利用AVO正反演技术识别深水凹陷气层

万 欢，朱江梅，梁立锋，但志伟，任科英，刘秀娟＊

（1.中国海洋石油能源发展采技服钻采工程研究院，天津 300452；2.中国海洋石油能源发展采技服钻采工程研究院 地球物理研究所，广东 湛江 524057；3.中国海洋石油湛江分公司，广东 湛江 524057）

0 前言

AVO（Amplitude Versus Offset）技术是对反射波振幅随炮检距的变化关系进行研究，以此检测油气储层的一项技术［1］。目前，AVO技术已经日趋成熟，方法也日趋完善，且已影响到地震采集、处理及解释各个方面，正日益受到人们的关注。由于不同的岩性和流体组合对应于不同的AVO相应特征，因此利用AVO正演模拟分析油、气、水和岩性及其不同组合条件下的AVO特征，有助于了解岩性和油气的地震响应规律。此外，叠前AVO属性反演资料包含了丰富的地震动力学信息，在井资料约束和地震保幅处理的基础上，可以得到大量的烃类属性，是目前利用地震资料进行烃类检测的有效方法之一［2－5］。

陵水凹陷位于琼东南盆地，水深300m～1 700m属深水凹陷。地质研究表明，陵水凹陷为富生烃凹陷，储层发育，莺二段砂岩以泥质粉砂岩及细砂岩为主。由于深水井很少，难以建立相对准确的反演模型，因此利用叠前同步反演识别烃类具有很大风险。同时，由陆架到陆坡之间的坡折这种特殊海底地貌的形成，为潮汐沟和沿岸流深切谷的形成创造了条件。这种复杂的海底地貌为地震资料处理制造了难点，表现在地震成像难、构造归位难等，由于AVO技术本身对数据体的敏感性，而地震数据处理是否保真保幅等，会对AVO分析造成很大的影响，因此在AVO处理之前需要寻求消除这些影响的方法。

针对研究区以上特点，作者在本文利用琼东南盆地陵水凹陷油气勘探阶段的钻孔资料及测井资料，应用zoeppritz方程进行射线数字模拟，研究该区典型的气层及水层段的反射特征和AVO特征，对深水区坡折带低信噪比资料进行了保幅去噪及道集拉平处理，采用基于改进的碳氢指示因子对目标区进行油气预测，形成了一套完全适合该区的烃类检测方法及流程。

1 AVO正演

AVO正演模拟是在已知层状介质纵波、横波速度与密度等参数的前提下，求取入射纵波的地震响应，由此可判断已知井处油层、气层的AVO异常类型，利用该异常类型检测含油气砂岩的分布范围，有助于AVO资料的处理、解释、钻后油气层位的标定等。同时，也能为分析已知油气层AVO异常的影响因素和变化规律提供可靠的依据［6－7］。

目前基于井数据的AVO正演模拟有几种方式，如使用zoeppritz方程、或者应用该方程的近似方程Shuey近似、弹性波方程等。针对同样的测井数据，在0°～30°范围内，目标层位的AVO曲线基本相同；大于30°后，AVO曲线略有差异，但对于计算AVO属性（如截距（P）、梯度（G））影响不大。对于合成地震道集，拾取AVO曲线，计算AVO属性等，目前的大型商业软件（如jason、strata等）均具有这些功能，且功能都很完备。由于工区内井少，且处于勘探阶段，资料不全，因此作者优选出具有典型地质特征的深水区A井。该井资料齐全，且具有典型的水道砂岩特征，①主力气层段与围岩相比，具有低密度、低伽玛特征、纵波速度略低、横波速度差异不大；②水层段与围岩相比，具有低密度、低伽玛、略高纵波速度等特征。采用strata软件对该井水层及气层进行AVO正演模拟。由于目的层的气（水）层厚度均大于半波长，且上、下围岩均为厚层泥岩，因此设计如图1所示的气（水）层模型，气（水）层模型参数按表1选取，储层厚度参照实际气层及水层的厚度。

图1 深水A井AVO正演模型Fig.1 AVO forward model of A well on deepwater area

图2为气层段顶界和水层段顶界AVO曲线，其中横坐标为角度，纵坐标为振幅。正演成果表明，①气层段AVO异常明显，即随着偏移距的增大地震振幅绝对值减弱现象明显，其顶界面梯度异常特征表现为：较强的负截距异常和正梯度异常；②水层段AVO异常不明显。另外对该点叠加表明，水层和气层均会形成强振幅，即所说的亮点剖面，换句话讲，该区常规的亮点剖面难以区分气层和水层，而正演的道集上区别明显，这也是利用叠前道集进行AVO属性反演的意义所在。

图2 A井正演模型所对应气层及水层AVO曲线Fig.2 A well AVO curves of gas and water layer

前人的研究表明（见图3），该区由陆架过度到坡折带再到陆坡，物性差异较大，因此对该井气层段改变孔隙度，孔隙度由13% 渐变到29%，间距为2%，之后进行正演模拟，拾取AVO曲线，如图3所示。气层AVO响应类型受储层孔隙度影响较大，随着孔隙度的增大，气层AVO类型由第三类逐渐变为第四类，第四类气层的孔隙度要高于第三类气层的孔隙度。因此，本区域储层具有明显第三类或第四类AVO异常的均有可能是含气的响应；水层的AVO异常则不明显。

图3 A井变孔隙度正演AVO曲线（据湛江分公司研究院）Fig.3 A well AVO curve with variable porosity（according to Zhanjiang branch research institute）

