符志國 李 忠 趙 堯 蔡 謙 李德珍

(①中國石油集團川慶鉆探地球物理勘探公司，四川成都 610213；②中國石油集團山地地震技術試驗基地，四川成都 610213)

薄砂巖儲層多波疊后地震反射特征分析及應用

符志國*①②李 忠①②趙 堯①②蔡 謙①②李德珍①②

(①中國石油集團川慶鉆探地球物理勘探公司，四川成都 610213；②中國石油集團山地地震技術試驗基地，四川成都 610213)

符志國，李忠，趙堯，蔡謙,李德珍.薄砂巖儲層多波疊后地震反射特征分析及應用.石油地球物理勘探，2017,52(5):1016-1024.

影響儲層多波地震疊后反射特征的因素很多，針對研究區(qū)的地質問題，重點分析了觀測系統的炮檢距、地震子波主頻、儲層垂向分布位置、圍巖、儲層厚度等5項因素。建立了一套以多波疊后反射特征正演分析、多波地震屬性專家優(yōu)化、多波屬性融合為主要手段的薄儲層預測方法。通過分析薄儲層多波地震疊后響應特征，得到以下認識：①在分析儲層的地震響應特征時，應建立在其他非儲層因素相對穩(wěn)定的基礎上，才能較為準確地識別儲層的地震響應；②薄含氣砂巖儲層呈弱反射信號，常被掩蓋在砂、泥巖性界面的強反射之中，而聯合多波信息是提高儲層描述精度的一種有效途徑；③在鉆井樣本數量很少、不便于使用自動化儲層模式識別方法時，充分發(fā)揮針對具體研究目標的先驗信息、數字特征與目標的相關性等專家知識，采用多波屬性方法刻畫儲層是可行的。

薄含氣砂巖 多波 疊后 反射特征 正演 地震屬性

1 引言

疊后地震反射資料是實際油氣勘探與生產中儲層預測、流體識別、油藏建模等工作的重要數據[1-5]，理解疊后反射特征的變化規(guī)律對勘探與生產具有實際意義。儲層的疊后反射特征是由疊前反射資料疊加構成的，受地震觀測方式、儲層沉積環(huán)境、巖性、物性的綜合影響，這些綜合影響導致了疊后反射特征的復雜性。文中以四川盆地須家河組砂巖氣藏勘探中的實際問題為例，從理論上闡述了儲層疊后反射特征的復雜性，與此同時，針對已知井資料少、儲層模式多的勘探目標，建立了一套以多波疊后反射特征正演分析、多波地震屬性專家優(yōu)化、多波屬性融合為主要手段的薄儲層預測方法，以期獲得對儲層更客觀、合理的認識，降低勘探風險。

2 多波地震疊后反射特征理論分析與多波地震屬性儲層描述方法

2.1 地質問題與對策

四川盆地須家河組砂巖氣藏涉及河流相、湖泊相砂、泥巖互層沉積地層，縱、橫向巖性、物性變化快，同一套含氣砂巖儲層的疊后地震數據呈現復雜特征。如當只有一口井時，認為該井的地震反射特征代表了儲層的地震響應，就存在很大局限性。準確地說，這只是特征的一個采樣。只有分析各種影響疊后地震反射特征的因素，才能正確認識須家河組氣藏的疊后地震反射特征的變化規(guī)律，并從復雜的反射信息中甄別出儲層的地震響應，探明有利含氣砂體的分布。為此，以河流、湖泊相沉積的一般性地質規(guī)律作為先驗信息，利用理論模型更全面地分析研究區(qū)的儲層特征，以指導實際儲層預測。

另一方面，隨著多波地震勘探在生產中的推廣應用，在研究區(qū)進行了三維三分量資料采集，得到了常規(guī)縱波及轉換橫波疊后數據。由于橫波幾乎不受流體影響，十分有利于反映巖性。通過建模分析、地震正演、地震屬性分析等定量手段，可闡明影響縱波及轉換橫波疊后反射特征的因素。通過聯合縱波及轉換橫波信息可更精確地描述儲層，降低由單一縱波數據進行油藏描述的多解性，對多波地震資料解釋具有實際意義。

2.2 多波地震疊后記錄正演

建模分析便于清楚地了解各種影響疊后地震反射特征的因素。根據研究區(qū)須家河組河流、湖泊相沉積特征的先驗信息設計了地質模型(圖1)，對目標層須二段進行模擬。由于薄泥層與氣層的縱波地震特征混淆嚴重，導致氣層地震反射模式的多樣性，是鉆井失利的最大原因。模型的彈性參數均由測井資料統計獲得(表1)。

