常用地震属性的意义

经常使用地震属性的意义之答禄夫天创作
地震反射波来自地下地层，地下地层特征的横向变更，将导致地震反射波特征的横向变更，进而影响地震属性的变更，因此，地震属性中携带有地下地层信息，这是利用地震属性预测油气储层参数的物理基础。

随着地震属性处理及提取技术的大量涌现，属性种类多达几百种，实际应用人员应用起来遇到了很大困难，迫切需要按实用的角度，总结各地震属性参数与储层特征参数间的内在联系，为进一步研究建立地震信息与储层参数之间的关系提供可靠的前提条件，做到信息提取有方向、有目标。

为了达到这一目的，首先按类别较全面总结了目前经常使用地震属性，从算法开始，分析了各属性所表达的在地震波波形上的意义，从正向上分析地震属性变更与油气储层特征变更的关系，进而探讨总结了它的潜在地质应用。

1、属性体、属性剖面
这类属性是按剖面（或体）处理的，是一个体文件（或剖面文件），属性值对应空间位置，即（x、y、t0、属性值），可以用于惯例地震剖面的方式显示与使用，经常使用的属性有：相干体（方差体、相似体等）、波阻抗、道积分数据体，经希尔伯特变换得到的瞬时属性体、倾角、倾向数据体等，这些属性体可以直接应用于解释，也可以用解释层位提取出来转变成属性层，下表为经常使用属
2、沿层地震属性
这种属性是用解释层位在地震数据体（剖面）中提取出来的属性，它的数值对应一个层位或一套地层，每个属性值对应一个x、y 坐标。

提取方式有两类：沿一个解释层开一个常数时窗，在此时窗内提取地震属性，提取方式有4种（图2-1a）。

用两个解释层提取某一段地层对应的地震属性，提取方式也有4种（图2-1b）。

经常使用地震属性的计算方法总结如下：
(1)、均方根振幅（RMS Amplitude）
均方根振幅是将振幅平方的平均值开平方。

由于振幅值在平均前平方了，因此，它对特别大的振幅非常敏感。

(2)、平均绝对值振幅（Average Absolute Amplitude）
平均绝对值振幅没有均方根振幅那样，对特别大的振幅敏感。

(3)、最大波峰振幅（Maximum Peak Amplitude）
最大波峰振幅的求取方法是，对于每一道，PAL在分析时窗里做一抛物线，恰好通过最大正的振幅值和它两边的两个采样点，沿着这曲线内插可得到最大波峰值振幅值。

PAL画一个使这三个采样点适合曲线而且
沿这一曲线确定出最大值。

MaximumPeak Amplitude = 125
（4）、平均波峰振幅 (Average Peak Amplitude)
平均峰值振幅是对每一道在分析时窗里的所有正振幅值相加，得到总数除以时窗里的正振幅值采样数得到的。

（5）、最大波谷振幅 (Maximum Trough Amplitude)
最大波谷振幅的求取方法是，对于每一道，PAL在分析时窗里做
一抛物线，恰好通过最大负的振幅值和它两边的两个采样点，沿着这曲线内插可得到最大波谷振幅值。

PAL 画一个适合这三个采样点的曲线
而且沿着这一曲线确定出最大值。

Maximum Trough Amplitude = |-90| = 90（6）、平均波谷振幅(Average Trough Amplitude)
平均波谷振幅是对每一道在分析时窗里的所有负振幅值相加，得到总数除以时窗里的负振幅值采样数得到的。

（7）、最大绝对值振幅 (Maximum Absolute Amplitude)
计算每道的最大绝对值振幅的求取方法是，首先在分析时窗内计算出波峰和波谷的值，得出最大的波峰或波谷值，然后，PAL画一抛物线，恰好通过最大波峰或波谷振幅值和它两边的两个采样点，沿着这曲线内插可得到最大绝对值振幅值。

PAL 画一个适合这三个采样点的曲线
而且沿着这一曲线确定出最大值。

（8）、总绝对值振幅 (Total Absolute Amplitude)
总绝对值振幅是计算确定时窗内的所有道的绝对值振幅值。

Total Absolute Amplitude = sum of absolute values ofamplitudes
= 1045
（9）、总振幅 (Total Amplitude)
每一道的总振幅是，在层内对采样点求取总的振幅值。

