姚宗全,于興河,高陽(yáng),馬聰,王進(jìn),黃丁杰,孫樂,瞿建華

1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)能源學(xué)院,北京 100083 2.中國(guó)石油新疆油田分公司實(shí)驗(yàn)檢測(cè)研究院,新疆克拉瑪依 8340000 3.中國(guó)石油新疆油田分公司勘探開發(fā)研究院,新疆克拉瑪依 834000

地震多屬性擬合技術(shù)在粗粒扇體沉積相圖編制中的應(yīng)用
——以瑪131井區(qū)百口泉組二段為例

姚宗全1,于興河1,高陽(yáng)1,馬聰2,王進(jìn)1,黃丁杰1,孫樂1,瞿建華3

1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)能源學(xué)院,北京 100083 2.中國(guó)石油新疆油田分公司實(shí)驗(yàn)檢測(cè)研究院,新疆克拉瑪依 8340000 3.中國(guó)石油新疆油田分公司勘探開發(fā)研究院,新疆克拉瑪依 834000

由于礫巖巖石類型復(fù)雜，儲(chǔ)層非均質(zhì)性強(qiáng)，難以建立地震屬性與儲(chǔ)層之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，導(dǎo)致應(yīng)用地震屬性常常具有不確定性和多解性。為了克服單一屬性反映粗粒沉積展布的片面性，同類屬性間相關(guān)信息的彼此干擾性，地震相預(yù)測(cè)扇體分布的盲目性，針對(duì)性的提出了基于地震多屬性擬合技術(shù)編制粗粒扇體沉積相圖的方法：1)建立巖性識(shí)別圖版；2)屬性優(yōu)化與線性逐步回歸擬合含砂礫率；3)均方根振幅屬性正態(tài)分布約束砂體邊界；4)應(yīng)用擬合含砂礫率等值線圖，結(jié)合巖相和測(cè)井相編制粗粒扇體沉積相圖。并將該方法用于瑪131井區(qū)百口泉組二段的沉積研究中，為研究粗粒扇體沉積提供了新的思路，為瑪湖滾動(dòng)勘探及井位論證提供了可靠地質(zhì)依據(jù)。

聚類分析；屬性優(yōu)化；正態(tài)分布；多屬性擬合；百口泉組

0 引言

大量的研究與實(shí)踐表明，地震屬性的頻率、振幅、傳播速度等參數(shù)可以表征巖性、物性和相的變化[1]。20世紀(jì)60年代，Ben Rummerfeld[2]首次將地震屬性應(yīng)用于油氣勘探中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了裂縫區(qū)域的相關(guān)斷層；70年代，Balch[3]以彩色顯示地震屬性為代表性，分離出了對(duì)油氣解釋非常重要的的地震屬性；80年代，以Justice[4]為首將地震多屬性應(yīng)用于儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中；90年代以后，以Taner(1994)、Brown(1996)和Quinccy Chen(1997)為主的地震屬性方案分類，將地震屬性技術(shù)在油氣勘探開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)中邁上了新的臺(tái)階[5]。直到1997年，Quinccy Chen在其發(fā)表的論文“用于儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)的地震屬性技術(shù)”和“地震屬性技術(shù)的進(jìn)展”以后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者才開始統(tǒng)一使用地震屬性一詞[6]。至此，地震屬性分析技術(shù)被越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外地質(zhì)工作者應(yīng)用到巖性解釋[7]、構(gòu)造解釋[8-9]、儲(chǔ)層描述與預(yù)測(cè)[10]等油氣勘探開發(fā)中。Thierry Coléou[11]主要對(duì)振幅類和能量類的單個(gè)屬性進(jìn)行利弊分析，應(yīng)用K均值聚類、主成分分析、目標(biāo)追蹤對(duì)屬性進(jìn)行聚類分析，有效的擴(kuò)大了信息容量，揭示了潛在的地質(zhì)內(nèi)涵；師政等[12]選取振幅扭曲度、平均波峰振幅、最小振幅、均方根振幅、平均瞬時(shí)頻率5種屬性進(jìn)行FCM聚類分析研究南堡石灰?guī)r、泥灰?guī)r和白云巖巖相展布特征；于建國(guó)等[13]選取均方根振幅、反射強(qiáng)度斜率、能量半衰時(shí)、有效帶寬和波峰數(shù)對(duì)CB331井區(qū)進(jìn)行了砂巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè)。Kalkomey[14]在同時(shí)使用多種屬性時(shí)，強(qiáng)調(diào)為了避免錯(cuò)誤的正相關(guān)性，應(yīng)該采用能夠與甜點(diǎn)區(qū)物理特征有聯(lián)系的屬性組合。一般地，不同研究區(qū)、不同深度，甚至同一研究區(qū)、同一套儲(chǔ)層，由于所預(yù)測(cè)對(duì)象不同，相應(yīng)的敏感屬性也存在差異，致使應(yīng)用單屬性預(yù)測(cè)儲(chǔ)層時(shí)常會(huì)產(chǎn)生多解性和不確定性[15]。將多種屬性融合進(jìn)行屬性優(yōu)化，不僅減少人為因素影響，而且提高儲(chǔ)層預(yù)測(cè)精度。

