微测井资料应用中的多参数定量评价方法

潘宏勋，孙开峰，叶 勇

(中国石化石油物探技术研究院，江苏南京 210014)

微测井资料应用中的多参数定量评价方法

潘宏勋，孙开峰，叶 勇

(中国石化石油物探技术研究院，江苏南京 210014)

微测井作为一种传统的，较准确的表层速度结构调查手段，在生产中已得到了实际应用。但微测井布设密度往往有限，使得微测井资料在地震数据处理中有时效果不佳，一个关键因素是在实际应用中，缺少一种评价其分布密度的有效方法。这里将微测井的分布情况与测区地形变化相结合，提出了距离比、积分绝对值比等多参数微测井资料评价方法，为其实际应用提供了一种科学评价的依据。在这些参数较大的区域，如果用微测井资料建立的速度模型应用效果不佳，一种可能的原因就是微测井的密度不足以控制表层结构的复杂变化。

微测井;多参数;评价方法

0 前言

近年来随着高精度地震勘探的发展和勘探地区表层结构的日益复杂，地震勘探对近地表速度模型精度的要求越来越高。目前表层结构调查方法较多，如地质、井、地震、电法、磁法、地质雷达以及陆地声纳等，各有优缺点。其中，微测井作为一种传统的较准确的表层速度调查手段，在实际生产中已经得到广泛应用。许多学者对传统微测井技术［1～6］、双井微测井技术［7～11］、VSP 三分量微测井技术［12、13］等方法及应用做了大量的研究。

微测井布设密度是否足以控制表层结构变化，是微测井资料应用能否成功的关键。当微测井布设密度能够控制表层结构变化时，用微测井资料或微测井资料与其它资料或技术手段结合建立的近地表速度模型，就能满足实际生产的需要。否则，建立的近地表速度模型在区域或局部地段往往达不到预期的效果。袁晓宇［14］指出，如果表层调查的密度在地形变异处能有合理的加密，模型静校正效果会更加理想。在理想情况下，地震勘探是在每个炮点或检波点处都布设微测井，但因野外施工中受自然条件、经济因素等限制，通常实际微测井的布设点是稀疏的，不均匀的。特别是在复杂山地的地区，地形起伏剧烈，近地表结构变化大，这样用密度不足的微测井解释结果建立的近地表速度模型，实际计算的静校正量在进行应用时，局部地段效果有时次于高程静校正效果。这种情况下有些人就对微测井资料提出了质疑，甚至在有些地震资料实际处理中根本就不运用野外提供的微测井资料。作者认为，关键原因是野外微测井布设的密度通常是有限的，而表层结构和地形变化是无限的。特别是复杂山地地区，在微测井资料实际应用中目前缺少一种对微测井分布密度评价的科学手段，这方面的文献资料目前尚未见到。作者在本文把微测井的分布情况与测区地形变化相结合，提出了距离比、积分比等微测井资料密度多参数评价方法，为微测井资料的实际应用提供一种科学评价的手段。

1 方法原理

1.1 距离比

用微测井资料建立的2D近地表速度模型，一种简单直接的评价方法就是用微测井之间的距离比值ki来衡量，如式(1)。

式中 i为微测井顺序编号;xi、xi+1分别为第i个和i+1个相邻微测井的坐标;Δxmin为微测井之间的最小的坐标间距;ki的取值范围为［1，α］，α=分别为测线上开始的和最后的微测井的坐标。

对ki进行标准化，即用式(2)来衡量。

式中 kmax为测线内最大的ki;∈(0，1］。ki或越大，表明这两个微测井之间的距离就越大，用该微测井资料所建立的近地表模型在该局部地段应用时就越要谨慎。

该方法简便直观，不过它没有考虑地形起伏情况，而且也只能应用于二维情况。

1.2 积分绝对值比

一个考虑地形起伏且适于二维和三维情况的方法，是采用积分绝对值βi比来衡量。

(1)对于2D情况，积分绝对值βi比为式(3)。

式中 i为微测井顺序编号;xi、xi+1分别为第i个和i+1个相邻微测井的坐标;ex为第i个和i+1个相邻微测井之间x处地表高程;Δxmin为微测井之间的最小的x坐标间距，为第i个和i+1个相邻微测井之间地表的最小高程。βi的含义为两相邻井之间的地表，与它们之间最小高程处水平线围成的面积，如图1示意图所示。

图1 βi计算的示意图Fig.1 The schematic diagram ofβi computation

βi的最小值为1，即为两相邻微测井之间的距离Δxmin，且高程一致。当然，也可以对βi进行标准化，即用公式(4)来衡量。

式中 βmax为测线内最大的

βi或值越大，表明这两个微测井之间的距离及地形起伏均较大，所以建立的模型在该局部地段应用时就越要谨慎。

(2)对于3D情况，积分绝对值βi比为式(5)

式中 Ωi为工区内待计算βi的微测井在水平面上围成的区域;ex，y为区域内点(x，y)处的高程为区域内最小高程;Δxmin和Δymin为工区内x、y方向微测井之间的最小间距，βi的含义为区域Ωi内的地表与区域Ωi内最小高程处水平线围成的体积，βi的最小值为1。

同理，对βi进行标准化，即用公式(6)来衡量。

式中 βmax为测线内最大的βi或值越大，表明区域Ωi内的面积及地形起伏较大，所建表层模型在该区域内应用时要谨慎。

2 实际应用

我国某山地地震勘探工区的地表高程曲线及微测井的分布情况见图2，图中黑色线为地表高程曲线，圆圈代表微测井位置。由图2可以看出，通常在地表高程剧烈变化的部位，如山峰或山谷处，微测井的分布较少。如果不考虑微测井的实际分布情况，在这些地方直接应用微测井解释结果，内插近地表速度模型的速度或厚度时，就应谨慎。

图2 某实际微测井测线的高程曲线及微测井的分布Fig． 2 Elevation and micro － log distribution of one case

图3 评价参数Fig.3 Evaluation parameter

图4 评价参数Fig.4 Evaluation parameter

3 结束语

微测井布设密度是否足以控制表层结构变化，是微测井资料成功应用的关键。作者把微测井的分布情况与测区地形变化相结合，提出了距离比、积分绝对值比微测井资料密度评价方法，为微测井资料的实际应用提供了一种科学评价的依据。这些方法是一种相对的评价方法，在微测井资料距离比或积分绝对值比值较大的地区，如果用微测井资料建立的速度模型应用效果不佳，其原因可能是微测井的密度不足以控制表层结构的复杂变化。在这些区域建议用其它技术手段修正近地表速度模型，譬如在基岩出露区，可以直接采用高程静校正量。至于微测井井深的合理性、微测井资料解释的精度等，都会影响到微测井资料的应用效果，这些已超出本文的范畴，在此不做赘述。

不过一种绝对的情况是，当近地表结构在稀疏微测井之间呈现线性变化时，也就是说，低速带、降速带的厚度、速度值，在稀疏微测井之间是线性变化的，低速带、降速带的底界面与剧烈起伏的地形平行，在这种情况下，ki或越大，βi或的判断就失去了意义。不过这样绝对的情况在复杂山地地区存在的可能性较小，但在实际应用中，也应对特殊情况予以考虑。

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P631.4

A

1001—1749(2011)05—0483—03

2011－02－22

潘宏勋(1972－)，男，硕士，高级工程师，主要从事地震数据速度分析、速度模型建立和叠前偏移成像方法技术研究。