摘要:我國對海洋可控源電磁勘探方法的研究起步較晚,目前海洋采集數據的處理流程較為單一。在經典的數據處理流程中,仍缺乏針對由存儲設備讀寫、船速和長線源源距變化等造成的畸變電磁響應的數據處理方法。本文針對存儲設備運行造成的規則干擾提出一種基于功率譜分析的自動壓制方法;對 于 船速和長線源源距變化的干擾建立了分時窗畸變校正流程;最后,結合合成孔徑源技術進一步增強了有效信號的強度。實測數據處理結果表明,文中提出的畸變校正與信號增強方法,在提高電磁數據信噪比的同時,增強了來自海底地層的有效信號幅度。
關鍵詞:海洋可控源電磁法;預處理;信號修正;合成孔徑
汪軒; 沈金松; 王志剛; 孫衛斌, 吉林大學學報(地球科學版) 發表時間:2021-11-26
0 引言
海 洋 可 控 源 電 磁 (marinecontrolled-sourceelectromagnetics,MCSEM)是一種感應類電磁勘探方法,通過測量和處理主動激發源激發的低頻電磁場信號,獲得海底地層的電阻率分布,從而推斷海底儲層的含油氣性[1-3]。MCSEM 數據的系統處理流程已由國際電磁服務公司 OHM 和 EMGS開發建立,限于商業服務競爭和知識產權保護,目前仍處于壟斷和保密階段[4]。因此,研發具有自主知識產 權的 MCSEM 數據處 理 方 法 并 逐 漸 形 成 相 應 的 處 理系統,對于我國豐富海洋資源的勘探與開發具有重要的實際意義。國際上,海洋可控源電磁數據預處理技術已有諸多進展。Behrens[5]開發了基于 Matlab環境的海洋電磁數據處理算法,處理流程包括:時頻轉換、橢圓極化方位 校 正、導 航 數 據 合 并 和 隨 機 噪 聲 估 計。Lu等[6]提出了利用被動頻率信號構建的噪聲模型消除主動頻率信號中噪聲的去噪方法。Myer等[7]應用一階差 分 預 白 技 術 壓 制 了 大 地 電 磁 等 頻 譜 污染。Mattson等[8]應用空間平均濾波和奇異值分解技術對拖曳式海洋可控源電磁數據進行去噪分析。Maclennan等[9]把時間域的等效源方法引入頻率域可控源電磁數據去噪之中。
國內,在國家863計劃“深水可控源電磁勘探系統開發”課題的推動下,6所大學的不同課題組、2家企業的研究人員共同研發具有 自 主 知 識 產 權 的MCSEM 勘探系統,目前已取得諸多成果[10]。中國海洋大學的李予國課題組提出一套 MCSEM 數 據預處理方法,并應用于實際數據處理[11-12]。中國地質大學(北京)的 鄧 明 課 題 組 基 于 C++11語 言開發了一套 MCSEM 數 據可 視 化 預 處 理 軟 件[13-14],并把壓 縮 感 知 技 術 引 入 對 MCSEM 數 據去 噪 的 處理中[15]。同校的 魏 文 博 課 題 組 討 論 了 不 同 時 域 濾波 時 窗 長 度 對 頻 域 信 號 振 幅 的 影 響[16],并 利 用Hilbert-Huang 變 換 對 MCSEM 數 據 進 行 時 頻 分析[17]。吉林大學 的 劉 財 課 題 組 建 立 了 MCSEM 數據預處理流程和軟件,并改進了壓制噪聲的平滑濾波和雙邊濾 波 方 法[18]。中國石 油 集 團 東 方 地 球 物理勘探有 限 公 司 在 GMECS系 統中 開 發 和 集 成 了MCSEM 預處理模塊,成功應用于中國南海北部油氣區塊[19]。隨著國家863計劃“深水可控源電磁勘探系統開發”的結題,我國已建立具有自主知識產權的 MCSEM 數據處理系統,實現了零的突破[10]。但與國際橫向對比,我國對 MCSEM 數據處理方法的研究仍處于初步階段。縱觀國內已發表的 MCSEM數據處理方法和軟件,基本采用經典的海洋可控源電磁數據預 處 理 流 程:時 頻 變 換、橢 圓 極 化 方 位 校正、導航數據合并,未見關于“飛點”的規則噪聲去除方法、時變源矩和時變偏移距的信號畸變修正。本文從實際勘探的發射信號和接收信號分析開始,基于經典數據預處理流程,提出規則噪聲的去除方法、時變源矩的歸一化校正和偏移距的航速修正,并進一步利用合成孔徑源方法改善數據信噪比。所有處理過程均使用某海域可控源電磁實測數據。
