徐 海,都小芳,高 君,孫紅軍,鄭 磊,陸紅梅,胡 鵬

(1.中國石油化工股份有限公司石油勘探開發(fā)研究院,北京100871;2.中國石油集團(tuán)東方地球物理勘探有限責(zé)任公司研究院烏魯木齊分院,新疆烏魯木齊830016;3.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)能源學(xué)院,北京100083)

精確的沉積微相研究是(隱蔽性)油氣藏高效勘探與開發(fā)的基礎(chǔ)[1]。傳統(tǒng)沉積微相分析一般基于地質(zhì)工作者個人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行大量人工識別,可重復(fù)操作性較差,工作效率較低,難以客觀地刻畫沉積微相[2]。隨著地震勘探技術(shù)方法的飛速發(fā)展,海量三維地震數(shù)據(jù)資料極大地豐富了人們識別與理解地質(zhì)現(xiàn)象的手段與途徑。地震波形分類屬性的分析方法最早于1982年由Naaman Keskes 等提出,并應(yīng)用于二維地震測網(wǎng)的追蹤研究[3-4]。1984年,SIBILLE[5]較為系統(tǒng)地提出了波形聚類分析基本原理,即根據(jù)地震反射界面中同相軸排列組合的多種屬性(雜亂、波狀、平行和復(fù)合波形),采用多元統(tǒng)計方法進(jìn)行歸類,并將其初步用于地震相分析研究。早期主要應(yīng)用于無井監(jiān)督的地震相分類[6-7],之后隨著計算機(jī)硬件的快速發(fā)展,逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榫丶s束下的自動分類。2000年前后地震相分類技術(shù)被成功移植到一些主流解釋軟件平臺,廣泛應(yīng)用于沉積相定性-半定量分析中。

目前比較成熟的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類無教師示教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有自組織、自適應(yīng)性的聚類功能。當(dāng)其應(yīng)用于復(fù)雜地質(zhì)現(xiàn)象的無監(jiān)督分類時,其分類數(shù)因個人經(jīng)驗(yàn)差異在一定深度上削弱了“無監(jiān)督”分類法的價值;若采用井控約束下的有監(jiān)督分類,其可保證井周沉積相預(yù)測的準(zhǔn)確性,但受分類參數(shù)、時窗、古地貌等的綜合影響,難以保證大范圍內(nèi)的非井控區(qū)的沉積相預(yù)測精度。在當(dāng)前“勘探開發(fā)一體化研究”的大背景下,3D地震解釋與預(yù)測工作正逐步從傳統(tǒng)意義上的面向勘探轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蚋〕叨鹊拈_發(fā)目標(biāo)延伸[8-10],同時,也由盆地級別的地質(zhì)建模向儲層精細(xì)沉積微相建模轉(zhuǎn)變,因而對其工作的時效與精度也提出了新的挑戰(zhàn)?？碧浇?jīng)驗(yàn)表明,以波形分類為基礎(chǔ)的地震相預(yù)測研究能夠有效篩選有利勘探目標(biāo),可為勘探開發(fā)部署工作提供直接依據(jù)[11],但其具體應(yīng)用受限于不同勘探階段、地質(zhì)背景、地震資料品質(zhì)、儲層物性與流體分布差異、井-震標(biāo)定與層序界面的解釋精度以及現(xiàn)階段聚類方法與參數(shù)選取等多方面因素影響[12]。因此,為最大程度地降低或消除以上不利因素的影響,提高地震波形-沉積微相的識別精度,本次研究以中東地區(qū)伊朗X油田白堊系碳酸鹽巖礁灘儲層沉積微相預(yù)測為例,依次開展了地震資料品質(zhì)分析與處理、井震聯(lián)合高精度垂直各向異性(VTI)標(biāo)定、地層掃描解釋、波形微相預(yù)測參數(shù)等研究工作。在區(qū)內(nèi)高精度、高頻地震層序格架下,將傳統(tǒng)無監(jiān)督分類與井震有監(jiān)督聚類有機(jī)地相結(jié)合,系統(tǒng)性地開展了基于“無井監(jiān)督+有井監(jiān)督”的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的波形聚類定量分析的解釋技術(shù)研究,實(shí)現(xiàn)了高精度沉積微相的定量表征,解決了導(dǎo)致產(chǎn)能差異變化大的生產(chǎn)難題,進(jìn)而為提高開發(fā)儲量預(yù)測精度、指導(dǎo)不同相帶的開發(fā)部署提供依據(jù)。

