用于牵引拖缆的地震方位角的概述.docx
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用于牵引拖缆的地震方位角的概述
用于牵引拖缆的地震方位角的概述
常规3D拖缆地震处理一般忽略了数据中的方位角成分。
我们过去习惯于采集重叠炮道集的便利,因为我们可以分类数据进入常规中点道集,然后利用处理中叠加的能量来衰减随机噪声。
叠合越大,我们衰减的随机噪声越多。
常规3D勘测是使用“swath(条带)”或“racetrack(共振加速器中粒子轨道)”海船激发获得的,其中勘测有一个单线定位(“勘测方位角”)和一个由单船牵引的既长又窄的托缆排列。
除了托缆的前部(短的震源—接收器炮检距),大多数震源—接收器组合有一个相对的常规方位角(该角度介于它们个别的矢量和测量方位,图1)。
因此,地下地质是仅从一个特别的激发方向来照亮的。
我们假定大多数相干噪声类型表现很好且我们可以在处理中去除它们。
我们假定目标照明是可接受的均一性的,我们可以形成清晰的地震图像。
大多数时间,这些假定是在真实的范围内,我们的合成地震数据允许我们来获得我们的勘探和评价目标。
图1一艘船牵引一排托缆的示意图。
右下图显示穿越测区的炮检距和方位角的广义分布,使用适合的采集策略。
圆圈的中心代表零炮检距,圆圈外部代表最大值炮检距。
每个径向辐代表震源—检波器方位角。
从船图和圆图上可看出,如果追求常规窄方位角采集,最短炮检距的可用方位角的范围比最大炮检距(托缆排列的最末端)的要大的多。
但是,当这些假定相反时会发生什么情况?
当相干噪声太复杂且太多时,我们解释地下的信号时会发生什么情况?
当油藏照明是不规则、不连续时,地震图像是不可接受的变形时,会发生什么情况?
在最坏情况时,会错失勘探机会、打错井的位置,损失财富。
一个对于摆脱这种矛盾境地的逐渐流行的解决方法是考虑采集的策略,让方位角和炮检距在测区的每一位置都有一个较大的分布,要比窄方位角(NAZ)牵引拖缆采集好。
表1提供了用于本论文的现代缩写的术语表,在下文中会有解释。
因为以往的那些昂贵的钻探失败经验,特别以墨西哥湾(GOM)和北海而著名,使得使用这些策略为人所理解。
这些地区的经验教训现在开始为别的地区所注意。
成功地震图像的常见障碍是有盐、火山岩和碳酸盐在近地表或盖层出现。
我们都理解未来的(海上)油、气勘探必须移向更有挑战性的环境:
深水区、在墨西哥湾外的基性盐地区、北极地区、未开采区域、受玄武岩影响的地区或是受厚的碳酸盐影响的地区。
大多数“易采”油和气都早已被发现了。
需要更换全球储量的努力会不可避免的增加,地震方法比如多方位角(MAZ)、宽方位角(WAZ)和富方位角(richazimuth)将不可避免的变得越来越普遍。
注意仅当震源可以自然地从检波器分布中退耦时,全方位角(FAZ)地震是可实现的(比如陆地或海底3D地震,所有炮检距的方位角都可记录到时,在穿过测区的所有位置【共反射面元】处)。
NAZ
一艘船牵引一排托缆和震源
MAZ
两个或更多的一致的NAZ测量,具有组合在处理中的不同的测量方位角
WAZ
典型的两个或多个船同时使用来增加可用于处理中每个炮道集的方位角和炮检距范围
WATS
由BP先驱的WAZ的一个特别方案
RAZ
典型的MAZ和WAZ的组合设计来产生最连续的方位角和可能具有牵引托缆的炮检距分布
FAZ
在测区每一点的完美的方位角和炮检距分布。
可能实际上仅当震源和检波器可以自然去耦时。
表1方位角采集策略。
目标照明
大多数人可以直观理解3D托缆测量的激发方向将影响目标照明。
所以,自然人们可以理解在两个或多个不同方向激发相同测量地区(测量方位角)将提供互补的目标照明。
这些测量的组合将有较好的总的目标照明,即,1+1大于2。
假如所有同向轴的双程时间(TWT)在穿过每个方位角立方体的一致位置处,是接近于相同的,它们的总和(一个多方位角,或者MAZ,叠加)将提供油藏的较清晰图像。