1 發射信號與接收信號分析
為了鑒別接收電磁信號中的有效信號和噪聲信號,首先對發射電流和接收電磁信號的組成進行分析。在 MCSEM 勘探中,通常根據峰值頻率對勘探目標的敏感 度,選 用 基 頻 能 量 高 的 方 波 信 號[20],也稱為“Cox”方波。這種雙對稱方波的能量主要集中于基頻和三次諧頻,每個周期在切換電流極性時有短暫的時刻沒有電流通過,可實現寬頻帶和可控相位輸出。電偶極源激發的電磁場經過海底地層、海水及空氣層的作用,返回到多分量電磁接收器。采集到的電磁場信號由來自地層的有效信號、大地電磁場與其他噪聲組成。圖1給出了某海域實測發射機電流波形及其頻譜。由圖1a可 見,發 射 機 的 穩 定 電 流 約 為800A,周期為12.5s。截 取100~150s時 窗作 傅 里 葉 變換,并輸 出 頻 段0.02~2.00 Hz于 圖1b。圖1b顯示,發射機電磁能量主要集中于 基 頻0.08 Hz和 三次諧 頻 0.24 Hz,且 與 穩 定 電 流 的 幅 值 比 分 別 為0.823和0.762。
工作期間發射機隨勘探船只沿測線拖動,接收器持續記錄海底電磁場響應。圖2給出了26個接收器中第一個接收器水平電場 Ex的時間序列。圖2a為 MCSEM 接 收器 工 作 時 段 的 接 收 信 號;圖2b為 MCSEM 發射源工作時段的接收信號,共16:35:47.625時長,其余為大地電磁和背景噪聲信號。發射機開始工作時,發射機-接收器間距約為 10900m,對應于 電 磁 波 在 海 水 中 的 傳 播 時 長 約 為 0.32ms,小于接收 機 時 間 采 樣 間 隔1/1024≈0.98ms,所以可以認為發射機工作時段即為 MCSEM 記 錄時間序列時段。需要注意的是,由于發射機發射信號與接收器的 采 樣 頻 率 不 同(發 射 機 為1024 Hz,而接收器為128 Hz),需 計算 兩 組 時 間 序 列 的 交 集時段以確定 MCSEM 數據的起始與結束時刻。
2 規則噪聲壓制
對Ex的時間序列信號應用經典預處理方法,得到Ex的振幅 隨 偏 移 距 變 化 (MVO)曲 線,見 圖 3。在 MVO 曲線上,我們可以清晰觀測到多個明顯的異常值———“飛點”。對于明顯的異常值,可以 采 用手動剔除的方法去除[10],但隱藏在正常信號之間的異常值無法通過肉眼觀察識別,仍保留在采集信號之中。注意,噪聲的信號振幅也可能與有效信號相近。a.接收器工作時段;b.發射源工作時段。圖2 實測電場水平分量的時間序列Fig.2 Timeseriesofrealfielddata圖3 某實測海洋可控源電磁數據的 MVO曲線Fig.3 MVOcurveofrecordedMCSEMdataset對發射源工作時段的 Ex時間序列進行離散短時傅里葉變換,并繪制其功率譜(圖4)。從圖4中可以觀測到不同頻率下信號的分布,同時也可以觀測到多條 淺 色 豎 線。我 們 高 亮 這 些 淺 色 豎 線 并 把Ex的 MVO 曲線疊加覆蓋在功率譜之上,得到圖5。圖5清晰地表明飛點噪聲具有獨特的功率譜特征。我們抽取圖5中第393、514和1197號時窗的規則噪聲功率譜曲線和非規則噪聲功率譜曲線,并繪制于圖6中。由圖6a可見,在非激發頻 段 上,規 則 噪聲的功率譜呈現相似的曲線形態,功率譜隨頻率的增大而減小;反 觀 一 般 信 號(圖6b),在 非 激 發 頻 段上呈現不規則的變化,無相似性特征。