Total Amplitude = sum of amplitudes
= 559
（10）、平均能量 (Average Energy)
对于每一道的平均能量的求取方法是，对分析时窗内的振幅值平方相加，对总数除以时窗内的采样数求得。

（11）、总能量(Total Energy)
对于每一道总能量的求取方法是，对分析时窗内的振幅值平方相加求和得到的。

Total Energy = sum of squared amplitudes
= 83，945
（12）、平均振幅 (Mean Amplitude)
对于每一道的平均振幅的求取方法是，对分析时窗内的振幅值相加，总数除以非零采样点数得到的。

（13）、振幅的平方差 (Variance in Amplitude)
对于每一道的振幅的平方差的求取方法是，对分析时窗内的每个振幅值减去平均值累加，总数除以非零采样点数得到的。

（14）、振幅的立方差 (Skew in Amplitude)
对于每一道的振幅的立方差的求取方法是，对分析时窗内的所有采样点求取平均值，然后减去每道的平均值，计算差值的立方，求出这些值的总和，除以采样点数就可得到。

（15）、振幅的峰态 (Kurtosis in Amplitude)
对于每一道的振幅的峰态的求取方法是，对分析时窗内的所有采样点求取平均值，然后减去每道的平均值，计算差值的四次方，求出这些值的总和，除以采样点数就可得到。

（16）、有效带宽（Effective Bandwidth）
数据体时窗的有效带宽是由数据体的零延时的自相关除以采样周期与道两边所有自相关的总和之积而求得的。

r(t) = the two-sided auto-correlation of the data in thewindow
T = sample period
Window length= M+1
有效带宽被看作是定量化的相似数据体。

狭窄的带宽就是比较相似的数据体；而较宽的带宽是不太相似的数据体。

因此，宽的带宽暗示不均质的反射特征，被认为是复杂的地层；窄的带宽暗示的是较简单的或平滑的反射特征，认为是均质的地层模式。

带宽能帮忙我们在数据体中识别噪声区，有噪声的数据体比没有噪声的纯数据体有很明显宽的带宽。

应用地震地层学的方法，可以从与其它属性相配合的有效带宽中推
断出一系列地震反射所代表的沉积环境。

如一个狭窄的带宽区域，低振幅，高频，连续的平行反射代表了低能量沉积环境，认为是深海页岩。

（17）、弧长（Arc Length）
弧长是作为地震道的波形长度来定义的，它是在时窗内对所有地震道的变更范围的比例丈量。

假想，用道的波形样式绘制地震道曲线，然后想象一根绳子放在地震道上跟着每个波形动摇。

地震道的弧长就是当绳子伸展开的总长度。

a(i)= amplitude at the i th sampleT = sample period
N = number of samples in the window
弧长是用于高振幅高频率和高振幅低频率之间与低振幅高频率和低振幅低频率之间的区别。

如因为页岩和砂岩的界面，一般有一些突变和高阻抗的反差，弧长就用于页岩层序和含砂量较高的层序之间的识别，带宽越小，弧长就越接近总绝对值振幅。

这一属性相似于反射的非均质性。

（18）、过零值平均频数（Average Zero Crossings Frequency）
过零值平均频率的计算方法是通过数据体时窗中的过零点的个数（N zc），和求出第一个通过零值的反射时间和最后一个通过零值的反射时间，根据下式计算出过零点平均次数（f zc）。

t 1 = time of first zero crossing
t 2 = time of last zero crossing
对于过零值平均频数的用途相似于瞬时频率，由于它不会有尖脉冲，而且它的值不会为负值或无穷大，因此它是一个比较稳定的量。

当时窗比较小时，过零值平均频数对波形中较小的变更比平均瞬时频率敏感。

（19）、Dominant Frequency Series F1、F2、F3（主频系列
F1、F2、F3）
对于所确定时窗的每一个输入道的估算值是由能量谱中的三个最主要频率分量组成，如下图中的F1、F2、F3。

