普光地区中三叠统雷口坡组顶部储层分布预测

杜浩坤 蔡其新 肖 斌 郑 玲 晋 达 薛雅娟

(①中国石化中原油田分公司物探研究院，河南郑州 450046； ②成都信息工程大学通信工程学院，四川成都 610202； ③中国石化地球物理重点实验室，江苏南京 210000)

·综合研究·

普光地区中三叠统雷口坡组顶部储层分布预测

杜浩坤*①蔡其新①肖 斌①郑 玲①晋 达①薛雅娟②③

(①中国石化中原油田分公司物探研究院，河南郑州 450046； ②成都信息工程大学通信工程学院，四川成都 610202； ③中国石化地球物理重点实验室，江苏南京 210000)

普光地区雷口坡组顶部储层薄，与围岩物性的差异小，地震响应微弱，难以识别，对储层预测造成了极大的困扰。针对这一难点，利用反褶积拓频和90°相位转换技术对地震资料进行了处理，并利用处理后的资料进行储层标定，明确储层的地震响应特征；在此基础上，利用属性分析、波形聚类、相干分析、波阻抗反演等方法进行了储层预测。预测结果表明储层分布主要受古地貌和断裂的控制，工区西南部是储层发育的有利区域。在普光地区应用表明：通过反褶积拓频和90°相位转换对地震资料的处理，突出了雷口坡组顶部薄储层(5～20m)的地震响应特征；并形成了一套以精细标定为基础、适合雷口坡组顶部储层的预测思路，预测结果可靠性较高。

普光地区 雷口坡组 储层预测 90°相位转换 反褶积拓频

1 引言

四川盆地中三叠统雷口坡组沉积以碳酸盐岩为主，天然气资源蕴藏量大，是当前海相油气勘探的重点目标之一。早在20世纪70年代，川西北地区就已经在雷口坡组发现中坝气田，储层厚度大，主要发育在雷三段和雷一段，岩性以滩相针孔白云岩为主。在随后的几十年中，四川盆地雷口坡组的油气勘探工作都致力于寻找滩相针孔白云岩储层，但是该类储层的发育受沉积环境的限制，规律性不强，仅在川中磨溪地区雷一段取得了后续的突破。直至2006年，中国石油集团在龙岗地区发现了雷口坡组顶风化壳岩溶气藏，风化壳岩溶储层才开始受到人们的关注。2010～2015年，中国石化集团在川西地区雷口坡组顶部取得重大突破，先后在CK1井(日产气86×104m3)、XCS1井(日产气68×104m3)、PZ1井(日产气121×104m3)获高产工业气流，证实风化壳岩溶储层在盆地内广泛发育，掀起了雷口坡组岩溶储层的勘探热潮。

四川盆地在晚三叠世雷口坡沉积期受印支运动影响，接受了不同程度的风化剥蚀，形成了区域性的不整合面，具备广泛发育岩溶储层的基础。在川西地区、元坝地区、龙岗地区均有雷顶风化壳岩溶气藏发现的情况下[1-6]，普光地区对该层系的勘探成果较少。工区内有51口探井钻遇雷口坡组，但这些探井主要目的层为上二叠统长兴组—下三叠统飞仙关组，没有兼顾雷口坡组的有利构造带。在前期钻井过程中，有16口井在雷口坡组见到气测显示，在顶部显示的有11口，其中6口井分别进行了中测、完井测试，日产气500～6032m3，TB1井雷三段2965.2～2974.0m，试气日产6032m3。总体来讲，普光地区雷口坡组有一定的勘探潜力，但是在川西雷口坡组取得突破之前，没进行过细致的勘探评价。

与川西地区广泛发育的岩溶白云岩储层相比，普光地区多发育裂缝型灰岩储层，具有厚度薄、纵横向分布较零星等特点，再加上地震资料分辨率的限制，厚度低于10m的储层在原始地震资料上无响应，厚度为10～20m的储层有响应但是由于受到干涉现象的干扰，储层标定不准确，阻碍了后续的储层预测工作。针对这种情况，本文首先采用反褶积拓频技术和90°相位转换对地震资料进行处理，提高地震分辨率并优化储层的地震响应，更加精确地进行了储层岩性标定，明确了储层的剖面特征；再利用多种储层地震预测技术，完成储层的综合预测。

