高端地震成像解决了浅层气体挑战

通过Q模型，该切片深度为595米，清晰地突出了Peon气田的范围（图片由CGG Multi-Client＆New Ventures提供）

最新的Q建模和Q补偿成像技术为Northern Viking Graben带来了更大的清晰度

CGG最近完成了挪威北海的整个Northern Viking Graben多客户调查的地震深度成像。最新的粘弹性（“Q”）速度建模和地震成像技术已应用于2014年至2016年间获得的BroadSeis宽带可变深度拖缆现场数据。最终输出形成了一个连续的数据量，覆盖面积为35,400平方公里。

与世界上许多其他地区一样，Northern Viking Graben包含各种局部近地表地质异常 - 浅层气体是该地区的特征。实际上，一些浅层气藏是确定的气田，包括Frigg和Peon。

浅层气体异常通常表现出异常高的吸收，与地震数据的幅度衰减和相位失真有关。这些具有挑战性的问题会在成像过程中产生不良影响，例如暗淡的区域，不均匀的图像照明和迁移伪像。该地区特有的另一个吸收特征是与挪威海沟相关的大型船体，从西北到东南横穿整个勘测区域。

成像的预处理尤其包括针对膨胀噪声，地震干扰和后临界能量的噪声衰减流，以及宽带去重影，短周期和长周期自由表面多重衰减，共偏移合并和正规化建设。

模型构建阶段使用Q层析成像和Q全波形反演（FWI）来创建Q模型，该Q模型定义了吸收异常的位置和程度。先进的层析成像反演以及折射和反射FWI与Q工作一起用于推导速度和各向异性参数。这座模型建筑占地35,400平方公里。

成像采用先进的Q补偿偏移算法，充分利用速度，各向异性和Q模型来校正幅度损失和相位色散，从而提高分辨率和连续性。

最终的再加工提供了出色的结果，清晰地突出了近地表特征，如Peon气田（图示）。更好的模型和对浅层地质的理解也可以使更深层结构的图像更清晰。

Northern Viking Graben数据集得到了对100个重新解释井的深入研究的补充，这些井已与地震结果相结合。目前正在获得8,000平方公里的南部延伸，将按照相同的顺序进行处理并无缝合并。

Q建模和成像技术在世界其他地方广泛应用。例如，目前正在通过类似的序列处理CGG在中北海的35,000平方公里Cornerstone调查，其中已经实现了令人印象深刻的Forties频道高分辨率图像。

正在进行进一步的研究，测试Q最小二乘偏移算法的好处。最小二乘偏移固有地有利于信号在噪声上的放大，从而降低了Q补偿过度增强噪声的风险。这在低信噪比的领域具有实际意义，例如在前面讨论的浅层气体异常之下。