时移地震成果数据三维相关校正方法

田 楠, 范廷恩， 张会来， 张显文， 周建楠

(中海油研究总院 开发研究院，北京 100028)

时移地震成果数据三维相关校正方法

田 楠, 范廷恩， 张会来， 张显文， 周建楠

(中海油研究总院 开发研究院，北京 100028)

时移地震技术作为一种油藏动态监测技术，能够有效地提高储层采收率及完善油藏管理。但是在储层生产的不同时期获得的地震数据，由于观测系统、采集参数和处理目的等方面的差异，会导致地下同一反射点在不同时移地震数据中空间位置的差异，从而造成由非油藏变化所引起的地震差异，增加了时移地震分析的误差与不确定因素。针对上述问题，提出了时移地震数据三维相关校正方法，利用时间变化时窗来进行地震差异计算。该方法通过计算时窗内基础数据和监测数据的相关性来控制反射界面位置的时移量，从而实现两次地震数据空间位置的差异校正。数值模型试验与实际应用效果验证了该方法的有效性。

时移地震； 差异校正； 三维相关； 时窗

0 引言

时移地震技术(4D储层监测技术)是自20世纪80年代发展起来的一种油藏动态监测技术[1-3]。应用该方法可对储层生产引起的地下变化(流体饱和度、孔隙压力、应力与应变状态等)，进行有效监测，对加强剩余油气藏描述、提高采收率及完善储层动态管理具有重要的指导作用。目前，此项技术已经在国外实现工业化，并且在一些区域(如北海、墨西哥湾、西非等)深水区油田，成为油田开发阶段必要的技术手段[1-5]。

时移地震技术通过计算、分析储层生产的不同时期采集的地震数据间的差异，并结合常规的油藏监测数据，可评估生产引起的储层流体饱和度、压力和温度等动态特性变化[6-7]。在实际生产中，不同时期的地震数据由于受采集、处理等多种因素的影响，会引起地下同一反射点的空间位置在不同地震数据中存在时移，从而导致由非油藏变化引起的差异地震响应，降低了时移地震分析的准确性。可能对4D地震分析产生影响的因素主要有：①炮点深度及接收仪器位置不一致；②在陆上时移地震监测中，由于多期地震数据的年份相差较大，并且此期间地表条件变化很大，会对多期地震数据的干扰造成较大差别；③由于多期数据采集针对不同的目的层，因此观测系统、数据处理中的侧重点不同；④多期采集的地震数据的采集参数存在大的差异；⑤多期采集时的震源不同。因此，4D地震的差异响应除了受油藏特性变化影响以外，会受到上述诸多因素引起的影响，其主要体现在以下四个方面：①4D地震信号的能量差异；②4D地震信号的带宽差异；③4D地震信号的相位差异；④4D地震信号的时间差异。

因此，时移地震数据的不一致性会造成应用简单的数据相减，不能完全正确地描述油藏特性变化及其发生变化的位置。为了降低时移地震差异解释的风险及不确定因素，笔者提出了一种三维相关校正方法。该方法利用时间变化时窗来计算地震差异特性，通过基础数据和监测数据时窗的相关性来控制每一个反射点的时移，从而得到能够准确反应油藏特性变化的4D地震差异响应。

1 基本原理

地震波在地下介质中传播时，其传播速度主要受静态的岩石骨架和动态的流体影响。理想状态下，储层生产不会造成岩石骨架特性的变化，多次采集的地震数据的差异响应主要由流体温度、油气水置换、孔隙压力变化等所引起，如图1所示。

图1 时移地震差异示意图Fig.1 Spatial difference for time-lapse seismic data

通常情况下，多次采集的地震数据的差异是简单的数学相减关系，即：

Diff(t)=S2(t)-S1(t)

(1)

其中：S2(t)为监测地震数据；S1(t)为基础地震数据。然而，简单的数学相减关系并不能完全正确地描述油藏特性变化以及发生变化的正确位置。这是由于储层开采中，流体饱和度、温度、储层压力等特性变化都会对速度变化产生影响，从而造成同相轴位置上下移动。因此，应用简单的点对点数据求差，势必会造成同相轴位置上、下移动引起的误差，从而不能够正确分析由于油藏特性变化引起的相位、同相轴时移变化等特性。

常规的4D地震数据处理中，通过在基础数据和监测数据上分别解释同一个层位，然后以该层位为基准层位来计算4D地震差异响应，该方法可以在一定程度上减弱由同相轴时移造成的影响，但是由于地下介质的非均质性，应用该方法不能够正确地解释远离层位的位置。

我们应用时变时窗来计算4D地震差异，该方法通过基础数据和监测数据的时窗的相关来控制每一个反射点的时移，从而得到能够准确反应油藏特性变化的差异数据。其中，常用的差异特性有以下几类：