MAZ测量的常见优势在于两点:
较高的信噪比含量和较好的横向分辨率(即,同向轴连续性和特性)。
图2是来自北海Varg油田的一个实例。
图2叠前深度偏移(PSDM)比较,左图是来自常规NAZ测量的一个方位角;右图是处理的三个方位角立方体,用以输出一个MAZ立方体。
(CorutesyPGS)
MAZ勘测可以或靠获取两个或更多的新测量方位角来追踪,或者靠用一个新(NAZ)测量来“升级”一个已存在的3D(NAZ)测量,典型地在已存在测量的正交方向获得。
后面的方案在对勘探目标已有相当好的理解情况下具有吸引力。
因此,可能为很小的、目标—特定的3D测量来识别位置,将产生每个特定目标的改进(MAZ)地震成像。
采集方法是常规的:
一艘船牵引一个托缆分布。
处理方法是最传统的:
标准速度拾取和模型建立、时间域偏移,等。
第一遍速度拾取将检验每个测量方位角的叠加速度是否有与方位角相关的差异性。
在图2的例子中(Gaus和Hegna,2003),是这样的:
三个重叠测量方位角分别用一个常见3D速度模型来叠加,然后三个叠加立方体在每个方位角立方体的叠前深度偏移之后用最小误差来求总和。
注意一般将会考虑MAZ或WAZ采集和处理,因为目标照明和/或相干噪声严重降低了地震成像处理(当追求常规窄方位角(NAZ)采集和处理时)。
作为相干数据品质挑战的结果标准速度拾取通常是困难的,仅叠前时间偏移将是足够可靠来允许在速度模型中伴生的误差。
已经说过了,如果有方位角相关的速度影响的证据,或者因为横向速度梯度,或者在最坏情况下是因为方位角各向异性影响,那么必须早于MAZ求和之前,为每个方位角立方体得出一个不相关的速度模型。
这将影响项目的周期。
在第一遍速度拾取期间,为每个方位角立方体建立一个常规参考速度模型,已变为常见现象,然后独立拾取每个方位角立方体的高阶速度校正量,通常包括VTI各向异性校正。
最终的方案是用TTI各向异性速度校正来进行叠前深度偏移(对于具用横向变量各向异性的倾斜地层),但如果仅可以建立一个精确的速度模型,如果努力是有道理的,那是可能的。
尽管如此很简单的MAZ处理流程已在很多地区证明是成功的。
直观可理解的是如果一个特别的地下位置是通过不同测量方位角获得的2次测量来照明的,伴生的地震波场必须穿越过近地表的不同部分。
这实际上是把双刃剑。
一方面,近地表地震波场的局部失真将被MAZ叠加所平均,有效获得超过正常处理范围的问题解决办法。
另一方面,这些不同旅行路径可能导致一些同相轴的介于两个(一致的)方位角立方体间的小垂直和横向的错误位置。
所以,MAZ总和处理可能实际上某种程度较低分辨率。
接近方法最可能是仔细整齐的静校正和各向异性深度偏移的组合,但这是正在进行的R&D的一个区域。
而且,一些方位角可能受限于局部数据区域,包含不相干的同向轴和/或过度噪声,且将使产生于这些位置的关于别的方位角立方体的“好”数据,在总计入MAZ叠加时变坏。
正在进行的研究(Manning等,2008)在改进方法来为每个方位角立方体建立一套属性,可用于可靠区分“好”和“坏”的数据样品。
那么,关于逐道的和逐样品的基础,仅那些来自每个方位角立方体的样品将有利于在MAZ叠加中用以相干输出叠加同向轴。
当追求与每个方位角立方体的精确叠前深度偏移相呼应时,这些方法将优化MAZ数据品质和分辨率。
MAZ对于数据品质的第一位价值是改善了目标照明。
要充分利用穿过不同方位角的叠加能量以衰减复杂的相干噪声,然而,采集几何尺寸必须需要一套比NAZ或MAZ测量情况下,每炮都较大且更连续的炮检距和方位角。
如现在所讨论的,这导致了WAZ测量的设计。
方位角叠加的能量
关于NAZ数据的随机噪声是通过每个共中心点(CMP)道集中穿过震源—检波器炮检距范围的叠加强力所衰减的。
信噪比充分的改进与叠加褶曲的平方根是成比例的。