1 波形聚類影響因素分析

地震波形的總體變化是地震波振幅、頻率、相位綜合作用的結(jié)果,是地下地質(zhì)體物理性質(zhì)差異的直觀反映?；诘卣鸩ㄐ蔚姆诸惣夹g(shù)可刻畫地震波形的細(xì)微差異[13]。地震波的波形分類一般使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),根據(jù)地震道的波形特征,在某一時窗范圍內(nèi)根據(jù)模型道模擬人腦思維,逐道對地震數(shù)據(jù)的橫向變化進(jìn)行對比訓(xùn)練,形成平面離散的“地震相”。同時,根據(jù)已知鉆井地質(zhì)信息標(biāo)定,對其進(jìn)行平面歸類處理與綜合地質(zhì)解釋,從而實(shí)現(xiàn)地震相的半定量化與定量化研究。但是,在波形聚類過程中,聚類結(jié)果與地質(zhì)認(rèn)識往往會受多種因素的綜合影響,比如地震數(shù)據(jù)質(zhì)量、聚類方法、聚類參數(shù)選取、地震相與沉積相間的量化原則等。所以,在沉積微相定量表征前,需對相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與方法進(jìn)行精細(xì)分析與研究。

1.1 有監(jiān)督聚類與無監(jiān)督聚類

利用主成分分析(PCA)法進(jìn)行多屬性降維去噪是一種可以突出有效波和壓制干擾波,提高地震資料品質(zhì)的通用方法,被普遍用于波形聚類的預(yù)處理中。若根據(jù)波形-微相預(yù)測過程中是否有井的參與,可進(jìn)一步劃分為“PCA+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督”和“PCA+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有監(jiān)督”兩種不同的操作流程。其中采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)性以及聚類功能,但由于在運(yùn)用過程中,是以某些相似性或差異性指標(biāo)為基礎(chǔ),鑒于指標(biāo)選取的非唯一性,經(jīng)驗(yàn)聚類參數(shù)選取的差異在一定程度上削弱了波形分類法的價值,影響了沉積微相預(yù)測的準(zhǔn)確性。

1.2 聚類敏感參數(shù)分析

在具體波形聚類過程中,其預(yù)測精度直接取決于時窗大小、聚類數(shù)、激勵函數(shù)、迭代次數(shù)4個重要參數(shù)?；谝话憬?jīng)驗(yàn)的積累,傳統(tǒng)做法都遵循以下4項(xiàng)原則,即:①波形-沉積相劃分時,受層位解釋精度的限制,分類時窗一般采用大于半個波形的等時時窗;②為了匹配測井沉積相,聚類數(shù)一般定為7～15類;③一般認(rèn)為,運(yùn)用激勵函數(shù)會使得信號和噪聲同時放大,但放大的主要是地震的高頻噪聲,不建議使用;④受早期計算器運(yùn)算速率的限制,在基本保證預(yù)測精度的前提下,為避免迭代次數(shù)過多而影響工作效率,通常以30次為迭代次數(shù)上限。

基于以上原則,波形聚類可較好地解決大尺度規(guī)模下沉積亞相預(yù)測,但對于開發(fā)區(qū)精細(xì)建模的目的層而言,地震反射的一個波形內(nèi)往往包含3～5個小層,若采用現(xiàn)有方法與經(jīng)驗(yàn)參數(shù)實(shí)現(xiàn)單一小層小尺度下的沉積微相定量預(yù)測非常困難。為此,基于油藏地質(zhì)建模精細(xì)定量表征研究的需要,筆者嘗試通過對相應(yīng)的處理方法與聚類參數(shù)(如PCA降維去噪、分類數(shù)、激勵函數(shù)等)進(jìn)行理論分析與參數(shù)的試驗(yàn)研究,在技術(shù)上探索利用地震波形實(shí)現(xiàn)沉積微相定量劃分的可能性。

