丁繼才,孫文博,黃小剛,王艷冬,王志凱

(1.中海油研究總院,北京100028;2.中國石油大學(北京),北京102249)

海上地震數(shù)據全波形反演實際應用

丁繼才1,孫文博1,黃小剛1,王艷冬1,王志凱2

(1.中海油研究總院,北京100028;2.中國石油大學(北京),北京102249)

全波形反演技術(FWI)在實際地震數(shù)據應用時由于以下原因很難取得理想的結果。一是因為初始模型不準確、子波未知、噪聲干擾等導致模擬數(shù)據與實際數(shù)據匹配難;二是因為FWI計算量大。將FWI應用于實際海上地震數(shù)據,給出了海上地震數(shù)據處理流程,并基于FWI實際應用中存在的問題給出了一些解決辦法:利用海底反射估計近源子波解決震源子波估計問題;采用L_BFGS算法計算梯度加速策略解決FWI海量計算問題等。海上實際地震數(shù)據處理的成功應用,證明了本文策略的有效性。

全波形反演;海上地震數(shù)據;震源編碼;邊界存儲

全波形反演技術(FWI)于20世紀80年代初問世,LAILLY于1983年開展了理論和應用研究[1];TARANTOLA[2]提出采用逆時傳播記錄殘差計算速度下降方向的新方法,即廣義最小二乘反演理論的時間域全波形反演方法,由于受到當時計算機硬件和技術發(fā)展水平的限制,該方法一直未得到很好的推廣和應用。近幾十年來隨著計算機硬件技術水平的迅速發(fā)展和提高,該技術得到迅速發(fā)展,并逐步走向實際應用。20世紀90年代PRATT[3]提出了頻率域全波形反演方法;2008年SHIN等[4]提出了利用阻尼波場零頻分量反演低頻模型作為頻率域波形反演的初始模型(Laplace域全波形反演)的方法。

全波形反演之所以成為行業(yè)的研究熱點,是因為該技術充分利用了波的動力學和運動學信息,在低頻速度模型建立(如層析成像)和常規(guī)中高頻地震成像處理(如偏移)之間建立了橋梁?；谀壳暗陌l(fā)展水平,全波形反演要求地震數(shù)據具備較低的頻率成分和較大的偏移距。

全波形反演可以在時間域實現(xiàn)[2,5],也可以在頻率域或拉普拉斯域實現(xiàn)[3-4]。數(shù)值模擬方式可以是聲波假設,也可以是彈性波假設或粘彈性假設。不同實現(xiàn)域和正演模擬方式面臨的困難有所不同。目前實際應用最多的是時間域聲波方程假設。

國內也有許多學者開展了FWI研究,并取得了一些進展。楊勤勇等[6]總結歸納了全波形反演研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢;王毓瑋等[7]給出了彈性波FWI的實現(xiàn)策略;王華忠等[8]對FWI的實現(xiàn)給出自己的一套理念,并且針對其中的核心問題進行了分析討論;張猛等[9]研究了CPU與GPU協(xié)同加速FWI方法;曲英銘等[10]提出了一種多尺度雙變網格的時間域全波形反演方法。

全波形反演技術在實際應用中遇到了很多難題,比如初始模型的建立、子波估計、噪聲壓制、理論數(shù)據和實際數(shù)據的匹配以及局部尋優(yōu)條件不滿足等。除了上述問題,在具體實現(xiàn)過程中,還要面臨計算時間和存儲量問題。很多學者開始研究有效的計算和存儲策略以達到降低計算時間和存儲量的目的[11-12]。FWI在海洋地震數(shù)據應用方面的主要難點除了上述常見的問題外,還有多次波、鬼波等噪聲壓制問題。針對這些問題,本文給出了海上地震數(shù)據處理流程,并就FWI實際應用給出了一些解決問題的方法:鬼波、多次波預處理,子波估計以及加速策略等,海上實際地震數(shù)據的應用結果證明了所提方法的有效性和實用性。

1 數(shù)據準備及匹配

FWI反演框架中,正演是基礎,是FWI成功的關鍵因素之一。必須采用先進的正演方法和足夠精確的初始模型來模擬實際地震記錄中出現(xiàn)的波組成分,同時盡可能減少正演過程中產生的邊界反射和頻散等實際地震記錄中沒有的波組成分。目前的正演方法得到的地震記錄很難和實際地震記錄匹配,所以還要對實際地震數(shù)據進行處理,目的是消除正演算子不能模擬的波場成分。當然,在這個過程中,需要保護有效信號,尤其是數(shù)據的低頻成分。

做好上述工作有以下幾個關鍵因素:建立初始模型、子波提取、原始地震數(shù)據的去噪濾波等處理及地震數(shù)據的振幅相位匹配。本文結合對FWI方法原理的研究和技術需求,給出海上地震數(shù)據FWI處理流程,見圖1。

