煤礦瓦斯突出部位高分辨探測技術及其應用(三)
針對上述特點，提出了如下煤田轉換波資料常規處理流程（圖10）。
觀測係統定義
地震道編輯
幾何擴散校正
分量旋轉合成
麵波壓製
地表一致性振幅恢複
地表一致性反褶積
預測反褶積
應用縱波炮點靜校正
計算並應用檢波點靜校正
速度比03manbetx
DMO疊加
偏移速度03manbetx
偏移
偏移能量調整
隨機噪聲衰減
提高分辨率
輸出
圖10 煤田轉換波資料的常規處理流程
在對三維三分量地震探測數據體進行詳細03manbetx
處理基礎上，利用方位角度掃描技術求取地下裂隙主方位及快慢波的分離，利用方位角疊加技術求取地下裂隙主方位。圖11是快慢波疊合地震剖麵，快波和慢波之間存在明顯的時差。通過拾取快波和慢波數據體上13-1煤層的時間值，便可求得13-1煤層的快慢波時差（圖12）。從圖上可以看出，快慢波的最大時差為20ms，大多數時差在0~9ms之間。
根據顧橋礦區實驗室測定的瓦斯含量得知，5-23孔的瓦斯含量為2.17ml/g，5-24孔的瓦斯含量為4.71ml/g。在快慢波時差圖上5-23孔的時差較小（<2ms），5-24孔的時差較大（>5ms），這說明快慢波時差與實驗室測定的瓦斯含量之間具有較好的對應關係，即快慢波時差越大，表明煤層的裂隙越發育
（四）探測瓦斯富集區的AVO技術
AVO技術利用CDP道集上振幅隨偏移距的變化（Amplitude-Versus-Offset）特征預測勘探目的層岩石孔隙中流體性質的變化。AVO技術是上世紀八十年代發展起來的一項地震勘探技術，是用於勘探天然氣和輕質油的特殊技術。在油氣勘探中，因為AVO異常的位置直接指示了天然氣賦存的位置，因此AVO技術被稱為直接碳氫探測技術。利用AVO技術探測煤層中的瓦斯，主要是我們在這方麵做了一些探索。
從AVO處理中可以獲得多種AVO屬性（又稱為AVO異常），這些名目繁多AVO屬性都是由兩個基本AVO屬性——截距和梯度——換算出來的。在AVO理論中，截距和梯度的定義是：
（1）
式中 是入射角， 是反射係數，也就是地震波的振幅，A是截距，B是梯度。
截距A相當於零偏移距的振幅，主要決定於反射界麵兩側的波阻抗差。對於煤田AVO處理成果，截距異常主要受下列因素的影響：煤層頂板和底板的岩性（砂岩、頁岩、粘土岩）、煤層厚度、煤體結構（裂隙發育或破碎程度）、斷層等構造因素。當測區範圍較小，頂（底）板岩性變化不大時，在考慮了斷層的影響之後，截距的強異常與煤層厚度增大或構造煤發育有關。
B是梯度，主要決定於反射界麵兩側泊鬆比差。不同煤體結構煤的泊鬆比隨煤的裂隙或破碎程度升高而增大，這又導致反射界麵兩側泊鬆比差隨煤的裂隙或破碎程度升高而增大，波阻抗差也增大，這些最終導致地震波振幅隨偏移距增加而變化的梯度。因此，梯度是指示瓦斯富集部位的主要AVO屬性。
通過研究，發現煤體結構和頂底板岩性對AVO特征的影響特征有如下幾點（圖13,14）：
(1) 頂板岩性對AVO特征有很大影響，圖中的曲線明顯地按照頂板岩性（砂岩、頁岩）分為兩組。
(2) 在小入射角（<18º）時，振幅隨入射角的變化不明顯，最有意義的入射角變化範圍是15 º-40 º之間。
(3) 可以看到煤的破碎程度對AVO特征的影響，但是，由於影響因素不單一，在反演時需要分離各種因素。
