提高最大能量法剩余静校正中模型道精度的方法

吴 波 潘树林 王 荐

(①中国石化西南油气分公司勘探开发研究院，四川成都610041； ②西南石油大学资源与环境学院，四川成都 610500)

·处理技术·

提高最大能量法剩余静校正中模型道精度的方法

吴 波*①潘树林②王 荐①

(①中国石化西南油气分公司勘探开发研究院，四川成都610041； ②西南石油大学资源与环境学院，四川成都 610500)

针对常规最大能量法剩余静校正中模型道精度低的问题，提出提高模型道精度的方法。使用子波畸变道预处理技术消除子波畸变严重的地震道对模型道的影响，提高模型道精度；使用自适应分权叠加算法，削弱子波与模型道相似程度较弱的地震道能量，进一步加强有效信号对模型道叠加的影响。实际资料的处理结果验证了本文方法能够进一步提高复杂地区低信噪比资料的静校正精度。

最大能量法 子波畸变 模型道 预处理 自适应分权叠加

1 引言

剩余静校正是一个多参数、多极值、非线性优化问题，计算方法主要分为广义线性反演方法、非线性反演方法和统计相关算法等。统计相关算法是目前生产中通用的技术，这类常用方法有satan算法[1]、最大能量法[2]、共地面点法[3]等，其中，最大能量法凭借多次迭代逐步逼近真实解的优势，极大地提高了静校正计算精度，在实际资料处理中广泛应用。

剩余静校正计算中的模型道质量优劣直接影响静校正量的计算精度[4-7]。在最大能量法中，通过把CMP道集内的所有道相加形成模型道，此种方法在处理低信噪比和大静校正量的资料时，模型道精度仍然较低[8-10]。因此，人们提出了提高模型道质量的方法。在求解剩余静校正量的迭代过程中，还可以在某次迭代时沿CMP增加方向建立模型道，而在下一次迭代时沿CMP减小方向建立模型道，这样可以改善低信噪比区域的模型道品质，也可以改善测线两端的模型道品质[11]。Kirchheimer[12]提出利用各道与模型道的加权因子，采用加权叠加形成模型道提高模型道的精度。Tjan等[13]、Baixas等[14]、Larner等[15]使用DMO和叠前深度偏移的叠加数据建立参考道或模型道；吴波等[16]提出利用多道混波和慢速扩展相空间技术改善模型道质量。

上述优化模型道的方法改善了常规地震资料的模型道质量。然而，在对复杂地区低信噪比资料的处理中，发现地震信号在近山地区域和中深层区域，由于高频分量严重缺失，导致部分地震道的子波能量严重衰减并发生畸变，由此生成的模型道精度低。因此，当地震子波畸变严重时，最大能量法的计算效果不理想[17-20]。

为此，提出一种以最大能量法为基础，通过压制地震子波畸变道能量，提高模型道精度的剩余静校正方法，利用子波畸变道预处理技术和自适应分权叠加算法减弱了子波畸变道的能量，加强有效信号对模型道叠加的影响，进一步提高了最大能量法计算精度。最后通过实际资料处理验证了本文方法的有效性。

2 方法原理

首先，在NMO后的CMP道集中采用子波畸变道预处理技术消除子波畸变严重的地震道；然后，采用自适应分权叠加算法减弱子波畸变道的权重，生成新的模型道；最后，利用新的模型道结合最大能量法计算，统计分离出炮点和检波点的静校正量。

2.1 子波畸变道预处理技术

子波畸变道预处理技术用于判断NMO后的CMP道集中子波畸变严重的地震道，并让畸变地震道不参与叠加，从而提高叠加模型道的质量，其原理和实现步骤如下。

(1)利用NMO后的CMP道集中地震道g1(t),g2(t),…,gn(t)叠加生成模型道

(1)

式中n表示CMP道集中地震道数。

(2)给定相关时窗范围(-t0,t0)，地震道g1(t),g2(t),…,gn(t)分别与G0(t)在相关时窗内进行互相关，把每一地震道的最大互相关系数记为c1,c2,…,cn

⊗G0(t)]

(2)

式中： ⊗表示互相关；τ表示互相关时移；gi(t)表示CMP道集中第i道地震道；ci表示第i道地震道对应的最大互相关系数。

对每一地震道的互相关系数求和

(3)

(3)把每一地震道的最大互相关系数c1,c2,…,cn除以SUMC，得到每一地震道的相似权重w1,w2,…,wn

(4)

(4)对每一地震道给定一个阈值(一般情况下阈值设定为0.3，阈值越大则参与叠加的地震道越少)，凡是相似权重w1,w2,…,wn小于0.3的地震道都被标记为不参与叠加生成模型道和静校正计算。

2.2 自适应分权叠加算法

自适应分权叠加算法是在子波畸变道预处理后的CMP道集中进一步增大与模型道相似度高的地震有效信号，提高模型道叠加精度。其原理如下。

(1)在子波畸变道预处理基础上，CMP道集中重新叠加生成新的模型道G1(t)；在零时刻相关位置求取模型道G1(t)的自相关系数

A=G1(t)⊗G1(t)