地震多屬性分析首次是由Justice[4]在預(yù)測(cè)商業(yè)油藏中提出，其核心思想是：將研究區(qū)地震資料中能夠反映地質(zhì)現(xiàn)象的多種單一屬性建立數(shù)學(xué)關(guān)系，反映儲(chǔ)層物性、含油氣性等綜合信息，解決地震多屬性選取面臨的的問題(局限性和多解性)。目前，眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要將地震多屬性技術(shù)應(yīng)用于儲(chǔ)層物性相對(duì)較好，地震品質(zhì)資料較好的砂巖和碳酸鹽巖儲(chǔ)層[16-21]。由于礫巖具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜，組分多樣，沉積物顆粒粗，泥質(zhì)含量高，物性差異大，橫向變化快，測(cè)井響應(yīng)差，平面預(yù)測(cè)難等特征，并受到區(qū)域地質(zhì)的影響，相關(guān)研究多以巖性為主，且多為宏觀的區(qū)域性研究[22-28]，而將地震多屬性擬合技術(shù)應(yīng)用于粗粒扇體研究相對(duì)較少。本文在建立巖性識(shí)別圖版、層位標(biāo)定及屬性提取基礎(chǔ)上，對(duì)均方根振幅屬性做正態(tài)分布，給出均方根振幅屬性權(quán)重的確定值，從而約束砂礫巖體的展布邊界，采用層次聚類、步聰算法、線性逐步回歸分析等方法，再結(jié)合巖相和巖相組合及測(cè)井相，建立了瑪131井區(qū)百口泉組二段粗粒扇體沉積體系。此方法的應(yīng)用比傳統(tǒng)的利用單屬性或地震相確定沉積相，人為性降低，且更為可靠。同時(shí)，也為他人在研究新的領(lǐng)域，尤其是粗粒扇體沉積，提供了很好的借鑒。

1 研究區(qū)概況

準(zhǔn)噶爾盆地是歐亞大陸的重要組成部分，中、新生代期受擠壓作用發(fā)生了復(fù)雜的時(shí)空遷移演化，發(fā)育粗碎屑扇三角洲、三角洲、河流相砂體[29]?，敽枷菸挥跍?zhǔn)噶爾盆地西北部，是準(zhǔn)噶爾盆地六大生烴凹陷之一，凹陷周緣發(fā)育三大凸起、兩大斷裂帶等構(gòu)造單元。晚石炭世，盆地周緣海槽收縮閉合，進(jìn)入盆—山構(gòu)造運(yùn)動(dòng)，發(fā)育火山巖[30]。早二疊世晚期，盆地處于后造山伸展背景，并向盆地方向發(fā)生逆沖推覆形成瑪湖凹陷雛形，此時(shí)仍以發(fā)育火山巖為主[31]。二疊世末，盆地遭受抬升剝蝕，物源供給充足，形成以砂礫巖為主的粗碎屑沉積巖[32]。到了三疊世，構(gòu)造強(qiáng)度減弱，發(fā)生高角度沖斷作用，為瑪湖凹陷提供以砂礫巖為主的粗碎屑巖[33]。

瑪北斜坡區(qū)域構(gòu)造位置處于準(zhǔn)噶爾盆地西北緣斷階帶下盤，構(gòu)造格局呈南傾的平緩單斜，局部發(fā)育鼻狀構(gòu)造與低幅度背斜[34]?，?31井區(qū)位于瑪北斜坡帶上，研究區(qū)面積1 800 km2(圖1紅色虛線區(qū)域)。該區(qū)三疊系地層從底至頂依次劃分為百口泉組(T1b)、克拉瑪依組(T2k)、白堿灘組(T3b)。研究層位為三疊系百口泉組，其與下伏二疊系地層呈不整合接觸，從下至上可進(jìn)一步劃分為百一段(T1b1)、百二段(T1b2)、百三段(T1b3)。百二段屬于低孔低滲儲(chǔ)層，巖性以中粗礫及細(xì)礫巖為主，埋深在3 100～3 200 m，儲(chǔ)層厚度約為20～50 m，是百口泉組主要含油層段，亦是本次研究的目的層段。

2 地震多屬性擬合含砂礫率

2.1 層位標(biāo)定和屬性提取

層位標(biāo)定是進(jìn)行構(gòu)造解釋和儲(chǔ)層預(yù)測(cè)研究的基礎(chǔ)，也是屬性分析的前提條件[35]。圖2為瑪131井的標(biāo)定，從圖中可以看出，巖性界面與地震反射界面之間有著良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。百口泉組二段主要以礫巖為主，頂部以紅褐色泥巖與百三段為界，地震反射為強(qiáng)振幅反射，底界面以灰色砂礫巖與百一段為界，剖面顯示為一波峰，弱振幅反射。在地震層位精細(xì)標(biāo)定基礎(chǔ)上，對(duì)研究區(qū)三維地震體進(jìn)行屬性提取。常用的地震屬性提取方式有：層間提取和沿層開時(shí)窗提取。由于瑪131井區(qū)地層厚度較薄，且橫向變化不均勻，為了免于受到上下鄰層的干擾，本文采用層間屬性提取了研究區(qū)20種屬性。

圖1 研究區(qū)位置(圖中虛線框?yàn)楝?31井區(qū))Fig.1 Location map of the study area(the red dotted box marked Ma 131 region)

圖2 瑪131井區(qū)百口泉組二段地震地質(zhì)層位標(biāo)定及地質(zhì)分層Fig.2 Seismic and geologic horizon calibration and its geological stratification of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma131 area

2.2 基于聚類分析的地震屬性優(yōu)化

數(shù)據(jù)量過多和冗余是應(yīng)用地震屬性預(yù)測(cè)分析中存在的一個(gè)突出問題。如何針對(duì)性地提取具有明確地質(zhì)物理意義的屬性，是地震屬性優(yōu)化的首要目的。目前地震屬性優(yōu)化的方法可分為兩類：地震屬性降維映射和屬性優(yōu)選。通過地震屬性降維映射可以有效地將高維變量系統(tǒng)綜合簡(jiǎn)化成一個(gè)低維變量系統(tǒng)，構(gòu)造出少數(shù)更有效的新地震屬性，而屬性優(yōu)選是從地震屬性集中優(yōu)選出最有利于地震儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的屬性子集的過程[1]。由于本文不需要構(gòu)造出新的地震屬性，因此棄地震屬性降維映射選屬性優(yōu)選進(jìn)行研究區(qū)屬性優(yōu)化。屬性優(yōu)選流程為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、聚類分析、屬性擬合。

