基于时变分频反褶积与地震多属性融合方法的碳酸盐岩储层预测

孙华军, 李 琼,c, 何建军

(成都理工大学 a.地球物理学院；b.信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院)；c.地球勘探与信息技术教育部重点实验室,成都 610059)

0 引言

伴随着地震勘探开发的不断深入，勘探目标逐渐向致密层、薄储层转变，油气勘探的难度日益增大，提高对储层描述的精度将为后续油气勘探开发提供借鉴。

地震波在地下传播时，受地下介质吸收衰减影响，高频部分比低频部分衰减厉害[1]。因此，提高地震资料分辨率，可通过压缩地震子波、去除地震波传播过程中的干涉、调谐效应达到。另外，实际钻、测井和相关地质资料也可以指导、检验地震资料分析过程。以此为基础，大量的方法如反褶积[2-3]、谱整形[4]、反Q滤波[5-6]、测井约束下的波阻抗反演[7]等应用于提高地震数据分辨率。

地震属性作为表征地震波几何形态、运动学特征的参数。它对实际地层的岩性、物性、含油气性等信息有较好的描述，是地震数据体内各种地球物理信息的综合响应。通过对地震属性参数分析能直观地了解到不同储层特点，可以对储层进行定性分析。但是单一的地震属性信息量少，其反应的储层特点往往具有局限性、多解性。为了降低这种不确定性，多属性融合技术应运而生，利用多种不同的地震属性来实现对储层展布的精细刻画。常用的地震属性融合方法有RGB、聚类分析、多元线性回归、基于井属性以及人工神经网络地震属性融合[8]。 地震属性融合方法对碳酸盐岩缝洞储层、河道砂体、储层断层识别等有良好的应用效果[9-10]。

尉晓玮等[11]利用时频域多属性分析技术开展了碳酸盐岩岩溶储层预测；韩长城等[12]优选地震多属性并应用于碳酸盐岩缝洞型储层预测；王峣钧等[13]将曲率属性与其他属性相结合应用于碳酸盐岩储层缝洞预测，取得了较好的效果;Kumar等[14]利用多属性分析和人工神经网络方法加强储层断层解释；王新新等[15]利用地震多属性分析技术对研究区域的主要断裂与有利储层分布范围进行刻画。上述方法主要是对碳酸盐岩储层断裂、缝洞特征的刻画，未考虑初始地震资料的影响，且受地震资料分辨率影响较大。笔者基于时变分频反褶积得到高分辨率地震数据，选择断裂敏感属性与油气敏感属性进行RGB属性融合，结合测井数据得到含油气储层的有利区域。

1 工区概况

研究工区鄂尔多斯盆地马家沟组为致密碳酸盐岩储层，由于岩性、裂缝带控制发育有效储层段，在空间上分布复杂，基本位于马家沟组顶100 m范围内，且有效储层段较薄。同时储层主控因素复杂，储层类型多。主控因素复杂包括：孔、缝、洞均发育，但均属于低孔、微细缝、小溶洞，分布不均。另外由于上覆地层为泥、煤层，强大的波阻抗差造成马顶具有较强的反射同相轴，有效储层完全淹没在强反射之中，气藏储层展布无明显规律。为了探究其储层有利的分布范围，笔者使用时变分频反褶积方法提高地震资料分辨率、优选最正曲率属性、60 Hz单频相干属性、均方根振幅属性进行RGB属性融合，根据融合结果对碳酸盐岩储层展布特征进行刻画，最后结合已钻井位确定有效储层展布特征。

2 方法原理

常规反褶积方法利用同一地震子波与测井曲线求取反射系数序列,该反射系数序列缺少了对地震资料和测井资料的综合考虑，其恢复的地震剖面结果具有不可控性。为此综合考虑地震信号的衰减作用采用时变分频反褶积的方法,对地震数据进行处理。

2.1 时变分频反褶积

地震记录x(t)在忽略噪声的情况下表示为地震子波w(t)和地层反射系数r(t)的褶积：

x(t)=w(t)*r(t)

(1)

对应频率域表达式为：

X(ω)=W(ω)·R(ω)

(2)

受地下介质非均匀性及地层吸收衰减作用，地震子波往往具有时变特征，可通过对地震信号采取分时窗采用不同频率地震子波来进行反褶积处理(图1)，三维地震数据求取时变子波如图2所示。每一时窗内采用多道统计自相关法求地震子波。当反射系数为随机白噪序列，对复赛谱域子波振幅谱做奇偶分解，反变换得到时变子波。最后每一时窗内利用对应地震子波进行反褶积求取反射系数。因为该方法分段提取不同频率子波，子波更符合实际情况，得到的反射系数更加准确。最后综合全段反射系数并褶积高频率子波得到高分辨率的宽频地震信号。

