200603地震属性分析在彩16井区储层预测中的应用

第21卷　第3期地　球　物　理　学　进　展Vol.21　No.32006年9月(页码:922～925)PRO GRESS IN GEOP H YSICSSept.　2006地震属性分析在彩16井区储层预测中的应用王利田1,2,　苏小军1,2,　管仁顺2,　段林娣1,2(1.中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;2.北京石大油源科技开发有限公司,北京昌平,102200)摘　要　介绍了地震属性分类及地质含义,并以彩16井区为例优选出对储层含油气性敏感的地震属性参数,建立它们与含油气性的关系,利用单属性及多属性聚类分析评价了目的层的储层质量,并进行了有利储层预测,并指出下一步的有利勘探目标.关键词　地震属性,属性优化,聚类分析,储层预测中图分类号　P631 文献标识码　A 文章编号　100422903(2006)0320922204The appliation of seismic attribute analyscs in predicating reservoir of cai 16areaWAN G Li 2tian 1,2,　SU Xiao 2jun 1,2,　GUAN Ren 2shun 2,　DUAN Lin 2di 1,2(1.S chool of Energy Resources ,China Universit y of Geosciences (Bei j i ng ),Bei j ing 100081,China;2.S hi da Resource Science Technolog y Ex ploitation L t d.of Bei j ing ,Chang pi ng ,Bei j ing 102200,China )Abstract This paper introduces seismic attribute and its geological significance.Taking Cai 16Area Aan G ong He ho 2rizons as examples ,the author optimizes some seismic attributes which have high sensitivity for the reservoir oily ca 2pability and builds the relationship.The author carries out reservoir predict research with single seismic attribute and attributes clustering analyse ,points out the favorable reserving area and puts forward the aim of the following step of exploration.K eyw ords seismic attribute ,attribute optimize ,clustering analyse ,reservoir predicting收稿日期　2005211210;　修回日期　2005212220.基金项目　中国石油天然气股份公司重点科研项目(03ZY 201)资助.作者简介　王利田,男,在读博士,1977年生,2001年本科毕业于西南石油学院地质专业,毕业后一直从事地震解释与油藏描述工作.现就读于中国地质大学(北京),攻读博士学位,主要从事油藏描述及地震储层预测方面的研究.0　引　言地震属性是从地震数据体中产生的几何的、运动学的、动力学或统计特征的具体测量.它是地震资料中可描述的、可定量化的特征,并可以用与原始资料相同的比例显示出来.地震属性代表了原始地震资料中包含的全部信息的子集.上世纪20年代初,地震属性一般是指复数地震道,经过二十多年来对地震属性的不断研究与深化,地震属性研究扩展到速度、阻抗、AVO 、相干、分形等多方面.随着油气勘探的不断深入特别是在常规地震资料含有微弱油气信息而人工难以分辨的情况下,人们致力于从三维地震数据体中提取其它方法无法提取的地震信息———地震属性参数,并利用各种数学方法对地震改生参数进行系统研究,从而确定主要岩性带的分布,预测含油气有利部位.近年来,地震属性技术在油气勘探和开发中发挥着越来越重要的作用,因此,有关地震属性的提取、标定、分析等技术取得了飞速发展,地震属性技术正逐渐成为油蔵地球物理的核心和连接勘探地震与开发地震的桥梁.本次研究工区彩16#区位于准噶尔盆地中央隆起带的白家海凸起上.白家海凸起是准东探区油气最为富集的地区之一,上世纪90年代初在该区带上发现了我国陆上第一个沙漠整装油田—彩南油田和彩31井气藏,随着勘探开发程度的不断深入,勘探难度日益加大,那些形态清楚、油水关系简单的构造油气藏越来越少,而地层圈闭、岩性圈闭及混合圈3期王利田,等:地震属性分析在彩16井区储层预测中的应用闭等形成的隐蔽油气藏,在油气勘探中所占份量越来越大.