基于对时变子波进行分频段处理的反褶积方法在薄层预测中的应用

黄林军， 郭 欣， 刘力辉， 张 寒

(1.中国石油勘探开发研究院 西北分院，兰州 730020; 2. 成都晶石石油科技有限公司， 成都 610041)

0 引言

应用地震方法研究岩性、寻找地层岩性目标依赖的因素(其中包括一套高品质的适应岩性解释需求的三维地震数据体[1])。薄层的识别和厚度估计是当前地震石油勘探领域的主要研究方向之一，提高地震资料分辨率一直是地震资料数字处理工作者的追求目标。前人叠后研究采用的主要方法有频谱分解法[2-4]、谱反演法[5-10]、以及钻井资料约束下的高分辨率处理[11]等，在地震频带宽度不足以清晰识别谱峰和陷频变化规律时，频谱分解法对于分辩薄层存在困难。另外谱反演方法也存在确定反射系数的初始位置、噪声对反演结果的影响，以及地震衰减对反演结果的影响等三个技术难点。钻井资料约束下的高分辨率处理时受到钻井资料质量及数量的影响，也存在不确定性。常用的反褶积方法面临提高分辨率的同时却降低信噪比和求解不稳定的问题。笔者在吸收前人对反演目标函数奇偶分解[12-14]的思想，即对原始信号分解的思想基础上，提出一种提高地震记录分辨率的同时，压制噪声，以恢复反射系数为目标的反褶积方法，该方法用高、中、低三个数据约束子波反褶积，在时域实现点谱白化作用，结果稳定。运算过程加入分频去噪功能，实现分辨率和信噪比同时提高，在薄储层预测过程中取得了较好的效果。

1 方法原理

方法的实施主要考虑地震资料与测井资料的有机结合，避免常规反褶积方法提取的不可控的反褶积因子，在压制噪音的同时能有效提高分辨率，同时考虑了地震信号的衰减以及实现时域点谱白化的功能。基于以上几点，时变子波分频段处理的反褶积方法原理(图1)主要包括：

1.1 提取时变地震子波

采用井控下多道统计自相关法提取时变地震子波[15-18]。首先提取井旁邻近道，进行多道均衡处理，等间隔取时窗中心。在各时窗信号逐次处理的具体步骤为：

图1 时变子波分频段处理的反褶积方法原理略图Fig.1 The schematic sketch of time-varying wavelet sub-band deconvolution processing

1)采用式(1)进行加窗处理。

i=0,1，…,n-1

(1)

式中:n为时窗信号长度。

2)求自相关。

3)该时窗信号处理，保证其中心点位最大振幅值。

4)采用式(2)进行带通滤波。

i=0,1，…,2n-1

(2)

式中:n为时窗长度；N为半子波长度。

5)滤波后的信号变换到频率域，去噪处理。

6)反变换到时间域，再做一次带通滤波，得到该时窗的子波。

1.2 井控提取滤波因子

井控提取低、高频滤波因子PL、PH，构造低、高频信息SL、SH，主要是为了构造反演约束条件。

(3)

(4)

(5)

(M+1为对应道采样点数；l为对应半子波长度)。

图2 建立时变合成记录Fig.2 Establishment of time-varying synthetic seismogram(a)反射系数；(b) 不同主频雷克子波；(c)合成地震记录；(d)加入1%高斯噪声的地震记录

图3 不同时窗提取的不同子波及其振幅谱Fig.3 Different wavelets and amplitude spectra extracted from different time windows(a)不同时窗提取的子波；(b)不同时窗子波的振幅谱

1.3 除随机噪声

对各频段信息去除随机噪声。

1.4 求解提频剖面

在去噪后的高、低频数据体约束下做反褶积，求解提频剖面(近似反射系数剖面)。

(6)

2 模型测试

1)建立时变合成记录。模型采样间隔为1 ms，采样时长为1 s；模型分为三个时窗，分别是时窗1(0 ms～333 ms)、时窗2(334 ms～666 ms)及时窗3(667 ms～1 000 ms)，不同时窗与不同主频雷克子波(分别为50 Hz、45 Hz、40 Hz)进行褶积，得到合成地震记录，加入1%高斯白噪声，如图2所示。

