基于统计学方法的地震属性分析技术应用

张向宇， 朱建伟， 韩立国

(1. 国土资源部海底矿产资源重点实验室，广东广州510075； 2.广州海洋地质调查局，广东广州510075； 3.吉林大学地球科学学院，吉林长春130026； 4.吉林大学地球探测科学与技术学院，吉林长春130061)



基于统计学方法的地震属性分析技术应用

张向宇1，2， 朱建伟3， 韩立国4

(1. 国土资源部海底矿产资源重点实验室，广东广州510075； 2.广州海洋地质调查局，广东广州510075； 3.吉林大学地球科学学院，吉林长春130026； 4.吉林大学地球探测科学与技术学院，吉林长春130061)

摘要：通过对吉林油田梁家地区2段地层的地质、地震、测井数据进行综合分析，提取振幅、能量、反射强度等地震属性，采用统计学中常用的聚类分析法和回归分析法对属性进行优选和组合，从而进行储层参数预测，最终得到研究区2段地层砂地比和砂岩厚度的预测图。根据单井资料总结出工区沉积相与地震属性特征的对应关系，供后续的区域沉积相分布推测等工作参考。

关键词：地震属性；储层参数预测；统计学；吉林

0引言

地震属性分析技术是地震资料解释领域中的一个重要组成部分，随着油气勘探开发对象复杂程度的增加,地震属性分析技术得到了越来越多的应用。地震属性的诞生主要归功于20世纪60年代末数字化记录技术，从那时起，知道了薄层反射波的振幅对薄层的厚度较为灵敏，根据薄层反射波的振幅对薄层厚度的变化，利用薄层调谐厚度的概念进行薄层解释。20世纪70年代，发现了含气砂岩波阻抗的异常变化，使用瞬时属性的亮点(暗点)技术对含气砂岩储集体进行预测。20世纪80年代出现AVO(振幅随炮检距变化)分析技术，改进含气砂岩和岩石孔隙中的饱和成分的预测，给出了岩石泊松比对比度增大的标志，以鉴别岩性和岩石孔隙度。20世纪90年代，地震属性分析技术迅速发展，研究领域从储层研究逐渐地进入了沉积相、亚相乃至微相研究(佩顿，1980；布朗等，1988；孙家振等，2002；高林等，2004)。

以地震属性分析技术理论为基础，提取工区2段地层的振幅、能量、频率、相位、反射强度等基本地震属性，运用统计学方法中常用的聚类分析及回归分析方法进行属性优选及组合，并对2段地层砂地比和砂岩厚度2个储层参数进行预测，为进一步的沉积相分析提供参考。

1工区地质背景

研究区位于吉林油田岔路河断陷南部的梁家构造区，岔路河断陷位于伊通盆地北部，其东南部和西北两侧边界分别为岔路河断层和大黑山断层，西南界为二号断层，东北界为乌拉街斜坡，构成北东向展布的断陷盆地。本次主要研究万昌组一段、二段地层，简称万一段、万二段(表1)。

2地震属性分析技术原理

2.1地震属性概念

地震属性指的是那些由叠前或叠后地震数据，经过数学变换而导出的有关地震波的几何学、运动学、动力学或统计学特征。

地震波在地层中传播是个复杂的过程，是对地下地层特征的一种综合反映，地震信号的特征由岩

表1地层划分

Table1Stratigraphicdivision

层物理性质及其变异直接引起。地下地层性质的空间变化，必然导致地震反射波特征的变化，进而影响地震属性的变化。当地下地层含油气时，地震响应会发生变化，同样地震属性也随之变化。地震波通过含油气地层时产生的地震属性异常变化往往要比岩石物性变化引起的属性异常突出。因此，一方面地震属性包含有地下地层信息，另一方面地震属性和储层的含油气性之间也必然存在某种形式的内在联系，是地震属性技术预测油气的理论基础(陈遵德，1998)。

2.2地震属性分析技术工作流程

研究的工作流程如图1。

图1　地震属性分析技术工作流程图Fig.1　Workflow chart of seismic attribute analysis technique

工区范围内有若干井孔，集中于工区南部区域，野外采用声波测井方式对其进行测量。同时搜集工区的地质构造、沉积等方面的历史资料，并结合钻孔资料以了解工区的地质概况。

3工区属性提取

3.1层位划分

将声波测井资料经过人工合成转换成地震记录，形成合成地震记录，用以进行层位标定，本次研究中地层划分情况如图2。图中，蓝、棕、粉、红4种颜色的线条分别代表Ta、Ta1、Ta2、Tb4个地层界线，其中，Ta为齐家组与万三段分界线，Ta1为万三段与万二段分界线，Ta2为万二段与万一段界线，Tb为万一段与永吉组分界线。

