孫華軍, 李 瓊,c, 何建軍

(成都理工大學(xué) a.地球物理學(xué)院；b.信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院(網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院、牛津布魯克斯學(xué)院)；c.地球勘探與信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610059)

0 引言

伴隨著地震勘探開(kāi)發(fā)的不斷深入，勘探目標(biāo)逐漸向致密層、薄儲(chǔ)層轉(zhuǎn)變，油氣勘探的難度日益增大，提高對(duì)儲(chǔ)層描述的精度將為后續(xù)油氣勘探開(kāi)發(fā)提供借鑒。

地震波在地下傳播時(shí)，受地下介質(zhì)吸收衰減影響，高頻部分比低頻部分衰減厲害[1]。因此，提高地震資料分辨率，可通過(guò)壓縮地震子波、去除地震波傳播過(guò)程中的干涉、調(diào)諧效應(yīng)達(dá)到。另外，實(shí)際鉆、測(cè)井和相關(guān)地質(zhì)資料也可以指導(dǎo)、檢驗(yàn)地震資料分析過(guò)程。以此為基礎(chǔ)，大量的方法如反褶積[2-3]、譜整形[4]、反Q濾波[5-6]、測(cè)井約束下的波阻抗反演[7]等應(yīng)用于提高地震數(shù)據(jù)分辨率。

地震屬性作為表征地震波幾何形態(tài)、運(yùn)動(dòng)學(xué)特征的參數(shù)。它對(duì)實(shí)際地層的巖性、物性、含油氣性等信息有較好的描述，是地震數(shù)據(jù)體內(nèi)各種地球物理信息的綜合響應(yīng)。通過(guò)對(duì)地震屬性參數(shù)分析能直觀地了解到不同儲(chǔ)層特點(diǎn)，可以對(duì)儲(chǔ)層進(jìn)行定性分析。但是單一的地震屬性信息量少，其反應(yīng)的儲(chǔ)層特點(diǎn)往往具有局限性、多解性。為了降低這種不確定性，多屬性融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，利用多種不同的地震屬性來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)層展布的精細(xì)刻畫(huà)。常用的地震屬性融合方法有RGB、聚類(lèi)分析、多元線性回歸、基于井屬性以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震屬性融合[8]。 地震屬性融合方法對(duì)碳酸鹽巖縫洞儲(chǔ)層、河道砂體、儲(chǔ)層斷層識(shí)別等有良好的應(yīng)用效果[9-10]。

尉曉瑋等[11]利用時(shí)頻域多屬性分析技術(shù)開(kāi)展了碳酸鹽巖巖溶儲(chǔ)層預(yù)測(cè)；韓長(zhǎng)城等[12]優(yōu)選地震多屬性并應(yīng)用于碳酸鹽巖縫洞型儲(chǔ)層預(yù)測(cè)；王峣鈞等[13]將曲率屬性與其他屬性相結(jié)合應(yīng)用于碳酸鹽巖儲(chǔ)層縫洞預(yù)測(cè)，取得了較好的效果;Kumar等[14]利用多屬性分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法加強(qiáng)儲(chǔ)層斷層解釋?zhuān)煌跣滦碌萚15]利用地震多屬性分析技術(shù)對(duì)研究區(qū)域的主要斷裂與有利儲(chǔ)層分布范圍進(jìn)行刻畫(huà)。上述方法主要是對(duì)碳酸鹽巖儲(chǔ)層斷裂、縫洞特征的刻畫(huà)，未考慮初始地震資料的影響，且受地震資料分辨率影響較大。筆者基于時(shí)變分頻反褶積得到高分辨率地震數(shù)據(jù)，選擇斷裂敏感屬性與油氣敏感屬性進(jìn)行RGB屬性融合，結(jié)合測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)得到含油氣儲(chǔ)層的有利區(qū)域。

