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摘 要：准噶尔盆地是新疆油田公司地震勘探的主战场，其复杂多变的近地表条件给地震勘探带了很大困难。建立精确的近地表模型，掌握近地表結构变化规律，对地震勘探3大环节（采集、处理、解释）的研究至关重要。在分析DEM数字高程数据特征基础上，研发DEM数字高程校正方法，实现与实测地表高程的无缝拼接，填补了没有实测高程区域的空缺，为精确建立近地表结构模型奠定了基础。在此基础上，利用校正后的DEM数字高程建立盆地级高精度近地表结构模型，为后续指导新探区表层调查点的布设、地震采集激发井深的精确设计等发挥了重要作用。
关键字：准噶尔;表层结构; 区域建模;静校正;表层部署
分层建模法是近地表结构建模常用方法之一，相比利用地震单炮初至时间折射和层析反演方法而言，分层法具工作量小、占用计算机时少、建模效率高等特点，是目前盆地级区域建模的主要技术方法[1-4]。该方法是在获取目标区域地表高程数据前提下，通过区域内表层调查点（小折射、微测井）的垂向厚度、速度等成果信息进行空间插值，得到区域内每个物理点的表层结构模型[5-8]。以往地震勘探测网间存在不同密度的地表高程数据空白区，导致区域模型整体建立存在一定问题。为弥补地表高程缺失问题，以往直接利用地表卫片影像中的DEM数字高程代替区域测网中的地震实测高程，由于DEM数字高程与地震实测高程之间存在误差，直接使用DEM数字高程不能满足区域近地表结构精细建模需求。因此，本文提出一种在高精度数字高程的基础上，利用实测高程网格化过渡填充方式进行校正，获得盆地区域精细地表高程的方法。本方法通过设置过渡区域和网格化方式，保证数字模型高程和实测物理高程无痕过渡衔接，确保DEM数字高程与实测高程之间的闭合，为盆地级近地表模型构建奠定了数据基础。
1 研究思路
本次研究应用的准噶尔盆地DEM数字高程基础数据，来源于ASTER GDEM V2版本的DEM数字高程数据，经投影转换、格式调整和重新网格化后生成20×20 m平面网格的高程节点，是盆地统一高程的初始网格数据。由于DEM数字高程生产过程中，原始数据采集受原始资料、采点设备及采集过程中人为因素影响，导致原始数据存在误差，且DEM建立时进行内插计算与建模过程会产生内插建模误差，该误差不仅与内插算法相关，同时与原始数据分布密度相关。另投影转化和平面网格化过程也存在一定误差[9-12]，这些误差的累积，最终导致在含有地震测量数据的区域内，相同网格内的DEM数字高程与地震实测高程存在最大约20 m的闭合误差，导致以此高程数据为基础建立的盆地区域近地表模型发生一定程度突变（图1），影响模型的整体应用。为保证盆地区域近地表结构建模精度，需对盆地初始DEM数字高程进行以实测地震高程为参考点的平面校正，消除两套地表高程数据的闭合差。
1.1 网格化过渡填充方式对DEM数字高程进行校正
数据网格化是将空间上不均匀分布的数据，按一定方法，如滑动平均法、克里格法或其他适当数值推算、插值等方法，计算规则网格中的代表值（趋势值）的过程。数据网格化的基本功能是在遵循所研究变量的空间变化趋势的基础上，将空间上分散的数值换算成规则分布的网格数值，弥补空白网格的数值，为不同变量的综合分析及对比提供统一的空间结构[12-14]。
为在准噶尔盆地范围内获得精细、可靠、连续、全覆盖的高程基准数据，需将采集的物理点高程和DEM数字高程数据相结合，形成统一高程网格数据。考虑到采集区块内物理点高程为实测高程数据，可信度高，因此，以物理点高程作为DEM数字高程校正的基准数据。在物理点可控范围内，对DEM数字高程进行校正，保证校正后的DEM数字高程与物理点高程一致，并在缺少物理点高程控制的区域内使用DEM数字高程数据进行网格化填充，达到提高DEM数字高程精度的目的。本次以自主研发的集盆地数据管理、应用、质控于一体的《近地表结构解释系统》为平台，开展DEM数字高程校正研究。该系统能方便快捷地获取盆地所有区域部署采集的物理点高程和初始的DEM数字高程（20×20 m平面网格），并参考DEM网格边长等参数对地震测量成果进行网格化，生成与初始DEM数字高程网格坐标一致的中间实测物理点高程网格平面数据体。在此网格基础上，去除没有实测物理点网格数据覆盖的空白区域，获得物理点实测高程与初始DEM数字高程误差平面数据体。DEM数字高程校正的目的就是利用此误差数据体对初始DEM数字高程进行平面校正，整体校正基本可分为以下3种：