其中F1是低频段中的峰值，F2是中间频段中的峰值，F3是高频段中的峰值。

运行这些属性，PAL就会用最大熵方法，对每道进行谱分析，六次多项式是用于能量谱模式和识别它的三个峰值。

它应用的优点是能够输入有限的数据得到可靠的估算值。

对于一定的输出格式必须由40ms的数据，当分析时窗在40ms以下时， PAL将会输出无效值。

上图所绘的能量谱图是通过对所有道进行快速傅立叶变换得到的，主频估算值是在50ms的分析时窗中得到的。

最大熵方法是在有限的时间时窗内得到可靠的估算值，但这些是对三个主频的数学方法估算值，而且这些估算值可能不总是于与你在实际能谱上看到的峰值一样。

这三组属性帮忙你在数据时窗内来确定主频特征，在任意或所有主频系列属性里的侧向变更可能有由油气饱和度或断裂导致的频率吸收效应的特征。

例如，油气饱和的砂体削弱了较高的频率，这
样你就会看到较低的一个或所有的主频。

虽然同样的是计算峰值谱频率，因为它可以显示在振幅谱中的最重要的三个点，所以主频系列有更多的信息。

通过更多的振幅谱特征，主频系列可以揭示与地层或岩性有关的频率趋势。

（20）、峰值谱频率（Peak Spectral Frequency）
对于所确定时窗内的每一输入道，峰值谱频率的估算值是由能量谱中单一的最主要的频率组分组成。

峰值谱频率相似于主频系列，主频系列估算值是由能量谱中的三个最主要的频率段组成。

大体上，峰值谱频率将描述的是主频系列（F1、F2、F3）中所给任意道的最主要的谱组分。

运行这些属性，PAL就会用最大熵方法，对每道进行谱分析，多系数多项式是用于能量谱模式和识别它的最重要的峰值谱频率。

它的应用的优点是能够输入有限的数据得到可靠的估算值。

对于一定的输出格式必须由40ms的数据，当分析时窗在40ms以下时， PAL 将会输出无效值。

上图所绘的能量谱图是通过对所有道进行快速傅立叶变换得到的，主频估算值是在50ms的分析时窗中得到的。

最大熵方法是在有限的时间时窗内得到可靠的估算值，但这些是峰值谱频率数学方法估算值，而且这些估算值可能不总是于与你在实际能谱上看到的峰值一样。

峰值谱频率提供了一种追踪主频特征的方法，主频特征可能由
油气饱和度、断裂、岩性、地层的变更有关现象导致的频率吸收效应所带来的的特征。

例如，油气饱和砂体吸收了较高的地震频率，这样你可能看到较低的峰值谱频率值。

任何大于门槛值的频率都将从峰值谱频率分析中被排除的。

在数据体中设定门槛值为最大有效频率，一般来说，这个值是信噪比为1的频率值。

在这个频率值以上，许多的噪声的存在比信息多。

因此这个数据不会对整个时间道有建设性的作用。

（21）、从谱的峰值到最高频率的斜率（Spectral Slope from Peak to Maximum Frequency）
这个属性标明了在分析时窗内高频成分被吸收的特点。

你确定了一个感兴趣的最大值，PAL就计算出在谱中的峰值频率到你设定的门槛值衰减比率。

如果斜率是一个高值，高频成分很快被吸收；如果斜率是一个低值，就没有信息被吸收。

对每一输入道，PAL会用最大熵方法计算峰值谱频率，多系数多项式是用于能量谱模式和识别它的最主要的峰值。

这个过程是用最小二次方回归法确定一个线性关系，适合于在峰值频率和对于谱估算的最大频率之间的所有能量谱模式的线性关系。

斜率用db/HZ暗示。

下图实例中，所绘的能量谱图是通过对所有道进行快速傅立叶计算得到的，波峰谱频率和从波峰到70HZ最大频率的斜率是用PAL 在50ms的分析时窗中得到的。

这个属性想通过对能量谱的衰减的估算，用频率在典型的能量谱内定量暗示频率的吸收效应。

谱斜率的侧向变更可能由于油气饱和度或断裂或与岩性或地层的变更有关现象导致的频率吸收效应所带来的特征。

例如，油气饱和砂体衰减了较高的地震频率，谱斜率就会比较陡峭。

谱估算的最大频率值用于规定了峰值谱频率的上限，也就是，当峰值谱频率计算出来时，任何高于这个门槛值的频率都会被排除。

在数据体中设定门槛值为最大有效频率，一般来说，这个值是信噪比为1的频率值。

在这个频率值以上，存在的噪声比信息多。

因此这个数据不会对整个时间道有建设性的作用。

（22）、大于门槛值百分比（Percent Greater than Threshold）
对于每一道来说，在分析时窗中，大于设定的门槛值的采样个数除以总采样个数，乘以100。