1)最大相关值。监测数据与基础数据在相关系数达到最高时的值为式(2)。

(2)

2)中心点差异。监测数据与基础数据达到最佳相关时，监测数据窗口的中心位置处的振幅减去基础数据时窗中心位置的振幅为式(3)。

diffpoint(t)=S2(t)point-S1(t)point

(3)

3)平均振幅差。监测数据与基础数据达到最佳相关时，监测数据窗口平均振幅减去基础数据窗口的平均振幅为式(4)。

diffaver=S2(t)aver-S1(t)aver

(4)

4)最大/最小振幅差。监测数据与基础数据达到最佳相关时，监测数据窗口最大/最小振幅与基础数据窗口最大/最小振幅之差为式(5)。

diffmax/min=S2(t)max/min-S1(t)max/min

(5)

5)延迟。监测数据与基础数据达到最佳相关时，监测数据窗口中心点时间与基础数据窗口中心点时间的差异为式(6)。

TLength=TMonitor-TBase

(6)

6)均方根振幅差。监测数据与基础数据达到最佳相关时，监测数据窗口均方根振幅减去基础数据窗口的均方根振幅为式(7)。

diffrms=S2(t)rms-S1(t)rms

(7)

其中，1)类反映了基础数据和监测数据的相关性程度，从而决定差异属性的可靠性；2)类、3)类、4)类、6)类则是在监测数据和基础数据最佳相关时的不同方式的差异能量属性；5)类则反映了基础数据和监测数据目标同相轴的上下位移量，如果有基础数据时的目标同相轴处的速度，就可以直接得到油水替换带的速度变化。本文实际数据中的差异属性为均方根振幅差，该振幅差的正负可以直接判断油气水替换的类型及是否有脱气现象。

2 数值模拟试算

笔者通过一个简单的储层模型，来验证时移地震数据三维相关校正技术效果及方法的可行性。该储层模型的上、下层均为泥岩层，中间储层为砂岩油层。其中，砂岩孔隙度为0.35，净毛比为0.8，油层含油饱和度(SOIL)原始状态为0.9，经过后期开采油水置换后监测状态下含油饱和度为0.5(图2和图3)。

图2 油藏模型Fig.2 Reservoir model

2.1 时移地震数据互均衡化效果分析

通过数值模型测试，可帮助分析应用该技术方法在消除多次采集地震数据在能量、频率、相位上的不一致性，及提高时移地震差异响应的分辨率方面的可行性。在图4中，基础地震和监测地震数据在振幅能量上存在明显的不一致性，经过能量匹配后，

振幅能量匹配明显改善，一致性得到加强(图5)。在图6中，二者的相位存在不一致，其中基础地震数据的主频为31 Hz，而监测地震数据的主频为20 Hz，二者差别较大。经过全局匹配滤波互均衡化处理后二者的主频均为31 Hz，即满足时移地震数据匹配一致性的要求(图7)。

2.2 时变求差效果分析

图8为流体置换前后的地震信号对比，通过叠后互均衡化处理以后，进行时变相关求差。图9为互均衡化后直接求差和时变求差的效果过对比。由图9可以看到，应用直接相减方法可在剖面上得到一定的差异响应，且剖面整体上感觉比较“杂乱”。虽然储层岩石骨架特性没有改变，但由于流体置换会引起目的层速度相应的变化。因此，当目的层发生上、下时移时，时移位置下方的同相轴会随上方的移动而移动，从而造成由于同相轴位置时移而产生的“差异”。这种“差异”并不是由储层流体特性变化所引起，若直接相减则势必在一定程度上对差异结果的分析造成影响，而通过时变相关求差法得到差异剖面则相对“干净”(图9(b))。三维相关校正方法可以降低由于同相轴位置上、下时移造成的误差，保留了由流体变化引起的差异，并且4D差异响应地变化位置与油层变化具有很好的对应关系。

图3 含油饱和度图Fig.3 Oil saturation(a)基础状态SOIL 0.9；(b)监测状态SOIL 0.5

图4 能量匹配前地震振幅对比图Fig.4 Amplitude comparison before amplitude energy matching(a)基础数据；(b)监测数据

图5 能量匹配后地震振幅对比图Fig.5 Amplitude comparison after amplitude energy matching(a)基础数据；(b)监测数据

图6 互均衡化前地震数据频谱对比图Fig.6 Amplitude spectrum comparison before cross-equalization processing(a)基础数据；(b)监测数据

图7 互均衡化后地震数据频谱对比图Fig.7 Amplitude spectrum comparison after cross-equalization processing(a)基础数据；(b)监测数据

图8 油藏流体变化后两次地震信号对比Fig.8 Seismic signal comparison before and after reservoir fluid change(a)基础状态SOIL 0.9；(b)监测状态SOIL 0.5

