程 彥，趙 鐠，林建東，張興平

地震波形分類技術(shù)在地質(zhì)異常體解釋中的應(yīng)用

程 彥1,2，趙 鐠1，林建東2，張興平2

(1. 中國(guó)煤炭地質(zhì)總局，北京 100038；2. 中國(guó)煤炭地質(zhì)總局地球物理勘探研究院，河北 涿州 072750)

地震波形分類技術(shù)具有統(tǒng)計(jì)地震信號(hào)總體變化和反映這種變化分布規(guī)律的特點(diǎn)，是地震屬性分析技術(shù)的重要延伸，在地質(zhì)異常體解釋方面具有良好的應(yīng)用效果。高密度三維地震資料具有高信噪比，高分辨率和高保真度的特點(diǎn)，嘗試?yán)貌ㄐ畏诸惣夹g(shù)對(duì)高密度三維地震資料反映的煤層賦存狀態(tài)、巖漿巖侵入?yún)^(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)陷落柱解釋方法進(jìn)行了研究。井下巷道實(shí)際揭露和鉆孔驗(yàn)證結(jié)果表明：波形分類方法解釋的地質(zhì)異常體精度高、圈定范圍準(zhǔn)確，可以為煤礦安全開采提供精準(zhǔn)的地質(zhì)資料。

波形分類；地質(zhì)異常體；賦存狀態(tài)；巖漿巖侵入?yún)^(qū)；陷落柱；高密度三維地震

地震波形分類技術(shù)在油氣儲(chǔ)層預(yù)測(cè)領(lǐng)域中發(fā)揮了十分重要的作用。A. H. Balch[1]最早將波形分類技術(shù)引入到地震資料的解釋工作中；T. Cole?ou等[2]對(duì)地震波形分類方法的原理和計(jì)算步驟進(jìn)行了較好的總結(jié)；M. C. de Matos等[3]將基于小波變換和自組織映射的無監(jiān)督方法應(yīng)用于地震相分析；B. C. Wallet等[4]將生成拓?fù)溆成浞椒☉?yīng)用于地震波形的分類方法中；逯宇佳等[5]利用波形分類與三維縫洞體雕刻相結(jié)合的技術(shù)識(shí)別縫洞流體；余剛等[6]應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)波形分類技術(shù)預(yù)測(cè)薄砂巖儲(chǔ)層的分布規(guī)律；鄧傳偉等[7]在描述儲(chǔ)層沉積微相和巖性油藏特征之間對(duì)應(yīng)關(guān)系中，采用地震波形分類技術(shù)取得了較好結(jié)果。Paradigm公司的Stratimagic是波形分類法常用的代表性軟件[8]；石戰(zhàn)戰(zhàn)等[9]開展了基于時(shí)頻域波形分類的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法研究；鄭和忠[10]將支持向量機(jī)應(yīng)用于地震波形的分類方法研究中，開展了層位追蹤方面的相關(guān)工作；劉豪杰等[11]利用模型正演技術(shù)開展了地震波形分類的優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層預(yù)測(cè)；吳微等[12]利用波形分類技術(shù)提取反射波的特征值，構(gòu)建層位追蹤解釋模型。通過不斷分析研究和方法總結(jié)，根據(jù)煤炭地震勘探的具體要求，煤炭物探工作者也將這一技術(shù)應(yīng)用于煤炭地震資料的解釋工作中。在煤層賦存狀況及煤層厚度預(yù)測(cè)、地質(zhì)異常體解釋等方面做了較多的應(yīng)用嘗試，取得了令人欣喜的效果。當(dāng)煤層厚度發(fā)生變化、巖漿巖侵入或存在陷落柱時(shí)，其沉積環(huán)境和地層巖性組分也會(huì)明顯不同[13]。特別是煤礦采區(qū)全數(shù)字高密度三維地震勘探開展以來，地震數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)一步提高，也加快了地震波形分類技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。高密度三維地震資料具有高信噪比，高分辨率和高保真度的特點(diǎn)，因此，在高密度三維地震資料中利用地震波形分類技術(shù)對(duì)煤層厚度變化、巖漿巖侵入影響范圍預(yù)測(cè)和陷落柱解釋中具有較好的應(yīng)用前景。