为此,充分利用地震属性分析预测油气的分布成为形势所趋[1].1　地震属性的分类及地质意义[2]1.1　振幅统计类属性(Amplit ude Statistics)在LandMark系统中,可以统计15种振幅值.其中包含均方根振幅,平均绝对振幅,最大波峰振幅,平均波峰振幅,最大波谷振幅,平均波谷振幅,最大绝对振幅,绝对振幅总量,振幅总量,平均能量,能量总体,平均振幅,振幅变化,振幅变化的不对称性,振幅的峰态等.它们是从能量的角度(如幅值及各种均值)和正负相位的振幅变化来考查波形的变化和能量分布的,由此可检测由岩性、地层、流体性质或孔隙度引起的振幅序列的横向变化,比如,砂岩相与泥岩相的过渡、流体的变化等.1.2　复数道统计类属性(Complex Trace Statis2 tics)复数道实际是地震信号的Hilbert变换,是将实际地震数据转换成瞬时属性数据体,从属性数据体剖面上分析反射特征的变化情况.它能帮助分析下列地层或岩性,流体的变化:气体、流体的特征;岩性;河道与三角洲砂岩;礁体;不整合面;地层序列;裂缝;调谐效应等.复数道统计类属性包含平均反射强度,平均瞬时频率,平均瞬时相位,反射强度斜率,瞬时频率斜率.它们是通过振幅包络,相位、频率及它们在纵向上的变化来反映波组特征的变化.1.3　(频,能)谱统计类属性(Spectral Statistics)(频,能)谱统计信息包含有效带宽,弧线长度,平均零交叉点频率,三个频谱的主频率分量(Burg 谱上三个峰值对应的频率F1、F2和F3),谱峰值频率,由主频峰值到最大频率处的谱斜率.它们是通过在分析时窗内估算能量谱上最重要的几个点的主频f1(低),f2(中)f3(高)及谱最大峰值处的频率来反映频率吸收特征,这可能与流体储量,裂缝吸收及薄层调谐现象有关,并用最大峰值处到最大频率的谱斜率来反映高频能量衰减的速率.可揭示的地层或油气效应有:裂缝发育带;含气吸收区;调谐效应;岩性或吸收引起的子波变化等.1.4　层序统计类属性(Sequence Statistics)层序统计类属性包含能量半衰时,能量半衰处斜率,正负采样点比,高于振幅门限的百分比,低于振幅门限的百分比,波峰数,波谷数.LandMark提供7种属性来帮助表征地层层序特征,主要是能量变化,极性对比,和振幅临界分析.它反映了波级能量分布变化情况,能量分布是能量居前,能量居中,还是能量居后.用正负样点的比检测有无能量反转的特征,以及强值和弱值的分布规律.有助于人们识别岩相的变化,含油气性,刻画层序地层特征,突出某种振幅异常,描述地震层序.通过振幅异常的特征,比如说寻找强振幅(RMS振幅)区,低频区等可能与含油气性或岩性有关的层性分布区,进行岩性分析或油气预测.能量半衰时是一个非常重要的独立属性,含有重要的含油气信息.1.5　相关统计类属性(Correlation Statistics)LandMark提供了6种相关统计属性,用于定量描述道与道之间的相似性.这类属性主要包括:与下一个CDP的协方差,到下一个CDP相关时窗的滑动时间,平均信噪比,相关长度,相关分量,K-L 信号复杂度等.它是地震记录重复性的标志,也反映了地震记录(地层)的连续性.主要用来帮助识别断层;尖灭;数据品质;杂乱反射等.2　地震属性的提取 利用LandMark地震解释系统中Po st s2 Tack的PAL属性提取模块,通过合成地震记录标定,确定沿目的层解释层位作为提取属性分析的参考时窗,选择了沿J1s1底面和J1s2底面作为提取三工河J1s2属性的上下时窗,从五大类属性中共提取出40多种属性.图1　优选后的地震属性相关系数Fig.1　The correlativity for the optimized seismic attibutes 在彩16井区,对提取了的40多种地震属性,经过专家优化、相关性分析以及交会图分析后,得到15种相互独立的地震属性,最后本次研究利用了主因子分析方法,得到了这15种地震属性参数的5个329地　球　物　理　学　进　展21卷主因子,它们分别是:平均瞬时相位、平均瞬时频率、主频F1、能量半衰时间、弧线长度.从这5个地震属性的相关系数(图1)以及交会图(图2)中可以看出它们是互相独立的,而且这5个主因子的方差占总方差的85%以上,说明这5个主因子能反映40个地震属性参数85%以上的信息.因此,在地震属性参数储层预测时,完全可以用这5个主因子代替40个地震属性参数[3].图2　优选后的地震属性2D 交会Fig.2　The 22D crossplot figure for theoptimized seismic attributes3　地震属性分析能够反映沉积特征的地震属性有很多,研究中主要依靠比较敏感的均方根振幅、平均瞬时频率属性进行分析.从均方根振幅和平均瞬时频率的分布特征上基本可以识别地层的岩性变化、河流及三角洲的砂体[4].