据生成不连续属性体,并在属性体基础上进行断点自动拾取及聚类。该方法计算过程自动化程度高,解释周期短,但受制于属性体的精度,提取的断层往往较离散、断层连续性较差,并受地震资料质量影响较大。针对以上问题,本文采用基于构造导向滤波处理的断层提取技术,通过建立“数据滤波处理—平剖结合断层解释—优化调整解释”技术序列,能够在提高断层解释效率的前提下确保解释的精度,相较于常规的断层自动追踪、断层切片解释及手工解释等方法更具优势。
1 数据构造导向滤波处理
常规的地震资料处理主要针对构造解释的需求改善成像质量,但针对一些小断层、沉积储层等局部目标的成像问题,往往需要在常规地震资料处理的基础上进一步采用针对性延伸处理,即解释性处理,以达到满足后续解释任务要求的目的[8-9]。目前叠后滤波处理方法主要分为固定倾向滤波及动态倾向扫描滤波两类[10]。固定倾向滤波通过给定一个确定的大倾角,并沿着该方向进行增强,如Gersztenkorn等[11]沿垂直方向增强断层,Admasu等[12]设置倾角参数利用滤波器来对断层进行增强处理;而动态倾向扫描滤波不给定单一角度,而是通过扫描实时估计,如Pedersen等[13]在不设置倾角参数的前提下通过蚁群算法突出断层,Wu等[14]扫描地震数据进行断层提取。考虑到在断层提取过程中断层系统的多样性以及噪声的复杂性,本文主要通过动态扫描的方式,采用构造导向滤波技术对靶区叠后数据进行解释性处理。构造导向滤波采用各向异性扩散补偿算法进行去噪处理,而各向异性扩散滤波最早用于图像分析和处理,后经优化完善形成了基于结构张量的各向异性扩散滤波,即构造导向滤波[15⇓-17]:
式中:
式中:
构造导向滤波通过在滤波过程中加入倾角和方位角信息的约束,使滤波扫描方向沿着地层的展布方向进行,因此在提高数据信噪比的同时还能增强地震同相轴一致性,保持断层断点特性,突出断层边界特征[18⇓-20]。将该方法应用于SB某区块,滤波处理前后地震数据对比如图1所示。图1a和图1b分别为原始地震剖面和构造导向滤波处理后地震剖面,图1c和图1d分别为原始地震时间切片和构造导向滤波处理后地震时间切片。对比处理前后地震剖面可知,处理后地震数据信噪比明显提升,地震同相轴一致性也得到增强,同相轴更加连续,同时断层的边界信息得到有效保护,断点位置更加清晰;对比处理前后地震时间切片可知,处理前后地震数据局部及全局展布特征保持一致,但原始地震数据中的随机噪声得到明显压制。为量化评价滤波处理后地震数据的改善程度,对滤波处理前后地震数据进行频谱及信噪比分析,结果如图2所示。图2a为滤波处理前后地震频谱对比,图2b为滤波处理前后地震信噪比对比,从图中可以看出处理前后地震数据主频及频带范围保持一致,而信噪比提高近一倍。最后,通过分别对滤波处理前后的地震数据采用相同算法和相同参数计算相干属性,评价处理后数据对断裂识别能力的提升程度,结果如图3所示。图3a和图3b分别为原始数据相干剖面和构造导向滤波处理后数据相干剖面,图3c和图3d分别为原始数据相干切片和构造导向滤波处理后数据相干切片。对比处理前后相干剖面和切片可知,基于处理后数据计算得到的相干体受噪声影响较小,能够更加清晰地刻画断层,从而证实了处理后数据相较原始数据有效提升了对断层的识别能力。
图1
图1
滤波处理前后地震数据对比
a—原始剖面;b—滤波剖面;c—原始时间切片;d—滤波时间切片
Fig.1
Comparison of seismic data before and after filtering processing
a—original profile;b—filter profile;c—original time slice;d—filter time slice
图2
图2
滤波处理前后地震频谱及信噪比对比
a—滤波前后地震频谱对比;b—滤波前后地震信噪比对比
Fig.2
Comparison of seismic spectrum and signal-to-noise ratio before and after filtering processing
a—spectrum comparison before and after filtering;b—comparison of signal-to-noise ratio before and after filtering
图3
图3
滤波处理前后相干数据对比
a—原始相干;b—滤波相干;c—原始相干时间切片;d—滤波相干时间切片
Fig.3
Comparison of coherent data before and after filtering processing
a—original coherence;b—filter coherence;c—original coherent time slice;d—filtered coherent time slice
2 平剖结合断层解释
滤波处理后数据质量得到有效提升,信噪比提高的同时也增强了断层边界特征。接下来在滤波数据体的基础上采用平面和剖面相结合的综合解释方法开展断层提取工作,其核心内容主要包括断层组合关系分析、平面断层棍解释以及剖面优化调整解释,断层提取具体流程如图4所示。
图4
2.1 断层组合关系分析
断层组合关系的准确分析和判断是断层准确提取的前提条件,只有明确靶区断层的分布特征及不同断层的相对接触关系才能更准确提取断层。相比直接通过时间切片进行断层组合分析,采用相对等时模型与剖面相结合的方法更具优势。在进行断层组合关系分析过程中具体包含3个方面内容:一是基于滤波数据体建立相对等时模型,获取靶区目的层段沿层切片;二是基于滤波数据体提取能够反映断层的敏感属性,并利用相对等时模型获取的切片以及敏感属性体提取沿层属性切片;三是旋转地震测网,将测网方向旋转至与断层走向垂直,增强断层在剖面上的特征显示。最后结合平面和剖面的断层展布特征与发育规律进行断层组合关系分析和判断。
2.1.1 建立相对等时模型
首先将滤波数据体剖分成可追踪的网格模型,然后基于网格模型生成相对等时模型,结果如图5所示。
图5
图5
相对等时模型建立
a—滤波地震剖面;b—网格模型;c—相对等时模型
Fig.5
Establishment of relative isochronous model