本文主要介紹地震波形分類技術(shù)在地質(zhì)異常體解釋中的應(yīng)用，包括波形分類技術(shù)的原理、關(guān)鍵步驟以及參數(shù)選擇，同時(shí)結(jié)合高密度三維地震資料中的應(yīng)用實(shí)例，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)和在煤炭地震資料解釋中的應(yīng)用前景進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

1 波形分類技術(shù)的基本原理

波形分類技術(shù)是將包含各種或各類波形特征信號(hào)的樣本集，通過特定方法建立適當(dāng)?shù)姆诸惸Ｐ推骱?，再通過數(shù)學(xué)計(jì)算將具有相似波形特征的樣本劃分為同一類，將具有不同波形特征的多種樣本劃分成為不同的類別，以達(dá)到能夠區(qū)分波形類別的目的。其主要優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)是可以在人為劃定的某一地質(zhì)層段內(nèi)較為準(zhǔn)確地估算出或表現(xiàn)地震波形信號(hào)的可變性，也可以通過對(duì)比、分析、歸類各地震道間的振動(dòng)幅度、頻率、變化率、連續(xù)性等屬性來分析儲(chǔ)層的變化。

波形分類技術(shù)通過從數(shù)據(jù)體中提取的反映波形變化的物理參數(shù)，來建立適當(dāng)?shù)牡卣鸩ㄐ畏诸惸Ｐ推?。地震道形狀的變化可以定量表述為從某個(gè)起始采樣點(diǎn)到終止采樣點(diǎn)幅值的變化量，也就是采樣點(diǎn)波形是波峰、正值、零、負(fù)值、波谷的變化。實(shí)現(xiàn)波形分類技術(shù)所使用的方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、因子判別分析法、模型統(tǒng)計(jì)法、紋理模型回歸法等[14-15]。隨著高密度三維地震勘探數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷提高，波形分類計(jì)算手段也層出不窮，地震數(shù)據(jù)中包含的豐富地震信息也將進(jìn)一步利用形態(tài)學(xué)理論和數(shù)據(jù)處理方法加以提取、分析，作為能夠優(yōu)異地表述地震地質(zhì)特征信息的波形分類方法加以應(yīng)用。

2 波形分類技術(shù)的實(shí)現(xiàn)步驟

三維地震勘探數(shù)據(jù)解釋過程中，首先，分析保幅處理得到的用于地質(zhì)解釋的地震偏移數(shù)據(jù)體，通過在地震波形信號(hào)中提取波形特征建立待分類的特征樣本集，然后提取特征信號(hào)或根據(jù)波形差異率來建立符合要求的分類模型器，將具有某種特定相似特征的地震道劃分為同一類，再將具有不同特征的地震道劃分到其他不同類別中，據(jù)此得到的地震波形分類成果可以用于解釋地震數(shù)據(jù)體中目的層的地震相分布，從而快速判斷沿層的地質(zhì)構(gòu)造異?；蛴蜌獠貎?chǔ)存有利區(qū)域等信息。同時(shí)，波形分類效果在很大程度上反映了巖性勘探成果的精度和經(jīng)濟(jì)有效性[16]。

相比較于傳統(tǒng)的地震屬性技術(shù)，波形分類技術(shù)具有統(tǒng)計(jì)識(shí)別地震波形信號(hào)的總體變化(包含地震波的振幅、頻率、相位、能量等各類信息)和反映相應(yīng)屬性變化分布規(guī)律的特點(diǎn)。在鉆井資料比較少、橫向變化比較大的情況下，可以以井位處或指定位置的地震波形特征為基準(zhǔn)，根據(jù)擬合度準(zhǔn)則較準(zhǔn)確的進(jìn)行信息外推，運(yùn)用該技術(shù)對(duì)地震信號(hào)的橫向變化進(jìn)行可靠的評(píng)估[13,17]。

地震波形分類的技術(shù)思路是在完成地震層位解釋的基礎(chǔ)上，沿著地震解釋層位或目的層段某一時(shí)間開一個(gè)時(shí)窗，將選定時(shí)窗內(nèi)的數(shù)據(jù)重新采樣，使各個(gè)地震道上的波形具有相同的特征值采樣點(diǎn)數(shù)；然后，在不同道之間計(jì)算相似性或相似系數(shù)，可以根據(jù)相似性和預(yù)設(shè)的門檻閾值進(jìn)行波形的類別判別，也可以根據(jù)未知類別的地震波形與典型波形的相似系數(shù)來判別歸屬于哪一類[18]。地震波形分類技術(shù)的主要步驟如圖1所示。