2 地质特征

四川盆地位于上扬子地台西北被动大陆边缘，在中三叠世雷口坡沉积期主要发育碳酸盐岩镶边台地沉积体系。中三叠世末期受印支运动的影响，四川盆地整体抬升，海水由北东至南西退出上扬子地台，导致了泸州—开江古隆起的进一步抬升剥蚀。区域内雷口坡组碳酸盐岩在长达10Ma的沉积间断中，发生了范围广、强度大的风化岩溶作用，与上覆地层为不整合接触关系，形成了区域性不整合面，也形成了一套沿不整合面之下广泛发育的风化壳储层[5]。相比其他地区，川西地区的雷口坡组地层保存更完整(厚度可达1400m)；从西向东，雷口坡组地层逐渐减薄，并依次缺失雷四段、雷三段(图1)；在开江古隆起处，雷口坡组受到更剧烈的剥蚀作用，仅保留雷一段；在泸州古隆起处，雷口坡组甚至被剥蚀殆尽(图1)。

普光地区位于四川盆地东北角(图1)，在雷口坡沉积期时与开江古隆起相邻，雷四段已基本剥蚀殆尽，雷三段的厚度变化剧烈，在工区内自北西向南东逐渐减薄直至缺失(如图2中的F1井、SM101井、M1井)。因此，将普光地区雷口坡组分为三个岩性段，总体沉积环境为局限—蒸发台地。雷三段沉积期全盆地发生海侵，普光地区沉积环境以局限台地为主，发育潮坪、泻湖和台内滩；岩性以大段泥晶灰岩为主，夹薄层膏盐岩，雷三段底部的纯灰岩段(厚度一般在20～30m)在全区稳定发育，可连续对比追踪，是区域标志层。雷一、二段沉积期海平面较低，普光地区沉积环境以蒸发台地为主，发育蒸发潮坪、局限—蒸发泻湖、台内滩；其中雷二段岩性为厚层块状膏盐岩与白云岩、灰岩互层，雷一段岩性主要为膏盐岩与泥质白云岩、灰岩薄互层，泥质含量略高(图2中的F1井、SM101井、M1井)。普光地区雷口坡组上覆地层为小塘子组(须一段)，是一套岩性以砂质泥页岩、砂岩为主的海陆过渡相地层，雷口坡组与之呈角度不整合接触关系。

图1 四川盆地晚三叠世沉积前地质图

从构造位置上看，普光工区处于四川盆地川东高陡带的东北段(图2插图)，断裂十分发育。工区以高陡褶皱变形为主要特征，起伏大，构造复杂，构造接壤带逆断层发育。从断层走向上看，工区发育北东向和北西向两套断裂系统。

3 储层地质特征

川西地区雷口坡组顶部风化壳储层岩性以岩溶白云岩为主，分布较为广泛，同时也发育有少部分的裂缝型灰岩储层(CK1井)。普光地区与之相比存在较大区别。

(1)川西地区雷四段白云岩普遍发育，受到岩溶作用后易于形成岩溶白云岩储层；而普光地区雷四段缺失，雷三段主要发育大套灰岩层，受到岩溶作用后主要为岩溶灰岩，岩溶白云岩储层厚度薄、分布局限。

(2)川西地区雷顶风化壳的上覆地层为马鞍塘组灰岩层，普光地区上覆地层为小塘子组泥岩层，受到的泥质充填作用较强，有效的溶蚀孔洞缝相对较少。

(3)普光地区构造作用较强烈，断层裂缝十分发育，风化壳附近易形成裂缝型储层，目前已在多口井上发现裂缝型灰岩储层。

普光地区雷口坡组顶部储层岩石类型以泥晶灰岩为主，也有砂屑灰岩、生屑泥晶灰岩、灰质白云岩、白云质灰岩、泥晶白云岩、含泥微晶灰岩等。据气测解释，泥晶灰岩和含泥泥晶灰岩含气显示最好。据岩屑薄片观察结果，储层的储集空间主要为晶间孔和构造裂缝，裂缝内被方解石、硬石膏部分或完全充填，局部发育溶蚀孔、洞、缝，缝洞中充填有黄铁矿。