1 工區(qū)概況

研究工區(qū)鄂爾多斯盆地馬家溝組為致密碳酸鹽巖儲(chǔ)層，由于巖性、裂縫帶控制發(fā)育有效儲(chǔ)層段，在空間上分布復(fù)雜，基本位于馬家溝組頂100 m范圍內(nèi)，且有效儲(chǔ)層段較薄。同時(shí)儲(chǔ)層主控因素復(fù)雜，儲(chǔ)層類(lèi)型多。主控因素復(fù)雜包括：孔、縫、洞均發(fā)育，但均屬于低孔、微細(xì)縫、小溶洞，分布不均。另外由于上覆地層為泥、煤層，強(qiáng)大的波阻抗差造成馬頂具有較強(qiáng)的反射同相軸，有效儲(chǔ)層完全淹沒(méi)在強(qiáng)反射之中，氣藏儲(chǔ)層展布無(wú)明顯規(guī)律。為了探究其儲(chǔ)層有利的分布范圍，筆者使用時(shí)變分頻反褶積方法提高地震資料分辨率、優(yōu)選最正曲率屬性、60 Hz單頻相干屬性、均方根振幅屬性進(jìn)行RGB屬性融合，根據(jù)融合結(jié)果對(duì)碳酸鹽巖儲(chǔ)層展布特征進(jìn)行刻畫(huà)，最后結(jié)合已鉆井位確定有效儲(chǔ)層展布特征。

2 方法原理

常規(guī)反褶積方法利用同一地震子波與測(cè)井曲線求取反射系數(shù)序列,該反射系數(shù)序列缺少了對(duì)地震資料和測(cè)井資料的綜合考慮，其恢復(fù)的地震剖面結(jié)果具有不可控性。為此綜合考慮地震信號(hào)的衰減作用采用時(shí)變分頻反褶積的方法,對(duì)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.1 時(shí)變分頻反褶積

地震記錄x(t)在忽略噪聲的情況下表示為地震子波w(t)和地層反射系數(shù)r(t)的褶積：

x(t)=w(t)*r(t)

(1)

對(duì)應(yīng)頻率域表達(dá)式為：

X(ω)=W(ω)·R(ω)

(2)

受地下介質(zhì)非均勻性及地層吸收衰減作用，地震子波往往具有時(shí)變特征，可通過(guò)對(duì)地震信號(hào)采取分時(shí)窗采用不同頻率地震子波來(lái)進(jìn)行反褶積處理(圖1)，三維地震數(shù)據(jù)求取時(shí)變子波如圖2所示。每一時(shí)窗內(nèi)采用多道統(tǒng)計(jì)自相關(guān)法求地震子波。當(dāng)反射系數(shù)為隨機(jī)白噪序列，對(duì)復(fù)賽譜域子波振幅譜做奇偶分解，反變換得到時(shí)變子波。最后每一時(shí)窗內(nèi)利用對(duì)應(yīng)地震子波進(jìn)行反褶積求取反射系數(shù)。因?yàn)樵摲椒ǚ侄翁崛〔煌l率子波，子波更符合實(shí)際情況，得到的反射系數(shù)更加準(zhǔn)確。最后綜合全段反射系數(shù)并褶積高頻率子波得到高分辨率的寬頻地震信號(hào)。

圖1 單道提取時(shí)變子波反褶積原理圖Fig.1 Schematic diagram of wavelet deconvolution of single-channel extraction

圖2 時(shí)變子波的提取Fig.2 Extraction of time-varying wavelet

2.2 RGB屬性融合

RGB融合是基于圖像學(xué)原理的一種融合方法,RGB屬性融合依據(jù)三原色(紅R、綠G、藍(lán)B)原理,首先分別對(duì)R、G、B賦予0～255的強(qiáng)度值，并將屬性值歸一化至該范圍得到IR、IG、IB。最后定義映射函數(shù)S和IRGB，其中S用來(lái)對(duì)RGB圖像進(jìn)行描述，IRGB表示最終合成的顏色值，則：