地震实测高程点包络线以外区域 据预先指定的过渡区域尺度，在中间高程网格的空值区域划分标记出过渡区域。将过渡区域外的空值网格点坐标代入全盆地DEM数字高程网格，提取DEM数据并替换对应的网格点数值。此时，中间高程网格点可分为3个部分：有效物理点控制范围内的有值网格点（W区）;标记为过渡区域的空值网格点（Q区）;过渡区域外按DEM数值填充的有值网格点（M区）。并将在平面网格中实测高程与中间网格DEM数字高程之间的误差标记为[Di]，按上述区域划分，可知W与M区[Di]均为已知，其中M区域[Di]为零，Q区[Di]需通过插值计算。为避免过渡区域内出现“台阶”似突变现象，采用距离加权平均方式对Q区网格点[Di]值进行空间插值。
以给定搜索半径内与目标点距离最近的W区3个控制点及M区3个控制点为基点，在三角网格中计算任意一网格空值点的高程误差。假设与目标点J最近的6个控制点分别为[i]、[i+1]、[i+2]、[i+3]、[i+4]、[i+5]（图2左），此6个点与相邻网格点的高程误差分别为[Di]、[Di+1]、[Di+2]、[Di+3]、[Di+4]、[Di+5]，则J点的误差[Di]可表示为：
其中，[Ki]为[i]点对[j]点的权系数，与距离相关，可表示为：
上式中[xi]为[i]点与[j]点的直线距离[13-14]。由此，可得到Q区域中所有网格点的高程误差值，与已知W区和M区中高程误差值相结合，即得到全区域的高程误差值。 地震实测高程点包络线以内区域 划分为有效物理点控制范围内的有值网格点（W区）与标记为过渡区域的空值网格点（Q区），Q区的[Di]需利用W区的[Di]进行空间插值方式计算。
由于盆地地震实测物理点近4 000万个，全部用于空间插值的计算量巨大。盆地中同样为实测地表高程的表层调查点均按一定密度间隔分布在地震测网中，总数据点为76万个，远少于实测地震数据点，用其作为插值基准点将大幅减小计算数据量。因此，在实测高程点包络线以内区域，可利用平面网格中表层控制点的实测高程与初始DEM数字高程之间的误差值进行空间插值，获得完整的高程误差平面图，实现DEM数字高程的整体校正。
以给定搜索半径内与目标点距离最近的3个控制点为基点，在三角网格中计算任意一网格空值点的高程误差。假设与目标点J最近的3个控制点分别为[i]、[i+1]、[i+2]（图2右），此3个点与相邻炮-检点的高程误差分别为[Di]、[Di+1]、[Di+2]，则[j]点的误差[Di]表示为：
其中，[Ki]为[i]点对[j]点的权系数，与距离相关，可表示为：
上式中[xi]为[i]点与[j]点的直线距离[15]。由此，可得到Q区域中所有网格点的高程误差值，与已知W区中的高程误差值相结合，即得到全区域内高程误差值。
DEM数字高程校正 当得到[j]点高程误差后，可由下式得到[j]点经校正之后的高程值[Sj]：
上式中[Sj]为[j]点需整体整合的DEM数字高程，[RSi]为[j]点实际DEM数字高程值。同理，可得到实测物理点校正后的DEM数字高程值，这样就完成了用物理点实测高程对DEM数字高程的整体校正。这种高程校正由于在平面上受表层调查点密度和插值半径约束，只利用实测物理点可靠的低频成分对DEM数字高程的低频成分进行校正，保留了DEM数字高程可信的高频成分。因此，这种高程校正具良好的适应性，校正结果具实测物理点高程与DEM数字高程的可靠低、高频成分。
1.2 双缓存技术提高DEM高程校正效率
