专利名称：用被动地震数据的烃探测的制作方法
技术领域：
本发明一般地涉及烃勘探，和更加具体地涉及推断地下中烃的存在或者不存在。 特定地，本发明是使用由被动震源(passive seismic source)诸如地震活动产生的地震数据连同其他地球物理数据进行石油勘探的方法。
背景技术：
当前的烃地震勘探方法主要依靠主动震源(active seismic source)，即由测量操作者控制的源，以产生地震能量。从这类源记录的地震信号用于形成反射体位置的图像并且得出地下的物理性质。但是，当前的主动源(有源源，active source)地震采集技术在大约6-8Hz以下的低频范围内不能提供可靠且有用的数据。(由于环境和社会影响，对产生较低频率所必需的更强力的爆炸是不可接受的地震测量活动。)该数据中缺失的较低频率包含关于岩石性质中的本底趋势的信息。另外，该信息对稳定和操纵叠前地震反演得到正确的解和对得出地下中绝对的岩石性质是重要的。该技术难点(被称为低频缺失(low frequency lacuna))使高级(advanced)的基于梯度的地震数据进行反演/成像算法在传统的地震数据处理方法众所周知地失败的问题数据区中无用。解决低频缺失的当前实践涉及估计地球模型的缺失谱的一些部分(通常在非常底部的0-2Hz的信息)，并且可以包括基于时差的速度分析(Liu，“An analytical approach to migration velocity analysis”，Geophysics 62，1238-1249 (1997))，或者反射层析方法(Foss，等人，"Depth—consistent reflection tomography using PP and PS seismic data”Geophysics 70，U51-U65 Q005))，或者由在2D或者3D地震反射数据中观察的主要反射体的地震解释构造地下模型。不幸地是，如果在叠前数据中不能找到满意的成像速度， 那么该方法失败。需要的是填补低频缺失的数据来源，以及利用这种数据补充由在石油勘探和生产中非常有用的地震数据进行的预测和分析的方法。
发明内容
在一个实施方式中，本发明是使用被动源(无源源，passive-source)地震数据连同至少一种其他类型的地球物理数据在地下区域中进行烃探测的方法，包括(a)获得地下区域的被动源地震测量数据，其中测量的接收器是通常位于所述地下区域之上并且被间隔开用于烃勘测的地震检波器，所述地震检波器适合全球的地震学地震探测，并且其中所述被动源地震数据包括至少一个事件，该事件在地震表中鉴定并且基于所述至少一种事件的震级和距离地下区域的距离，估计在地下区域具有在范围0至8Hz的主频；(b)获得地下区域的至少一种其他类型的地球物理数据，选自主动源地震的、控制源电磁的、大地电磁的、磁的和重力；(c)通过同时使用至少一部分被动源地震数据和至少一种其他类型的地球物理数据，得出物理性质模型，该该模型给出在地下区域中的不同位置处的至少一种物理性质的值；和(d)使用物理性质模型预测地下区域的油气远景(烃潜能)。在地球物理数据处理领域中工作的人容易理解，对于本发明方法的实际应用，至少上述步骤(C)必须借助于根据下列的本发明描述编程的计算机即数据处理机进行。
通过参考下列详细描述和附图将更好地理解本发明，在附图中图1是图解不同类型数据的频率含量(frequency content)的示意图；图2是流程图，其表示使用被动地震数据和其他地球物理数据得出用于烃勘探的地下岩石物理性质模型；图3表示本发明的联合反演实施的流程图，其中被动地震数据的走时层析分析 (traveltime tomography analysis)与来自其他类型(一种或多种)的地球物理数据的信
息结合；图4表示本发明的联合反演实施的流程图，其中通过互相关由被动地震数据产生的反射地震数据是地球物理数据的联合反演的其他类型(一种或多种)；图5是使用互相关技术由被动地震数据合成反射地震数据的方法的示意图；图6是表示联合反演的问题陈列(problem layout)的示意图；图7是示意图，其图解如何使用梯度可以更新联合反演计算网格(computational grid)；图8表示合成的接收函数波形，其为针对插图中所示的简单速度模型从水平分量地震波曲线对垂直分量的地震波曲线去卷积的结果；图9A-D表示接收函数波形上预期的典型地震震相的示意图；图10是表示本发明方法的一个实施方式中的基本步骤的流程图；图11是表示从美国西部生产现场处的区域和远震事件计算的射线覆盖的图表；图12是地震震级对由主频表达的地震频率含量的图；图13是相对于ID地球模型走时异常的图示显示；和图14表示接收函数结果，其揭示在进入的P-波转变为S-波的浅地壳部分中的反射体。