贾连凯,吴时国,董冬冬,栾 奕
1.中海石油(中国)有限公司深圳分公司研究院,广州 510240 2.中国科学院海洋研究所,山东 青岛 266071
南海南部深水多次波模拟分析与压制处理
贾连凯1,2,吴时国2,董冬冬2,栾 奕2
1.中海石油(中国)有限公司深圳分公司研究院,广州 510240 2.中国科学院海洋研究所,山东 青岛 266071
南海南部陆缘构造复杂多变,海底崎岖不平,造成该区多道地震资料多次波十分发育且混杂复杂绕射波。为了识别深层有效反射信息、压制多次波,首先通过正演模拟分析深水条件下多次波的传播规律和特征,然后对复杂理论Pluto模型进行详细处理并试验了几种典型多次波压制方法,寻找到一套有效的多次波压制处理思路:通过表面相关多次波衰减(SRME)法降低多次波能量级别,运用τ-p域预测反褶积压制周期规律的近中道多次波,再在此基础上灵活运用高分辨率抛物线Radon变换对共反射点道集(CRP)进行中远道多次波压制。理论模型和礼乐盆地海区的实际资料处理结果表明,该方法能够较大程度上压制深水资料多次波并增强对深部有效信息的识别。
深水多次波;表面相关多次波衰减;预测反褶积;CRP道集;Radon变换;礼乐盆地;南海
深水地震资料处理面临的最大难题之一就是多次波问题。多次波影响地震成像的真实性和可靠性,导致有效反射波的振幅、频率和相位等发生畸变,甚至对后期的解释、反演等造成影响,增加了解释的难度和不确定性[1-2]。一般来说,多次波是海洋地震资料中最为严重的规则干扰波。深水资料普遍发育表面相关多次波,能量最强也最难彻底压制;崎岖海底很容易形成复杂绕射及其产生的绕射多次波;层间多次波的识别和压制在理论和实用上仍存在诸多的难题。目前,对于多次波问题,主要有两种处理手段:二是把多次波当成噪音进行压制;一是利用多次波,对多次波进行成像[3-6]。本文只讨论多次波的衰减问题。
根据荷兰Delft大学Verschuur[7]的观点,主要将多次波压制方法分为两类:①基于一次波和多次波空间特性差异的去噪方法;②基于多次波周期性质及可预测性的去噪方法。第一类方法是利用多次波与一次波在传播路径(或者说是速度)或反射结构上的差异,通过设计多道滤波器分离多次波与一次波,即常说的滤波类方法。F-K滤波[8]、内切与加权叠加、Radon变换[9-10]和聚束滤波[11-12]等是其中主要的方法。第二类方法利用了多次波与一次波之间的内在联系,一般可用显式或隐式波动方程将二者联系起来,分为预测和相减两个步骤,即常说的波动方程类方法。这类方法主要有波场延拓[13-14]、反散射级数[15]以及反馈迭代法[16-17]等,目前最为流行的压制表面多次波的表面相关多次波衰减(surface related multiple elimination, SRME)就属于反馈迭代法。Weglein[18]认为预测反褶积是一种滤波方法,而Verschuur[7]则主张其是预测-减去法,属于第二类方法。笔者认为预测反褶积为第二类方法。
1)滤波类方法
地震勘探中,预测反褶积是最早的压制多次波的方法。基于多次波的周期性质,这种方法可通过设计预测误差滤波器消除地震数据中周期出现的成分[19],但其难以对整个偏移距范围起到作用。Taner[20]在τ-p域应用预测反褶积,改进了中远偏移距多次波的压制效果。Lokshtanov[21]利用扩展预测反褶积方法压制了野外数据的多次波,结果也证实此方法在地下结构平缓变化的情况下同样有效。赵昌垒等[22]详细推导了多次波在非零偏移距的非周期性,并将线性Radon域预测反褶积成功应用于南海深水多次波的压制。
F-K变换是时间和空间的双重Fourier变换。Ryu[23]应用了介于一次波和多次波之间的速度进行动校正,在Fourier变换域,两种波就分开聚焦在不同的区域。然后对多次波聚焦区进行滤波,反变换就得到了衰减多次波后的结果。
τ-p变换是一个沿线性轨迹求和的过程[24]。Diebold等[25]和Stoffa[26]对于τ-p变换及其特点进行了十分详尽的描述。由于多次波在τ-p域具有严格的周期性,因此将τ-p变换与预测反褶积组合压制长周期多次波是可行的。
