(完整版)AVO属性分析技术及其在油气检测中的应用_毕业设计论文

摘要
随着油气勘探与开发程度的加深，常规的地震勘探方法难以检测到地层（岩性）油气藏的存在，这时可以使用AVO技术来辅助检测油气。

AVO技术最初用于识别“亮点”等振幅异常，随着近几年来计算机技术的发展和应用, 使AVO技术在油气勘探领域中拥有越来越广泛的应用。

本文着重从AVO技术的发展进程、AVO原理、技术思路、实例分析、优缺点等方面来论述AVO属性分析技术及其在油气检测中的应用。

关键词：AVO；AVO技术；泊松比；正演；反演；油气检测
ABSTRACT
With the development of oil and gas exploration and the deepening of the degree of seismic exploration, conventional methods can not detect formation (lithology) oil and gas reservoir, then we use the A VO technique to detect oil and gas. A VO technology was used to identify the "bright spots" amplitude anomaly, as long as the development and application of computer technology in recent years, the A VO technology in the field of oil and gas exploration .In my paper, I’ll discuss the aspects of A VO attribute analysis technology and its application in oil and gas detection through the development process of A VO technology, A VO principle, technology, case
analysis, advantages and disadvantages.
keywords: A VO；AVO Technology；Poisson's ratio；Forward；inversion；
Oil and gas detection；
目录
1 前言 (3)
1.1 地震属性技术发展进程 (4)
1.2 地震属性分类 (5)
2 AVO技术 (5)
2.1 AVO技术的现状与前景 (5)
2.2 AVO技术的原理 (10)
2.2.1 AVO技术的物理基础 (10)
2.2.1.1 波动方程 (8)
2.2.1.2 佐普里兹（Zoeppritz）方程组 (8)
2.2.2 AVO技术的地质基础 (12)
2.3 AVO技术思路 (11)
2.4 AVO技术的应用 (12)
2.4.1 识别真假亮点 (13)
2.4.2 油气水边界检测 (15)
2.4.3 解释岩性 (15)
2.5 实例分析 (16)
2.6 影响AVO分析的因素 (23)
2.7 AVO技术的优势及局限性 (23)
3 总结 (25)
参考文献(References) (25)
致谢 (26)
1 前言
随着社会的进步和工业的发展，油气资源被越来越多的用于工业生产
与国民生活。

油气不仅能源源不断的提供能源，同时油气产生的许多副产
品如尿素、沥青、乙烯、聚乙烯、聚丙烯、医药，以及一些高分子化合物
等也是工农业生产和国民生活不可或缺的原材料。

因此油气资源被亲切的
称为工业的血液及黑色的金子。

为了尽可能多的从地下获得油气，人们采
用了各种方法来勘探油气，因此各种各样的勘探方法就应运而生了。

目前采用的勘探方法主要有：地质法、地球物理法（重力、磁法、电
法、地震、测井）、地球化学法、钻探法[8]。

在油气勘探的各种地球物理
方法中，目前使用最为广泛、解决油气勘探问题最有成效的是地震勘探方
法。

地震勘探是借助于地震波在地层中传播时的旅行时、振幅、频率、吸
收衰减等信息来间接的推断地下岩石或地层的信息[8] 。

地震勘探始于19世纪中叶。

经过近百年的勘探和开采，勘探和开发
的难度日益增加。

到20世纪70年代，国外开始了隐蔽（岩性）油气藏的
探索和勘探，我国也于20世纪80年代开始了隐蔽油气藏的勘探。

为了更
多的发现隐蔽油气藏，利用地震资料进行岩性解释成为了勘探岩性油气藏的一项重要辅助手段。

地震资料的岩性解释就是综合利用地震、测井、地质和钻井等资料进行储层岩性预测、分析、解释以及含流体成分的检测。

岩性解释的基本方法就是利用地震信息进行储层的物性预测与解释、含油气性分析与解释等[8]。

地震资料蕴含的地质信息主要有两类：一是运动学信息，包括地震反射波旅行时、速度，运动学信息主要用于构造解释；二是动力学信息，包括反射波的振幅、频率、吸收衰减、极化特点、连续性、反射波的内部结构和外部几何形态等，动力学信息可以进行地震资料的构造解释、岩性分析（表1）及烃类检测。

