提高裂缝预测精度的解释性处理技术及其应用

杨 平，李海银，胡 蕾，李相文，李 明

(1.中国石油大学(北京)，北京102249;2.中国石油天然气集团公司东方地球物理勘探有限责任公司，河北涿州072751)

提高裂缝预测精度的解释性处理技术及其应用

杨 平1,2，李海银2，胡 蕾2，李相文2，李 明2

(1.中国石油大学(北京)，北京102249;2.中国石油天然气集团公司东方地球物理勘探有限责任公司，河北涿州072751)

随着油气勘探目标的日趋复杂，对裂缝预测的精度要求不断提高，裂缝预测的重要性越发突出。在分析曲率、相干、各向异性等常用裂缝预测技术的原理与适用性的基础上，提出了通过解释性处理提高裂缝预测精度的两类方法:一是对输入数据进行突出裂缝特征的预处理，如各种滤波、限偏移距叠加、各向异性背景校正等，以提高输入数据与预测方法的匹配度，从而提高裂缝预测的信噪比与可靠性。二是对输出结果进行图像处理、蚂蚁追踪、数据融合等强化处理，提取并突显反映裂缝的弱信号，从而提高裂缝预测的分辨率。将构造导向滤波、限偏移距叠加、各向异性背景校正、线形增强以及线形增强+蚂蚁追踪等解释性处理技术应用于塔里木盆地不同工区的地震资料处理，结果表明，在常规裂缝预测方法的基础上，根据目标体的地质特征优选解释性处理技术进行预处理或级联处理，能够有效提高裂缝预测精度。

解释性处理;裂缝预测;相干;曲率;各向异性

随着油气勘探开发程度的不断深入，低孔低渗储层及非常规储层在地质目标中所占的比重正逐步增加[1]。裂缝在这类储层中是重要的流体运移通道和储集空间，对储层的连通性、产能和储量有着重要影响[2]。裂缝预测精度对这类储层的高效勘探开发至关重要。裂缝预测精度越高，越有利于实现正确的储量评价与井位部署，勘探开发效益也越好。这就要求在现有技术的基础上大幅提高裂缝预测的精度[1-2]。

井孔之外的裂缝预测主要通过地震技术来实现。地震裂缝预测技术大体可分为3类[3]:一是基于叠后地震资料，根据断裂、裂缝的地质成因与表现，利用相干、曲率、应力场等特定地震属性来表征裂缝的叠后裂缝预测技术;二是基于叠前多方位地震数据，根据裂缝介质的纵波方位各向异性特征，通过椭圆拟合实现裂缝方位和密度预测的叠前裂缝预测技术;三是基于多分量(横波或转换波)资料，根据裂缝介质中的横波分裂现象进行裂缝预测的技术。由于技术及工程等多方面因素的影响，获取高品质横波(或转换波)资料的难度及成本较大[3]，因此目前应用最多的仍是相干、曲率和各向异性3种属性的分析技术，并取得了较好的应用效果[3-6]。

通常人们通过改进算法来提高裂缝预测精度。如众多学者不断改进第3代相干算法[3-4]，使其抗噪能力和分辨率不断提高。优秀的算法能够明显提高裂缝预测精度，是裂缝预测的核心。但改进算法需要具备较高的地球物理、数学及计算机编程能力，对普通解释人员而言难度较大。本文对现有裂缝预测技术的原理与适用性进行了深入分析，发现它们的预测效果既受输入数据影响，也与裂缝属性的后续处理有关。由此提出了通过解释性处理来提高裂缝预测精度的思路。即根据不同裂缝算法的特点，解释人员在计算裂缝属性之前和之后，利用常规的处理、解释软件，分别对输入数据和输出结果进行针对性的处理，使输入数据更符合特定算法的需求，使输出结果进一步得到优化，从而实现提高裂缝预测精度的目的。该方法实用灵活、易于掌握，在塔里木盆地不同岩性、多个区块得到应用，取得了较好的效果并得以推广。