Threshold = 90
当在时窗内振幅属性采样率为平均采样率时，为求得的振幅大值或小值所占比例，大于门槛值的百分比就决定了大于设定的振幅门槛值的采样数的多少。

在某种意义上，你所计算的主要是在时窗中的相对高振幅部分。

这一方法的优点是，它是对某一层统计计算，而且对数据体特征中的侧向变更是非常敏感的。

小于门槛值的百分比主要用于分析地层的延伸，海进和海退垂直
序列层序会在高振幅砂岩面和低振幅页岩面之间发生。

通过计算大于门槛值的振幅百分比，你可以确定这些垂直变更和绘出横向变更的范围图。

同样的，这一属性可以帮忙你区分出整合基底（高振幅）、丘状起伏基底（较低振幅）和杂乱反射基底（低振幅）之间的分歧。

另一个应用是在层序或沿确定的反射层内可以画出异常振幅图，例如由油气或流体的聚集，不整合和调谐效应所导致的异常。

（23）、小于门槛值百分比（Percent Less than Threshold）对于每一道来说，在分析时窗中，小于设定的门槛值的采样个数除以总采样个数，结果乘以100。

Threshold = 90
当在时窗内振幅属性采样率为平均采样率时，为求得的振幅的大值或小值所占比例，小于门槛值的百分比就决定了，小于设定的振幅门槛值的采样数的多少。

在某种意义上，你所计算的是在时窗中的相对低振幅部分。

这一方法的优点是，它是对某一层的统计计算，而且对数据体特征中的侧向变更是非常敏感的。

小于门槛值的百分比主要是用于地层走向方面的。

在特定的第三纪盆地内，三角洲层序是从富含砂，高均方根振幅，到富含页岩前三角洲或深海平原里面的低振幅来划分的。

这些油页岩比率的变更通过看图中的小于门槛值的百分比就可以很容易确定。

同样的，这一属性可以帮忙你区分出整合基底（高振幅）、丘状
起伏基底（较低振幅）和杂乱反射基底（低振幅）之间的分歧。

另一个应用是在层序或沿确定的反射层内可以画出异常振幅图，例如由油气或流体的聚集，不整合和调谐效应所导致的异常。

（24）、能量半衰时（Energy Half-Time）
在研究的时窗内，从上到下根据样点数求能量累加之和。

当能量之和达到计算时窗内总能量的一半时，到这点的样点个数除以总的样点个数为这点的能量半衰时。

能量半衰时是在一个周期内时间达总时间的一半丈量时间所需要的能量。

它用这个周期的时间域的百分数来暗示。

如果在分析时窗内振幅是相对一致的，那么总能量的一半就会在时窗中心附近（能量半衰时=40%-60%）；如果在时窗中较浅的部分是强振幅，那么它就会用较少的时间到达总能量的一半（能量半衰时=10%-40%）；相反的，如果在时窗中较深的部分是强振幅，那么能量半衰时就会较长（能量半衰时=60%-90%）。

下面是一道的例子：
这一属性是在分析时窗内定量的丈量能量的分布，能量半衰时的横向变更可能暗示的是地层的变更或由流体含量、不整合或岩性有关所造成的振幅异常。

例如，海进和海退层序经常具有高能的砂岩的反射和低能的页岩的分布变更特征。

当从页岩向下到砂岩层序分层时，能量半衰时将大于50%。

当从砂岩向下到页岩层序分层时，能量半衰时将小于
50%。

能量半衰时中的横向变更图可以帮忙整个地层解释。

能量半衰时也能对振幅异常描述由帮忙。

例如，亮点和暗点与油气含量有关，当这些异常在分析时窗内改变了能量的分布时，你可以看到能量半衰时中的变更。

对于可以被检测出来的在中心的能量分布的时移，时窗必须包含最前或尾部的数据体作为异常振幅的参考。

（25）、能量半衰时斜率（Slope at Energy Half-Time）
能量半衰时斜率所计算的是当所累计的能量是总能量的一半时所需时间的能量曲线的斜率。

Slope at Energy Half-Time= E(nhalf) - E(nhalf-1)
E (energy) = amplitude squaredof the trace
nhalf = sample where accumulated energy is one-half the energy inthe gate
下面是一道的例子：
Slope at Energy Half-Time= 87 2 - 76 2
= 7569 - 5776
= 1793
能量半衰时斜率的用途与能量半衰时相似。