由前述可知，平面区域上每个物理网格点的高程误差计算是以网格数据的形式进行的。由于全盆地物理点数据量非常大，仅从《近地表结构解释系统》加载整个探区物理点高程数据会一次性向内存提交近10G数据量，加上全探区高程数据网格化流程需占用大量系统资源，故在数字高程校正计算时所申请使用的内存很容易超出系统内存容量，导致客户端程序崩溃。本次采用以时间换空间的解决思路，不仅在加载全探区采集项目物理点数据时使用本地缓存文件代替内存空间来存储预处理过的高程数据，还在全探区高程网格生成和提取过程中采取动态分块和本地缓存相结合的方式，避免校正计算过程中出现一次占用过多系统资源，导致程序无法正常工作。这样处理虽会增多加载、释放分块缓存数据的时间，但可解决全探区大数据量无法顺利计算的问题，同时可支持更精细的探区级网格数据生成与提取[16-17]。
2 应用效果
2.1 DEM数字高程校正的效果
通过本文所述技术的综合应用，解决了以往地震测网中存在实测高程空白、数字高程与地震实测高程存在闭合差等问题，为实现盆地级高精度近地表模型的整体建立提供支撑。图3为校正前后地震实测高程与DEM数字高程间的误差对比。如图所示，在校正前DEM数字高程与物理点实测高程之间存在明显不闭合问题，校正后的DEM数字高程与实测高程闭合良好（误差小于2 m），所得盆地区域级DEM数字高程精度可靠。在以此数据为基础建立的盆地级近地表结构模型基础上，提取盆地级近地表结构剖面（图4），相比图1来看，当DEM数字高程精度提高后，之前在地震测网空白区存在的模型闭合差问题得到有效解决，模型精度进一步提高。
2.2 指导表层调查点的部署
在获取盆地级高精度DEM数字高程后，进行区域表层调查点采集部署时，改变以往测网建模方式为区域整体模型构建方式（（图5左-右）。以往方式只能沿二维测网对表层结构进行纵横向变化分析，不能对重要目标区进行任意线的连井表层结构分析，导致难以对目标区表层结构变化进行针对性的表层调查部署。进行区域模型构建后，能精细地分析任意区域的表层结构变化，针对性地部署表层调查点。针对探井A、B间的结构变化关系，改变以往均匀部署调查点的方式，可在重要结构突变区域进行针对性部署，在提高部署效果的同时有效降低了表层调查点采集成本[18-20]。
2.3 精准设计激发井深
地震采集过程中，井炮激发井深的选取非常重要，关系到子波的频带宽度、反射信号能量。恰当的井深位置可减少震源产生的次生干扰、虚反射等。通过对准噶尔盆地地震勘探多年来井炮激发井深的认知，最佳激发深度应选择低降速带界面之下的高速层，尽量靠近高速层顶界面，这实际上对地震采集的井深设计精度提出了很高要求。
以往激发井深设计是依据工区内历史表层调查资料进行近地表结构模型建立，确定每个激發点位置的井深，由于缺少实际的地表高程，地表高程的变化又与低降速层界面的变化具不完全相关性，激发位置是否在高速层顶界面之下就很难保证，其误差大小依赖于高程精度。目前获取精确盆地DEM数字高程，建立能准确反映表层结构空间垂向变化的近地表模型，可为精准设计激发井深奠定基础。图6为依据本文方法校正后的DEM数字高程建模前后所得近地表模型设计的激发深度试验单炮效果对比。受空间地表高程精度影响，前后设计的激发深度相差5 m，但单炮效果相差较大。图6左为在高速顶界面之上3 m处激发，激发介质速度1 600 m/s;图6右为在高速层顶界面之下2 m处激发，激发介质速度为2 000 m/s。从图中可看到，高速层中激发的单炮从能量、信噪比、频率等特征均优于高速层之上激发的单炮效果。 3 结论及认识
（1） 实际资料应用表明，本文所述盆地DEM数字高程校正方法具良好的稳定性和精度。此方法结合盆地地震实测物理点并以盆地表层调查点实测高程为基准网格，对以往直接获取的初始DEM数字高程进行了低频误差校正，较好地提高了建模所需高程数据的精度，为盆地级近地表模型构建奠定了坚实的数据基础。
（2） DEM数字高程校正技术的实现，为地震采集激发井深的精确设计提供了基础，确保了接近高速层顶界面位置激发，单炮记录优质品率明显提高。