据普光地区11口井雷口坡组顶部的测井解释储层分析结果，储层孔隙度为1.2%～9.54%，平均为3.35%，渗透率为0.006～1.2mD，平均为0.398mD，储层整体为低孔致密储层，局部呈高孔高渗特征，孔渗相关性较差，局部裂缝的发育提高了储层的渗透率(图3a、图3b)。

图3 雷口坡组顶部储层孔隙度与渗透率概率分布直方图

对TB1井和SM102井雷口坡组顶部储层的声波时差、密度等测井参数分别进行了统计分析，储层的声波时差为54.2～64.4μs/ft，平均值为59μs/ft，密度为2.41～2.77g/cm3，平均值为2.57g/cm3；围岩的声波时差为49.2～58.2μs/ft，平均值为54.2μs/ft， 密度为2.62～2.74 g/cm3， 平均值为2.7g/cm3。可以看出，雷口坡组顶部灰岩储层与同类型岩性围岩相比，速度和密度相对较低。

4 储层地球物理响应特征

4.1 地震响应特征分析

井震标定是明确储层地震响应特征的主要手段，也是储层地震预测的基础和核心，直接决定了后续预测方法的选取和预测结果的精度。本文做的储层标定不止是井旁道纵向上的标定，也要将井点处的标定拓展到横向上，尽可能完成储层在地震剖面上的横向标定与识别。

普光工区内两种储层类型都表现为相对低速度、低密度，但与围岩相差不大，加之普遍较薄，在原始地震资料上响应微弱或无响应(图4a)。对于这种弱地震响应的薄储层，采用了反褶积拓频和90°相位转换技术对地震资料进行处理，优化储层的响应特征，再对其进行精细标定。

从工区北部PG8井雷口坡顶部的合成记录中可以看到，储层段在原始剖面上基本无响应(图4a，原始资料主频约为26Hz)；经过反褶积拓频以后，合成记录看起来变化不大，但实际上储层已经有了响应，为波谷下面的零相位，然而零相位无论是在合成记录还是在地震剖面上都不利于识别(图4b，拓频后主频约为45Hz)。关于为什么薄储层的响应会是零相位，Zeng等[7，8]认为利用零相位子波地震资料识别高阻抗稳定围岩中的低阻抗储层时，如果储层厚度小于λ/4，那么原本代表储层顶部的波谷和代表底部的波峰会产生干涉现象，无法准确代表储层顶底；只有代表储层中部的零相位能精确代表储层的位置和形态。普光工区雷口坡组顶也是大套高波阻抗灰岩中的低阻抗薄储层，薄储层的响应为零相位，肉眼识别困难，可以利用90°相位转换将零相位转换为波峰，有助于追踪识别。图4c为90°相位转换以后的拓频资料，可以看到波峰能够准确代表储层段的位置，无论在合成记录还是地震剖面上，储层都更容易追踪识别。

图4 工区北部PG8井合成记录

图5为工区南部TB1井的合成记录。从图5a中可见该井处发育有一薄一厚两套储：第一套储层较薄，在原始剖面上无响应；第二套储层厚一些，在原始剖面上虽然有响应，但实际上是由波峰之上的零相位部分代表储层。经过反褶积拓频以后，第一套储层也有了响应，在地震剖面上表现为一套较为连续的零相位(图5b)，其振幅强弱、形态均无法判断；第二套储层依然表现为零相位部分。再经过90°相位转换以后，第一套、第二套储层均表现为波峰，有利于追踪识别，从图5c中可以看到，第一套薄储层为弱波峰响应，第二套厚储层为强波峰响应。