1 裂缝的地震表征及预测方法

裂缝是指岩石在构造或成岩作用下，地层发生形变的过程中形成的天然破裂面[7]。地层形变的直观表现是地层的弯曲度和连续性的变化，可分别用曲率和相干属性来描述。此外，裂缝还能引起地层各向异性特征的变化。各向异性的方向和强度，能在一定程度上反映裂缝的发育方向与密度。对地层的弯曲度、连续性和各向异性特征的表征是地震裂缝预测技术的研究重点，与之相对应的3种地震属性是进行裂缝预测时最基础、最重要的属性。这是它们得到广泛应用的重要原因。

1.1 曲率属性

曲线的曲率为曲线上某点处密切圆的半径的倒数[3]，是表征曲线弯曲程度的量。基于曲面上不同方向上的线曲率，可以定义多种面曲率属性，从不同方面反映曲面的弯曲程度和弯曲方式。假设曲面上某点所对应的二次曲面方程为:

f(x,y)=ax2+by2+cxy+dx+ey+f

(1)

则生产中最常用的最大正曲率Kpos和最小负曲率Kneg分别定义如下:

(2)

(3)

它们分别代表了曲面上某点处最凸及最凹方向上的曲线弯曲程度，完全由曲面方程的系数决定。其它面曲率也是如此[5]。对三维地震数据体中的每一个点计算面曲率，就可得到曲率数据体，简称曲率体。具体实现方法是:首先计算主测线与联络线方向上的视倾角;然后根据视倾角与二次曲面方程((1)式)系数之间的关系[5]，得到该点处的曲面方程;最后根据曲面方程系数与各种面曲率的关系(如(2)式、(3)式)，得到各种曲率体。在计算曲率体的过程中，选择不同的计算范围与平滑程度，所得曲率属性反映的断裂级别也不相同。当计算范围与平滑程度足够小的时候，就能够反映小尺度的地层弯曲，用于代表裂缝级的断裂。

1.2 相干属性

相干分析技术通过计算相邻地震道之间的相似性，来描述地层的不连续性。第1代相干算法(C1)利用中心道与相邻道之间的互相关系数的几何平均值来描述道间相似性。第2代算法(C2)直接计算分析窗口内多道数据的相关系数，具有更高的抗噪能力[4]。目前一般采用第3代算法(C3)，即本征值相干技术来进行相干分析。

C3算法首先将一定分析窗口(J道，每道N个采样点)范围内的地震数据构建为一个N行J列的矩阵D。D中第n行、第j列的元素unj为第j道的第n个采样点的振幅值:

(4)

在矩阵D的基础上，考虑地层倾角因子p和q，构建协方差矩阵C(p,q):

(5)

式中:p和q分别表示x方向和y方向上相邻地震道之间的时移量。

协方差矩阵C的最大本征值λ1与全部本征值之和的比值(代表主要变化量与总能量的比)定义为计算点的相干值(C3)，即:

(6)

式中:J为参与运算的地震道道数。显然，在合理范围内，参与运算的道数越多，平均效应就越强，对随机值的压制也越强，就越能突出大断层而压制小断层;反之则能突出小断层。对时窗长度而言也类似。

1.3 各向异性属性

定向排列的垂直裂缝是引起地层横向各向异性的重要因素之一。这种地层是实际生产中最常见的裂缝型储层，可视为HTI介质。Rüger给出了在小角度入射、弱各向异性条件下，HTI介质的纵波反射系数公式[8]，其二项简化形式是:

(7)

式中:R0为垂直入射时的纵波反射系数;φ为相对于裂缝走向的观测方位，与裂缝走向平行时为0，垂直时为90°;Biso与Bani(φ)分别为梯度项中的各向同性部分与各向异性部分，其中，Biso完全由介质弹性参数决定，Bani(φ)为cos2φ的正比例函数，其比例系数由地层弹性参数完全决定。

因此，当入射角i=θ时，(7)式可写为:

(8)

其中，A，B为由介质弹性参数决定的常数。可见在上述假设条件下HTI介质中地震反射系数表现为一个以方位角φ为变量的椭圆，椭圆的离心率随入射角i的增加而增加。方位角φ为0或90°时反射系数最大。其它属性如振幅、速度、频率、AVO梯度等也有类似特征。