Hampson[27]提出利用抛物线Radon变换分离一次波与多次波。Radon反变换过程很难使信号无畸变地返回到时间-空间域,从而产生假频。Kabir和Marfurt[28]认为,偏移距的截断效应导致地震信号在抛物线Radon变换域中不能完全聚焦,从而使能量扩散。Thorson和Claerbout[29]是最早将Radon变换考虑为稀疏反演的人,将其定义成迭代反演的过程,但运算量太大,当时并未取得应用。Sacchi 和Ulrych[30]采用了同样的方法,借助稀疏约束使同相轴在Radon变换域具有更好的局部化特征,信号泄露也达到了最小。这种带稀疏约束的变换方法称之为高分辨率Radon变换。Herrmann等[31]采用了高分辨率抛物线Radon变换区分一次波与多次波,对偏移距采样过稀造成的空间假频也做了很好的处理。Moore和Kostov[32]改进了这种方法使之更加有效和稳定。国内的熊登等[33]提出了混合域高分辨率抛物线Radon变换,兼顾了效率与分辨率并在实际资料上取得一定成效。李志娜等[34]对抛物线Radon变换进行了改进,发展了λ-f域高分辨率Radon变换,极大地提高了计算效率。
2)基于波动方程的预测-减去法
地震资料处理中的多次波压制一般基于一次波与多次波的差别(时差差别等)或可预测性。当一次波与多次波之间的时差差别很小时,往往采用波动方程的预测方法。
波场延拓技术主要用来压制与水层有关的多次波,如水底鸣震。Bernth和Sonneland[35]利用了F-K域波场延拓,在平坦水底的情况下实现了基于波动方程的多次波预测。Wiggins[36]考虑了海底反射系数的影响,提出了一种预测和压制水层相关多次波的方法。Spadavecchia等[37]研究了两步法Kirchhoff波场外推预测水底多次波,相对3D SRME占用较少的CPU和I/O。给定速度模型准确的情况下,波场延拓法能达到很好的效果。
Berkhout[38]提出了描述多次波的反馈理论,这也为反馈迭代压制多次波技术打下了坚实的理论基础。Verschuur[39]引入一次波最小能量准则消除了自由表面多次波,大大推动了SRME法的发展。Berkhout 和Verschuur[40]提出了迭代的SRME算法,将地表算子的非线性估计问题转化为线性优化处理。Verschuur和Berkhout[41]阐述了结合共聚焦点(common focus point, CFP)域、基于宏速度模型的层间多次波预测压制方法原理,并进行了模型的试算。由于三维海上观测系统的限制,3D SRME常出现严重的联络测线假频,Baumstein和Hadidi[42]提出基于倾角时差(dip moveout, DMO)的3D SRME预测和减去多次波,在野外数据上取得了良好的效果。国内的张振波等[43]利用广义多次波预测技术(general surface multiple prediction,GSMP)最大限度地保护有效信息,消除多次波、突出有效波。
Weglein等[44]提出了逆散射级数法。Malcolm和Hoop[45]用联合lippmann-schwinger级数和Bremmer 级数改进了这种算法,拓宽了其适用范围。金德刚等[46]改进了Weglein等[44]提出的1D预测公式,提高了计算效率,同时也讨论了ISS(inverse scattering series)预测层间多次波的策略,在实际资料中取得了较好的应用。王芳芳等[47]通过ISS法成功压制了鬼波(即虚反射),并改善了鬼波压制算子提高算法的稳定性。
由于实际资料往往具有复杂性,不同的区域有不同的特征,任何一种多次波压制方法都难以根除所有多次波。F-K滤波、Radon变换和聚束滤波等方法对多次波与一次波时差较小或者近偏移距道都不能有效处理;预测反褶积法[48-49]要求多次波周期严格规律、水底相对平坦且周期较短;内切除和加权叠加法对远偏移距数据效果不明显;基于反馈迭代的SRME[50-51]法是近20年发展起来的一种基于波动方程的多次波衰减方法,适用于长周期强能量自由表面多次波;但要求全波场数据,且其相减过程对复杂介质模拟困难。可见每种方法都有其假设条件,当资料符合条件时才能有好的效果。
笔者首先在简单深水模型上对多次波的传播和响应特征进行分析,然后在复杂Pluto模型上做详细处理和分析,尝试找到一个有效压制南海深水区多次波的思路;最终根据南海南部礼乐盆地区的实际资料,针对不同区段对提出的处理思路进行验证。