本发明将连同实例实施方式描述。但是，就下列描述是针对本发明具体的实施方式或者具体的用途而言，这旨在仅是为说明性的并且不理解为限制本发明的范围。相反，其旨在包括落入所附权利要求限定的、包括在本发明的范围内的所有可选方案、改进和等同物。实例实施方式详述其他类型的地球物理数据帮助有限程度地填补主动源地震下的频隙。图1近似地表示各种类型的地球物理数据拟合入图中的位置。实线曲线11表现主动地震数据。由曲线12表现控制源的电磁(“CSEM”)数据的近似有用的频率范围，并且曲线13表示重力和 NMO(正常时差)速度数据的频率范围。即使用这些已知数据类型在非常低的频率进行补充，仍存在频隙10。本发明使用被动源地震数据——主要是地震数据——填补该空隙，并且教导如何使用这些数据。被动地震数据具有填补该空隙的潜力，因为这类数据可以含有丰富的低频信息。 包括所有量级的震颤、火山和扰动的地震和潮汐波是被动震源的实例，其可被定义为由自然源或者由在地震数据获得程序中非有意应用的人造源产生的地震信号。人造扰动可作为噪音存在，因为不可能从期望的地震数据完全地排除偶然事件诸如来道路建筑混响。图1 中的曲线14指出地震可以提供的近似频率范围。相对于空隙10，曲线14明显有利地定位。 从图1尤其明显可见，被动源地震数据如何就频率带宽方面补充主动源地震数据。但是，结合地震数据与例如CSEM(或者大地电磁的或者重力)数据以产生深度偏移的优良速度模型也可以是有利的，尤其在复杂的浅地质区域诸如地下玄武岩、基性盐和褶皱以及逆冲断层带——在这里标准的速度评估方法不良好地起作用。因为震源不在所关注区域直接上方的地表处，所以被动地震数据由声波穿过大地至地表探测器的传送产生，而不是由为主动源地震测量基础的所关注区域的直接上方和下方的分界面处地震波的反射产生。对本发明最关注的地震是可能在远离关注区域(数百至数千千米远)发生的大事件(通常大于震级3.0)。图12表示地震频率含量的计算对地震震级。地震越大，越趋于发出更多的低频能量。而且，大地作为滤波器，这意味着地震发生距离越远，高频越强烈地衰减。因此，与更靠近记录测站发生的相似或者更小震级的地震相比，在远处发生的大的地震到达记录测站具有更低的频率含量，即更低的主频。大于震级3. 0或者4. 0的地震可能包含本发明期望的频率范围内的能量，即在频隙10内的能量，尽管应力降是最终决定发出能量的量的。应当指出，在本发明中提供低频信息需要的地震不同于用于监控气和油生产的微震。微震是由于在极小的断层上滑动并且因此具有10' s至100' s Hz的典型频率含量，其可能有助于更好的结果但是不能帮助填补图1中所指出的低频空隙。因为扰动量级，地震比人操作的震源提供更低频率振动，这增加低频含量。例如， 震级1. 0的地震大约等于由大约70磅TNT爆炸释放的能量(中等大小的建筑现场爆炸)， 这大于为地震测量目的引爆的大多数爆炸。震级2. 0的地震近似于1公吨TNT的爆炸，震级 4. 0的地震大约等于从1，000吨TNT爆炸释放的能量(小的核爆炸)。其他实例包括1980 圣海伦斯火山(Mount St. Helens)喷发，其释放相当于震级7. 8的地震的能量(或者刚好超过500兆吨TNT)，以及1883喀拉喀托火山喷发，其释放相当于震级8. 5的地震的能量(或者大约56亿吨TNT)。可以从美国地质调查局(US Geologic Survey)获得关于自然源的更多信息，例如在:http://hvo. wr. usrs. Rov/volcanowatch/2008/08 02 21. htmlo数十年来，全球地震学家已使用从自然发生的地震记录的数据来大规模地成像地球内部。从这些数据提取信息的典型技术包括测量延迟走时和进行走时层析。见，例如，Dziewonski 禾口 Romanowicz，“Overview of Volume I :Seismology and Structure of the Earth”，Treatise of Geophysics Vol. 1，由 Elsevier 出片反(2007) ；Ritsema 禾口 van Heijst, "Seismic Imaging of Structural Heterogeneity in Earth' s Mantle Evidence for Large—Scale Mantle Flow”，Science Progress 83，243—259 (2000)；Dziewonski 禾口 Anderson, "Preliminary Reference Earth Model (PREM)，，，Phys. Earth Planet.Inter. 