劉 展,陳曉紅,張 剛,王志敏

(1.中國石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島266580；2.江蘇省有色金屬華東地質(zhì)勘查局,江蘇南京210007；3.中石化勝利油田采油工藝研究院,山東東營(yíng)257000)

油氣重力異常信息提取是在油氣藏區(qū)域構(gòu)造背景下識(shí)別并提取出相對(duì)油氣重力負(fù)異常的信息。目前國內(nèi)外普遍采用滑動(dòng)迭代趨勢(shì)分析法、灰色預(yù)測(cè)理論、高階統(tǒng)計(jì)量、插值切割法、小波分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法[1-2]提取油氣重力異常信息。這些方法雖然在應(yīng)用中取得了一定效果，但單一方法均存在其局限性：①趨勢(shì)分析中多項(xiàng)式的“階數(shù)”是人為選取，無客觀標(biāo)準(zhǔn)，隨意性較強(qiáng)，因此當(dāng)研究區(qū)較大或研究區(qū)存在的斷裂、斷塊較多、區(qū)域異常與局部異常的變化較復(fù)雜時(shí)，采用一個(gè)趨勢(shì)面難以有效擬合區(qū)域異常，出現(xiàn)虛假異常的幾率大；②插值切割法大多用來識(shí)別孤立、分散的金屬礦體或火成巖體異常，當(dāng)存在復(fù)雜異常時(shí)，多解性嚴(yán)重，且該方法只能分離異常，不能識(shí)別異常源；③小波分析法可根據(jù)地質(zhì)目的來組合小波細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)有地質(zhì)意義的異常分解，但如何根據(jù)疊加異常特征確定小波的階數(shù)也存在多解性問題；④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠突出淺層異常，但目前還難以根據(jù)目標(biāo)局部重力異常特征來訓(xùn)練模板[3]。上述油氣重力信息提取技術(shù)采用常規(guī)單一的方法進(jìn)行異常分離，沒有結(jié)合油氣成藏模式，難以克服多解性和準(zhǔn)確識(shí)別構(gòu)造或油氣引起的異常。為了有效地提取油氣信息、確保異常提取的可靠性，需要在分析鉆井和物性資料的基礎(chǔ)上[4]，結(jié)合研究區(qū)的成藏模式[5-6]，優(yōu)化組合多種異常提取方法。因此，筆者研究多次滑動(dòng)趨勢(shì)分析、插值切割、小波分析和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)化組合技術(shù)，并采用多種提取技術(shù)進(jìn)行相互驗(yàn)證。

1 基本理論

研究目標(biāo)區(qū)的油氣成藏模式可以減少油氣預(yù)測(cè)的多解性，正反演等技術(shù)可以很好地確定目標(biāo)區(qū)域的構(gòu)造模式并識(shí)別異常源，可以用密度界面正反演技術(shù)、視密度及視磁化強(qiáng)度三維成像技術(shù)等先進(jìn)手段，綜合利用地震、鉆井等數(shù)據(jù)探尋研究區(qū)的構(gòu)造模式，確定地質(zhì)構(gòu)造模式和異常源的形態(tài)；在獲得研究研究區(qū)的油氣藏成藏模式的基礎(chǔ)上，再利用異常提取方法優(yōu)化組合提取技術(shù)，進(jìn)行重力異常信息提取，獲取油氣重力異常信息，提高油氣預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。本文中主要介紹運(yùn)用趨勢(shì)分析、差值切割、小波分析和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種識(shí)別方法提取油氣重力異常信息的基本理論。

1.1 多次滑動(dòng)趨勢(shì)分析法

趨勢(shì)分析法為采用一個(gè)多項(xiàng)式擬合區(qū)域異常，達(dá)到分離區(qū)域異常和局部異常的目的。當(dāng)研究區(qū)范圍較大、地形及地質(zhì)構(gòu)造較復(fù)雜時(shí)，只用一個(gè)趨勢(shì)面擬合區(qū)域異常與實(shí)際情況相差太多，容易提取出虛假的油氣異常，面對(duì)這種復(fù)雜情況可采用變階滑動(dòng)窗口法來進(jìn)行異常分離。

1.1.1 基本原理

首先計(jì)算小窗口的1～4階多項(xiàng)式系數(shù)和它的趨勢(shì)面ga(x，y)，然后根據(jù)均方差最小的原則，利用趨勢(shì)面和實(shí)測(cè)布格異常值g數(shù)據(jù)計(jì)算最需的趨勢(shì)面方程的階數(shù)。

式中，σj為均方差；N為計(jì)算點(diǎn)數(shù)；n為多項(xiàng)式系數(shù)個(gè)數(shù)；j為多項(xiàng)式階數(shù)(j=1，2，3，4)。