由于隐蔽（岩性）油气藏的勘探和开发逐渐进入人们的视野，因此地震资料蕴藏的动力学信息逐渐成为了研究的重点。

地震属性就是将地震数据分解成各种属性。

如振幅、波形、频率、衰减特性、相位、相关分析、比率等。

地震属性技术就是提取、存储、检验、分析、确认、评估地震属性以及将地震属性转换为地质特征的一套方法。

由表1可以看出地震属性分析是是地震资料岩性解释的方法之一。

表1 地震资料的岩性解释分类
序
号
大类小类利用原理
1 速度划分岩性
利用声波测井或地震波阻抗反演等资料计算出各种岩性的层速
度，然后利用层速度资料进行岩性解释。

利用划分岩
性
通过计算纵横波的速度比，获得岩石的弹性参数来了解岩石的特
征进而划分岩性。

估算砂岩百砂泥岩交互的沉积地层，地震波的传播速度，与砂泥岩所占的比
表1
由
《地
震勘
探原
理》，
陆基
孟、
王永
刚，
2008
，第
三
版；
《地
震勘
探原
理
（下
）》，
陆基
孟，
1990等综合得出。

分含量例有密切关系。

比例不同速度会随之变化。

预测地层压
力
地层压力异常会使岩石的孔隙度改变，孔隙度又与速度有着密切
的关系，孔隙度增大速度下降。

研究岩性的
反演方法
通过反演把界面型地震资料转化为岩层型的测井资料，使其与钻
井测井成果直接对比，以岩层为单位进行地质解释。

2 厚层
反射
振幅
亮点技术
界面的反射系数取决于界面两侧的速度v和密度ρ，速度和密度
又与孔隙度与孔隙流体相关，岩石含不同流体产生的界面反射系
数（振幅）不同。

AVO技术
利用振幅随入射角或炮检距的变化来估算界面两侧介质的泊松
比，进而推断介质的岩性。

反射系数图
版
不同深度的砂岩孔隙度不同，从而导致界面的反射系数差异。

根
据含水砂岩的速度、密度随深度的变化曲线，就可计算反射系数
随深度变化的曲线，进而对振幅异常做出合理解释。

3 薄层
反射
振幅
估算薄层厚
度
利用已知的地质、钻井、测井资料，选用合适的零相位子波，估
算薄层顶底的反射系数进而估算振幅值，换算出薄层厚度。

地震岩性模
拟
建立地质模型并按此模型计算出相应的地震剖面及其他资料，再
把计算结果与实际观测所得到的地震剖面比较，并修改二者差异
到允许范围内。

最后的模型就是对实际地震剖面的解释结果。

4 地震
属性
分析
预测油藏特
征
选定层位后，提取层位属性，建立地震属性地质特征之间的统计
关系，从而在密集的地震属性数据指导下对井间油藏特征进行预
测。

1.1 地震属性技术发展进程
⑴ 20世纪60年代，亮点技术在墨西哥湾取得的巨大成功，地震属性慢慢进入了人们的视野[18]。

⑵ 1971年A. H. Balch 在《地球物理杂志》上发表的论文中首次运用彩色显示的地震资料，并得到了相当的重视[18]。

⑶ 70年代早期Nigel Anstey对地震属性作了创新性的研究并引入了视极性概念，展示了层速度、频率、频率插分、交叉倾角和相干叠加等[3]。

⑷在80年代末，首次出现了多维属性，这进一步导致了90年代三维连续性（相干体）属性的研究[3]。

⑸ 90年代以来，由于储层描述和3D数据体解释的需要，地震属性技术急剧发展并在储层预测、储层特征参数描述、储层动态监视等方面的应用，已成为石油工业注意的焦点[18]。

⑹进入21世纪以来地震属性被用于时移数据分析（ 4D）中，以动态地了解油藏和现有井的情况[2]。

1.2 地震属性分类
⑴ 20世纪90年代初Taner等人将地震属性分为几何属性和物理属性[3]。

⑵ 1996年Brown等人将地震属性分为叠后属性与叠前属性。

如表1所示[18]。

⑶到20世纪90年代末，Quincy Chen与Steve Sidney将地震属性分为几何学属性、运动学属性、动力学属性和统计学属性4大类[18]。

上述几种是常见的地震属性分类方法；结合收集的文献，目前地震属性分类详见表2：
由表2可见，AVO技术是建立在叠前地震资料基础上的地震属性分析方法之一。

2 AVO技术
AVO的本意是振幅随炮检距变化（amplitude variation with offset)如图1所示。

或振幅与炮检距关系（amplitude versus offset)的英文缩写[8]。

AVO技术就是利用CDP（common depth point)道集资料，分析反射波振幅随炮检距（也即入射角）的变化规律，估算界面的弹性参数泊松比，进一步推断地层的岩性和含油气情况[9]。