图2　某测线地震剖面层位划分图Fig.2　Seismic profile showing horizontal division along a survey line

3.2地震属性提取

地震属性提取通常有2种，即沿单道同相轴提取界面属性，或由地震数据体导出属性体得到体积属性(曾忠等，2006)。本次提取的是工区的界面属性，选择两层位之间的时窗提取。在工作站系统中给出了振幅、频率、相位、能量等21个属性，在此只选择几个有代表性的、能够更好地反映研究问题的属性进行提取，以避免属性重复。此次选择提取下列8个属性：平均绝对值振幅、均方根振幅、反射强度、平均能量、平均瞬时频率、平均瞬时相位、总振幅及平均反射强度斜度。

4地震属性优化

4.1地震属性优化原理

在进行地震储层预测时，通常引入与储层预测有关的各种地震属性。地震属性的引入通常要经过由少到多、又由多到少的过程。对地震属性优化就是利用以往的经验或数学方法，优选出对所求解问题最敏感、最有效和最有代表性的属性个数的地震属性组合，从而改善与地震属性有关的处理及解释方法的效果(张延玲等，2005；季敏等，2006)。

采用聚类分析方法选择最优属性组合，与上述方法相比，该方法比较成熟，能考虑干扰和噪声的影响，识别模式基元能力强，只是该方法在优选含油气信息量大的地震参数时较为困难。因此，采取先提取地震属性，分析优选出与油气相关性好的地震属性作为聚类分析的输入。

4.2研究区地震属性优化

4.2.1相关分析从工区内若干钻孔中选出采集质量较好的15口井(代号分别为Ch12、Ch28、Ch29、Ch29-1、Ch30、Ch105、X2、X19、X19-2、X19-3、X108、X109、X109-2、X109-3、X120)，这些井口处的砂地比和砂岩厚度2个参数已先期通过其他方法得到。同时，根据各井口位置坐标由处理系统中提取各井口处的均方根振幅、反射强度、瞬时频率等8个地震属性值。采取统计学中常用的相关分析方法，计算不同段地层的相关系数(表2、表3)。

从表2、表3中可以看出各参数之间的相关程度，万二段地层与砂地比和砂岩厚度相关度最大的是平均能量、均方根振幅、平均绝对值振幅和反射强度4个属性，这4个属性之间的相关性较好。万一段地层也是这4个参数与砂地比和砂岩厚度的相关系数最大，相关性最好，这4个属性之间的相关系数也较大，相关性较好。

表2　万二段工区15口井处各参数相关系数统计结果

注：ENERGY-平均能量；ABS-平均绝对值振幅；RMS-均方根振幅；REF-反射强度；FREQ-平均瞬时频率；PHASE-平均瞬时相位；SLPREF-平均反射强度斜度；TOLAMP-总振幅；SHD-砂地比；HD-砂岩厚度

表3　万一段工区15口井处各参数相关系数统计结果

注：ENERGY-平均能量；ABS-平均绝对值振幅；RMS-均方根振幅；REF-反射强度；FREQ-平均瞬时频率；PHASE-平均瞬时相位；TOLAMP-总振幅；SLPREF-平均反射强度斜度；SHD-砂地比；HD-砂岩厚度

4.2.2聚类分析进行相关分析后，得到与所求储层参数相关性最好的几组地震属性。为进一步找寻最优属性组合，进行聚类分析(洪余刚等，2007；姜宏章等，2007)，得到谱系图(图3、图4)。

分析上述谱系图，万二段地层最优属性组合是均方根振幅和平均能量属性，万一段地层最优属性组合是均方根振幅、平均反射强度和平均绝对值振幅3个地震属性，由此完成了针对研究区2段地层2组储层参数的地震属性优化工作。

图3　 万二段地震属性聚类分析谱系图ENERGY-平均能量；RMS-均方根振幅；RABS-平均绝对值振幅；EF-反射强度；SLPREF-平均反射强度斜度；PHASE-平均瞬时相位；FREQ-平均瞬时频率；TOLAMP-总振幅Fig.3　Cluster analysis dendrogram of seismic attributes of the 2nd member of Wangchang Formation

