11地震属性提取与分析
地震属性及其提取方法
地震属性及其提取方法地震属性及其提取方法1绪论1.1 选题的必要性及重要性地震属性分析技术作为油气藏勘探的核心技术之一,其作用主要为:岩性及岩相、储层参数和油气的预测。
地震数据体中含有丰富的地下地质信息,不同的地震属性组合可能与某些地质参数具有很大的相关性,因此利用地震属性参数可以有效地进行储层预测。
常用的地震属性主要有瞬时类参数、振幅统计类参数、频能谱统计类、相关统计类、层序统计类。
在层序界而内追踪闭合基础上,将地震属性分析技术、储集层反演技术、相干体切片技术等许多新技术综合应用于分析论证,可以预测有利的区带,进行油气藏勘探。
1.2 重要研究内容地震属性包括剖面属性、层位属性及体属性,目前层属性最为常用和具有实际意义。
剖面属性提取就是在地震剖面沿目的层拾取各种地震信息,主要通过特殊处理来完成;层位属性就是沿目的层的层面并根据界面开一定长度的时窗提取各种地震信息。
提取的方式有:瞬时提取、单道时窗提取和多道时窗提;体属性提取方法与层位属性相同,只是用时间切片代替层位。
地震属性提取选择合理的时窗很重要,时窗过大,包含了不必要的信息;时窗过小,会丢失有效成分。
时窗选取应该遵循以下原则:(1) 当目的层厚度较大时,准确追出顶底界面,并以顶底界面限定时窗,提取层间各种属性,也可以内插层位进行属性提取;(2) 当目的层为薄层时,应该以目的层顶界面为时窗上限,时窗长度尽可能的小,因为目的层各种地质信息基本集中反映在目的层顶界面的地震响应中。
1.3地震属性分析的难点问题（1）地震属性分析的间接性。
地震数据中所含的储层信息往往是十分间接的，至今无法建立明确的物理或数学模型，这种关系通常是定性的、模糊的、不唯一的，1绪论带有一定的经验性，因此我们无法用某种确定性的方法从地震数据中进行分析。
（2）地震属性相关性的错综复杂。
各种地震属性之间的相关性错综复杂，主次关系变化不定，数量关系难于提取，因此应用常规的分析方法做出定量的分析也比较困难。
地震复合属性——地震属性提取与解释新方法
地震复合属性——地震属性提取与解释新方法地震学是地球物理学的一个重要分支，对于地震属性的提取与解释是地震学研究的重要内容。
在近年来，随着地震学技术和地震数据收集技术的发展，越来越多的科学家开始探索能够更好地提取和解释地震属性的新方法。
地震复合属性是指在提取和解释地震属性时，不仅考虑其一维的位移信号（示例如振幅、频率、阻尼等），而且给予地震事件的其他属性（如发震深度、相关的地形特征等）的关注。
通过将地震属性的一维位移信号与其他影响地震属性的属性结合起来，可以更好地提取和解释地震属性。
目前，利用复合属性提取地震属性主要有以下几种方法：第一种是基于自然语言处理（NLP）的地震属性提取方法，主要是通过分析地震预报中出现的自然语言来进行地震研究，从而提取出地震属性。
近年来，一些研究者利用NLP技术，在处理地震自然语言时，引入了一些其他的特征，如地形地貌和社会经济状况等，从而更好地提取和解释地震属性。
第二种是基于机器学习方法的地震属性提取方法。
这类方法主要利用机器学习和数据挖掘技术，从大量地震数据中提取地震属性，并利用深度学习模型进行建模，从而提取高级的地震属性。
第三种是基于有限元法的地震属性提取方法。
在这种方法中，首先将地震属性表示为有限元模型，并且建立模型的动力学方程，然后利用有限元法计算每个地震动力学方程的解析解，最后从有限元解中提取出地震属性。
最后，结合上述三种方法，同时利用有限元法和机器学习技术，以及自然语言处理，全面考察地震属性，从而更好地提取和解释地震属性。
综上所述，地震复合属性是一种新的提取和解释地震属性的方法，它借助于现代技术，使科学家能够更加精确地提取和解释地震属性，为地震学研究提供有力的支持。
随着未来的研究的不断发展，研究人员将会探索更为复杂的方法，进一步提高对地震复合属性的提取与解释的效果，未来有望实现更高的精度，从而进一步提高地震研究的准确度。
11地震属性提取与分析
油气检测结果与5口井的油气 显示情况吻合，白色虚线为 过井剖面的位置。
过井剖面的油气检测结果。 红线内表示油气聚集有利区。
地震属性提取与分析子系统
3. 油气检测：无样本监督模式识别和神经网络预测技术
单属性优选为多属性分析服务。通过对单属性的优选， 找出与油气相关的沿层地震属性，利用模式识别或神经网 络方法进行储层分布范围预测和油气检测。 无样本监督模式识别和神经网络预测技术：
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
➢属性选择 ➢属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
➢属性选择 ➢属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
➢属性选择 ➢属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
GeoEast提供100余种体属性