2.1 預(yù)處理方法

三維地震勘探采集的地震數(shù)據(jù)中往往包含較多規(guī)則干擾或隨機(jī)干擾信號(hào)?？紤]到地震波形分類技術(shù)的應(yīng)用需求，在濾波、去噪、反褶積等資料處理過程中要進(jìn)行保幅處理，特別是要慎用子波整形處理，盡量不要使用疊后波形整形處理，并且在整個(gè)數(shù)據(jù)處理流程選擇參數(shù)時(shí)要注重保持地震數(shù)據(jù)的時(shí)頻特性，盡量減少將人為因素引入分析過程，從而影響分類結(jié)果的地質(zhì)解譯[15]。

在進(jìn)行波形分類分析時(shí)，一般首先要通過信噪比分析和頻譜分析，對(duì)需要進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)體或目標(biāo)層段地震數(shù)據(jù)體的信噪比、主頻和頻帶范圍、振幅幅值或相對(duì)振幅關(guān)系、時(shí)頻特性等進(jìn)行評(píng)價(jià)。若提供分析的數(shù)據(jù)體品質(zhì)不高，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以改善地震反射質(zhì)量。常用的降噪方法有頻率域小波變換濾波、構(gòu)造導(dǎo)向?yàn)V波和基于傾角導(dǎo)向的中值濾波法等。

圖1 地震波分類技術(shù)的主要步驟

2.2 層位解釋

在進(jìn)行層段選擇時(shí)，同沉積層段的厚度變化不宜太大。厚度的大小會(huì)影響地質(zhì)信息的質(zhì)量，從而加大解釋工作的難度。波形分類技術(shù)對(duì)層位解釋的精度要求比較高，在煤層或地層標(biāo)志層位解釋時(shí)，一般要求進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別追蹤，避免手工追蹤造成的人為誤差。在已有解釋成果上進(jìn)行分析時(shí)，也應(yīng)該首先在解釋層位的時(shí)間位置選取一個(gè)合理的時(shí)窗，通過自動(dòng)計(jì)算尋找地震波形的解釋位置，歸位到波峰或波谷等。

2.3 技術(shù)參數(shù)選擇

地震波形變化可以充分顯示地層物性參數(shù)的變化以及相應(yīng)屬性變化分布規(guī)律的特點(diǎn)，在波形分類技術(shù)中選用合理的相關(guān)參數(shù)，可以得到理想的地震波形劃分結(jié)果。

a. 數(shù)據(jù)體的選擇 除了利用疊后偏移或疊前偏移數(shù)據(jù)體進(jìn)行波形分類分析外，也可以利用提取地震屬性后形成的屬性體進(jìn)行波形分類分析。根據(jù)不同地質(zhì)任務(wù)針對(duì)不同地震屬性提取波形分類信息，融合各種相關(guān)屬性信息用于解釋。基于不同屬性體進(jìn)行分析的優(yōu)點(diǎn)在于，它可以通過數(shù)學(xué)變換突出所要描述的地震信號(hào)特征，從而突出地震信號(hào)中的有效成分信息，大大提高數(shù)據(jù)分析成果的信噪比和分辨能力。如果想突出波形差異，可在相干體或方差體的基礎(chǔ)上進(jìn)行波形分類分析，或轉(zhuǎn)化到頻率域進(jìn)行分析，這樣可以使信息區(qū)分得更加突出。在分析低信噪比區(qū)域或灰?guī)r層段時(shí)，可以選用經(jīng)過適當(dāng)數(shù)學(xué)變換后突出差異的屬性體作為研究對(duì)象，對(duì)分析構(gòu)造或其他地質(zhì)異常、提高解釋能力和解釋精度往往有意想不到的效果。針對(duì)同一個(gè)地質(zhì)任務(wù)或解釋需求，采用不同類型數(shù)據(jù)體分析可能會(huì)得到不同的結(jié)果，這樣可以使我們?cè)诜治鰰r(shí)找到最有效的分析方法，突出多屬性、多數(shù)據(jù)體分析優(yōu)勢(shì)。