1.2.1 PCA主成分降維去噪試驗(yàn)

當(dāng)分類數(shù)與其它參數(shù)固定,以時間厚度范圍小于半個相位的第15小層為例進(jìn)行PCA主成分降維去噪實(shí)驗(yàn)。圖1a顯示了PCA為7時,主要信號分量已占比99.8%,噪聲占比0.2%的結(jié)果,但隨著PCA增大到13和33時,圖1b與圖1c中潮道細(xì)節(jié)刻畫愈加清晰。所以,對于高信噪比且小于半個波形的波形聚類,采用PCA降維壓制相干噪聲,在一定程度上會削弱高頻有效信號,不利于巖性的邊界刻畫。

1.2.2 波形分類試驗(yàn)

以上參數(shù)固定,隨著分類數(shù)增加,分類數(shù)由7類逐漸增加至30類時,潮道與潮灘邊界刻畫的清晰度逐漸增加(圖2a,圖2b與圖2c)。所以,傳統(tǒng)的7～15類分類方法不一定適用于小時窗內(nèi)波形相對變化的精細(xì)分類。

圖2 分類數(shù)實(shí)驗(yàn)(無監(jiān)督)a 分類數(shù)為7;b 分類數(shù)為15;c 分類數(shù)為30

1.2.3 Sigma激勵函數(shù)試驗(yàn)

Sigma是在波形聚類過程中對高頻信號或噪聲的能量起到放大或減弱作用的一個非線性功率函數(shù),有效值域范圍一般在0.1～1.0之間。圖3a,圖3b與圖3c為其它參數(shù)固定,Sigma激勵函數(shù)σ由0.1變化為1.0的弱信號放大試驗(yàn)。隨激勵函數(shù)的增大,弱高頻有效信號所刻畫潮道與潮灘細(xì)節(jié)的能力逐漸增強(qiáng)。所以,激勵函數(shù)在某種程度上也是影響地震相分類與細(xì)節(jié)刻畫的一個重要參數(shù)。

圖3 激勵函數(shù)實(shí)驗(yàn)(無監(jiān)督)a σ=0.1;b σ=0.5;c σ=1.0

2 處理-解釋一體化下波形-微相定量表征

為滿足儲層精細(xì)建模的需求,最大程度挖掘地震波所蘊(yùn)含的物理信息,克服采集噪聲的影響,研究中采用了處理-解釋一體化的研究思路,以降低或消除影響波形聚類的多種不利因素,從而實(shí)現(xiàn)高精度的波形-微相定量表征(圖4)。首先開展品質(zhì)分析與提高分辨率處理,使處理后的地震反射界面能夠清晰地反映微相的變化;然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步開展高精度井震聯(lián)合的VTI標(biāo)定,以搭建高精度層序地層格架(4～5級層序),實(shí)現(xiàn)高頻地震層序界面約束下的波形相對變化、聚類敏感參數(shù)、地震波形以及微相橫向變化規(guī)律的預(yù)測研究;最后,基于地震沉積學(xué)與層序地層學(xué)原理,結(jié)合井眼微相(巖相),在縱橫向上對高頻層序內(nèi)的波形進(jìn)行連續(xù)標(biāo)定,并進(jìn)一步將精細(xì)的波形分類數(shù)粗化為與沉積微相相對應(yīng)的分類。最終,以此方法完成所有小層沉積微相的定量轉(zhuǎn)化,進(jìn)而為儲層微相的空間建模提供定量的訓(xùn)練信息,實(shí)現(xiàn)沉積微相(巖相)分類數(shù)與波形分類數(shù)相一致的定量表征研究。

2.1 處理解釋配套技術(shù)

2.1.1 多窗口保邊濾波與邊緣檢測技術(shù)

高信噪比、高分辨率、高保真度是地震數(shù)據(jù)處理追求的目標(biāo),而信噪比又是高分辨率和高保真度的基礎(chǔ)[14]。由于地下有利地質(zhì)體或構(gòu)造的反射信息往往相對較弱或處于反射信息復(fù)雜區(qū)域,其邊界往往難以確定,常規(guī)處理技術(shù)難以對其進(jìn)行精細(xì)刻畫[15-19]。研究區(qū)內(nèi)碳酸鹽巖內(nèi)幕反射較弱,高頻散射干擾嚴(yán)重,追蹤解釋困難。若直接提高地震數(shù)據(jù)分辨率,散射噪聲也將相應(yīng)增強(qiáng),從而影響地震數(shù)據(jù)波形的相對變化。為此,采用多窗口保邊濾波技術(shù)壓制高頻散射噪聲,地震剖面中高頻散射噪聲得到很好的壓制,處理前后頻譜沒有變化(圖5a,圖5b),處理后數(shù)據(jù)(圖6a,圖6b)的信噪比明顯提高。