圖1 地質模型

須二段上覆須三段泥巖層，兩者間形成明顯的巖性分界面(標志層)。須二段中下部為一套較為穩(wěn)定的泥巖層，厚度為10m，橫向分布較廣，將須二段劃分為上、下兩個亞段。上亞段為目標段，其中氣砂A厚度為1～20m，氣砂B、C、D的厚度均為5m，散布的泥巖夾層厚度為5m

表1 砂、泥巖平均彈性參數統計表

利用AVO道集疊加的方法進行PP波、PS波疊后地震正演。利用反射系數序列與子波褶積得到每一個炮檢距的PP波、PS波記錄，其反射系數公式分別為[6]

(1)

(2)

式中：RPP、RPS分別為PP波、PS波的反射系數；θ、φ分別為PP波、PS波的反射角與透射角的平均值；VP、VS、ρ分別為界面兩側巖層的縱、橫波平均速度與平均密度； ΔVP、ΔVS、Δρ分別為界面兩側巖層的縱、橫波速度差與密度差。其中采用射線追蹤方法計算入射角[7，8]，炮檢距范圍選擇參考了實際多波資料采集的觀測系統信息，子波采用零相位雷克子波。參考實際資料，PP波、PS波主頻分別為30～60Hz、15～30Hz，且在大多數情況下PS波需要反極性，以便與PP波取得大致的波峰、波谷的對應[9]。

2.3 影響因素分析

影響儲層多波地震疊后反射特征的因素很多，針對研究區(qū)的地質問題，重點分析了5項因素：觀測系統的炮檢距、地震子波主頻、儲層垂向分布位置、圍巖、儲層厚度。

2.3.1 炮檢距

在偏移疊加剖面上，儲層的疊后反射特征反映了疊前道集的疊加效應，并隨炮檢距而變化，即AVO效應[10，11]。圖2為地質模型(圖1)的不同炮檢距疊加剖面。由圖可見：炮檢距為0～200m時PP波反射能量最強(圖2a)，PS波反射能量最弱(圖2b)；隨著炮檢距增加，PP波反射能量減小(圖2c)，PS波反射能量增強(圖2d)。因此，不同炮檢距范圍疊加會得到不同的疊后能量特征。

2.3.2 子波主頻

在實際生產中，多波資料通常包含了較大的入射角觀測信息，以0～4000m的炮檢距分析不同主頻的子波對疊后特征的影響。圖3為不同主頻子波的疊加剖面。由圖可見：與40Hz主頻的PP波(圖2c)、20Hz主頻的PS波疊加剖面(圖2d)相比，60Hz主頻的PP波(圖3a)、40Hz主頻的PS波疊加剖面(圖3b)的能量、分辨率均產生了明顯變化。因此由不同技術及測量條件得到的資料反映的儲層地震響應特征不同。

2.3.3 儲層垂向分布位置

由PP波剖面(圖2c)可見：在氣砂D(圖1)中部(CDP 90附近)能量最強、下部(CDP 110附近)能量次之、上部(CDP 80附近)能量最弱。由PS波剖面(圖2d)可見，PS波沒有明顯的波峰反射。說明在同一套儲層的不同位置，其疊后特征也有很大變化。

2.3.4 圍巖

由PP波剖面(圖2c)可見：在含氣砂巖B之下的泥巖夾層呈強反射，與氣砂A的較厚處、散布的純泥巖的強反射特征十分相似，難以分辨。由PS波剖面(圖2d)可見：氣砂段表現為波谷中的波峰，PS波能量明顯低于兩側純泥巖帶(純泥巖帶呈波峰)。因此當縱波數據難以區(qū)分巖性與儲層時，可聯合橫波信息進行巖性識別。

2.3.5 儲層厚度

眾所周知，當儲層頂、底界面的反射波不能分開時，即形成薄層頂、底的反射波調諧作用，反射疊加振幅在調諧厚度處達到最大值。氣砂A的PP波最強反射應在四分之一波長處(56.25m)，氣砂A的最厚處屬于薄層一端，振幅隨厚度增大而增大，與散布的純泥巖帶的PP波反射特征相近(圖2c)。由于頻率、波速的不同，PS波調諧反射較弱，從而有別于純泥巖帶的相對強反射，可作為區(qū)別泥巖與較厚儲層的依據。

圖2 地質模型的不同炮檢距疊加剖面

圖3 不同主頻子波的疊加剖面

綜上所述，上述五項因素已對儲層疊后反射特征產生較大影響，而在實際生產中影響儲層疊后地震反射特征的因素更為復雜。因此，解釋人員應綜合考慮引起疊后反射特征變化的多種因素，減少片面認識，提高解釋精度。