但是,我们在企图去除处理中的相干噪声时,通常必须做个简单的假设。
比如,假设原始信号噪声与CMP道集噪声有一个的稳定、系统的时差差异。
或者,噪声可以通过一个线性的抛物线或双曲线时差模型来进行粗略描述。
或者,噪声的旅行时可以使用一个简单的地球模型来预测,真实的噪声因此可以通过估算噪音的自适应扣除来得到衰减。
与地表相关的多次被去除(SRME)从数据自身预测多次被,假定所有的地下反射发生在托缆之下的一个垂直面里,直接波至、折射和相干噪声多种外来的波型没有出现在数据中。
如果这些假定中有任何一个不成立,SRME扣除可能实际上引入或夸大噪声。
同样的,近地表散射、聚焦及发散和多种别的透射效应一般不被用于处理中衰减相干噪声的多种方法所确认。
然而,近几年的工业经验,得到了3D模拟研究的支持,证明如果除了一定范围的震源—检波器炮检距之外,还记录了一定范围内的震源—检波器方位角,那么甚至最复杂的相干噪声也能通过叠加的强力来衰减。
图4是这一点的一个概念上的论证。
建立一个简单的3D模型,一个反射界面在两点绕射之下。
图4的顶部一行显示一个3DCMP道集,2个坐标轴是炮检距(x和y方向),绕射的双程旅行时表面也显示了。
4个2D剖面然后从图4的第二行抽取出来以模拟不同方位角和空间位置的采集。
这里使用了一个正常时差校正(NMO)。
当一次反射的波至时间与所有四个CMP道集相一致时,绕射同向轴的波至时间和形态是不同的。
注意这些噪声同向轴在过水平轴时是一致的,即炮检距。
四个CMP道集中的一个然后被叠加以产生图4下行的四个叠加道。
我们现在看到噪声同向轴被有效地随机化了,所以如果四个叠加道然后又被叠加,现在穿过方位角域,它们将作为随机噪声同向轴被衰减。
换句话说,方位角叠加能够在炮检距域随机处理相干噪声,因而去除它。
MAZ测量通过添加常规NAZ测量而增加穿过测区的方位角范围(参见图3).方位角叠加的能量在每个方位角立方体的最终求和期间被利用。
检验显示MAZ采集和处理是不能够解决富有挑战性的噪声问题比如在GOM地区。
必须采取额外的措施来衰减复杂噪声的无数种形式,这是处理中不能做的。
解决方法是宽方位角(WAZ)采集。
WAZ测量历史上是使用2个或更多船来获得在每个炮道集内的方位角的一个较大范围。
因而,WAZ测量有从方位角叠加能量中衰减相干噪声的第一大好处,与MAZ测量相对比,第二大好处来自改善的目标照明。
图5显示WAZ的最流行实现,叫通过BP的宽方位角牵引托缆(WATS)。
WATS船排列模拟中间放炮排列采集,并通过使用常规直线“swath(条带)”或“racetrack(共振加速器中粒子轨道)”激发来获得2次或更多次的测量。
每个测量方案配置固定的几何形状的托缆和震源船,比如像一块“瓷砖”。
第一块瓷砖有最小的横向震源—托缆空隙(接近于0),每个随后的瓷砖增加了这个横向的炮检距,距离等于托缆排列的宽度。
因此,采集的2块瓷砖就模拟了具有实际被牵引的2倍宽的托缆排列的采集,采集的3块瓷砖就模拟了具有实际被牵引的3倍宽的托缆排列的采集,等等。
震源位置实际上为每个瓷砖都再现了,所以如果需要下一步的数据时,最大横测线炮检距(和最大震源—检波器方位角范围)可以随新的采集得到稳固扩大。
然而几个处理步骤明显必须从常规3D(NAZ)处理中修改,WATS处理是全面稳定的,允许使用已建立的工具从噪声数据和一个高误差的速度模型的起始位置来增加改进成为较好速度模型和相应较高品质最终数据的情况。
深度偏移是经典所需的,因为所需的采集几何形状,进一步加强了从一个差数据的起始平台上建立一个稳固的处理流程的关键必要性。
将零件放一起
所以,在一个给定位置当“常规”3D采集和处理一贯失败时,你从哪里开始?
注意隐含的事实,钱已经浪费在一系列失败的努力中。
可能使宿命的事情越过不幸,并在勘探项目的早期执行一次成功的MAZ或WAZ测量吗,甚至从勘探的第一天起呢?