图4　 万一段地震属性聚类分析谱系图RMS-均方根振幅；REF-反射强度；ABS-平均绝对值振幅；ENERGY-平均能量；TOLAMP-总振幅；SLPREF-平均反射强度斜度；FREQ-平均瞬时频率；PHASE-平均瞬时相位；；Fig.4　Cluster analysis dendrogram of seismic attributes of the 1st member of Wangchang Formation

5地震属性组合及其在储层预测中的应用

5.1线性回归分析对优选属性组合

由聚类分析得到的最优地震属性组合，可运用已有15口井处的8个地震属性数值及由前期相关地质工作得到的井口处的砂地比和砂岩厚度数据，运用统计学中的线性回归方法拟合计算公式，进而将拟合公式应用到全研究区的砂地比和砂岩厚度预测中(时立文，2012)。

首先分析万二段15口井数据，得到线性回归拟合公式。用拟合公式对15口井进行回放检测，发现在这15口井处的绝对误差相差分布很不均匀，误差最大值与最小值相差较大，经过调整2个模型中的常数项来调节井口处相应参数的绝对误差，使其达到最合适的值的分布，得到改进的拟合公式为：

Y=-0.000 000 631·eng+0.018 29·rms-8.559

这几年村子的外观变化比较大。由于政府没有统一规划，村民们根据各自需要，改成了清一色的现代平房或者楼房。比如，像花石头这个地方，现在村民住的地方，已经像一个集镇，到处是新盖的房子，每家差不多都写着接待游客的标识。这个村子，原来的位置不在这里，在距离一公里的山洼里。他们的房子，也是传统的土坯瓦房。就因为旅游，他们全都搬到了公路边，原来的老房子就荒废了。

(1)

H=-0.000 028·eng+0.115·rms-28.6

(2)

式(1)、(2)中，Y代表砂地比，H代表砂岩厚度，eng代表平均能量属性，rms代表均方根振幅属性。

对于万一段的15口井口数据，同样对数据进行回归分析，采用优选属性组合均方根振幅、平均绝对值振幅和反射强度，得到拟合公式。然后运用拟合公式对15口井进行回放检验，通过改变常数项对所有井的2个参数分别进行相对误差调节，使15口井处的推算数据与真实数据相对误差在一个合理的分布状态下，得到改进的拟合公式为：

Y=-0.004 48·rms+0.029 49·abs-0.011 2·

ref+18.726

(3)

H=-0.037·rms+0.076 6·abs-0.010 2·ref+

58.254

(4)

5.2储层参数预测

在前面的属性提取阶段系统已输出全区各属性值，这里为方便作等值线图，对这些原始属性值进行筛选，以20m×20m的测线间隔进行选择，然后运用上述得到的拟合公式求出全工区的砂地比和砂岩厚度，完成对2层地层的储层参数预测，结果见图5—图8。

由此，完成了从地震属性分析到储层参数预测的全部工作，在整个过程中，对最终结果起较重要作用的为测井数据和地震数据的质量，尤其是选取的15口井孔处的数据质量。本次工作采用经过偏移等处理后的二维地震剖面，并借助测井资料进行层位的标定，地层划分正确与否影响到后续的地震属性提取工作。此外，15口井孔处的储层参数信息需作为后续聚类分析和回归分析的样本数据，直接影响到最终推算数据的误差，因此要求其具有一定的准确性，一般需要借助实验手段得到。因选作样本数据的15口井均位于工区的南部，由统计学知识可知，得到的推算数据距离样本越近则准确性越好，因此工区南部区域得到的储层参数预测结果可靠性较高，而其他区域稍差。由此可知，在选择样本数据时，除考虑样本数据的准确性外，还需考虑其位置以及数量，对于一个工区，当样本数据遍布工区各区域，且数量越多，准确度越高，则得到的推算结果可靠性越好。对于研究区，由于受制于野外采集条件，只取得了南部区域15口井的数据作为样本，使得到的预测结果不够理想，有待改进。

图5　万二段砂地比预测成果图Fig.5　Prediction results of sandstone to formation ratio of the 2nd member of Wanchang Formation

图6　万二段砂岩厚度预测成果图Fig.6　Prediction results of sandstone thickness of the 2nd member of Wanchang Formation

图7　万一段砂地比预测成果图Fig.7　Prediction results of sandstone to formation ratio of the 1st member of Wanchang Formation

图8　万一段砂岩厚度预测成果图Fig.8　Prediction results of sandstone thickness of the 1st member of Wanchang Formation