首先需對(duì)研究區(qū)的巖性進(jìn)行校正，以此獲得井點(diǎn)處真實(shí)有效的含砂礫率值。百口泉組礫巖為多成分礫巖，其沉積母巖主要為發(fā)育于石炭系的火山巖[22]，含有大量的放射性元素，致使自然伽馬測(cè)井曲線不能與火山巖建立很好的響應(yīng)關(guān)系。因此本文選用電阻率測(cè)井(RT)和中子測(cè)井曲線(CNL)構(gòu)建了RT-CNL的交會(huì)圖版[36](圖3)，然后利用圖版進(jìn)行研究區(qū)的巖性識(shí)別 (表1)，接著對(duì)提取的20種屬性與井點(diǎn)處含砂礫率進(jìn)行相關(guān)性分析。

圖3 瑪131井區(qū)百口泉組二段自然電阻率(RT)與中子測(cè)井(CNL)交會(huì)圖Fig.3 The crossplot of RT and CNL of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

由于地震屬性的計(jì)算方法和提取方式各異，導(dǎo)致其量綱，數(shù)量變化范圍不同，因此，有必要在地震屬性聚類分析之前對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以此消除系統(tǒng)誤差。針對(duì)砂礫巖地震屬性參數(shù)量綱和數(shù)量級(jí)變化范圍大的特點(diǎn)，采用極差歸一化的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，公式為：

式中，X2為標(biāo)準(zhǔn)化后的地震屬性值；X1為實(shí)際地震屬性值；Xmax、Xmin分別為地震屬性值的最大值和最小值。歸一化處理后可使不同量綱的地震屬性值轉(zhuǎn)換在0～1范圍內(nèi)。

表1 瑪131井區(qū)百口泉組二段巖性劃分標(biāo)準(zhǔn)

聚類分析是在數(shù)據(jù)集中尋找相似元素集合的過程，即所謂的“簇”，在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對(duì)象差別較大[37]。聚類重新標(biāo)定距離遠(yuǎn)近反映地震屬性間的相關(guān)程度，標(biāo)定距離越近，則表明這兩種屬性間相關(guān)度越高。為了避免屬性聚類時(shí)造成信息之間產(chǎn)生干擾，使巖性預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確，因此需從同類屬性相關(guān)系數(shù)高的幾種屬性中選擇其一。應(yīng)用Hungarian聚類算法[38]，對(duì)提取的20種屬性進(jìn)行聚類分析，得到瑪131井區(qū)百口泉組二段聚類分析譜系圖(圖4)，然后依據(jù)各類重心之間距離必須較大，分類數(shù)目應(yīng)該符合使用的目的為原則，將20種屬性分成4類(表2)：

為了將已知井的巖性信息有效外推于整個(gè)研究區(qū)內(nèi)，需要優(yōu)選出該區(qū)對(duì)砂體有物理意義的屬性，即屬性優(yōu)選。屬性優(yōu)選的方法很多，如Dennis Cooke[39]提出的經(jīng)驗(yàn)法，趙加凡[40]提出的K-L變換的雙重屬性優(yōu)化法，其研究思路是將所有屬性參與計(jì)算，通過各種優(yōu)選算法逐步剔除與目標(biāo)相關(guān)性差的屬性，從而達(dá)到屬性降維的目的。這類屬性優(yōu)選方法的弊端是效率低，人為主觀因素強(qiáng)。為了保證屬性組合的維數(shù)最優(yōu)、信息容量全，本文采用步聰算法[41]。其具體步驟如下：

圖4 瑪131井區(qū)百口泉組二段聚類分析譜系圖Fig.4 Cluster analysis pedigree chart of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma131 area

類別地震屬性Ⅰ類X1、X3Ⅱ類X2、X5、X6、X8、X10、X11、X18、X14、X13、X20、X17、X19Ⅲ類X4、X9、X12Ⅳ類X16、X15、X7

(1) 首先把分成四類的屬性按相關(guān)性依次從大到小排列，即Ⅰ類>Ⅱ類>Ⅲ類>Ⅳ類。

(2) 然后對(duì)Ⅰ類屬性列表中Ⅰ1，Ⅰ2，……Ⅰi，分別計(jì)算單個(gè)屬性在井點(diǎn)處的相關(guān)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤差。根據(jù)誤差分析結(jié)果，選取誤差最小的屬性為Ⅰ類的單個(gè)最優(yōu)屬性，記作Ⅰ1。

(3) 接著將Ⅰ1與Ⅱ類屬性列表中(Ⅱ1，Ⅱ2，……Ⅱi)的各個(gè)屬性進(jìn)行擬合，選取誤差最小的的屬性組合為最優(yōu)的2個(gè)屬性組合，并將最優(yōu)2個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性稱為次優(yōu)屬性，記作Ⅱ1，則最優(yōu)2個(gè)屬性組合為(Ⅰ1，Ⅱ1)。

(4) 其次將(Ⅰ1，Ⅱ1)與Ⅲ類屬性列表中(Ⅲ1，Ⅲ2，……Ⅲi)的各個(gè)屬性進(jìn)行擬合，選取誤差最小的的屬性組合為最優(yōu)的3個(gè)屬性組合，并將最優(yōu)3個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性稱為次優(yōu)屬性，記作Ⅲ1，則最優(yōu)3個(gè)屬性組合為(Ⅰ1，Ⅱ1，Ⅲ1)。

(5) 最后重復(fù)上述步驟，依次類推，直到擬合含砂礫率相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7以上，即停止計(jì)算。此時(shí)得到的屬性便為最優(yōu)屬性組合。