在既定的地区如GOM,WAZ采集(特别是WATS)已成为标准作法。
具有两块瓷砖的勘探WATS(XWATS)可以很高的效率在大的地区获得,因此能够有对勘探前景识别的自信(图6)。
如果图像品质仍不足以评价或产生意义,新的WATS可以获得“升级”数据集,再现炮位置,但使用甚至较大的横测线震源—检波器炮检距来增加可用的方位角的范围来为每炮进行处理。
图7显示GOM10,000+km2XWATS测量的一个深度切片。
常规NAZ数据在测区内伴生有无数盐形态,被复杂噪声所淹没。
相当所的这种噪声被WATS采集的第一块瓷砖所衰减,2块瓷砖被看作遇到勘探目标。
换句话说,低成本进入区域性WAZ采集是可能的。
如果获得了,较大方位角的更强WAZ采集可以稍后在局限性尺度下聪明的应用。
类似的,MAZ在地中海勘探尺度上正变的很常见。
这里高反射且不规则Messinian硬石膏层创造了无法抵抗的绕射多次波,目标照明是不规则的。
MAZ在地中海证明是一个解决方法,但不能满意地衰减GOM的相干噪音波型,这里WAZ是必需的。
然而大多数时间,没有MAZ或WAZ在给定地区,作为对于地震挑战的已知解决方法的先例。
所以,我们必须更努力设计新的3D测量。
较好3D测量的部分解决方案涉及到耗时的模拟练习的结合。
更重要的,MAZ和WAZ测量需要被看作现实的选择,而不是未必的或外来的奢侈品。
如果多个投资者可以开展与测区里的所有地球物理学及商业挑战相关的透明、有力的对话,他们可能能够降低地球物理学及商业选择到一个小的子集,在一个合理的期限内可得到测试和定量,MAZ或WAZ采集和处理的优点可能在某些区域很快引人注目。
我们安排评价NAZ比较MAZ比较WAZ测量,有2个主要的模拟工具。
它们都需要一个适当的详细3D地质模型(在测量前不总是可完成的),这两个都耗时耗资源。
3D射线追踪将产生多种与目标层照明相关的运动学属性。
测量参数比如最佳激发方向、测量几何尺寸与照明密度、托缆长度、记录长度等相比较是可以推导出的;但射线追踪是基础的,不能模拟局限的3D噪声特性,所以定量的资料品质与采集几何形状分析的比较是不可能的。
相反,3D有限差分模拟是需要用不同的采集几何尺寸/策略以平行测定一个完整3D测量的采集,每个数据体必须取自一个全3D处理和成像程序。
这种努力需要巨大的计算资源和许多月的时间来执行(Regone,2007)。
当要决定在新的MAZ或WAZ测量中投资是否是合理时,计划的维护发展的最终规模将是重要的:
从会合勘探到最终会合生产目标,是否这些MAZ或WAZ测量应设计成“可升级的”,以及什么样的项目期限是可接受的。
最终,测量前计划的对话可能需要介于许多不同科技和商业科目之间的亲密合作。
当然,在最富有挑战性的情况下,仅有MAZ或WAZ是不足够的,目标照明和复杂噪声衰减都必须优化。
这引入了富方位角(RAZ)的概念,它是对全方位角(FAZ)的一个折衷,适用于所有炮检距都需要比MAZ或WAZ更大范围的方位角的情况,而不是描述一个特定的采集形式或策略。
当大规模的海底FAZ地震仍旧是禁止的昂贵和低效率,RAZ代表具有牵引托缆船运行的一个可完成的方案。
在BHPBilliton石油的Howard(2007)发布的方法,RAZ适用一个WAZ船配置到一个MAZ激发模板(图3)。
因此,为MAZ和WAZ测量“建立”处理流程可用于满足数据品质目标。
通过采用几个步骤来减少非生产的采集时间并运行有效的处理策略,GOM的具有3个测量方位角的ShenziRAZ测量所花时间少于可能需要用来收集一个高品质NAZ测量(有3个跨越放炮的障碍和一个独特的40%充填需要)所花时间的2倍。
且当这些投资是必需时,一个适宜的投资者对话必须得出地球物理测量计划的范围。
直线与圆相比较
托缆WAZ的一个重要花费在于每天要开动好几艘船的费用。
Cole和French(1984)在20年前首先建议用圆形激发。
其思想是:
船“侧向激发回到自身托缆上”并因此能够为仅使用一艘船的远炮检距获得较宽的方位角。
然而,这种方法就采集和处理而言,远不只如此简单。
如图8右边图示,一艘船以圆形航行来获得共中心点的一个宽圆形轨道;近炮检距共中心点由一个圆形来限定,尺寸类似于船航行的圆形。
远炮检距共中心点由一个小的多的圆形来限定。
也如图8所示,近炮检距将用窄方位角获得,远炮检距将用较大方位角获得(随托缆长度而增加)。
共同地,不规则共中心点和来自的一个简单圆形采集的方位角覆盖,存在有几个挑战,当两个圆形之间的上移不精确时复合。