(4) 無論是砂岩頂板還是頁泥岩頂板，軟分層（即非常破碎的構造煤）的AVO特征比較突出。這對於使用AVO技術預測瓦斯富集是有利的。這是本次模型正演的一個積極的成果。
圖13 煤層頂板反射係數隨入射角變化 圖14 煤層底板反射係數隨入射角變化
（圖中：sp表示頂板為砂岩， p表示頂板為頁泥岩，數字表示泊鬆比。泊鬆比從0.267變化到0.45表示煤體結構從原生煤變化到軟分層（IV級結構煤即棱煤）。sp45：砂岩~軟分層反射界麵（頂板）， 45表示軟分層煤的泊鬆比等於0.45。p276：頁泥岩~原生煤反射界麵（頂板），276表示原生煤的泊鬆比等於0.276）
根據不同結構煤層頂麵AVO梯度(G)與截距(P)交會圖(圖15)可以看出：頂板岩性相同時，構造煤的AVO梯度與截距絕對值均大於原生煤，而且差異明顯。煤體結構相同，頂板岩性不同時，煤層頂麵的AVO響應也有較大變化。因此，對於厚度很大的煤層，根據AVO響應特征不僅可以區分不同結構的煤體，而且能夠反映頂板岩性的變化。
圖15 不同結構煤層頂板P-G交會圖
不同厚度煤層頂板的反射振幅（絕對值）都是隨著炮檢距的增加而減小的；煤層厚度對零炮檢距處的反射振幅（AVO截距）有明顯的影響：當煤層厚度小於9米（1/4波長）時，AVO截距是隨著煤層的厚度增加而增大；煤層厚度介於9～15米之間時，AVO截距隨著煤層的厚度增加而減小；煤層厚度大於15米時，趨於穩定，不再隨煤層厚度變化而變化。振幅的變化梯度（AVO梯度）隨著厚度也表現出相似的變化特征。從煤層厚度與AVO屬性交會圖（圖16、17）可以更清楚地看出上述變化規律。因此，在進行AVO03manbetx
時，首先應該根據其它資料（如鑽孔）確定研究區目的層厚度變化範圍和規律，以便充分考慮煤層厚度因素對AVO反演結果的影響。
圖16 煤層厚度與AVO截距散點圖 圖17 煤層厚度與AVO梯度散點圖
三參數AVO反演理論和方法
目前，常規的AVO分析方法是從地震資料中提取振幅，並通過截距和斜率兩種屬性將振幅隨炮檢距的變化與岩石物性聯係起來。由於截距是νp和ρ的函數，斜率是νs和νp的函數。這就使得主要的三個彈性參數——νp、νs、ρ中的任意2個被捆在了一起，不能分離。在許多情況下兩參數反演會失效，為此，我們研究開發我們開發了一種新的三參數AVO識別與預測軟件包。新的軟件給出了六種屬性參數，如表3。
表3 三參數AVO屬性
AVO屬性名稱/道頭字
意義
密度/attr1
影響因素：岩性、礦物成分、孔隙、裂隙和壓實程度、流體含量
剪切模量/attr2
用於標明岩性變化、區分孔隙和裂隙類儲層、區分固體和流體介質
P波速度/attr3
影響因素：岩性、礦物成分、孔隙、裂隙和壓實程度、含量、密度
橫縱波速度比Vs/Vp/attr4
影響因素：岩性、流體
泊鬆比/attr5
影響因素：岩性、流體
體積模量/attr6
影響因素：岩性、礦物成分、孔隙、裂隙和壓實程度、流體含量
表4為新的三參數AVO分析方法與兩參數AVO分析方法及Kelly和Skidmore（2001）等采用三參數的AVO分析方法的比較。
表 4 不同AVO反演方法比較
AVO方法
新的三參數AVO分析方法
兩參數AVO分析方法
Kelly和Skidmore AVO分析方法
主要參數
P 、G
我們新提出的三參數AVO分析方法的優點是能夠直接反映介質地震響應特征（