(5)

(2)在零时刻相关位置分别求取参与计算的地震道g1(t),g2(t),…,gn(t)与模型道G1(t)的互相关系数d1,d2,…,dn

di=gi(t)⊗G1(t)

(6)

式中di为CMP道集中第i道地震道的互相关系数。

(3)把每一地震道的零时刻互相关系数d1,d2,…,dn除以A，得到每一地震道的相似权重w1,w2,…,wn

(7)

(4)每一地震道g1(t),g2(t),…,gn(t)乘以对应的相似权重w1,w2,…,wn，进行叠加生成新的模型道G2(t)。

2.3 最大能量法的基本思路

把自适应分权叠加后的模型道G2(t)作为最大能量法的模型道，计算剩余静校正量。

最大能量法即在应用正确的静校正量时可使地震剖面的叠加能量达到极大，因此可以把地表一致性静校正量的计算作为一个最优化问题[2]，即

(8)

式中：S、R分别为炮点和检波点的静校正量；E为叠加能量；M为地震剖面的CMP道数；N为每一道集的覆盖次数；t1和t2为计算静校正量的时窗范围；dyh为第y个CMP道集中第h道地震道。所有的参数多次迭代计算，直到收敛为止。

由于炮点(或检波点)静校正量只影响到与该炮点(或检波点)有关的CMP道集的叠加能量，在同一个CMP道集中，令F(t)是某一炮集(或检波点道集)中的地震道，G2(t)是上述方法计算的模型道，则该CMP道集的叠加能量为[9]

(9)

因此，估计叠加能量的最大值等效于估计它的互相关的最大值。其中，最大能量法中每一次迭代计算均采用子波畸变道预处理和自适应分权叠加后的模型道。

3 理论模型与实际资料应用

3.1 理论模型地震子波畸变道压制

图1为不同方法压制CMP道集中地震子波畸变道结果。图1a为原始CMP道集及叠加生成的模型道。真实的模型道形状应与双波峰地震道相近。图1b虚线框中地震道是与模型道相似权重小于0.3的地震道。图1c为消除子波畸变后的地震道，被消除的地震道不再参与模型道叠加和剩余静校正计算。图1d虚线框中地震道是与模型道相似度较小的地震道，因此能量减弱，而其余地震道与模型道相似度较大，能量基本保持不变；最终生成的叠加道与真实模型道吻合。

图1 不同方法压制CMP道集中地震子波畸变道示意图

3.2 实际资料地震子波畸变道压制

选用一条复杂地区山地低信噪比数据进行剩余静校正。该测线炮点数为190，检波点数为710，每炮接收道数为115道，采样间隔为1ms，记录长度为3s。整条测线的CMP数为1300，CMP最大覆盖次数为60次。

图2为不同方法剩余静校正叠加剖面对比。从原始剖面(图2a)中可以看出该资料信噪比很低，由于山地资料构造较复杂，地层起伏较大，从浅至深不存在连续的能量较强的反射同相轴。常规最大能量法叠加剖面中左部一些构造特征能够肉眼识别，但信噪比较低(图2b)。对比常规最大能量法剖面(图2b)和优化模型道后剖面(图2c)，可以看出后者的左上部分、中间部分、右下部分信噪比较高，小幅度构造清晰，这说明子波畸变预处理和自适应分权叠加方法能压制地震子波的畸变、优化模型道质量从而提高剩余静校正精度。

图3为不同方法剩余静校正CMP道集及速度谱对比。从常规最大能量法结果(图3b)和优化模型道后最大能量法结果(图3c)的对比可以看出，后者的速度谱能量更强、且更加聚焦，道集中的同相轴也更平直且更加连续，说明优化模型道后，最大能量法计算的静校正量精度更高。

图2 不同方法剩余静校正叠加剖面对比

图3 不同方法剩余静校正CMP道集(左)及速度谱(右)对比

4 结论

(1)子波畸变道预处理方法和自适应分权叠加方法在最大能量法计算过程中优化了模型道质量，极大程度降低了地震子波畸变对模型道及静校正计算精度的影响。

(2)本文提出的模型道改进方法有利于提高复杂地区低信噪比资料静校正精度，且该模型道改进方法适用于各种剩余静校正方法。

[1] Disher D A and Naquin P J.Statistical automatic sta-tics analysis.Geophysics,1970,35(4):574-585.

[2] Ronen S and Claerbout J.Residual statics estimation by stack power maximization.Geophysics,1985,50(12):2759-2767.

[3] 潘树林,高磊,吴波等.共炮(检)点剩余静校正方法.石油地球物理勘探,2011,46(1):83-88.

Pan Shulin,Gao Lei,Wu Bo et al.The research of residual static correction method in CSP and CRP.OGP,2011,46(1):83-88.