趨勢(shì)面方程g(x，y)表達(dá)式如下：

其中多項(xiàng)式系數(shù)可以寫為

式中，為窗口中包含x點(diǎn)的平均值；為窗口中包含y點(diǎn)的平均值；n為x方向逼近點(diǎn)數(shù)；m為y方向逼近點(diǎn)數(shù)；(xi，yi)為i點(diǎn)的坐標(biāo)位置；K為x方向階數(shù)；L為y方向階數(shù)[27]。

1.1.2 滑動(dòng)窗口和步長(zhǎng)確定的基本原則

(1)通常狀態(tài)下，滑動(dòng)窗長(zhǎng)短的選取和目標(biāo)區(qū)的地質(zhì)構(gòu)造相關(guān)，一般窗口設(shè)置長(zhǎng)度為目標(biāo)異常體的1/2至1倍最佳，窗口過大會(huì)把背景異常信息混入剩余異常中。

(2)趨勢(shì)分析的滑動(dòng)步長(zhǎng)通常選一個(gè)或者兩個(gè)點(diǎn)距或線距，步長(zhǎng)過大趨勢(shì)面會(huì)不光滑。當(dāng)數(shù)據(jù)量很大而且密度較高時(shí)應(yīng)該將滑動(dòng)步長(zhǎng)調(diào)大，從而減少計(jì)算量。

1.2 插值切割法

插值切割法可將重力異常中起伏不平的干擾或者有效異常平滑掉，首先獲得光滑的區(qū)域異常，然后用原始場(chǎng)值減去已經(jīng)得到的區(qū)域場(chǎng)值得到局部異常，達(dá)到分離局部和區(qū)域異常的目的，從而壓制干擾。插值切割算子受位場(chǎng)值曲率變化的影響，本研究將半二階差分量引入到切割算子中，因此該算法對(duì)不同非線性異常的作用不同，屬于非線性濾波方法，提高了對(duì)抗干擾能力。假設(shè)實(shí)測(cè)異常為V0(t)，切割半徑為r，定義：

假如ΔV1(t)和ΔV2(t)不同時(shí)為零，則可求取插值系數(shù)A：

若 ΔV1(t)= ΔV2(t)=0，則令A(yù)=1。

定義壓制干擾的切割算子為當(dāng)前計(jì)算點(diǎn)的實(shí)測(cè)異常值與其圓周二點(diǎn)平均值的關(guān)系[7]：

1.3 小波分析法

利用小波分析處理異常的原理是對(duì)小波函數(shù)進(jìn)行平移、伸縮等運(yùn)算，獲得小波序列，重構(gòu)逼近異常信號(hào)，達(dá)到異常分離的目的。小波分析能處理傅里葉變換解決不了的某些問題。用小波分析技術(shù)分離油氣藏重力異常信息需要針對(duì)油氣藏異常的不同特點(diǎn)選取恰當(dāng)?shù)男〔ê瘮?shù)，不同的小波函數(shù)適用構(gòu)造不同。選擇小波函數(shù)處理變化較為平滑的重力場(chǎng)時(shí)可以考慮振蕩平緩的小波母函數(shù)，此外還要考慮對(duì)稱性、緊支撐性等因素。

對(duì)于油氣藏重磁異常分離類型，發(fā)現(xiàn)油氣資源主要是通過獲取剩余異常的方法，采用具有較高消失矩和對(duì)稱特性的小波母函數(shù)，常用的有4種小波母函數(shù)：bior3.5小波、Haar小波、bin17.9小波和db4小波。各類小波特性見表1。

表1 各類小波特性Table 1 Some kinds of wavelet properties

與子信號(hào)具有較高相似性的小波函數(shù)更適合用于異常分類，通過將獲得的小波函數(shù)的互協(xié)方差與建立的油氣藏模型的正演場(chǎng)值相互比對(duì)，可以得出與子信號(hào)的相似性程度，分析發(fā)現(xiàn)bior3.5小波的相似性程度高，能夠用于提取油氣異常。