為更好地突出高頻有效信號,以更清晰直觀的方式突顯反射相對較弱的地質(zhì)邊界,采用了邊緣檢測的處理方法[20-21],以實(shí)現(xiàn)對小而薄目標(biāo)體(儲層、構(gòu)造)的精細(xì)刻畫。對比結(jié)果顯示,邊緣檢測后許多細(xì)微的反射特征更加清晰細(xì)膩(圖7a,圖7b)。圖中A2區(qū)比A1區(qū)中同相軸數(shù)量明顯增多、B區(qū)由高頻散射得到很好的壓制、C區(qū)斷面成像更加清晰,視分辨率與信噪比得到明顯提高。處理前后頻譜對比顯示,信號的有效帶寬不變(圖8a,圖8b),處理后主頻譜向高頻移動。綜合研究表明,利用以上兩種技術(shù)組合,可在保持波形相對關(guān)系不變的情況下,提高弱反射界面(地質(zhì)體)視分辨能力。利用此處理流程,可大大增強(qiáng)地震反射界面的細(xì)微變化,利于提高地震數(shù)據(jù)的構(gòu)造與巖性界面的解釋精度,有助于獲取高頻地震層序地層反射界面。

圖4 基于波形聚類的微相定量解釋技術(shù)流程

圖5 多窗口保邊濾波前(a)、后(b)頻譜對比

圖6 多窗口保邊濾波前(a)、后(b)剖面對比

圖7 邊緣檢測前(a)、后(b)剖面對比

圖8 邊緣檢測前(a)、后(b)剖面頻譜對比

2.1.2 地層掃描解釋技術(shù)

利用地層體掃描形成的高精度、高密度解釋界面可極大豐富地震地層學(xué)的內(nèi)涵,可快速高效、最大限度地挖掘地震反射所包含的波形變化信息。以下是研究區(qū)S儲層地震反射特征,其S儲層內(nèi)部包含5個油組,劃分為23個小層(圖9),累計時間厚度約180ms,大約6個周期,每個周期內(nèi)平均包含約4個小層。若采用傳統(tǒng)的單層解釋技術(shù)所獲得的層位數(shù)量有限(圖10a),使得其層序劃分精度與解釋效率均無法滿足沉積微相精細(xì)刻畫的要求。為彌補(bǔ)以上的不足,運(yùn)用地層掃描解釋技術(shù)最終在目的層段內(nèi)一次性獲取了200個高精度的地震反射界面(圖10b),為高頻層序地層界面的識別與高頻地震層序旋回的劃分奠定了基礎(chǔ)。

2.1.3 井震VTI精細(xì)標(biāo)定技術(shù)

在高精度巖性或薄互層油氣儲層預(yù)測工作中,層位標(biāo)定結(jié)果直接影響著地層掃描界面的定位與抽取、以及井旁地震相和沉積相的準(zhǔn)確識別[22-24]。受不同速度測量方法的差異與速度自身各向異性的影響,現(xiàn)有的層位標(biāo)定方法在不同程度上存在系統(tǒng)誤差[25-26]。

圖9 目的層地震反射與小層垂向分布

圖10 地層掃描解釋技術(shù)應(yīng)用前(a)、后(b)對比

為此本次研究以測井深-時轉(zhuǎn)換為標(biāo)尺,消除測井速度及其旅行時和地震速度及其旅行時之間的相對差異,在保持地震波組特征的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)井-震波形信息的精細(xì)匹配(圖11a,圖11b)。利用井震VTI高精度標(biāo)定結(jié)果與高密度地層掃描界面信息,準(zhǔn)確識別了具有地質(zhì)意義的高頻地震層序反射界面,構(gòu)建了高精度井震層序地層格架(四級/五級/六級),這為研究儲層內(nèi)部波形的相對變化,以及高頻地震層序內(nèi)的波形-微相聚類奠定了基礎(chǔ)。

圖11 VTI標(biāo)定與相對標(biāo)定對比(a)以及標(biāo)定后高精度井震層序格架(b)

