反射系数反演方法研究及其在薄层识别中的应用
张营
（中国石油化工股份有限公司东北油气分公司勘探开发研究院，吉林长春130062）
摘要：
随着地震勘探开发的不断深入，要求地震方法对地层结构的研究能力越来越强。利用地震资料来识别薄层地层较难，主要原因是目前地震垂向分辨率较低。本文采用反射系数反演方法，这种方法是一种叠后地震反演方法，可以识别小于调谐厚度的地层，这种薄层反演方法的输出成果是反射系数剖面和反射系数体，其分辨率远高于原始地震数据，因此这种反演方法非常适用于薄层的储层解释和描述工作。通过对实际地震资料应用，该方法很大程度上提高地震解释的精度，并且较准确识别微构造等。
关键词：反射系数反演；薄层
The reflectivity inversion and its application in thin-bed
Zhang Ying
(Exploration and Development Research Institute, Northeast Branch of SINOPEC, Changchun 130062, China)
Abstract:
With the exploration and development of seismic is deep continuously, requirement of the ability of study about stratum structure using the seismic is growing. Currently, there are some difficulty, eg. Vertical resolution, identification thin-bed.The reflectivity inversion is a way of post-stack seismic inversion, it can discern the stratum, which is more thin than tuning thickness. The output of this inversion is the section and body of reflectivity, its resolution is higher than original seismic.so reflectivity inversion is suit to interpretation and description of the thin-bed. This technology obtaineda good effect ondistinguish the micro-structure and improve the accuracy of seismic interpretation.
Key words:reflectivityinversion ;thin-bed
1 前言
自20世纪30年代应用地震勘探方法寻找油气以来，地震数据的频带拓宽已经成为地球物理人的一种追求。地震分辨率是从地震数据当中提取地层细节的关键，地震分辨率包括两个方面，垂直和水平分辨率。垂直分辨率指的是区分两个相邻地震同相轴对应不同深度的能力，而水平分辨率是区分和识别相邻的两个不同的横向移位的同相轴特征的能力。尽管对于在地震数据上解释小特征体来说，这两方面都是重要的，但这里我们的注意力集中在垂直分辨率上，识别通常替换破坏的菲涅耳区的偏移过程，以提高空间分辨率。
如果一个地震子波的平均频谱集中在30Hz左右，在通常的情况下，厚度小于25米的储层不能被分辨其顶和底的反射界面，这样的分辨能力通常不可以满足寻找10m或更薄储层的目标，要实现这样的目标往往要引入地震数据频率增强的方法。本文提出一种薄层反射系数反演方法，该方法可以分辨出比调谐厚度更薄的储层。将该方法应用于所图地区凹陷层，能够更有效的区分同向轴以及小断层等微构造，很大程度上提高了地震解释的精度。
2 薄层反射系数反演方法
2.1 Widess模型
Widess模型首次在1973年提出，Widess认为八分之一波长为地震分辨率的极限，如果存在噪音或是随着子波在地下传播范围增大，分辨率的极限变为四分之一波长。当地层厚度小于八分之一波长时，地震特征、波峰/波谷的时间和频率都不随地层厚度变化而变化，地震响应振幅随地层厚度变化而有明显变化，并且振幅值随厚度变化呈线性变化，当厚度变为零时其振幅值为零。因此，根据厚度的变化无法区分反射系数的变化。
以楔形模型为例，图1为用25Hz的Ricker子波褶积的楔形模型，在楔形的顶底随着厚度的变化振幅的变化，在1/4λ时振幅为最大值，随后与厚度近线性的减少，归因于噪声的干扰，然而，波形的识别要在1／8λ之下。值得注意的是：随着地层厚度的减少，地层的顶底对应的振幅值减少是对称的，大于1／4λ的振幅值和噪声干扰都在衰减，直到对应到真实的反射系数序列。不难推断，widess的楔形模型不是最真实情况反应，我们会看到这样一个分析在应用到实际情况当中通常会导致不正确的振幅调谐曲线，所以分辨率的极限应优于widess模型所显示的情况。图1 子波褶积楔形模型
2.2 谱分解方法
本文采取谱分解方法解决薄层为八分之一波长的限制，谱分解方法认为一个反射系数序列代表一个薄层，任何一个反射系数序列都可以用两个反射系数对之和，即一个反射系数序列有相同的极性和幅度（称为偶分量（even）），另一个反射系数序列有相同的幅度但极性相反（称为奇分量（odd）），如图2所示。
图2 反射系数模型