•多窗口地层倾角扫描 •构造导向滤波 •相干和能量梯度类（10） •体曲率类（22） •玫瑰图 •地层切片 •振幅差异类（8） •碳烃检测 •谱分解计算 •叠前地层吸收系数估算 •叠后地层吸收系数估算
F=10hz F=60hz
地震属性提取与分析子系统
GeoEast属性提取及分析子系统主要模块介绍—LQH按分类_20130401
antiform
kneg = 0
plane
kneg > 0
dome 26
曲率---振幅曲率
构造曲率与振幅曲率
构造曲率：倾角反映时间对x,y方向上的二阶导数；输入数据为倾角扫描结果。 振幅曲率：倾角反映振幅对x,y方向上的二阶导数；输入数据为相干能量梯度。
两 种 滤 波 方 法
带通滤波（按距离关系）：通过参数给
功能和特色
用于构造解释及识别特殊岩性体 储层预测 用于油气检测
1. 多窗口地层倾角扫描 2. 构造导向滤波 3. 相干体 4. 边缘检测 5. 属性体比例融合
出空间滤波面元大小 Dis1 距离1（4*dx<=距离1<=nline*dx Dis2 距离2（<=距离1） Dis3 距离3（>=距离4） Dis4 距离4（=2*dx） 分数导数滤波：参数取值范围 0.25～2。一 般取值为0.25、0.5、0.75.其值越小，尺度
越大。
Lamda Min 一般为2*dx； Reference Velo 参考速度与倾角扫描时 参数一致； operator_dip 滤波算子振幅截断比例,最 大振幅乘以截距的门槛值，大于其输出， 小于其充零。
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相干-实际效果
基于特征值算法的相干时间切片 （t=1660ms）
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功能和特色
用于构造解释及识别特殊岩性体 储层预测 用于油气检测
1. 多窗口地层倾角扫描 2. 构造导向滤波 3. 相干体 4. 边缘检测 5. 属性体比例融合
6. 方差体（1）
7. 体曲率类（22） 8. 边缘保护平滑滤波
11. 相干和能量梯度类（10）
多窗口倾角扫描-概述
在三维地震资料解释中，解释的地震反射层位的倾角 和方位角是非常重要的， 由于在通常情况下，不能得到一个精确的时深转换关 系，所以倾角和方位角体只是体现了倾角和方位角的 相对变化关系。通常，利用垂直窗口进行倾角和方位 角估算比在拾取的层位进行估算能提供更为稳定的估 算结果。倾角和方位角体是体曲率、相干、能量梯度 和构造导向滤波的基础。
地震属性处理分析
LandMark地震属性处理PAL模块从地震数据中提取地震属性。
用来分离并揭示通常情况下剖面中被模糊了的信息。
将属性特征同井数据相联系，你可以判断出该工区的主要属性---然后我们将生产井与周围条件相结合，可预测出井周围的储层情况。
PAL包括两种计算类型：²Data Attributes（数据属性）—在提取属性系列前，先将输入地震数据转化为复数道。
²Attribute Extraction（属性提取）—计算任一20种地震属性系列，并将结果输出到属性层位中。
一、地震数据属性类型（Data Attributes）针对地震数据体，我们可计算出下列几种属性：Reflection Strength（反射强度）Instantaneous Phase（瞬时相位）Instantaneous Frequency（瞬时频率）Quadrature Trace（正交道）Apparent Polarity（视极性）Response Phase（响应相位）Response Frequency（响应频率）Perigram（波组剖面—删除次要信息，只留下主要波组信息）Cosine of Phase（相位余弦）Perigram*Cosine of Phase（乘积剖面—波组与相位余弦的乘积）二、输入与输出1、输入：地震数据（Seismic Data）一个PAL作业的输入数据是一个垂直地震数据（对3D工区来说是.3dv文件，2D工区是.2v2文件）。
你须指定要计算的测线和时间范围。
2、输出：属性数据体。
输出数据是一个属性数据体，例如，三瞬数据体等。
这些属性层位可以：²显示在SeisWorks上。
²根据属性数据体，作其它处理。
三、基本工作流程OpenWorks→Applications→PostStack/PAL弹出一个窗口：选择是2D还是3D工区；从List中选择SeisWorks工区；在Application Options项是选择PAL项；按Launch项。
地震属性提取与分析_配合软件介绍
多窗口倾角扫描（Scan Dip With Multiwindow）
Minimum dip tested (-200)
（2）包含分析点的最佳相干窗口搜索
③ ④ ⑤
Dip with maximum coherence (+50) Analysis Point
②
①
⑥
Maximum dip tested (+200)
Dip Curvature ：