[4] John B，DuBose Jr.Practical steps toward realizing the potential of Monte Carlo automatic statics.Geophy-sics,1993,58(3):399-407.

[5] 国九英,周兴元,李少英.二阶差分最大叠加能量法地表一致性静校正.石油地球物理勘探,1992,27(3):361-370.

Guo Jiuying,Zhou Xingyuan,Li Shaoying.Surface consistent statics using second order difference and maximum stack energy.OGP,1992,27(3):361-370.

[6] 尹成,周熙襄.一种改进的遗传算法及其在剩余静校正的应用.石油地球物理勘探,1997,32(4):486-491.

Yin Cheng,Zhou Xixiang.An ameliorated genetic algorithm and its application to residual static correction.OGP,1997,32(4):486-491.

[7] 潘树林,高磊,吴波等.多时窗旅行时分解剩余静校正方法.石油地球物理勘探,2011,46(3):407-410.

Pan Shulin,Gao Lei,Wu Bo et al.Residual static correction based on traveltime decomposition in multiple time windows.OGP,2011,46(3):407-410.

[8] 吴波,徐天吉,唐建明等.三种反射剩余静校正方法对比研究与应用.石油物探,2012,51(2):172-177.

Wu Bo,Xu Tianji,Tang Jianming et al.The research and application of three reflection method in residual static correction.GPP,2012,51(2):172-177.

[9] 潘树林,吴波,高磊.自然血亲排斥策略对遗传算法的改进及其在剩余静校正中的应用.石油地球物理勘探,2010,45(6):802-806.

Pan Shulin,Wu Bo,Gao Lei.The improvements of natural cognation exclusion strategy for genetic algorithm and its application in residual static correction.OGP,2010,45(6):802-806.

[10] 陈启元,王彦春,段云卿等.复杂山区的静校正方法探讨.石油物探,2001,40(1):73-81.

Chen Qiyuan,Wang Yanchun,Duan Yunqing et al.A study on the methods of static correction in the complicated area.GPP,2001,40(1):73-81.

[11] Mike Cox著；李培明等译.反射地震勘探静校正技术.北京:石油工业出版社,2004,418.

[12] Kirchheimer F.Residual statics by cdp-localized stack optimization.Geophysical Prospecting,2010,38(6):577-606.

[13] Tjan T，Larner K and Audebert F.Prestack migration for residual statics estimation in complex media.SEG Technical Program Expanded Abstracts,1994,13:1513-1516.

[14] Baixas F,Lowell R and Roy J.Strategic issues of a 3-D seismic survey in the Powder River Basin.SEG Technical Program Expanded Abstracts,1983,2:481-482.

[15] Larner K L,Gibson B R,Chambers R et al.Simultaneous estimation of residual static and crossdip corrections.Geophysics,1979,44(7):1175-1192.

[16] 吴波,尹成,潘树林等.最大能量法剩余静校正的改进.石油地球物理勘探,2010,45(3):350-354.

Wu Bo,Yin Cheng,Pan Shulin et al.The improvements on maximum energy method residual static correction.OGP,2010,45(3):350-354.

[17] 杨文采.地球物理反演的遗传算法.石油物探,1995,34(1):116-122.

Yang Wencai.Genetic algorithm for the geophysical inversion.GPP,1995,34(1):116-122.

[18] Stoffa P L and Sen M K.Nonlinear multiparameter optimization using genetic algorithms: Inversion of plane wave seismograms.Geophysics,1991,56(11):1794-1810.

[19] 牛琳,李冰,王彦春等.高密度地震资料剩余静校正.石油地球物理勘探,2015,50(1):71-76.

Niu Lin,Li Bing,Wang Yanchun et al.Residual static corrections for high-density seismic data.OGP,2015,50(1):71-76.

[20] 潘树林,李晨光,吴波等.波形匹配转换波剩余静校正实用技术.石油地球物理勘探,2016,51(2):238-246.

Pan Shulin,Li Chen’guang,Wu Bo et al.P-SV residual static corrections by matching waveform.OGP,2016,51(2):238-246.

*四川省成都市高新区天府二街吉泰路688号，610041。Email:39181164@qq.com

本文于2017年1月2日收到，最终修改稿于同年9月8日收到。

本文研究受国家重大专项“四川山前带潮坪相白云岩储层地震预测应用研究”(2017ZX05005004-010)资助。

1000-7210(2017)06-1146-04

吴波，潘树林，王荐.提高最大能量法剩余静校正中模型道精度的方法.石油地球物理勘探，2017,52(6):1146-1149,1183.

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A

10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.06.003

(本文编辑：金文昱)

吴波 高级工程师，博士，1981年生； 2004年本科毕业于西南石油大学计算机科学专业； 2007年硕士毕业于西南石油大学计算机软件与理论专业； 2010年博士毕业于西南石油大学地球探测与信息技术专业；现在西南油气分公司勘探开发研究院从事地球物理处理技术研究、静校正、压力预测方面工作。