Adaptive constrained first-arrival tomography driven by uphole velocity priors for complex near-surface imaging
本文提出了一种自适应约束首波层析成像方法,该方法将井下速度先验与一种新型的水平-垂直解耦高斯正则化相结合,以克服射线覆盖稀疏和病态伪影问题,从而显著提高复杂环境(如中国黄土高原)下的近地表速度建模精度及静态校正效果。
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为了看清地下深处的情况,地球物理学家经常倾听地球自有的“声音”。他们向土壤和岩石中发送声波,并记录回声返回所需的时间。通过测量这些传播时间,他们可以构建地下地层的地图,从而揭示油气可能被困在何处。然而,这一过程依赖于一个至关重要的假设:即声波是以一种可预测的方式在地下传播的。但当地表本身变得混乱时,这一假设就会失效。在像中国黄土高原这样的地方,地面是布满了深沟和松软易变土壤的崎岖不平的地貌。这种复杂的近地表层就像一个扭曲的透镜,在声波到达更深的目标之前,就对其进行了弯曲和扰乱。如果这个浅层地图是错误的,那么整个深层储层的图像就会变得模糊,使得寻找隐藏在下方的资源几乎变得不可能。
几十年来,科学家们一直试图使用一种称为层析成像的技术来纠正这些失真,这本质上是一种从许多不同角度重建图像的方法。但在黄土高原,由于环境极其恶劣,标准工具无法奏效。地形如此崎岖,且受自然保护区和旧矿区的限制,进入土地的通道受到限制,导致声波无法从足够多的不同方向穿过地面。数据变得过于稀疏,导致信息出现了巨大的空白。当研究人员尝试用传统的数学方法来填补这些空白时,结果往往是一个模糊、拉伸的图像,岩层之间的边界也随之消失。这就像是在试图用缺失了一半碎片来拼凑拼图;呈现出的图像是扭曲的,误差可能非常巨大,有时甚至会偏离数百米。
由霍远远(Huo Yuanyuan)和杨瑞(Yang Rui)领导的研究小组开发了一种新方法来解决这个问题,他们引入了一个此前未被充分利用的信息源:从钻入地下的微小孔洞中进行的直接测量。这些“测井(uphole)”调查提供了特定点位的精确、绝对声速,充当了混乱数据中的固定锚点。研究人员意识到,虽然在地面上传播的声波过于稀疏,不足以构建完整的地图,但这些直接测量值可以引导整个过程。他们创建了一种新的数学方法,将稀疏的地表数据与这些坚实的地面真相相结合。该方法不再强求整个地下模型保持平滑和均匀(这往往会掩盖真实的地理特征),而是允许模型在靠近测量点的地方保持锐利和详细,同时在数据缺失的区域进行温和的平滑处理。
他们成功的关键在于设计了一个对不同方向的处理方式不同的系统。在黄土高原,声速随着深度的增加而变化极快,但随着水平方向移动的变化则缓慢得多。传统方法将这两个方向视为相同,这导致地图看起来像是围绕测量点的同心圆序列,这种视觉误差被称为“牛眼”伪影。新方法使用了一种灵活的权重系统,尊重岩层的自然形态。它允许来自孔洞的精确信息在垂直方向上强烈地影响周围区域,从而保留层与层之间的锐利边界,同时让其影响力在水平方向上更逐渐地消退。这防止了地图变得人为平滑或扭曲,确保了薄而关键的岩层不会被模糊掉。
为了测试这个想法是否奏效,团队首先建立了一个计算机模型,完美模拟了黄土高原的困难条件,包括深谷和快速变化的土壤层。他们模拟了真实调查中的稀疏数据情况,即声波路径的数量极少。在这些测试中,传统方法产生的速度图存在显著误差,漏掉的岩石真实速度平均为每秒 15.4 米。然而,新方法将该误差降低到了仅为每秒 5.3 米,这是一个巨大的进步,使模型更接近现实。至关重要的是,它成功保留了传统方法所抹平的岩层锐利边缘,证明了它能够看到此前无法看到的细节。
随后,研究人员将该方法应用于现实世界,应用于渭北油田的一次 3D 地震调查。该地区是他们旨在解决的挑战的典型代表,拥有崎岖的地表和一个厚度仅为几米的浅层薄油层。由于环境限制,该调查受到了严重限制,导致数据极其稀疏。当他们应用这项新技术时,结果令人瞩目。修正后的近地表层地图展示了低速土层的清晰、准确图像,而旧方法则大幅高估了地面的速度。这种准确性直接转化为了对深层油藏更好的成像效果。此前杂乱且难以读取的地震反射波变得清晰且连续,揭示了地下结构的真实形状。
为了确保他们的法不仅仅是碰巧成功,团队还将该方法与一口“盲井”(即未用于创建地图的真实钻孔)进行了对比测试。他们将模型预测的声速与该井中实际测得的速度进行了比较。两者的差异仅为每秒 12 米,在如此复杂的环境下,这是一个非常小的误差。这证实了该方法不仅是为了让数据看起来好看,而且实际上是在发现地面的真实物理属性。此外,他们还开发了一种自动调整方法参数设置的方法,而无需预先知道答案。通过观察修正后地震波的对齐程度,他们可以找到模型的完美平衡点,使这一过程变得可靠且可重复。
这项工作的意义不仅限于一个油田。该方法为任何地面条件复杂且数据稀缺的区域提供了稳健的解决方案。无论是沙漠中移动的沙丘,还是山脚下破碎的碎石,通过智能地利用少量可靠的数据点作为锚点并由数学进行填充,改变了原本已知的可能性。它将曾经被认为无法修复的局面,转变为可以进行高精度测绘的过程。通过尊重地球的天然各向异性(即其在不同方向上表现不同的特性),并利用这些可靠的数据点作为强有力的引导,研究人员提供了一种穿透噪声、清晰观察的新途径。这种方法不需要昂贵的新设备或海量的数据;它只是以一种更聪明、更具适应性的方式利用了现有信息,为在地球上一些最具挑战性的景观中寻找资源打开了大门。
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