利用这一特性，可以通过椭圆拟合求取地层的各向异性属性。各向异性属性包括方向和强度两个参数，可分别用椭圆的轴向与离心率表示，用于描述裂缝的方向与密度。椭圆拟合的方法很多，不同的拟合方法具有不同的拟合精度与效率，其中最常用的是最小二乘距离拟合法[9]。在椭圆拟合过程中，可以根据资料的信噪比确定是否需要扩大面元以提高覆盖次数。面元的大小决定了所要反映的裂缝的尺度。

2 提高裂缝预测精度的思路

裂缝预测精度包括可靠性与精细度两方面的内容，分别对应裂缝属性的信噪比与(横向)分辨率。相对于断层而言，裂缝的开度小、长度短，引起的地震响应弱。既需要用较高的分辨率去揭示裂缝，也需要较高的信噪比来区分裂缝和噪声，因此裂缝预测的难度更大。从相干、曲率、各向异性3种属性的计算方法可知：在计算裂缝属性的过程中，为了提高裂缝属性的信噪比，需要扩大分析窗口，但这样就会降低分辨率。因此对某一特定算法而言，裂缝信息的信噪比与分辨率难以同时提高。为了提高裂缝预测精度，最直接的途径就是优化算法本身。如同相干算法从C1发展到C3那样，对地层不连续性的表征由“互相关系数”发展为“矩阵本征值”，从而可以在相同分析窗口条件下得到信噪比和分辨率都更高的预测结果。有大量的研究从不同角度对算法进行优化[3-5]，并取得了较好的效果。

本文重点讨论另一种途径，即通过解释性处理提高裂缝预测精度(图1)。具体研究思路是：①根据不同裂缝属性的算法特点，在计算裂缝属性之前对原始数据进行滤波、限偏移距叠加、各向异性背景校正等预处理(图1中红色实线框)，突出裂缝特征，改善输入数据与预测方法的匹配性，从而提高预测结果的信噪比与可靠性；②在计算裂缝属性之后，对叠后预测结果进行线形增强、蚂蚁追踪等强化处理(图1中蓝色实线框)，进一步突出有效裂缝信息，提高预测结果的分辨率；③将叠前与叠后预测成果进行综合分析(图1中蓝色虚线框)，发挥其各自优势，得到关于裂缝发育特征的更全面的认识。我们认为，预处理和强化处理单独或结合应用，都可以更好地识别、提取与突显反映裂缝的弱信号，达到提高裂缝属性的信噪比与视分辨率的目的。

图1 通过解释性处理提高裂缝预测精度的研究思路及流程

3 解释性处理技术及其应用

Paper等[10]在1991年提出“解释性处理”的理念:将地质认识应用于地震处理过程，以确定哪些数据要消除，哪些要保留，哪些要重新组排，使地震资料更好地满足地质研究的需求。这一理念一经提出便得到广泛认可，并被各解释软件公司实现在其产品中[11]，为解释人员深入研究地质目标提供了强有力的支撑。本文将解释性处理定义为:在地震资料解释过程中，根据构造、储层与油气研究的需要，对偏移成果或道集资料进行目标处理的一种技术。它包括各种以提高信噪比和分辨率、或是以改善视觉效果为目的的振幅处理、滤波、反褶积、属性计算以及图像处理技术。解释性处理往往为了突出某种地质现象而牺牲部分有用信号，有助于提高特定信息的解释精度，对复杂地质目标研究具有重要意义，对裂缝预测也是如此。

3.1 输入数据预处理

处理员提交的地震资料由于考虑了综合研究的需要，一般都尽可能以保幅和可靠为原则，不过分突出信噪比、分辨率以及连续性的任一方面[12]。因此可以根据裂缝预测方法的特点，通过解释性处理，牺牲部分信息来突出裂缝信息，改善输入数据与预测方法的匹配性，以达到提高裂缝预测精度的目的。