依據(jù)此算法，對(duì)瑪131井區(qū)百口泉組二段屬性進(jìn)行了優(yōu)選，當(dāng)屬性值與井點(diǎn)處含砂礫率相關(guān)系數(shù)R為0.779 6(>0.7)，得到7種最優(yōu)屬性組合(表3)，最后用線性逐步回歸法建立7種優(yōu)選屬性與儲(chǔ)層砂體之間的擬合關(guān)系式(見公式1)。

Y=1.177-X18×5.516×10-5-X15×5.855×10-5+X7×9.882×10-13+X12×6.240×10-6+X10×9.858×10-10-X6×2.162×10-17-X13×9.352×10-6

(1)

通過計(jì)算可知樣本井點(diǎn)擬合含砂礫率值(Y值)與原井點(diǎn)含砂礫率值相關(guān)系數(shù)達(dá)0.779 6(圖5)，保證屬性擬合含砂礫率的準(zhǔn)確性。

表3 瑪131井區(qū)百口泉組二段線性回歸系數(shù)

圖5 瑪131井區(qū)百口泉組二段擬合含砂礫率相關(guān)性圖Fig.5 Matching sand ratio correlation of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖6 瑪131井區(qū)百口泉組二段均方根屬性值正態(tài)分布圖Fig.6 Normal distribution of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

2.3 屬性約束相邊界后的含砂礫率等值線圖

均方根振幅屬性在平面上的變化可以反映巖性、巖相的變化，結(jié)合沉積規(guī)律，根據(jù)均方根振幅的平面變化來(lái)判斷某些特殊的巖性體[42-43]。為此，選用均方根屬性來(lái)確定砂礫巖邊界。如何將均方根振幅屬性平面分布范圍與砂體展布范圍很好地吻合，避免隨意性與任意性，這是應(yīng)用均方根屬性確定砂礫體邊界的一個(gè)難題？本文采用的是隨機(jī)變量的概率分布類型之一正態(tài)分布[44]。對(duì)提取的均方根屬性值做正態(tài)分布，得到一個(gè)正態(tài)分布曲線圖(圖6)。設(shè)整個(gè)封閉的正態(tài)分布曲線面積為1，通過計(jì)算得出百口泉組二段平均含砂礫率為0.65，即圖中紅線圈定面積所占比例。這時(shí)可以得到對(duì)應(yīng)的均方根振幅屬性門檻值，即Ymax=10 475.3，Ymin=1 916.5。通過約束門檻值得到的均方根振幅屬性分布范圍更接近真實(shí)的砂體展布范圍(圖7)，與屬性約束前的均方根屬性相比(圖8)，砂體展布范圍明顯得到約束，然后將均方根振幅屬性邊界數(shù)值化后的值、井點(diǎn)處擬合含砂礫率值再進(jìn)行擬合，便得到最終約束后的擬合含砂礫率等值線圖(圖9)。

圖7 瑪131井區(qū)百口泉組二段均方根屬性約束后的砂體邊界圖Fig.7 Sandbody boundary after constraining of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖8 瑪131井區(qū)百口泉組二段均方根屬性約束前的砂體邊界圖Fig.8 Sandbody boundary before constraining of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖9 瑪131井區(qū)百口泉組二段擬合含砂礫率等值線圖Fig.9 Matching sand ratio contour of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

3 巖相及測(cè)井相特征

由于擬合含砂礫率等值線圖只反映出了研究區(qū)的砂體展布情況，缺乏與沉積微相之間的空間配置關(guān)系，因此需在巖相和測(cè)井相的指導(dǎo)下，對(duì)含砂礫率等值線圖進(jìn)行沉積微相解釋。

3.1 巖相及巖相組合

巖相是代表沉積水動(dòng)力條件變化的能量單元，是某種沉積環(huán)境的特定產(chǎn)物。本文參考前人對(duì)瑪湖凹陷百口泉組的巖相劃分標(biāo)準(zhǔn)[45]，依據(jù)巖相劃分程序[46]：首先根據(jù)三端元法定量劃分巖石相主要類別；其次用顯著的沉積構(gòu)造、古生物和組構(gòu)特征輔助命名的方法，將瑪131井區(qū)百口組二段精細(xì)劃分出7種巖相(圖10)，即砂質(zhì)支撐漂浮礫巖相(Gms)、礫石質(zhì)支撐漂浮礫巖相(Gmg)、多級(jí)顆粒支撐礫巖相(Gcm)，粒級(jí)層理礫巖相(Gg)、槽狀交錯(cuò)層理礫巖相(Gt)、板狀交錯(cuò)層理礫巖相(Gp)、塊狀層理粉—砂巖相(Sf)。通過巖相類型在剖面上有規(guī)律的組合，在研究區(qū)識(shí)別出5種組合形式，它們分別構(gòu)成了研究區(qū)碎屑水道、辮流壩、水下分流河道、河口壩、前扇三角洲等不同沉積微相環(huán)境(圖11)。

3.2 測(cè)井相

利用測(cè)井相研究目的層段的垂向序列排列方式，由此推測(cè)側(cè)向演變，是全面了解和掌握研究區(qū)沉積展布規(guī)律的重要環(huán)節(jié)，是砂體預(yù)測(cè)中最基本的工作[47]。本文對(duì)傳統(tǒng)利用巖性描述來(lái)確定測(cè)井相個(gè)數(shù)的方法稍作改進(jìn)，采用聚類數(shù)的確定方法[48]，對(duì)研究區(qū)34口井的取芯進(jìn)行了巖性描述，通過巖性描述對(duì)測(cè)井曲線進(jìn)行標(biāo)定，建立了目的層段測(cè)井相—沉積微相判別模型(圖11)。

