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近地表地层品质因子的频率依赖性研究_郑浩.pdf
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地表 地层 品质 因子 频率 依赖性 研究 郑浩
2023 年第 38 卷 第1期2023,38(1):0419-0429地球物理学进展Progress in Geophysicshttp:/wwwprogeophyscnISSN 1004-2903CN 11-2982/P郑浩2023 近地表地层品质因子的频率依赖性研究 地球物理学进展,38(1):0419-0429,doi:10 6038/pg2023GG0115ZHENG Hao 2023 Analysis on frequency dependence of near-surface quality factors Progress in Geophysics(in Chinese),38(1):0419-0429,doi:106038/pg2023GG0115近地表地层品质因子的频率依赖性研究Analysis on frequency dependence of near-surface quality factors郑浩ZHENG Hao收稿日期2022-06-08;修回日期2022-11-13投稿网址http:/www progeophys cn基金项目国家自然科学基金企业创新发展联合基金(U19B6003)资助第一作者简介郑浩,男,1991 年生,硕士,工程师,主要从事地球物理 Q 建模和反演研究 E-mail:zh_geophy126 com中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院,南京211103Sinopec Geophysical esearch Institute,Nanjing 211103,China摘要近地表吸收参数反演是吸收衰减补偿的关键和基础 首先,对比不同微测井观测系统,选取适用于近地表品质因子估算的单井微测井资料用于频率依赖性分析 在此基础上,提出了一种新的近地表 Q 值反演方法 双参数拟合算法,该方法通过引入岩石物理分析得到的 Q 值与频率的经验函数,通过最小二乘遗传算法直接拟合 Q 值,用以验证 Q 随频率的变化关系接着,在计算近地表衰减曲线的过程中,利用多道组合的方式计算得到各层的衰减曲线,用于不同地层的 Q值反演 实际资料拟合结果表明,近地表品质因子 Q 具有较为明显的频率依赖性,随着频率的增加,Q 值不断减小,这为近地表高精度 Q 值反演提供了新的思路关键词近地表;微测井;Q 值;双参数拟合;频率依赖中图分类号P631文献标识码Adoi:10 6038/pg2023GG0115AbstractThe estimation of the quality factor Q plays afundamental role in near-surface absorption compensationSeveral uphole,downhole and crosshole survey geometriesare compared and analyzed in detail,and the upholesurvey is chosen for near surface absorption parametersinversionOn this basis,a novel non-linear inversionmethod,called Two-Parameter egression Method(TPM),has been proposed to estimate frequency-dependent Q Byintroducing the prior information,TPM could inverse thefrequency-dependent Q directly To establish accurate nearsurface Q model,a novel method is proposed to separategeneral attenuation curve into the one of each layer Fromthe results,itturnsoutthatQisnotfrequency-independent but changes with frequency,which providesreliable evidence for frequency-dependent QKeywordsNear surface;Uphole survey;Q factors;Twoparameter method;Frequency-dependent0引言对于地下介质的吸收衰减探索,早在 20 世纪60 年代,就有学者通过定义品质因子 Q 进行定量表征(Futterman,1962)通过近几十年的理论发展,目前学术界已经发展几十种不同的 Q 值反演算法,且大多数方法基于常 Q 假设,即 Q 值不随频率变化而改变(许李囡等,2022;刘国昌和李超,2020;邹鹏和程玖兵,2020)从早期的时间域发展到现在的混合域,算法不断推进,从目前的工业推广应用情况来看,谱比法依旧是较为主流的 Q 值反演方法 该方法通过将信号变换到频率域,利用衰减曲线和频率地球物理学进展www progeophys cn2023,38(1)的关 系,通 过 线 性 拟 合 得 到 可 靠 的 Q 值 模 型(Cavalca et al,2011;Wang et al,2015;赵秋芳等,2018;Lupinacci and Oliveira,2015)但在实际应用过程中,这种方法对于中深层 Q 值反演效果较好,对于强吸收衰减的近地表区域,反演结果存在较大的不确定性,不同资料应用效果差异较大,且反演结果与选取的频带范围密切相关随着高精度地震勘探的不断发展,对近地表品质因子 Q 的研究不断深入,于承业和周志才(2011)提出了一种基于双井微测井估算近地表 