Strike Curvature ： Reflector Rotation ：
倾角曲率
走向曲率 反射面旋转度
体曲率属性（Volumetric Curvature）
体曲率属性的输出数据：振幅类曲率可输出15个数据体 Shape Measurements ：形态类曲率属性8种 Curvedness ： Shape Index ： 弯曲度 形态指数
命名方式：前缀 (用户)+ 固定形式后缀
①
② ③
ABC.SOF_PCFilter
ABC.SOF_MeanFilter ABC.SOF_MedianFilter
构造导向滤波（Structure Oriented Filtering）
突出断裂和地层连续性
相干能量梯度（Energy Gradient Calculating）
Fractional Derivative Power 分数导数指数（取值范围：0.25—2）
注意：0.25代表长波长即大尺度曲率； 0.50代表中波长即中尺度曲率； 0.75代表短波长即小尺度曲率；值越大代表曲率尺度越小。 另外： Lambda Min ： Lambda最小值（缺省值：2*dx）dx：工区线道间隔 Reference Velo ：反射层参考速度值（缺省值：3000m/s） Operator_clip ： 滤波算子振幅截断比例（缺省值：0.01）
地震属性分析
第 二 交会分析
类 模式识别
属 性
神经网络
将过井地震道作为已知样本
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五、地震属性的优化
属性优化就是优选出对求解问题最 敏感、最有效或最有代表性的属性。
问题的提出
地震属性 的
性
多 地震属性
属性
多
多
多
多地
的属性
的
层的
属性的
层
的
的属
的 方的
层
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不利影响
属性的 大的
大 的属性中 造
包 的
多的 时 多 相的
应应用用地地震震属属性性预预测测储储层层的的现现状状
目前，利用地震属性预测储层，见到许多成功的例子，但 是也有许多失败的结果。 原因：
1、目前市场上多种解释软件中的地震属性众多，它们之间再进行数 学运算，使地震属性成倍增长，其中真正有效的地震属性数目有限，而 且不是所有的情况下都能奏效。这给我们的工作增加了许多不确定性。
（1）对于厚储层，相当于超过一个周期厚度的地层岩性异常，利用 振福预测，一般是有效的；如果分析时窗内的均方振幅，因为强波峰与 强波谷是厚储层的综合响应，一般预测效果较好 ；
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应应用用地地震震属属性性预预测测储储层层的的现现状状
（2）对于薄储层，如果分析时窗内的均方振幅，波峰可能代表一种 反射界面，波谷可能代表另一种反射界面，而均方振幅则混淆了这一点。 对于三、五米的薄互层沉积，由于受地震分辨率的限制，不易简单利用 地震属性直接识别，因为一个同相轴中包含了几个薄储层的综合响应； 对于油藏预测而言，就更困难。尤其是陆相沉积条件下的薄互层油藏， 目前单纯利用地震属性预测储层,尚没有有效的方法，成功的实例较少。
引言
地震属性提取
二地震属性提取提取地震属性常用的分析方法•复地震道分析、相关分析、富立叶谱分析、功率谱分析、自回归分析、数理统计分析等(这些分析方法的基本原理，应在工程数学、信号分析、地震资料数字处理方法等课程中分别讲述)。
•经过相应的分析计算后，可得到一系列地震属性参数地震属性的提取•瞬时属性–(Instantaneous Attributes)•单道时窗属性–(Single Trace Windowed Attributes)•多道时窗属性–(Multi—Trace Windowed Attributes)•沿层构造属性–(Event Object Structure Attributes)瞬时：瞬时真振幅f (t)•所选样点上各道时间域振动幅值，即为地震道数据的隐含表示。
广泛用于地震资料的构造和地层解释，常与其他振幅属性一起用于分离高幅区或低幅区，如亮点和暗点技术。
瞬时：90度相移振幅q (t)•从复地震道分析得到的时间域振动振幅，与瞬时真振幅f (t)相差90度相位。
相位延迟特性在瞬时相位垂向变化的质量控制方面、确认薄层的某些A VO异常方面很有用处瞬时：瞬时相位•r (t)= tan [q (t) / f (t)] 表示在所选样点上各道的相位值，以度或弧度表示。
主要用于增强油藏内弱同相轴，对噪音也有放大作用；最终成图的彩色色标应考虑到结果的周期性，即由于油气的存在经常引起相位的局部变化，所以这一属性常和其他属性一起用作油气检测的指标之一；也可用于测定薄层的相位特征，其横向变化与流体含量变化及薄层组合有关。
瞬时：瞬时相位的余弦cos(r (t))•由瞬时相位导出的属性；由于其固定的范围在-1至1之间，易于理解，故常和瞬时相位一起用来显示异常的变化。
