叠前深度域地震属性技术研究及展望

结合国内外研究动态,分析了叠前深度域地震属性提取的可性行、必要性以及相对于CMP道集技术的优越性。简要介绍了国内外在这方面的进展,并利用实际地震数据完成了初步的处理和属性提取工作。鉴于人们对储层描述精度要求的提高,计算机设备的发展及成像方法的进一步完善,叠前深度域地震属性技术是大有可为的。

叠前深度域成象技术研究及其应用

本文结合与中科院合作开发移植的柯希霍夫积分法全三维叠前深度偏移软件，剖析了深度域成象的特点和基本原理，并通过试验研究成果说明三维叠前深度域成象能够改善复杂速度分布区的地震剖面成象质量，提高煤矿小构造的解释精度。

泌阳凹陷南部陡坡带地震资料的炮域波动方程叠前深度偏移

泌阳凹陷南部陡坡带是河南油田的重点勘探老区,其构造产状不仅陡,断层也多,叠后时间偏移难以得到较好的地震成像效果,基于Kirchhoff积分偏移方法具有运算速度快、效率高的特点,以及炮域波动方程方法能保持地震波的动力学特征,应用Kirchhoff积分偏移方法进行了偏移速度分析,建立了精细的速度模型。然后基于该模型在深度域进行了剩余速度分析以及层析成像,进一步提高了速度模型的精度。通过分析偏移孔径、去假频参数以及延拓步长等成像处理参数对成像效果的影响,确定出最佳偏移处理参数,最后利用炮域波动方程方法对工区的三维地震数据进行了叠前偏移成像。成像结果表明,该方法能够使该区陡坡带反射层位得到较好的偏移,信噪比和横向分辨率都得到提高。

基于深度偏移角道集共聚焦分析的炮域炮检距矢量片优化叠加方法

复杂构造地区断块和高陡构造发育,相比于平缓地层,高陡构造区域地震照明有限,数据信噪比较低,全偏数据参与叠加对提高成像信噪比不利。由于区域构造特征的差异性,不同高陡构造带对应的反射具有明显的方向性,不同炮检距(即入射角)段的反射信号具有明显分带特征。据此,在炮域深度偏移角道集上进行炮检距矢量片(Shot Domain Offset Vector Tile,SVOT)划分,有效分离出不同倾向、不同倾角界面的深偏数据。采用共聚焦分析方法,分析各SOVT叠加剖面的信号聚焦特性;根据其成像清晰度属性,进行SOVT剖面加权优化叠加,突出有效信号,改善高陡界面的成像信噪比。理论模型与实际数据测试验证了该方法的有效性;同时,它可依托商业软件深度偏移模块运行,只需额外增加少量运算,适于工业化推广。

三维Born近似波动方程炮域叠前深度偏移

基于射线理论的Kirchoff三维偏移方法 ,在解决复杂构造的成像时遇到了困难。基于波动方程的三维叠前深度偏移对横向剧烈变速具有较强的适应性 ,且成像精度较高。Born近似傅里叶偏移方法 ,是基于小扰动假设 ,引入参考慢度 ,可以适应横向变速。利用频率波数域与空间频率域混合域偏移算子 ,构造出炮域波动方程三维叠前深度偏移算法 ,形成相应的处理流程。对SEG/EAGE盐丘模型数据集C的宽方位角三维数据进行了测试 ,实现真正全三维波动方程叠前深度偏移处理 ;对胜利油田CB地区部分海上实际资料进行了试处理。

共炮域波动方程叠前深度偏移技术在委内瑞拉探区的应用

委内瑞拉探区为盐丘、剌穿、逆冲构造发育的复杂构造区,共炮域波动方程叠前深度偏移技术被认为是复杂构造区地震偏移成像的一个重要而有效的工具,该技术主要分为两步:第一步利用单程波波动方程,分别从炮点和检波点对波场进行向下延拓;第二步为成像调整,即在每一个成像点上,对延拓得到的连续的检波点和炮点波场进行相关处理。共炮域波动方程叠前深度偏移技术的不足之处是高频成分损失较多,造成剖面的相干性较强,偏移背景较差。本文分析了共炮域波动方程叠前深度偏移技术的参数试验及存在的问题,认为强相干背景、CPU计算能力、对地震资料的振幅补偿精度要求更高等因素影响该技术的推广使用。文中认为可在偏移耗时可以接受的条件下,尽可能地选择较大输入频率范围,能够改善偏移背景。实例分析表明,在构造复杂地区,叠前深度偏移成像效果要好于叠前时间偏移,共炮域波动方程叠前深度偏移成像效果要好于Kirchhoff叠前深度偏移。

基于波动方程的叠前地震反演

随着地震勘探和开发的不断深入,面向地质目标的精细储层预测技术变得越来越重要.由于透射损失、层间多次波、波模式转换以及随机噪声等的影响,观测地震数据和待反演的地下介质属性之间呈现出很强的非线性.考虑到这些非线性,本文基于积分波动方程开展叠前地震反演,从观测地震数据中恢复出介质属性和整体波场,其中反演参数是波动方程中的压缩系数、剪切柔度和密度的对比度,相比于常规线性AVO反演的波阻抗弹性参数,它们对流体指示有更强的敏感性.在反演过程中,从平滑的低频背景场出发,交替迭代求解数据方程和目标方程.采用乘性正则化方法于共轭梯度框架下求解反演参数,采用优化的散射级数Neumann序列获得整体波场,这种方法不易陷入局部极值,能收敛到正确解.测井资料和典型山前带模型测试表明,利用上述反演方法能获得高分辨率的深度域地下介质属性,可直接进行储层预测和解释.