多通道瞬变电磁m序列全时正演模拟与反演

齐彦福, 殷长春*， 王若, 蔡晶

1 吉林大学地球探测科学与技术学院， 长春 130021 2 中国科学院地质与地球物理研究所， 北京 100029



多通道瞬变电磁m序列全时正演模拟与反演

齐彦福1, 殷长春1*， 王若2, 蔡晶1

1 吉林大学地球探测科学与技术学院， 长春 130021 2 中国科学院地质与地球物理研究所， 北京 100029

传统瞬变电磁方法主要用于金属矿勘查，无法满足油气资源高阻目标体的勘探需要.多通道瞬变电磁(MTEM)系统的出现解决了这一问题.该方法采用伪随机序列发射波形和拟地震观测方式，测量同线电场分量，记录全时发射电流及多道观测数据，实现对高阻薄层的高精度探测.鉴于国内对此方法的研究还处于理论探索阶段，尚未进行相应的仿真模拟和数据处理工作，本文针对m序列发射波形多通道瞬变电磁法的全时正演模拟和反演解释进行研究，为国内正在进行的MTEM仪器系统研发及数据解释提供理论指导.我们利用方波响应移位叠加和电流导数与阶跃响应褶积两种方法实现理论m序列和实际发射波形的全时正演模拟；再通过相关辨识技术，削弱噪声影响，计算脉冲响应；最后对积分得到的阶跃响应进行共中心点道集数据联合反演，获取地下电性分布信息.

多通道瞬变电磁； m序列； 全时正演； 反演

The MTEM system adopts quasi-seismic observation, measuring in-line electric field component of pseudo-random binary sequence (PRBS) waveforms. Full-wave transmitting current and multi-channel observation data are recorded, so that the resistive thin layers can be detected. We perform full-wave forward modeling for a theoretical m-sequence and actual transmitter waveforms based on superposition of square wave responses and convolution of step responses with derivative of transmitting current, respectively. Taking advantages of the correlation identification technique, the impulse response is calculated while the noise is suppressed. Finally, we invert the CMP data by the Occam′s algorithm to obtain underground electrical information.

Firstly, Fourier transform is used to analyze the spectral components of square waveforms, 5-order 2n-sequence and 5-order m-sequence. It shows that the m-sequence has a larger frequency bandwidth with an equal interval between spectral lines than another two waveforms. Secondly, in order to verify the full-wave forward modelling results, a homogenous half-space of 30 Ωm is set up with a suit of 4-order m-sequence transmitting current. The results obtained by superposition of square wave responses, convolution of step responses with derivate of transmitting current and convolution of impulse response with transmitting current are compared. It shows that the first two results are consistent. We further add 30 dB Gaussian noise to the responses. The relative error after correlation between modeling response and transmitting waveforms is reduced to 1/4 of the original one. The step response obtained by integrating the impulse response is very close to the theoretical value with relative error of just 0.08%. Finally, we design two three-layer models to demonstrate the capability of the MTEM method to resolve shallow and deep hydrocarbon reservoirs. In the first model, a reservoir of 500 Ωm and 50 m thickness is set at the depth of 300 m in a homogenous half-space of 50 Ωm. The survey is done respectively at offsets of 900, 1000, 1100, 1200 and 1300 m. For the second model, we assume the hydrocarbon reservoir is moved to 2000 m depth, the survey is done at 5000, 5200, 5500, 5700 and 6000 m offsets, respectively. The inversion results for the two models by the Occam′s method show that the MTEM method can well resolve both shallow and deep hydrocarbon reservoirs. The CMP data have better resolution than one-offset data.

The MTEM method using m-sequence as transmitting waveforms, measuring multi-channel in-line electric fields, turns out to have a good resolution to hydrocarbon reservoirs. Spectral analysis shows that the m-sequence has a wide frequency band with an equal interval between spectrum lines. The techniques based on superposition of square-wave responses and convolution of step responses with derivate of transmitting current are proved to be very effective for modeling theoretical m-sequence and actual full-wave responses. Using correlation identification technique, the influence from transmitting waveforms is removed in the calculation of impulse response while the noise is suppressed. The Occam′s inversion of CMP data obtained by integration of impulse response can well resolve underground resistive targets like reservoirs.Keywords Multi-transient electromagnetic (MTEM); m-sequence; Full-wave forward modeling; inversion

1 引言

近年来，电磁方法在资源勘探中获得越来越广泛的应用.瞬变电磁法作为一种重要的电磁勘探手段越来越受到重视.然而，由于电磁干扰的影响以及目标体埋深的不断加大，对瞬变电磁法勘探能力的要求不断提高，新方法、新技术的研究成为解决这一问题的有效途径(薛国强等，2013).