FWI對初始模型要求較高,在地震數(shù)據低頻缺失的情況下,很難獲得滿足FWI需要的低頻(約0～7Hz)速度模型。目前業(yè)內比較認可的做法是采用層析成像方法獲得初始模型,然后再進行FWI,本文所用初始模型由層析成像方法獲得。

FWI正演過程其實是模擬野外地震數(shù)據采集的過程,所提取的子波要盡可能接近實際震源的子波,因此近源點的直達波、淺層強反射(如海底反射)都可以用來提取子波,采用該子波模擬的地震數(shù)據才能較好地與實際地震記錄相匹配。由于實際地震數(shù)據經過處理多為零相位,所以子波也需要轉化為零相位子波。

圖1 海上地震數(shù)據FWI處理流程

地震數(shù)據在進行FWI前,必須經過去噪、去除多次波及濾波等處理。FWI抗干擾能力較差,所以去噪工作一定要做好,尤其是線性干擾噪聲的去除。FWI從低頻開始做起,所以要對地震數(shù)據進行濾波處理。

只有理論地震記錄和實際地震記錄較好匹配后才能進行FWI。地震數(shù)據匹配包括振幅匹配和相位匹配。振幅匹配的原則是使得兩者的能量在一個量級內,具有可比性;相位匹配是使兩者主要地震同相軸的相位差小于半個子波長度。

2 加速策略

計算量巨大是FWI面臨的另一個重要問題,為此,本文采用如下加速策略。

2.1 L_BFGS算法

常規(guī)全波形反演是接近病態(tài)的非線性反演,解決這類問題一般有兩種途徑:梯度類算法和牛頓類算法。牛頓類算法是利用目標函數(shù)一階偏導的梯度算子和二階偏導的海森矩陣進行約束,理論上比梯度類算法的收斂速度更快。但求解大規(guī)模問題時海森矩陣的計算量和存儲量大。針對牛頓類算法中海森矩陣存在的問題,進一步發(fā)展提出了擬牛頓類算法,其中BFGS算法是求解無約束問題擬牛頓算法的最有效方法之一,它不需要直接計算海森矩陣,而是用另一個容易計算的近似矩陣來代替。而L_BFGS算法是BFGS算法的進一步優(yōu)化。在迭代過程中,采用保存部分梯度算子和模型修正量的信息來求取偽海森矩陣,避免海森矩陣的直接存儲和精確求解,從而復雜度大大降低,適合大規(guī)模的非線性迭代求解。

2.2 有效邊界存儲策略

FWI在實際應用中必須根據計算條件來平衡計算時間和內存開銷,計算時間過長和內存開銷過大都不能高效完成FWI。時間域FWI的導數(shù)計算必須利用全部的正演波場值,對大數(shù)據來說,這些波場值不能存儲在內存中。所以有學者提出有效邊界存儲策略,即在進行FWI時,只存儲最后若干時刻的波場和各個時刻逆時重構所需的有效邊界內的波場,從而推出整個時間序列各個時刻的波場[13]。該策略犧牲了一部分計算時間,但可以使得內存占有量指數(shù)倍地減少。

2.3 超級炮集編碼策略

時間域FWI的計算量和炮集數(shù)量成正比。常規(guī)梯度類或牛頓類FWI都需要按炮序逐個計算。超級炮集編碼策略根據波的疊加性質,將多個震源函數(shù)綁在一起,然后求解波動方程,所得到的超炮集記錄等價于單個震源函數(shù)分別正演得到的記錄的疊加。震源函數(shù)分別進行正演模擬,生成對應的模擬合成超炮集記錄。最后可用實際采集的超炮集記錄和模擬合成的超炮集記錄差的L2范數(shù)作為新目標函數(shù)。這樣,在用梯度法求解該目標函數(shù)時,由于超炮集數(shù)量較小使得反演中的正演模擬次數(shù)減小,從而提高全波形反演的效率。

實際地震數(shù)據FWI應用過程中,應根據具體數(shù)據情況和硬件條件,選擇是否采用有效邊界存儲策略和超級炮集編碼策略。如果內存滿足FWI需求,就沒有必要采用有效邊界存儲策略,因為該策略增加了一次正演計算。超級炮集編碼的效率和一個超級炮集中的單炮數(shù)量成正比,例如兩炮組成一個超級炮集,計算速度比單炮計算快一倍。超級炮集中單炮數(shù)量越多,炮與炮之間的串擾噪聲干擾就會越嚴重,引入的噪聲干擾最終影響波場模擬的精度。

