岳大力 胡光義 李 偉 范廷恩 胡嘉靖 喬慧麗

(1.中國石油大學(xué)(北京) 地球科學(xué)學(xué)院 北京 102249； 2.油氣資源與探測國家重點實驗室 北京 102249；3.海洋石油高效開發(fā)國家重點實驗室 北京 100028； 4.中海油研究總院有限責(zé)任公司 北京 100028)

河流相儲層是我國東部已發(fā)現(xiàn)陸相油田中最重要的儲層類型[1]。由于河流的頻繁擺動與遷移，河道相互切疊形成復(fù)雜的疊加樣式[2-5]，不同的疊加樣式連通差異較大，會導(dǎo)致實際開發(fā)中出現(xiàn)注采矛盾、剩余油挖潛困難等問題[6-7]。因此，精細(xì)刻畫復(fù)合曲流帶分布特征，識別單一曲流帶及點壩邊界具有非常重要的實際意義。鑒于此，國內(nèi)外廣大學(xué)者對河流相地下儲層構(gòu)型表征進行了深入研究[8-15]，在密井網(wǎng)條件下形成了基于測井識別標(biāo)志的點壩解剖及三維構(gòu)型建模方法體系。而在海上大井距特殊條件下，已有學(xué)者通過挖掘地震信息，綜合利用地震屬性、地震反演、地震正演等多種開發(fā)地震技術(shù)，結(jié)合測井信息，在“井震結(jié)合”的思路下進行井間儲層構(gòu)型分析[16-18]。常規(guī)的“井震結(jié)合”的方法可分為多井約束的地震反演[16,19-21]、測井解釋標(biāo)定的地震屬性優(yōu)選[16-18,22-24]與測井曲線控制的井間正演[4-5]等。小波分頻提高資料品質(zhì)的方法早在2000年已提出，近年來于建國[19]、曾洪流[20]等提出了一種新的、適合井網(wǎng)較密區(qū)域的井震聯(lián)合反演方法，即“分頻反演”[19，21]，該方法已廣泛應(yīng)用到儲層預(yù)測領(lǐng)域并取得良好效果[21，25-27]，但應(yīng)用分頻反演進行儲層內(nèi)部構(gòu)型分析的研究則鮮有報道。目前已有部分國內(nèi)外學(xué)者嘗試將地震分頻技術(shù)引入到地震屬性優(yōu)選中[20，23-24]，但地震屬性結(jié)果往往多解性強、可信度低，因此，本文優(yōu)選出多個不同中心頻率的分頻地震數(shù)據(jù)體進行融合，以提高地震屬性結(jié)果的可靠性。在地震正演方面，已有學(xué)者嘗試借助地震正演技術(shù)將儲層構(gòu)型相轉(zhuǎn)化為地震構(gòu)型相，進而以此為依據(jù)來分析地下儲層的空間疊置關(guān)系[4-5],但是如何借助實際井資料對井間砂體的疊合關(guān)系進行準(zhǔn)確刻畫，仍然需要進一步探索。除此之外，目前大井距條件下基于“井震結(jié)合”的河流相地下儲層構(gòu)型精細(xì)表征方法仍處于探索階段，尚未形成系統(tǒng)的曲流帶內(nèi)部構(gòu)型表征方法。因此，本文以秦皇島32-6油田為研究對象，將振幅隨頻率變化(AVF)關(guān)系和地震分頻技術(shù)引入到地震屬性優(yōu)選中，應(yīng)用新的分頻地震屬性優(yōu)選方法精確刻畫復(fù)合曲流帶分布，并結(jié)合單一曲流帶及點壩構(gòu)型模式和研究區(qū)分頻反演及正演成果識別單一曲流帶和內(nèi)部點壩，提出了“井震結(jié)合”的曲流河多級次構(gòu)型表征方法。

1 油藏地質(zhì)概況

秦皇島32-6油田地處渤海中部海域，位于石臼坨凸起中西部(圖1)，被南堡、秦南、渤中三大富烴凹陷所環(huán)繞，其構(gòu)造面積約110 km2，含油面積約39.7 km2。研究區(qū)位于秦皇島32-6油田東北部，井距分布不均，一般在250～600 m，井距整體較大；三維地震資料覆蓋全區(qū)，中心頻率約55 Hz，頻帶寬度15～98 Hz，資料品質(zhì)較好;新近系明化鎮(zhèn)組下段為主要含油層系，進一步細(xì)分為0～Ⅴ等6個砂組，油層埋深1 000～1 400 m，取心井粒度資料求取的河流彎曲度為1.89，為典型的高彎度曲流河沉積。研究區(qū)曲流帶規(guī)模小、橫向變化快，實際生產(chǎn)中表現(xiàn)為井間砂體認(rèn)識不清，注采矛盾突出，含水率上升快，目前綜合含水率已大于85%。