南海是东亚大陆边缘经过多方向扩张形成的大型边缘海[52],面积约350 万km2,也是西太平洋最大的边缘海之一;位于太平洋板块、欧亚板块和印度洋--澳大利亚板块的结合带上[53],呈菱形展布;东以马尼拉海沟与菲律宾海板块相接,西以印支半岛与印度板块为邻,南隔印度尼西亚群岛与澳大利亚板块相接;形成演化与周边的欧亚板块、太平洋板块和印度--澳大利亚板块密切相关。南海深海盆分为西北次海盆、西南次海盆和东部次海盆。其平均深度为1 212 m,最深处有5 567 m。南海北部大陆边缘自西往东依次发育了琼东南盆地、珠江口盆地和台西南盆地3个较大的深水盆地[54]以及莺歌海、北部湾、中建南、双峰、笔架、台西等盆地。
研究采用的NH973-2测线位于南海南部陆缘的礼乐盆地海区。礼乐盆地位于南沙群岛东北边缘的礼乐滩附近,北部与南海中央海盆相邻,东南与西北巴拉望盆地相接,南邻南沙海槽盆地,西邻九章盆地和安渡北盆地,在115°08′--118°30′E,9°00′--12°20′N之间(图1,2)。礼乐盆地总体呈NE--SW向展布,面积约5.5×104km2。大地构造位置在欧亚、太平洋和印度洋--澳大利亚三大板块的交汇带上,属于从华南陆缘张裂出来的南沙地块,主体位于大陆坡上,水深0~2 000 m,是一个以中生代沉积地层为主的叠合盆地[55-57]。
图1 南海区域及测线位置图Fig.1 South China Sea area and geographical location of the acquisition line
图2 礼乐盆地测线位置放大图Fig.2 Liyue basin and zooming in on the line
该区域海底地形起伏变化大,盆地内分布有众多的珊瑚礁、滩及海山、海丘、槽谷、断陷台地等地貌单元[58],主要包括了礼乐滩等11个礁滩。盆地位于礼乐地块东侧,主要由四大构造单元组成,分别为西北坳陷、中部隆起、东部坳陷和南部坳陷(图2)。礼乐盆地发育了一套中、新生代海相地层,厚度超过10 km,其中新生代沉积最厚处超过6 km,中生代最厚沉积处也超过4 km。礼乐盆地的中生界具备油气成藏的基本石油地质条件和油气资源潜力,将成为我国海洋油气勘探的一个新领域。NH973-2测线始于南海东部次海盆,从礼乐滩东北部穿过了礼乐盆地,南部直达西北巴拉望滨海地区。测线穿过区域海底崎岖,构造复杂多变,穿越构造带多,地层倾角、岩性横向变化大,多次波等噪声十分发育且能量很强,对深部能量较弱的有效反射形成覆盖,无论是对前期的资料处理还是后期的断裂解释、深部构造识别都带来一定的难度。
本次研究使用的实际资料来源于“973”项目“南海大陆边缘动力学与油气资源潜力”,是2009年广州海洋地质调查局“探宝号”调查船在南海南部采集的多道地震剖面NH973-2测线,其始于南海东部次海盆,从礼乐滩的东北侧穿越了礼乐盆地,止于巴拉望滨海区域。采集过程中使用了总长为6 237.5 m的480道电缆,气枪总容量为8.2×104cm3,其余参数如表1所示。
表1 NH973-2测线采集参数
2.1 平坦海底多次波模拟
总体来看,南海深水区海底起伏变化剧烈,构造复杂多变,常发育大大小小的海山,但从小区域来看,也存在平坦的海底区域。首先建立平坦海底地质模型,如图3所示。设计的地质模型横向长度为10 000 m,纵向深度为3 000 m,包含4套地层(最上部为海水层),参数见表2。通过弹性波有限差分数值模拟,针对数值模拟过程中模型的上下左右4个边界问题可见,显然顶部应设计为自由界面即海水与空气分界面。为了不使另外3个边界产生反射波,这里采用完全匹配层吸收边界条件[59]。利用35 Hz Ricker子波,2 500 m拖缆接收,得到3个CSP(common shot point)道集(图4)。从图4的时差关系可以推断,图4a中箭头标识“1,2,3”的3组多次波路径分别对应图5的3张波路径图。
图3 平坦海底地质模型Fig.3 Flat seafloor geology model
根据波路径的特点,可以得出初步结论:对于水平速度纵向递增的地层,强波阻抗剖面反射的多次波主要是海水层的表面多次波,层间多次波较少。因此,在实际处理中可以考虑将主要方向放在强能量的表面多次波[60]的衰减上。