25,297-356 (1981) ；Romanowicz, "The 3D Structure of the Lower Mantle，，，Comptes Rendus Acad. Sciences 335,23-36 (2003) ；Montelli 等人’ "Finite-Frequency Tomography Reveals a Variety of Plumes in the Mantle，，, Science 303,338-343(2004)。其他技术涉及通过接收函数分析转变的相(converted phase)，并且获得间断面结构和/或离散波场的估计值；见，例如，Langston, "Structure Under Mount Rainier, Washington, Inferred from Teleseismic Body Waves", J. Geophys. Res. 84, 4749-4762(1979)；禾口 Phinney "Structure of the Earth ' s Crust from Spectral Behaviour of Long-Period Body Waves，，，J. Geophys. Res. 69，2997—3017 (1964) 。 Shen · 人从地震取得被动地震数据并且使用接收函数以成像某一深度处的地球间断面结构(例如，通过分析已经历相转变的地震波(即P至S转变的相)，670Km间断面或者410Km间断面或者甚至壳幔(莫霍间断面)(Shen 等人，"Mantle Discontinuity Structure Beneath the Southern East Pacific Rise from P_to_S Converted Phase，，，Science 280, 1232-1235(1998))。￠:"Joint Inversion of Active and Passive Seismic Data in Central Java", Geophysical Journal International 170,923-932(2007)中，Wagner 等人描述在默拉皮火山周围在10-20km间距的网格中布置120个地震检波器的被动地震网络。以水中的9个海洋底部地震检波器补充该网络。地震检波器连续地记录18至21周。另外，使用气枪和光柱(streamers)在海上进行3-D主动地震实验。联合反演两个数据集以获得具有5km节点间距的速度模型。将来自三个主动地震反射轮廓(profile)的第一波至走时与292个局部地震的波至时间联合反演以便于改进单独地仅由被动数据获得的速度模型。同样见Buske 等人，“Active and Passive Seismic Imaging of the S an -An dr e a s -Fau 11 System”， European Geosciences Union Abstract (2007)。通过包括地震道(trace)互相关的技术或者干涉测量技术，该技术将传送地震数据转变为反射地震数据，被动地震数据已被用于烃勘探和储层监控以及表征；见，例如，Claerbout, "Synthesis of a Layered Medium From its Acoustic Transmission Response”，Geophys. 33,264(1968)； 禾口 Wapenaar "Retrieving the Elastodynamic Green' s Function of an Arbitrary Inhomogeneous Medium by Cross Correlation”， Phys. Rev. Lett. 93,254301(2004)。在近期的出版物中可以找到尝试用被动地震数据成像地下进行烃勘探的努力，Artman，“Imaging Passive Seismic Data，，，Geophys.