3.1.1 用于叠后裂缝预测的资料预处理

相干和曲率分析技术最早用于断裂的描述。早期基于互相关以及多道相似性的C1，C2算法[4]抗噪能力差、横向分辨率低，只能用于指导断裂解释。而基于本征向量分析的C3算法[4,13]，在信噪比与分辨率方面都得到极大提高，基本满足了裂缝预测的需求。曲率分析技术也是类似:早期的面曲率分析技术主要用于宏观的断裂描述和应力场分析[14]，而近年来出现的以最大正曲率和最小负曲率[15]为代表的曲率分析技术大幅提高了曲率研究精度，基本达到了裂缝预测的需求。可见由于断裂与裂缝的伴生关系，高精度的相干和曲率分析技术可以用于裂缝预测。

可以通过输入数据预处理进一步改善相干或曲率分析的效果。以相干分析为例:该技术主要用于研究地层的不连续性(而非物性)，因此可以在计算相干属性之前，通过滤波、频谱分解、限偏移距或限方位角叠加等手段，牺牲原始资料的保幅性和纵向分辨率，提高信噪比并突出不连续性，从而提高对小尺度裂缝的识别能力。

构造导向滤波是应用效果较好的预处理方法之一[16]。它在分析同相轴的延伸方向及变化点(断点)的基础上，沿地震同相轴进行平滑。平滑操作不跨越断点，能够使断点间的同相轴变得更加连续，同时使断点显得更加突出，十分有利于相干算法的应用。

以塔里木盆地LN油田TI油组的裂缝预测为例分析其效果。该油藏是一个受挤压背斜控制的砂岩油藏。背斜由两条东西向边界断层夹持，内部发育若干小断层。由于储层物性较好，开发早期一直认为油藏东西向是连通的。到了开发中、后期，发现部分相邻井并不连通，才认识到背斜内部可能存在封堵性小断裂。原始地震资料虽然能够反映一些小断裂(图2a)，但断点并不清晰，或者表现为挠曲。相干平面图上只能看到少量的断层，且信噪比低、清晰度差，不易于识别(图2b)。根据该区地层陡、微断裂发育的特点，选择大倾角(40°)、长倾角扫描时窗(10个采样点)的参数进行构造导向滤波，得到如图2c所示的地震剖面。可见，资料滤波后虽然出现同相轴畸变，连续性变差等现象，但是断点变得更加清晰、干脆。基于该资料的相干属性信噪比明显提高(图2d)。除了揭示出更多的东西向断层外，还反映出多条北东—南西向展布的小、微断层，合理地解释了井间流体不连通的现象，为开发调整方案的制定提供了重要依据。

在没有构造导向滤波软件的情况下，普通的带通滤波也能起到改善资料条件的作用。这是因为地震主频段的信噪比要高于其它频段。通过带通滤波舍弃低、高频段的信息，可获得较高信噪比的资料用于相干的输入，从而提高相干信息的信噪比。信噪比的提高则有利于分辨更小尺度的裂缝。利用频谱分解并选择优势频段数据进行相干处理可以达到相似的效果。如果有叠前CRP道集，考虑到中偏移距数据的信噪比要高于远、近偏移距数据的信噪比，可以通过限偏移距叠加的方法获得具有更高信噪比的资料。在已知裂缝展布方向的前提下，可以通过限方位角叠加，使得垂直于该方位角展布的裂缝成像更好。这样，通过资料预处理，或是提高资料信噪比，或是突出地层不连续性，都能够提高对小尺度裂缝(弱信号)的检测精度。

图2 构造导向滤波前、后地震剖面及相干属性平面分布

类似的方法对提高曲率分析精度同样有效。图3是YH油田利用部分偏移距叠加资料进行曲率属性研究的例子。从图3a可见，该区CRP道集资料的近、远偏移距部分信噪比低、能量弱，与中间偏移距部分差异很大。选择图3a中蓝色虚线范围内的道集进行叠加，得到如图3c所示部分偏移距叠加资料。对比图3b(全偏移距叠加剖面)与图3c可见，部分偏移距叠加剖面中断层的清晰度得到明显提高(如图3c中蓝色虚框所注)。基于图3b、图3c 两套资料，得到图3d、图3e两张曲率属性平面图。对比图3d和图3e可见,后者在弱信号区的清晰度与连续性明显提高(如图中绿色虚框所注)，表明部分偏移距叠加资料对微、小断裂的刻画精度更高。需要注意的是全偏移距叠加资料与部分偏移距叠加资料在同相轴位置、相对振幅关系等方面有一定的差异，断层位置也可能会有细微差别，在应用时需加以注意。