从纵向上的储层标定中可知，普光工区全区雷三段都是一套稳定发育的高阻抗灰岩， 当没有储层发育或储层太薄时，雷三段表现为空白反射(图4a、图4a)；当储层发育时，储层为零相位反射，经过拓频和90°相位转换处理后，表现为波峰，更易于肉眼追踪识别。这一特征在各井点处较稳定，可以拓展到横向上，进行储层横向地震剖面上的定性识别。图6为工区南部过TB1井—SM102井—LB1井的地震剖面(图6a)与测井资料连井对比(图6b)。图6a中的TB1井处红色线为雷顶不整合面，蓝色线为第二套厚储层，两线之间的微弱波峰为第一套薄储层。从图6可见，代表第一套薄储层的微弱波峰分布范围较小，在地震和测井资料上都只在TB1井附近才有显示，往SM102井方向被剥蚀殆尽；第二套储层从井上看，厚度相对较大，纵向上位于一套膏盐地层之上，横向上三口井均有发育，其中TB1井和SM102井处的这套储层保留比较完整，在LB1井处已经快被剥蚀殆尽(图6b)；所以从地震剖面上可以看到，代表这套储层的蓝色同相轴从TB1井到LB1井是逐渐向不整合面(红线)靠拢，最后尖灭在LB1井西侧(上图)。LB1井处显示有储层，但是地震资料上没有响应，是由于LB1井处的储层厚度太薄且接近不整合面，储层的响应受到不整合面强波峰的压制无法识别。

图5 工区南部TB1井合成记录

4.2 振幅属性特征

地下地质情况的变化(无论是横向还是纵向)，尤其是岩性和流体的变化，都会引起波形、振幅、相干和其他地震属性的变化[9]。从理论上讲，如果能把这些属性上的变化识别出来并加以解释，就能得到有用的地下地质体信息[10]。属性分析的目的就是从地震资料中提取各种地震参数信息，用于地下构造、地层、岩性的解释[11]。

图6 普光工区南部地震剖面(a)与测井资料连井对比(b)

属性分析的关键在于属性种类的选取，适宜的属性或属性组合能够增强目标信号的特征[12，13]、简化解释工作；而在地质情况比较复杂的情况下，多种属性组合比单一属性要更可靠[14-17]。但是在地下地质情况比较简单、储层特征十分清楚的情况下，单一的、有针对性的属性提取更能提高储层预测的准确性。通过上文的储层标定，可知普光工区雷口坡组顶部为一套稳定的高阻抗的灰岩层，低阻抗储层在这套围岩里反映为波峰反射，因此只需要进行波峰最大振幅的提取，就能在一定程度上反映储层的分布。

图7为普光地区雷口坡组顶波峰最大振幅图，结合工区的实际地质情况对其进行了解释。由于工区内雷二段厚度变化不大且底部更容易追踪，计算出的普光地区雷二段—雷三段的残余厚度图(图8)能更可靠地反映雷顶当时的古地貌变化趋势，为西北低、东南高；气测显示相对较好的井主要分布在地势较低的区域，一共11口井显示，有8口井(图8中的蓝色井标)在白线以西，仅3口气显最差(几乎无显示)的井在白线以东。将代表地势高低的红、白两线投影到图7的属性图上，可以看到预测结果与实际地质情况吻合很好，波峰振幅强、储层发育的区域基本上分布在白线以西。结合剖面特征(图6)来看，白线以西的这套储层(TB1井处第一套储层)在未达到白线时就已经尖灭在雷口坡组顶，由第二套储层顶替其位置出现在雷口坡组顶，并在LB1井附近尖灭，图6与图7结果相符。图7中白线以东的红圈内显示的储层跟白线以西的已经不是同一套储层，该储层在剖面上的响应十分微弱，且厚度较薄，预测时可以不考虑。总体上，振幅属性异常区域与储层标定结果、井上气测显示相符，故振幅属性可以作为本区雷口坡组顶部储层预测的主要参数之一。

图7 普光地区雷口坡组顶波峰最大振幅图

图8 普光地区雷口坡组雷二段—雷三段残余厚度图

4.3 波形分类

地震波形是振幅、频率、相位等地震参数的合成体，经过聚类分析后，可以直接判断储层的质量[15]。波形聚类可以分为两种：有监督聚类和无监督聚类。有监督聚类是基于储层孔隙度、岩性、泥质含量、地震岩石物理数据预测储层的好坏；无监督聚类不考虑井数据，直接评估储层与围岩的最大异构性，是一种实用的相模式识别技术，在无井或井资料较少的区域也能使用[18]。但是，无监督波形聚类在评价储层时，分辨率往往不够(用作波形聚类的波形至少应大于1/2个相位)且很容易受到噪声(包括资料噪声和追踪层位时人工产生的解释噪声)干扰[19]。本文使用的是基于SOM(自组织映射)和EMD(经验模态分解)的波形聚类方法，能够在一定程度上提高分辨率和抗噪性[19]。