2.2 基于“無監(jiān)督+有監(jiān)督”的波形定量聚類方法

為實(shí)現(xiàn)高頻地震層序約束下的波形-微相定量表征,在進(jìn)行地震波形聚類過程中,同時遵循了以下兩個原則:①井震相結(jié)合的波形標(biāo)定,用于定性判斷與研究高頻地震層序內(nèi)的波形相對變化;②依據(jù)高頻地震層序的巖性反射界面,獲取具有特定地質(zhì)意義的不等厚時窗,使其遵循同一沉積體的反射結(jié)構(gòu)和外形的能量匹配原則,用于研究反射體波形平面分類規(guī)律。但這種規(guī)律僅是波形、能量等屬性在運(yùn)動學(xué)上的分類,其聚類結(jié)果并不能與微相分類嚴(yán)格對應(yīng)。為實(shí)現(xiàn)波形與微相間的相互匹配,本次研究首先對初次波形進(jìn)行“無井監(jiān)督”精細(xì)分類,然后以單井平面微相與沉積認(rèn)識為指導(dǎo),進(jìn)行“有井監(jiān)督”的有效再聚類(圖12a),即將波形粗化為富有地質(zhì)意義的沉積相信息,實(shí)現(xiàn)波形-微相的定量表征與預(yù)測(圖12b)。

圖12 無監(jiān)督波形細(xì)分類(a)與相控監(jiān)督再聚類(b)示意

3 應(yīng)用效果分析

根據(jù)定量表征研究思路,為了便于綜合地質(zhì)分析與沉積微相的聚類,首先對研究區(qū)內(nèi)64口井目的儲層的井震響應(yīng)特征與巖性特征進(jìn)行了研究,用于定性判斷地震反射波形、測井相與沉積微相之間的映射關(guān)系,即地球物理響應(yīng)特征分析;其次,利用以上信息對井震信息進(jìn)行綜合標(biāo)定、整合后,劃分出符合地質(zhì)概念、地質(zhì)規(guī)律,并與地震反射信息相匹配的沉積微相,即井震綜合標(biāo)定與微相劃分。最后,將研究成果與傳統(tǒng)微相劃分結(jié)果進(jìn)行了對比分析、交互檢驗(yàn),證明了結(jié)果的合理性。

3.1 地球物理響應(yīng)特征分析

其反射特征、電性特征與巖性的對應(yīng)關(guān)系大致可歸為以下3類:

1) 淺灘地震響應(yīng)特征為強(qiáng)峰強(qiáng)谷、強(qiáng)谷弱強(qiáng)峰相位、強(qiáng)谷弱峰相位組成,測井曲線特征為低自然伽馬(GR)、高聲波,主要巖性為生物骨架顆粒灰?guī)r;

2) 灘前與潮道地震相特征為弱波峰、中等波峰及弱強(qiáng)波峰波谷相位組成,測井曲線特征為低GR、低聲波,主要巖性為含泥及遠(yuǎn)洋生物化石的粒泥灰?guī)r、泥屑灰?guī)r、含泥灰?guī)r;

3) 灘間與瀉湖地震相以弱1/2波谷波峰為主,測井曲線特征為中等幅度GR和中等幅度聲波時差(AC)的特征,主要巖性為灰質(zhì)泥巖、粒泥灰?guī)r、灰泥灰?guī)r和泥灰?guī)r。

3.2 井震綜合標(biāo)定與微相劃分

利用4口巖心井,基于巖電震的綜合標(biāo)定建立了它們之間的相互映射關(guān)系。基于前文的表征方法與相帶劃分原則,綜合了64口測井微相與其所對應(yīng)的地震反射信息,在古地貌恢復(fù)(圖13,圖15)與地質(zhì)模式指導(dǎo)下,以S5.2與S6.2小層為例,對各組波形(27類)進(jìn)行了微相橫向標(biāo)定與波形再聚類。圖14b聚類結(jié)果顯示,潮堤微相在北部呈面狀分布,中部與南部分布較為零星;中部主要發(fā)育潮池與潮間微相,鉆井顯示物性差、滲透率低;潮道呈北東南西向分布,鉆井顯示物性較差、滲透率較低(圖14b,粉紅色);中部的低洼處主要發(fā)育潮池微相,物性較差、滲透率極低;其余部分顯示的深黃與黃色部分為早期的淺灘與灘前微相(圖14b)。圖16a聚類結(jié)果顯示,淺灘微相主要分布在地貌高處(圖15中的①,②,③),對應(yīng)的沉積微相深黃色(圖16b),鉆井顯示物性好、滲透率高;在低洼處主要發(fā)育灘前微相,對應(yīng)沉積微相為黃色(圖16b),鉆井顯示物性差、滲透率低;淺灘與灘間洼地之間發(fā)育灘前微相,對應(yīng)沉積微相為淺藍(lán)色(圖16b),鉆井顯示物性一般、滲透率一般。