3.1.2 用于叠前裂缝预测的资料预处理

基于各向异性分析的叠前裂缝预测技术具有完善的理论基础和成熟的实现方法。但是椭圆拟合的效果与输入数据的质量密切相关，受原始地震资料的面元属性、信噪比、保幅性、上覆地层各向异性等多种因素的影响。提高叠前裂缝预测的精度，首先要提高输入数据的质量。不分析和消除输入数据中的干扰因素而直接用于裂缝预测，往往会造成较大的误差。

提高叠前裂缝预测输入数据的质量，重点不只是提高信噪比，更是要提高准确性。利用椭圆拟合法进行各向异性裂缝预测时，要求不同方位的属性值能够正确反映地层本身的各向异性特征，即不同方位上地震属性的相对大小关系要正确。这就需要尽可能消除两方面的影响:一是由于不同方位上覆盖次数、偏移距范围等观测参数的不同造成的影响，这一般由处理员来解决;二是由于目的层上覆地层的各向异性对目的层的影响，需要通过解释性处理加以消除。

以目前最常用的振幅属性为例:由于上部地层的各向异性将导致不同方向上透射波能量(即下部地层的入射波能量)的差异，因此下部地层在不同方位上的反射波能量(振幅)差异并不完全是其自身的各向异性特征的响应，而是其上部及其自身地层的各向异性特征的综合响应。因此，必须将上覆地层的各向异性引起的那部分振幅差异剥离出去，才能得到正确反映目的层自身各向异性特征的振幅关系。

我们针对叠前裂缝预测的输入数据预处理方法及假设条件是:①对不同方位的数据进行信号改善和归一化处理，以减小噪声和采集参数对裂缝预测结果的影响。②在目的层之上就近选择一套稳定沉积、构造变形小、裂缝不发育的标志层，并假设该套地层及其以上地层没有方位各向异性，那么，从该地层任一点向下的透射波在不同方位上的振幅应该是相等的。③对标志层，计算其每一点在不同方位上的振幅偏差Ei((9)式)。这相当于求取将标志层以上所有地层“校正”为各向同性地层的校正量。

图3 全偏移距叠加资料与部分偏移距叠加资料的曲率属性

(9)

式中:n为划分出的方位的个数;Ai为第i个方位上的振幅值;Ei为第i个方位上的偏差。④将标志层和目的层在不同方位上的振幅值减去对应点的校正量Ei。这相当于把标志层“校正”为各向同性地层，同时剥离了目的层中由标志层以上所有地层的各向异性引起的振幅差异，使得目的层在不同方位上的振幅差异只反映其自身的各向异性特征。

以塔里木盆地H7区块为例:该区发育碳酸盐岩岩溶储层，裂缝是连通不同岩溶缝洞体、改善储层渗透性的主要因素。裂缝预测对提高单井产量具有重要意义[6]。图4a是数据预处理示例图。假设利用6个方位的振幅信息进行椭圆拟合。可见目的层和标志层在校正前(深、浅蓝色)具有明显的相关性。当把标志层校平后(棕色)，目的层在不同方位的振幅值随之改变(红色)，且不再与校正后的标志层振幅值相关。说明本方法基本消除了上覆地层各向异性的影响。图4b和图4c分别给出了基于原始数据和误差校正后数据的裂缝预测结果。对比图4b和图4c可见,在H7-2井点处，利用原始数据预测的裂缝方向与测井测量值不一致，而进行各向异性校正后，预测结果与测量值基本一致。此外，在断层末端，校正后的预测结果清晰地揭示出2组裂缝，其夹角与断层的夹角分别近似为30°与90°，与裂缝发育的地质规律吻合。这些都说明通过数据预处理，叠前裂缝预测精度得到了提高。