图9的左边部分,显示近炮检距叠合覆盖范围,图9右边部分为重叠圆形的一个区域显示了全炮检距叠合覆盖范围。
和从直线获得的3D相对简单的和均匀相对比,从粗糙的重叠圆形获得的数据是高度不规则叠合和方位角覆盖,对于数据分类和规则化、速度拾取和模型建立、成像提出了独特的挑战。
许多NAZ处理算法将需要很基础的修改来变适用。
这将不再可能适用常规基于共中心点迭代速度拾取和成像策略。
大的道体积每一步操作都将需要新的处理策略,需要极大的计算资源。
一种观点可能视采集的这种方法为一个长期等待的催化剂来着手“真”3D处理和成像方法。
别的不太热衷的观点可能相反,视真3D处理和成像为一个必需补救来补偿不规则方位角和从面元到面元的炮检距采样。
对于具有一个粗糙圆形测量形状的小的3D测量区域,圆形激发所需要的测量天数将比常规直线的WATS激发要少。
测量区域外面的船做直线变化时,将花较少的时间,所以测量持续时间将变短;尽管按照平方公里来算,每日产量小。
因为测量大于几百平方公里,源自WATS激发的较高日产量将在效率上赶上圆形激发WAZ。
由于从面元到面元的较大不连续性方位角分布(由于介于两圆形间的粗糙上移所引起的),很难来分类圆形激发为MAZ、WAZ或是RAZ。
实际上,不可能为穿越测量地区的所有位置建立出一个常规的玫瑰图,对于前面讨论的MAZ和WAZ方法通常就是这样。
总之,追求较宽方位角采样的任何测量的最终参数化当然会受到每日行船费用、测量持续时间、处理阶段的运算时间和受到最终数据产品是否可能合理预期遇到测量目标的影响。
WAZ的外来
效率和费用明显是在GOM之外,WAZ测量变成主流的主要障碍。
当大多数历史上的关注给了牵引的托缆排列(宽一点通常便宜点),大量的关注现在给了使用的震源策略。
直线激发的WAZ船排列分成两类:
前面及后面震源船(WATS版本)和所有震源船都在前面两类。
WATS方法对于航行的每一条线都同时需要正、负炮检距(相当于中间放炮排列)(图5),所以全部激发策略等同于“常规”3D使用racetrack(共振加速器中粒子轨道)或swath(条带)激发。
如果强的拖缆偏转影响托缆排列,后面震源船的近炮检距覆盖将变的不规则。
最坏的情况是,将妥协的得到浅薄的数据品质。
如果所有震源船都在托缆排列的前部,近炮检距覆盖将更规则,但仅每条航线的正炮检距被记录下来。
因此,如果正、负炮检距都需要的话(产生更好的方位角覆盖),每条航线都必须在两个方向上获得(即,两次)。
因此,船配置和激发策略的选择最终受许多操作的、地球物理的和地质考虑的影响。
WAZ采集的震源主要发展在于对于“同时”激发的使用。
一个已有二十年源自可控震源陆上经验的想法,震源排列在前部,WATS排列的后部震源船一起有限脉冲响应(arefired),产生图10左边的炮道集类型。
历史上,这种数据一般被看作被“干扰噪声”不可接受的污染了,将是不可使用的。
方法已经发展了,然而2个炮成分在基于数据的倾角成分之上,可以区分了。
剩余噪声被衰减了,最终图像可与从常规激发中获得的相比(Fromyretal.,2008,参考图10的右边)。
一旦方法成熟了,采集效率上将有明显的费用节省,较大的方位角将为每炮所记录,海底地震甚至可能变的可承受。
不仅仅将同时激发看作在追求明显的费用节省上的,具有边缘数据折衷的一种策略。
也有理论的原因来考虑,具有震源船排列的激发,也是能够有较好图像品质。
这种思想有声波物理的基础;首次由Delft大学的GuusBerkhout在1992年发布,现在参考“混合”炮(Berkhout,2008)。
如果能发展小型低成本的震源船,这个思想在未来可以应用。
也参考Vermeer(2009)。
GOM经验建议近似30Hz以上的频率,在成像中不需要来满足大多数基性盐勘探目标,但这也是基于计算成本上的一种决定。
巨大的WAZ数据体需要的成像算法一般在频率域中运行,所以成本直接与要成像的频率范围成比例了。
较大的频率范围将由WAZ数据集不可避免的获得,但对于较深的托缆牵引的运作效益将可理解的坚持下去。
PGS在2007年发布了双传感器Geo-Streamer技术,能够使较深的托缆牵引,在常规深度比常规托缆,能产生更丰富的低频和高频信号成分。
地中海的下Messinian数据实例在品质上惊人的接近一些从常规托缆中获得的MAZ结果,所以根据最终数据品质的最佳WAZ配置可能是超宽、双传感器托缆排列,由小的低成本震源船的排列来补充牵引。
结论
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