1)碎屑水道以中—高幅厚層箱形電測(cè)曲線響應(yīng)為主，頂?shù)淄蛔兘佑|，反映快速混雜堆積，巖石類型以中粗礫巖為主，碎屑流特征明顯；2)辮流壩、河口壩以中幅微齒狀漏斗形測(cè)井曲線為主，巖性為含礫粗砂巖，分選磨圓均較好；3)水下分流河道的電測(cè)響應(yīng)曲線為中—高幅鋸齒狀箱形+鐘形，底部突變，頂部漸變，反映以中礫巖和細(xì)礫巖為主的水動(dòng)力條件較穩(wěn)定的水道沉積；4)水下分流間灣是水道之間的細(xì)粒沉積，其巖性以灰綠色粉—細(xì)砂巖為主，測(cè)井曲線為低幅指形，反映砂泥間互沉積環(huán)境；5)前扇三角洲位于濱淺湖中，以紅褐色粉砂巖、灰褐色泥巖為主，測(cè)井曲線響應(yīng)為低幅平直形。

4 建立精細(xì)沉積相

瑪131井區(qū)經(jīng)地震屬性擬合后的含砂礫率范圍在20%～95%，高值區(qū)集中在北東方向，向南西逐漸降低。根據(jù)擬合后的含砂礫率等值線圖和沉積背景，結(jié)合巖相及測(cè)井相等資料，最終形成瑪131井區(qū)百口泉組二段沉積相平面展布圖(圖12)。分析認(rèn)為含砂礫率80%以上，具有多級(jí)顆粒支撐，厚層疊加的巖相組合，以中—高幅電測(cè)響應(yīng)曲線為特征的區(qū)域?yàn)樯热侵奁皆瓉喯啵渲邪褞r相組合為反粒序厚層疊加，電測(cè)曲線為漏斗形的區(qū)域判別為辮流壩；含砂礫率為30%～80%，具有正粒序的板槽疊加或礫石疊加樣式，電測(cè)響應(yīng)曲線為箱型+鐘形和中—低幅指形的區(qū)域判別為扇三角洲前緣，其中把具有反粒序疊加，定向排列為特征，電測(cè)響應(yīng)曲線為漏斗形的區(qū)域判別為河口壩；含砂礫率低于30%，以粉砂巖相為主，電測(cè)響應(yīng)曲線以低幅平直狀為特征的區(qū)域判別為前扇三角洲。

圖10 瑪131井區(qū)百口泉組二段巖相類型Fig.10 Types of lithofacies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖11 瑪131井區(qū)百口泉組二段測(cè)井相—沉積微相判別模型Fig.11 Recognition model of well logging facies and lithofacies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖12 瑪131井區(qū)百口泉組二段沉積相圖Fig.12 Sedimentary facies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

百口泉組二段沉積期，除艾克1井區(qū)和東南角發(fā)育部分前扇三角洲外，研究區(qū)主要發(fā)育扇三角洲平原亞相和扇三角洲前緣亞相沉積。前者主要分布于北東面，包括風(fēng)南10井—夏90井一線以北，夏94—瑪13—瑪002一線以東及瑪5—瑪19—瑪7一線以北，后者緊接著前者發(fā)育于西南側(cè)。平原亞相發(fā)育辮流壩，前緣亞相可見零星的河口壩發(fā)育。在平原亞相中，巖性主要是中粗礫巖，礫巖的外圍發(fā)育少量砂礫巖。在前緣亞相中，巖性主要是細(xì)礫巖和粗砂巖，西南部可見中粗礫巖。該時(shí)期，湖侵進(jìn)一步發(fā)育，水體加深。物源來(lái)自北東方向，沉積中心位于瑪152井周圍，發(fā)育由北東—南西向的長(zhǎng)軸持續(xù)供給型帚狀粗粒扇三角洲。

5 結(jié)論

(1) 采用地震多屬性擬合含砂礫率技術(shù)預(yù)測(cè)粗粒扇體展布，提高了研究區(qū)內(nèi)地震屬性與粗粒扇體展布的相關(guān)系數(shù)，預(yù)測(cè)精度明顯提高。

(2) 本文通過對(duì)提取的均方根振幅屬性值做正態(tài)分布，求取均方根屬性的上下門檻值，使均方根振幅屬性平面分布范圍更能真實(shí)的反映砂體分布范圍，避免了均方根屬性確定砂體邊界的盲目性與任意性。

(3) 應(yīng)用聚類分析的方法建立了測(cè)井相—沉積微相判別模型，使其更具科學(xué)性，改進(jìn)了傳統(tǒng)的測(cè)井相—巖相識(shí)別方法。

(4) 以擬含砂礫率值等值線圖為基礎(chǔ)，以巖相和測(cè)井相為指導(dǎo)，厘定了瑪131井區(qū)百口泉組二段沉積相和沉積微相的判別標(biāo)準(zhǔn)，并應(yīng)用該標(biāo)準(zhǔn)繪制了研究區(qū)目的層段的沉積相圖。

References)

[1] 王開燕，徐清彥，張桂芳，等. 地震屬性分析技術(shù)綜述[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展，2013，28(2)：815-823. [Wang Kaiyan, Xu Qingyan, Zhang Guifang, et al. Summary of seismic attribute analysis[J]. Progress in Geophysics, 2013, 28(2): 815-823.]

[2] Rummerfield B F. Reflection quality, a fourth dimension[J]. Geophysics, 1954, 19(4): 684-694.

[3] Balch A H. Color sonagrams: a new dimension in seismic data interpretation[J]. Geophysics, 1971, 36(6): 1074-1098.

[4] Justice J H, Hawkins D J, Wong G. Multidimensional attribute analysis and pattern recognition for seismic interpretation[J]. Pattern Recognition, 1985, 18(6): 391-399.

[5] Chopra S, Marfurt K J. Seismic attributes—a historical perspective[J]. Geophysics, 2005, 70(5): 3SO-28SO.

[6] 郭剛明. 地震屬性技術(shù)的研究與應(yīng)用——以濰北凹陷灶戶構(gòu)造為例[D]. 成都：西南石油大學(xué)，2005. [Guo Gangming. The application of seismic attributes: Taking Zhaohu Structure in Weibei sag for example[D]. Chengdu: Southwest Petroleum University, 2005.]