IRGB=S(IR,IG,IB)

(0≤IR≤255,0≤IG≤255,0≤IB≤255)

(3)

根據(jù)IRGB的值得到新的融合圖像來(lái)對(duì)地質(zhì)特點(diǎn)進(jìn)行綜合分析。

3 地質(zhì)模型正演分析

為了對(duì)研究區(qū)實(shí)際儲(chǔ)層地震響應(yīng)特征有更進(jìn)一步地了解，依據(jù)該區(qū)域的測(cè)井曲線數(shù)據(jù)構(gòu)建正演模型并正演。其模型和正演結(jié)果分別如圖3、圖4所示。

圖3 正演模型Fig.3 Forward model

圖4 模型正演記錄Fig.4 Seismic response of forward model

圖3中1層～4層的縱波速度和密度分別設(shè)置為4 500 m/s,2.64 g/cm3、2 400 m/s,1.64 g/cm3; 5 400 m/s,2.74 g/cm3、5 800 m/s,2.83 g/cm3;在第4層中設(shè)置了從左到右的不同含裂縫的儲(chǔ)層，速度為4 400 m/s～5 000 m/s不等，對(duì)應(yīng)密度為2.62 g/cm3～2.71 g/cm3。

圖4在儲(chǔ)層上方形成強(qiáng)反射同相軸，淹沒(méi)了儲(chǔ)層頂部的反射特征，原本頂界面波峰位置變?yōu)榱瞬ü?。另外不同厚度、形狀的?chǔ)層在反射特征上不一致，厚度越薄，反射特征越微弱。

4 實(shí)際地震資料分析

4.1 地震資料處理

研究工區(qū)鄂爾多斯盆地馬家溝組地震資料品質(zhì)較差，有效厚度較薄，有利儲(chǔ)層描述困難。工區(qū)內(nèi)某連井剖面如圖5所示，其中已鉆井在M5—TOP下方進(jìn)行了鉆井測(cè)試。依據(jù)測(cè)試結(jié)果對(duì)測(cè)試層段進(jìn)行了解釋(表1)。

圖5中，原始記錄在整個(gè)儲(chǔ)層位置同相軸寬，其下方存在一個(gè)大的寬緩波谷。原始地震記錄中連續(xù)兩個(gè)波峰或者連續(xù)兩個(gè)波谷的長(zhǎng)度為30 ms～50 ms，所劃分的單個(gè)時(shí)窗長(zhǎng)度需大于這個(gè)長(zhǎng)度，這樣求取的地震子波才相對(duì)準(zhǔn)確，取時(shí)窗長(zhǎng)度為最70 ms，將時(shí)間范圍為1 500 ms～2 200 ms的地震數(shù)據(jù)，分10個(gè)時(shí)窗提取時(shí)變地震子波，得到10個(gè)不同的地震子波(圖6)。據(jù)此求取對(duì)應(yīng)時(shí)窗的反射系數(shù)，最后褶積45 Hz雷克子波得到圖7所示結(jié)果。

圖5 原始地震記錄Fig.5 Original seismic record

圖6 不同時(shí)窗提取的地震子波Fig.6 Seismic wavelet extraction with different time windows

圖7 時(shí)變分頻反褶積后地震記錄Fig.7 Seismic records after time-varying frequency division deconvolution