图1 单道提取时变子波反褶积原理图Fig.1 Schematic diagram of wavelet deconvolution of single-channel extraction

图2 时变子波的提取Fig.2 Extraction of time-varying wavelet

2.2 RGB属性融合

RGB融合是基于图像学原理的一种融合方法,RGB属性融合依据三原色(红R、绿G、蓝B)原理,首先分别对R、G、B赋予0～255的强度值，并将属性值归一化至该范围得到IR、IG、IB。最后定义映射函数S和IRGB，其中S用来对RGB图像进行描述，IRGB表示最终合成的颜色值，则：

IRGB=S(IR,IG,IB)

(0≤IR≤255,0≤IG≤255,0≤IB≤255)

(3)

根据IRGB的值得到新的融合图像来对地质特点进行综合分析。

3 地质模型正演分析

为了对研究区实际储层地震响应特征有更进一步地了解，依据该区域的测井曲线数据构建正演模型并正演。其模型和正演结果分别如图3、图4所示。

图3 正演模型Fig.3 Forward model

图4 模型正演记录Fig.4 Seismic response of forward model

图3中1层～4层的纵波速度和密度分别设置为4 500 m/s,2.64 g/cm3、2 400 m/s,1.64 g/cm3; 5 400 m/s,2.74 g/cm3、5 800 m/s,2.83 g/cm3;在第4层中设置了从左到右的不同含裂缝的储层，速度为4 400 m/s～5 000 m/s不等，对应密度为2.62 g/cm3～2.71 g/cm3。

图4在储层上方形成强反射同相轴，淹没了储层顶部的反射特征，原本顶界面波峰位置变为了波谷。另外不同厚度、形状的储层在反射特征上不一致，厚度越薄，反射特征越微弱。

4 实际地震资料分析

4.1 地震资料处理

研究工区鄂尔多斯盆地马家沟组地震资料品质较差，有效厚度较薄，有利储层描述困难。工区内某连井剖面如图5所示，其中已钻井在M5—TOP下方进行了钻井测试。依据测试结果对测试层段进行了解释(表1)。

图5中，原始记录在整个储层位置同相轴宽，其下方存在一个大的宽缓波谷。原始地震记录中连续两个波峰或者连续两个波谷的长度为30 ms～50 ms，所划分的单个时窗长度需大于这个长度，这样求取的地震子波才相对准确，取时窗长度为最70 ms，将时间范围为1 500 ms～2 200 ms的地震数据，分10个时窗提取时变地震子波，得到10个不同的地震子波(图6)。据此求取对应时窗的反射系数，最后褶积45 Hz雷克子波得到图7所示结果。

图5 原始地震记录Fig.5 Original seismic record

图6 不同时窗提取的地震子波Fig.6 Seismic wavelet extraction with different time windows

图7 时变分频反褶积后地震记录Fig.7 Seismic records after time-varying frequency division deconvolution

对比图5和图7发现,原本位于强波峰的测试层段现在基本位于波谷位置，与之前正演模型得到的结果也一致。对比图5与图7中红色框部分，反褶积后同相轴变窄且更连续，图7中红色箭头所指处，其同相轴分为两个连续的波峰，为两个相邻薄层的分离，更多细节特征凸显。该方法处理后主频和带宽为：40 Hz、50 Hz(图10)；较处理前的主频(25 Hz)和带宽(35 Hz)有了明显提高(图9)，且对目的层段的处理是有效的。非时变反褶积(图8)中，蓝框部分较原始和时变分频反褶积记录的分辨率高，面出现更多同相轴，细节特征明显；红框部分与原始记录相差不大，分辨率低，即对目标层段处理基本无效。最后选择时变分频反褶积处理结果用于后续分析。

图8 无时变子波的反褶积地震记录Fig.8 Deconvolution seismic record without time-varying wavelet

图9 原始地震记录频谱Fig.9 The spectrum of the original seismic data

图10 反褶积后地震频谱Fig.10 The spectrum of seismic data after deconvolution

此外对比o井处理前后井震标定，发现反褶积后的地震记录在M5-TOP上方及下方出现一系列薄层，其中下方一薄层位于井分层m55和m56之间(图11)。井震相关系数为0.840，合成地震记录与处理后地震数据相关性好，标定结果可靠。