圖1 研究區(qū)區(qū)域構(gòu)造位置(據(jù)文獻(xiàn)[24]修改)Fig .1 Tectonic location of the study area (adapted from reference[24])

2 曲流帶構(gòu)型邊界地震響應(yīng)標(biāo)志

正演模擬是確定曲流帶構(gòu)型邊界標(biāo)志的重要手段，可為地下地質(zhì)研究提供先驗性認(rèn)識。在對井、震資料預(yù)處理的條件下，提取研究區(qū)砂巖和泥巖的波阻抗參數(shù)、巖性參數(shù)和泥巖及地震子波(研究區(qū)目的層的統(tǒng)計子波，中心頻率約55 Hz)，構(gòu)建不同曲流帶邊界的正演概念模型，結(jié)合實際剖面的正演模擬結(jié)果，分析不同砂體疊加方式的地震波形響應(yīng)特征，為研究區(qū)分層次構(gòu)型分析提供支撐。正演模型砂巖速度為2 368 m/s，砂巖密度為2.07 g/cm3；泥巖速度為2 537 m/s，泥巖密度為2.21 g/cm3。

2.1 縱向構(gòu)型邊界識別特征

縱向分期是井間構(gòu)型預(yù)測的前提和基礎(chǔ)，精細(xì)的構(gòu)型解剖首先需要準(zhǔn)確劃分垂向構(gòu)型單元期次，即劃分至單一期次河流沉積單元(一般為油層對比單元的小層或單層)。以往單層等時地層對比的依據(jù)主要包括標(biāo)志層、沉積旋回和巖性組合，但是河流相儲層砂體切疊關(guān)系復(fù)雜，下切或疊加現(xiàn)象時有發(fā)生，單純根據(jù)多井剖面對比很難確定砂體的疊加方式，“相控正演指導(dǎo)” 正是在這樣的背景下提出的井震結(jié)合的構(gòu)型垂向分期技術(shù)，應(yīng)用該技術(shù)可識別縱向構(gòu)型邊界。如研究區(qū)A18—B15剖面所示(圖2a、b)，由于井距較大，根據(jù)鄰井判斷B14井NmII-4小層砂體間疊合關(guān)系難度較大。分析發(fā)現(xiàn)，B14井該小層發(fā)育2個砂體，上覆砂體厚度為12 m，下伏砂體厚度為6 m，泥質(zhì)夾層厚度為2 m，可推測B14井該小層存在2種河道樣式：兩期河道砂體疊合和一期河道砂體下切。分別建立河道下切和河道疊置2種正演模型，隨后應(yīng)用研究區(qū)目的層地震資料中提取的子波激發(fā)正演模型進行模擬，并將獲得的正演響應(yīng)與實際地震響應(yīng)進行對比，發(fā)現(xiàn)河道疊置模型的波形特征為縱向上分布兩期疊置河道砂體、且下伏河道砂體在B14井右側(cè)部位尖滅，與實際地震波形基本吻合(圖2b、d、e)，而河道下切模型則波形差異較大(圖2a、c、e)，故明確B14井NmII-4小層發(fā)育兩期疊置河道砂體。由此可見，應(yīng)用相控正演技術(shù)提高了目標(biāo)油田的構(gòu)型縱向邊界的識別精度。

圖2 砂體垂向疊置的地震正演波形響應(yīng)模型Fig .2 Waveform response model of forward seismic modeling in vertical stacked sandbodies

2.2 橫向構(gòu)型邊界的波形響應(yīng)標(biāo)志

由于曲流河的遷移、改道、截彎取直等作用比較頻繁，復(fù)合曲流帶砂體往往是多條單一曲流帶側(cè)向拼合而成，從成因上講發(fā)育河道-溢岸-河道、河道-河道側(cè)向切疊、河道-廢棄河道-河道等砂體疊合方式。本文設(shè)計了不同疊合方式的正演概念模型(表1)，選取的子波、密度、速度等正演參數(shù)與實際剖面所選參數(shù)相同，并結(jié)合概念模型與研究區(qū)實際地震剖面的正演模擬結(jié)果，探討了曲流帶邊界各種疊合方式地震波形響應(yīng)特征。

