常用地震属性列表及其描述、应用

地震属性列表及其描述、应用
我们将经常应用到的地震属性的简单描述，经过物理分析与长期应用地震属性实践中认识到的地震属性潜在应用情况进行了总结，现列表如下：
Average Reflection Strength 平均反射强度：识别振幅异常，追踪三角洲、河道、含气砂岩等引起的地震振幅异常；指示主
要的岩性变化、不整合、天然气或流体的聚集；该属性为预测
砂岩厚度的常用属性；
Slope Half Time 能量半衰时的斜率：突出砂岩/泥岩分布的突
变点；预测砂岩厚度的常用属性；
Average Trough Amplitude 平均波谷振幅：用于识别岩性变
化、含气砂岩或地层。

可以有效的区分整合沉积物、丘状沉
积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
Average Instantaneous Phase 平均瞬时相位：由于相位的横
向变化可能与地层中的流体成分变化相关，因此该属性可以检
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，为预测含油气性的常用属性；
Energy Half Time 能量半衰时：区分进积/退积层序，该属性
的横向变化指示地层或由于流体成分、不整合、岩性变化引起
的振幅异常；预测砂岩厚度的常用属性；
Total Energy 总能量：识别振幅异常或层序特征，有效识别
岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱
的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
Total Amplitude 总振幅：识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
Maximum Trough Amplitude 最大波谷振幅：识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
Average Peak Amplitude平均波峰振幅：用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。

可以有效的区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
Peak Spectral Frequency 频谱峰值：最大熵谱分析结果，为峰值主频，提供了一种追踪由于含气饱和度、断裂、岩性或地层变化引起的相关的频率吸收特征的变化；例如含气砂岩吸收地震高频，因此在该情况下你只能看到低的频谱峰值；Amplitude of Maximum 最大振幅：识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；Positive Magnitude剖面正极值的平均值：用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。

用于预测含油气性和砂岩厚度的属性；Correlation Components 相关成分：P1 第一主组分用于度量同相轴的线性相干、P2 第二主组分用于指示剩余特征、P3 第
三主组分也用于指示剩余特征；通常用于预测断裂系统的分布；
RMS Amplitude 均方根振幅：识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；
Slope Instantaneous Frequency 瞬时频率的斜率：侦测层间频率吸收的变化情况，对储层流体成分的变化和断裂系统得变化比较敏感；通常用于预测天然气的聚集与分布；
Slope Spectral Frequency 从波峰到最大频率的斜率：可以识别频率的“阴影带”，进而预测油气；
Absorption S sw/S ww能量吸收属性：参考频率到低截频范围内的能量与参考频率到高截频范围内的能量的比值，可识别识别含气砂岩；
Effective Amplitude 在64ms时窗内的有效振幅：识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；
Decrement of Absorption 吸收消耗，相邻两层的吸收特征：识别由于砂岩含油气后不同层位对能量的吸收特性，通过判断吸收的突变点，来发挥作用，该属性通常应用于预测储层的含油气性；
Amplitude of Maximum 最大极值：用于识别由于岩性变化或
者烃类聚集引起的振幅异常，主要用于预测储层的含油气性；
Ratio of Amplitude squared to Effective Amplitude
（Func_8）地震采样振幅与有效振幅的比率：用于识别由于
岩性变化或者烃类聚集引起的振幅异常，主要用于预测储层的
含油气性；
储层属性优选方法
Alistair R. Brown 指出“成功应用地震属性的关键是选择对解决问题最有效的地震属性。

而且使用地震属性的统计分析必须基于对属性（物理）意义的理解，不能只是简单的使用数学的相关计算”。

为了将已知井上的岩性信息，在整个工区进行有效的外推，需要优选出在该区对岩性参数和含油气性反映敏感的属性，我们通过两个层次来完成这一个工作。

第一个层次是选择对岩性变化相对敏感的地震属性，这部分工作在属性提取时已完成，其最基本的理论基础是：▪时间派生的属性有利于对构造的细节进行解释；
▪振幅和频率派生的属性用于解决地层和储层特征；
▪一般认为振幅是最稳健和有价值的属性；
▪频率属性更有利于揭示地层的细节；
▪混合属性包含振幅和频率的因素，因此更有利于地震特征的测量；
同时在对所提取的地震属性的物理意义的理解也有助于对地震属性的提取；
第二个层次是使用数学和信息学的方法优选属性。

“地震属性和井数据采样伪相关在独立的井数据较少或者参加考虑的独立的地震属性过多时产生的概率较大”（CYNTHIA T. KALKOMEY），由于对于该区已知的独立井信息多数情况下较少，勉强满足统计分析的样本要求，单纯使用相关分析方法产生伪相关的概率较大，因此我们在经过第一个层次的筛选之后，采用数据相关和信息优化组合方法进行属性优选.
三种主要储层参数敏感地震属性的一般性认识
在理论和实践经验的角度出发认为：
对储层含气性敏感的属性包括：
Maximum Peak Amplitude
Average Peak Amplitude
Maximum Trough Amplitude
Average Though Amplitude
Average Instantaneous Phase
Energy Half-Time
Total Absolute Amplitude
Total Amplitude
Average Energy
Total Energy
Dominant Frequency
Instantaneous Frequency
RMS Amplitude
Spectral Energy
Dominant F1，2，3
及其衍生属性；
对储层厚度变化敏感的属性包括：
Thickness
Average Reflection Strength
Slope of Reflection Strength
Energy Half-Time
Number of Peaks/Troughs
Effective Bandwidth
Slope at Energy Half-Time
Arc Length
Average Energy
及其衍生属性；
对储层砂岩孔隙性变化敏感的属性包括：Average Energy
Sum of Amplitudes
Energy Half-Time
First Zero Cross Time Auto-Correlation。