（3） 本次研究和推广应用的DEM数字高程校正是以现有的初始DEM高程数据体、盆地地震测网和表层调查点数据为基准，当后续随精度进一步提升后，仍需进行重新校正，以保证数据更新的及时性。
参考文献
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关键字：准噶尔;表层结构; 区域建模;静校正;表层部署
分层建模法是近地表结构建模常用方法之一，相比利用地震单炮初至时间折射和层析反演方法而言，分层法具工作量小、占用计算机时少、建模效率高等特点，是目前盆地级区域建模的主要技术方法[1-4]。该方法是在获取目标区域地表高程数据前提下，通过区域内表层调查点（小折射、微测井）的垂向厚度、速度等成果信息进行空间插值，得到区域内每个物理点的表层结构模型[5-8]。以往地震勘探测网间存在不同密度的地表高程数据空白区，导致区域模型整体建立存在一定问题。为弥补地表高程缺失问题，以往直接利用地表卫片影像中的DEM数字高程代替区域测网中的地震实测高程，由于DEM数字高程与地震实测高程之间存在误差，直接使用DEM数字高程不能满足区域近地表结构精细建模需求。因此，本文提出一种在高精度数字高程的基础上，利用实测高程网格化过渡填充方式进行校正，获得盆地区域精细地表高程的方法。本方法通过设置过渡区域和网格化方式，保证数字模型高程和实测物理高程无痕过渡衔接，确保DEM数字高程与实测高程之间的闭合，为盆地级近地表模型构建奠定了数据基础。
1 研究思路
本次研究应用的准噶尔盆地DEM数字高程基础数据，来源于ASTER GDEM V2版本的DEM数字高程数据，经投影转换、格式调整和重新网格化后生成20×20 m平面网格的高程节点，是盆地统一高程的初始网格数据。由于DEM数字高程生产过程中，原始数据采集受原始资料、采点设备及采集过程中人为因素影响，导致原始数据存在误差，且DEM建立时进行内插计算与建模过程会产生内插建模误差，该误差不仅与内插算法相关，同时与原始数据分布密度相关。另投影转化和平面网格化过程也存在一定误差[9-12]，这些误差的累积，最终导致在含有地震测量数据的区域内，相同网格内的DEM数字高程与地震实测高程存在最大约20 m的闭合误差，导致以此高程数据为基础建立的盆地区域近地表模型发生一定程度突变（图1），影响模型的整体应用。为保证盆地区域近地表结构建模精度，需对盆地初始DEM数字高程进行以实测地震高程为参考点的平面校正，消除两套地表高程数据的闭合差。
1.1 网格化过渡填充方式对DEM数字高程进行校正
数据网格化是将空间上不均匀分布的数据，按一定方法，如滑动平均法、克里格法或其他适当数值推算、插值等方法，计算规则网格中的代表值（趋势值）的过程。数据网格化的基本功能是在遵循所研究变量的空间变化趋势的基础上，将空间上分散的数值换算成规则分布的网格数值，弥补空白网格的数值，为不同变量的综合分析及对比提供统一的空间结构[12-14]。
为在准噶尔盆地范围内获得精细、可靠、连续、全覆盖的高程基准数据，需将采集的物理点高程和DEM数字高程数据相结合，形成统一高程网格数据。考虑到采集区块内物理点高程为实测高程数据，可信度高，因此，以物理点高程作为DEM数字高程校正的基准数据。在物理点可控范围内，对DEM数字高程进行校正，保证校正后的DEM数字高程与物理点高程一致，并在缺少物理点高程控制的区域内使用DEM数字高程数据进行网格化填充，达到提高DEM数字高程精度的目的。本次以自主研发的集盆地数据管理、应用、质控于一体的《近地表结构解释系统》为平台，开展DEM数字高程校正研究。该系统能方便快捷地获取盆地所有区域部署采集的物理点高程和初始的DEM数字高程（20×20 m平面网格），并参考DEM网格边长等参数对地震测量成果进行网格化，生成与初始DEM数字高程网格坐标一致的中间实测物理点高程网格平面数据体。在此网格基础上，去除没有实测物理点网格数据覆盖的空白区域，获得物理点实测高程与初始DEM数字高程误差平面数据体。DEM数字高程校正的目的就是利用此误差数据体对初始DEM数字高程进行平面校正，整体校正基本可分为以下3种：