b. 目的層時(shí)窗選擇 時(shí)窗大小的選擇要依據(jù)實(shí)際解決的地質(zhì)問題。如果研究?jī)?nèi)容是沉積相或大套儲(chǔ)層的宏觀分析，那么要選取大一些的時(shí)窗。如幾個(gè)周期的地震波形，只要認(rèn)清這幾個(gè)周期范圍內(nèi)的地震波形所反映的確切地質(zhì)意義就可以。煤田地震勘探中往往是針對(duì)某一或幾個(gè)煤層反射波的，時(shí)窗宜選擇在某個(gè)煤層解釋層位加上、下限范圍或者兩個(gè)煤層層位之間的地震數(shù)據(jù)的集合，最好是大于半個(gè)相位，在一個(gè)周期內(nèi)為佳[19-20]。

c. 典型地震波形選擇 如果進(jìn)行有監(jiān)督的波形分類時(shí)，要預(yù)先設(shè)定幾類典型地震波形，設(shè)定方法一般是通過井震標(biāo)定。為便于定義地質(zhì)意義，選擇不同井位的地震波形作為典型波形。典型地震波形對(duì)應(yīng)的測(cè)井解釋儲(chǔ)層類型一般要有明顯的成因關(guān)系，同時(shí)也要盡量保證典型地震波形之間的儲(chǔ)層疊置模式與地震、井柱狀或測(cè)井相應(yīng)特征也要有比較明顯的差異和代表性。

d. 地震波形分類數(shù)及迭代次數(shù) 在進(jìn)行無監(jiān)督地震波形分類時(shí)，需要定義波形分類數(shù)。地震波形分類數(shù)的定義要適宜，不宜太多或太少，根據(jù)實(shí)際分析需要，一般選擇1~2倍的典型波形數(shù)就可以，以5~8種分類數(shù)為宜，迭代次數(shù)選取15~45次為宜，這樣可以在兼顧計(jì)算速度同時(shí)，有利于地震波形相的地質(zhì)分析。一般做法是在全區(qū)波形作相關(guān)分析后以固定的差異值進(jìn)行分類，對(duì)已經(jīng)分類好的波形類還可以根據(jù)需要進(jìn)行重新組合，形成具有明顯地質(zhì)意義的地震波形平面分布圖。

2.4 不同地震波形的地質(zhì)意義解譯

不同地震波形特征代表不同的儲(chǔ)層疊置特征，其平面分布和組合反映一定的地質(zhì)規(guī)律。那么，可以通過井震標(biāo)定和地震反射原理，分析出地震波形變化的地質(zhì)原因；然后，根據(jù)沉積學(xué)理論，進(jìn)行地震波形與沉積微相或儲(chǔ)層疊置模式平面分布規(guī)律的客觀解譯[21]。

3 地震波形分類技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例

3.1 煤層厚度變化預(yù)測(cè)

勘探區(qū)位于內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗圖克鎮(zhèn)境內(nèi)，屬于高原沙漠地貌特征，地表植被較稀疏，全部被第四系風(fēng)積沙所覆蓋，廣泛分布有新月形或波狀沙丘，區(qū)內(nèi)沒有基巖出露。地層由老至新發(fā)育有：三疊系上統(tǒng)延長(zhǎng)組(T3)、侏羅系中統(tǒng)延安組(J2)、侏羅系中統(tǒng)直羅組(J2)、白堊系下統(tǒng)志丹群(K1)和第四系全新統(tǒng)(Q)。主要含煤地層是侏羅系中統(tǒng)延安組(J2)，以三疊系上統(tǒng)延長(zhǎng)組(T3)為沉積基底，延長(zhǎng)組(T3)是一套陸源碎屑沉積物，屬于典型的曲流河沉積體系，該組地層厚度為228.06~323.21 m，平均281.86 m，劃分為5個(gè)煤組，即2~6煤組。

本次研究目的層為3-1煤，該層位于延安組第二巖段(J22)頂部，頂板巖性以粉砂巖為主，其次為砂質(zhì)泥巖、粉砂巖；底板巖性多為砂質(zhì)泥巖及粉砂巖。煤層賦存形態(tài)呈一走向近南北、傾向西的單斜構(gòu)造，煤層傾角較緩，一般在1°~4°變化。在勘探區(qū)中部及南部發(fā)育有小型平緩的波狀起伏。根據(jù)區(qū)內(nèi)鉆孔資料統(tǒng)計(jì)：煤層自然厚度1.57~6.35 m，平均4.53 m；可采厚度1.41~6.17 m，平均4.42 m。

