叠前道集优化处理在浅层气预测中的应用

荆雅莉

（中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院，黑龙江 大庆 163712）

0 引言

近几年，随着计算机技术的快速发展，叠前AVO技术作为储层和流体预测的新手段，已经得到推广应用[1-2]，在国内外浅层气预测中取得较好应用效果[3-4]。叠前CRP道集作为AVO属性分析的主要输入数据[5]，道集资料处理品质对气藏预测结果有较大影响[6]。通常，处理人员提供的CRP道集是经过叠前时间偏移的共反射点道集[7-8]，基本消除了界面弯曲和倾斜地层对振幅的影响。叠前AVO属性分析要求：道集在处理中保持反射波振幅相对强弱的关系；叠前偏移得到的CRP道集要更加平直、动校拉伸效应更小。这可以保证得到更宽的入射角范围，使得AVO现象更易识别，同时也可减少偏移距在切除过程中的损失[9]。

叠前AVO属性分析及弹性参数反演的理论基础是Zoeppritz方程和它的各种简化式，Zoeppritz方程表明，有效信号在宽角度条件下随着偏移距变化应表现为抛物线特征，现阶段衡量振幅保真度的标志是看它的AVO规律是否满足抛物线特征[10]。从双相介质方程也可得出有效信号呈现抛物线特征[11]。

本文以ALX为研究区，该区地震资料原始道集主要有以下问题：一是存在干扰噪音。由原始CRP道集产生的叠加剖面信噪比较低，产气层处的低频“亮点”特征不明显，尤其是断层附近反射同相轴不清楚。二是同相轴不平。在约650 ms以上浅层同相轴上翘，650 ms以下同相轴下拉，最大时差可达7 ms，从原始道集产气层顶面提取的AVO数据点分布比较杂乱，抛物线规律不明显。三是存在远道动校拉伸问题。随偏移距增加远偏移距道集存在频率变低、同相轴“变胖”的现象。

针对此类问题，主要有2类解决办法：对CRP道集进行更精细的处理，尽量消除剩余时差的影响，提高CRP道集质量[12-13]；在道集上进行解释性处理以提高道集质量[14]。本文在AVO正演指导下，应用有效优化处理技术，采取多种解释质控手段，改善了叠前CRP道集品质，突出了叠加剖面气藏低频“亮点”特征，提高了叠前AVO属性预测气藏的精度。

1 CRP道集处理技术

1.1 均值滤波去噪处理

实际道集在常规处理时，都会存在一定程度的噪音，去噪的目的是提高道集信噪比。本文采用一种改进的均值滤波方法去除随机噪音，认为相邻地震道相同时间的采样点数值应该比较接近，如果数值变大或变小，就很有可能受到噪音的干扰，通过对这些异常点的切除，就可以降低噪音影响。具体步骤：将叠前某个道集中某一时刻的相邻道数据采样点值进行排序，去掉数值最大和最小的一部分采样点，其他剩余采样点的数值进行平均，作为当前中心道该时刻的采样点数值。均值滤波计算公式为

式中：Δx为线间距，m；Δy为道间距，m；m，n 分别为线、道数，均取大于等于 3 的奇数；tk为时间，ms；为振幅平均值。

从道集去噪前后叠加剖面（见图1）可看出，去噪后道集叠加剖面信噪比较原始道集叠加剖面有明显提高，尤其是在大断层附近，去噪后剖面同相轴更加连续、波组关系更加清晰。从去噪前后道集对比 （见图2a，2b）可看出，该方法对有效信号破坏较少，噪声得到较好去除，去噪后同相轴比较自然，各道振幅相对关系与原始道集保持一致。

图1 道集去噪前后叠加剖面

1.2 无速度拉平处理

从本区原始CRP道集可看出（见图2），大约600 ms以上浅层同相轴远近道时差相对较小，一般在2～3 ms。在600 ms以下，随深度增加，远近道时差变大，最大可达7 ms。

图2 道集优化处理对比剖面

由Zoeppritz方程应用条件可知，如果不进行校正，会影响AVO属性分析的效果。道集同相轴存在的剩余时差，主要来源可归结为3个方面：一是动校正方法本身有一定局限性；二是动校正速度有误差；三是薄层调谐及子波拉伸等因素的影响。其中动校正速度误差是造成CRP道集不平的最主要因素。

现有剩余时差校正技术多采用各向异性速度分析实现，但因各向异性参数求取困难，一直未能较好解决拉平问题。本次预处理在去噪后道集上采用基于同相轴自动追踪的道集拉平技术进行拉平处理，基本原理是在叠前道集波形相似处提取显著层位点，进行层位自动追踪，获得道集时移量进行拉平校正，实现无速度下的剩余动校处理。从拉平后道集可看出（见图2c），600 ms以上的同相轴不平现象有所改善，600～800 ms剩余动校处理后道集同相轴均得到较好的拉平，并且远道未产生拉伸畸变现象，不需要进行切除处理，振幅的强弱关系与未拉平前保持一致，但远道动校拉伸现象还存在。