地震实测高程点包络线以外区域 据预先指定的过渡区域尺度，在中间高程网格的空值区域划分标记出过渡区域。将过渡区域外的空值网格点坐标代入全盆地DEM数字高程网格，提取DEM数据并替换对应的网格点数值。此时，中间高程网格点可分为3个部分：有效物理点控制范围内的有值网格点（W区）;标记为过渡区域的空值网格点（Q区）;过渡区域外按DEM数值填充的有值网格点（M区）。并将在平面网格中实测高程与中间网格DEM数字高程之间的误差标记为[Di]，按上述区域划分，可知W与M区[Di]均为已知，其中M区域[Di]为零，Q区[Di]需通过插值计算。为避免过渡区域内出现“台阶”似突变现象，采用距离加权平均方式对Q区网格点[Di]值进行空间插值。
以给定搜索半径内与目标点距离最近的W区3个控制点及M区3个控制点为基点，在三角网格中计算任意一网格空值点的高程误差。假设与目标点J最近的6个控制点分别为[i]、[i+1]、[i+2]、[i+3]、[i+4]、[i+5]（图2左），此6个点与相邻网格点的高程误差分别为[Di]、[Di+1]、[Di+2]、[Di+3]、[Di+4]、[Di+5]，则J点的误差[Di]可表示为：
其中，[Ki]为[i]点对[j]点的权系数，与距离相关，可表示为：
上式中[xi]为[i]点与[j]点的直线距离[13-14]。由此，可得到Q区域中所有网格点的高程误差值，与已知W区和M区中高程误差值相结合，即得到全区域的高程误差值。 地震实测高程点包络线以内区域 划分为有效物理点控制范围内的有值网格点（W区）与标记为过渡区域的空值网格点（Q区），Q区的[Di]需利用W区的[Di]进行空间插值方式计算。
由于盆地地震实测物理点近4 000万个，全部用于空间插值的计算量巨大。盆地中同样为实测地表高程的表层调查点均按一定密度间隔分布在地震测网中，总数据点为76万个，远少于实测地震数据点，用其作为插值基准点将大幅减小计算数据量。因此，在实测高程点包络线以内区域，可利用平面网格中表层控制点的实测高程与初始DEM数字高程之间的误差值进行空间插值，获得完整的高程误差平面图，实现DEM数字高程的整体校正。
以给定搜索半径内与目标点距离最近的3个控制点为基点，在三角网格中计算任意一网格空值点的高程误差。假设与目标点J最近的3个控制点分别为[i]、[i+1]、[i+2]（图2右），此3个点与相邻炮-检点的高程误差分别为[Di]、[Di+1]、[Di+2]，则[j]点的误差[Di]表示为：
其中，[Ki]为[i]点对[j]点的权系数，与距离相关，可表示为：
上式中[xi]为[i]点与[j]点的直线距离[15]。由此，可得到Q区域中所有网格点的高程误差值，与已知W区中的高程误差值相结合，即得到全区域内高程误差值。
DEM数字高程校正 当得到[j]点高程误差后，可由下式得到[j]点经校正之后的高程值[Sj]：
上式中[Sj]为[j]点需整体整合的DEM数字高程，[RSi]为[j]点实际DEM数字高程值。同理，可得到实测物理点校正后的DEM数字高程值，这样就完成了用物理点实测高程对DEM数字高程的整体校正。这种高程校正由于在平面上受表层调查点密度和插值半径约束，只利用实测物理点可靠的低频成分对DEM数字高程的低频成分进行校正，保留了DEM数字高程可信的高频成分。因此，这种高程校正具良好的适应性，校正结果具实测物理点高程与DEM数字高程的可靠低、高频成分。
1.2 双缓存技术提高DEM高程校正效率