通过钻井及岩心分析,建立地震属性与储层参数的正演模型[5],结果表明,工区内储层地震属性的分布存在以下规律:(1)随泥岩含量的增加,地震振幅降低;随砂体与砂体之间隔夹层的增多或砂体内非均质程度的增强也会降低.(2)随储层厚度的增大,反射波频率降低,振幅也会有一定的变化规律,其中在1/8振幅(约20m )至一个振幅(120m )范围内时,振幅较大,当在1/4振幅(约40m )时为最大值.此外,随着储层结构的变化,一些相应的属性值也有明显的变化[6].利用上述规律在彩16工区内进行了储层预测.从沿层提取的三工河组均方根振幅图(图3)可以看出,三工河组J 1s 2砂岩的分布比较广泛,而且多集中于工区的东部和北部区域.从平均瞬时频率展布图中(图4)可以看出,自北而南地震反射波频率是逐渐增大的趋势,这与本区储层厚度自北而南逐渐减小的趋势相吻合,也反映了沉积物缘的方向.图3　三工河组J 1s 2均方根振幅Fig.3　TheRMS for the San G ong Hehorizone图4　三工河组J 1s 2平均瞬时频率Fig.4　The average instantaneous f requencyfor the San G ong He horizons 综合以上特征,可以大致圈定出工区内的有利岩性分布带:J 1s 2在东道海子断裂带如彩392彩432彩45一带以及工区东部彩332彩013井以南部分区域,在彩44井西北和彩36井南部也有零星的有利岩性分布区.4　多属性聚类分析尽管前文中我们用单属性进行了简单的储集空间预测,但是我们知道任何一种地震属性参数均不可能反映全部地层信息,在运用单属性进行储集空间预测时,都会存在不同程度的多解性[7],因此,必须综合运用多种地震属性参数.4293期王利田,等:地震属性分析在彩16井区储层预测中的应用通过地震属性优化,我们得到了5种能反映所提出属性85%以上信息的主因子地震属性,将这5种地震属性进行簇分析,分成3簇;然后结合已知区的特点,在3D 属性交会图中,把簇分1的属性点投到3D 交会图中;最后通过旋转,选取一个更细一点的区域,发射到平面图上.通过上述操作,发现这些交会红点在工区的分布区域与已知井含油气分布特征(图5)有很高的吻合概率(图6).图5　彩16井区三工河组勘探成果图Fig.5　The production figure in Cai16Area San G ong He horizons 除了受边缘效应或构造断层的影响以外,由聚类分析可以预测以下有利含油区域:J 1s2在东道海子断裂带上有利区域呈现有规律的条带状分布,彩43油田就位于这个带上.工区东部预测在彩33-彩013一带储层的质量比较好,特别是断裂带南部受断层遮挡有利于形成构造-岩性油气藏.预测在彩44井西北部区域有一定范围的有利含油区域.在研究区东部,从钻井资料上看尽管没高产显示,但是从属性分析上看这个斜坡区域很有可能存在有利的岩性圈闭.其次在工区的南部区域可能存在零星分布的有利含油砂体.这说明地震属性特征的聚类区能够比较可靠地反映储层质量的好坏以及油气的基本分布.5　结　语以上分析可知,具有一定约束条件的地震属性分析[8]的含油气区域预测是可行和有效的.在精细构造解释的基础上,基于有效的属性分析,可以利用该项技术进行油气预测,通过已知油区的特征推断未知的油气区[9].通过地震属性分析以及二维交会图和三维交会图的聚类分析,可以看出,地震属性特定的聚类区能够较为可靠地反映油气的分布范围,以此为依据可以对类似地质条件的未知区域进行油气预测.[10]这不仅体现在对其储层含油气性的定性预测[11]上,也可以通过更深入的研究,更为准确地标定属性参数和地质参数的关系,定量的预测储层特征参数[12].图6　三工灌组J 1s 2属性聚类分析Fig.6　The clustering analyse for the optimized seismic attributes Cai16Area San G ong He horizons参　考　文　献(References ):[1]　熊晓军,尹成,张白林,等.高阶统计量油气检测方法研究[J ].地球物理学报,1994,37(5):185～192.[2]　AlistairRBrown.地震属性及其分类[J ].严又生译.国外油气勘探,1997,9(4):529～530.[3]　张永刚,王赟,王妙月.目前多分量地震勘探中的几个关键问题[J ].地球物理学报,2004,47(1):151～156.[4]　李春峰,Christopher L.基于小波多尺度分析的奇性指数:一种新地震属性[J ].地球物理学报,2005,48(1):155～161.[5]　刘企英.利用地震信息进行油气预测[M ].石油工业出版社,1994,38:306～310.[6]　宋维琪.利用多分辨率小波网络方法进行伪井反演[J 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