，71， no. 4，SI177-SI187(2006) ；Hohl 等人，“Passive Seismic Reflectivity Imaging with Ocean-Bottom Cable Data，，，SEG Extended Abstract，1560-1564(2006) ；Duncan 等人， "Passive Seismic Something Old, Something New,”，Search and Discovery, Article #40154(2005)；禾口 Dragonov 等人，"Migration Methods for Passive Seismic Data，，，SEG Technical Program Expanded Abstracts 23,1560-1564。但是，由于数据频率含量和差的源以及接收器覆盖的限制，被动地震数据没有证明可用于烃勘探，这除了在具有微震的生产环境中的储层监控以及表征的区域中(S. A. Shapiro等人，Geophysics 70，F27-F33 ； S. Sarkar 等人，"Eight Years of Passive Seismic Monitoring at a Petroleum Field in Oman :A case study”，SEG Extended Abstract, (2008)) 如在此所用，术语微震(或者微地震或者微震颤)指的是在测量地震检波器之下——即在测量目标区域内或者以下—— 发生的低震级、自然发生的地震事件(地震波)。这类事件太小以至于不能在地震目录中或者相似的全球地震位置的表格中被鉴别。本段中列出的所有石油应用从非常局部的、微震活动或者局部的人工噪声(钻井、船、钻机等等)获得其被动地震数据。通过测量波至时间并且反演那些时间以确定地震位置来定位微震的地震。少数出版物已讨论使用地震数据或者技术进行烃勘测，包括下文中总结的那些。 所有这些文件公开使用附近的微地震(不是远震的地震)进行层析成象反演以获得更好的 Vp和/或VpIVs模型。与此相比，本发明方法与至少一种其他地球物理数据类型(例如主动地震数据)联合地(同时地)使用包括至少一个大震级事件的地震数据，以获得更好的速度模型或者偏移图像或者岩石性质的预测或者油气远景的估计。主动地震数据和这种被动地震数据组的联合反演帮助减小困扰主动地震反演的频隙或者频率缺失。被动地震数据集与潜在的现场数据——诸如重力、磁的或者CSEM数据——的联合反演将一起带来不同岩石性质(例如，速度、电阻率、密度)的观测，即使各种测量的频率带相似。在 Earthquake Seismology, Exploration Seismology, and Engineering Seismology :How Sweet it is-Listening to the Earth,SEG Annual Meeting(2007)中， Yilmaz描述了三种带宽、三种深度宽度(cbpth-widths)和对每一个的案例研究1.测震学。具有上至IOHz的带宽。案例研究描述地震折射测量，在16个位置记录，挑选第一波至时间，并且通过反演那些走时估计P和S波速度结构(下至30m深度)。2.勘探地震学。具有上至100Hz的带宽，但是低频截止是大约4Hz。案例研究描述使用散点(喷丸，Shots)和接收器多通道大偏移量的2-D地震测量。3.工程地震学。具有上至1000Hz的带宽。案例研究描述使用IOHz地震检波器和爆炸源以获得进行反射和折射处理的散点记录。瑞利波反演被用于得出深度中的S-速度轮廓。在"Integrated Passive Seismic Acquisition and Methodology, Case Studies，，，Geophysical Prospecting 54,829-847(2006)中，Martakis 等人描述使用自然的微震作为震源。通常认为微震Mw <0。(以对数尺度表达地震震级，并且因此非常小的地震具有负的震级)。烃勘探案例研究描述覆盖3000km2面积的40个测站，其记录持续 10个月(即，至少IOkm的测站间距)。记录总共900个地震，其中一半G50个)用于层析成象反演，因为那450个事件⑴位于地震网络内，和(2)具有至少20个P-和S-波波至， 以及C3)具有小于Ikm的估计位置误差。反演网格是2km乘4km。第二案例研究涉及记录震级在-0. 5和3. 0之间的200个微地震、定位震源、以及通过层析成象反演确定速度结构。 在该实例中，测站间距是500m。作者建议被动地震数据可被用作(1)勘测工具以便于使3D 传统的地震测量的成本最优化，和( 作为通过使用由被动地震数据得出的速度模型重新解释2D区域的地震数据或者重新处理2D地震数据的补充方法。