考虑到发射波形对瞬变电磁法勘探能力的影响，前人对传统的方波、梯形波、半正弦波和三角波等发射波形进行了深入研究(Liu，1998；陈曙东等，2012；关珊珊等，2012)，以期在原有装置和观测系统基础上，通过调整发射波形及相关参数达到改善勘探效果的目的.为获得更加丰富的频率信息，何继善(1998)提出了伪随机脉冲电磁观测方法和技术.在仪器设备、装置型式和数据处理手段上前人也做了许多改进.陈晓东等(2012)研制出适合瞬变电磁法的高温超导磁强计，利用其直接测量磁场分量，与传统感应线圈传感器相比有效地提高了探测深度.李貅等(2012)将合成孔径应用到瞬变电磁数据处理当中，利用相关叠加技术，实现多孔径数据合成，将单点处理方式发展成为逐点推移多次覆盖的处理方法，大大提高了瞬变电磁法的分辨率.薛国强等(2013)提出短偏移距瞬变电磁技术(SOTEM).随着偏移距的缩短，接地导线源的场对地层的反映更加灵敏，通过增加观测时长，加大探测深度，使该方法成为大深度、高分辨探测地下矿产资源的一种新技术手段.

Wright 等(2002)设计出一种全新的电磁观测系统——多通道瞬变电磁系统(MTEM)，此方法利用伪随机序列作为发射波形，测量同线电场分量，同时观测多道数据.Wright将其成功应用于油气资源勘查和油田开采状态监测，大大拓宽了瞬变电磁法的应用领域.Ziolkowski 等(2007)利用MTEM装置对法国西南部天然气储层进行测量，获得了理想的勘探效果.Wright 和Ziolkowski(2007)分析了MTEM数据噪声的类型及相应压制方法.Ziolkowski 等(2010)再次对北海Harding油气田进行了成功勘探.Ziolkowski等(2011)在挪威Peon 油气田利用瞬变电磁方法进行浅海勘探，并将方波和伪随机两种信号源进行了对比，结果显示伪随机信号拥有更强的分辨能力.

m序列伪随机码作为目前应用最广泛的一种伪随机系列已被应用于通信领域，如扩频通信、卫星通信的码分多址、数字数据中的加密等领域(林智慧等，2009).鉴于m序列具有诸多优良的性质，逐渐受到地球物理工作者的关注.汤井田和罗维斌(2008)对基于相关辨识的逆重复m序列伪随机电磁法的原理进行分析，讨论参数选取对压制噪声、提高信噪比的影响.逆重复m序列是由m序列隔位取反得到的，它们具有十分相近的性质，对m序列的研究具有重要的参考价值.Li 等(2012)对相关识别技术在时间域谱激电中的应用做了更加深入的研究.淳少恒等(2014)对伪随机m序列及其在电法勘探中的应用现状做了比较全面的介绍.

与国外日趋成熟的技术相比，国内对m序列瞬变电磁法的研究还停留在理论探索阶段，并没有进行仿真模拟和数据处理研究(淳少恒等，2014).本文在前人已有工作基础上，将现有技术集成应用到一个新的领域——多通道瞬变电磁法，并给出了针对MTEM装置m序列发射波形正演模拟及反演解释方法和完整技术流程，为国内正在进行的MTEM系统仪器研究及其后续数据解释工作提供理论指导.我们首先简要介绍m序列的产生及其重要性质，然后着重阐述m序列响应的全时正演模拟以及脉冲辨识方法，最后对积分获得的阶跃响应进行Occam反演，获得地下电性分布信息.本文的研究成果必将对国内m序列多通道瞬变电磁勘查系统研发起到积极的促进作用.