可用来识别地震地层层序及其特征；由于本属性没有跳变现象，故可用于数据增强处理瞬时真振幅乘瞬时相位的余弦，f (t)·cos(r (t))•这一复合属性用来增强波峰或波谷振幅，特别适用于零相位地震数据，以便于构造解释瞬时：瞬时频率•定义为瞬时相位对时间的导数：•即d r(t)／d t，用度／ms或弧度／ms表示。
11地震属性提取与分析
油气检测结果与5口井的油气 显示情况吻合，白色虚线为 过井剖面的位置。
过井剖面的油气检测结果。 红线内表示油气聚集有利区。
地震属性提取与分析子系统
3. 油气检测：无样本监督模式识别和神经网络预测技术
单属性优选为多属性分析服务。通过对单属性的优选， 找出与油气相关的沿层地震属性，利用模式识别或神经网 络方法进行储层分布范围预测和油气检测。 无样本监督模式识别和神经网络预测技术：
Time2
时间面间
沿层属性类型
① 传统沿层属性 ➢ 瞬时类（19） ➢ 功率谱（10） ➢ 振幅统计类（13） ➢ 子波类（4） ➢ 自相关统计类（4） ➢ 其它（3） ➢ 用户自定义（10）
② 单频类属性（6） ③ 地层统计类（8）
从地震数据体中可提取三类共67种沿层地震属性
将三类沿层属性进行合并，使其在一个属性集中，便于属性优选
分析类
•地层切片
•属性比例融合
地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
① 构造与储层类（几何特征）体属性 用途：用于小断层、古河道、裂缝、溶洞、溶蚀 沟、生物礁等地质现象和地质体的识别和检测。
构造类（几何类）体属性包括：
• 多窗口地层倾角扫描 • 构造导向滤波 • 相干体 • 边缘检测 • 属性体比例融合 • 方差体
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
➢属性选择 ➢属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
GeoEast解释系统 地震属性提取与分析子系统
地震属性分析技术 ppt课件
2020/10/28
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第一讲 地震属性概述
6、从地震属性应用的角度出发，这些分类并 不能反映地震属性在地球物理学或更广泛的地 学中所起的作用。按地震属性在油气勘探开发 的应用领域进行分类，较容易为属性的应用者 所理解，也更具有地球物理学的特征。根据这 一思路，曹辉等将地震属性分为下列2大类：
2020/10/28
2020/10/28
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第一讲 地震属性概述
地震属性分析结果的另一个发展趋势是地质意
义更为明了。一方面，地震地层学和层序地层学
的广泛应用丰富了地震属性技术的地质内涵，它
不仅给出了地震属性的总体科学构思，而且激励
人们利用地震属性建立地震相，再将地震相转化
为地质相（层序体系、沉积相等）；另一方面，
多维属性分析使人们淡化了属性的具体类别，而
一提取地震属性的分析方法1自相关分析2傅立叶谱功率谱分析3振幅特征分析4复地震道分析5地震记录的信噪比分析6地震记录的相对分辨率分析7地震记录的自回归分析8地层平均吸收衰减特性分析9相干体分析10avo分析11各种变换和反演方法等1自相关分析设fn为离散地震信号n为分析时窗的起始终止时间所对应的离散时间序号时窗内离散时间样点数为nn1fn自相关函数acf表示为
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第一讲 地震属性概述
二、地震属性的定义
对地震属性的定义主要有以下几种： 1、Western Altlas International公司的Quincy Chen与Steve Sidney所给出的定义：“地震属 性是地震资料的几何学、运动学、动力学及统 计学特征的一种量度”。这一定义基本属于纯 数学定义。
照明技术则是通过对地震数据体中所有数据点 进行同步照明（垂直于照明方向的特征被加强， 平行于照明方向的特征被抑制）而形成的属性， 包含反射系数、局部倾角和方位等信息，能很好 地揭示各种构造细节，并弥补其他属性的不足。
地震属性分析
地震属性分类
• Barnes（1997）基于地震属性之间的相互关系，提 出了复地震道属性的遗传分类。他认为振幅和相位 是基本属性，所有其它属性均可以由此推导出来。 将推导出的属性再分成一维、二维和三维的、时间 的、深度的以及瞬时和局部属性。用一维计算的属 性是道属性，二维计算的是面属性，三维计算的则 是体属性。一维属性是在时间域计算的标量，而二 维和三维属性是矢量，涉及空间坐标。垂直反射测 得矢量属性的大小，方向给出倾角和方位角。时间 属性自然由时间数据获取，含有时间单位，它包括 频率、带宽和视速度。深度域数据由深度数据获得， 含有空间单位，包含地层厚度和倾角。时间属性属 于地球物理学，适用于地震波分析，而深度属性则 属于地质学，适用于地质构造分析。