在"Local High-Resolution Passive Seismic Tomography and Kohonen Neural Networks-Application at the Rio-Antirio Strait, Central Greece，，，Geophysics 72, B93-B106(2007)中，Tselentis等人描述以500m间距的70个测站的微震网络，其记录220 个局部微地震事件。这些事件用于确定ID速度模型。模型然后用作3D P-和S-速度地壳结构的非线性反演的最初模型，这样重新定位地震并且同时以迭代形式求解速度结构。重新得到的Vp和Vp/Vs图像用作至中枢网络以鉴定区域中的显著岩性的输入。在"Application Seismic Interferometry to Natural Earthquakes Measured by Small-Scale Array", SEG Annual Meeting(2007)中，iTorii 等人描述使用具有被动地震数据(微地震)的干涉测量方法以成像地下。其技术类似于由Artman(0p. cit.)或者 Schragge 等人描述的，"Teleseismic Shot-Profile Migration，，，Geophysics 71, SI221-SI229 (2006))，但是具体地讨论使用微地震。在PCT专利申请公开W02008/087505(“TimeReverse Reservoir Localization，，) 中，Saenger等人公开获得(采集)被动地震数据，反演该数据或者以其他方式“时间反转 (time reversing)”该数据，以从输出显示中的高振幅区域确定地下烃储层的位置。但是， Menger依靠当在一些特殊的频率下机械地施加压力时，烃储层具有的作为低频波的谐振器的性质。Saenger不使用具体的地震事件，并且事实上其将地震看作应当被除去的噪声， 因此可以观察由烃储层发出的信号。通过处理数据以确定谐振器的位置，Saenger等人因此假设其已定位烃储层。一幅附图(8C)——其表示被应用于实际现场数据的发明，解释起来有些困难，可能是因为其是彩色显示的黑白复制品。出版物简要地提及由于例如“人工和工业噪声”产生的地震信号可能产生了不必要的噪声，其可通过数据处理技术去除。在"The Leap to Passive Seismic Imaging, Is It Time ？”，SEG Annual Meeting(2004)中，Kapotas等人描述层析成象反演的目标是(1) 3D Vp (结构的)和⑵ Vp/Vs(岩性的)信息，这通过反演来自自然微地震的P和S-波走时获得。论文得出结论， 通过建议聚焦机理(描述地震断裂)、应力张量和矩张量(描述能量如何释放)、和来自被动数据的体积b-值可以使我们更好理解裂缝分布和生产区域特征。在本发明的一些实施方式中，本发明是使用被动源地震数据连同至少一种其他地球物理数据类型进行烃勘探的方法。必须以密集的测量设计即适合于烃勘探的接收器间距获得被动数据。烃勘探的接收器间距典型地小于lkm，优选地小于250m。改进测震学界内开发的技术以探索小于这种大规模的目标如地壳的目标。在本发明的另一方面中，通过联合地一起使用被动地震数据与至少一种其他类型的非地震地球物理数据诸如主动源地震反射数据、控制源电磁的(CSEM)、大地电磁的(MT)、磁的和重力或者重力梯度数据，本发明得出地球岩石性质模型(一个或多个)。本发明提供填充困扰当前可用的主动源地震技术的低频空隙或者缺失(O和约5至8Hz之间)，并且改进多重地球物理数据的联合反演的方法。远震地震数据已被用于成像大规模、地球深处的速度结构，但是不用于成像局部 (烃勘探)规模上的地下结构。通常认为地震数据——尤其是远震事件，不适合用于烃应用中的成像，因为其源不可以被控制(即，不在工作人员可能希望的地点或者时间发生)并且因为在探测器这种射线的波至角是几乎垂直的，使得走向一个接收器的射线与走向另一接收器的射线交叉发生的点很深。射线交叉的地方是工作人员可以预期分辨(resolve)结构并且因此具有可接受的层析成像的分辨率的地方。相关的异议是对于这种低频，菲涅耳区半径如此大并且因此分辨率如此差，以至于成像是不成功的。本发明人计算在美国西部的生产现场处六个月期间的交叉射线的分布，在该处可靠地知晓地下的速度模型。图11表示对于在2007年1月1日至10月1日的时间期间发生的已知的远震加区域性事件，在250m 的接收器间距的那个现场可预期的射线覆盖。以黑色表示远震射线和以灰色表示区域性事件。图11表示与传统的信念相反，地震数据具有希望用于成像石油勘探规模上的地下结构，因为其不像如已假设的几乎垂直地传播，并且比已假设的具有更好的覆盖，尤其是如果经过延长的时期收集这些数据，例如，六个月。