2.4 多波地震疊后反射特征地震屬性描述方法

地震屬性種類繁多，大致可分為幾何學、運動學、動力學和統計學幾大類[12]?；谡莘治龇椒蓛?yōu)選出反映巖性、儲層信息的屬性，地質意義均較為明確，對于井資料較少甚至無井的探區(qū)尤為實用。由于疊后地震響應特征的復雜性，僅靠縱波信息不能很好地識別含氣砂巖。聯合PP波(圖2c)、PS波剖面(圖2d)可知，泥巖為強振幅特征，借此可分離泥巖。采用多波屬性線性融合，得到一個新屬性A[13]

A=c1a1+c2a2+…+cnan

(3)

式中：ai為第i種屬性，可以是PP波或PS波屬性；ci為融合系數。融合系數使新屬性A對泥巖表現為較低的值，而儲層表現為較高的值。或者說就是將反映“巖性”的屬性從反映“儲層”+“巖性”的屬性中減去，從而達到剔除泥巖、增強儲層指標的目的。依據這一思想，提取了PP波和PS波的8類(40多種)屬性[14-23]。為了增大屬性優(yōu)化的可能性，對每個屬性參數進行了10%的變動，如對時窗頂、底變動±10%，便生成了同一屬性的9種參數版本；再將各自的計算參數變動±10%，得到了巨大的屬性數據量。因此，使用系統分級聚類法將眾多屬性分為7類[24]，每一類中的屬性很相似。最后，以反映儲層或巖性為準則，從7類屬性中挑選出對儲層、泥巖具有強振幅響應的4個屬性(圖4)。利用縱波屬性“減去”橫波屬性，以剔除泥巖響應，并與分布在上部、中部、下部儲層的增強屬性進行融合，得到屬性A(圖5)，很好地描述了含氣砂巖的橫向分布，展示了方法的可行性。

表2 地震屬性表

圖4 對儲層、泥巖具有強振幅響應的屬性

(a)PP波最大峰值振幅，指示泥巖、儲層； (b)PS波最大峰值振幅，主要指示巖性和厚儲層； (c)PP波最大李雅普洛夫指數，主要指示分布在目標層上部與下部的儲層； (d)PS波小波屬性，主要反映分布在中部的儲層

圖5 由融合得到的新屬性A

需要說明的是，融合屬性中使用的融合系數均為人為經驗選擇，即首先利用研究區(qū)砂、泥巖沉積的先驗地質認識進行特征正演分析。在了解了地質目標的地震響應特征后，再以突出儲層響應、抑制圍巖響應的思想進行屬性選取、融合，可降低物探方法的多解性。屬性融合結果可以表征儲層特征。根據人為經驗選擇融合系數的本質在于，在地震屬性空間構建了儲層特征的一個“側面投影”，得到的結果雖不唯一但卻穩(wěn)定。在沒有充足的、甚至根本就沒有樣本的條件下，不便使用有監(jiān)督的自動化模式識別方法。其實自動化的模式識別方法的結果也不是唯一的，而專家知識類的方法則可更多地利用針對具體問題的歷史先驗信息、數據特征與具體研究目標之間的相關性信息，遵從貝葉斯統計推斷方法中的綜合先驗信息與樣本信息的思想以及大數據分析方法中的相關原則[25，26]。在多種地質因素錯綜復雜的影響下，相對于采用高維的解析理論模型進行研究的方法，直接尋找特征與目標之間的聯系不失為解決油氣勘探生產中預測、決策問題的另一條有效的途徑，值得探索。

3 實際資料分析及應用

四川盆地須家河組河、湖相砂、泥巖沉積地層中的含氣砂巖儲層具有良好的勘探、開發(fā)前景。已有縱波資料表明，砂巖地層夾雜的泥巖引起的反射波振幅較強，與含氣砂巖的反射特征非常接近，極易混淆[27,28]。因此在PL地區(qū)采用多分量勘探解決此問題。

PL地區(qū)現有兩口井，產量情況如表3所示。目標層為須二段上亞段，其頂界與上覆須三段泥巖層接觸，頂界PP波反射呈波形較為對稱的波峰，下部與薄泥巖帶接觸，呈薄層頂、底界面復合的反射特征。盡管該區(qū)無典型的泥巖夾層井資料樣本，但由沉積相先驗信息及多波地震疊后記錄正演結果表明(圖2、圖3)，含氣砂體在垂向是上、下遷移的，厚度發(fā)生橫向變化，且含氣砂體與夾雜泥巖的反射是相互疊置的，PP波呈層間反射較強的同相軸。圖6為過井多波地震剖面。由圖可見：在PP波剖面上(圖6a、圖6c)水層與氣層均呈波峰反射，不易區(qū)分；上亞段儲層頂、底界面的PS波響應與PP波類似，反射同相軸更多地體現了巖性差異，即層間較強的波峰反射更多地指示巖性(圖6b、圖6d)。因此，實際疊后剖面反映了在一定的觀測條件下，由多種地質因素綜合影響的疊后特征，目標層內部的波峰反射不一定對應儲層的地震響應。聯合PP、PS波疊后特征可以達到剔除泥巖響應，預測含氣砂巖分布的目的。