图9为普光地区雷口坡组顶波形聚类图。比较图7和图9，结果相符，图9中的黄色代表雷口坡组顶的白线以西的储层，红圈中的绿色代表另外一套储层。

图9 普光地区雷口坡组顶波形聚类图

4.4 地震相干体特征

普光地区雷口坡组顶部储层大部分为裂缝型灰岩储层，裂缝对于此类储层的形成至关重要。因此，裂缝预测是该地区雷口坡组顶部储层预测的一个重要环节，本文采用相干分析方法进行了裂缝预测。图10为普光地区雷顶的相干体切片，可以看到断裂最发育的两块区域(红圈)正是储层最发育的区域。认为断裂对本区雷口坡组的储层起到了积极的改造作用，尤其是西南区域的各个走向的网状小断层。这种网状小断层密集的区域是本区储层孔隙度最好、厚度最厚(多为20m以上)的区域，川西地区的储层有利区也存在类似的网状小断层[20]。

图10 普光地区雷口坡组顶相干体切片

北部红圈内小断层也非常发育，但都是北西向，该区域的储层比起南部红圈的网状小断层区域要差，厚度仅为10m左右，推测是因为各个走向的网状小断层比单一走向的小断层更容易产生裂缝，从而对储层产生了积极的改造作用。因此，地震相干体也是储层综合预测所必须考虑的重要参数。

4.5 波阻抗剖面特征

碳酸盐岩的孔隙度和岩性变化都会导致纵波阻抗的变化，仅依靠叠后地震资料无法区分波阻抗变化是由孔隙度变化导致还是由岩性变化导致[21]。但是从钻井资料分析可知，普光地区储层岩性以裂缝型灰岩为主，围岩均为灰岩，由岩性引起的速度、波阻抗差异并不大。因此，储层表现出来的低速度、低波阻抗是由孔隙度引起的，可以利用波阻抗反演识别储层。

图11为TB1井—SM102井—LB1井的稀疏脉冲反演连井剖面图，与图6的地震剖面相对应。从图11中可见，由于受到反演方法分辨率的限制，TB1井处的第一套储层太薄，无法识别出来，只显示了较厚的第二套储层(箭头所指的绿色条带)，该绿色条带逐渐往雷口坡组顶靠拢，并最终尖灭在LB1井附近。

图11 普光地区波阻抗反演剖面图

5 储层预测与评价

从本区探井的气测显示和测井解释结果可知，雷口坡组顶部储层主要发育在古地貌较低的区域(见图8中白线以西的区域)。储层类型多为裂缝型灰岩储层，在图10中南部红圈内的网状小断层带的储层发育最好，其次为北部红圈的北东向小断层密集带。因此，认为本区雷口坡组顶部储层分布受古地貌和断裂的控制，主要发育在古地貌较低、断裂(尤其是网状小断层)较多的区域。

通过储层与围岩的测井曲线特征分析可知，虽然储层与围岩在声波和密度上差异较小，但仍然可以通过声波和密度区分(图6下图)。储层(裂缝型灰岩储层)和围岩(致密灰岩)的岩性差别较小，测井曲线中出现的波阻抗下降多与孔隙度和流体性质有关。储层和围岩的波阻抗差异仍然是本区储层预测的关键突破口。

因此，可以利用多种地震手段来表征这种波阻抗差异以完成储层预测。经过反褶积拓频和90°相位转换处理后的地震资料优化了储层的响应特征，将储层的低波阻抗特征凸显在地震剖面上，表现为有效且更易于追踪的波峰，能较好地拓展到横向上，并与井资料的吻合度很高。通过相面法可以将具备储层波峰特征的区域拾取出来(图6a)，完成储层的定性识别，这是最基础也是最可靠的储层预测方法之一。