图1 振幅与炮检距关系（《油田新技术》，杨春胜P48）
2.1 AVO技术的现状与前景
AVO技术的现状及其应用总结见表3。

表2 地震属性分类表
序号
属性种
类
具体属性应用范围
1 振幅峰值振幅的最大值、谷值振幅的最大值、综合绝对
值振幅、复合绝对值振幅、均方根振幅、复合包络
差
相邻峰值振幅的比率、目标区顶底谱比率、振幅斜
率
相对半值时间、振幅峰态、大于门槛值的采样部分
小于门槛值的采样部分
亮点和暗点、AVO分析。

瞬时真振幅、瞬时振幅积分、瞬时正交振幅、瞬时
真振幅与瞬时相位的余弦之积、反射强度、基于分
贝的反射强度、反射强度的中值滤波能量、反射强
识别亮点和暗点、检测
油气异常、AVO分析。

度与瞬时相位余弦之积、平均振动能量、平均振动路径长度
2 波形视极性、平均振动路径长度
识别构造不连续、地层
不连续。

峰值振幅的最大值、谷值振幅的最大值、振幅峰态检测油气异常。

3 频率瞬时频率、振幅加权瞬时频率、能量加权瞬时频率、
瞬时频率的斜率、响应频率、平均振动路径长度、
平均零交叉点、带宽额定值、主频额定值、中心频
率额定值、心迹线频率额定值、衰减敏感带宽
用于检测地层不连续和
油气异常。

第一谱峰值频率、第二谱峰值频率、第三谱峰值频
率
检测油气异常、地层不
连续、岩性歼灭。

4 衰减衰减敏感带宽、瞬时频率斜率、反射强度斜率检测地层不连续。

相邻峰值振幅之比、自相关峰值振幅之比、目标区
顶底振幅比、目标区顶底频谱比、振幅斜率
区分石灰岩储层与碎屑
岩储层。

5 相位瞬时相位、瞬时相位余弦、瞬时真振幅与瞬、时相
位余弦之积、滤波反射强度与、瞬时相位余弦之积、
响应相位
检测油气的分布。

同时
还可以识别由于调谐效
应引起的振幅异常。

6 相关相关KL PC1、相关KL PC2、相关KL PC3、相关KL PC
比、相关长度、平均相关、集中的相关、相关峰态、
相关极小值、相关极大值、相似系数
帮助识别断层、尖灭、
数据品质、杂乱反射，
构造不连续、地层不连
续、不整合圈闭与断块
隆起。

7 能量瞬时真振幅与瞬时相、位余弦之积、反射强度、基
于分贝的反射强度、反射强度的中值滤波能量、反检测亮点和暗点、油气异常。

表2由《地震属性分析技术》，中国石油大学，王永刚；《地震属性分类及其应用》，阳飞舟, 崔永福, 李青；《地震属性》，M Turhan Taner ；《地震属性及其在储层预测中的影响因素》，侯伯刚；《地震属性分析在彩16 井区储层预测中的应用》，王利田；综合。

表3 AVO 技术现状 序号
名称 主要原理、作用 1
AVO 属性分析 利用拉梅常数、弹性参量交汇图分析以获得流体性质信息 2
孔隙流体识别 利用AVO 属性提高对孔隙流体识别、区分气藏 3
统计AVO 分析 建立在AVO 交汇图或属性分析上的AVO 分析 4
三维及多维AVO 分析 利用AVO 属性体改善烃类分析能力 5 定量叠前地震反演 定量反演多种地层参数 滤波反射强度与瞬时相位余弦之积、平均振动能量
复合包络差值、主功率谱、主功率谱的中心、目标
区顶底振幅比、半时能量
检测油气异常、区分石灰岩与碎屑岩储层。