表3 已知井產量情況表

本文建立了聯合PP、PS波疊后特征進行儲層識別的思路：首先提取反映PP波、PS波層間波峰反射的屬性；再從PP波屬性中減去PS波屬性，就相當于從“含氣砂巖”+“泥巖”的屬性中剔除了“泥巖”的屬性，從而得到含氣砂巖的分布；最后，提取各類屬性(表2)及其參數的擴展版本，并進行系統聚類。參考兩口井(井1、井2)的儲層情況，挑選了PP波均方根振幅、PP波復合振幅比、PP波最大李雅普洛夫指數、PS波均方根振幅、PS波小波系數5種屬性。按照多波屬性剔除泥巖、增強儲層的組合思路得到融合的新屬性A，并進行歸一化處理(圖7)。再利用井1、井2進行標定與分級刻度，暖色調(黃色、橙色、紅色)突出了須二段上亞段含氣砂巖的橫向分布范圍。隨后，又對生產動態(tài)進行了跟蹤，新部署了5口井(表4)，其中新井1為水井，其余為工業(yè)氣井。由PL地區(qū)須二段上亞段多波屬性含氣性預測平面圖(圖7)可見，新井2、新井3、新井4處于含氣有利部位，只有新井5的預測誤差較大。可見本文方法在鉆井樣本代表性不足的勘探新區(qū)，當不便于使用自動化儲層模式識別方法時，通過對疊后特征的建模分析，建立了目的層多波地震響應特征的專家知識，依據縱、橫波對巖性、儲層、流體各自的響應特點，組合得到多波聯合屬性，較好地刻畫了含氣砂巖分布，取得了利用2口已知井控制了4口新鉆井的地質效果。研究區(qū)內全部井(共7口)的符合率高達86%，具備了在不完全、弱樣本信息條件下的決策支持能力，并且對高密度井網條件下開展儲層模式地震特征自動化識別也具有借鑒意義。

表4 新鉆井產量情況表

圖6 過井多波地震剖面

圖7 PL地區(qū)須二段上亞段多波屬性含氣性預測平面圖

4 結束語

通過分析薄儲層多波地震疊后響應特征，得出以下認識：

(1)通過分析影響儲層多波地震疊后反射特征的5項因素表明，在分析儲層的地震響應特征時，應建立在其他非儲層因素相對穩(wěn)定的基礎上，才能較為準確地識別儲層的地震響應；

(2)薄含氣砂巖儲層呈弱反射信號，常被掩蓋在砂、泥巖性界面的強反射之中，而聯合多波信息是提高儲層描述精度的一種有效途徑；

(3)在鉆井樣本少、不便于使用自動化儲層模式識別方法時，充分發(fā)揮針對具體研究目標的先驗信息、數字特征與目標的相關性等專家知識，采用多波屬性方法刻畫儲層是可行的。

尚需指出，本文方法目前由人工完成屬性篩選、融合。需要進一步借助人工智能技術把多波疊后地震響應特征分析方法發(fā)展為一種專家系統，依據專家知識建立地質目標的特征庫，再通過特征模糊匹配等推理方法得到儲層識別結果，是今后的研究方向。

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(本文編輯：劉勇)

符志國 高級工程師，1977年生；2000年獲西南石油學院應用地球物理專業(yè)工學學士學位； 2003獲西南石油大學(新都)地球探測與信息技術專業(yè)碩士學位； 2007年獲中國石油大學(北京)地質資源與地質工程專業(yè)博士學位； 長期從事儲層地震預測方法、軟件研究工作。目前在川慶鉆探地球物理勘探公司從事多波地震勘探解釋技術研發(fā)工作。

1000-7210(2017)05-1016-09

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A

10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.05.015

*四川省成都市天府新區(qū)華陽街道華陽大道一段216號中國石油集團川慶鉆探地球物理勘探公司，610213。Email:fuxxoo@sohu.com

本文于2016年10月18日收到，最終修改稿于2017年7月13日收到。

本項研究受國家科技重大專項(2011ZX05019-008-06)資助。