高密度三維地震資料的時(shí)間剖面如圖2所示，從圖2中可以看到波形振幅變化的區(qū)域，通過鉆孔判斷、文本框指示了煤層厚度變薄區(qū)，經(jīng)過對(duì)比分析，該處地震反射波振幅的變化是由于煤層厚度變化引起的。

圖2 時(shí)間剖面

采用無監(jiān)督地震波形分類方法對(duì)地震資料進(jìn)行分析，選定3-1煤層反射波上下30 ms作為研究時(shí)窗、迭代次數(shù)20次，通過自適應(yīng)試驗(yàn)劃分為6種地震道形狀，第1種地震道對(duì)應(yīng)煤層較薄時(shí)的波形信息，隨著煤厚的增加，其對(duì)應(yīng)地震道的波形亦發(fā)生變換，第6種地震道則對(duì)應(yīng)煤層較厚時(shí)的波形信息，如圖3所示。從圖3可以看到：3-1煤層全區(qū)發(fā)育并可采，呈北薄東厚的特點(diǎn)，3-1煤層在MS18—MS23孔附近沉積狀態(tài)發(fā)生變化，產(chǎn)生了相變，南部和北部波形差異明顯，局部存在厚度變薄變厚的區(qū)域，后經(jīng)井巷驗(yàn)證，符合率較高。

圖3 3-1煤層地震波形分類

3.2 巖漿巖侵入?yún)^(qū)預(yù)測(cè)

勘探區(qū)位于安徽省淮南市境內(nèi)，區(qū)內(nèi)地勢(shì)平坦，潛水面距地表2~4 m，淺層以黏土、砂質(zhì)黏土為主，含煤地層主要為二疊系上、下石盒子組和山西組?？碧姐@孔揭露含煤地層厚度127.33~658.42 m，主要由灰—深灰色砂質(zhì)泥巖、泥巖、黏土巖、砂泥巖互層、粉細(xì)砂巖、中砂巖、中粗砂巖組成，自上而下劃分為7個(gè)含煤段，32個(gè)煤層，可采煤層6層，分別為13-1煤、11-2煤、8煤、6-1煤、4-1煤、3煤。3煤層厚度變化范圍為0.5~7.5 m，大部分區(qū)域煤層厚度在3.0~5.0 m變化，煤厚總體趨勢(shì)呈東薄西厚的特點(diǎn)。3煤層在區(qū)內(nèi)西北部埋藏較淺、東南部埋藏較深，走向自東向西為NE至NW，傾向SE至SW，傾角3°~28°，由于小型平緩的褶曲、波狀起伏及斷層發(fā)育使煤層的連續(xù)性遭到破壞，煤層走向發(fā)生一些改變，并且在煤層中發(fā)現(xiàn)巖漿巖侵入現(xiàn)象。巖漿巖對(duì)煤層影響的地震資料解釋可歸納以下2個(gè)方面：①巖漿巖侵入煤層引起煤層吞蝕、焦化、變薄等地質(zhì)現(xiàn)象，在地震時(shí)間剖面上則表現(xiàn)為巖漿巖影響的部位煤層反射波缺失、能量(振幅)減弱等現(xiàn)象，屬同類地震異常反應(yīng)；②煤層上部地層中如果存在大范圍巖漿巖巖床侵入，則對(duì)煤層反射波能量產(chǎn)生屏蔽，造成相應(yīng)部位煤層反射波的能量、振幅減弱現(xiàn)象。

本次采用有監(jiān)督的波形分類方法對(duì)3煤層巖漿巖侵入?yún)^(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)，選定3煤層反射波上下30 ms作為研究時(shí)窗，將波形分為5類，如圖4所示，其中第5種波形是通過井震標(biāo)定的巖漿巖侵入?yún)^(qū)典型反射波，黃色范圍所示區(qū)域；分類后得到波形分布圖，如圖5所示。從圖5中可以看到勘探區(qū)東南部黑色線圈定的區(qū)域與其他區(qū)域波形異常明顯，預(yù)測(cè)為巖漿巖侵入?yún)^(qū)，后經(jīng)鉆孔驗(yàn)證證實(shí)了該區(qū)確為巖漿巖侵入?yún)^(qū)。