然而，能量半衰时斜率时更敏感的显示工具。

当层中的能量一致时，它的值很容易归零。

当能量向下增加时，它的值为正值。

当能量向下减少时，它的值为负值。

（26）、正采样点数与负采样点数的比率（Ratio of Positive to Negative Samples）
在分析时窗内对于每一道正采样数到负采样数的比率是由正采样数除以负采样数得到的。

在所给时窗内，正采样点数与负采样点数比率的变更，与地层的变更相联系的，因此可用于分析地层厚度变更。

（27）、波峰数（Number of Peaks）
波峰数计算的是分析时窗内的正波峰数。

这个结果总是整数。

因为波峰在这里被认为是任意相对的最大值。

Number of Peaks = 3
它主要用于相邻层理间的集中部分很明显而不是其它方面。

对最简单的频率属性，它对分层是敏感的，它们通常在过零频率或平均瞬时频率中是发现不了的。

（28）、波谷数（Number of Troughs）
波谷数计算时窗内负波谷数。

这个结果总是整数，因为波谷在这里被认为是任意相对的负最小值。

波谷数属性与波峰数属性是相同的。

虽然，对波峰数的说明也可以用于波谷数。

实际上，它们的分歧也是很明显的，这取决于在分析时窗里的地震子波和反射系数两方面因素。

因此，波谷数属性与波峰数属性相配合使用是更可取的。

可以用地震层位的计算与这两个属性一起用。

Number of Troughs = 3
（29）、协变系数（Covariance Coefficient to Next CDP）
协变性系数是由两个相邻道之间所求的尺度互相关计算得到的。

这个属性用于计算指定道和它相邻两道的相似性。

值为0时，暗示两道完全不相关。

值为1.0时标明是相同的道。

作为对信噪比的估算值，这个属性图叠到另一张图上，作为在所给范围内相对地震资料品质的预测。

（30）、相关时移（Correlation Window Time Shift to Next CDP）
选择这个属性是用于计算时移的，是在一道和它的相邻道之间互相关。

当这个属性值突然变更时，暗示断层关系、不整合和挤压。

（31）、平均信噪比（Average Signal- to-Noise Ratio）
平均信噪比是在层间计算时窗中多道的中心道平均信噪比。

这一属性能在分析时窗内确定数据的质量。

如果这个值很高，所用的时窗中地震资料质量比较可靠。

这些低信噪比的道之间不相似实际上代表了断层或其它地质特征。

（32）、相关长度（Correlation Length）
相关长度计算时窗里中心道和相邻道之间的相关系数减小的快慢的属性，长度的计算是中心道两边相关值变更，当相关值到达0.5时，中心道到这两点的平均距离。

这个平均距离是通过线性内插所
估算的。

下图X1、O和X2为中心道和相关
值到达0.5时的距离。

相关长度是用对跳到0.5这个值的所有道的互相关为尺度的道来确定的平均距离。

如果在时窗中道的鸿沟一直大于0.5这个值，那么所需距离为间距一半长度。

相关长度是横向连续性的指示器，它在时窗区间内对于确定连续介面（尤其是页岩面）是很有利的。

高值代表非常相似性和一致性。

低值暗示干扰数据。

（33）、相关分量（Correlation Components）
这一属性是计算三个相关分量（P1、P2和P3）。

第一个主要分量P1是线性相关量。

尺度值1.0暗示相邻道的相似。

低值暗示不连续性或不相干性的程度。

这一属性对描述地震的不连续性是非常有用的，例如，断层和不整合。

第二个主要分量P2是对剩余特征的第二次描述。

第三个主要分量P3是对剩余特征的第三次描述。

（34）、Karhunen-Loevs 复合信息 (Karhunen-Loevs Singnal Complexity)
Karhunen-Loevs 复合信息是下面主要组分的分歧比率。

(P1-P3)/(P1-P2)
这个属性是由三个相关组成的，通常对所描述的结果的特征接近相关P1。

为了便于查阅，总结了经常使用地震属性的意义及潜在应用表，
见表1。

振幅统计类：表1
按复数道的统计分为：
频谱统计分类：
顺次列统计分类：
按相关统计分为：。