Q 值的方法,提高了近地表 Q 值反演的稳定性 蔡杰雄等(2018)分析了目前影响近地表 Q 值反演的主要因素,并提出了针对性的解决对策 丁冠东等(2018)结合实际资料验证,分析了激发深度和检波器耦合对近地表 Q 值估算的影响,并提出了不受激发和接收影响的近地表 Q 值估算方法 通过实验室分析测试,越来越多的证据展示了近地表品质因子 Q 是频率相关的,White(1975)指出,通过实验室测量,含水岩石具有明显的吸收衰减效应,且用于表征衰减强弱的 Q 值与频率具有明显的相关性 Toksz 等(1979)通过对干燥岩石及含水岩石的实验室测量对比分析,进一步验证了 Q 值的频率依赖性 Pride等(2004)基于三种岩石物理模型分频段分析了吸收衰减的频率变化特征 在此基础上,Brajanovski 等(2006)在实验室中利用含水孔隙介质定性分析了 Q值与频率的关系,但还缺乏定量估计 VSP 采集的出现对于地下介质的吸收衰减分析具有巨大的推动作用,Kan 等(1983)通过提取 VSP 资料直达波反演得到了不同频带对应的 Q 值 在这之后,Harris 等(1997)利用频谱比算法结合浅井 VSP 资料反演 Q值,但由于当时数据频带较窄,未能对 Q 的频率依赖性进行全面系统分析 随着地面采集数据品质的不断提升,Jeng 等(1999)通过设计针对性的观测系统得到高品质的直达波数据用于品质因子 Q 的频率依赖性分析 基于此,有学者指出陆地资料通常频带较窄,信噪比较低,高频噪声污染严重,不利于 Q的频率依赖性研究,相比较而言,海洋资料在这方面具有更为明显的优势,可以用以分析 Q 的频率依赖性(Jones,1986;Carey et al,2008)随着技术不断发展,国外已有学者从陆地地震采集资料中提取出了较为可靠的频变 Q 值(Fielitz and Wegler,2015;McNamara,2000;Meirova and Pinsky,2014)同时,随着微测井或小折射采集方式的不断推广,诸多学者将该资料用于提取近地表区域的衰减曲线,估算品质因子 Q,同时分析不同频带反演对 Q 值结果的影响(Li et al,2015;李国发等,2016),分析结果表明,在近地表强吸收衰减区域,不同频带反演结果不同,这表明近地表品质因子 Q 可能是依赖于频率的 但基于常 Q 假设的反演方法进行频变 Q 值的估算,理论上存在较大的系统误差(Gurevich and Pevzner,2015)图 1上行波采集方式(a)、下行波采集方式(b)及井间微测井采集(c)示意图Fig 1Schematic diagram of up-wave acquisitionmethod(a),down-wave acquisition method(b)and cross-well micrologging acquisition(c)图 2多个检波器接收的上行波观测系统平面图Fig 2Plan view of up-wave observation systemreceived by multiple geophones0242023,38(1)郑浩:近地表地层品质因子的频率依赖性研究(www progeophys cn)图 3井间采集观测系统平面图Fig 3Cross-well acquisition and observation system plan图 4模型资料的观测系统示意图Fig 4Schematic diagram of observationsystem of model data本文首先分析了不同微测井采集方法的优缺点,选取了最有利于近地表 Q 值估算的微测井观测系统进行实验 在此基础上,提出了模型驱动的 Q值反演方法 双参数拟合算法,通过引入岩石物理分析的频变 Q 值经验公式作为先验信息约束,得到更为可靠的近地表 Q 值 利用模型资料验证了该算法的精度及稳定性,并通过实际微测井资料测试对近地表 Q 值的频率依赖性进行了进一步的分析1微测井采集方式对比分析微测井采集目前已经广泛应用到实际生产中,该技术通过打几口十几米到几十米不同深度的井用于反演浅表层速度,同时定位潜水面深度 根据生产需求,目前已经形成多种微测井采集系统,包括上行波采集、下行波采集、井间微测井采集等 目前随着采集设备不断改善,微测井资料具有较高的信噪比,且采集信号频带较宽,通常可信频带可以达到几百赫兹,这为近地表吸收衰减特性分析提供了较为可靠的数据基础 但并非所有的微测井采集方式均适用于近地表 Q 值反演,下面介绍几种常见的微测井采集方式,对比分析其适用性1.1上行波采集系统上行波采集系统是目前应用较多的观测系统,如图1a 所示,它相当于一个小尺度的逆 VSP 观测系统,通过将炸药埋置于井中不同深度进行激发,在地表安置检波器接收地震记录理论上,该观测系统通过接收的两个地震信号直达波即可反演近地表 Q 值 另外,该观测系统的优势在于采用同一个检波器接收地震信号,不存在检波器耦合差异 即便地表采用多个检波器接收,通常地表检波器与地面耦合较好,接收差异影响较小在实际应用中,为了保证接收效果,通常在地面安置多个相同类型的检波器进行对比检测,如图 2 是某实际资料中上行波采集系统,激发井深为 150 m,以激发井为圆心,在偏移距分别为 1 m、3 m、5 m 偏移距处安置多个检波器以验证检波点接收差异,保证接收一致性124地球物理学进展www progeophys cn2023,38(1)图 5模拟的无噪微测井资料(a)与含噪微测井资料(b)对比Fig 5Comparison between simulated noise-free microlog data(a)and noise-containing microlog data(b)1.2下行波采集系统与上行波采集系统相对应,下行波采集系统相当于近地表 VSP 观测系统,如图 1b 所示 它相当于将上行波采集系统中的炮点和检波点互换,理论上,它与上行波采集系统相同,采用接收的任意两个直达波信号即可求取地表 Q 值,但

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