储层的定量识别通过属性分析和波阻抗反演来完成。前文已分析储层的振幅特征和波阻抗特征，储层的响应为不整合面之下的波峰，其振幅强弱与储层物性的好坏呈正相关；储层整体表现为低波阻抗。通过波阻抗与储层岩性的交汇分析，利用波阻抗阀值，沿着雷顶往下100m范围计算储层厚度，最终得到雷顶的储层厚度图(图12)，由于分辨率限制，一些太薄的储层(低于6m)没有计入在内。从图12中可以看到，工区内储层最厚的区域为西南部，厚度约为15～25m；其次为工区北部，厚度约为10～15m。

图12 普光地区雷口坡组顶部储层厚度图

完成储层厚度计算后，结合储层主控因素(古地貌、断裂)和相面法对雷口坡组顶部储层进行综合评价：工区西南部为储层发育有利区；北部区域为储层发育较有利区域；其他区域储层基本不发育(图13)。

图13 普光地区雷口坡组顶部储层综合评价图

6 结论

(1)雷口坡组顶部储层以裂缝型灰岩储层为主，分布受到古地貌和断裂的控制，主要发育在古地貌较低、断裂(尤其是网状小断层)较多的区域。

(2)普光雷顶储层薄，物性与围岩差异小，地震响应微弱，识别困难。本文利用反褶积拓频和90°相位转换技术对地震资料进行处理，优化了储层的响应特征，将储层的低波阻抗特征凸显在地震剖面上，表现为有效且更易于追踪的波峰。

(3)在储层精确标定的基础上，结合储层主控因素和多种地震方法(属性分析、波阻抗反演、波形聚类、相干)进行了储层综合预测：工区西南部为储层有利区，北部为较有利区，其他地区储层基本不发育。

[1] 钟怡江,陈洪德,林良彪等.川东北地区中三叠统雷口坡组四段古岩溶作用与储层分布.岩石学报,2011,27(8):2272-2280.

Zhong Yijiang,Chen Hongde,Lin Liangbiao et al.Pa-leokarstification and reservoir distribution in the Middle Triassic carbonates of the 4th member of the Leikoupo Formation,northeastern Sichuan basin. Acta Petrologica Sinica,2011,27(8):2272-2280.

[2] 甯濛,刘殊,龚文平.川西坳陷三叠系雷口坡组顶部白云岩储层分布预测.中国石油勘探,2015,20(3):30-37.

Ning Meng,Liu Shu,Gong Wenping.Prediction of dolomite reservoir distribution on top of Triassic Leikoupo formation in Chuanxi depression.China Petroleum Exploration,2015,20(3):30-37.

[3] 杨光,石学文,黄东等.四川盆地龙岗气田雷四—三亚段风化壳气藏特征及其主控因素.天然气工业,2014,34(9):17-24.

Yang Guang,Shi Xuewen,Huang Dong et al.Characteristics and major controls of weathering crust gas reservoirs in T2l43in the Longgang Gas Field,Sichuan Basin.Natural Gas Industry,2014,34(9):17-24.

[4] 许国明,宋晓波,冯霞等.川西地区中三叠统雷口坡组天然气勘探潜力.天然气工业,2013,33(8):8-14.

Xu Guoming,Song Xiaobo,Feng Xia et al.Gas potential of the Middle Triassic Leikoupo Fm in the western Sichuan Basin.Natural Gas Industry,2013,33(8):8-14.

[5] 宋晓波,王琼仙,隆轲等.川西地区中三叠统雷口坡组古岩溶储层特征及发育主控因素.海相油气地质,2013,18(2):8-14.

Song Xiaobo,Wang Qiongxian,Long Ke et al.Characteristics and main controlling factors of middle Triassic Leikoupo paleokarst reservoirs in western Sichuan Basin.Marine Origin Petroleum Geology,2013,18(2):8-14.

[6] 徐宝亮,臧殿光,李明杰等.岩溶储层综合预测技术在四川盆地Y地区的应用.石油地球物理勘探,2016,51(增刊):47-51.

Xu Baoliang,Zang Dianguang,Li Mingjie et al.Karst reservoir prediction in Y area,Sichuan Basin.OGP,2016,51(S):47-51.

[7] Zeng Hongliu,Backus M M.Interpretive advantages of 90°-phase wavelets:Part 1—Modeling.Geophy-sics,2005,70(3):C7-C15.