根据图4箭头标识的“3,4,5”多次波的渐变,对照速度模型的激发点位置,发现随着激发点右移,下伏界面的一次波和多次波逐渐消失;说明当界面倾角增大,反射角度过大导致拖缆可能无法接收到一次波和多次波。这也就解释了实际数据中陡倾角界面处多次波空白的原因,因而可以考虑倾角较大区段不作为多次波压制重点。
a,b,c分别对应图3激发点A, B, C。图4 平坦海底地质模型CSP道集Fig.4 CSP gather of flat seafloor model
图6为平面波垂直向下传播模拟得到的零偏移距剖面。可以清晰看到:多次波能量衰减很小,能量甚至超过同一时间的一次波;斜坡区的一次波与海底的多次波互相干涉,同相轴上产生部分畸变。因此需要考虑首先压制能量最强的多次波,降低其能量级别进而压制其他多次波,同时需要思考干涉区的多次波相减问题。
表2 平坦海底地质模型参数
2.2 崎岖海底多次波模拟
南海的洋陆转换地带和深海盆包含部分平坦海底,但更多的是崎岖海底。如图7所示,设计崎岖海底地质模型横向长度为10 000 m,纵向深度为4 000 m,包含3套地层(包括海水层),参数见表3。通过弹性波波动方程有限差分数值模拟,同样使用35 Hz Ricker子波,4 500 m拖缆接收。模拟得到2个CSP道集(图8a,b)和零偏移距剖面(图8c)。同样我们能够得到前文所述的结论,但这里主要关注绕射波和绕射多次波。
a,b,c分别对应图4a中的多次波1, 2, 3。图5 多次波路径Fig.5 Paths of multiple
图6 平坦海底零偏移距剖面Fig.6 Flat seafloor zero offset profile
层位岩性纵波速度/(m/s)横波速度/(m/s)密度/(kg/m3)1海水1500010002粉砂岩2400130023503玄武岩490028002600
一般在尖灭点、构造突起或者丘状隆起等处容易产生绕射波和绕射多次波。图8a CSP道集的远偏移距和图8b的中偏移距都出现了绕射多次波;仔细观察可以发现崎岖海底地质模型的一个特点是上一界面的多次波恰好与下一界面的一次波重合,至少是在近偏移距重合。同样,在零偏移距剖面图8c中出现了3个丘状凸起的多阶绕射多次波。绕射多次波的大量存在加之一次波与多次波的重合干涉为多次波的压制带来了相当的难度。这种情况在实际资料中也很常见。一方面波的重合干涉对预测相减十分不利,另一方面绕射波虽可通过偏移进行收敛但绕射多次波难以处理;可以考虑根据一次波与绕射多次波的频率与能量的差异进行衰减。
3.1 Pluto模型简介
Pluto模型是由SMAART(subsalt multiples attenuation and reduction team)设计的标准多次波模型,模型中既包含了表面相关多次波,也包括了层间多次波,是SEG(society of exploration geophysicists)和EAGE(European association of geoscientists & engineers)指定的用以验证多次波压制算法的模型测试平台,同时也是测试盐丘下处理效果的工具。
图7 崎岖海底地质模型Fig.7 The rugged seafloor geology model
图9为Pluto模型的纵波速度分布,其中包含了3个盐丘体。模型采用中间激发两边接收的采集方式。激发点左侧180道,右侧360道,共540道接收。道间距和炮间距均为22.8 m,最小偏移距为0 m,采样间隔为8 ms,共1 126个采样点、270次覆盖。模拟子波为25 Hz,共1 387炮。
a,b分别对应图7激发点A, B。图8 崎岖海底地质模型CSP道集(a,b)和零偏移距剖面(c)Fig.8 CSP gather (a,b) and zero offset profile (c) of rugged seafloor geology model
从原始的CSP道集和抽取的CMP(common midpoint)道集上很难识别出多次反射;但从初步速度分析后的叠加图(图10a)可以识别出能量较强的全程多次波,包括海底表面多次波和盐丘表面多次波,层间多次波较难分辨。将CMP道集和初叠加剖面对照来看,多次波在道集上的位置就明确了。针对CMP1306(图10b),海底表面多次反射在零偏移距出现在2.4 s,盐丘多次波出现在3.1 s和4.3 s。从初叠加剖面上分析,能量最强的海底表面多次反射和盐丘表面多次反射的周期性较好;从CMP道集上分析,多次波在近偏移距能量最强,周期性也最好。基于多次波的周期规律,笔者对不同域的预测反褶积(时间域和τ-p域预测反褶积)做对比分析,以期压制周期规律的多次波。