1.3 远道动校拉伸处理

在常规地震资料处理中，CRP道集近偏移距往往有较好的地下反射，由于偏移距较小，受动校拉伸也较小，而远道受动校拉伸影响较大，这一现象在浅层覆盖次数较少时尤为严重。远道经常表现为频率降低、波形发胖及畸变现象。一种解决办法是进行大角度切除，这样会损失远道信息，减少浅层目的层道数，对于覆盖次数少的资料为保留远道一般不进行大角度切除；另一种解决办法是小角度切除，只去除畸变道，尽量保留远道信息，对于远道频率变低现象需进行补偿校正处理。

解决远道频率变低现象，须在道集拉平基础上采用谱平衡方法对远道进行补偿校正处理[15]。其基本思想是：用标准道时频特征为模板，其他道的时频特征向其靠拢；利用时频分析[16]的方法，将欲补偿道集进行时频展开，参考标准道的时频谱，在时频谱上对远道所丢失的高频能量信息进行逐点补偿，从而消除远道频率变低的现象。由最终动校拉伸处理后道集剖面上看出（见图2d），经过补偿校正处理后，远道频率变低现象得到较好校正，尤其是气层顶面振幅随偏移距增加逐渐变大的现象更加明显，这样可充分利用远偏移距信息，有效提高AVO反演的稳定性和精度。

2 应用效果分析

道集优化处理的标准是看处理后CRP道集的AVO曲线是否呈抛物线形式。除此之外，还应该进行一些辅助性评价，主要看气藏在优化处理后的叠加剖面上“亮点”特征是否更加明显，振幅属性刻画地质现象及叠前AVO气藏预测精度等方面是否比未处理前有提高，必须从多个角度进行评价，才能证明道集优化处理的有效性。

2.1 AVO曲线对比

从最终优化处理道集可看出，原始道集存在的同相轴不平及远道动校拉伸现象得到较好改善。从优化处理后道集产气层顶面提取的实际AVO数据点比较收敛（见图3），具明显抛物线特征，与正演AVO曲线一致，说明优化处理后道集上的AVO特征更加明显。

图3 正演道集及AVO曲线

2.2 叠加剖面对比

从优化处理前后道集的叠加剖面对比（见图4）可以看出，优化处理前剖面上气藏的低频“亮点”特征不明显，气藏边界不清晰，整体信噪比较低，存在较强的“雨刷状”噪音。在优化处理后的剖面上，气藏低频“亮点”特征非常明显，噪音得到较好去除，剖面信噪比得到改善。

2.3 平面振幅属性对比

由优化处理前后叠加数据的平面振幅属性对比可看出（见图5），优化处理后叠加数据目的层平面振幅属性刻画水下分流河道及砂坝边界更加清楚，在研究区西部和南部清晰可见多条水下分流河道。

2.4 叠前AVO气藏预测精度分析对比

ALX工区目的层为萨尔图油层，早期萨二、三组为滨浅湖沉积，晚期萨一组为三角洲前缘沉积，储层以 水下分流河道砂、滨浅湖砂坝、席状砂为主。

图4 道集优化处理前后叠加剖面

图5 道集优化处理前后叠加数据平面属性对比

研究区内共有钻井30口，其中工业气井14口，水井16口。该区气藏主要是微幅度构造控藏，为弄清该区气藏平面分布规模，在AVO正演分析的基础上，确定应用叠前AVO属性分析的P＋G属性作为气藏预测的最佳属性组合，分别应用优化处理前后的道集开展叠前AVO气藏预测（见图6）。

图6 道集优化处理前后叠前AVO气藏预测

由图6看出，工区中部的Du13井位于大断层的下降盘，处于全区最低处，钻井未钻遇气层，但预测结果显示从该井往南直到Du69井处有含气异常，预测结果与成藏规律明显不符，同时在北部的Du617井、南部的Du616井处预测结果与实钻情况均不符合，气藏预测结果对井符合率为67%。在优化处理后道集提取的P＋G属性气藏预测图上，Du13井至Du69井区、Du602至 Du617井区、Du616井区、Du5-3及 Du5-4井区气藏预测结果与已钻井一致，钻遇工业气流井均具有较强的AVO异常，并且异常区与微幅度构造较好叠置，统计对井预测符合率为83%。

从气藏预测符合率统计情况可看出，应用优化后道集提取的AVO属性预测气藏的精度明显提高，进一步证明了道集优化处理对叠前AVO预测气藏效果的重要性。

3 结束语

叠前CRP道集品质对叠前AVO反演的结果影响较大。常规处理提供的CRP道集一般存在噪音、同相轴不平及远道动校拉伸的现象，而目前所有的叠前反演方法均基于Zoeppritz方程和它的各种简化式，对叠前道集品质的要求较高。为提高AVO反演的精度，必须对道集进行保真优化处理，便于在处理完成后能从多个角度进行质控分析，同时结合地质认识及成藏规律对处理效果进行综合评价，如未达到反演要求可进一步有针对性地优化处理参数，目的是最大限度提高道集资料的品质。

本文实例分析得出，应用优化处理后道集能提高地震属性刻画河道等地质现象的能力，在叠加数据上气藏的低频“亮点”特征更加明显，最重要是提高了叠前AVO属性预测气藏的精度。

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