2 MTEM装置及测量方式

根据Ziolkowski等(2007)，MTEM装置采用电偶极发射源，通过电极AB向地下发射伪随机序列(PRBS)，在同线方向观测电场ex分量(如图1).在整个工作过程中，观测并记录全部时刻的发射电流和电磁响应.

图1 MTEM装置示意图Fig.1 Schematic diagram of MTEM

在实际工作中，一般连续发射多个周期的伪随机序列，以增大信号强度.对于同一套伪随机编码序列进行重复发射，可以实现观测数据的多次叠加，从而压制噪声.通过移动发射源和接收机位置，可以获得共中心点道集多道观测数据.对其同时反演处理，可以有效地提高对高阻储集层的识别能力.

3 m序列

3.1 产生机理

m序列是由线性反馈移位寄存器(图2)生成的最长线性反馈移位寄存器序列，其周期为2n-1，n为移位寄存器的阶数.通过调整移位寄存器起始状态和反馈线链接状态，可以实现对m序列进行编码(吴明捷和杜天苍，2002).

图2 线性反馈移位寄存器示意图Fig.2 Schematic diagram of linear feedback shift register

图2为线性反馈移位寄存器示意图，其中a为移位寄存器的状态，C为反馈系数，C=0表示断开，而C=1表示链接.码元的新状态由n阶串接寄存器线性抽头经模2加法反馈获得(淳少恒等，2014).

3.2 m序列特性

m序列具有很多优良性质：(1)均衡性：在一个周期内“1”元素出现的次数比“0”元素出现的次数多1；(2)游程特性：一个周期内共有2n-1个游程，且“0”元素的游程和“1”元素的游程各占一半，长度为k(1≤k≤n-2)的游程数占游程总数的1/2k(林智慧等， 2009)；(3)优良的自相关特性：m序列具有尖锐的自相关函数，其表达形式为(谢雪康和杨晓蓉，2010)

(1)式中N是m序列码长，t0是码元宽度，k为周期数(k=0,1,2,…).由(1)式可以看出码长越长且码元宽度越小，m序列的自相关函数越接近脉冲函数.

3.3 频谱成分分析

在传统电磁法中，一般发射方波作为激励源.这种波形在电子元件上容易实现，然而其频率成分比较单一，能量主要集中在基频及其奇次谐波上(Ziolkowski et al.，2011)，且随频率增加能量迅速衰减，基波及3次谐波的功率占方波总功率的90%以上(汤井田和罗维斌，2008).为了丰富发射波形的频谱成分，何继善(1998)提出了伪随机观测方案，设计并发射2n系列伪随机信号(何继善等，2009).2n系列的能量主要集中在主频2k(k=0，1，2，…，n-1)上，且主频上的幅值基本相等，随着n的增大频带变宽(汤井田和罗维斌，2008).与前两种发射波形不同，m序列伪随机码具有较宽的频带，谱线之间是等间隔的，包含更多的频率信息，而且其包含直流成分，这是前两种波形所没有的(汤井田等，2007).

将m序列作为发射电流波形，影响其勘探能力的主要参数包括m序列的阶数、码元宽度、重复发射周期数以及电流强度(汤井田和罗维斌，2008；淳少恒等，2014).码元宽度和阶数影响频带宽度及能量分布.码元宽度越大，阶数越低，频带就越窄，能量主要集中在低频部分，勘探深度越大，信噪比也越高.然而由于高频成分的缺失必将造成分辨率降低.码元宽度越小，阶数越高，频带就越宽，高频成分增加，分辨率将得到提高.然而由于能量被均匀分配到整个频带范围内，势必造成单个频率成分能量降低，降低信噪比.电流强度越大，重复发射次数越多，压制噪声的能力就越强，信噪比越高.随之对发射机的硬件要求就越高，工作效率降低.在实际工作当中，应综合考虑信噪比、分辨率和勘探深度，根据勘探目标合理调整m序列的相关参数，才能达到理想的勘探效果.