由前述可知，平面区域上每个物理网格点的高程误差计算是以网格数据的形式进行的。由于全盆地物理点数据量非常大，仅从《近地表结构解释系统》加载整个探区物理点高程数据会一次性向内存提交近10G数据量，加上全探区高程数据网格化流程需占用大量系统资源，故在数字高程校正计算时所申请使用的内存很容易超出系统内存容量，导致客户端程序崩溃。本次采用以时间换空间的解决思路，不仅在加载全探区采集项目物理点数据时使用本地缓存文件代替内存空间来存储预处理过的高程数据，还在全探区高程网格生成和提取过程中采取动态分块和本地缓存相结合的方式，避免校正计算过程中出现一次占用过多系统资源，导致程序无法正常工作。这样处理虽会增多加载、释放分块缓存数据的时间，但可解决全探区大数据量无法顺利计算的问题，同时可支持更精细的探区级网格数据生成与提取[16-17]。
2 应用效果
2.1 DEM数字高程校正的效果
通过本文所述技术的综合应用，解决了以往地震测网中存在实测高程空白、数字高程与地震实测高程存在闭合差等问题，为实现盆地级高精度近地表模型的整体建立提供支撑。图3为校正前后地震实测高程与DEM数字高程间的误差对比。如图所示，在校正前DEM数字高程与物理点实测高程之间存在明显不闭合问题，校正后的DEM数字高程与实测高程闭合良好（误差小于2 m），所得盆地区域级DEM数字高程精度可靠。在以此数据为基础建立的盆地级近地表结构模型基础上，提取盆地级近地表结构剖面（图4），相比图1来看，当DEM数字高程精度提高后，之前在地震测网空白区存在的模型闭合差问题得到有效解决，模型精度进一步提高。
2.2 指导表层调查点的部署
在获取盆地级高精度DEM数字高程后，进行区域表层调查点采集部署时，改变以往测网建模方式为区域整体模型构建方式（（图5左-右）。以往方式只能沿二维测网对表层结构进行纵横向变化分析，不能对重要目标区进行任意线的连井表层结构分析，导致难以对目标区表层结构变化进行针对性的表层调查部署。进行区域模型构建后，能精细地分析任意区域的表层结构变化，针对性地部署表层调查点。针对探井A、B间的结构变化关系，改变以往均匀部署调查点的方式，可在重要结构突变区域进行针对性部署，在提高部署效果的同时有效降低了表层调查点采集成本[18-20]。
2.3 精准设计激发井深
地震采集过程中，井炮激发井深的选取非常重要，关系到子波的频带宽度、反射信号能量。恰当的井深位置可减少震源产生的次生干扰、虚反射等。通过对准噶尔盆地地震勘探多年来井炮激发井深的认知，最佳激发深度应选择低降速带界面之下的高速层，尽量靠近高速层顶界面，这实际上对地震采集的井深设计精度提出了很高要求。
以往激发井深设计是依据工区内历史表层调查资料进行近地表结构模型建立，确定每个激發点位置的井深，由于缺少实际的地表高程，地表高程的变化又与低降速层界面的变化具不完全相关性，激发位置是否在高速层顶界面之下就很难保证，其误差大小依赖于高程精度。目前获取精确盆地DEM数字高程，建立能准确反映表层结构空间垂向变化的近地表模型，可为精准设计激发井深奠定基础。图6为依据本文方法校正后的DEM数字高程建模前后所得近地表模型设计的激发深度试验单炮效果对比。受空间地表高程精度影响，前后设计的激发深度相差5 m，但单炮效果相差较大。图6左为在高速顶界面之上3 m处激发，激发介质速度1 600 m/s;图6右为在高速层顶界面之下2 m处激发，激发介质速度为2 000 m/s。从图中可看到，高速层中激发的单炮从能量、信噪比、频率等特征均优于高速层之上激发的单炮效果。 3 结论及认识
（1） 实际资料应用表明，本文所述盆地DEM数字高程校正方法具良好的稳定性和精度。此方法结合盆地地震实测物理点并以盆地表层调查点实测高程为基准网格，对以往直接获取的初始DEM数字高程进行了低频误差校正，较好地提高了建模所需高程数据的精度，为盆地级近地表模型构建奠定了坚实的数据基础。
（2） DEM数字高程校正技术的实现，为地震采集激发井深的精确设计提供了基础，确保了接近高速层顶界面位置激发，单炮记录优质品率明显提高。
（3） 本次研究和推广应用的DEM数字高程校正是以现有的初始DEM高程数据体、盆地地震测网和表层调查点数据为基准，当后续随精度进一步提升后，仍需进行重新校正，以保证数据更新的及时性。
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