在得到储层参数预测结果后，根据工区15口井处的单井沉积相及各属性值的情况可总结出针对研究区的沉积相与地震属性之间的对应关系(表4)。

根据表4总结得到的沉积相与地震属性特征对应关系，可在各个层面图上由地震属性数值大致勾画出一个区域的沉积相轮廓，再将这些图整合得到一个综合的沉积轮廓图，然后再结合砂地比和砂岩厚度预测成果图，便可得到基于地震属性的沉积相推测图，该工作有待下一步完成。

表4　工区沉积相与地震属性特征对应关系

6结论

(1) 运用聚类分析法进行地震属性优化取得了一定的效果，从得到的谱系图中可以清晰地识别出最优的地震属性组合，由分析结果可知均方根振幅、平均能量、平均绝对值振幅、平均反射强度4个地震属性在研究中能较明显地显示研究区的地质情况，是反映该研究区岩性情况最为有效的地震属性。

(2) 在对优选后的地震属性采用线性回归分析的方法进行组合，拟合出储层参数预测公式，并根据井数据回放对拟合公式进行调整，得到最终的参数预测公式，由此计算得到研究区砂地比和砂岩厚度的最终推算结果。

(3) 通过单井沉积相与地震属性特征的对应关系，可以为全区沉积相推测提供证据，有利于下一步工作的开展。

总体看来，运用统计学方法实现属性优选和组合并进行储层参数预测是一个不错的途径，为今后类似的工作提供了一种新的思路。

参考文献：

布朗LF，费舍尔WL，1988.地震地层学解释与石油勘探[M].曾洪流，张万选，译.北京：石油工业出版社.

陈遵德，1998.储层地震属性优化方法[M].北京：石油工业出版社.

高林,杨勤勇，2004.地震属性技术的新进展[J].石油物探,43(增刊1):10-16.

洪余刚，赵华，梁波,等，2007.利用地震属性聚类分析技术预测辽河油田有利油气聚集带[J].西安石油大学学报(自然科学版),22(4):35-39.

季敏，王尚旭，陈双全，2006.地震属性优选在油田开发中的应用[J].石油地球物理勘探,41(2):103-107.

姜宏章，秦月霜，李红英，2007.井资料聚类联合地震属性优化储层预测方法[J].世界地质,26(2):254-258.

佩顿CE， 1980.地震地层学：在油气勘探中的应用[M].牛毓荃，徐怀大，陈俊生，等译.北京：石油工业出版社.

孙家振，李兰斌，2002.地震地质综合解释教程[M].北京：中国地质大学出版社.

时立文，2012.SPSS19.0统计分析：从入门到精通[M].北京：清华大学出版社.

张延玲，杨长春，贾曙光，2005.地震属性技术的研究和应用[J].地球物理学进展，20(4)：1129-1133.

曾忠，阎世信，魏修成，等，2006.地震属性解释技术的研究及确定性分析[J].天然气工业，26(3):41-43.

Application of seismic attribute analysis technique based on statistical method

ZHANG Xiangyu1，2, ZHU Jianwei3, HAN Liguo4

(1.KeyLaboratoryofMarineMineralResources,MinistryofLandandResources,Guangzhou510075;Guangdong,China; 2.GuangzhouMarineGeologicalSurvey,Guangzhou510075,Guangdong,China; 3.CollegeofEarthSciences,JilinUniversity,Jinlin130026,Changchun,China; 4.CollegeofGeoexplorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Jilin130061,Changchun,China)

Abstract：With seismic attributes analysis technology, the authors analyzed the geology, seismic and logging data to extract seismic attributes of amplitude, energy and reflection strength for the two strata in the Liangjia area of Jilin oilfield. Cluster analysis and regression analysis is used for attribute choosing and grouping to predict reservoir parameters, and finally predicted the sandstone to formation ratios and sandstone thickness for the two strata in the study area. In addition, the paper studied the correspondence of sedimentary facies to seismic attribute characteristics with logging data, which may lay a foundation for the subsequent prediction of regional sedimentary facies.

Keywords：seismic attribute； reservoir parameters prediction； statistics; Jilin Province

doi:10.3969/j.issn.1674-3636.2016.02.265

收稿日期：2015-10-26；修回日期：2015-11-24；编辑：蒋艳

基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA0925010104)项目“天然气水合物专项数据库建设及战略研究”(GZH201100312-03)

作者简介：张向宇(1987—)，女，工程师，硕士，主要从事海洋重磁资料处理工作，E-mail： zhang5821421@163.com

中图分类号：P631.4+4

文献标识码：A

文章编号：1674-3636(2016)02-0265-08