图11为分别应用时间域和τ-p域预测反褶积压制多次波后的CMP道集。从图11中可以明显看到,时间域预测反褶积只在零偏移距附近起到了一定的压制效果,而τ-p域预测反褶积则压制了更多的多次波能量,在近、中偏移距都起到了较好的压制作用,如图11中圈出区域所示。由于远偏移距能量本身较弱,在图11中看不到对远偏移距明显的压制效果。
即使最简单的水层模型,在时空域,只有在零偏移距时,多次波的周期性才完全满足,且多次波之间的时差会随着偏移距增大而减小;而在τ-p域中,多次波的周期性更加严格。因此,笔者选择τ-p域预测反褶积压制周期较为规律的多次波。全程多次波的能量较强,仅仅依靠预测反褶积是不够的,可以考虑先用其他衰减强能量多次波的方法(如SRME)对多次波能量进行降级,然后再应用τ-p域预测反褶积。下面单独应用SRME压制能量最强的盐丘多次波和海底表面多次波。
图9 Pluto模型速度分布图Fig.9 Pluto model velocity distribution
图12a,b,c,d分别为原始道集、预测的多次波、相减后的道集以及SRME+τ-p域预测反褶积后的道集。从图12可以看到,经过SRME和预测反褶积,2.4 s和4.2 s的多次同相轴均已得到压制。但是,图12d深部4 s以下中远偏移距仍然残留多次波干扰;这种多次波由于与有效波视速度差异较大,适合应用Radon变换进行去除。图13a为将SRME+τ-p域预测反褶积后的道集进行叠前时间偏移后的结果:很明显,经过偏移,有效反射波都已被拉平,而从4.0 s开始出现了未拉平的多次波。这里我们考虑在偏移后的CRP道集上灵活运用抛物线Radon变换。
a.海底表面多次波;b.盐丘表面多次波。图10 Pluto模型初叠加剖面(a)和CMP道集(b)Fig.10 Initial stacking (a) and CMP 行ather (b) of Pluto model
3.2 偏移距域CRP道集Radon变换
常规Radon变换法是在NMO(normal moveout)后的CMP道集上应用Radon变换,在Radon域将不同象限的一次波与多次波进行滤波处理。基于叠前时间偏移道集做抛物线Radon变换压制多次波,能够弥补NMO只能处理简单构造情况的弱点。偏移过程考虑了波场的传播效应,可以对复杂地下构造情况进行衰减多次波处理。偏移过程对一次波和多次波都进行了偏移归位,在形成的CRP道集上,一次波被拉平,而多次波由于时差关系仍然是曲线形式,从而可以在CRP道集上应用抛物线Radon变换压制多次波。值得注意的是,由于偏移对速度敏感,在Radon变换之前应该获取较为准确的速度模型。
图13 a,b分别为Radon变换压制多次波前和压制后的CRP道集。从图13a中可以看到,3.5 s以下中远偏移距处的弯曲多次波能量很强,一直向深部延伸。这说明尽管应用SRME和τ-p域预测反褶积压制了硬海底、盐丘表面强能量多次波以及周期规律的多次波,传播规律复杂的非全程多次波仍然大量残余。从图13b可见,经过偏移距空间的CRP道集高分辨率抛物线Radon变换,弯曲多次反射波几乎全部被压制,深部构造的有效反射波得到了一定程度的凸显。
至此,我们应用SRME很好地压制了硬海底强能量多次波和盐丘表面强能量多次波;通过τ-p域预测反褶积进一步压制了周期规律的近中偏移距多次波;将数据变换到偏移距域CRP道集,借助高分辨率抛物线Radon变换,将难以识别的中远偏移距非全程多次波做了进一步的压制,从Radon变换后的拉平道集来看,多次波能量几乎都已经被压制。
图11 时间域(a)和τ-p域(b)预测反褶积压制多次波后的CMP道集Fig.11 CMP gather after multiple suppression with t domain (a) and τ-p domain (b) deconvolution