1.4 細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的原理是首先將實(shí)測(cè)的重力異常作為細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將油氣引起的異常作為期望輸出，然后調(diào)整初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，再用優(yōu)化獲得的權(quán)值識(shí)別油氣引起的異常，從而實(shí)現(xiàn)異常分離。本研究第一步是分析目標(biāo)區(qū)的油氣藏成藏模式，進(jìn)而設(shè)計(jì)相應(yīng)的油氣藏模型，利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模板，即為將設(shè)計(jì)模型的油氣異常作為期望輸出，把實(shí)測(cè)重力異常作為輸入，調(diào)整權(quán)值使輸入逐漸逼近期望輸出，輸出與期望輸出二者之間存在誤差函數(shù)，當(dāng)此誤差函數(shù)小于預(yù)設(shè)學(xué)習(xí)精度時(shí)候，則停止修正權(quán)值，此時(shí)非油氣異常被當(dāng)做干擾信號(hào)處理，保證目標(biāo)異常識(shí)別的正確性。優(yōu)化得到的權(quán)值是算法所需要的模板，用這些模板處理實(shí)際重力資料，識(shí)別油氣異常。

設(shè)計(jì)了5類模板進(jìn)行異常信息識(shí)別，用于確定初始權(quán)值選取。模板類型分別為直線型、下凹型、余弦曲線型等。

為了識(shí)別重力油氣藏模型的疊加異常，采用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的上述模板提取剩余異常。為了較好地突出目標(biāo)異常和識(shí)別異常體的邊界，需要選擇與目標(biāo)異常形態(tài)類似且較小的數(shù)值作為初始權(quán)值。

優(yōu)選確定初始權(quán)值后，利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法提取剩余異常有兩類方法：壓制區(qū)域場(chǎng)和壓制淺層干擾。壓制區(qū)域場(chǎng)是通過疊加異常和油氣異常進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化和異常提取，該方法能夠壓制背景場(chǎng)；壓制淺層干擾是通過疊加異常和背景異常進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化，該方法能夠壓制淺層干擾。這兩類方法分別用如下模板1和模板2異常提取過程進(jìn)行分析。

分析發(fā)現(xiàn)，壓制區(qū)域場(chǎng)模板1中有明顯的大幅值油氣異常，部分區(qū)域場(chǎng)被成功壓制；壓制淺層干擾模板2中有明顯光滑的區(qū)域異常，為典型的背斜油氣藏背景異常，淺層異常被成功壓制，獲得的異常與已知模型相吻合。由此可見，細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能夠降低干擾并且獲得需要的異常信息。

2 組合油氣藏理論模型研究

建立兩種組合油氣藏理論模型，對(duì)背斜和斷層組合油氣藏以及尖滅和巖體刺穿組合油氣藏進(jìn)行研究[8]。

2.1 背斜和斷層油氣藏

圖1為設(shè)計(jì)的背斜和斷層組合油氣藏重力模型。圖1(a)中陰影區(qū)為含油氣區(qū)域，密度較小，為2.1 g/cm3，上部對(duì)應(yīng)重力異常為構(gòu)造作用和油氣重力異常疊加的結(jié)果；圖1(b)為不含油氣時(shí)的油藏構(gòu)造及相應(yīng)的重力異常?？梢钥闯觯髠?cè)含油氣重力異常稍稍低于不含油氣的異常，斷層處這種特點(diǎn)更為明顯。

圖1 背斜和斷層組合油氣藏重力模型示意圖Fig.1 Skematic drawing of gravity model in anticline and fault composite reservoirs

從圖2可以看出，4種方法都能在一定程度上識(shí)別出背斜和斷層組合油氣藏油氣異常信息，每種方法的具體參數(shù)見每條異常曲線的右上角。背斜油氣藏的油氣存在于異常的兩峰值之間，波峰極大值為油氣邊界，波谷極小值為油氣中心位置，4種方法提取的異常均有很好的反應(yīng)。相比之下，斷層油氣藏的油氣存在于異常曲線和零直線兩交點(diǎn)之間，交點(diǎn)為油氣邊界。趨勢(shì)分析法和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法識(shí)別油氣異常較為清晰，能較準(zhǔn)確指示油氣異常邊界，插值切割法識(shí)別的油氣邊界與真實(shí)邊界有少許偏離，提取的異常幅值偏小，而小波分析法識(shí)別效果最不理想，但該方法提取的異常幅值最大，突出了存在的重力異常，適合用于識(shí)別弱重力異常。

基于上述分析可以得出，背斜和斷層組合油氣藏在處理實(shí)際資料時(shí)適合采用趨勢(shì)分析法和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為主、插值切割法和小波分析法為輔的異常提取組合方法，該組合方法在識(shí)別油氣異常的同時(shí)還可以獲得油氣的分布信息。

圖2 4種方法提取剩余重力異常對(duì)比圖Fig.2 Comparison of residual gravity anomaly extracted by four extraction methods

2.2 尖滅和巖體刺穿油氣藏

圖3為尖滅和巖體刺穿組合油氣藏重力模型，設(shè)計(jì)的模型參數(shù)同前，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行了重力正演計(jì)算。