通過上文的分析我們可以發現,此飛點噪聲并非隨機噪聲,而是具有一定特征的規則噪聲。利用其信號的獨特性和普遍性特征可以自動壓制所有此類 規 則 噪 聲。我 們 提 出 了 5 步半自動去噪方法:1)在單時窗功率譜曲線上光滑激發頻率上的數值;2)人工挑選一條明顯的規則噪聲,并記錄其時窗號;3)計算其余時窗 的 功 率 譜 曲 線 與 第2)步 挑 選 規 則噪聲功率譜曲線的相關性;4)篩選出相關系數大于0.85的時窗;5)校正。MVO 曲線去噪效果如圖7所示。通過調整篩選相關系數的閾值可以控制去除規則噪聲的程度。另外,可以進一步使用圖像識別技術代替第2)步的人工挑選工作,實現全自動去噪。此規則噪聲可能是接 收 機 中 的 硬 盤 在 工 作 時 磁 盤 旋 轉 引 起 的 噪聲[5]。
3 MCSEM 測量數據校正
3.1 時變源矩計算與歸一化處理
經時頻轉 換 后 的 MCSEM 頻 域電 磁 場 數 據 需要依據發射源源矩進行源矩歸一化處理。本文所采用電磁測量數據的電偶極源由2條拖纜上的前后兩個電極組成,兩電極間距 約 為300 m。對 于埋 深 遠大于300m 的地質體而言,該電極組激發的電磁場可以近似認為電偶極子源激發的電磁場。由于拖纜的可延展性和施工環境的復雜性,擺動的拖纜導致電偶極子源的長度隨時間變化,所以在作歸一化處理時,需要考慮電偶極子源長度的變化,對不同時窗的電磁場數據采用不同的源矩歸一化參數。設發射源源矩(M)為M =I·L 。 (1)式中:I 為電流,文中實測數據使用的電流為穩定電流800A;L 為源長。圖8為實測電偶極子源源長隨時窗變化曲線,平均源長約為304m,最大與最小源長差約為26m。圖9為時變源矩與固定源矩歸一化的振幅譜,圖中虛線框內是局部振幅譜。由圖9可知,20m 左右的源長變化對于Ex振幅譜存在較小影響。
3.2 偏移距船速修正
前文構建 MVO 曲線時,需要與導航數據合并,即實現對振幅譜與相位譜進行時窗-偏移距轉換,其中的偏移距計算至關重要。由于海洋環境的不可控,海上作業難以確保船速均勻,因此,在時窗-偏移 距 轉 換 時 應 對 時 變 船 速 加 以 修 正,以 提 高MCSEM 數據的定位精度。圖10給出了某工區實測船速隨時窗的變化曲線。平均船速1.38kn,約0.71m/s,在整個發射源工作時段內,船 速 在1.06~1.59kn之 間變 化。圖11為原始偏移距、修正偏移距和偏移距修正量隨時窗變化曲線。由圖11可見,300號和900號時窗附近偏移距受船速影響較大;其中300號時窗存在約100m的負修正量,而900號 時窗 存 在 約190 m 的正修正量(正負號表示沿測線正向或負向修正)。圖12為 船 速 修 正 前 后 Ex 分 量 的 MVO 曲 線。結合圖11和圖12可知,由于船速不均勻導致近偏移距與中到遠 偏 移 距 之 間 存 在 最 大 約190 m 的 偏移 據 誤差。
4 合成孔徑源方法隨機噪聲壓制與信號增強
在電磁響應修正的基礎上,為了同時壓制隨機噪聲和增強 有 效 信 號,我 們 應 用 合 成 孔 徑 源 方 法。合成 孔 徑 源(syntheticaperturesource,SAS)方 法最初由 Fan等[21]引入海洋可控源電磁領域,用于增強高阻油氣儲層的可探測性。本文應用這一方法實現數個單源響應的優化疊加,從而構建一個加長穩健的合成源響應[22-23],增強來自海底儲層的有效信號,以提高海底電磁響應的信噪比。
4.1 方法原理
對于來自 N 個激發源的復電磁場數據,合成孔徑源信號S 定義為[23-24]S(r,ω)= ∑ Nn=1exp(-iαc1Δrn)·exp(-αc2Δrn)·F(r,sn,ω)。(2)式中:F 為來自 單 源sn接收位 置r 的電磁 場 信 號; α=槡ωμσ/2 為電磁場的波數,ω 為角頻率,μ 為磁導率,σ 為電導率;Δrn = rn -r1 為第n 個源與第1個源之間的距離;c1和c2分別為相移因子和振幅加權因子。為分析合成孔徑源的應用效果,我們將標準化幅度作為可探測性 D 的度量:D(r,ω)=S(r,ω)/Sb(r,ω)。 (3)式中,Sb為背景模型下的合成孔徑源信號。