黑帝庙油层钻井资料与地震资料交会图
时间-频率分析
• 时频分析是随着短时傅里叶变换方法发展起来 的。传统的傅里叶分析技术是对整个信号作变 换，得到的频谱各个分量仅反映整个信号长度 内平均意义下各阶谐波的振幅和相位。然而， 在不同的时段上有很多信号存在大的差异，需 要逐个选择一些信号片断来进行傅里叶分析， 即短时傅里叶变换。通过短时傅里叶变换，可 将时间域地震记录转换为频率域，从而获得许 多在常规地震剖面上所没有的信息。
地震属性分类
–层属性：层属性是指用来对那些时窗内包含不止一个峰或 谷的地震资料进行定量描述的属性。大多数地震属性属于这 个范畴。层属性的实例包括穿零数目、平均能量和优势频率。 这些属性常在储层地震反射和很不连续，不能对所有道拾取 同一峰或谷的反射时使用。层属性类似于测井曲线对比剖面， 这些剖面上有很多不连续的薄砂层，无法对其进行准确对比。 对这类储层，我们不是采用单个砂岩（流动）单元厚度平面 图，而是用砂岩的净毛比图来进行刻画。如果所有反映储层 的峰或谷反射同相轴能够直接拾取，我们就可以提取定量属 性，将会大大改进最终地震储层描述的结果。如果这不可能， 那么层属性就是最佳选择。 –AVO属性是指利用地震反射的叠前振幅生成的属性。叠前属 性实例包括AVO梯度、截距、近道振幅、远道振幅等。最近， 随着叠前时间偏移在技术、经济方面的成熟，我们已经可以 得到三维叠前属性。叠前属性前景良好。
（完整版）地震属性原理
（完整版）地震属性原理地震属性原理振幅统计类属性能反映流体的变化、岩性的变化、储层孔隙度的变化、河流三角洲砂体、某种类型的礁体、不整合面、地层调协效应和地层层序变化。
反映反射波强弱。
用于地层岩性相变分析，计算薄砂层厚度，识别亮点、暗点，指示烃类显示，识别火成岩等特殊岩性。
1．均方根振幅（RMS Amplitude ）均方根振幅是将振幅平方的平均值再开平方。
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。
适合于地层的砂泥岩百分比含量分析，也用于地层岩性相变分析，计算薄砂层厚度，识别亮点、暗点，指示烃类显示，识别火成岩等特殊岩性。
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。
适于地层的岩性变化趋势分析，地震相分析，也可用于地层岩性相变分析，计算薄砂层厚度，识别亮点、暗点，指示烃类显示，识别火成岩等特殊岩性。
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并且沿这一曲线确定出最大值。
最大波峰振幅= 125最大波峰振幅是分析时窗内的最大正振幅，最适合绘制层序内或沿着特定的反射体上的振幅异常图；这些异常可能是由于气体和流体的聚集，不整合，或是调谐效应而引起的。
适于沿某一层面进行储层分析，也可用于地层岩性相变分析，计算薄砂层厚度，识别亮点、暗点，指示烃类显示，识别火成岩等特殊岩性。
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。
适合研究某一层的岩性变化，也可用于地层岩性相变分析，计算薄砂层厚度，识别亮点、暗点，指示烃类显示，识别火成岩等特殊岩性。
地震属性及其提取方法
地震属性及其提取方法地震属性及其提取方法1绪论1.1 选题的必要性及重要性地震属性分析技术作为油气藏勘探的核心技术之一,其作用主要为:岩性及岩相、储层参数和油气的预测。
地震数据体中含有丰富的地下地质信息,不同的地震属性组合可能与某些地质参数具有很大的相关性,因此利用地震属性参数可以有效地进行储层预测。
常用的地震属性主要有瞬时类参数、振幅统计类参数、频能谱统计类、相关统计类、层序统计类。
在层序界而内追踪闭合基础上,将地震属性分析技术、储集层反演技术、相干体切片技术等许多新技术综合应用于分析论证,可以预测有利的区带,进行油气藏勘探。
1.2 重要研究内容地震属性包括剖面属性、层位属性及体属性,目前层属性最为常用和具有实际意义。
剖面属性提取就是在地震剖面沿目的层拾取各种地震信息,主要通过特殊处理来完成;层位属性就是沿目的层的层面并根据界面开一定长度的时窗提取各种地震信息。
提取的方式有:瞬时提取、单道时窗提取和多道时窗提;体属性提取方法与层位属性相同,只是用时间切片代替层位。
地震属性提取选择合理的时窗很重要,时窗过大,包含了不必要的信息;时窗过小,会丢失有效成分。
时窗选取应该遵循以下原则:(1) 当目的层厚度较大时,准确追出顶底界面,并以顶底界面限定时窗,提取层间各种属性,也可以内插层位进行属性提取;(2) 当目的层为薄层时,应该以目的层顶界面为时窗上限,时窗长度尽可能的小,因为目的层各种地质信息基本集中反映在目的层顶界面的地震响应中。
1.3地震属性分析的难点问题（1）地震属性分析的间接性。
地震数据中所含的储层信息往往是十分间接的，至今无法建立明确的物理或数学模型，这种关系通常是定性的、模糊的、不唯一的，1绪论带有一定的经验性，因此我们无法用某种确定性的方法从地震数据中进行分析。