從圖4可以看出，4種方法都能在一定程度上識(shí)別尖滅和巖體刺穿組合油氣藏油氣異常信息，每種方法的具體參數(shù)見每條異常曲線的右上角。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)模型左側(cè)尖滅油氣藏的識(shí)別效果較好，邊界位置正好處于異常曲線和零點(diǎn)的交點(diǎn)，而趨勢(shì)分析法所識(shí)別的異常曲線更加符合實(shí)際。插值切割法對(duì)模型右側(cè)巖體刺穿油氣藏的識(shí)別效果較好，可以較好地指示油氣的分布信息。小波分析法識(shí)別效果最不理想，但該方法提取的油氣異常幅值最大。

圖3 尖滅和巖體刺穿組合油氣藏重力模型示意圖Fig.3 Skematic drawing of gravity model in pinchout and rock body piercing composite reservoirs

圖4 4種方法提取剩余重力異常對(duì)比圖Fig.4 Comparison of residual gravity anomaly extracted by four extraction methods

基于上述分析可以得出，尖滅和巖體刺穿組合油氣藏在處理實(shí)際資料時(shí)適合采用以插值切割法、趨勢(shì)分析法和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為主，小波分析法為輔的的異常提取組合方法。

2.3 組合方法對(duì)比

在上述兩組模型研究的基礎(chǔ)上，本文對(duì)4類油氣藏的重力異常提取方法組合進(jìn)行了對(duì)比總結(jié)，結(jié)果見表2(其中，√表示主要方法，○表示輔助方法)。

4種方法都能較好地識(shí)別背斜油氣藏油氣異常，趨勢(shì)分析法與細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以更好地識(shí)別斷層油氣藏異常，差值切割法與細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法識(shí)別尖滅油氣藏異常效果較好，趨勢(shì)分析、差值切割和細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種方法均可較好應(yīng)用于巖體刺穿油氣藏，小波分析法效果相對(duì)較差?？傮w上可以看出，細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法適應(yīng)性較好，在設(shè)計(jì)的4種油氣藏模型中都表現(xiàn)出較好的效果，其次是趨勢(shì)分析和插值切割技術(shù)也在3種油氣藏中取得了較好的試驗(yàn)結(jié)果。雖然小波分析法對(duì)油氣的邊界檢測(cè)精度較低，但是適用于識(shí)別弱重力異常。

表2 4種復(fù)雜油氣藏的重力異常提取方法組合對(duì)比Table 2 Comparison of combination methods in four reservoirs

3 實(shí)際資料處理

柴達(dá)木盆地三湖坳陷上新統(tǒng)第四系內(nèi)的天然氣藏資源量大，地球物理特征突出，且埋藏深度淺、厚度大、孔隙度大，地層密度虧損較大，油氣負(fù)異常、地震速度異常及頻率異常等普遍存在。圖5為該坳陷澀北研究區(qū)高精度重力GJ000測(cè)線位置和井位分布圖，該測(cè)線穿過臺(tái)南、澀北1號(hào)、澀北2號(hào)3個(gè)已知?dú)馓?，其上的黑色三角為井位分布，為確定油氣藏模式并驗(yàn)證方法的有效性提供了所需的實(shí)際資料。

基于油氣成藏模式，采用組合提取技術(shù)提取該測(cè)線的油氣信息。首先結(jié)合地震和鉆井資料，建立區(qū)域構(gòu)造模式，運(yùn)用重力正反演程序擬合該測(cè)線[9-10]，從而獲得如圖6(a)所示的油氣成藏模式。其次根據(jù)該油氣成藏模式，設(shè)計(jì)合理參數(shù)，采用組合提取技術(shù)提取測(cè)線油氣異常。

圖5 澀北研究區(qū)GJ000測(cè)線位置和井位分布圖Fig.5 Location of measured GJ000 line and wells in Sebei work area

圖6 GJ000測(cè)線油氣提取與識(shí)別結(jié)果Fig.6 Extraction and recognition results of oil and gas by GJ000 measured line