現在我們 應 用 粒 子 群 算 法[25-26]優化c1和c2。在粒子群算法中,視向量x 為一個在高維度坐標系中可自由移動的粒子。由于通常有多個粒子(例如10~100)同時以特定交互規則搜索目標,所以稱其為粒子群。每個粒子代表最優化問題的一個解,對于合成孔徑源問題即為權重因子向量 (c1,c2);最優化問題的目標函數則是可探測性 D。通過單 個粒子簡單的運動和粒子間特定的交互規則,尋找可探測性的最大值。每 個 粒 子 初 始 位 置 設 置 為 搜 索 空 間 中 的 隨 機值。當粒子群開始搜索時,所有粒子同時向下一個位置移動:xk+1 i =xki +vk+1 i , (4)vk+1 i = αvki +U(0,β)(pi -xki)+U(0,β)(pg -xki)。(5)式中:xki 為第i個粒子在k 次迭代時的位置向量;vki 為第i個粒子在k 次迭代時的速度向量;pi為第i個粒子目前尋找到的最佳位置向量;pg為所有粒子目前尋找到的最佳位置向量;α 和β為正常數;U 為單位隨機數生成函數。
由式(5)可見,在每次迭代中每個粒子的速度向量由三部分組成:第一部分是上一次迭代的速度,我們設置初始速度向量為v0i =(0.01,0.01);第二部分是第i個粒子當前位置與其歷史最佳位置的距離(自我認知部分);第三部分是第i 個粒子當前位置與所有 粒 子 的 歷 史 最 佳 位 置 的 距 離 (社 會 認 知 部分)。我們設置α=0.5,β=1.5[27]。當粒子群開始運動后,每個粒子對比其當前的D 和其歷史最優D 值。如果目前 D 即為歷史最優值,則pi更新為xi。在所有 粒 子 完 成 移 動 后,如 果pi是歷史最優值,則pg更新為pi。下面,給出粒子群最優化算法步驟:1)初始化參數;2)計算每個粒子的目標函數;3)順序更新每個粒子的最佳位置向量和所有粒子的最佳位置向量;4)所有粒子移動至下一位置;5)循環步驟2)—4)直至粒子移動向量小于某一閾值。
4.2 數值模擬和實測數據應用
鑒于文中的測量數據均為二維測線,下文分別基于單激發源測線的模擬數據和實測數據,應用合成孔徑源方法,分析其增強有效信號的效果。模擬數據來自于三維崎嶇海底儲層模型。表1列出了去除海底崎嶇的背景模型參數。
100Ω·m 的異常體規模設置為4km×4km× 100m,其頂界面位 于 海 底 以 下2km 處,異 常體 輪廓和崎嶇地形輪廓如圖13所示。接收器以均勻間距放置于海底,x 方向間距為500m,y 方向間距為2km,如圖13所示。 我們計算合成孔徑源(10個單源)的響應,然后比較單源與合成孔徑源可探測性的差異。圖14給出了合成孔徑源與單源的可探測性分布。對于海水厚度為300m 的情形,合成孔徑源方法提高了可探測性,在優化相移因子和振幅加權因子后,最大可探測性提高了5倍。
對于實測數據,利用測線上前6個接收器響應進行合成孔徑源處理,并與單源(第一個接收器)作對比。圖15為單源與合成孔徑源電場 Ex的 MVO曲線。從圖15看到,合成孔徑源長大約6km,其響應幅值與單源相比在合成源右側偏移距大幅度增高,有效信號能量增強,進而提高信噪比。
5 結論
本文對經典海洋可控源電磁數據預處理流程提出了預處理信號的進一步修正與增強方法。利用電磁信號的功率譜信息識別并去除規則噪聲,分時窗矯正船速和發射源長度以及應用合成孔徑源方法實現弱信號增強。將文中建立的處理方法應用于數值模擬數據及某工區的實測數據,得到如下認識:
1)信號 功 率 譜 特 征 是 識 別 規 則 噪 聲 的 有 效 屬性,使用人工或圖像識別技術可以半自動或自動壓制規則噪聲。
2)對頻率域電磁響應的時變源矩歸一化和船速偏移距修正,提高了電磁響應對地下目標電性參數變化的分辨準度。
3)合成孔徑源方法的應用,在不增加采集成本的條件下,進一步增強了有效信號的強度,提高了信噪比。
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