[7] Alao P A, Nwoke E C, Olabode S, et al. Lithology and porosity heterogeneity prediction using multiple seismic attributes on 3-d surveys: an example from Edim oil field, Niger delta[J]. International Journal of Advanced Geosciences, 2014, 2(1): 1-7.

[8] Torabi A, Alaei B, Kolyukhin D, et al. Fault geometric and seismic attributes-an integrated study with focus on the Barents Sea[J]. First Break, 2016, 34(5): 73-80.

[9] Bueno J F, Honório B C Z, Kuroda M C, et al. Structural and stratigraphic feature delineation and facies distribution using seismic attributes and well log analysis applied to a Brazilian carbonate field[J]. Interpretation, 2014, 2(1): SA83-SA92.

[10] Volcan M H, Chahine C, TrueLove L. Enhanced delineation of reservoir compartmentalization from advanced Pre and Post-stack seismic attribute analysis[C]//ASEG Extended Abstracts, 24th International Geophysical Conference and Exhibition. Perth, Western Australia: SEG, 2015.

[11] Coléou T, Poupon M, Azbel K. Unsupervised seismic facies classification: a review and comparison of techniques and implementation[J]. The Leading Edge, 2003, 22(10): 942-953.

[12] 師政，邱隆偉，張陽(yáng)，等. 基于地震屬性聚類的巖相分析方法及應(yīng)用——以南堡凹陷奧陶系潛山儲(chǔ)層為例[J]. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，44(4)：688-695. [Shi Zheng, Qiu Longwei, Zhang Yang, et al. Petrographic analysis method and application based on seismic attributes cluster: Taking Ordovician buried hill reservoir in Nanpu sag for example[J]. Journal of China University of Mining &Technology, 2015, 44(4): 688-695.]

[13] 于建國(guó)，姜秀清. 地震屬性優(yōu)化在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 石油與天然氣地質(zhì)，2003，24(3)：291-295. [Yu Jianguo, Jiang Xiuqing. Application of seismic attribute optimization in reservoir prediction[J]. Oil & Gas Geology, 2003, 24(3): 291-295.]

[14] Kalkomey C T. Potential risks when using seismic attributes as predictors of reservoir properties[J]. The Leading Edge, 1997, 16(3): 247-251.

[15] 張建寧，于建國(guó). 地震屬性應(yīng)用中的不確定性分析[J]. 石油物探，2006，45(4)：373-379，408. [Zhang Jianning, Yu Jianguo. The indetermination analysis on the seismic attribute application[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2006, 45(4): 373-379, 408.]

[16] 溫書亮，劉志斌，何峰. 地震多屬性聚類分析技術(shù)及其在渤海某區(qū)塊油氣預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[C]//中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)，中國(guó)石油學(xué)會(huì). 中國(guó)石油學(xué)會(huì)2007年成都物探技術(shù)研討會(huì)論文集. 成都：中國(guó)石油學(xué)會(huì)，中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)，2007：373-374. [Wen Shuliang, Liu Zhibin, He Feng. Multiple seismic attributes cluster analysis and application of oil predict in some area, Bo Hai[C]//Natural Gas Industry, 2007: 373-374.]

[17] Strecker U, Smith M, Uden R, et al. Seismic attribute analysis in hydrothermal dolomite, Devonian slave point formation, Northeast British Columbia, Canada[C]//SEG Technical Program Expanded Abstracts. Denver, Colorado: SEG, 2004: 378-381.

[18] 陳樹民，沈加剛，宋永忠，等. 基于沉積模式的地震多屬性量化沉積微相解釋方法——以松遼盆地北部高臺(tái)子地區(qū)泉頭組三—四段為例[J]. 地質(zhì)科學(xué)，2009，44(2)：740-758. [Chen Shuming, Shen Jiagang, Song Yongzhong, et al. Method of interpretation by quantization of multiple seismic attributes based on sedimentary model: A case study from members 3-4, Quantou Formation in the northern Songliao Basin[J]. Chinese Journal of Geology, 2009, 44(2): 740-758.]

[19] 于興河，李勝利，李順利. 三角洲沉積的結(jié)構(gòu)——成因分類與編圖方法[J]. 沉積學(xué)報(bào)，2013，31(5)：782-797. [Yu Xinghe, Li Shengli, Li Shunli. Texture-genetic classifications and mapping methods for deltaic deposits[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2013, 31(5): 782-797.]

[20] 于興河. 油田開發(fā)中后期儲(chǔ)層面臨的問題與基于沉積成因的地質(zhì)表征方法[J]. 地學(xué)前緣，2012，19(2)：1-14. [Yu Xinghe. Existing problems and sedimentogenesis- based methods of reservoir characterization during the middle and later periods of oilfield development[J]. Earth Science Frontiers, 2012, 19(2): 1-14.]

[21] 劉金平，王允清，楊懋新，等. 松遼盆地北部扶楊油層河道砂體的地震識(shí)別方法研究(英文)[J]. 應(yīng)用地球物理, 2007，4(2)：127-132. [Liu Jinping, Wang Yunqing, Yang Maoxin, et al. Seismic identification of channel sandbodies in the Fuyang oil layer in North Songliao Basin, China[J]. Applied Geophysics, 2007, 4(2): 127-132.]

[22] 張順存，鄒妞妞，史基安，等. 準(zhǔn)噶爾盆地瑪北地區(qū)三疊系百口泉組沉積模式[J]. 石油與天然氣地質(zhì)，2015，36(4)：640-650. [Zhang Shuncun, Zou Niuniu, Shi Ji'an, et al. Depositional model of the Triassic Baikouquan Formation in Mabei area of Junggar Basin[J]. Oil & Gas Geology, 2015, 36(4): 640-650.]