图3 发射波形及频谱特征 (a1) 方波波形；(b1) 5阶2n序列；(c1) 5阶m序列； (a2)方波振幅谱；(b2) 5阶2n序列振幅谱；(c2) 5阶m序列振幅谱.Fig.3 Transmitted waveform and spectrum (a1) Square wave; (b1) 5 series 2n-sequence; (c1) 5 series m-sequence; (a2) Amplitude spectrum for square wave; (b2) Amplitude spectrum for 5 series 2n-sequence; (c2) Amplitude spectrum for 5 series m-sequence.

4 m序列全时正演理论

4.1 理论m序列电磁响应模拟

在数字信号处理中，方波可以利用两个阶跃波反向移位叠加合成(图4).参照此原理，在忽略二次电流耦合的条件下，可采用阶跃响应反向移位叠加计算方波响应(图5).

图4 阶跃波合成方波示意图Fig.4 Schematic diagram of square-wave obtained from superposed step-waves

图5 阶跃响应合成方波响应Fig.5 Square-wave response obtained from step-waves

图5中带有圆圈符号的灰色实线为第一个正向阶跃波激发的电磁响应，带有三角符号的灰色实线是第二个负向阶跃波激发的电磁响应，黑色实线是两个阶跃响应叠加合成的方波响应.

m序列实际上是由一系列方波组成的，所以m序列可以利用方波移位叠加进行合成(图6).与阶跃响应合成方波响应的方法类似，可采用方波响应合成m序列响应.

图6 方波合成m序列示意图Fig.6 Schematic diagram of m-sequence obtained from square-waves

4.2 实际发射波形电磁响应模拟

在实际工作中，发射电流在供电瞬间并不能迅速达到稳定，断电时出现延迟，发射波形实际上为一系列梯形波.为模拟实际发射波形的电磁响应，可以采用褶积方法进行计算.Smith 和Lee(2004)指出：在航空系统中，当t→0时半空间的脉冲响应趋近于t-1/2，出现奇异性，而阶跃响应趋近一个常数.针对这一问题，殷长春等(2013)利用阶跃响应与电流的时间导数褶积代替脉冲响应与电流褶积的方法成功实现了任意波形全时响应的计算.研究发现，在地面电磁法中，t→0时电场脉冲响应同样出现奇异性，所以本文采用阶跃响应与电流导数褶积的方法计算实际发射波形电磁响应，即

(2)

其中I(t)是发射电流，而Bs(t)是下阶跃响应.(2)式中只考虑了由于电流变化感应出的电磁场，并没有考虑电流自身产生的直流场，为计算任意发射波形全时响应的总场，需在(2)式中加入直流项，

(3)

式中fDC是单位电流强度的直流场.

4.3 结果对比

理论上，当发射波形供电稳定和断电延迟时间足够短时，梯形波可以近似方波，利用移位叠加和褶积两种方法计算的m序列电磁响应具有可比性.本文设计一个30 Ωm的均匀半空间模型，电偶源采用单位长度，收发距为1000 m，电流强度为30 A，发射波形为4阶m序列(图7)，正负电平转换时间为40.96 μs.

图7 4阶m序列电流波形Fig.7 Transmitting waveform of 4-order m-sequence

图8 移位叠加与褶积结果对比图Fig.8 Comparison of shift-superposition with convolution results

图8为电场ex响应，其中黑色实线为方波响应移位叠加计算结果，十字星为阶跃响应与电流导数褶积计算结果，而灰色实线为脉冲响应与电流波形褶积结果.可以看出，三种方法在off-time会得到一致的结果，然而在on-time，由于脉冲响应在t→0时出现奇异性，使得结果出现明显偏差.而前两组结果吻合较好，均方相对误差小于3%.

5 m序列电磁响应反演

由于在电磁反演当中需要多次重复正演运算，

如果直接对含有发射波形的电磁响应进行反演，正演计算量过大，严重影响反演效率.因此本文利用反卷积方法，消除发射波形的影响，提高反演效率.