图12 Pluto模型原始道集(a)、预测的多次波(b)和相减后的道集(c)以及SRME+τ-p域预测反褶积后的道集(d)Fig.12 Raw CMP gather (a),multiple predicted (b),CMP gather after subtraction (c) and the CMP gather after SRME+τ-p domain deconvolution (d) of Pluto model
图13 Pluto模型CRP道集Radon变换压制多次波前(a)后(b)对比Fig.13 Multiple before (a) and after (b) Radon thansform in the CRP gather of Pluto model
3.3 速度谱和叠加剖面处理效果
图14a为压制了随机干扰波后未做去除多次波处理的叠加速度谱,图14b为经过一系列去除多次波处理后生成的速度谱。对比来看,多次波压制后速度谱能量团的集中性和趋势性获得了较大的改善,尤其是对3.5 s以下深部速度的拾取。图14a中2.4 s和4.3 s出现的海底多次波和盐丘表面多次波能量团在图14b中都已被去除,一次能量团从而出现在正确的位置。从道集上看,多次波压制后3.5 s以下不断出现的层间多次干扰也已基本压制,这样,强能量的硬海底和盐丘多次波以及深部层间多次反射均已获得较好的压制。在新的较高质量的速度谱上更新速度函数,将得到压制多次波后的更高质量的叠加剖面,同时也为以后的迭代偏移速度分析打下了坚固的基础。
图14 多次波压制前(a)后(b)的速度谱对比Fig.14 The velocity spectrum before (a) and after (b) multiple suppression
为了统一在叠加剖面上分析,将偏移压制多次波后的CRP道集反NMO后,再做NMO叠加得到叠加剖面,与前面各步骤的输出做对比,如图15所示。图15a,b,c,d分别为初次速度分析叠加、τ-p域预测反褶积后叠加、SRME+τ-p域预测反褶积后叠加和进一步的CRP道集Radon变换压制多次波后叠加(非偏移叠加)。从图15a明显地看出,多次波压制效果集中在硬海底表面多次波和3个盐丘表面多次波,如垂向箭头指示部分,同时也包括部分层间多次波,如横向箭头指示部分。τ-p域预测反褶积在一定程度上较好地压制了周期规律的多次反射,主要为盐丘表面多次波(图15b);借助SRME很大程度地衰减了硬海底表面多次反射(图15a中椭圆框住区域),进一步较为彻底地压制了盐丘多次反射(图15c);在偏移距域CRP道集做Radon变换基本压制了中远偏移距层间多次反射,无论在道集还是剖面上都获得了较好的效果(图15d)。
a. 初次速度分析叠加;b. τ-p域预测反褶积后叠加;c. SRME+τ-p域预测反褶积后叠加;d. CRP道集Radon变换压制多次波后叠加。图15 Pluto模型多次波压制步骤在叠加剖面上的显示Fig.15 Multiple suppression flow on the stacking profile of Pluto model
另外注意到,偏移距域Radon变换在CRP道集上效果明显,但在叠加剖面上,对于SRME+τ-p域预测反褶积后的结果并没有较大改进。这主要源于两方面原因:
1)SRME和τ-p域预测反褶积已经压制了绝大部分的强能量多次波。
2)Radon变换的优势体现在中远偏移距多次波的压制上,而叠加的主要贡献是近偏移距数据,因而Radon变换的效果在叠加剖面上并不明显。但是这并不意味着不需要压制残余的中远偏移距多次波,因为这种波在偏移归位过程中不可能归位和收敛。
4.1 短周期多次波衰减
针对短周期多次波,我们抽取了测线NH973-2的部分测线区段。该区段跨过南部海山区,发育的大型海山出露海底约1 200 m,其顶部距海面370 m,可能是裂后期地幔岩浆沿断裂上升而形成。由于水深较浅,海山表面反射系数较强,导致地震波在海底与海水表面之间循环往复多次,表现为多阶全程多次波(图16)。较强的多次波覆盖了深层有效波,严重影响海山以下构造的识别。从CSP道集来看:多次反射集中于近、中偏移距,能量很强;高阶多次波衰减很小,有效反射基本全部被覆盖,但多次波周期性很好。
图16 海山段CSP道集Fig.16 CSP gather of seamount area
根据Pluto模型处理的经验和结论,针对NH973-2测线海山段具体的特点,即硬海底多次波能量强而随时间衰减小、周期规律保持较好、层间多次波不明显,设计应用SRME和τ-p域预测反褶积压制这种周期相对较短的多阶多次波。
