共炮检距矢量域海底电缆数据规则化技术及应用

张兴岩,潘冬明,李　列,袁全社,李　林,史文英

(1.中国矿业大学,江苏徐州221116;2.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司物探技术研究所,广东湛江524057;3.中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广东湛江524057)

共炮检距矢量域海底电缆数据规则化技术及应用

张兴岩1,2,潘冬明1,李列3,袁全社3,李林3,史文英2

(1.中国矿业大学,江苏徐州221116;2.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司物探技术研究所,广东湛江524057;3.中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广东湛江524057)

摘要:受采集因素制约,实际海底电缆地震数据覆盖次数是不均匀的,需要进行规则化处理。海洋地震数据的规则化处理通常在共偏移距数据体上进行,会丢失方位角信息,如果使用扇区划分的方式保留方位角信息,则面临覆盖次数不足的问题。海底电缆数据方位较宽,不适合使用这种方法进行规则化,为此将海底电缆数据划分成共炮检距矢量数据体进行数据规则化,共炮检距矢量数据体是在offset-x和offset-y两个方向按照矩形划分的数据体,这种划分方式在限定偏移距和方位角范围条件下定义了地下面元的一次覆盖。相对于共偏移距数据体和分扇区划分,共炮检距矢量体面元内覆盖次数更均匀,方位角更接近,对共炮检距矢量数据体进行面元中心化处理,能有效保留方位信息,同时插值精度更高。乌石工区三维海底电缆数据COV插值实际应用结果证明了该方法对海底电缆数据插值的可靠性。

关键词：海底电缆;共炮检距;矢量体;数据规则化

随着海洋油气勘探的不断深入,勘探重心逐渐向复杂构造、小构造油气藏和岩性油气藏转移,窄方位角地震勘探显得有些力不从心[1-2]。近年来,海底电缆(OBC)这种宽方位角采集在海洋地震勘探中得到了广泛应用,并在改善复杂断块成像效果和进行岩性、裂隙研究分析中都取得了较好的效果[3-4]。OBC采集成本较高,实际采集时一般采用施工效率较高的正交片状(PATCH)观测系统[5],这种采集方式相对于拖缆要规则许多,但是由于实际采集中炮线和接收线间距过大、炮检点深度差过大[6]及障碍物等因素的影响,OBC地震数据仍然具有不规则性,如近、远道缺失严重等现象。不规则性会降低地震数据的信噪比,由于多次波衰减、波动方程成像都是建立在数据规则的假设基础上[7],所以数据不规则也会影响多次波的衰减和成像。为了避免不规则性对地震数据处理的影响,需要对地震数据进行规则化重建。

常规拖缆数据通常在共偏移距数据体上进行规则化重建,在同一偏移距数据体内进行数据道的删除、复制或插值等处理[8-10],达到一个面元只有一道的规则化数据;这种基于共偏移距数据体的数据规则化,只考虑了该道与定义面元中心点的距离而没有考虑该道的方位信息,造成了数据规则化后方位角信息的缺失[11]。对于拖缆这种窄方位地震数据来说,不会造成太大的影响,但是对于OBC这种宽方位数据,方位角信息的缺失会使后续的全方位资料处理技术无法使用,使得OBC数据的宽方位优势丧失。对于宽方位数据的规则化处理,目前常用的做法是将数据划分成不同扇区进行处理[12-16],然而划分的扇区使得单偏移距数据体的空间采样率大大降低,插值效果不好,成像也很差;若将扇区角度扩大,则会影响各向异性参数分析;若将面元扩大形成超道集,则处理精度又会降低。近年来,随着高密度宽方位采集技术的快速发展,作为高密度宽方位处理的一项重要技术,基于共炮检距矢量域的相关处理技术也得到了极大的关注。

共炮检距矢量域的概念由VERMEER[17]在1998年研究采集工区的最小数据集表达时提出,称为偏移距矢量片(OVT);CARY[18]在1999年研究宽方位数据处理时也提出了共炮检距矢量的概念,称其为共偏移距矢量(COV);STARR[19]隐式描述了COV道集的创建和偏移;VERMEER[20]详细论述了基于OVT的处理方法后,这一技术陆续在工业界得到应用[21-23]。这些文献资料大多研究方位各向异性。本文针对OBC数据采集的特点,利用共炮检距矢量域技术进行数据规则化,对OBC数据有效规则化的同时保留了其宽方位特性,为OBC数据的宽方位处理奠定了基础。