對(duì)比圖5和圖7發(fā)現(xiàn),原本位于強(qiáng)波峰的測(cè)試層段現(xiàn)在基本位于波谷位置，與之前正演模型得到的結(jié)果也一致。對(duì)比圖5與圖7中紅色框部分，反褶積后同相軸變窄且更連續(xù)，圖7中紅色箭頭所指處，其同相軸分為兩個(gè)連續(xù)的波峰，為兩個(gè)相鄰薄層的分離，更多細(xì)節(jié)特征凸顯。該方法處理后主頻和帶寬為：40 Hz、50 Hz(圖10)；較處理前的主頻(25 Hz)和帶寬(35 Hz)有了明顯提高(圖9)，且對(duì)目的層段的處理是有效的。非時(shí)變反褶積(圖8)中，藍(lán)框部分較原始和時(shí)變分頻反褶積記錄的分辨率高，面出現(xiàn)更多同相軸，細(xì)節(jié)特征明顯；紅框部分與原始記錄相差不大，分辨率低，即對(duì)目標(biāo)層段處理基本無(wú)效。最后選擇時(shí)變分頻反褶積處理結(jié)果用于后續(xù)分析。

圖8 無(wú)時(shí)變子波的反褶積地震記錄Fig.8 Deconvolution seismic record without time-varying wavelet

圖9 原始地震記錄頻譜Fig.9 The spectrum of the original seismic data

圖10 反褶積后地震頻譜Fig.10 The spectrum of seismic data after deconvolution

此外對(duì)比o井處理前后井震標(biāo)定，發(fā)現(xiàn)反褶積后的地震記錄在M5-TOP上方及下方出現(xiàn)一系列薄層，其中下方一薄層位于井分層m55和m56之間(圖11)。井震相關(guān)系數(shù)為0.840，合成地震記錄與處理后地震數(shù)據(jù)相關(guān)性好，標(biāo)定結(jié)果可靠。

圖11 o井的井震標(biāo)定Fig.11 Seismic data calibration of well o(a)處理前;(b)處理后

4.2 地震屬性優(yōu)選

4.2.1 相干屬性

鄂爾多斯盆地馬家溝組為致密碳酸鹽巖儲(chǔ)層，有效儲(chǔ)層段由巖性、裂縫帶控制發(fā)育。地震相干屬性為斷裂解釋提供有力手段，受分辨率限制，常規(guī)相干屬性只能區(qū)分較大層級(jí)斷裂，對(duì)微小斷裂識(shí)別效果差。這里引入具有多尺度分析的小波變換,對(duì)時(shí)變分頻反褶積后的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行分頻處理，得到不同頻率地震數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上計(jì)算相干屬性(圖12)。

圖12 小波分頻相干計(jì)算Fig.12 Coherent computation of wavelet frequency division

依據(jù)地震主頻(40 Hz)和圖7地震剖面所標(biāo)記的測(cè)試結(jié)果，取M5-TOP層位下方10 ms的40 Hz、50 Hz、60 Hz單頻相干切片得到圖12所示結(jié)果。其中全頻帶相干能刻畫(huà)整體斷裂情況，高頻(50 Hz、60 Hz)相干切片刻畫(huà)斷裂特征明顯，60 Hz單頻切片刻畫(huà)精度最高，與測(cè)試結(jié)果也吻合，將其應(yīng)用于后續(xù)的屬性融合。

4.2.2 曲率屬性

曲率屬性是刻畫(huà)裂縫、褶皺、斷層發(fā)育的有效屬性。從圖13可以看出，工區(qū)內(nèi)小斷裂、微裂縫發(fā)育。根據(jù)曲率定義及其描述地層特征，這里選擇最正曲率來(lái)對(duì)小尺度的裂縫、褶皺進(jìn)行刻畫(huà)。沿M5-TOP下方10 ms提取屬性切片(圖14)，圖14中全區(qū)裂縫均有發(fā)育、高產(chǎn)氣井較其余井附近裂縫發(fā)育，與相干屬性整體特征符合。

圖13 小波分頻相干Fig.13 Wavelet frequency dividing coherence(a)全頻帶；(b)40 Hz；(c)50 Hz；(d)60 Hz