（2）地震属性相关性的错综复杂。
各种地震属性之间的相关性错综复杂，主次关系变化不定，数量关系难于提取，因此应用常规的分析方法做出定量的分析也比较困难。
11属性提取与分析软件介绍
边缘保护平滑滤波（EPS）
•边缘保护平滑滤波算法可针对二三维地震数据或者属性数据进行边缘保
护性滤波，例如：地震、相干属性、曲率属性、波阻抗反演结果等，利 于进一步刻画各种地质异常，提高地震资料信噪比。
•类似于构造导向滤波
滤波前
滤波后
边缘保护平滑滤波（EPS）
该方法主要针对属性数据进行滤波，如相干、曲率和波阻抗等。
短波长 (0.75)
不同尺度的曲率刻画了不同尺度的地质特征
多尺度体曲率属性（Volumetric Curvature）
长波长：是大尺度曲率，适用于寻找大断层、大裂缝等； 中波长：是中尺度曲率，适用于寻找中等断层、裂缝等； 短波长：是小尺度曲率，适用于寻找小断层、裂缝等 多尺度参数： Space Filter 滤波参数 Fraction Derivative 分数导数滤波
Fractional Derivative Power 分数导数指数（取值范围：0.25—2）
注意：0.25代表长波长即大尺度曲率； 0.50代表中波长即中尺度曲率； 0.75代表短波长即小尺度曲率；值越大代表曲率尺度越小。 另外： Lambda Min ： Lambda最小值（缺省值：2*dx）dx：工区线道间隔 Reference Velo ：反射层参考速度值（缺省值：3000m/s） Operator_clip ： 滤波算子振幅截断比例（缺省值：0.01）
相干能量梯度（Energy Gradient Calculating）
相干和能量梯度属性的输出数据：可输出10个数据体 Inline Energy Gradient ： Crossline Energy Gradient ： Gradient Magnitude ： Inline方向的相干能量梯度 Crossline方向的相干能量梯度 相干能量梯度标量
地震复合属性-地震属性提取与解释新方法
地震复合属性-地震属性提取与解释新方法
地震复合属性-地震属性提取与解释新方法
目前地震属性的提取主要集中在单项技术上,如谱分解、三瞬、均方根、自相关、主因子、自回归和相干体等.对提取后的属性如何根据它们自身的特点,做进一步处理以得到新的地震属性,人们尚缺乏足够的关注.借鉴信息工程有关理论,提出了叠合、差值、乘积和级联等物理含义简单、但又比较讲究数据间匹配和显示的新的地震属性--复合属性,并开发了相应的软件.利用复合属性,对LHK地区河流相储集层进行了精细解释,分辨率和信噪比得到明显提高.
作者：张军华朱焕高荣涛周振晓 ZHANG Jun-hua ZHU Huan GAO Rong-tao ZHOU Zhen-xiao 作者单位：中国石油大学,地球资源与信息学院,山东,东营,257061 刊名：新疆石油地质 ISTIC PKU 英文刊名：XINJIANG PETROLEUM GEOLOGY 年，卷(期)：2007 28(4) 分类号： P631.443 关键词：复合属性级联属性相干体河道解释。
地震属性提取与分析_配合软件介绍讲解
多窗口扫描界面
多窗口倾角扫描计算倾角 多窗口倾角扫描（ Scan Dip With Multiwindow）
方位角在四川剑阁的应用
倾角
相 干
倾 角
河道
倾角、方位角与相干比较，很好地 刻画了多边形断层、河道的特征。
方 位 角
构造导向滤波（Structure Oriented Filtering）
Seismic Data：地震数据 Inline Dip：Inline方向的倾角数据体 Crossline Dip：Crossline方向的倾
2
多窗口倾角扫描（Scan Dip With Multiwindow）
1. 在三维地震资料解释中，地震反射层位的倾角和方位 角是非常重要的信息，目前主要应用是用来对局部反
射面的不连续性的估计。
2. 通常，利用垂直窗口进行倾角和方位角估算比在拾取
的层位进行估算能提供更为稳定的估算结果。倾角和
方位角体是构造导向滤波、体曲率和相干能量梯度的 基础。
inline
（1）最相干的反射层倾角离散扫描 (瞬时倾角=具有最大相干的倾角)
⑨
⑧
⑦
通过多窗口扫描，求取相似程度最大 的窗口作为分析点的倾角、方位角估算窗 口，提高了分析点的倾角和方位角精度。
crossline
③ ④ ⑤ ② ① ⑥ ⑨ ⑧ ⑦
5X5的网格
(Marfurt, 2006)
多窗口倾角扫描（Scan Dip With Multiwindow）
通常相干体的算法是计算地震数据的总振幅的变化,相干能量梯 度计算地震数据相干分量的振幅变化,这有利于突出一些细小的地质
特征的变化，从而提高解释精度。它与相干属性在解释中的应用主
要是：识别断层、裂缝带、河道和砂体边界等。利用相干能量梯度 和相干属性，都很好地刻画了河道分布，但还是有细微差别。
地震属性提取及其地质意义(自动保存的)