圖4 波形分類模型道

圖5 地震波形分布

3.3 陷落柱解釋

勘探區(qū)位于安徽省淮北市境內(nèi)，區(qū)內(nèi)地勢(shì)平坦，地面高程一般為+27 m左右，地形高差變化不大，區(qū)內(nèi)潛水面深度一般在3~5 m，地下水豐富，且較穩(wěn)定，區(qū)內(nèi)地表下9~11 m為黏土層。礦區(qū)地層屬華北型沉積，鉆探揭露地層有：奧陶系、石炭系、二疊系、古近系、新近系和第四系，含煤地層為石炭–二疊系，沉積環(huán)境體系為：陸表海沉積、碎屑濱岸帶、三角洲和河流體系。石炭紀(jì)煤層薄而不穩(wěn)定，開采條件復(fù)雜，暫未作為勘探對(duì)象。二疊紀(jì)含煤地層自下而上為山西組、下石盒子組、上石盒子組，主采煤層為3、7、8、9和10煤層，煤層較穩(wěn)定。石炭–二疊紀(jì)煤系的基底，存在有溶洞非常發(fā)育的奧陶紀(jì)石灰?guī)r，由于地下水的長(zhǎng)期溶蝕，這些溶洞越來越大，在地質(zhì)構(gòu)造力和上覆巖層重力的長(zhǎng)期作用，有些溶洞發(fā)生塌陷，覆蓋在上面的含煤地層也隨之陷落，沿陷落柱中心軸切剖面的形態(tài)基本分4類：圓錐體、筒狀、斜塔狀、不規(guī)則狀。區(qū)內(nèi)太灰頂界面高程變化范圍–530~ –1 190 m，東部、南部煤層淺部地層傾角較大，20°~30°，尤其是南部，地層傾角達(dá)30°~38°；西部、北部地層角度變緩，多為10°~20°。

勘探區(qū)的疊后時(shí)間剖面如圖6所示，利用疊后時(shí)間剖面直接進(jìn)行解釋時(shí)陷落柱的邊界不清晰，特別是在奧陶系灰?guī)r層界面。本次分析是在提取相干屬性的數(shù)據(jù)體后(相干屬性剖面如圖7所示)，采用無監(jiān)督地震波形分類方法，以10煤層反射波層位上下50 ms作為研究層段，通過自適應(yīng)試驗(yàn)劃分為4種地震道形狀，平面如圖8所示。從圖8可以清晰地確定陷落柱的邊界，經(jīng)過鉆井驗(yàn)證，邊界圈定范圍精確，解釋精度明顯提升。

圖6 時(shí)間剖面

圖7 相干屬性剖面

圖8 地震波形分布

4 結(jié)論

a.在煤炭高密度三維地震資料解釋應(yīng)用中，波形分類技術(shù)的應(yīng)用步驟包括預(yù)處理、層段選擇、提取地震道模型、波形分類形成相圖、地質(zhì)解釋等；時(shí)窗選擇、波形分類數(shù)及迭代次數(shù)參數(shù)的選擇原則和合理范圍為：目的層時(shí)窗選擇要大于半個(gè)相位，波形分類數(shù)選取5~8種，迭代次數(shù)選取15~45次為宜。

b.采用無監(jiān)督地震波形分類方法應(yīng)用到煤層賦存狀態(tài)預(yù)測(cè)和陷落柱解釋中，預(yù)測(cè)的煤層分布情況、厚度與井下巷道實(shí)際揭露一致，解釋的陷落柱邊界、發(fā)育層位與鉆孔揭露一致；采用有監(jiān)督的波形分類方法圈定的巖漿巖侵入?yún)^(qū)范圍，經(jīng)補(bǔ)充鉆孔驗(yàn)證準(zhǔn)確。應(yīng)用結(jié)果表明：波形分類技術(shù)通過在解譯過程中或地震屬性體充分挖掘地質(zhì)信息，進(jìn)行地質(zhì)異常體解釋，解釋結(jié)果準(zhǔn)確可靠，為三維地震資料的地質(zhì)精細(xì)解釋提供一種新的思路和方法。

[1] BALCH A H. Color sonagrams：A new dimension in seismic data interpretation[J]. Geophysics，1973，36(6)：232–238.

[2] COLéOU T，POUPON M，AZBEl K. Unsupervised seismic facies classification：A review and comparison of techniques and implementation[J]. The Leading Edge，2012，22(10)：942–953.

[3] DE MATOS M C，OSORIO P L M，JOHANN P，et al. Unsupervised seismic facies analysis using wavelet transform and self-organizing maps[J]. Geophysics，2007，72(1)：9–21.