发明人在美国西部中的生产现场上，在大约6个月的时间使用一批地震检波器 (大约250m间距)并且以每秒100个样品的速度连续地记录地震数据。这些数据的初步分析发现实际可以进行相对的走时测量(图13)，和测量的相对延迟(或者提前)可能与浅的速度结构相关。在图中，131指出相对于ID地球模型晚的走时，和132指出早的走时。 对这些数据的一些进行接收函数分析。经过该分析，浅的反射体诸如Ikm厚的碳酸盐外壳的基层(被认为是该区域中的山基)以及通过主动反射方法推断的主要的冲断层是可探测的，如图14中所示，其中在进入的P-波转变为S-波的浅地壳部分中反射体是可辨别的。在 P-波之后大约0. 8s到达的转变的相表现碎屑沉积物和花岗岩基底之间的边界。也可见与该区域中绘制的冲断层一致的倾斜反射体(dipping reflector)。由于专利限制，图13和 14 二者是彩色图画或者数据显示的黑白复制品。该工作表明地震数据能够改进用于偏移地震数据并且因此也用于多重地球物理数据的联合反演的速度模型。在本发明的一些实施方式中，第一步骤(图2的流程图中的步骤21)包括为烃勘探具体设计的被动地震测量。该设计优选地包括比在测震学工作中典型使用的(通常是数十千米)小得多(例如，< 1千米)的测站间距。较小的间距和在长时间期间内的连续的或者触发式的记录(步骤2 意欲允许浅目标的分辨(resolution)。本发明方法可以充分利用该数据集，包括所有距离(局部的、区域性的、远震的)、所有源(自然发生的或者并非有目的应用的人造源)和波(体波和表面波)类型、和所有震级(包括微震规模)的地震。在测震学工作中使用的标准技术然后可以被应用(步骤23)于诸如但不限于层析成象方法、接收函数、或者干涉测量技术，在有必要的话对其进行改进以瞄准适合于烃勘探的较小规模。在进行本发明方法的步骤22中在一段时间诸如几个月直到几年内进行连续记录是优选的，以便于收集足够数量的“源”。典型地，记录通过测量地震仪可探测的所有事件， 从微震(在接收器的周围区域中的非常小的地震)至数千千米之外的较大的地震。在地震报告中有“模糊”的分类，其中通过其源-接收器距离对地震分类局部(记录位置的附近内)、区域性的(源和接收器之间的距离上至3000km)、和远震(30-90度距离)。在后面的情况中，地震射线穿过地幔。表1表示由USGS出版的信息，该信息展示地震的发生的频率 (http://neic. usgs. gov/neis/eqlists/eqstats. html)。表 权利要求
1.一种用于地下区域中的烃探测的方法，其使用被动源地震数据连同至少一种其他类型的地球物理数据，包括(a)获得所述地下区域的被动源地震测量数据，其中测量的接收器是通常位于所述地下区域上并且被间隔开用于烃勘测的地震检波器，所述地震检波器适合于全球地震学地震探测，并且其中所述被动源地震数据包括至少一个事件，其在地震表中被鉴定并且基于所述至少一个事件的震级和距离所述地下区域的距离，估计其在所述地下区域具有在范围0 至8Hz的主频；(b)获得所述地下区域的至少一种其他类型的地球物理数据，其选自主动源地震、控制源电磁的、大地电磁的、磁的和重力；(c)通过同时使用至少部分所述被动源地震数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据，得出物理性质模型，所述物理性质模型给出在所述地下区域中的不同位置处的至少一种物理性质的值；和(d)使用所述物理性质模型预测所述地下区域的油气远景。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述地震检波器具有覆盖至少l-6Hz的频率带宽。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述被动源地震测量数据包括来自至少一个区域性地震的数据或者来自至少一个局部地震的数据，其中区域性指其震源在距离所关注的所述地下区域的10度至30度的范围内的地震，和局部指其震源在距离所关注的所述地下区域的1度至10度的范围内的地震。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述被动源地震测量数据包括来自至少一个远震地震的数据，其中远震指其震源距离所关注的所述地下区域大于30度的地震。