地震属性提取及其地质意义1. Muglad盆地Nugara坳陷东凹Darfur群地震层序格架和地震相以地震剖面上可识别出的外部几何形态、内部反射特征、顶底接触关系和地震物理属性等构形要素,并结合已有的钻井、测井资料在研究区内识别和划分出5类13种地震相。
其中,席状平行相和席状波状相、充填平行相、楔状前积相是凹陷中的优势地震相类型,分别代表了滨浅湖、半深湖和三角洲沉积,且垂向上具有显著的继承性。
1 地震层序追踪与闭合基于不同构造单元典型井的合成地震记录,对区内209个地震测线闭合点进行了检验与校正,并据此完成重点构造的地震闭合剖面图,反映层序的空间展布与交叉闭合情况(图1)。
图1中测线SD82-127与SD82-119的交汇点过Gato-1井,通过合成记录标定,由下往上将Darfur群中的层序S1顶、底界面(图1中②和③)与层序S2顶界面(图1中①)在三维空间的横向展布演示出来,并将2条测线交汇点处的分层情况通过Gato-1井测井曲线特征的精确定位予以验证。
2 地震相类型识别Nugara坳陷东凹Darfur群的地震相总体是一套中振幅、中频、较连续的反射,特征较为稳定。
根据地震层序、测井层序及其他资料的综合分析,将外部几何形态和内部反射结构作为主要特征参数,划分出5类13种地震相类型。
图2 地震反射类型及特征3 地震相—沉积相分析3.1 平面展布在层序S1中,席状平行相和席状波状相占据了Nugara坳陷东凹的大部分地区。
除此之外,代表均匀沉积的席状空白相在凹陷北部和西南部Sharaf-Abu Gabra隆起带地区有较大范围的分布。
楔状波状相和楔状前积相在Sidra断裂构造带、中部构造带、Gato C构造带和Gato构造带附近很发育。
充填平行相分布范围仅次于席状平行相,但都局限于Nugara次洼、南部次洼和Gato次洼；其他充填相则分布范围较小,在地形低洼的地方都有所分布。
透镜状地震相只在东凹的局部地区有零星分布(图3)。
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地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
GeoEast提供100余种体属性
•多窗口地层倾角扫描
•构造导向滤波 •相干和能量梯度类（10） •体曲率类（22） •玫瑰图 •地层切片 •振幅差异类（8） •碳烃检测 •谱分解计算
F=60hz F=10hz
•叠前地层吸收系数估算 •叠后地层吸收系数估算
•体曲率 •边缘保护平滑滤波 •玫瑰图 •纹理属性 •相干和能量梯度
地震属性提取与分析子系统
体曲率属性识别断层和古河道
pos
断层
断层
河道
河道
最大正曲率
最大负曲率
利用构造体曲率提高断层解释精度，有效地识别断层及古河道
体曲率属性识别生物礁
龙岗 68
斜坡水 道沟谷
高产气井
剑阁三维长兴组 生物礁立体显示图
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法
③ 交会图优选法
④ 自动优选法
属性选择 属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法 ③ 交会图优选法 ④ 自动优选法
属性选择 属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法
③ 交会图优选法
④ 自动优选法
属性选择 属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统 主要功能：
1. 体属性的提取与分析 2. 沿层属性的提取与分析 3. 油藏描述：储层预测及油气检测 4. 波形聚类分析
单属性优选为多属性分析服务。通过对单属性的优选， 找出与油气相关的沿层地震属性，利用模式识别或神经网
络方法进行储层分布范围预测和油气检测。
无样本监督模式识别和神经网络预测技术： 自组织神经网络技术（SOMA）--预测油气 模式识别技术（UPR）预测油气分布范围
继承性分类技术（HC）预测储层
地震属性提取与分析子系统
3. 油气检测：有样本监督模式识别和神经网络预测技术
模式识别技术（SPR）预测油气及储层分布范围 自适应增强聚类分析（AdaBoost）预测油气及储层
分布范围
神经网络技术（BP）--预测储层岩性物性信息如孔 隙度、渗透率等
地震属性提取与分析子系统 主要功能：
1. 体属性的提取与分析 2. 沿层属性的提取与分析 3. 油藏描述：储层预测及油气检测 4. 波形聚类分析
A
A
有 利 目 标 区
B
B
油气检测结果与5口井的油气 油层顶面等 T0 图，区内有 5 口钻井， Pb6 井获工业油流， 显示情况吻合，白色虚线为 过井剖面的位置。 Pb6-1为油水同层，其他 3口 井为空井。
过井剖面的油气检测结果。 红线内表示油气聚集有利区。
地震属性提取与分析子系统
3. 油气检测：无样本监督模式识别和神经网络预测技术
地震属性提取与分析子系统
3. 储层预测及油气检测
GeoEast提供三种储层及油气检测技术：
① 基于双相介质理论的碳烃检测技术 ② 无样本监督的模式识别和神经网络油气检测技术 ③ 有样本监督的模式识别和神经网络油气检测技术