有限频率带宽能量、特定频率带宽能量、功率谱对
称性、功率谱频率
识别薄储层。

8 比率
特定能量与有限能量之比、正负振动之比 识别亮点和暗点、油气
异常、薄储层、岩性尖
灭。

相关KLPC 之比 构造不连续、地层不连
续、不整合圈闭与断块
隆起。

相邻峰值振幅之比、自相关振幅峰值之比、目标区
顶底振幅比、目标区顶底频谱比 用于区分石灰岩储层与碎屑储层。

根据储层顶、底反射的调谐作用，来判断强反射层附近或
6 薄层AVO分析
复杂储层内的干涉问题
7 多波多分量AVO 利用多波多分量地震资料进行AVO分析和参数反演
8 各向异性AVO 利用AVO效应，对岩石骨架性质和孔隙流体性质作出判断
9 广角AVO分析利用过临界角AVO特征的强反差近似公式进行AVO研究
10 噪声压制和叠前成像改善信噪比、AVO属性的横向分辨率
11 AVO属性交汇图基于岩石物理和测井一体化统计AVO分析技术
12 叠前属性分析模拟流体和频率变化对叠前地震响应的影响
《AVO属性分析》，杨立伟，2007；《AVO分析技术及应用中注意的问题》，郑晓东，2004 AVO技术从出现到现在已经经历了半个多世纪的发展，在AVO技术的指导下我们发现了很多油气藏，虽然一些失败的例子，成功的例子仍然是多数，因此其发展前景非常乐观。

根据这些年利用AVO技术打井的成功率，可以确定其地球物理基础是正确的数学方法是可靠的。

所以AVO技术的发展应该把重点放在更加精确的校正各种影响振幅的因素以及不断完善AVO 反演技术，使在地震响应下能够更准确的反映地质体的差异，以便更多的发现油气藏。

2.2 AVO技术的原理
AVO技术的原理包含物理基础和地质基础两个方面。

2.2.1 AVO技术的物理基础
AVO技术的理论核心就是波动方程及其解佐普里兹方程组。

AVO技术的物理基础是讨论波动方程的建立及其解（佐普里兹方程组），以及由此得出的结论在地震勘探中的具体应用。

2.2.1.1 波动方程
波动方程是描述在弹性介质中单位体积元离开平衡位置的偏微分方程。

《地震勘探原理（下）》，陆基孟，1990，P124
式中为拉普拉斯（Laplace)算符。

其表达式为：
u，v,w,为介质位移在x,y,z三个方向上的分量；为体力密度（描述震源分布情况）分量，为介质密度。

和为介质的拉梅系数；为体积应变。

佐普里兹方程组就是波动方程的一个解。

2.2.1.2 佐普里兹（Zoeppritz）方程组
假设波动方程的边界条件为：在一个半无限弹性介质的表面（如地表），一简谐纵波入射到其介质的分界面上会产生四种波，即反射纵波P、反射横波SV、透射纵波P、透射横波SV。

图2：
图2 纵波入射时的反射和透射《地震勘探原理》，陆基孟、王永刚，2008，第三版P294 根据边界条件解波动方程并引入反射系数、透射系数后便得出佐普里兹方程组。

《地震勘探原理（下）》陆基孟，1990 P165
其中分别表示P波反射系数、SV波反射系数、P波透射系数和SV波透射系数。

表示界面上下的密度和速度。

为入射角为反射角，、为透射角。

把实验室数据带入佐普里兹方程组，可以得到入射角（炮检距）与反射系数（地震波振幅）的关系图：
图3 反射系数与入射角的关系曲线（《地震勘探原理》，陆基孟、王永刚，2008，第三版P298）
从图3可以看出入射角与反射系数之间的关系：随着入射角(炮检距）的变化，反射系数变化（振幅变化）。

2.2.2 AVO技术的地质基础
波动方程求解可以获得地震纵波速度V
P 和横波速度V
S
的关系式：
式中，为拉梅系数；为介质密度；E为杨氏模量；为泊松比。

由纵横波速度关系式可以导出纵波速度与横波速度之比的关系式：
上述公式显示纵横波速度之比与泊松比有着密切的关系。

泊松比的变化取决于纵波速度的变化，变化的幅度则取决于速度的基值和速度变化的幅度。

实验室根据不同的纵横波速度比值测定其与泊松比的对应关系以及它们随岩石特性的变化，测定结果见图4。

图4 不同岩性岩石泊松比与纵横波比关系（《地震勘探原理（下）》陆基孟，1990，P277）从图4中可以看出，含气砂岩的泊松比最小（0≤≤0.16）；且随着孔隙度的增大而增大，且风化壳具有最大的泊松比。