河道-溢岸-河道組合通常是同期河道或后期形成的河道切疊了另一條河道伴生的溢岸沉積而成(表1)；正演模擬結(jié)果顯示，在河間溢岸沉積位置振幅減弱明顯，波峰表現(xiàn)為略向上凸起特征，為砂體厚度減薄所致(表1)。河道-河道側(cè)向切疊類型是河流相儲層比較常見的砂體疊加樣式，是后期形成的河道砂體切疊了前期形成的河道砂體，造成兩期河道砂體部分疊加的現(xiàn)象，通常兩期河道有一定的高程差異(表1)；正演模擬結(jié)果顯示，在兩期河道側(cè)向疊合部位會呈現(xiàn)明顯的波谷錯位特征，同時振幅亦有一定程度減弱(表1)。河道-廢棄河道-河道組合通常發(fā)育于復(fù)雜曲流帶中，為河道側(cè)向加積切疊先前形成河道凸岸一側(cè)所致(表1)；正演模擬結(jié)果顯示，廢棄河道部位砂體較薄，振幅減弱，波峰呈略向下彎曲特征(表1)。由此可見，3種砂體疊合方式均表現(xiàn)為在疊合部位振幅減弱的特征，這一正演響應(yīng)規(guī)律為應(yīng)用波形預(yù)測井間砂體分布提供了可靠依據(jù)。

表1 不同曲流帶邊界的波形響應(yīng)特征

Table 1 Seismic waveform response characteristics of different meandering river belt boundaries

3 多級次曲流河儲層構(gòu)型表征

層次約束是構(gòu)型分析的重要方法，曲流河儲層構(gòu)型往往劃分為復(fù)合曲流帶、單一曲流帶、單一點壩、點壩內(nèi)部側(cè)積體等4個級次，其中曲流帶(包括復(fù)合曲流帶和單一曲流帶)為5級構(gòu)型單元，單一點壩為4級構(gòu)型單元，點壩內(nèi)部側(cè)積體為3級構(gòu)型單元[2]。本文首先刻畫復(fù)合曲流帶(河道帶)，然后識別單一曲流帶和點壩。由于地震資料難以刻畫到點壩內(nèi)部側(cè)積體級次，本文對此不做闡述。3.1 復(fù)合曲流帶識別

3.1.1 頻段優(yōu)選與數(shù)據(jù)融合

研究區(qū)NmⅠ-3小層砂體呈典型的厚層連片狀展布，砂體平均厚度約9 m，最大厚度約16 m，砂體厚度遠(yuǎn)大于原始地震數(shù)據(jù)的調(diào)諧厚度。在利用正演模型分析各個分頻地震數(shù)據(jù)調(diào)諧厚度的基礎(chǔ)上(表2)[24]，以“倍頻”重構(gòu)原則，分別選取20、40 Hz ，25、50 Hz，30、60 Hz的分頻數(shù)據(jù)融合重構(gòu)得到地震數(shù)據(jù)體A、B、C，均不同程度壓制了相對低頻與相對高頻信號(圖3)。

表2 研究區(qū)實際地震資料各分頻地震數(shù)據(jù)體調(diào)諧厚度[24]Table 2 Tuning thickness for each spectral-decomposed seismic volume in the study area[24]

注：調(diào)諧厚度誤差±0.5 m。

圖3 研究區(qū)NmⅠ-3小層原始及重構(gòu)地震數(shù)據(jù)體頻譜Fig .3 Frequency spectrum of original and reconstructed seismic data of NmⅠ-3 in the study area

3.1.2 分頻地震屬性優(yōu)選

以NmⅠ-3小層頂?shù)捉缑娴牡卣饘游唤忉尀榻?，分別提取原始地震數(shù)據(jù)以及A、B、C 3個重構(gòu)地震數(shù)據(jù)體的16種地震屬性，各地震屬性與測井解釋的砂體厚度之間的相關(guān)關(guān)系(表3)表明，與原始的地震數(shù)據(jù)體相比，重構(gòu)的數(shù)據(jù)體相關(guān)性得到了極大的改善，效果最好的是地震數(shù)據(jù)體B，其振幅類屬性與砂體厚度的相關(guān)性強，均方根振幅(RMS)最佳，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.771(圖4)。

表3 研究區(qū)NmⅠ-3小層地震屬性與砂體厚度相關(guān)系數(shù)Table 3 The relationship between seismic attribute and sand thickness of interval NmⅠ-3 in the study area