地震属性提取与分析子系统
3. 油气检测：基于双相介质理论的碳烃检测技术
• 油气储集层是典型的双相介质 ,地震波在穿过双相介质后频率成分的 能量分布状况发生了变化, 低频成分相对较强, 高频成分相对较弱, 即表现为“低频共振, 高频衰减”的特性。
高产气井
地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
② 储层类体属性
用途：预测砂泥岩储层分布、裂缝储层分布范围 和发育程度、溶洞型储层分布等 储层类体属性包括：
• • • • • •
谱分解(流体活动因子) 单频属性（高亮体） 振幅差异 地层切片 叠前/后地层吸收系数 波形聚类
地震属性提取与分析子系统 高亮体属性砂泥岩储层预测
面信息在Horizons下。
时间域波形聚类方法，适用于等厚层段
频率域波形聚类方法，适用于不等厚层段
频率域波形聚类
时间域波形聚类
地震属性提取与分析子系统
体属性和沿层属性在数据树上的存放位置： 体属性数据保存在 Attributes数据节点 下，通过右键菜单可 以查询、进行数据其 它处理和生成切片体；
1. 体属性的提取与分析 2. 沿层属性的提取与分析 3. 油藏描述技术：储层预测及油气检测 4. 波形聚类分析方法
地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
GeoEast提供100余种体属性
•瞬时类（16） •子波类（4） •统计类（7）
•数学计算类（12）
• 纹理类（14） • 相干体（1） • 单频类（6） • 方差体（1） • 边缘检测 • 边缘保护平滑滤波 • 属性体比例融合 • 时频计算
对 体 属 性 进 行 分 类
23种
地震属性提取与分析子系统
1. 体属性的提取与分析
① 构造与储层类（几何特征）体属性
用途：用于小断层、古河道、裂缝、溶洞、溶蚀 沟、生物礁等地质现象和地质体的识别和检测。 构造类（几何类）体属性包括：
• • • • • •
多窗口地层倾角扫描 构造导向滤波 相干体 边缘检测 属性体比例融合 方差体
地震属性提取与分析子系统
传统体属性提取 •瞬时 •子波 •统计 •数学 反映构造和储层类属性（几何特征） •相干 •方差 •边缘检测 •边缘保护平滑滤波 •纹理 •构造导向滤波 •能量梯度计算 地层倾角扫描 •曲率 •玫瑰图 •振幅变化 反映油气及储层类的属性 •时频分析 •单频 •油气检测 •谱分解 •叠前、叠后地层吸收系数 分析类 •地层切片 •属性比例融合
沿层属性数据保存在
Surface Attributes 数据节点下，通过右
键可以询查询和删除。
地震属性提取与分析子系统
• 下面学习软件
Time1
沿时间面
T1
Time1 T2
层间
Time2
时间面间
从地震数据体中可提取三类共67种沿层地震属性
将三类沿层属性进行合并，使其在一个属性集中，便于属性优选
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：属性优选方法
① 剖面优选法 ② 平面优选法
③ 交会图优选法
④ 自动优选法
属性选择 属性压缩 （PCA和KPCA）
地震属性提取与分析子系统 主要功能：
1. 体属性的提取与分析 2. 沿层属性的提取与分析 3. 油藏描述：储层预测及油气检测 4. 波形聚类分析
地震属性提取与分析子系统
2. 沿层属性的提取与分析：提取方式与类型
GeoEast提供四种沿层属性提取 方式：
T1
沿层
沿层属性类型
① 传统沿层属性 瞬时类（19） 功率谱（10） 振幅统计类（13） 子波类（4） 自相关统计类（4） 其它（3） 用户自定义（10） ② 单频类属性（6） ③ 地层统计类（8）
GeoEast解释系统 地震属性提取与分析子系统
地震属性提取与分析子系统
教学目的： 熟悉二、三维地震数据体属性提取方式； 了解沿层地震属性分析方法，学习油气检测和 储层岩性物性预测技术；掌握不同沉积环境下 （如：碎屑岩、碳酸盐、火山岩等）的储层预 测和油气检测的软件操作。
地震属性提取与分析子系统 主要功能：
地震属性提取与分析子系统
4. 波形聚ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分析：
波形聚类分析目的：是通过波形分类原理进行地震相分析
传统地震相分析方法：
①根据单属性对地震相单元进行分析和识别。
②利用多属性与模式识别技术相结合划分地震相，但此方法的缺点是 地震属性种类太多，属性组合选择困难。
波形聚类分析方法：前人研究认为地震波形的总体变化与岩性和岩
相的变化密切相关，任何与地震波传播有关的物理参数变化都可以 反映在地震道波形变化上，因此通过对地震波形进行有效分类，找 出波形变化的总体规律，从而达到认识地震相变化规律的目的。
地震属性提取与分析子系统
4. 波形聚类分析：
GeoEast提供两种波形聚类方法：
波形聚类分析结果的存放 位置：模型道在 Seismic 下，平