分析發(fā)現(xiàn)，該研究區(qū)屬于基底稍微傾斜的背斜型油氣藏，因此選擇背斜油氣藏模式，采用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、插值切割、趨勢(shì)分析、小波分析組合方法識(shí)別和提取異常，具體參數(shù)同圖2。如圖6(b)所示，該組合方法能夠有效提取油氣剩余重力異常，重力低幅度與研究區(qū)天然氣藏資源量相對(duì)應(yīng)，細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以較好地識(shí)別重力異常，趨勢(shì)分析法也可以在一定程度上識(shí)別油氣的異常邊界，通過方法間的相互驗(yàn)證，增強(qiáng)了結(jié)果的可靠性，并能確定油氣的空間分布范圍。為了更準(zhǔn)確地確定異常源的深度和大體形狀，同時(shí)也驗(yàn)證組合技術(shù)的有效性，利用雙正則化下延技術(shù)和視密度反演成像技術(shù)[11]識(shí)別測(cè)線的異常信息，結(jié)果見圖6(c)和圖6(d)。從油氣藏的定量解釋可以看出，結(jié)果與已知?dú)馓锏膶?duì)應(yīng)關(guān)系好，證實(shí)了基于油氣成藏模式的異常組合提取技術(shù)可以有效提取油氣藏重力信息。

4 結(jié) 論

(1)4種重力異常分離方法的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比研究表明，趨勢(shì)分析對(duì)油氣異常的邊界有很好的識(shí)別效果，小波分析法雖對(duì)油氣邊界的檢測(cè)不夠準(zhǔn)確，但是反映油氣異常相對(duì)幅度大，適用于提取弱重力異常。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法廣泛適用于多種油氣藏，適用范圍廣，其次是趨勢(shì)分析和插值切割方法。

(2)建立了適合于識(shí)別幾類油氣藏類型的最佳方法組合模式，形成了一套基于油氣成藏模式進(jìn)行油氣藏重力信息提取與識(shí)別的組合技術(shù)。

(3)通過對(duì)三湖坳陷澀北地區(qū)的實(shí)際資料處理，輔以重震聯(lián)合解釋、重力異常正則化下延和視密度成像技術(shù)，驗(yàn)證了運(yùn)用多種方法組合進(jìn)行重力異常提取的可靠性和有效性。該組合技術(shù)還可以減少工作量，提高油氣預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

[1] AGHAJANI H，MORADZADEH A，ZENG Hua-lin.Estimation of depth to salt domes from normalized full gradient of gravity anomaly and examples from the USA and Denmark[J].Journal of Earth Science，2009，20(6)：1012-1016.

[2] 宋雙，劉天佑，蘇俊青.重磁小波多尺度分解及在火山巖識(shí)別中的應(yīng)用[J].工程地球物理學(xué)報(bào)，2008，5(6)：675-679.SONG Shuang，LIU Tian-you，SU Jun-qing.The wavelet multi-scale decomposition of gravity and magnet and its application in the identification of volcanic rock[J].Chinese Journal of Engineering Geophysics，2008，5(6)：675-679.

[3] 劉展，劉茂誠，魏巍，等.基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的重力異常分離[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，34(4)：57-61.LIU Zhan，LIU Mao-cheng，WEI Wei，et al.Gravity anomaly separation based on cellular neural network[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)，2010，34(4)：57-61.

[4] WANG Xin-sheng，F(xiàn)ANG Jian.Three-dimensional crustal density distribution beneath North China by sequential inversion of local earthquake travel times and gravity anomaly[J].Earthquake Science，2011，24：135-141.

[5] 劉展，班麗，魏巍，等.濟(jì)陽坳陷花溝地區(qū)火成巖重磁成像解釋方法[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007，31(1)：30-34.LIU Zhan，BAN Li，WEI Wei，et al.A method of inversing igneous rock by gravity and magnetic imaging in Huagou area of Jiyang depression[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)，2007，31(1)：30-34.

[6] SANDWELL D T，SMITH W H F.Global marine gravity form retracked Geosat and ERS-1 altimetry：ridge segmentation versus spreading rate[J].Journal of Geophysical Research，2009，114，B01411.

[7] 段本春，范典高.利用插值切割法研究磁性基底局部起伏特征[J].石油物探，1999，38(4)：89-95.DUAN Ben-chun，F(xiàn)AN Dian-gao.Studying the local relief characters of magnetic basement by the interpolationcut method[J].Geophysical Prospecting for Petroleum，1999，38(4)：89-95.

[8] 張剛.油氣重磁異常識(shí)別及提取方法研究[D].青島：中國石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，2011.ZHANG Gang.The method research of identification and extraction of oil gravity and magnetic anomalies[D].Qingdao：School of Geosciences in China University of Petroleum，2011.

[9] CORDELL L，HENDERSON G.Iterative three-dimensional solution of gravity anomaly data using a digital computer[J].Geophysics，1968，33：596-601.

[10] OLDENBURG D W.The inversion and interpretation of gravity anomalies[J].Geophysics，1974，39：526-536.

[11] SUN Lu-ping，LIU Zhan，SHOU Hao.Parameter optimization of gravity density inversion based on correlation searching and the golden section algorithm[J].Applied Geophysics，2012(9)：131-138.