圖4 研究區(qū)NmⅠ-3小層均方根振幅屬性與砂體厚度的關(guān)系Fig .4 Relationship between RMS attribute and sand thickness of NmⅠ-3 in the study area

3.1.3 基于分頻地震屬性的復(fù)合曲流帶預(yù)測

對比原始地震數(shù)據(jù)體和分頻重構(gòu)地震數(shù)據(jù)體B中提取的均方根振幅屬性可知，整體上二者的屬性高值區(qū)均能反映砂體的分布趨勢(圖5),但是原始地震數(shù)據(jù)體部分井砂體厚度與振幅屬性值響應(yīng)矛盾。例如，B16井砂體厚度較小(6.4 m)而屬性值很高，B22井砂體厚度較大(16.1m)而屬性值較低(圖5a箭頭處)；但分頻地震屬性有效解決了井點處的這些矛盾(圖5b)。再比如，C5、C6、C29井區(qū)附近原始地震屬性呈現(xiàn)小范圍內(nèi)低屬性連片分布，而這3口井的砂體厚度均較大(圖5a)；相比而言，分頻重構(gòu)的地震屬性高值區(qū)連續(xù)性更好，更客觀地刻畫了砂體的分布，且邊界更加清楚(圖5b)。

圖5 研究區(qū)NmⅠ-3小層原始數(shù)據(jù)體與重構(gòu)數(shù)據(jù)體B均方根振幅分布Fig .5 Attribute RMS distribution of original and reconstructed seismic data B of NmⅠ-3 in the study area

整體上，研究區(qū)復(fù)合曲流帶(實質(zhì)上是微相的復(fù)合體)砂體厚度較大，正韻律明顯，自然電位幅度差較大，均方根振幅屬性值高；溢岸包括天然堤、決口扇、河漫灘砂等微相類型，砂體厚度較薄，自然電位幅度差較小，均方根振幅屬性較低；泛濫平原為泥質(zhì)沉積，自然電位近基線，均方根振幅屬性最低。根據(jù)分頻地震屬性，結(jié)合井點的沉積相(構(gòu)型單元)解釋結(jié)果，在沉積模式指導(dǎo)下預(yù)測了研究區(qū)復(fù)合曲流帶的分布，NmⅠ-3小層河道砂體呈連片分布，發(fā)育少量的天然堤和泛濫平原(圖6)。

3.2 單一曲流帶識別

為了進一步深入解剖復(fù)合曲流帶砂體的內(nèi)部構(gòu)型特征,本文提出了分頻屬性、分頻反演、地震正演相結(jié)合的單一曲流帶和點壩識別方法。

3.2.1 分頻屬性初步識別單一曲流帶邊界

單一曲流帶邊界的識別標(biāo)志包括河間溢岸沉積、廢棄河道沉積、河道高程差異等，這3種成因邊界均表現(xiàn)為振幅減弱的特征(表1)，再加上研究區(qū)古水流方向為北西-南東向，故可在分頻地震屬性上初步將振幅低的區(qū)域連接成線，初步得到單一曲流帶部分邊界。

圖6 研究區(qū)NmⅠ-3小層復(fù)合曲流帶級次構(gòu)型分布Fig .6 Architecture distribution of compound meandering river belt of NmⅠ-3 in the study area

3.2.2 分頻反演約束、規(guī)模控制的單一曲流帶識別

1) 分頻反演的可靠性分析。

AVF關(guān)系顯示在同一時間厚度下(或同一儲層)不同主頻的子波表現(xiàn)出不同的振幅特征。分頻反演是通過人工智能(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、深度學(xué)習(xí)等)的學(xué)習(xí)方法，在地震屬性(不同頻率分頻地震數(shù)據(jù)體的地震道與道積分)與測井屬性之間建立非線性映射關(guān)系，進而將該映射關(guān)系作用到井間，從而得到等效于測井屬性的三維數(shù)據(jù)體。該方法主要有2個方面的優(yōu)點：①能夠充分利用不同頻段的地震信息，將AVF關(guān)系作為獨立信息引入反演，分別建立不同主頻的地震波與目標(biāo)曲線的映射關(guān)系，有效地降低地震反演的多解性，大大提高了反演精度；②該反演方法無需地震子波、地震層位解釋、斷層解釋等解釋工作，無需基于測井插值得到的初始模型，只需要輸入地震數(shù)據(jù)與測井?dāng)?shù)據(jù)，即該方法受解釋人員的限制較少，且井間無初始模型的干擾，能更真實地保留井間構(gòu)型界面的信息。