3.2 输出结果强化处理

由于数据动态范围大、局部信噪比低等原因，曲率与相干属性中反映裂缝的弱信号容易被强信号(如断层响应)或噪声所屏蔽，难以直接识别。这时可以通过图像处理、蚂蚁追踪以及属性融合等技术，对这些弱信号进行提取和强化，以得到更加精细的裂缝信息。这可以认为是针对裂缝信息的级联处理[17]。

图4 上覆地层误差校正及校正前、后裂缝预测结果对比

图像处理技术是深度挖掘地震资料隐蔽信息的重要手段，目前已经在地震解释领域得到了广泛应用[18]。其中线形增强(Line Enhancement)是商业软件中效果较好的图像处理技术。其基本原理是:①假设断裂和裂缝在空间上表现为近似平面形状，则它们在平面上就会表现为线条形状;②通过图像处理，将相干数据体中连续且空间上表现为近似平面形状的低相干部分增强，并将无规律的低相干部分进行压制，从而突出细微的线形异常，揭示微断裂和裂缝。具体实现过程一般包括3步:①在水平切片(Time Slice)上进行线形增强及噪声压制;②在步骤①的输出成果上完成垂直剖面(包括Inline与Crossline)上的线形增强及噪声压制;③将平面线形异常与剖面线形异常组合为空间断裂面。

塔里木盆地TZ45井区碳酸盐岩地层断裂发育而溶洞发育很少，需要预测溶洞周围的裂缝发育情况以落实高效井位。利用叠前时间偏移资料，基于C3算法的相干属性平面图清晰地揭示出了各级断层的分布特征(图5a)，但对裂缝的响应却显得非常微弱，不能指导裂缝预测。根据该区断层垂直发育的特点，采用小横向距(线、道方向各3点)提高横向分辨率，大纵向距(12个采样点)提高信噪比，得到如图5b所示线形增强后的属性平面分布。由于弱信号被放大，图5b比图5a明显多出了两条北东—南西向的裂缝带(如图中浅蓝色虚线框所示)。由于这项技术在当时属于首次应用，且这两条裂缝带在图5a及其它属性中几乎都不可见，因此其真实性一度遭到怀疑。认为这两条裂缝带与主测线方向基本平行，可能是采集脚印。后来，通过叠前深度偏移进一步提高了资料品质，并在构造导向滤波的基础上进行曲率分析，才证实了这两个部位存在与工区西北部的北东—南西向断裂同期形成的走滑断裂(图5c虚线框内)。且正是由于其走向与主测线方向基本平行，不利于观测成像，才未能在常规相干属性上体现出来。后续钻井表明，位于这两个条带中的溶洞具有相对较高的产量，证明了它们的确是裂缝发育带。由此可见线形增强技术能够使表征裂缝的弱信号得到突显，从而提高裂缝预测精度。该技术与相干、曲率等技术相结合，可以全面反映研究区各种尺度的断裂及裂缝发育特征。

蚂蚁追踪技术是近年来广泛应用于断层和裂缝自动识别的一项新技术。它模拟自然界中蚂蚁的觅食行为，通过人工蚂蚁之间的信息传递，吸引蚁群集中在符合预设断裂条件的最优路径上。其本质是对符合预设条件的数据进行自动识别和提取，因此除了直接应用于地震数据体以识别断层之外，还可应用于相干、曲率乃至相干加强数据体，达到精细裂缝预测的目的。蚂蚁追踪算法一般有6项参数，分别是初始搜索半径、追踪轨迹偏离度、追踪步长、非法步数、合法步数以及终止门槛值。在实际资料解释中，还有一组用于控制断裂产状(走向、倾向、倾角)的重要参数，用于过滤不符合预期地质规律的追踪结果[19]。