3 實際數(shù)據應用

本文所用地震數(shù)據為海外某海上三維地震數(shù)據,工區(qū)處于深水區(qū),地層中含有許多鹽體,速度建模是難點。該數(shù)據由拖纜采集,最大炮檢距約為8000m。針對海上地震數(shù)據多次波和鬼波發(fā)育的特征,給出了適用于海上地震數(shù)據的FWI流程(圖1)。圖2a和圖2b 分別為多次波壓制前、后的炮集記錄。對比圖2a 和圖2b可見,多次波能量被有效壓制(圖中箭頭位置)。鬼波壓制是海洋地震數(shù)據處理的難點及重點,圖3a和圖3b分別為鬼波壓制前、后的炮集記錄。對比圖3a和圖3b可以明顯看出,自由界面的虛反射鬼波被有效剔除(箭頭位置所示)。本文采用基于海底反射的方法來提取地震子波,如圖4所示。圖4a為子波提取示意圖。采用震源和檢波點互換的方法提取地震子波的反傳播,求取圓形區(qū)域的波場,經過加權平均得到所需子波。圓形區(qū)域的半徑約等于炮點處海水深度的兩倍。圖4b為采用該子波提取方法對試驗工區(qū)實際資料提取的地震子波。圖5a和圖5b 分別為由層析成像方法獲得的初始速度模型和采用FWI得到的反演速度模型。對比圖5a和圖5b可以明顯看出,反演速度模型具有更高的精度,尤其是鹽丘內幕的速度呈現(xiàn)出更多的細節(jié)。圖6a和圖6b 分別顯示了采用初始速度模型和FWI反演速度模型得到的疊前深度偏移結果(采用Kirchhoff疊前深度偏移)。由于圖6b采用了精度更高的速度模型,所以偏移成像效果更好。圖6c和圖6d分別為圖6a 和圖6b中黃色框放大顯示。由圖6可見,經過FWI更新后的速度體再進行偏移,其同相軸更為連續(xù),斷層更為清晰。圖7a,圖7b和圖7c分別展示了實際炮集記錄、初始速度模型正演得到的炮集記錄和FWI更新速度模型正演得到的炮集記錄。由圖7可見,隨著逐步更新,速度模型逐漸接近實際情況,其正演炮集記錄也更接近實際炮集記錄。

圖2 多次波去除前(a)、后(b)的炮集記錄

圖3 鬼波壓制前(a)、后(b)的炮集記錄

圖4 利用海底反射提取地震子波a 子波提取示意; b提取的子波

圖5 層析成像得到的初始速度模型(a)和FWI反演速度模型(b)

圖6 采用不同速度模型得到的偏移結果a 初始速度模型偏移結果; b FWI反演速度模型偏移結果; c 圖6a黃色框放大顯示; d 圖6b黃色框放大顯示

圖7 實際炮集記錄及不同速度模型正演得到的炮集記錄a 實際數(shù)據炮集記錄; b 初始速度模型模擬的炮集記錄; c FWI速度模型模擬的炮集記錄

4 結論

本文給出了海上實際FWI處理的流程以及實現(xiàn)策略。海上深水含鹽區(qū)的速度建模是難點,將層析成像與FWI相結合,有效壓制多次波等干擾是解決海上深水鹽下速度建模和成像的有效手段。實際地震數(shù)據的FWI處理效果證明了本文處理流程和實現(xiàn)策略的有效性和實用性。

FWI在處理實際資料中存在很多問題,但隨著采集和處理手段的提升,結合有效的FWI實現(xiàn)策略,FWI將在海上地震數(shù)據處理中發(fā)揮越來越重要的作用。

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(編輯：陳 杰)

The strategies of FWI realization for marine seismic data

DING Jicai1,SUN Wenbo1,HUANG Xiaogang1,WANG Yandong1,WANG Zhikai2

(1.CNOOCResearchInstitute,Beijing100028,China;2.ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China)

A ideal FWI result is so difficult to obtain in processing the field data.It is mainly due to the disaccord between the field data and the modeling data which is caused by that the initial model is not accurate enough,the wavelet is unknown and the data are noisy.It is also due to the high cost of FWI.FWI is put into practice in marine data.A workflow and some strategies of FWI realization for marine seismic data such as the estimation of the near-source wavelet based on the sea bottom reflection and the acceleration method for massive FWI computing like the L_BFGS method are also proposed.The FWI practice in marine data proves the capacity and validity of our proposed strategies.

FWI,marine seismic data,coding of super shot gather,boundaries storage

2016-09-30;改回日期：2016-12-03。

丁繼才(1974-),男,博士,工程師,研究方向為地震儲層預測和儲層參數(shù)反演。

中海石油有限公司綜合科研項目(YXKY-2015-ZY-02)資助。

P631

A

1000-1441(2017)01-0075-06

10.3969/j.issn.1000-1441.2017.01.009

This research is financially supported by the comprehensive research project of CNOOC Limited (Grant No.YXKY-2015-ZY-02).