5.1 脉冲辨识

根据Ziolkowski等(2007)，m序列的电磁响应可以写为

(4)

式中I(t)是发射电流，BI(t)是脉冲响应，rCD(t)是接收机响应，n(t)是噪声.通常情况下，将发射电流和接收机响应的褶积称为仪器系统响应，可将(4)式化简为

(5)

式中s(t)是仪器系统响应，具有与发射电流相同的性质.根据Wiener-Hopf方法(Wiener, 1949)，将(5)式两端分别与仪器系统响应做互相关，可以得到

(6)

其中Rss(t)是s(t)的自相关矩阵.由于m序列具有优良相关特性，噪声是随机的，所以n(t)⊗s(t)≈0，(6)式可化简为

(7)

式中B′(t)=B(t)⊗s(t).当Rss(t)为脉冲函数时可以得到

(8)

但实际工作中Rss(t)并不是脉冲函数，所以将(8)式写成离散矩阵形式

(9)

(9)式可采用最小二乘方法进行求解.

图9展示了利用m序列的相关特性压制噪声的效果.图9a为电场响应ex，其中黑色实线是理论电场响应，灰色实线是加入高斯噪声后电场响应，其信噪比为30 dB.图9b为电场ex响应与发射波形(图7)互相关后的结果，其中黑色实线和灰色实线分别为图9a中理论和加入噪声后响应与发射波形的互相关结果，两组结果几乎完全重合，而均方相对误差减少1/4多.可以看出利用m序列的相关特性可以有效地压制噪声干扰.

本文针对图8中的m序列响应进行相关辨识，获得脉冲响应辨识结果(图10)，其中黑色实线为理论脉冲响应，十字星为相关辨识结果，可以看出在早期两组结果吻合较好；在晚期(20 ms之后)，辨识结果出现微弱震荡.

5.2 积分计算阶跃响应

根据裴易峰等(2014)，采用简单的矩形数值积分算法可以实现由dB/dt计算B，通过对晚期道数据进行指数拟合可以有效压制噪声.

(10)

B(0)是上阶跃响应的起始值，为0.针对图10中利用相关辨识方法获得的脉冲响应，采用此方法计算阶跃响应.

图9 相关压制噪声效果Fig.9 Noise suppression via correlation

图10 脉冲辨识结果Fig.10 Impulse response identified by deconvolution

图11是理论阶跃响应与积分结果对比图，其中黑色实线是理论阶跃响应，十字星是积分结果.可以发现两组结果十分吻合，平均相对误差为0.08%.积分运算有效地压制了辨识脉冲响应晚期震荡产生的影响.

5.3 数据反演

本文对积分获得的阶跃响应利用Occam方法(Constable et al., 1987)进行反演，此方法在目标函数中加入光滑度约束，使得在满足数据拟合的同时，获得最光滑的反演模型.其目标函数定义为

(11)

式中∂是粗糙度矩阵，m是模型参数，μ是拉格朗日乘子，W是均方差矩阵，F(m)是正演响应.通过求目标函数的极值，可以获得新模型

(12)

图11 理论阶跃响应与积分结果对比Fig.11 Comparison of theoretical step response with integrated result

其中J是雅克比矩阵.采用迭代技术，对反演模型进行更新.在每次迭代过程中搜索合适的拉格朗日乘子，调整光滑约束项和数据拟合项的相对权重，使反演模型逐渐逼近真实解，最终获得最光滑的反演模型.此方法反演稳定，受初始模型影响小.

6 算例

为了检验MTEM系统对高阻储集层的勘探能力，本文设计了储层埋深不同的两个模型.针对浅部高阻模型，发射高阶、码元宽度较小的m序列，增加高频发射成分，提高分辨率；对于深部高阻模型，发射低阶、码元宽度较大的m序列，增强低频发射成分，加大勘探深度.

6.1 模型一

为检验MTEM装置对浅部高阻储层的反映能力，本文首先设计了一个三层介质模型(图12)，在50 Ωm的均匀半空间中存在500 Ωm的高阻储集层，埋深为300 m.发射源长度为50 m，发射波形为8阶m序列伪随机码，码元宽度为1 ms(图13).根据Ziolkowski等(2007)，当收发距大于2倍储集层埋深时，脉冲响应的峰值强度和出现时刻会出现明显的异常.基于这一结论，本文选择了900，1000 m，1100 m，1200 m和1300 m五组收发距进行观测.