3 实际储层应用效果分析

A油田在储层进入开发阶段前进行了第一次3D地震数据采集(1998年)，并且在油田开发32个月后(2011年11月)，进行了第二次3D地震数据采集。由于两次采集时考虑了今后进行时移地震分析地需求，因此两次采集所用参数高度一致，且数据经过进行一致性处理。图10为两次采集地震数据的分角度叠加(13°～21°、21°～29°、29°～38°、38°～45°)的地震数据频谱对比分析图。由图10可知，两次采集地震数据经过叠前一致性处理后，在能量、频率、相位上具有高度一致性。因此，不需要进行叠后互均化处理，以免消除油藏变化引起的差异信号。

图9 不同的时移地震差异方法效果对比Fig.9 Difference sections for different correction methods(a)直接求差；(b)时变求差

我们应用0°～35°叠加数据计算4D差异响应，其中，图11(a)为两次采集地震数据直接相减的结果(过A-18井)，图11(b)为利用时变相关方法求取的差异结果(过A-18井)。由图11可知，直接相减方法在剖面上能看到一定的差异，但同时噪音也很大，剖面整体上比较“杂乱”；时变相关求差方法得到的剖面则相对“干净”，并且差异信号没有减弱，与井轨迹的位置有很好的对应关系。

图10 分角度叠加基础数据、监测数据频谱对比Fig.10 Amplitude spectrum of partial-stack base data and that of partial-stack monitor data(a)13-21 base、monitor频谱对比;(b)21-29 base、monitor频谱对比;(c)29-38 base、monitor频谱对比;(d)38-45 base、monitor频谱对比

图11 不同求差方法结果对比剖面(过A-18井)Fig.11 Difference sections for different correction methods (through A-18 well)(a)直接相减差异剖面；(b)时变相关差异剖面

此外，在进行时变相关求差的同时得到了两次采集地震数据的相关性(图12)，以及油藏动态参数变化引起的地震同相轴位置的时移量(图13)。通过对图12和图13地分析，可以作为判定两次采集地震数据的一致性好坏的依据。应用时移量参数并结合井数据可以计算速度变化，还可以用来评估时移地震的参数变化。

通过观察分析图13可知，在目的层上方时移量很小甚至可以忽略，而在目的层及目的层以下层位则产生了一系列的时移。这是由目的中层油水置换，及压力、温度变化所造成的速度变化引起，而在目的层下方的时移则是由目的层位置的时移量累加所致。

图12 基础数据与监测数据相关(过A-18井)Fig.12 Correlation between base data and monitor data (through A-18 well)

4 结论

笔者在分析由时移地震数据不一致性所导致的时移地震解释风险的基础上，提出了应用三维相关校正方法来进行时移地震数据一致性处理，并采用数值模型和实际资料验证了方法的合理性与有效性。与直接相减求差的结果对比表明，三维相关校正求差方法，较好地解决了由于油藏动态参数变化带来的地震同相轴上、下移动对求差地影响，通过相关性作为位移量地判别，从而消除其影响，最终得到较为“干净”和准确的差异结果。实际地震数据的应用效果表明，三维相关校正方法在进行时变相关求差的同时，可对两次采集地震数据的一致性进行判别，从而为时移地震差异属性的可靠性提供借鉴。在此基础上得到了油藏动态参数变化引起的地震同相轴的时移量，从而最大限度地利用时移地震的信息，为较为准确地分析剩余油分布提供参考。

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Spatial difference correction based on 3D correlation for time-lapse seismic data

TIAN Nan, FAN Ting'en, ZHANG Huilai, ZHANG Xianwen, ZHOU Jiannan

(CNOOC Research Institute, Taiyanggongnanjie#6, Chaoyang District, Beijing 100028, China)

Time-lapseseismic, as a reservoir dynamic monitoring technology, is important for improving reservoir management and oil recovery. However, spatial location differences between seismic data sets acquitted in different periods can be caused by different observation systems, acquisition parameters, and different processing purpose. This kind of spatial location differences may further lead to seismic difference which are not caused by reservoir changes, and thus increasing the risk of time-lapse seismic interpretation. In this paper, spatial difference correction based on 3D correlation for time-lapse seismic data is studied to solve this issue. Time window is introduced to calculate the spatial difference. The spatial difference for every sample is obtained via the correlation of the base data and monitor data within the time window. Then the spatial difference correction between two seismic data sets can be realized. Model test and real data example results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

time-lapse seismic; spatial difference; 3D correlation; time window

2016-08-30 改回日期：2016-10-27

中国海洋石油有限公司科技重大专项(CNOOC-KJ125ZDXM06LTD-10-KFSC-14)

田楠(1983-)，女，工程师，研究方向为地震资料解释与储层预测，E-mail：tiannan2@cnooc.com.cn。

1001-1749(2017)04-0515-07

P 631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2017.04.12