5.根据权利要求1所述的方法，其中“被间隔开用于烃勘测”意味着小于大约1千米的接收器间距。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括鉴定所述被动源地震数据中的一个或者更多时间片段，被称为“时窗化事件”，并且将每一个与地震目录中所列出的地震或者其他来源的地震信息相关联，并且从所述目录或者其他信息来源获得这种地震的源位置信息；和包括所述一个或者更多时窗化事件和步骤(c)中的至少部分所述被动源地震数据中的关联的源位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其中物理性质模型是选自多孔性、岩性、孔流体类型、 烃体积分数、P-波速度、S-波速度、密度和声学阻抗的至少一种地下物理性质的模型；其中岩性包括选自页岩体积分数Vsh、盐体积分数V.玄武岩体积分数VirffiP石灰岩体积分数V 石灰岩和白云石体积分数V 的至少一个参数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中同时地使用所述被动源地震测量数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据以得出物理性质模型包括同时地联合地向前建模所述被动源地震测量数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据，然后手工地更新所述模型，然后迭代以优化所述地下区域的所述物理性质模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其中同时地使用至少部分的所述被动源地震测量数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据以得出物理性质模型包括联合地自动反演所述至少部分的所述被动源地震测量数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据以获得所述地下区域的所述物理性质模型。
10.根据权利要求9所述的方法，其中使用非线性的、多目标、约束的或者未约束的梯度技术、或者涉及梯度的混合技术或者无导数方法进行自动联合反演。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述联合反演是或者可以被表示为约束的或者未约束的多目标问题，其中待被最小化的向量或者多目标误差泛函可被表示为Ψ 总=[V1On) ψ20 )... ψη0 )]τ (1)其中在上述泛函中的每一项是或者可以使用矩阵方程表示为ψ=\{D(dobs - dpred)j [D{dobs 一 dpred)}+ jA{fTm}r {Wm} (2)其中m是模型向量，dobs是被反演的测量数据，dpred是使用所述模型预测的相应的数据值，D是对所述测量数据加权的加权矩阵，W是减小三维中的模型曲率或者扰动尺寸的糙化或者阻尼矩阵，和λ是相对于数据误差平衡所述模型的平滑或者粗糙的换算参数，所述数据误差是d°bs和dpred之间的差。
12.根据权利要求9所述的方法，其中所述至少一种其他类型的地球物理数据选自控制源电磁的、大地电磁的、磁的和重力，并且其中下面的岩石物理关系用于使密度性质与电学性质或者弹性性质或者二者相关联，因此实现联合地进行所述反演。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述下面的岩石物理关系是使岩石性质彼此相关的经验或者基于模型的方程。
14.根据权利要求11所述的方法，其中与用于向前建模相比，岩石物理模型的参数即向量m的分量在更精密标度计算的网格上表达，以获得预测的数据值，并且从向前建模网格向下换算所述数据误差返回至所述岩石性质微网格。
15.根据权利要求11所述的方法，其中所述数据误差包含作为观察的接收函数和预测的接收函数之间的减法差的失配，其从至少一个测量地震检波器的所述被动源地震测量数据计算。
16.根据权利要求15所述的方法，其中计算接收函数和使用所述接收函数确定一个或者更多个地下反射体的所述数据误差失配包括(i)旋转来自垂直的和水平坐标系统的多组元地震数据，在该系统中将数据记录入径向域和横向域，其中径向分量指向所述被动地震数据的来源和横向分量与其垂直；( )根据运动的垂直分量对所述径向分量去卷积；(iii)使用去卷积的分量并且鉴定所述地下区域中的一个或者更多个反射体，在所述地下区域P-波能量已转变为S-波能量及其倍数或者倒数；(iv)确定鉴定的反射体的差别波至时间；和(ν)计算预测的接收函数和观察的函数之间的差。
17.根据权利要求9所述的方法，其中(d)包括根据所述被动源地震测量数据和所述至少一种其他类型的地球物理数据的所述联合反演获得地下地震波传播速度，和使用所述速度用于从所述地下区域获得的主动源地震反射数据的深度偏移。