此外多米尼克还给出了含气、含油、含水砂岩的泊松比随埋藏深度的变化曲线（图5）。

图5 不同砂岩泊松比随埋深变化曲线（《地震勘探原理（下）》陆基孟，1990，P278）
图5显示含气砂岩的泊松比最小；随深度的变化介于0.02～0.18之间，含油砂岩的泊松比居于二者之间，泊松比变化介于0.24～0.4之间；含水砂岩的泊松比最大，介于0.35～0.5之间。

下面将举实例说明泊松比与不同的岩石特性的关系，如图6所示：
图6 泊松比和P波关系交互图（《AVO技术》，张玉芬）图6中砂岩的泊松比显然能与页岩和灰岩分开，并且灰岩和页岩的泊松比要高于砂岩。

总而言之，泊松比可以区分岩性。

利用地震资料、泊松比反演可预测储层及其含油气性特征。

2.3 AVO技术思路
技术思路：AVO技术的一般思路是正演和反演相结合，二者相互印证。

AVO正演的一般思路是：
⑴建立地质模型；
⑵把入射角、纵横波速度、密度、泊松比等参数带入佐普里兹方程组，并计
算反射系数；
⑶反射系数与子波褶积，得一个合成记录道；
⑷合成地震记录道按照入射角由小到大顺序排列得合成CDP道集；
⑸分析反射系数（振幅）随入射角的变化情况，进行AVO分析。

图7是根据不同的地质模型所得到的不同的AVO反射特征。

左图的CDP 道集是右图的地质模型中各项数据带入佐普里兹方程组得到的。

从图中可以看出不同类型的气层的反射特征是各不相同的。

由此可见，不同的岩性组合，AVO特征是不同的。

图7 暗点”型气层的AVO模型（ AVO《正演方法及其应用》，郑晓东，1991）
AVO反演的基本思路：
⑴根据正演计算获得合成记录；
⑵合成记录与实际的记录相对比；
⑶根据合成记录与实际的记录差异修改地质模型；
⑷重复⑴、⑵、⑶步，直到合成地震记录与实际地震记录的误差在允许范围
内；
⑸最终修改的地质模型是实际地震解释。

2.4 A VO技术的应用
AVO技术已经被应用于各种地质条件复杂的地区，并取得了良好的成果，下面举一些实例来阐述AVO技术在油气检测中的应用。

AVO技术在油气检测中的应用主要集中在：识别真假亮点、检测油气水边界、岩性解释等几个方面。

2.4.1 识别真假亮点
“亮点”可能是存在油气的标志，但有些亮点并不是油气聚集造成的；一些非含气的高速或低速层(如灰岩、火成岩或煤等)也会造成强振幅异常，但是振幅不会随炮检距的增大而变强，因此可以利用AVO来判别真假亮点，如图8所示。

图8中，在CDP道集中两个“亮点”的振幅都随炮检距的增加而变化，但上面的“亮点”的振幅随炮检距的增加而变小，是假亮点；下面的亮点振幅随炮检距增大而增大，是真亮点。

图8 真假亮点的识别（《AVO分析技术及应用中应注意的问题》，郑晓东，2004）
2.4.2 检测油气水边界
综合研究区域内所有测井、钻井资料以及油气水的分布情况，统计泊松比值的范围，利用不同的岩性及含不同流体的同一岩性阻抗界面的反射系数随入射角的变化情况不同来判断油气水边界。

图9显示，在给定适当泊松比的情况下含气砂岩、含油砂岩、与含水砂岩顶界面的振幅随炮检距（入射角）的变化情况各不相同；含气砂岩顶界面的振幅随炮检距变化最大，含油砂岩次之，含水砂岩顶界面的振幅随炮检距的变化幅度最小，因此可以以此来判断油气水边界。

图9 砂岩储层顶界面振幅与炮检距的关系
（《地震勘探原理（下）》陆基孟，1990，P355）2.4.3 岩性解释
利用不同岩性之间阻抗界面的振幅与入射角关系曲线，可以对曲线代表的岩性进行推断和解释。

图10 利用振幅进行岩性解释（《利用AVO技术预测岩性》，David M.Markowitz）
图10中（a）图是地震震幅与炮检距的关系图，由于不同炮检距对应的振幅值不同，可用适当的炮检距值绘制曲线，得（b）图。