[4] WALLET B C， DE MATOS M C， KWIATKOWSKI J T，et al. Latent space modeling of seismic data：An overview[J]. Leading Edge，2009，28(12)：1454–1459.

[5] 逯宇佳，曹俊興，劉哲哿，等. 波形分類技術(shù)在縫洞型儲(chǔ)層流體識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 石油學(xué)報(bào)，2019，40(2)：182–189.LU Yujia，CAO Junxing，LIU Zhege，et al. Application of waveform classification technology in fluid identification of fractured-vuggy reservoirs[J]. Acta Petrolei Sinica，2019，40(2)：182–189.

[6] 佘剛，周小鷹，戴明剛，等. 波形分類技術(shù)在鄂北薄砂巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 石油與天然氣地質(zhì)，2012，33(4)：536–540.SHE Gang，ZHOU Xiaoying，DAI Minggang，et al. Application of seismic waveform classification technique in thin sandstones reservoir prediction in northern Ordos Basin[J]. Oil & Gas Geology，2012，33(4)：536–540.

[7] 鄧傳偉，李莉華，金銀姬，等. 波形分類技術(shù)在儲(chǔ)層沉積微相預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 石油物探，2008，47(3)：262–265. DENG Chuanwei，LI Lihua，JIN Yinji，et al. Application of seismic waveform classification technique in prediction reservoir sedimentary microfacies[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum，2008，47(3)：262–265.

[8] COLEOU 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.

[9] 石戰(zhàn)戰(zhàn)，王元君，唐湘蓉，等. 一種基于時(shí)頻域波形分類的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法[J]. 巖性油氣藏，2018，30(4)：98–104.SHI Zhanzhan，WANG Yuanjun，TANG Xiangrong，et al. Reservoir detection based on seismic waveform classification in time-frequency domain[J]. Lithologic Reservoirs，2018，30(4)：98–104.

[10] 鄭和忠. 基于支持向量機(jī)的地震波形分類方法的研究[D]. 青島：青島大學(xué)，2018. ZHENG Hezhong. Research on seismic waveform classification method based on support vector machine[D]. Qingdao：Qingdao University，2018.

[11] 劉豪杰，夏同星，周學(xué)鋒，等. 基于模型正演的地震波形分類技術(shù)預(yù)測(cè)優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層[C]//中國(guó)地球科學(xué)聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)，2019：1112–1115. LIU Haojie，XIA Tongxing，ZHOU Xuefeng，et al. Prediction of high quality reservoir by seismic waveform classification based on model forward modeling[C]//China Geosciences Joint Annual Meeting，2019：1112–1115.

[12] 吳微，譚紹泉，王樹華，等. 基于波形分類的層位自動(dòng)追蹤方法[C]//SPG/SEG南京2020 年國(guó)際地球物理會(huì)議. 2020：975–978.WU Wei，TAN Shaoquan，WANG Shuhua，et al. Automatic horizon tracking method based on waveform classification[C]//SPG/SEG International Geophysical conference，Nanjing，2020：975–978.

[13] 孫學(xué)凱，崔若飛. 地震相分析在探測(cè)煤層中火成巖侵入范圍的應(yīng)用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2010，38(5)：58–60. SUN Xuekai，CUI Ruofei. Application of seismic faces analysis in detecting the magmatic intrusion zones[J]. Coal Geology & Exploration，2010，38(5)：58–60.

[14] 楊占龍，陳啟林，沙雪梅，等. 關(guān)于地震波形分類的再分類研究[J]. 天然氣地球科學(xué)，2008，19(3)：377–380. YANG Zhanlong，CHEN Qilin，SHA Xuemei，et al. Reclassification research of seismic waveform classification[J]. Natural Gas Geoscience，2008，19(3)：377–380.

[15] 林朋，彭蘇萍，盧勇旭，等. 基于共軛梯度法的全波形反演[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2017，45(1)：131–136. LIN Peng，PENG Suping，LU Yongxu，et al. Full waveform inversion based on the conjugate gradient method[J]. Coal Geology & Exploration，2017，45(1)：131–136.

[16] 劉明夫. 三維地震數(shù)據(jù)體的波形分類方法研究[D]. 成都：電子科技大學(xué)，2014. LIU Mingfu. Research on waveform classification method based on 3D seismic data[D]. Chengdu：University of Electronic Science and Technology of China，2014.

