OBN地震数据中的PP波和PS波联合反演及水库特征分析

《Frontiers in Earth Science》：OBN seismic data PP- and PS-waves joint inversion and reservoir characterization

使用地震勘探数据反演剪切波信息对油气勘探至关重要，尤其在预测复杂储层和深层目标时。本文提出了一种基于L1-2范数约束的联合PP波与PS波反演方法，通过构造联合反演系数矩阵和引入L1-2约束优化目标函数，结合DCA与ADMM算法进行迭代求解。实验表明，该方法相比传统L1范数约束在合成数据中具有更高的相关系数和更低的误差，且在SNR=5的噪声条件下仍能保持稳定。实际应用OBN多分量地震数据验证，联合反演结果在储层预测中展现出更好的分辨率和连续性，尤其通过Vp/Vs速度比分析能更精准识别气藏砂层。研究成果为复杂储层预测提供了有效技术手段。

　　在现代石油和天然气勘探中，随着地质结构的复杂性和目标层的加深，单纯依赖纵波（P波）数据已无法满足精确预测储层的需求。因此，如何有效获取剪切波（S波）信息，成为提升勘探精度的关键问题之一。S波的传播特性与P波存在显著差异，它主要受岩石骨架的影响，而对孔隙流体的敏感度较低。这使得S波数据在分析地下介质属性时具有更高的准确性。因此，结合P波和S波信息的联合反演方法被提出，以期更全面地描述储层特征。

联合反演方法通过引入更合适的约束条件，来提升反演结果的精度和稳定性。传统的反演方法常采用L1范数或L2范数约束，但这些方法在处理稀疏性问题时存在局限性。例如，L1范数虽然可以增强反演结果的稀疏性，但可能会压制弱反射信号，影响反演的完整性。为了克服这些缺点，近年来，L1-2范数约束作为一种新的稀疏性优化手段，逐渐被应用于地震反演领域。该方法在保持稀疏性的同时，能够更有效地处理噪声干扰，从而提高反演的稳定性。

本文提出了一种基于L1-2范数约束的联合P波和S波反演方法，旨在提高多分量地震数据反演的精度和分辨率。该方法首先通过线性近似方程构建P波和S波的联合反演系数矩阵，随后引入L1-2范数约束，构建反演目标函数，并采用差分凸算法（DCA）和交替方向乘子法（ADMM）进行优化，实现对三个参数（P波速度、S波速度和密度）的联合反演。在合成数据测试中，该方法被应用于多层模型，并与传统的L1范数约束方法和仅P波反演进行了对比。结果表明，L1-2范数约束反演方法在相关系数和误差指标上均优于其他方法，验证了其准确性与稳定性。

为了进一步验证该方法的实用性，还将其应用于实际的井震联合数据。在实际应用中，P波和S波的反演结果不仅能够提供更高的分辨率，还能更准确地反映地下介质的连续性，从而提升储层预测的效果。此外，通过实际油田数据的测试，联合反演方法在保持稳定性的前提下，能够有效识别出有利储层区域，提高勘探的准确性。

从地质学的角度来看，储层预测不仅依赖于地震数据的反演结果，还需要结合井数据进行校正和验证。因此，在实际应用中，对地震数据进行井震联合校正，确保P波和S波数据的时间对齐和频率一致性，是实现联合反演的关键步骤。本文在进行联合反演之前，首先进行了井震联合校正，以确保反演数据的可靠性。通过时间校正和频率校正，能够有效消除由于P波和S波传播特性差异带来的数据不一致问题，从而提高反演结果的准确性。

在实际油田数据的反演过程中，采用L1-2范数约束的联合反演方法，不仅能够提高反演结果的分辨率，还能更精确地识别储层的特征。例如，P波速度与S波速度的比值（Vp/Vs）是识别有利储层的重要参数。在气层区域，由于气饱和流体对P波速度的快速衰减，Vp/Vs值通常较低。通过联合反演，能够更准确地计算出这一参数，从而提高储层识别的可靠性。

此外，该方法在合成数据和实际数据测试中均表现出良好的性能。合成数据测试结果显示，与传统的L1范数约束方法相比，L1-2范数约束方法在不同信噪比（SNR）条件下均能提供更高的相关系数和更低的误差，说明其在噪声环境下的鲁棒性更强。实际数据测试则进一步验证了该方法在真实地质条件下的适用性。通过对比仅P波反演和联合P-S波反演结果，可以发现联合反演方法在储层预测和储层属性识别方面具有明显优势。

从勘探的实际需求出发，本文提出的方法不仅能够提高储层预测的精度，还能有效识别那些传统方法难以检测的复杂储层。通过将P波和S波数据进行联合反演，能够更全面地反映地下介质的物理特性，提高勘探的准确性和效率。此外，该方法还能够为后续的储层属性计算提供更可靠的基础，有助于更准确地预测储层的流体饱和度、孔隙度等参数。

本文的研究成果表明，基于L1-2范数约束的联合反演方法在实际勘探中具有广阔的应用前景。尤其是在深水油气田勘探中，该方法能够有效利用多分量地震数据，提高储层识别的准确性。通过引入L1-2范数约束，不仅能够增强反演结果的稀疏性，还能在噪声干扰下保持较高的反演精度。这种反演方法在合成数据和实际数据测试中均表现出良好的性能，证明了其在复杂地质条件下的适用性。

综上所述，本文提出的方法通过引入L1-2范数约束，解决了传统反演方法在稀疏性、噪声抑制和储层预测方面的不足。联合P波和S波反演方法不仅能够提供更高的分辨率和更清晰的储层特征，还能有效提高反演结果的稳定性。这一方法在实际油田数据中的应用，为油气勘探提供了新的技术手段，有助于提高勘探的效率和成功率。同时，该方法也为未来在深度域直接进行多分量联合反演提供了理论基础和技术支持。