图5 塔里木盆地TZ45井区相干属性(a)、相干增强后属性(b)及曲率属性(c)平面分布

塔里木盆地H16井区碳酸盐岩地层发育共轭走滑断裂，同时溶洞十分发育。相干属性平面图主要反映了沿断层发育的溶洞而不能直接反映断层(图6a)。图6b显示了在相干属性的基础上进行线形增强，去除了非线形的溶洞并突出线形的弱相干信号。由于溶洞边界的影响，线形增强的结果在强信号(黑色)反映宏观规律的同时，弱信号(灰色)在方向上表现得相对杂乱。图6c为在图6b的基础上，利用蚂蚁追踪技术，根据工区断裂发育特征精细调整裂缝的方位±(30°～40°)、倾角(75°～90°)、最小延伸长度(1.5km)等参数，将符合预期产状特征的断裂信息提取、筛选并显示出来。图6c在与图6b 整体规律一致的情况下，通过产状控制，去掉了图6b中非共轭方向上的杂乱弱信号，更加合理地反映了本区断裂系统的细节特征。相对于图6a，图6c揭示了更多的北东向断裂，使得断裂的共轭特征更加明显且符合地质规律。这一成果为该区断裂研究及构造特征分析提供了重要依据。也为蚂蚁追踪技术的深化应用提供了成功的借鉴。

图6 塔里木盆地H16井区3种裂缝预测结果对比

属性融合是指将两种非线性相关的属性结合为一种属性，并保留其各自优势的数据(或图形)处理技术。相干与曲率属性的融合是最常见的属性融合方法之一[20]。3种属性的分频混色(RGB)融合最早用于频谱分解研究中不同频段单频体的融合[21]，现在广泛用于各种属性的融合研究，在特定情况下能够取得很好的效果。

对于叠前各向异性裂缝预测成果，目前尚未发现有效的信息强化方法。但有研究表明[6]，叠前与叠后成果的综合分析，对提高裂缝识别的准确性有重要意义。

4 结论

处理员提供的资料并不是最适用于裂缝预测的资料。通过对输入数据进行针对性预处理，提高资料的信噪比及断点的清晰度，或是消除观测系统和上覆地层的影响，都可以使输入数据更符合裂缝属性的算法需求，从而提高裂缝预测的精度与可靠性。

相干、曲率等属性输出中可能隐含着肉眼难以识别的裂缝信息。通过对输出结果进行强化处理，提取、放大并突显这些信息，可使解释人员能够更好地辨识它们，有利于保证裂缝研究的全面性与效率。

提高裂缝预测精度的关键是提高裂缝属性的信噪比与横向分辨率，为此牺牲其它属性，如保幅性、数据完整性、纵向分辨率等，是有必要的。这正是解释性处理的意义所在。

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(编辑：陈 杰)

Interpretative processing techniques and their applications in improving fracture prediction accuracy

Yang Ping1,2,Li Haiyin2,Hu Lei2,Li Xiangwen2,Li Ming2

(1.ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China;2.BGP,CNPC,Zhuozhou072751,China)

As the exploration targets becoming more and more complicated,the fracture prediction is more and more important,and the demand for improving the fracture prediction accuracy is becoming urgent.Based on the analysis on the principles and applicability of the most commonly used fracture prediction attributes,such as curvature,coherence and anisotropy,we propose two methods for improving fracture prediction accuracy by interpretative processing.The first type of methods is conducting special preprocessing on input data before calculating fracture attributes.All the methods beneficial for highlighting the characteristics of fractures can be used in this procedure,such as filtering,limited-offset stacking and overburden anisotropy correction.They are helpful to make the input data match better with fracture prediction algorithms,and will finally increase the signal-to-noise-ratio and reliability of the prediction results.The second type of methods is enhancing the output results by applying techniques such as image processing,ant tracking and data fusion.They are beneficial to obtain and enhance weak signals resulted from fractures,and therefore can improve the signal-to-noise-ratio and resolution of the fracture prediction maps.The application results in Tarim Basin including structure-guided filtering,limited-offset stacking,overburden anisotropy correction,linear enhancement,and linear enhancement plus ant tracking are presented,which demonstrate that the fracture prediction accuracy can be improved effectively by employing proper interpretative processing before or after traditional fracture prediction according to the specific geological features.

interpretative preprocessing,fracture prediction,coherence,curvature,anisotropy

2015-03-20;改回日期：2015-08-24。

杨平(1975—)，男，博士，主要从事地震资料综合解释研究工作。

国家油气重大专项“海相碳酸盐岩储层地震描述与油气藏有效预测技术研究”(2011ZX05004003)项目资助。

P631

A

1000-1441(2015)06-0681-09

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.06.006