[17] 范洪軍，范廷恩，王暉，等. 地震波形分類技術(shù)在河流相儲(chǔ)層研究中的應(yīng)用[J]. CT理論與應(yīng)用研究，2014，23(1)：71–80.FAN Hongjun，F(xiàn)AN Ting’en，WANG Hui，et al. Application of seismic waveform classification technique in the study of fluvial reservoir[J]. CT Theory and Applications，2014，23(1)：71–80.

[18] 高陽(yáng)，王春賢，馮西會(huì)，等. 地震相分析技術(shù)在煤田地震勘探中的應(yīng)用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2016，44(1)：107–111. GAO Yang，WANG Chunxian，F(xiàn)ENG Xihui，et al. Application of seismic facies analysis technology in coal seismic exploration[J]. Coal Geology & Exploration，2016，44(1)：107–111.

[19] 秦永軍，馬麗，薛海軍，等. 地震波形分類技術(shù)在煤層分叉解釋中的應(yīng)用[J]. 中國(guó)煤炭地質(zhì)，2016，28(10)：76–80. QIN Yongjun，MA Li，XUE Haijun，et al. Application of seismic waveform classification technology in coal seam bifurcation interpretation[J]. Coal Geology of China，2016，28(10)：76–80.

[20] 江青春，王海，李丹，等. 地震波形分類技術(shù)應(yīng)用條件及其在葡北地區(qū)沉積微相研究中的應(yīng)用[J]. 石油與天然氣地質(zhì)，2012，33(1)：135–140. JIANG Qingchun，WANG Hai，LI Dan，et al. Application conditions of seismic waveform classification technique and its use in the study of sedimentary microfacies of Pubei area[J]. Oil & Gas Geology，2012，33(1)：135–140.

[21] 楊文強(qiáng). 孫疃礦中組煤層地震相分析與煤厚預(yù)測(cè)[D]. 徐州：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，2019. YANG Wenqiang. Seismic facies analysis and seam thickness prediction of the Middle Coal seam in Suntuan Mine[D]. Xuzhou：China University of Mining and Technology，2019.

Application of seismic waveform classification technology in interpretation of geological abnormal body

CHENG Yan1,2, ZHAO Pu1, LIN Jiandong2, ZHANG Xingping2

(1. China National Administration of Coal Geology, Beijing 100038, China; 2. Research Institute of Coal Geophysical Exploration, China National Administration of Coal Geology, Zhuozhou 072750, China)

Seismic waveform classification technology has the characteristics of statistics of the overall change of the seismic signal and reflects the distribution of this change. It is an important extension of seismic attribute analysis technology. It has a good application effect on the reflected wave changes caused by geological anomalies, which is similar to the conventional single attribute prediction. Compared, it has the characteristics of sensitive reflection and reliable results. High density 3D seismic data have the characteristics of high signal-to-noise ratio, high resolution and high fidelity. This paper attempts to use waveform classification technology to predict the occurrence of coal seam and magmatic intrusion area reflected by high density 3D seismic data, and studies the interpretation method of collapse column. Through actual exposure and drilling verification in underground roadways, the prediction results have high accuracy and accurate bounds, which can provide accurate geological data for coal mining.

waveform classification; geological anomaly; occurrence state; magmatic rock intrusion; collapse column; high density 3D seismic exploration

請(qǐng)聽作者語音介紹創(chuàng)新技術(shù)成果等信息，歡迎與作者進(jìn)行交流

P631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1986.2020.06.012

1001-1986(2020)06-0087-06

2020-10-24；

2020-11-10

中國(guó)煤炭地質(zhì)總局科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(ZMKJ-2019-B11，ZMKJ-2019-J11)

Science and Technology Innovation Fund of China National Administration of Coal Geology(ZMKJ-2019-B11，ZMKJ-2019-J11)

程彥，1984年生，男，山東泰安人，碩士，高級(jí)工程師，從事煤田地球物理勘探工作. E-mail：cumt_cheng@163.com

程彥，趙鐠，林建東，等. 地震波形分類技術(shù)在地質(zhì)異常體解釋中的應(yīng)用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2020，48(6)：87–92.

CHENG Yan，ZHAO Pu，LIN Jiandong，et al. Application of seismic waveform classification technology in interpretation of geological abnormal body[J]. Coal Geology & Exploration，2020，48(6)：87–92.

(責(zé)任編輯 聶愛蘭)