[23] 匡立春，唐勇，雷德文，等. 準(zhǔn)噶爾盆地瑪湖凹陷斜坡區(qū)三疊系百口泉組扇控大面積巖性油藏勘探實(shí)踐[J]. 中國(guó)石油勘探，2014，19(6)：14-23. [Kuang Lichun, Tang Yong, Lei Dewen, et al. Exploration of fan-controlled large-area lithologic oil reservoirs of Triassic Baikouquan Formation in slope zone of Mahu depression in Junggar Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2014, 19(6): 14-23.]

[24] Rogers J P. New reservoir model from an old oil field: Garfield conglomerate pool, Pawnee County, Kansas[J]. AAPG Bulletin, 2007, 91(10): 1349-1365.

[25] 劉暉，姜在興，張銳鋒，等. 廊固凹陷大興礫巖體成因類型及其對(duì)油氣的控制[J]. 石油勘探與開發(fā)，2012，39(5)：545-551. [Liu Hui, Jiang Zaixing, Zhang Ruifeng, et al. Genetic types of Daxing conglomerate bodies and their controls on hydrocarbons in the Langgu sag, Bohai Bay Basin, East China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(5): 545-551.]

[26] 朱慶忠，李春華，楊合義. 廊固凹陷大興礫巖體成因與油氣成藏[J]. 石油勘探與開發(fā)，2003，30(4)：34-36. [Zhu Qingzhong, Li Chunhua, Yang Heyi. The origin and hydrocarbon accumulation of Daxing conglomerate body in Langgu sag[J]. Petroleum Exploration and Development, 2003, 30(4): 34-36.]

[27] 李躍綱，鞏磊，曾聯(lián)波，等. 四川盆地九龍山構(gòu)造致密礫巖儲(chǔ)層裂縫特征及其貢獻(xiàn)[J]. 天然氣工業(yè)，2012，32(1)：22-26. [Li Yuegang, Gong Lei, Zeng Lianbo, et al. Characteristics of fractures and their contribution to the deliverability of tight conglomerate reservoirs in the Jiulongshan structure, Sichuan Basin[J]. Natural Gas Industry, 2012, 32(1): 22-26.]

[28] 于興河，瞿建華，譚程鵬，等. 瑪湖凹陷百口泉組扇三角洲礫巖巖相及成因模式[J]. 新疆石油地質(zhì)，2014，35(6)：619-627. [Yu Xinghe, Qu Jianhua, Tan Chengpeng, et al. Conglomerate Lithofacies and origin models of fan deltas of Baikouquan Formation in Mahu sag, Junggar Basin[J]. Xinjiang Petroleum Geology, 2014, 35(6): 619-627.]

[29] 隋風(fēng)貴. 準(zhǔn)噶爾盆地西北緣構(gòu)造演化及其與油氣成藏的關(guān)系[J]. 地質(zhì)學(xué)報(bào)，2015，89(4)：779-793. [Sui Fenggui. Tectonic evolution and its relationship with hydrocarbon accumulation in the northwest margin of Junggar Basin[J]. Acta Geologica Sinica, 2015, 89(4): 779-793.]

[30] He Dengfa, Li Di, Fan Chun, et al. Geochronology, geochemistry and tectonostratigraphy of Carboniferous strata of the deepest Well Moshen-1 in the Junggar Basin, northwest China: insights into the continental growth of Central Asia[J]. Gondwana Research, 2013, 24(2): 560-577.

[31] Liu Haiquan, Xu Yigang, He Bin. Implications from zircon-saturation temperatures and lithological assemblages for Early Permian thermal anomaly in northwest China[J]. Lithos, 2013, 182-183: 125-133.

[32] 匡立春，唐勇，雷德文，等. 準(zhǔn)噶爾盆地二疊系咸化湖相云質(zhì)巖致密油形成條件與勘探潛力[J]. 石油勘探與開發(fā)，2012，39(6)：657-667. [Kuang Lichun, Tang Yong, Lei Dewen, et al. Formation conditions and exploration potential of tight oil in the Permian saline lacustrine dolomitic rock, Junggar Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(6): 657-667.]

[33] 方世虎，郭召杰，賈承造，等. 準(zhǔn)噶爾盆地南緣中—新生界沉積物重礦物分析與盆山格局演化[J]. 地質(zhì)科學(xué)，2006，41(4)：648-662. [Fang Shihu, Guo Zhaojie, Jia Chengzao, et al. Meso-cenozoic heavy minerals’ assemblages in the southern Junggar Basin and its implications for basin-orogen pattern[J]. Chinese Journal of Geology, 2006, 41(4): 648-662.]

[34] 張順存，蔣歡，張磊，等. 準(zhǔn)噶爾盆地瑪北地區(qū)三疊系百口泉組優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層成因分析[J]. 沉積學(xué)報(bào)，2014，32(6)：1171-1180. [Zhang Shuncun, Jiang Huan, Zhang Lei, et al. Genetic analysis of the high quality reservoir of Triassic Baikouquan Formation in Mabei region, Junggar Basin[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2014, 32(6): 1171-1180.]

[35] 李國(guó)發(fā)，王尚旭，馬彥彥. 基于疊前波場(chǎng)模擬的合成地震記錄層位標(biāo)定[J]. 中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，34(1)：29-33. [Li Guofa, Wang Shangxu, Ma Yanyan. Well-ties with log synthetic seismogram based on Prestack Wavefields simulation[J]. Journal of China University of Petroleum, 2010, 34(1): 29-33.]

[36] 徐德龍，李濤，黃寶華，等. 利用交會(huì)圖法識(shí)別國(guó)外M油田巖性與流體類型的研究[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展，2012，27(3)：1123-1132. [Xu Delong, Li Tao, Huang Baohua, et al. Research on the identification of the lithology and fluid type of foreign M oilfield by using the crossplot method[J]. Progress in Geophysics, 2012, 27(3): 1123-1132.]