1COV技术基本原理

共偏移距矢量数据体(COV)与共偏移距体类似,也是以CDP面元为基础的地震数据子单元。共偏移距数据体按照偏移距绝对值(offset)进行分组,十字排列的炮检距分布是一系列标准的同心圆,没有考虑方位角信息,为标量(图1)。COV数据体则是把偏移距绝对值分解到炮线、接收线两个方向,在十字排列域按照矩形划分,用两个方向的标量值表示一个矢量,COV数据体在十字交叉域抽取,是十字交叉排列的进一步划分。把正交观测系统中的同一炮线与同一接收线的数据抽取出来,就形成了一个十字交叉排列道集,在炮线方向和接收线方向分别按照x方向的偏移距间隔和y方向的偏移距间隔划分偏移距组(图2),形成大小相等的矩形,每个矩形就是一个COV单元。矢量体x方向和y方向的尺寸分别为炮线和接收线间距的两倍,这个范围把COV数据的取值限制在一个小的区域,即每个COV数据体有限定范围的偏移距和方位角。一个COV数据体定义了地下面元矢量体表面的一次覆盖,COV的个数等于CDP面元的覆盖次数。

在一个严格规则的十字交叉排列中,一个COV数据体已经是规则的单次覆盖数据体,虽然由于各种因素的影响规则性遭到破坏,但是相对于共偏移距数据体,其规则性仍然要好很多。同一个COV数据体中偏移距接近,方位角接近,在同一个COV数据体中插值,插值精度更高,同时避免了不同方位角信息混淆。而在共偏移距道集中,近、远偏移距的共偏移距道集有明显的空洞,远远不是单次覆盖,而中炮检距的共偏移距道集覆盖次数过多,并且分布不均匀。对于OBC的正交片状(PATCH)采集方式,即使在不考虑方位信息的前提下,在COV数据体中插值也比在共偏移距数据体中精确得多。

图1　偏移距划分方式示意图解

图2　十字排列及共炮检距矢量单元示意图解

2数据规则化技术原理

本文使用面元中心化技术对COV数据体进行插值。该技术最初是在拖缆数据的共偏移距域进行数据规则化,本文将该技术应用到OBC数据的COV体中,能有效减少偏移画弧,消除空间成像误差。面元中心化技术是在Inline与Crossline两个方向进行插值,将不规则的CMP点移至面元中心,最终达到数据规则化的目的。对于OBC数据,COV域比偏移距域面元覆盖更均匀,所以在COV域进行面元中心化,地震数据的保真度更高,同时保护了方位角和炮点、接收点坐标等方位信息。插值前先进行动校正,插值的效果会更好。面元中心化的实现过程主要分为4个步骤：①在Inline方向面元中心化;②去除冗余道;③在f-x-y域插值缺失道;④在Crossline方向面元中心化[8]。

在Inline方向进行面元中心化时,使用SINC函数进行插值[24-26]：

(1)

式中：x代表时间轴上的样点。SINC函数的插值公式为：

(2)

式中：τ代表步长;t代表时间;s(t)代表周期函数。

Inline方向面元中心化后,使用静态面元均化去除冗余道,然后在每个COV体中,使用f-x-y域空间插值技术插出COV体中缺失的地震道。

在Crossline方向的面元中心化,使用高精度Radon变换进行,其欠定方程为：

(3)

超定方程为：

(4)

式中：d表示输入数据,此处为COV数据体;m表示Radon域模型(由截距τ和曲率q确定);G表示Radon模型算子;W表示加权矩阵,依赖于每次迭代后的m,其表达式为：

(5)

式中：ξ表示计算精度。可在时间域迭代求解Radon变换方程实现规则化采样。

3实际资料应用效果分析

本文使用乌石地区三维OBC地震数据对COV域数据规则化效果进行验证。该工区观测系统采用正交片状观测系统,如图3所示。红色代表炮线,蓝色代表接收线,接收线为南北方向,炮线为东西方向,二者相互垂直。炮线区覆盖电缆区,依靠海上放炮效率高的特点,减少电缆搬迁工作量,一次采集覆盖一个片状区域,作业时主要采用电缆整体搬迁的模式,效率相对较高。每一个patch观测系统共48条炮线,8条接收线,炮点间距25m,炮线间距250m,接收点间距25m,接收线间距400m。接收点检波器放在海底,海底平坦,工区水深20m左右。面元尺寸12.5m×12.5m,覆盖次数192次,横纵比约为0.67,属于宽方位采集。COV针对宽方位资料更能充分体现其优势,在每个十字交叉排列中,COV的尺寸为东西方向800m,南北方向500m,如图4所示。