图14是收发距为1000 m的m序列电场响应.其中黑色实线为不含有高阻层的均匀半空间响应，灰色实线为含有高阻储层的电磁响应.由图可以看

图12 浅部高阻储集层模型Fig.12 Model for a shallow hydrocarbon reservoir

图13 8阶m序列发射波形Fig.13 8-order m-sequence transmitting waveform

出高阻储层对电场的影响非常大.在on-time和off-time与均匀半空间模型均有较大差别，在off-time出现一个较高的负向峰值.在正演数据中加入高斯噪声，信噪比为65 dB，然后利用相关辨识技术获得脉冲响应，并积分计算阶跃响应.图15为浅层高阻储层存在与否对脉冲和阶跃响应影响对比图.图15a是利用相关辨识技术获得的脉冲响应，图15b是对图15a中脉冲响应进行积分计算的阶跃响应.其中黑色实线为不含高阻储层的均匀半空间响应，而灰色实线为含有高阻储层的响应曲线.由图可以看出，由于噪声的存在使得脉冲响应出现了震荡，而积分方法有效地压制了噪声干扰，获得光滑的阶跃响应曲线.与均匀半空间情况相比，高阻储层的出现使得脉冲响应出现较高的峰值，而且峰值时间向早期道偏移.除此之外，阶跃响应的振幅也明显增强.

通过移动发射源位置，获得多组共中心点道集(CMP)数据，利用Occam方法进行反演.图16为不同收发距的反演结果，其中黑色粗实线、黑色细实线、灰色粗实线、黑色虚线和灰色细实线分别是收发距为900、1000、1100、1200 m和1300 m的反演结果，灰色虚线是对以上5个收发距数据同时反演结果.可以看出单个收发距数据的反演结果均可以反映出地下电性分布的总体趋势，然而对高阻储层位置和电阻率的反映不是很准确.与其相比，利用5个收发距数据同时反演获得的结果更加接近真实模型，界面位置和高阻储层电阻率都比较准确.因此，利用MTEM装置同时测量多道数据探测浅部高阻储层十分有效.

6.2 模型二

为检验MTEM装置对深部高阻储层的反映能力，本文再次设计了一个三层介质模型(图17)，在50 Ωm的均匀半空间中存在500 Ωm的高阻储集层，埋深为2000 m.为增加信号强度发射源长度设为100 m，发射波形为4阶m序列伪随机码，码元宽度为30 ms(图18).我们选择收发距分别为5000、5200、5500、5700 m和6000 m.

图15 浅部高阻储层对脉冲及阶跃响应影响 (a) 相关辨识脉冲响应dex/dt；(b)积分阶跃响应ex.Fig.15 Effects of shallow hydrocarbon reservoir on impulse and step response (a) Impulse response by correlation identification; (b) Step response obtained by integration.

图16 不同收发距反演结果Fig.16 Inversion results for different offsets

图17 深部高阻储集层模型Fig.17 Model for a deep hydrocarbon reservoir

图18 4阶m序列发射波形Fig.18 4-order m-sequence transmitting waveform

图19是收发距为5000 m的m序列电场ex响应.其中黑色实线为不含有高阻层的均匀半空间响应，灰色实线为含有高阻储层的电磁响应.与图14相比，由于高阻层埋深加大，收发距增加，高阻储层的出现对电场ex的影响减弱，但在on-time和off-time与均匀半空间模型均有一定差异.在正演数据中加入高斯噪声，信噪比为65 dB，然后利用与模型一相同的数据处理方法进行脉冲响应辨识，并积分计算阶跃响应.

图20为深部高阻储层存在与否对脉冲和阶跃响应影响对比图.图20a和图20b分别是利用相关辨识技术获得的脉冲响应以及积分计算的阶跃响应.其中黑色和灰色实线分别为不含高阻储层的均匀半空间响应以及含有高阻储层的响应曲线.与浅部高阻层的影响(图15)相比，深部高阻层的出现同样使得脉冲响应产生较高的峰值，峰值出现时刻发生偏移，但幅度明显减弱，且宽度变大.对阶跃响应影响的幅度也明显减弱.