反演過程包括反演曲線選取與標(biāo)準(zhǔn)化(本文選取反映砂體的自然伽馬(GR)曲線)、中心頻率優(yōu)選、反演算法穩(wěn)定性檢測等。反演結(jié)果為等效的GR數(shù)據(jù)體，其可靠性分析表明不同砂體厚度范圍相對誤差平均值差別較大，當(dāng)砂體厚度小于3.5 m時反演基本無法識別；當(dāng)砂體厚度在3.5～5.0 m時平均相對誤差為18%；當(dāng)砂體厚度大于5.0 m時相對誤差小于7%，整體還是非常可信。

2) 單一曲流帶規(guī)?？刂?。

應(yīng)用Leeder關(guān)于河道滿岸深度與滿岸寬度的經(jīng)驗關(guān)系[10]以及Lorenz關(guān)于滿岸寬度和單一曲流帶寬度的經(jīng)驗關(guān)系[11]可以得到單一曲流帶寬度范圍，具體計算步驟包括：由單一向上變細(xì)的旋回厚度經(jīng)過壓實校正(目的層埋深1 000～1 400 m，壓實系數(shù)為1.1)得到滿岸深度,由滿岸深度推測滿岸寬度[11]，由滿岸寬度推測單一曲流帶寬度[10]。計算結(jié)果(圖7)表明，NmⅠ-3小層③、④兩個單一曲流帶砂體厚度最大，最厚達(dá)20 m，曲流帶寬度較大，最寬達(dá)2 000 m；①、②、⑤三個單一曲流帶砂體厚度相對較小，一般分布在6～12 m，整體上單一曲流帶寬度小于1 000 m。

圖7 研究區(qū)NmⅠ-3小層單一曲流帶級次構(gòu)型分布Fig .7 Architecture distribution of single meandering river belt in interval NmⅠ-3 in the study area

在單一曲流帶規(guī)模的控制下，橫切河道流向得到一系列反演剖面，在分頻反演剖面上逐一識別單一曲流帶(單河道砂體)邊界(圖7b)，并進行合理組合，從而得到單一曲流帶識別結(jié)果。這種基于井震結(jié)合的單一曲流帶識別充分挖掘了分頻地震屬性與分頻反演的河道邊界信息，比以往只用多井資料識別單一曲流帶邊界可靠得多[5]。

3.3 點壩識別

點壩又稱為邊灘，是曲流河中最重要的沉積微相(構(gòu)型單元)類型，點壩定量構(gòu)型模式的建立是地下點壩預(yù)測的關(guān)鍵。

3.3.1 點壩定量構(gòu)型模式的建立

點壩跨度為河彎之間的最大長度(圖8a)，是衡量點壩規(guī)模及識別點壩的重要參數(shù)。以往得到的計算點壩跨度的經(jīng)驗公式中，文獻(xiàn)[9]僅基于一條曲流河，而文獻(xiàn)[28]提出的公式?jīng)]有考慮很小、很大規(guī)模的曲流河。本文通過全球衛(wèi)星照片(Google Earth)，選取我國6條不同規(guī)模的典型高彎度曲流河(彎曲度大于1.7)為研究對象(圖8)，共測量曲流河河段125個，其中長江21個河段，參數(shù)測量結(jié)果見表4?；貧w分析表明，上述典型高彎度曲流河段河道滿岸寬度與點壩跨度之間具有良好的正相關(guān)關(guān)系(圖9)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.968 3，比以往的文獻(xiàn)有較大改進[9,28]，由此建立了單一點壩定量構(gòu)型模式。應(yīng)用該經(jīng)驗公式可以根據(jù)沉積條件下活動河道滿岸寬度估算出單一點壩規(guī)模，這對地下單一點壩識別的規(guī)?？刂朴兄匾饬x。3.3.2 正演-反演-屬性相結(jié)合的點壩識別