[8] Zeng Hongliu,Backus M M.Interpretive advantages of 90°-phase wavelets:Part 2—Seismic applications.Geophysics,2005,70(3):C14-C17.

[9] Matos M C D.Unsupervised seismic facies analysis using wavelet transform and self-organizing maps.Geophysics,2007,72(1):9-21.

[10] Saraswat P,Sen M K.Artificial immune-based self-organizing maps for seismic-facies analysis.Geophysics,2011,77(4):O45-O53.

[11] Chen Q,Sidney S.Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring.The Leading Edge,1997,16(5):445-450.

[12] 缪志伟,别静,季春辉.川东北元坝地区飞仙关组二段鲕滩储层预测.石油地球物理勘探,2014,49(2):329-337.

Miao Zhiwei,Bie Jing,Ji Chunhui.Reservoir prediction on the section of Feixianguan Formation in Yuanba Area,Northeast Sichuan.OGP,2014,49(2):329-337.

[13] 刘国萍,游瑜春,冯琼等.元坝长兴组生物礁储层精细雕刻技术.石油地球物理勘探,2017,52(3):583-590.

Liu Guoping,You Yuchun,Feng Qiong et al.Fine depict of reef reservoirs in Changxing Formation,Yuanba area.OGP,2017,52(3):583-590.

[14] Rezvandehy M,Aghababaei H,Raissi S H T.Integrating seismic attributes in the accurate modeling of geological structures and determining the storage of the gas reservoir in Gorgan Plain (North of Iran).Journal of Applied Geophysics,2011,73(3):187-195.

[15] Forte E,Pipan M,Cuia R D et al.Imaging and characterization of a carbonate hydrocarbon reservoir analogue using GPR attributes.Journal of Applied Geophysics,2012,81(6):76-87.

[16] Ashida Y.Data processing of reflection seismic data by use of neural network.Journal of Applied Geophysics,1996,35(S2-3):89-98.

[17] Chopra S,Marfurt K.Seismic attributes—a promising aid for geologic prediction.Canadian Society of Exploration Geophysicists Recorder Special Edition,2006,31:110-121.

[18] Singh V B,Subrahmanyam D,Negi S P S et al.Facies classification based on seismic waveform—A case study from Mumbai High North.5th Conference & Exposition on Petroleum Geophysics,2004.

[19] Du Haokun,Cao Junxing,Xue Yajuan et al.Seismic facies analysis based on self-organizing map and empirical mode decomposition.Journal of Applied Geophysics,2015,112:52-61.

[20] 李素华,卢齐军,许国明等.川西XC地区雷口坡组顶不整合面储层预测方法.石油地球物理勘探,2013,48(5):793-798.

Li Shuhua,Lu Qijun,Xu Guoming et al.Reservoir prediction in the top Leikoupo unconformity surface in the area XC,Sichuan.OGP,2013,48(5):793-798.

[21] Madiba G B,Mcmechan G A.Seismic impedance inversion and interpretation of a gas carbonate reservoir in the Alberta Foothills,western Canada.Geophysics,2003,68(5):1460-1469.

*河南省郑州市金水区祥盛街绿地原盛国际2号楼三单元中原油田物探研究院，450046。Email：dhk20052005@163.com

本文于2016年11月2日收到，最终修改稿于2017年10月10日收到。

本项研究受国家自然科学基金资助项目(41404102)、四川省杰出青年学术和技术带头人资助计划项目(2016JQ0012)、四川省教育厅重点基金项目(16ZA0218)联合资助。

1000-7210(2017)06-1269-11

杜浩坤，蔡其新，肖斌，郑玲，晋达，薛雅娟.普光地区中三叠统雷口坡组顶部储层分布预测.石油地球物理勘探，2017,52(6):1269-1279.

P631

A

10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.06.018

(本文编辑：刘英)

杜浩坤 博士，工程师,1987年生;2009年毕业于成都理工大学信息工程专业，获学士学位； 2012年毕业于成都理工大学地球探测与信息技术专业，获硕士学位； 2015年毕业于成都理工大学地球探测与信息技术专业，获博士学位； 现在中国石化中原油田物探研究院普光地震地质综合研究室从事四川盆地海相碳酸盐岩储层预测工作。