18.根据权利要求11所述的方法，其中所述数据误差包括通过测量走时延迟和计算在选择的地震检波器处选择的地震的波至相的测量的走时延迟和预测的走时延迟之间的数学减法差，从所述被动源地震测量数据计算的失配。
19.根据权利要求11所述的方法，其中所述数据误差包括通过测量至少两个测量地震检波器之间的离差以及计算测量的离差和预测的离差之间的数学差，从所述被动源地震测量数据计算的失配。
20.根据权利要求11所述的方法，其中所述数据误差包括通过计算观察的干涉测量的计算和预测的干涉测量的计算之间的所述数学减法差，从至少一个测量地震检波器的所述被动源地震测量数据计算的失配。
21.根据权利要求11所述的方法，其中所述数据误差包括通过计算在至少一个测量地震检波器记录的部分的或者全部波形和预测的、合成的部分或者全部波形之间的所述数学减法差，从至少一个测量地震检波器的所述被动源地震测量数据计算的失配。
22.一种用于地下区域中的烃探测的方法，其使用被动源地震数据，包括(a)获得所述地下区域的被动源地震测量数据，其中测量的接收器是通常位于所述地下区域上并且被间隔开用于烃勘测的地震检波器，所述地震检波器适合于全球地震学地震探测；(b)从表格或者其他的地震信息来源确定在所述地震检波器数据中可被鉴定的一个或者更多个地震，并且从所述表格或者其他来源取得这种地震的源位置信息，并且其中所述一个或者更多个地震包括在地震表中鉴定的、震级足以包含0至8Hz范围内的主频的至少一个事件；(c)从对应于每一个所述鉴定的地震的记录的所述地震检波器数据重新得到时间片段；(d)反演地震检波器数据和地震源位置信息的片段以推断物理性质模型，所述物理性质模型给出在所述地下区域中的不同位置处的至少一种物理性质的值；和(e)使用所述物理性质模型预测所述地下区域的油气远景。
23.—种从地下区域开采烃的方法，包括(a)获得所述地下区域的被动源地震测量数据，其中测量的接收器是通常位于所述地下区域上并且被间隔开用于烃勘测的地震检波器，所述地震检波器适合于全球地震学地震探测；(b)从表格或者其他的地震信息来源确定在所述地震检波器数据中可被鉴定的一个或者更多个地震，并且从所述表格或者其他来源取得这种地震的源位置信息，并且其中所述一个或者更多个地震包括在地震表中鉴定的、震级足够包含0至8Hz范围内的主频的至少一个事件；(c)从对应于每一个所述鉴定的地震的记录的所述地震检波器数据重新得到时间片段；(d)获得所述地下区域的至少一个其他类型的地球物理数据，其选自主动源地震、控制源电磁的、大地电磁的、磁的和重力；(e)通过同时使用地震检波器数据和地震源位置信息的片段和所述至少一个其他类型的地球物理数据，得出物理性质模型，所述物理性质模型给出在所述地下区域中的不同位置处的至少一种物理性质的值；(f)使用所述物理性质模型预测所述地下区域的油气远景；和(g)响应积极的预测，钻井进入所述地下区域并且开采烃。
24.一种用于地下区域中的烃探测的方法，其使用震源地震数据连同主动源地震数据，包括(a)获得所述地下区域的震源地震测量数据，其中测量的接收器是通常位于所述地下区域上并且被间隔开用于烃勘测的地震检波器，所述地震检波器适合于全球地震学地震探测，并且其中所述震源地震数据包括在地震表中鉴定的、震级足够包含0至8Hz范围内的主频的至少一个事件；(b)获得所述地下区域的主动源地震测量数据；(c)联合反演所述震源地震测量数据和所述主动源地震测量数据以得出所述地下区域的速度模型；和(d)使用所述速度模型预测所述地下区域的油气远景。
全文摘要
使用来自地震的地震数据以解决传统的烃勘探方法中的低频缺失问题的方法。在目标地下区域上以适合于烃勘探的间距的阵列放置具有下至大约1Hz的频率响应的地震检波器(21)。在长的(数周或者数月)时间段内收集数据(22)。用来自地震目录的已知事件(43)鉴定数据片段(44)。使用技术诸如走时延迟测量(307)或者接收函数计算(46)分析那些数据片段，并且然后与从目标区域获得的一种或更多种其他类型的地球物理数据结合，使用本方法一些实施方式中的联合反演(308-310)，以推断表示其油气远景或缺乏的地下的物理特征(26)。
文档编号G01V1/00GK102272631SQ200980154238
公开日2011年12月7日 申请日期2009年12月14日 优先权日2009年1月9日
发明者A·A·穆勒, C·京, E-M·伦夫胡博, J·J·卡拉左尼, R·L·塞尔则, T·A·迪肯斯 申请人:埃克森美孚上游研究公司