2)对每个时窗进行加窗处理，提取不同时窗的子波，时窗1提取的子波处于浅层，子波主频高(蓝色曲线)；时窗2提取的子波处于中间层段，子波主频居中(红色曲线)；时窗3提取的子波处于深层，子波主频较低(绿色曲线)，如图3所示。

3)构建目标函数，分别采用地震低频、高频进行约束，同时对反射系数进行稀疏约束，求解出反射系数，并与真实地震反射系数进行对比，本文方法求取的反射系数与真实反射系数非常符合，证实了本文方法的有效性(图4)。

图4 单道模型方法测试Fig.4 Single channel model testing(a)实际反射系数；(b)本文方法反褶积得反射系数

图5 多道模型测试Fig.5 Multichannel model testing(a)地震剖面；(b)本文方法反褶积结果

4)多道模型测试，建立多道模型数据，并合成其地震记录，加入高斯噪声，采用本文方法进行处理，其结果如图5所示，在稀疏系数较大时，可以较好地反演出地震反射系数，与真实反射系数比较证实了本文方法的有效性。

3 应用实例

XIQ地区位于新疆准噶尔盆地东部BST凸起，储层表现为“泥包砂”的沟谷充填式沉积特征，厚度小于10 m。地震资料分辨率较低导致的薄层预测不准是该区钻井失利的主要原因。

利用商业化软件GEOSCOPE按照前面原理提取时变子波、分频段处理及反褶积的研究方法，对该地震资料进行了叠后处理，地震数据由浅到深主频趋势一般是由高到低变化的，为了保证结果的正确性，从目的层时间域2 300 ms到2 740 ms分时窗提取了一系列时变子波。由于时变地震子波带有不同频带区域的两种信号，而地震记录的频谱相对于反射系数的频谱，只是缺少一部分低频和高频成分，因此，通过前面方法原理可增加反射系数的高频信号和低频信号比重。随后对各频段信息做扩散滤波，目的是在去噪的同时增强同相轴的连续性，形成高信噪比和产状保持良好的高、中、低频三个数据体。笔者对XIQ地区的某一典型地震剖面进行处理后，得到频带分别为15 Hz、25 Hz和50 Hz的地震剖面，利用高、低频数据体约束做反褶积，求解提频剖面然后线性相加。最终得到了提高分辨率之后的剖面(图6(b))，同原始地震剖面(图6(a))比较,地震剖面主频从25 Hz提高到了40 Hz和频宽也从70 Hz拓展到了90 Hz，且地震剖面振幅大小能够保持相对稳定。

图6 处理前后地震对比剖面Fig.6 The seismic profiles of before and after treatment(a)原始地震剖面；(b)提高分辨率之后的剖面

图7 处理前后地震资料阻抗反演对比剖面Fig.7 The impedance inversion profile of before and after treatment(a)处理前；(b)处理后

利用相同的反演方法分别针对处理前、后的两套资料做波阻抗反演，从预测结果来对比分析，处理后的地震数据由于其分辨率得到明显提高，其反演结果能将研究区XIQ014井梧一段3 m～5 m厚的薄砂层较为清楚地刻画出来(图7(b))，同时较原始地震资料反演结果(图7(a))更为清晰地反映出砂体间的相互关系及变化，砂体在沟谷内表现为两端薄，中间较厚的沉积特征。依预测结果部署上钻的XIQ020井从砂体发育程度及厚度较好地印证了方法的可靠性。相对于原始地震资料的储层预测来，应用此方法后钻遇砂体的准确率由之前的60%提高到了95%以上，钻井统计在薄层厚度预测上误差率由之前的20%减少到了5%左右。

4 认识与展望

笔者构造了一种新的以识别薄层为目的的提高分辨率算法-时变子波分频段处理的反褶积方法。该方法考虑了地震信号的能量衰减问题，并在井控下精细提取时变子波,同时在井控下提取分频滤波因子并做分频去噪，有效压制了噪声的影响并有效地保持了高、低频信息能量特征，具有更高的时间分辨率和横向连续性。另外在高、低频信息的约束下的分频联合反褶积，增加了求解问题的稳定性，实现了时域点谱白化的功能。从实际应用可见，它可以作为一种新的叠后提高分辨率的技术，为薄层目标体识别和预测提供借鉴。