当遇到强反射系数的海底,尤其是一阶多次波与一次反射波的能量相当时,单独利用τ-p域预测反褶积是失效的。因此处理思路为:先做SRME,压制强能量的表面多次波;进而在能量衰减的前提下,再进行τ-p域预测反褶积,压制周期性的水层震荡。结果如图17所示。很明显,经过SRME+τ-p域预测反褶积,深部的多次波都已被压制,只在浅部还有少量的残余。这种强能量的硬海底多次反射很难彻底去除,也不适合再做Radon变换。一般来说,如果不影响目标区解释,保留这种残余多次波为好,也可以考虑在叠后数据上压制残余多次波或者平滑滤波等。
a. 初步速度拾取;b. SRME+τ-p域预测反褶积后结果。图17 压制多次波前后的叠加剖面Fig.17 Stacking profile before and after multiple suppression
4.2 长周期多次波衰减
NH973-2测线主要发育长周期多次波,崎岖海底区段还伴随绕射及绕射多次波,如图18所示。检波器沉放深度等因素导致多次波时差产生一定的误差,但仍然可以清晰看到海底以及海底以下地层的全程多次波干扰严重,多次波的周期性较好。从图19a的初始叠加剖面也可以发现,深部7.0 s以下发育部分全程多次波和绕射形成的多次波,而且多次波能量较强。笔者根据Pluto复杂模型的处理经验,采用了CMP道集上SRME+τ-p域预测反褶积的方法,在获得相对准确的速度模型的基础上,在偏移距域CRP道集上灵活运用高分辨率抛物线Radon变换,去除主要的多次波干扰,结果如图19b所示。从图19b可见,强能量的多次反射波,包括部分的绕射波多次干扰基本得到压制,深部信息得到了一定程度的凸显。当然,由于深部反射能量较为微弱以及采集参数等因素的限制,深部信息只是在一定程度上有了改进,但也为礼乐盆地及其周缘演化阶段、碳酸盐岩台地发育以及深部地球物理研究等提供了较好的数据基础。
1)针对礼乐盆地具体数据的分析,找到处理深水资料的一种有效途径,即应用SRME压制表面相关强能量多次波,进而应用τ-p域预测反褶积压制周期相对规律的近、中偏移距盐丘多次波或海水层震荡短周期多次波,最后灵活运用Radon变换在偏移CRP道集上压制与一次波时差较大的中、远偏移距多次波。这种处理思路无论在复杂模型上还是在实际数据上都证明了其有效性和实用性。
2)偏移距域CRP道集Radon变换比普通CMP道集Radon变换更有优势。基于叠前时间偏移道集做抛物线Radon变换压制多次波,能够弥补NMO只能处理简单构造情况的弱点;偏移过程考虑了波场的传播效应,可以对复杂地下构造情况进行衰减多次波处理。应注意,在此步骤之前应拾取较为准确的叠加速度。另外,由于Radon变换域的切除作用将影响到多次波的周期性,而τ-p域预测反褶积本质上是基于周期的预测相减的过程,不应在Radon变换后使用。
图18 NH973-2 CSP道集Fig.18 CSP gather of the NH973-2 line
a.初步速度拾取叠加;b. SRME+τ-p域预测反褶积+CRP道集Radon变换叠加。图19 多次波压制前后的NH973-2叠加剖面段Fig.19 Stacking profile section of NH973-2 line before and after multiple suppression
3)每一种多次波压制技术都有自己的假设前提条件,资料符合假设条件时的压制效果比较理想;实际资料中的多次波情况一般都比较复杂,通常依靠单一的压制技术不能将多次波完全压制,需要针对实际情况进行组合优化。下一步工作计划采用分频带Radon变换压制多次波,这样可以在有效波主要频带以外消除多次波,从而将对有效波的伤害降到最低。
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Seismic Multiple Model Analysis and Processing Skills in the Deepwater Area of Southern South China Sea
Jia Liankai1,2,Wu Shiguo2,Dong Dongdong2,Luan Yi2
