频谱成像技术在蓬莱A构造带储层厚度预测中的应用研究

李 才，王 昕，陈华靖，邓吉锋，刘朋波

（中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津塘沽 300452）

频谱成像技术在蓬莱A构造带储层厚度预测中的应用研究

李 才，王 昕，陈华靖，邓吉锋，刘朋波

（中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津塘沽 300452）

利用频谱成像技术将时间域地震数据体转换为调谐数据体，通过其振幅谱可以识别地层的厚度变化。蓬莱A地区已钻的3口探井揭示了该区主要目的层段储层单层厚度较大，常规属性指示储层横向分布广泛，但地震剖面显示储层厚度横向上存在着明显的变化。为了研究该套储层厚度的空间变化，利用Landmark软件开展了大量的有关频谱成像模块参数的试验应用研究，最终通过参数的优选预测的储层厚度经实钻井证实比较准确，为类似地区开展储层预测提供了新的思路。

频谱成像；储层厚度预测；调谐体；蓬莱地区

蓬莱A构造带位于渤海东部海域渤东凹陷东南斜坡区的“花状”构造带上，构造区内断层较为发育，且紧邻渤东凹陷，成藏条件有利。截至目前，该构造区钻探了PL1～3共3口探井。2011年年初在蓬莱A构造主体上钻探PL1井，完钻井深2 218 m（垂深），完钻层位馆陶组。该井在明上段、明下段均见良好油气显示，测井解释累计油层54.6 m。该区明下段、馆陶组沉积时期主要处于河流－浅水三角洲沉积环境，发育水下分流河道、河口坝砂体，明上段以河流沉积为主，发育河道边滩砂体。该区最厚一套油层厚度单层达24.9 m，常规地震属性揭示该套储层平面分布范围非常广，构造主体大面积分布，但部分地震属性、地震剖面均显示构造主体区存在着一定的横向变化，为此，利用Landmark软件公司提供的谱分解模块对该层段储层厚度开展了详细的应用研究，期望寻找到该套储层平面厚度的变化规律，并总结该套技术方法的特点，为相类似的储层预测研究工作提供借鉴。

1 频谱成像技术介绍

1.1 频谱成像原理

分频解释（SpecDecomp）技术是一项基于频率的储层检测技术，它展现给我们的是一种全新的地震解释方法。通过离散傅立叶变换（或最大熵方法）将地震数据由时间域转换到频率域，转换后产生的振幅谱可以识别地层的时间厚度变化，相位谱可以检测地质体横向上的不连续性［1－2］。因此，分频解释是一项非连续性地质体高清晰成像的先进技术，可以提高地震分辨率，尤其是可半定量确定地层的时间厚度，该用途是其它地震属性不具备的。该项技术已经成功用于三维地震工区的储层预测和复杂断层解释。

频谱成像技术在理论上主要是依据薄层反射的调谐原理［3－5］。根据该原理，对于厚度小于四分之一波长的薄层而言，在时间域，随着薄层厚度的增加，地震反射振幅逐渐增加。当薄层厚度增加至四分之一波长的调谐厚度时，反射振幅达到最大值。然后，随着薄层厚度的增加（越来越大于四分之一波长），反射振幅逐渐减小。时间域的最大反射振幅值，对应着频率域的最大振幅能量值。地震子波一般都跨越多个层位而不是一个简单的薄层，这个层状系统导致了复杂的调谐反射，而这种调谐反射具有独特的频率域响应。如果对三维地震资料进行特殊处理，产生单一频率的一系列振幅能量体，在不同频率的三维地震能量体上，可以看到薄层干涉特征。在某一给定频率的三维地震能量体上，具有相似的声学特征和厚度的储层，在其调谐频率上，表现出相似的薄层调谐特征。因此解释人员不但能从剖面上，而且能从平面沿层提取的分频能量图上看到薄层干涉特征。

1.2 频谱成像实现流程

本次研究工作主要利用了Landmark软件公司开发的SpecDecom模块，该模块包括三个子模块，分别为调谐体（Tuning Cube），单一频率体（Volume Recon）和频率切片（Tuning Mapper），三个模块本质上相似，本文重点讨论调谐体模块，并对其主要参数进行试验应用研究。

调谐数据体产生的主要流程包括以下几个关键步骤：

（1）制作精细合成地震记录，准确标定目的层顶面位置，并开展研究区储层顶面构造精细解释；

（2）根据钻井实钻地层厚度选取合理的时窗，提取目标数据体；

（3）选取频谱成像方法进行数据体转换，生成调谐频率数据体；

（4）通过查看调谐数据体剖面或切片，认识储层厚度空间变化规律。

2 关键处理参数试验研究

由常规时间域数据体转换成调谐数据体主要包括以下关键参数：处理转换方法的选取，时窗大小及是否进行滤波和边界效应的去除方法等。本次研究从工区选取了一条过PL1井具有代表性的地震剖面，其储层厚度横向上具有明显变化，本文主要介绍针对目的层系II油组油层段开展的参数试验研究。

2.1 频谱成像方法试验

目前频谱成像技术所用的主要方法包括离散傅立叶变化、小波变化、S变换、最大熵等方法。其中Landmark软件提供了两种算法，包括离散傅立叶变换和最大熵方法。

2.1.1 离散傅立叶变换

离散傅立叶变换（DFT）是一种应用广泛的频谱分解算法［6－8］，它使用一个固定窗口。窗口的长度选择越长，采集数据样本的范围越宽，生成的声学属性统计解释越佳。此方法的缺点是：如果窗口长度太长，不能分辨小尺度同相轴。