[37] 王駿，王士同，鄧趙紅. 聚類分析研究中的若干問題[J]. 控制與決策，2012，27(3)：321-328. [Wang Jun, Wang Shitong, Deng Zhaohong. Survey on challenges in clustering analysis research[J]. Control and Decision, 2012, 27(3): 321-328.]

[38] Goldberger J, Tassa T. A hierarchical clustering algorithm based on the Hungarian method[J]. Pattern Recognition Letters, 2008, 29(11): 1632-1638.

[39] Cooke D, Sena A, O’Donnell G, et al. What is the best seismic attribute for quantitative seismic reservoir characterization?[C]//1999 SEG Technical Program Expanded Abstracts. Houston, Texas: SEG, 1999.

[40] 趙加凡，陳小宏. 基于主成分分析與K-L變換的雙重屬性優(yōu)化方法[J]. 物探與化探，2005，29(3)：253-256. [Zhao Jiafan, Chen Xiaohong. Dual optimization of seismic attributes based on principal component analysis and K-L transform[J]. Geophysical & Geochemical Exploration, 2005, 29(3): 253-256.]

[41] Chen Q, Sidney S. Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring[J]. The Leading Edge, 1997, 16(5): 445-448.

[42] 張可寶，張紅斌，趙玉光，等. 均方根振幅與巖性[J]. 石油地球物理勘探，2007，42(增刊1)：93-96. [Zhang Kebao, Zhang Hongbin, Zhao Yuguang, et al. Mean-Square-Root amplitude and lithology[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2007, 42(Suppl.1): 93-96.]

[43] 李飛，程日輝，王共生，等. 應(yīng)用地震屬性分析研究十屋油田下白堊統(tǒng)營(yíng)城組沉積體系分布[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)：地球科學(xué)版，2011，41(增刊1)：54-60. [Li Fei, Cheng Rihui, Wang Gongsheng, et al. Application of seismic attribute analysis to study sedimentary systems of the Yingcheng Formation, lower Cretaceous, Shiwu oilfield[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2011, 41(Suppl.1): 54-60.]

[44] 孔祥禮，卞煒. 蒙特卡洛法在油田儲(chǔ)量計(jì)算中的應(yīng)用[J]. 斷塊油氣田，2001，8(6)：15-18. [Kong Xiangli, Bian Wei. Application of the Monte-Carlo method in reserves calculation of oilfield[J]. Fault-Block Oil & Gas Field, 2001, 8(6): 15-18.]

[45] Tan C, Yu X, Qu J, et al. Complicated conglomerate lithofacies and their effects on hydrocarbons[J]. Petroleum Science and Technology, 2014, 32(22): 2746-2754.

[46] Hemmesch N T, Harris N B, Mnich C A, et al. A sequence-stratigraphic framework for the Upper Devonian Woodford Shale, Permian Basin, west Texas[J]. AAPG Bulletin, 2014, 98(1): 23-47.

[47] 楊占龍，陳啟林，郭精義. “三相”聯(lián)合解釋技術(shù)在巖性油氣藏勘探中的應(yīng)用——以吐哈盆地勝北地區(qū)為例[J]. 天然氣地球科學(xué)，2007，18(3)：370-374. [Yang Zhanlong, Chen Qilin, Guo Jingyi. "Three Facies" integrated interpretation technique and its application in lithologic reservoir exploration in Shengbei area, Turpan- Harmy Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2007, 18(3): 370-374.]

[48] 宋秋強(qiáng)，張占松，張沖，等. 測(cè)井相—巖相分析技術(shù)在復(fù)雜巖性中的應(yīng)用[J]. 石油天然氣學(xué)報(bào)(江漢石油學(xué)院學(xué)報(bào))，2013，35(7)：78-81. [Song Qiuqiang, Zhang Zhansong, Zhang Chong, et al. Application of logging facies-lithofacies analysis in complex lithology[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2013, 35(7): 78-81.]

Application of Multiple Seismic Attributes Matching Technology in Mapping Coarse-grain Fan Deposition: A case from Triassic Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

YAO ZongQuan1,YU XingHe1,GAO Yang1,MA Cong2,WANG Jin1,HUANG DingJie1,SUN Le1, QU JianHua3

1. School of Energy Resource, China University of Geosciences, Beijing 100083, China 2. Research Institute of Experimental Testing, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, Xinjiang 834000, China 3. Research Institute of Exploration and Development, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, Xinjiang 834000, China

Due to the multiple types of conglomerate rock, strong reservoir heterogeneity, it is difficult to establish a relationship between seismic attributes and reservoir. Application of seismic attributes often leads to uncertainty and multiple solutions. In order to surmount the one sideness of single attribute reflecting the distribution of coarse-grain sediments, mutual interference between similar attributes-related information and blindness of seismic facies predicting the distribution of the fan body, a method based on seismic multi-attributes matching technology is proposed: 1) established lithology identification scheme; 2) sandy conglomerate ratio was matched based on an attribute optimization and linear regression; 3) RMS attribute to constraining sand boundary; 4) the coarse-grain fan sedimentary facies was mapped according to matching sand ratio contour, lithofacies and logging facies. And application of this method to Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area shows that it is not only probiding a new way to study coarse-grain deposition, but also providing a reliable basis for rolling exploration and demonstration wells in Mahu sag.

cluster analysis; attribute optimization; normal distribution; multiple-attribute matching; Baikouquan

1000-0550(2017)02-0371-12

10.14027/j.cnki.cjxb.2017.02.014

2016-03-15； 收修改稿日期： 2016-08-16

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41472091)[Foundation: National Natural Science Foundation of China, No. 41472091]

姚宗全，男，1989年出生，博士研究生，沉積儲(chǔ)層，E-mail: 407465819@qq.com

于興河，男，教授，儲(chǔ)層沉積學(xué)，E-mail: billyu@cugb.edu.cn

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A