1.ResearchInstitudeofShenzhenBranch,CNOOCLimited,Guangzhou510240,China2.InstituteofOceanology,ChineseAcademyofSciences,Qingdao266071,Shandong,China
Due to the complicated structure and rugged seafloor of the continental margin of the southern South China Sea, a plenty of multiples coupled with diffractions are well existed in the multichannel seismic data. To recognize effective signal from the deep and suppress multiples, firstly, we analyzed the multiple propagation law by means of forward modelling; secondly, in particular, we processed the complicated Pluto model and tested several typical multiple elimination techniques. And finally we achieved the effective processing idea: reduce the multiple energy level by Surface Related Multiple Elimination(SRME), suppress the periodic and near offset multiple by deconvolution inτ-pdomain; and further suppress the far offset multiples by the Radon transform in the common reflection point(CRP)gather. The results of the theoretical model and Liyue basin seismic data demonstrate that the multiples can be suppressed to a great extent and the effective signal from the deep can be enhanced by this method.
deepwater multiple; surface related multiple elimination (SRME); deconvolution; CRP gather; Radon transform; Liyue basin;South China Sea
10.13278/j.cnki.jjuese.201502303.
2014-04-11
国家科技重大专项(2011ZX05026-004-06)
贾连凯(1988--),男,主要从事深水油气地震资料处理方面的研究,E-mail:cyy_jialk@126.com
吴时国(1963--),男,研究员,主要从事海底构造、深水油气和天然气水合物研究,E-mail:swu@qdio.ac.cn。
10.13278/j.cnki.jjuese.201502303
P631.4
A
贾连凯,吴时国,董冬冬,等. 南海南部深水多次波模拟分析与压制处理.吉林大学学报:地球科学版,2015,45(2):611-629.
Jia Liankai,Wu Shiguo,Dong Dongdong, et al. Seismic Multiple Model Analysis and Processing Skills in the Deepwater Area of Southern South China Sea.Journal of Jilin University:Earth Science Edition,2015,45(2):611-629.doi:10.13278/j.cnki.jjuese.201502303.