2.1.2 最大熵方法

20世纪60年代Burg在时间序列的分析中提出了用信息熵最大求频谱的技术。用这种方法得到的谱的准确性比过去的方法好，人们把它称为最大熵谱［9］。20世纪80年代这个方法在我国也得到了广泛应用。40多年以来，尽管“利用最大熵的方法解决科技问题”在信息论的理论中不是主流，但是利用信息熵最大帮助解决很多科技问题已经形成了独立的一股学术和技术力量，而且是硕果累累了。

本次试验研究利用两种方法对目的层段进行分别处理，并对实际效果对比，结果表明当时窗较小（小于100 ms）时最大熵方法要明显优于离散傅立叶变换。从图1结果可以看出，最大熵方法得到的振幅谱剖面能量非常集中，且和实际钻井资料吻合程度高。

图1 不同处理方法调谐振幅谱剖面对比

2.2 时窗长度选取

时窗长度的选取对于频谱成像处理效果影响非常大，时窗太大不能准确确定是哪套地层引起的调谐效应，干扰信息太多；时窗太小不能包括完整的地层信息，可能遗漏有效的地层信息。本次研究首先针对主要目的层制作了精细的合成地震记录，并对储层顶面进行追踪解释，在此基础上针对储层顶面上下开取时窗（up5 ms，dw25 ms）和（up10 ms，dw50 ms），结果对比发现时窗选取（up5 ms，dw25 ms）效果更佳（图2）。

2.3 其它处理参数试验

频谱成像技术除了上述两个关键参数之外，还包括边界效应的去除（Taper）及是否滤波（Filter）。在选择最大熵方法、时窗长度为up5dw25 ms的基础上，对边界效应的去除方法和滤波分别进行了试验，对比结果表明滤波前后结果几乎没有变化，而Taper一项选取高斯（Gassian）和余弦（Cosin）差别比较大，用高斯（Gassian）方法计算结果和钻井情况吻合程度更高（图2）。

图2 不同处理参数振幅谱剖面对比

3 应用效果分析

综上所述，本次针对主要目的层系明下段II油组主力储层选取最大熵变换方法，时窗以储层顶面为基准面，上下分别选取5 ms、25 ms进行运算，边界效应去除方法选取高斯方法进行频谱成像处理得到该套储层的调谐频率平面分布图（图3）。

图3 明下段II油组主力储层调谐频率

由于处理后的结果每个单一频率对应的振幅都是调谐振幅，地层调谐厚度为四分之一波长［10］。根据此原理可利用储层厚度变化在振幅谱上引起的调谐效应计算储层的时间厚度，进而实现储层纵向上厚度变化的预测。厚度计算结果经证实和已钻井吻合程度非常高（表1），尤其是PL4、PL5井均为预测结果之后新钻探的井，预测砂体厚度和实钻误差非常小，证明本次频谱成像预测参数选取是合理的，该方法应用于储层厚度预测是可行的。从结果上可以清楚的看到浅水三角洲主河道分布的位置，物源为北西方向，并结合其它地质资料确定出该区的沉积相相图，为该区进一步勘探提供依据。

表1 蓬莱地区已钻井砂体厚度和计算砂体厚度对比

4 结束语

利用蓬莱A构造带地震、地质综合资料对频谱成像方法的主要参数进行大量的试验研究可得出以下几点认识：

（1）进行频谱成像时，时窗选取应包含目的层段的厚度，且不宜太大；当时窗长度较小时，最大熵处理方法明显优于离散傅立叶变换。

（2）利用谱分解技术，选取合适的参数，进行了储层厚度的预测，并得到了研究区主要目标体厚层砂岩的分布范围，为评价井的部署提供依据，实钻结果和预测吻合程度很高，表明该种方法的应用和参数的选取是合理有效的。

（3）谱分解技术在储层预测中作用明显，其不同于常规地震属性，它可以预测目标区储层厚度变化规律，结合钻井资料进而划分沉积相带，指导井位部署。

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Seismic data body can be transformed into tuning body by spectral imaging technology.The thickness of strata changes can be identified by amplitude spectrum.PL1～3 wells had been drilled in the area of Penglai A area revealed that the single－layer reservoir thickness of the main purpose layer is big，and the conventional attributes indicate that the reservoir widespread，but the seismic section shows that thickness of the reservoir is significantly changed.In order to study the spatial variation of thickness of the reservoir，this paper carried out a lot of test parameters testing about Landmark software，and ultimately through the optimization of parameters of the forecast reservoir thickness of the drilling is precise confirmed，and this method can be used for similar areas to develop the reservoir prediction.

40Applied research of spectral imaging at predicting reservoir thickness in Penglai area A structural belt

Li Cai et al（Tianjin Branch Company，CNOOC，Tanggu，Tianjin 300452）

spectral imaging；reservoir thickness prediction；tuning cube；Penglai area

P631.443

A

1673－8217（2012）03－0040－03

2011－12－16；改回日期：2012－02－17

李才，工程师，1979年生，2002年毕业于成都理工大学物探专业，2009年获得中国石油大学（华东）工程硕士学位，主要从事地球物理综合研究工作。

国家十二五重大专项“大型油气田及煤层气开发”（2011ZX05023－002）。

吴官生