圖13 小層S5.2古地貌與地震屬性耦合

圖14 小層S5.2井震微相平面標(biāo)定與聚類a 無監(jiān)督地震相細(xì)分類;b 相控監(jiān)督再聚類;c 井點(diǎn)平面微相

圖15 小層S6.2儲層古地貌與地震屬性耦合

圖16 波形微相定量表征與傳統(tǒng)微相劃分對比a 波形精細(xì)分類;b 波形微相聚類;c 前人得到的沉積微相

3.3 波形微相定量表征與傳統(tǒng)微相劃分對比

圖16b與圖16c分別為同一儲層S6.2的波形-微相定量表征結(jié)果與前人得到的沉積微相。經(jīng)對比可明顯看出,兩種微相的劃分結(jié)果在地貌高點(diǎn)井點(diǎn)處的沉積微相都能一一吻合,但在具體相帶展布與沉積細(xì)節(jié)上卻存在很大差異?？赡苁芙?jīng)典礁灘分布模式的影響,圖16c相帶劃分更接近于理論模式,其礁灘的分布范圍較小;而基于本文的定量解釋技術(shù)獲取的波形-沉積微相,其在古地貌分布與相帶展布上,不但符合礁灘沉積的理論分布模式與井點(diǎn)微相的符合率,而且還能確保預(yù)測的沉積微相在空間分布上的合理性。地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)相控模擬驗(yàn)證顯示,波形-微相與井孔微相的吻合率在85%以上,能夠很好地反映非均質(zhì)孔隙性碳酸鹽巖相帶分布,其剩余誤差可利用地質(zhì)統(tǒng)計的方法進(jìn)行優(yōu)化校正。這種微相定量解釋技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)中,可較為準(zhǔn)確地預(yù)測沉積相帶與物性變化,有利于研究因相帶變化引起的油氣產(chǎn)能的變化,可為地質(zhì)建模、儲量計算等提供較為準(zhǔn)確的預(yù)測分析數(shù)據(jù)。

4 結(jié)論

基于波形-微相定量表征的解釋技術(shù)研究表明,地震資料的保幅處理與波形相對變化的保持是研究微相分類的前提,反射界面的成像、高頻地震層序界面的追蹤解釋、井震標(biāo)定是研究沉積微相的三個關(guān)鍵,聚類方法與參數(shù)選擇是沉積微相定量表征的核心?；谝惑w化地球物理研究思路,利用波形-微相的定量表征方法可較為準(zhǔn)確地刻畫非均質(zhì)碳酸鹽巖儲層的縱橫向分布,是非均質(zhì)碳酸鹽巖儲層巖相預(yù)測的有效方法之一,可推廣到其它類似沉積環(huán)境的儲層研究。但在實(shí)際應(yīng)用中需要注意:

1) 對于高保真高信噪比地震資料,PCA降維去噪分類不利于刻畫微相;

2) 波形聚類的分類增加可增強(qiáng)微相表征能力,但不利于巖相聚類;

3) sigma激勵函數(shù)增大利于放大弱信號,雖放大噪聲,但總體利于微相分類;

4) 精細(xì)地震相分類取決于相應(yīng)配套地球物理技術(shù),如處理、標(biāo)定與精細(xì)層序界面解釋;

5) 精細(xì)沉積微相分類取決于相應(yīng)沉積模式指導(dǎo)與巖相分類(沉積模式與巖相標(biāo)定)。

致謝:本研究工作在后續(xù)井震聯(lián)合地質(zhì)建模、油藏開發(fā)工作中的有效應(yīng)用,得到了中石化勘探開發(fā)研究院開發(fā)地質(zhì)專家杜秀娟、張德民等,測井專家李艷華,油藏專家高慧梅等在不同學(xué)科間的有效交互驗(yàn)證以及項(xiàng)目組相關(guān)人員的幫助,在此一并感謝。