图11 o井的井震标定Fig.11 Seismic data calibration of well o(a)处理前;(b)处理后

4.2 地震属性优选

4.2.1 相干属性

鄂尔多斯盆地马家沟组为致密碳酸盐岩储层，有效储层段由岩性、裂缝带控制发育。地震相干属性为断裂解释提供有力手段，受分辨率限制，常规相干属性只能区分较大层级断裂，对微小断裂识别效果差。这里引入具有多尺度分析的小波变换,对时变分频反褶积后的地震数据进行分频处理，得到不同频率地震数据，在此基础上计算相干属性(图12)。

图12 小波分频相干计算Fig.12 Coherent computation of wavelet frequency division

依据地震主频(40 Hz)和图7地震剖面所标记的测试结果，取M5-TOP层位下方10 ms的40 Hz、50 Hz、60 Hz单频相干切片得到图12所示结果。其中全频带相干能刻画整体断裂情况，高频(50 Hz、60 Hz)相干切片刻画断裂特征明显，60 Hz单频切片刻画精度最高，与测试结果也吻合，将其应用于后续的属性融合。

4.2.2 曲率属性

曲率属性是刻画裂缝、褶皱、断层发育的有效属性。从图13可以看出，工区内小断裂、微裂缝发育。根据曲率定义及其描述地层特征，这里选择最正曲率来对小尺度的裂缝、褶皱进行刻画。沿M5-TOP下方10 ms提取属性切片(图14)，图14中全区裂缝均有发育、高产气井较其余井附近裂缝发育，与相干属性整体特征符合。

图13 小波分频相干Fig.13 Wavelet frequency dividing coherence(a)全频带；(b)40 Hz；(c)50 Hz；(d)60 Hz

图14 最正曲率Fig.14 Most positive curvature

4.2.3 振幅属性

振幅属性主要从幅值、相位变化来描述地震能量的变化情况，可用于检测由岩性、物性、流体变化及不整合面引起的振幅的横向变化等。常用振幅属性包括有RMS均方根振幅、平均绝对值振幅、平均振幅、能量半衰时等(如图15沿M5-TOP下5 ms～25 ms提取对应振幅属性)，其中均方根振幅、平均振幅、平均绝对值振幅与井吻合度高，含气井基本位于高值或低值附近。由于储层流体(主要为天然气、水)的影响，地震振幅出现衰减，表现为相对低振幅，均方根、平均振幅属性符合，最后对比平均振幅属性，均方根属性对局部特征描述更强烈，故选择均方根属性进行后续属性融合。

图15 M5-TOP下5 ms～25 ms不同振幅属性Fig.15 Different amplitude attributes under M5-TOP(5 ms～25 ms)(a)均方根振幅;(b)能量半衰时;(c)平均绝对值振幅;(d)平均振幅

4.3 RGB属性融合

利用上述选择的60 Hz单频相干属性、最正曲率属性、均方根振幅属性，进行RGB属性融合得到图14所示的融合结果。储层受岩性、断层、微裂缝影响同等重要，融合权重比为1：1：1。

图16(a)中断裂特征不明显，仅能看出井附近存在少量小断裂，无明显的裂缝发育，刻画的边界也与钻井位置不符合。图16(b)中Ⅱ、Ⅲ部分存在有大量的小断裂，断裂周围发育大量的微裂缝，为油气聚集提供了必要条件，为油气富集区域，在此处多高产气井。I中无明显断裂和裂缝发育特征，其中测试井多为干井、水井。Ⅳ中储层发育区小，裂缝发育少，其中基本为低产井。Ⅴ中断裂发育，但未进行相应钻井测试，可能为有利区域。综上，致密碳酸盐岩油气聚集和储层分布，与储层内部的裂缝发育特点密切相关，当不存在大断裂时候，裂缝发育越密集的地方，储层含油气性越好，也越有利于油气高产。同时得到经过时变分频反褶积后的RGB融合属性,对裂缝及储层展布特征描述更加准确。

图16 RGB属性融合图Fig.16 RGB attribute fusion diagram(a)原始数据融合结果;(b)反褶积后融合结果

5 结语

时变分频反褶积方法通过分时窗求取不同频率地震子波，减小了反褶积过程中子波影响，有效提高了马家沟组地震资料的主频，拓宽其频带，为后续研究提供借鉴。与非时变反褶积方法相比，时变分频反褶积对复杂地区(岩性变化剧烈的地区)更适用。致密碳酸盐岩储层与裂缝发育密切相关，通过选取有利于表征裂缝发育程度及储层物性、流体性质相关的地震属性进行RGB融合显示，有效地对油气富集区域做出预测，并与实际钻井资料相吻合。