图3　乌石工区海底电缆观测系统

首先将数据抽成十字交叉排列道集,然后进行COV单元的划分,按照炮线距离(250m)和接收线距离(400m)的2倍进行COV单元的划分,每个COV为800m×500m的矩形。

理论上,严格规则的正交观测系统的每个COV数据体都是覆盖整个工区的单次覆盖数据体,由于实际上OBC采集过程中的一些原因造成的不规则性,使得COV道集的面元覆盖次数不规则,会出现重复或者空道现象,但是这种不规则性相对于共偏移距数据体要好许多。图5为共偏移距数据体(偏移距范围为675～825m)与COV数据体面元覆盖次数对比。颜色代表覆盖次数,可以看到,共偏移距数据体覆盖次数极度不均匀,数据

图4　乌石工区偏移距分解示意图解

图5　共偏移距数据体(a)与COV数据体(b)面元覆盖次数对比

缺失较多,COV数据体覆盖次数相对均匀而且具有大致相同的炮检距和方位角,所以在COV数据体上进行插值要精确很多。

图6为COV数据体数据规则化前、后的面元覆盖次数图。COV数据体规则化之后得到了严格的单次覆盖COV道集。共偏移距数据体由于其不规则性过强,不容易做到这一点,还容易丢失大量的有用信息,如甩掉过多冗余道,丢失方位角信息等。图7和图8分别给出了COV数据体规则化前、后的面元方位角和偏移距的分布。由图7和图8 可见,规则化后方位角和偏移距分布的一致性都很好,方位角范围为117°～127°,偏移距范围为4250～5180m,二者都在一个较小的限定范围之内。

图9为COV数据体规则化前、后的剖面。可以看到,数据规则化前COV数据体有空道现象,数据规则化后丢失数据被插值出来,并且保真性较好。图10a和图10b分别给出了采用共偏移距数据体和COV数据体进行规则化后的叠加剖面。由图10可见,由于浅层(2s以上)较平,各向异性较弱,二者差别不大;中深部地层构造较为复杂,断层较多,各向异性较强,规则化后COV数据体剖面的信噪比明显高于共偏移距数据体的剖面,大断裂部位更为明显(图10中蓝色箭头所示位置)。图11a 和图11b分别给出了共偏移距数据体与共COV数据体规则化后的叠前时间偏移单次覆盖剖面。可以看到,共偏移距数据体的单次覆盖剖面由于画弧,数据信噪比较低;共COV数据体由于规则化后覆盖次数均匀,偏移后画弧较少,数据信噪比较高。图12a和图12b分别给出了共偏移距数据体和共COV数据体的叠前时间偏移叠加剖面。由图12可见,COV数据体偏移叠加剖面的信噪比较高,波组特征明显;另外由于COV数据体保留了方位角信息,在构造变化较大处,断裂构造较为清晰(图12中蓝色箭头所示位置)。

图6　COV数据体规则化前(a)、后(b)面元覆盖次数

图7　COV数据体规则化前(a)、后(b)面元方位角分布

图8　COV数据体规则化前(a)、后(b)面元偏移距分布

图9　COV数据体规则化前(a)、后(b)剖面

图10　共偏移距数据体(a)与COV数据体(b)规则化后叠加剖面

图11　共偏移距数据体(a)与共COV数据体(b)规则化后叠前时间偏移单次覆盖剖面

图12　共偏移距数据体(a)与共COV数据体(b)规则化后叠前时间偏移叠加剖面

4结束语

OBC是海洋宽方位地震勘探的重要方法之一。COV道集是宽方位三维地震数据理想的子集,非常适合宽方位地震资料处理。

本文针对正交片状OBC观测系统,在十字交叉域抽取COV数据体,COV数据体具有数据空间不连续、幅度和跳跃性都较小等特点,同时在同一个COV数据体内偏移距和方位角相对稳定,各向异性现象不强,所以在COV数据体中进行数据规则化,数据的保真度、信噪比较高,同时规则化后的COV数据体能够更好地保持地震数据的方位角信息。数据规则化后的COV数据体可直接进行偏移,偏移后的CRP道集具有方位角信息,有利于开展叠前反演、方位各向异性分析、裂缝检测等研究。