a—filtered seismic profiles;b—grid model;c—relative isochronous model
2.1.2 提取敏感属性
本文采用多属性分频带RGB融合的方法进行靶区断层识别,该方法较单一属性能更有效地识别异常信息,同时具有更好的可视化效果,能更清晰地指示目标[21]。首先通过对滤波数据体进行频谱扫描,明确其主频大小及有效频带分布范围。然后以频带形态分布大致相当为准则将原始全频带数据分解为低、中、高3个分频带数据体,如图6所示。图6a、b、c分别为分解得到的低频带、中频带及高频带数据体剖面,频带越高,地震同相轴越细。然后针对分频带数据体进行属性分析,提取能够反映断层的敏感属性,本文优选出AFE断层增强属性作为靶区敏感属性。最后基于这3个敏感属性体提取沿层切片,并进行RGB融合及照明显示,凸显不同频带范围内反映断裂的共性,突出边界信息,结果如图7所示。
图6
图6
分频带数据体
a—低频带数据体剖面;b—中频带数据体剖面;c—高频带数据体剖面
Fig.6
Divided band data volume
a—low frequency band data volume profile;b—medium frequency band data volume profile;c—high frequency band data volume profile
图7
图7
RGB融合照明显示
a—低频带敏感属性体切片;b—中频带敏感属性体切片;c—高频带敏感属性体切片;d—RGB属性融合照明显示
Fig.7
RGB fused lighting display
a—low frequency band sensitive attribute volume slice;b—medium frequency band sensitive attribute volume slice;c—high frequency band sensitive attribute volume slice;d—RGB attribute fused lighting display
2.1.3 旋转地震测网
图8
图8
地震测网旋转
a—原始地震测网;b—旋转地震测网
Fig.8
Rotation of seismic survey network
a—original seismic survey network;b—rotating seismic survey network
通过以上研究内容,可以得到靶区目的层段沿每个地震同相轴的敏感属性切片以及旋转测网后的断层增强显示剖面,结合平面和剖面的断层展布特征及发育规律即可完成断层组合关系分析,从而明确断层的分布特征及不同断层的相对接触关系。
2.2 断层棍解释及优化调整
完成断层组合关系判断后,能够明确不同断层在纵向上的延伸长度、在横向上的展布特征以及不同断层之间的接触关系。接下来借助PaleoScan软件的断层解释模块开始进行平面断层棍解释。首先从前期生成的靶区目的层段沿不同地震同相轴的融合属性切片中挑选断层显示清晰的沿层属性切片,然后在切片上根据断层展布情况手动解释断层棍,不同切片上解释的断层棍通过三维自适应内插生成初始断层面。需要注意的是,在不同切片上解释断层棍时,所选择的切片应位于断层在纵向上的延伸范围之内。最后对比旋转测网后剖面上断层的断点位置与内插生成的初始断层在剖面上的投影线的吻合程度,若两者相吻合则无需进行调整,若投影线与断点位置偏差较大则在剖面上断点清晰位置做进一步优化调整解释,将初始断层在剖面上的投影线调整至断点位置,滚动剖面完成初始断层的优化解释即可得到最终准确的断层。图9a、b分别为原始测网及旋转测网下的地震剖面,对比图中箭头处可知,旋转地震测网后,剖面上相同位置处的断层显示更加清晰。图9c、d为靶区目的层段两个不同地震同相轴所对应的RGB融合属性切片,切片所在纵向深度位置对应图9a、b中的切片1与切片2。切片上的蓝线为原始测网剖面(L1)与旋转测网剖面(L2)在切片上的投影线,切片上的黄线为解释的断层棍,剖面上的黄线为内插生成初始断层在剖面上的投影线。该方法只需在少量断层显示清晰的属性切片上解释断层棍,并在断点清晰的剖面上优化调整,避免了传统解释方法中由大网格向小网格逐步加密解释以及断层闭合解释等问题,有效缩短了解释周期,同时平剖结合提高了断层提取的精度。
图9
图9
平面断层棍解释
a—原始测网L1剖面;b—旋转测网L2剖面;c—RGB融合切片1;d—RGB融合切片2
Fig.9
Explanation of plane fault stick
a—L1 profile of the original survey network;b—L2 profile of the rotating survey network;c—RGB fusion slice 1;d—RGB fusion slice 2
3 应用实例
应用靶区为SB某区块,从北至南地堑构造内部的地层具有明显下陷特征,断裂平面上表现为沿断裂走向的整段隆起,地堑构造延伸性好,全区断层平面展布特征如图10a所示。分别采用本文所述技术方法及断层自动追踪方法进行靶区断层提取,其中两者所用叠后地震数据及敏感属性保持一致,断层提取结果分别如图10b、c所示。对比分析可知,本文所述技术方法提取的断层更加干脆,连续性更好,同时受噪声及边界影响更小;而断层自动追踪结果受属性体影响大,对于靶区中断层发育但刻画效果差的区域通过断点聚类也较难确保提取断层的连续性,同时对于非断层发育区域但属性结果有所响应也会导致最终提取错误的结果。图11为靶区井周断层提取结果,其中图11a为过靶区典型井地震剖面,图11b为过靶区典型井敏感属性剖面,图11c为井周断层提取结果,图11d为井周断层自动追踪结果。从图中可以看出,优选的敏感属性(AFE断层增强)能够较好地刻画靶区断层,同时断层提取结果与属性刻画结果基本一致,且均能与井上漏失情况相吻合,证实了断层解释的可靠性。但断层自动追踪提取结果较杂乱和零散,分类较多且仅在属性结果响应强的区域较连续。为量化评价本文所述技术方法相比于断层自动追踪和手工解释的优势,分别对3种方法在断层解释精度及解释用时上进行统计分析。断层自动追踪通过设置属性门槛值提取断点并组合成断线,再通过聚类分析形成断层,靶区合计自动生成断层254个,其中有效断层46个,累计用时4 h(不含有效断层筛选及后期手动优化时间);利用本文所述方法提取断层78个,均为有效断层,累计用时12 h;前期通过手工解释断层38个,均为有效断层,累计用时24 h。综上,在本靶区的实际应用中,本文所述技术方法相比手工解释在有效断层提取数量增加一倍的前提下累计用时节省一半;相比断层自动追踪虽然用时更多,但提取的有效断层数量更多,而且断层自动追踪结果需要后期人工筛选出有效断层,且筛选的有效断层大多无法直接使用,需要人为进一步进行断层合并、断层编辑优化等处理。因此综合断层解释精度及解释用时来看,本文所述技术方法更具优势。