點壩為曲流河的富砂帶，砂體厚度較大，在均方根振幅屬性圖上表現(xiàn)為高值(圖10a)，在分頻反演剖面上亦表現(xiàn)出厚層砂體的響應(yīng)特征，即反演屬性值較高(圖10b)；廢棄河道代表點壩的結(jié)束，故在平面圖上點壩總是緊鄰廢棄河道分布(圖10a)。廢棄河道多為細(xì)粒沉積充填，表現(xiàn)為砂體“厚-薄-厚”(表1)、彎月狀較低振幅屬性值(圖10a)、下凹狀反演屬性低值(圖10b、c)、正演剖面振幅減弱(圖10c，表1)等分布特征。 在曲流河點壩現(xiàn)代沉積模式指導(dǎo)下，認(rèn)為研究區(qū)域○16處發(fā)育一個點壩，點壩邊部發(fā)育一條彎月狀廢棄河道(圖10a)，反演剖面和正演剖面中D16井附近呈明顯的廢棄河道響應(yīng)特征(圖10b、c)。點壩○16的平均砂體厚度為11 m，壓實校正后得到滿岸深度為12.1 m，依據(jù)Leeder(1973)建立的經(jīng)驗公式[10]，推算出沉積條件下活動河道滿岸寬度約為315 m，繼而根據(jù)本文建立的經(jīng)驗公式，估算出點壩○16的跨度約為1 180 m，這為點壩的識別起到了規(guī)?？刂频淖饔谩Ｗ詈?，根據(jù)反演剖面和正演剖面識別的廢棄河道發(fā)育位置，考慮地震屬性及砂體厚度的分布特征，并在定量規(guī)模的約束下刻畫出廢棄河道的分布，進而完成點壩的識別。示蹤劑見效情況進一步證實了本文點壩識別的合理性，即D16井注入示蹤劑，C24井、C9井與D16井同在一個點壩之中，見效速度分別是64.13與34.82 m/d，見效速度明顯高于另一點壩○17中的D15井、D18井和D19井，這與點壩與廢棄河道識別的結(jié)果吻合，從動態(tài)角度為點壩構(gòu)型解剖提供了佐證(圖10a)。

圖8 典型高彎度曲流河段不同規(guī)模點壩分布Fig .8 Point bars of different scale distribution in typical high sinuosity meandering river表4 長江高彎度曲流段滿岸寬度(W)與點壩跨度(Wd) 測量數(shù)據(jù)Table 4 Measurement data of bankful channel width and point bars span in high sinuosity meandering segment of Yangtze river

W/mWd/mW/mWd/mW/mWd/m8803100100035807503102850315099034001210475292032501050375685033809803310104039198032909103300116039858503050930329810523856910330095332581150415811704256

圖9 典型高彎度曲流河段河道滿岸寬度與點壩跨度的 定量關(guān)系Fig .9 Quantitative relationship between bankful channel width and point bar span in typical high sinuosity meandering sections

采用同樣的思路，對全區(qū)的廢棄河道及點壩進行識別，共識別出保存完整的點壩19個(圖11)，其中曲流帶③、④的寬度較大，點壩規(guī)模亦較大，曲流帶②較窄，點壩規(guī)模較小，完全符合點壩的定量構(gòu)型模式，必將對油田的進一步高效開發(fā)與剩余油挖潛起到有效的指導(dǎo)作用。

圖10 研究區(qū)點壩與廢棄河道的地震響應(yīng)特征Fig .10 Seismic response characteristics of point bar and abandoned channel in the study area

圖11 研究區(qū)NmⅠ-3小層點壩級次構(gòu)型分布Fig .11 Architecture distribution of point bars in NmⅠ-3 in the study area

4 結(jié)論

1) 對于秦皇島32-6油田曲流河儲層河道-溢岸-河道、河道-河道側(cè)向切疊、河道-廢棄河道-河道等3種河道邊界砂體疊合方式，地震波形響應(yīng)特征均為在疊合部位振幅減弱，這一正演響應(yīng)規(guī)律為應(yīng)用波形預(yù)測井間砂體分布提供了可靠依據(jù)。

2) 提出了先優(yōu)選地震頻段并將分頻數(shù)據(jù)體融合，再優(yōu)選分頻地震屬性的儲層預(yù)測方法，提高了復(fù)合曲流帶預(yù)測精度；該方法明顯提高了地震屬性與砂體厚度的相關(guān)性，均方根振幅屬性與砂體厚度關(guān)系最佳。

3) 探索了“井震結(jié)合”“規(guī)模控制”“動態(tài)驗證”的單一曲流帶及點壩識別方法，充分挖掘了屬性、反演、正演模擬等地震信息，以單一曲流帶和點壩定量構(gòu)型模式為指導(dǎo)，以示蹤劑見效規(guī)律為約束，在大井距條件下刻畫了單一曲流帶及內(nèi)部點壩分布，在研究區(qū)識別出了5個單一曲流帶與19個保存完整的點壩，必將對秦皇島32-6油田進一步高效開發(fā)與剩余油挖潛起到有效的指導(dǎo)作用。

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