圖14 最正曲率Fig.14 Most positive curvature

4.2.3 振幅屬性

振幅屬性主要從幅值、相位變化來(lái)描述地震能量的變化情況，可用于檢測(cè)由巖性、物性、流體變化及不整合面引起的振幅的橫向變化等。常用振幅屬性包括有RMS均方根振幅、平均絕對(duì)值振幅、平均振幅、能量半衰時(shí)等(如圖15沿M5-TOP下5 ms～25 ms提取對(duì)應(yīng)振幅屬性)，其中均方根振幅、平均振幅、平均絕對(duì)值振幅與井吻合度高，含氣井基本位于高值或低值附近。由于儲(chǔ)層流體(主要為天然氣、水)的影響，地震振幅出現(xiàn)衰減，表現(xiàn)為相對(duì)低振幅，均方根、平均振幅屬性符合，最后對(duì)比平均振幅屬性，均方根屬性對(duì)局部特征描述更強(qiáng)烈，故選擇均方根屬性進(jìn)行后續(xù)屬性融合。

圖15 M5-TOP下5 ms～25 ms不同振幅屬性Fig.15 Different amplitude attributes under M5-TOP(5 ms～25 ms)(a)均方根振幅;(b)能量半衰時(shí);(c)平均絕對(duì)值振幅;(d)平均振幅

4.3 RGB屬性融合

利用上述選擇的60 Hz單頻相干屬性、最正曲率屬性、均方根振幅屬性，進(jìn)行RGB屬性融合得到圖14所示的融合結(jié)果。儲(chǔ)層受巖性、斷層、微裂縫影響同等重要，融合權(quán)重比為1：1：1。

圖16(a)中斷裂特征不明顯，僅能看出井附近存在少量小斷裂，無(wú)明顯的裂縫發(fā)育，刻畫(huà)的邊界也與鉆井位置不符合。圖16(b)中Ⅱ、Ⅲ部分存在有大量的小斷裂，斷裂周?chē)l(fā)育大量的微裂縫，為油氣聚集提供了必要條件，為油氣富集區(qū)域，在此處多高產(chǎn)氣井。I中無(wú)明顯斷裂和裂縫發(fā)育特征，其中測(cè)試井多為干井、水井。Ⅳ中儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)小，裂縫發(fā)育少，其中基本為低產(chǎn)井。Ⅴ中斷裂發(fā)育，但未進(jìn)行相應(yīng)鉆井測(cè)試，可能為有利區(qū)域。綜上，致密碳酸鹽巖油氣聚集和儲(chǔ)層分布，與儲(chǔ)層內(nèi)部的裂縫發(fā)育特點(diǎn)密切相關(guān)，當(dāng)不存在大斷裂時(shí)候，裂縫發(fā)育越密集的地方，儲(chǔ)層含油氣性越好，也越有利于油氣高產(chǎn)。同時(shí)得到經(jīng)過(guò)時(shí)變分頻反褶積后的RGB融合屬性,對(duì)裂縫及儲(chǔ)層展布特征描述更加準(zhǔn)確。

圖16 RGB屬性融合圖Fig.16 RGB attribute fusion diagram(a)原始數(shù)據(jù)融合結(jié)果;(b)反褶積后融合結(jié)果

5 結(jié)語(yǔ)

時(shí)變分頻反褶積方法通過(guò)分時(shí)窗求取不同頻率地震子波，減小了反褶積過(guò)程中子波影響，有效提高了馬家溝組地震資料的主頻，拓寬其頻帶，為后續(xù)研究提供借鑒。與非時(shí)變反褶積方法相比，時(shí)變分頻反褶積對(duì)復(fù)雜地區(qū)(巖性變化劇烈的地區(qū))更適用。致密碳酸鹽巖儲(chǔ)層與裂縫發(fā)育密切相關(guān)，通過(guò)選取有利于表征裂縫發(fā)育程度及儲(chǔ)層物性、流體性質(zhì)相關(guān)的地震屬性進(jìn)行RGB融合顯示，有效地對(duì)油氣富集區(qū)域做出預(yù)測(cè)，并與實(shí)際鉆井資料相吻合。