把不同的炮检距值带入佐普里兹方程组求出相对应的速度值。

根据反射层横波速度和纵波速度可计算泊松比，利用泊松比可对区域地层的岩性做出合理解释。

2.5 实例分析
实例1：
在648毫秒处的“亮点”是含气砂岩引起的①时间在628毫秒处的“亮点”是含气砂岩引起
的①时间
图11 存在亮点的异常地震剖面（AVO反演：理论与实践，Daniel Hampson 等）
Alberta（亚伯达）南部白垩系Colony（科勒尼）砂岩是良好的油气储集层，在地震资料上也显示典型的亮点异常，图11（a）和图11（b）均为亮点异常的地震剖面，经过钻探只有图11（a）中的亮点区域为含气砂岩，图11（b）中的“亮点”区域则发现了煤层。

该实例表明，用叠加地震资料的常规亮点技术不可能将煤层与含气砂岩区分开。

经过调查得知煤层的泊松比与周围地层没有明显的不同，而含气砂岩的泊松比则与周围地层明显不同。

因此可利用AVO正演模拟与反演方法根据泊松比的变化情况来区分煤层与含气砂岩。

图12（a）与图12（b）为AVO反演所得结果；图中①为测井曲线，②为模型正演得到的合成记录，③为CDP道集，（a）图④为含气砂岩（b）图④为煤层。

而发生明显的变化，因而是煤层的显示。

图12 反演之后的含气砂岩与煤层的对比（AVO反演：理论与实践，Daniel Hampson 等）
由该实例可以得出在一些地区可以利用AVO反演来区分真假“亮点”。

实例2：
Powder River（保德里弗）盆地的Minnelusa层主要风成砂岩，这种砂岩夹在致密粉砂岩和白云岩之间，波阻抗差小，利用常规的办法很难区分储层与围岩(图13)。

图13 保德里弗盆地Minnelusa层的常规叠加剖面
（包围在碳酸盐岩和页岩中的砂岩的AVO分析，Walter E Johnson等）
由图13中可以看出常规叠加剖面无法分辨出页岩和砂岩。

Johnson（约翰逊）于1976年发现泊松比能够区分页岩和砂岩（图14）：
图14 泊松比、纵波速度以及岩性之间的关系
①泊松比；②页岩；③砂岩；④碳酸盐岩⑤速度（英尺秒）
（包围在碳酸盐岩和页岩中的砂岩的AVO分析，Walter E Johnson等）
图中显示在一定速度范围内利用泊松比值砂岩能够与页岩和碳酸盐岩区分开，因此Ostrander(奥斯特兰德)于1984年第一个提出了AVO分析方法，利用AVO分析方法清楚的分辨出砂岩，如图15所示。

可以看出采用AVO分析方法可以清楚的分辨出砂岩，因此AVO方法可以用来识别岩性。

图15 AVO显示（包围在碳酸盐岩和页岩中的砂岩的AVO分析，Walter E Johnson 等）
加利福尼亚的Sacramento（萨克拉曼多）盆地的Grimes（格赖姆斯）气田位于构造上复杂的浊流沉积环境中，侧向不连续，纵向上具有多个产层。

想要加密井增加产量，常规解释方法对如此复杂的圈闭就不那么有效了。

因此利用AVO三维分析方法区分出水层和气层，增加产量。

由于纵波对岩性和孔隙流体反应灵敏；横波对岩性反应灵敏对流体不灵敏，
可以利用这一特性来区分水层和气层（图16）：
图16 动校正后的CDP道集（三维AVO分析，William L.Soroka等）其中①为振幅随炮检距变化；②炮检距；③近道；④远道；⑤双程时间；⑥AVO降低；⑦AVO增大
图中，右上侧的曲线显示振幅随炮检距的增大而减小，是水层的标志。

而右下侧图的曲线则是振幅随炮检距的增大而增大，这可能是天然气存在的标志。

图 17 常规二维水平切片和AVO三维水平切片对比图
(三维AVO分析，William L.Soroka等）
图中①为已知气藏的符号；②时间（秒）；③带c
如图所示，图（a）利用常规二维水平切片，大部分区域都显示强振福，难以区分水层和气层。

如图中14区水层为强振福；而（b）图利用AVO 三维切片能把气层和水层区分开，如图中14区水层为弱反射。

该实例反映在一些地质条件复杂的地区，AVO技术能提供鉴别复杂地质条件下中隐蔽圈闭的有用信息。