对于OBC地震数据的处理,COV数据体相对于共偏移距数据体有着明显的优势,对于方位各向异性强、构造变化大的地震数据更是如此。随着OBC技术的发展,作为面向宽方位的处理方法,COV技术的应用会更加广泛,并在宽方位地震资料处理中发挥更重要的作用。

参考文献

[1]张军华,朱焕,郑旭刚,等.宽方位角地震勘探技术评述[J].石油地球物理勘探,2007,42(5):603-609

ZHANG J H,ZHU H,ZHENG X G,et al.Wide-azimuth seismic exploration technique[J].Oil Geophysical Prospecting,2007,42(5):603-609

[2]凌云研究小组.宽方位角地震勘探应用研究[J].石油地球物理勘探,2003,38(4):350-357

LING YUN STUDY GROUP.Application and study on wide-azimuth seismic exploration[J].Oil Geophysical Prospecting,2003,38(4):350-357

[3]唐云,李显贵,邱华,等.宽方位地震资料采集观测系统设计初探[J].石油物探,2003,42(2):233-236

TANG Y,LI X G,QIU H,et al.Study of multi-azimuth layout design for seismic acquisition[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2003,43(2):233-236

[4]唐建明,马昭军.宽方位三维三分量地震资料采集观测系统设计[J].石油物探,2007,46(3):310-318

TANG J M,MA Z J.Design of wide-azimuth 3D3C seismic data acquisition geometry-case study of 3D3C exploration in Xinchang gas field[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2007,46(3):310-318

[5]LAWTON D C,HOFFE B H.Some binning issues for 4C-3D OBC survey design[J].Expanded Abstracts of 70thAnnual Internat SEG Mtg,2000:17-20

[6]陈浩林,张保庆,倪成洲,等.水深对OBC地震资料的影响分析与对策[J].石油地球物理勘探,2010,45(增刊1):18-24

CHEN H L,ZHANG B Q,NI C Z,et al.The analysis and strategy of influence of water depth to OBC seismic data[J].Oil Geophysical Prospecting,2010,45(S1):18-24

[7]高建军,陈小宏,李景叶.三维不规则地震数据重建方法[J].石油地球物理勘探,2011,46(1):40-47

GAO J J,CHEN X H,LI J Y.The reconstruction method for irregular seismic data[J].Oil Geophysical Prospecting,2011,46(1):40-47

[8]王征,庄祖垠,金明霞.海上三维拖缆地震资料面元中心化技术及其应用[J].石油物探,2009,48(3):258-261

WANG Z,ZHUANG Z Y,JIN M X.Bin centralization technology and its application on 3D offshore streamer seismic data[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2009,48(3):258-261

[9]甘其刚,杨振武,彭大钧.振幅随方位角变化裂缝检测技术及其应用[J].石油物探,2004,43(4):373-376

GAN Q G,YANG Z W,Peng D J.AVA fracture detection and its application in JM area[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2003,43(4):373-376

[10]刘喜武,刘滨,刘静波.非均匀地震数据重建方法及应用[J].石油物探,2004,43(5):423-426

LIU X W,LIU B,LIU J B.Reconstruction of uneven seismic data and its application[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2004,43(5):423-426

[11]苏世龙,王永明,黄志.两种数据规则化地震处理技术应用探讨[J].勘探地球物理进展,2010,33(3):200-206

SU S L,WANG Y M,HUANG Z.Application of two data regularization in seismic data processing[J].Progress in Exploration Geophysics,2010,33(3):200-206

[12]JENNER E,WILLIAMS M,DAVIS T.A new method for azimuthal velocity analysis and application to a 3D survey,Weyburn field,Saskatchewan,Canada[J].Expanded Abstracts of 71stAnnual Internat SEG Mtg,2001:102-105

[13]WILLIAMS M,JENNER E.How important is the effect of azimuthal anisotropy in 3-D seismic data? Enhancing data quality and extending the potential of the 3-D interpretation[J].Expanded Abstracts of 71stAnnual Internat SEG Mtg,2001:126-128

[14]LYNN W.Uncertainty implication in azimuthal velocity analysis[J].Expanded Abstracts of 77thAnnual Internat SEG Mtg,2007:84-88

[15]JENNER E.Azimuthal AVO:methodology and data examples[J].The Leading Edge,2002,21(8):782-786