通过对反射系数模型进行建模分析，如图3所示，整体的反射系数序列频率随着地层厚度的增加而降低，其奇分量同样是随着地层厚度的增加，频率持续下降，到厚度在调谐效应一半的位置；相似的，偶分量的频率也是持续降低，并且对整体的反射系数序列频率降低贡献贡献更多。但是在1/8波长厚度之内，偶分量频率的变化与整体的反射系数序列的地震子波相一致。这意味着与widess理论相比，地震数据的响应对薄层更敏感，这种基于谱分解的方法可以突破频带宽度的限制对薄层进行识别。偶分量振幅值在调谐效应一半的位置（1/8λ）随着地层厚度减小而增大，然后对着地层厚度继续减小而减弱；奇分量振幅值在调谐响应的位置（1/4λ）最大，随着厚度的减少最终到零。
图3 反射系数频率以及最大振幅随时间厚度变化关系
2.3 薄层反射系数反演方法的实现
薄层反射系数反演方法是Portniaguine和Castagna等人在2005年提出，通过分频方法获取局部频谱信息，最终输出为反射系数序列，其视分辨率要远高于输入的地震资料，对薄储层可以进行精细的刻画和描述。该方法是从复杂的地震干涉模式地震数据中去“褶积”的过程，从而获得可解释的具有显著细节的地层模式。
薄层反射系数反演方法的计算过程，首先准确估计数据中的子波的时间和空间的变化。用井数据控制会得到较好的结果，在没有井控制的情况下，也可以采用子波估计的统计方法。最后使用谱约束地震反演从数据当中去除子波。反演结果的质量取决于偶数分量的贡献和子波特征，即频带宽度。考虑地震数据的反射极性、强度、连续性以及和其他反射的关系。在确定了这四个方面的因素后，薄层的反射特征就可以通过反射系数与一个已知频带的子波褶积来获得。
3实际数据的应用
本文将薄层反射系数反演方法应用到所图地区凹陷层，通过地震剖面反射系数反演前后与其相关声波测井曲线的匹配比较可以看出，如图4所示，在反射系数反演之后，能看到更多的反射细节，不仅是多出来的反射周期，还有断层更加容易识别。与声波测井曲线的相关表明，曲线上的弯曲严谨地遵循反射系数剖面上的反射细节。从应用情况来看，与二维地震数据体相比，在三维地震数据体上的应用与井上曲线匹配较好；在没有显著横向变化的目的层段应用比有显著横向变化的目的层段应用效果好；有井控比没有井控反演效果好。
图4 地震剖面反射系数反演前后与声波测井曲线匹配比较
通过对比不同处理方法后的地震剖面可以看出，如图5所示，在所图地区上部地层，反射系数反演方法较常规方法比较，可以准确地找到断层的上下盘断点，对于小断层识别效果较好。将该断层投影到反射系数反演滤波后的剖面上，断层识别效果明显。因此，反射系数反演方法对于微构造的解释具有更好的指导意义。在下部地层常规地震剖面中可以看出，由于调谐效应的影响，薄层的同向轴横向连续性较差，地震同向轴不能有效识别薄层。经过反射系数反演后，同向轴连续性较好，地震同向轴能够有效区分。
a 常规地震剖面b 反射系数反演剖面c 反射系数反演后滤波剖面
图5不同方法处理后的地震剖面对比图
对所图地区深部地层进行频谱分析，如图6所示，反射系数反演后剖面主频为40Hz，与常规地震剖面的主频一致，反演后剖面较常规剖面频带拓宽，频带范围大于150Hz，低频峰值由常规的地震剖面0.34变为0.64。由此可见，反射系数反演时偶分量对低频信息进行了补偿，提高了薄层的地震分辨率。反射系数反演滤波后的剖面，主频没有发生变化，仍是40Hz，频带宽度为0-150Hz，较滤波前去掉了假频信息，剖面分辨率更高。
a 常规地震剖面频谱 b 反射系数反演剖面频谱 c 反射系数反演后滤波剖面频谱
图6不同方法处理后的地震剖面频谱分析
4结论
通过在所图地区应用反射系数反演方法可以看出，该方法在地震资料信噪比较高地区，可以识别出小于调谐厚度的地层。该方法不仅能够补偿低频信息，而且能够增强高频信息而不扩大噪声。通过对实际地震资料应用，该方法很大程度上提高地震解释的精度，并且较准确识别微构造等。
参考文献：
[1] Castagna, J.P ., S.Sun and R.W. Siegfried, 2003, Instantaneous spectral analysis: Detection of low-frequency shadows associated with hydrocarbons, The Leading Edge, 22, 120.
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[3] Partyka, G.R., 2005, SEG Distinguished Lecture. Portniaguine, O. and J. P. Castagna,2005,Spectral inversion: Lessons from modeling and Boonesville case study, 75th SEG Meeting, 1638-1641.
[4] Portniaguine, O. and J. P. Castagna, 2004, Inverse spectral decomposition,74th SEGMeeting,1786-1789.
[5] Tirado,S.,2004,Sand thickness estimation using spectral decomposition, MS Thesis,University of Oklahoma.
[6]Widess, M.B., 1973, How thin is a thin bed, Geophysics,38, 1176-1180.
[7]Seismic Resolution and Thin-Bed Reflectivity Inversion.Satinder Chopra, John Castagna, Oleg Portniaguine
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