2 道集去噪及拉平处理

由于受深水区坡折带及地震采集照明影响，研究区地震资料的低信噪比较低，处理后的CRP道集噪音较重，难以达到反演要求，常规的单一去噪方法难以达到理想的效果。因此针对该资料提出了保幅去噪及道集拉平处理流程：实现步骤：①利用AVO正演公式（如shuey、Fatti、Xu等），通过给定一个合理的入射角范围，获得一个简单的不含噪音成份的有效波模型数据b，其中正演需要的纵波速度由地震解释的速度提供，密度由gardner公式计算获得，横波速度通过泥岩背景趋势线的斜率计算获得；②用原始数据a减去该有效波模型数据b，获得噪音数据c；③对噪音数据c进行消除线性干扰及有效频带滤波等，获得随机噪音及部分有效信息d；④把随机噪音及部分参与有效信息d回加到模型数据b，获得数据e，即为去噪及拉平的结果。以上流程一般通过道集对比，目标轴AVO曲线对比，叠加对比等手段进行质控。

图4为去噪前、后的对比。从图4可以看出，对于有效波，AVO特征保持较好，信噪比明显提高，且不伤害有效波，波组特征明显，可以达到后续的反演要求。

表1 深水A井AVO正演模型参数Tab.1 AVO forward model parameters of A well on deepwater area

图4 过井位处道集处理前后对比Fig.4 The gathers contrast before and after processing at the well location

3 AVO属性分析方法的改进及应用

针对含气砂岩异常，根据Castagna［9］把含气砂岩的AVO异常分为四类：第一类是正高阻抗差含气砂岩；第二类是近零阻抗差含气砂岩；第三类是G小于“0”的负高阻抗差含气砂岩；第四类是G大于“0”的负高阻抗差含气砂岩（见图5（a））。该分类在早期只是作为含气砂岩的分类，目前将其作为宏观AVO异常的分类。为了在地震剖面及平面图上更加直观地描述上述异常，一般采用P、G交汇技术（如图5（b）所示）。从图5（b）可以看出，不同的异常类型会落到各自的象限空间，其中截距（P）、梯度（G）属性可以直接通过道集反演获得，其它属性如P＊G可以通过数学运算获得［8－9］。应用P与G交汇技术寻找AVO异常，如寻找第三类AVO异常，通常在P与G交汇图上圈定第三象限所示区域，如图6（a）所示。之后反投到地震P＊G剖面上，显示的亮点即为第三类AVO异常（见图（6（b））。作者在使用该方法过程中，发现不可避免地存在一些问题：①由于手工圈定区域（见图6（a））受主观因素影响，经常会导致AVO异常（见图6（b））“满天星”现象，引起 AVO异常的假象，影响AVO解释的准确性；②根据AVO正演模拟结果（见图2、图3），针对研究区特殊的AVO异常特征，即在大三维区含气砂岩可能同时具有第三类及第四类AVO异常，按照常规P与G交汇方法，难以同时显示等问题，因此迫切需要改进对AVO异常的刻画。这类研究早有学者提出，如舒梦程［10］利用Hilbert变换校正P－G交会图，使泥岩背景趋势与异常有效分离。作者采用改进的碳氢指示因子P＊G属性描述AVO异常：

对于第三类AVO异常，可用P＜0、G＜0表示，则P＊G＞0，一般取正的极大值。

对于第四类AVO异常，可用P＜0、G＞0表示，则P＊G＜0，一般取负的极小值。

同时由于一般只分析油气层段顶板的AVO特征，因此对于P＞0，即波峰，一般不分析其异常，因此在显示时应排除波峰显示。为了在色表上同时描述出第三类AVO及第四类AVO异常，编程实现了上述过程，最终使第三类AVO及第四类AVO异常都显示在负的绝对值极大值端。该方法的优势是（见图7）：①克服旁瓣的影响，只显示波谷的AVO效应；②使第四类及第三类AVO异常用统一的色标表示；③减少了常规的P与G交汇带来的散点效应。

图8为对莺二段某目标层位提取的P＊G属性图，红色为异常。图9为过aaa测线的纯波剖面，目标层位亮点特征明显。图7为对应该剖面的AVO异常显示，可以看出，亮点部位并不全都对应AVO异常，其中A点为第四类AVO异常（见图10（a）），B 点为第三类 AVO 异常（见图10（b））。基于改进的P＊G属性，能较好地同时刻画第三类及第四类AVO异常。成果表明，该目标区AVO异常明显，即代表该目标砂岩顶界面反射波振幅梯度曲线异常明显，这与前期的地震地质综合研究相吻合。结合正演、反演的结果可以推测，位于构造高部位的A 点（见图7（b）及图10（a）），可能物性更好，对于油气勘探而言，第四类AVO异常（A点）甚至比第三类AVO异常（B点）更为有利。由于深水勘探成本太高，深水井少之又少，可利用的钻井资料很少，因此以往很多都不经过正演判别AVO类型寻找深水区含气储层，而是直接应用第三类AVO异常寻找深水区含气储层，这样往往忽略了第四类AVO异常，这对于深水勘探利用AVO技术识别含气储层是个很大的限制。综合分析可以看出，深水A井气层段（见图2）及目标区高部位（见图10（a））均为第四类AVO异常，因此本次研究成果对于突破只用第三类AVO异常寻找气层，具有很重要的意义。

4 结论

针对深水区低信噪比资料，开展烃类检测难度较大，作者联合开展AVO正演、反演在该区烃检卓有成效。研究表明，本区AVO类型以第三类及第四类为主，针对低信噪比资料开展的去噪流程较好地满足了后续的反演要求。基于改进的P＊G属性，能较好地同时刻画第三类及第四类AVO异常，目标区异常明显，第四类AVO异常对于深水勘探有重要意义。

作者在本文应用的P＊G属性分析技术仍属于定性分析，针对深水区钻井较少情况，建议开展叠前同步反演建模技术研究，以此来提高数据的反演解释精度，以实现半定量、定量解释工作。

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