[16]WILLIAMS M,JENNER E.Interpreting seismic data in the presence of azimuthal anisotrop;or azimuthal anisotropy in the presence of the seismic interpretation[J].The Leading Edge,2002,21(8):771-774

[17]VERMEER G J O.Creating image gathers in the absence of proper common-offset gather[J].Exploration Geophysics,1998,29(4):636-642

[18]CARY P W.Common-offset-vector gather:an alternative to cross-spreads for wide-azimuth 3-D surveys[J].Expanded Abstracts of 69thAnnual Internat SEG Mtg,1999:1496-1499

[19]STARR J.Method of creating common-offset/common azimuth gathers in 3-D seismic survey and method of conducting reflection attribute variations analysis:6026059[P].2000-02-15

[20]VERMEER G J O.Processing orthogonal geometry-what is missing?[J].Expanded Abstracts of 75thAnnual Internat SEG Mtg,2005:2201-2205

[21]JON DONWNTON.Acquisition requirements for COV migration and azimuthal AVO[J].Expanded

Abstracts of Geography of Canada Conference,2010:1-4

[22]LI X X.An introduction to common offset vector trace gathering[J].CSEG Recorder,2008,33(9):28-34

[23]MIKE P,YE Z.Common-offset and common-offset-vector migration of 3D wide azimuth land data:a comparison of two approaches[J].Expanded Abstracts of CSPG/CSEG/CWLS GeoConvention,2008:1-4

[24]陈双全,王尚旭,季敏.基于信号保真的地震数据插值[J].石油地球物理勘探,2005,40(5):515-517

CHEN S Q,WANG S X,JI M.Seismic data interpolation based on signal hi-fi[J].Oil Geophysical Pros-

pecting,2005,40(5):515-517

[25]刘振东,何和英,黄德芹.外推算子预测去噪方法[J].石油物探,2001,40(1):26-32

LIU Z D,HE H Y,HUANG D Q.The extrapolation orerator prediction and noise removal method[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2001,40(1):26-32

[26]吴义明,朱广生,石礼娟,等.一种改进的线性预测算法[J].石油物探,2001,40(2):29-35

WU Y M,ZHU G S,SHI L J,et al.An improved linear prediction algorithm[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2001,40(2):29-35

(编辑：陈杰)

The regularization of ocean bottom cable data in common offset vector domain and its application

ZHANG Xingyan1,2,PAN Dongming1,LI Lie3,YUAN Quanshe3,LI Lin3,SHI Wenying2

(1.ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116,China;2.Development&ProspectingGeophysicalInstitute,CNOOCEnerTech-Drilling&ProductionCo.,ZhanJiang524057,China;3.ZhanjiangBranchofCNOOCLtd.,Zhanjiang524057,China)

Abstract:Because of the acquisition factors,the fold of ocean bottom cable (OBC) seismic data is uneven,and it needs to be regularized.Conventional regularization of marine seismic data was processed in common offset volume,but which will lose azimuth information;if the sector division was used to keep azimuth information,the fold is lacking.The azimuth of OBC seismic data is wider,and is not suitable to be regularized by the above conventional method.Therefore,we propose a new method which should divide the OBC seismic data into common offset vector (COV) volume and then to be regularized.The division of COV volume is according to the rectangle in offset-x and offset-y,common offset vector domain defined one fold of subsurface covering bin under the condition of limited offset and azimuth range.Relative to the common offset data volume and sector division,the fold of this method is more even and the azimuth angle is more approximate.Our method can effectively keep the azimuth information to be regularized by common offset vector volume,and has highly interpolating accuracy.The application of COV interpolation in Wushi 3D OBC seismic data shows that the new method is suitable for OBC seismic data.

Keywords:ocean bottom cable,common offset,vector volume,seismic data regularization

收稿日期：2015-07-20;改回日期：2015-10-09。

作者简介：张兴岩(1982—),男,工程师,博士在读,现主要从事海洋地震数据处理工作。

基金项目：国家科技重大专项(20011ZX05023-003-002)和中海油总公司科研项目(C/KJF JDCJF 006-2009)共同资助。

中图分类号：P631

文献标识码：A

文章编号：1000-1441(2016)03-0357-08

DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2016.03.006

This research is financially supported by the National Science and Technology Major Project of China (Grant No.20011ZX05023-003-002) and the Research Project of CNOOC (C/KJF JDCJF 006-2009).