利用Occam方法对不同收发距的共中心点道集(CMP)数据进行反演，可以获得多组反演结果(图21).图中黑色细实线、灰色细实线、黑色粗实线、黑色虚线和灰色粗实线分别是收发距为5000、5200、5500、5700 m和6000 m的反演结果，灰色虚线是对以上5个收发距数据同时反演结果.由图可以看出，高阻层上下层的电阻率得到很好的反映，高阻层的深度和厚度也得到很好的反映.与浅部高阻层的反演结果相似(参见图16)，利用5个收发距数据同时处理可以获得更加理想的反演结果.因此，利用MTEM装置同时测量多道数据探测深部高阻储层同样十分有效.

图19 m序列电磁响应Fig.19 EM responses for m-sequence

图20 深部高阻储层对脉冲及阶跃响应影响 (a)相关辨识脉冲响应dex/dt；(b)积分阶跃响应ex.Fig.20 Effects of deep hydrocarbon reservoir on impulse and step responses (a) Impulse response by correlation identification; (b) Step response obtained by integration.

图21 不同收发距反演结果Fig.21 Inversion results for different offsets

7 结论

多通道瞬变电磁方法采用m序列发射波形，同时观测同线电场分量多道数据，在油气储层勘探中可取得较好的应用效果.频谱分析结果显示m序列具有较宽的频带，谱线之间等间距，而且包含直流成分.通过改变码元宽度和阶数可以调整频带宽度以及能量分布，从而达到提高信噪比和分辨率的目的.根据实际勘探目标合理调整m序列的相关参数，可以获得理想的勘探效果.本文利用方波响应移位叠加以及电流对时间导数与阶跃响应褶积的方法实现了对理论m序列和实际发射波形电磁响应的全时模拟.采用相关辨识技术去除波形，计算脉冲响应.对其进行积分可以获得阶跃响应.m序列尖锐的相关特性，可以有效压制噪声干扰.直接对处理得到的阶跃响应数据进行反演，大大提高了工作效率.本文给出的详细m序列发射波形正演模拟以及后续数据处理流程同样适用于2D和3D模型，为MTEM电磁勘查系统研发提供理论保障，必将推动该项技术的发展和应用.

致谢 作者向中国科学院电子研究所武欣及本电磁研究团队的其他相关人员在文章准备过程中提供的帮助致谢.特别向审稿人和编辑对本文提出的建设性意见表示感谢.

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(本文编辑 何燕)

Multi-transient EM full-time forward modeling and inversion of m-sequences

QI Yan-Fu1, YIN Chang-Chun1*, WANG Ruo2, CAI Jing1

1CollegeofGeo-explorationSciencesandTechnology,JilinUniversity,Changchun130021,China2InstituteofGeologyandGeophysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029,China

The traditional transient electromagnetic method is mainly used in mineral exploration. It is difficult to meet the demand for oil and gas exploration. The multi-transient electromagnetic (MTEM) system can solve this problem due to its grounded wire as transmitter and in-line electric field component, resulting in the underground resistive targets can be more easily detected. However, the domestic research for this method is still at the stage of theoretical derivation, lacking forward modeling and data processing. We work on full-time forward modelling and inversion for m-sequence MTEM method to provide theoretical basis for the on-going development of MTEM system as well as its data processing and interpretation.

10.6038/cjg20150731.

国家自然科学基金项目(41274121，41174111)、国家重大科研装备研制项目(ZDYZ2012-1-03，ZDYZ2012-1-05-04)联合资助.

齐彦福，男，1989年生，博士，主要从事地球物理电磁正反演理论和方法技术研究. E-mail：jdqiyanfu@126.com

*通讯作者 殷长春，男，1965年生，教授，国家“千人计划”特聘专家，主要从事电磁勘探理论，特别是航空和海洋电磁方面的研究. E-mail: yinchangchun@jlu.edu.cn

10.6038/cjg20150731

P631

2014-11-24，2015-03-19收修定稿

齐彦福, 殷长春，王若等. 2015. 多通道瞬变电磁m序列全时正演模拟与反演.地球物理学报，58(7):2566-2577,

Qi Y F, Yin C C, Wang R, et al. 2015. Multi-transient EM full-time forward modeling and inversion of m-sequences.ChineseJ.Geophys. (in Chinese),58(7):2566-2577,doi:10.6038/cjg20150731.