图10
图10
靶区全区断层提取结果
a—靶区断层展布特征;b—断层提取结果;c—断层自动追踪结果
Fig.10
Fault extraction results for the entire target area
a—characteristics of fault distribution in the target area;b—fault extraction results;c—fault automatic tracking results
图11
图11
靶区井周断层提取结果
a—过井轨迹地震剖面;b—过井轨迹敏感属性剖面;c—井周断层提取结果;d—井周断层自动追踪结果
Fig.11
Extraction results of surrounding faults in the target area
a—cross well trajectory seismic profile;b—cross well trajectory sensitive attribute profile;c—result of extracting faults around the well;d—automatic tracking results of faults around the well
4 结论与认识
本文针对断层自动追踪解释精度较低且连续性较差,而手工解释方法周期又较长的问题,采用一种基于构造导向滤波处理的断层提取技术,取得明显的应用效果。研究得出以下3点认识:
1)构造导向滤波处理可以提高原始地震数据的信噪比,增强地震同相轴一致性及断层边界特征,能够有效提升数据对断层的识别能力。
2)采用相对等时模型与剖面相结合的方法能更准确地进行断层组合关系分析,从而明确不同断层在纵向上的延伸长度、在横向上的展布特征以及不同断层之间的接触关系。
3)SB某区块的实例应用表明,本文所述技术方法较常规方法更具优势,在提高断层解释效率的前提下确保断层解释的精度,并且能够在断裂相对发育区进行推广应用。
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Application of automatic fault extraction technique on seismic data interpretation in Dabusu area
[J].<SPAN lang=EN-US style="FONT-SIZE: 9pt; FONT-FAMILY: 'Times New Roman','serif'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA; mso-fareast-font-family: 宋体">Traditional 3-D seismic data interpretation is a 2D interpretation based on 3D seismic data.Faults are picked from seismic sections along inline or crossline,in the mean time take time-slices as reference.Coherence data is just used to verify fault interpretation result.Automatic Fault Extraction is a process designed to automatically interpret fault surfaces from 3--D seismic discontinuity volumes according to its dip & azimuth changes in coherence data.Several processing steps are applied to the discontinuity volume to improve the imaging of fault surfaces,followed by processes to automatically track the fault lineaments on vertical and horizontal slices through the volume.Fault Extraction technique is applied to fault interpretation at Dabusu complex structure zone in southern SongLiao basin.Tiny faults are identified exactly,faults shape and faults contact is also ascertained clearly,fracture system is analysed rightly under 3D Visualization environment.That availably directs petroleumn exploration and deployment in Dabusu zone.</SPAN>
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