郭紀(jì)剛， 聶志昆， 毛傳龍， 王儷靜， 孟 鋮， 李廣業(yè)

(1.中石油 華北油田分公司勘探開(kāi)發(fā)研究院, 任丘 062552；2.北京奧能恒業(yè)能源技術(shù)有限公司，北京 100083；3.中石化 石油工程地球物理有限公司南方分公司，成都 610041；4.西部鉆探青海鉆井公司，敦煌 736202；5.新疆油田公司 采油二廠，克拉瑪依 834008)

0 引言

大城凸起位于渤海灣盆地冀中拗陷東北部，滄縣隆起北部的西翼。東、南以大城、靜海斷層為界與里坦凹陷相連，西北部以古近系尖滅線為界與文安和楊村斜坡接壤，南北長(zhǎng)120 km，東西寬20 km，面積為2 400 km2。

大城凸起現(xiàn)今構(gòu)造總體上是一個(gè)被第三系和第四系覆蓋的北西傾的單斜構(gòu)造，地層傾角一般為20°～50°。由新近系、古近系和古生界地層組成，石炭-二疊系披覆于奧陶系風(fēng)化殼之上，凸起高部位因風(fēng)化剝蝕，缺失石炭-二疊系。古近系以角度不整合覆蓋于石炭-二疊系之上。煤層主要分布于石炭-二疊系地層之中。

該區(qū)油氣勘探工作始于1963年，已采集二維地震測(cè)線3 577.7 km，測(cè)網(wǎng)密度1×1 km～2×4 km。鉆探各類探井21口，其中常規(guī)油氣探井11口，煤層氣井10口。近年來(lái)在大城凸起中北部鉆探了S1、DP1、DT2、DP3、DT4、DT6、DT7、DT9等煤層氣井，其中DP1井最高日產(chǎn)量達(dá)3 112 m3，取得了煤層氣勘探重大突破[1-2]。

由于單井煤層氣產(chǎn)能變化大，研究區(qū)煤層薄、橫向變化快，地層結(jié)構(gòu)復(fù)雜、煤層各向異性強(qiáng)，因此需要對(duì)煤儲(chǔ)層進(jìn)行精細(xì)預(yù)測(cè)。目前針對(duì)薄儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)方法較多[3-6]，主要包括沉積相預(yù)測(cè)、地震屬性預(yù)測(cè)、井震聯(lián)合反演預(yù)測(cè)、地質(zhì)綜合預(yù)測(cè)等。研究區(qū)范圍大，二維測(cè)網(wǎng)控制能力有限，并且地震資料分辨率低，僅采用單一的屬性預(yù)測(cè)或反演預(yù)測(cè)，可能產(chǎn)生多解性，而且預(yù)測(cè)精度不高。

大城凸起煤巖厚在15 m～30 m之間，平均厚為20 m以上，是華北地區(qū)石炭-二疊系煤巖厚度最大的地區(qū)之一。大城凸起煤層縱向上分布在太原組和山西組，共劃分為六個(gè)煤層組。山西組為一、二、三煤層組，太原組為四、五、六煤層組[1-2]。其中，石炭系太原組6#煤層組由0個(gè)～5個(gè)單煤層組成，單煤層厚度在0.5 m～8.2 m之間，煤層平均厚為2.26 m，埋深適中，據(jù)前人成果，屬于瀉湖沉積相帶，優(yōu)質(zhì)成煤環(huán)境主要位于研究區(qū)北部，煤層氣儲(chǔ)量較大[2]，是煤層氣生產(chǎn)的主要目的層。

研究區(qū)目前僅有二維地震資料，分辨率較低，煤層較薄，常規(guī)的預(yù)測(cè)技術(shù)或單一的技術(shù)手段預(yù)測(cè)煤層厚度的精度受到影響。為了解決常規(guī)預(yù)測(cè)技術(shù)或單一的技術(shù)手段預(yù)測(cè)精度問(wèn)題及多解性問(wèn)題，研究中嘗試采用多屬性融合技術(shù)對(duì)煤儲(chǔ)層厚度進(jìn)行了精細(xì)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)成果與鉆井較吻合，取得較好應(yīng)用效果。

1 多屬性加權(quán)融合方法原理

1.1 屬性融合技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

融合(fusion)的概念開(kāi)始出現(xiàn)于上世紀(jì)70年代初期，當(dāng)時(shí)稱之為多源相關(guān)、多源合成、多傳感器混合或數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)，現(xiàn)在多稱之為信息融合 (Information Fusion)或數(shù)據(jù)融合[3]。

融合是指采集并集成各種信息源、多媒體和多格式信息，從而生成完整、準(zhǔn)確、及時(shí)和有效的綜合信息過(guò)程。信息融合是對(duì)多種信息的獲取、表示及其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行綜合處理和優(yōu)化的技術(shù)。該技術(shù)從多信息的視角進(jìn)行處理及綜合，得到各種信息的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，從而剔除無(wú)用的和錯(cuò)誤的信息，保留正確和有用的成分，最終實(shí)現(xiàn)信息優(yōu)化[3-5]。

隨著信息融合技術(shù)的開(kāi)發(fā)利用，石油天然氣行業(yè)也開(kāi)始廣泛使用，特別是常規(guī)油氣藏的儲(chǔ)量遞減，開(kāi)發(fā)難度增大，石油與天然氣的勘探方向逐漸由常規(guī)油氣藏轉(zhuǎn)向非常規(guī)油氣藏。作為油氣儲(chǔ)集的重要場(chǎng)所——儲(chǔ)層的研究難度也將越來(lái)越大。特別是薄儲(chǔ)層的精細(xì)預(yù)測(cè)，引起了廣大石油工作者的廣泛興趣，出現(xiàn)了較多的科研成果，多屬性融合技術(shù)得到推廣應(yīng)用[3-9]。

煤層作為煤層氣的主要載體，其空間位置和性質(zhì)的任何變化都將引起地震屬性的變化，因此，利用地震屬性來(lái)預(yù)測(cè)煤層乃至煤層氣，已成為煤層氣勘探的重要手段,但煤層特別是二維工區(qū)的薄煤層的預(yù)測(cè)難度更大。

地震屬性是指那些由疊前或疊后地震數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換而導(dǎo)出的有關(guān)地震波的幾何形態(tài)、運(yùn)動(dòng)學(xué)特征、動(dòng)力學(xué)特征和統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的特殊測(cè)量值，從早先的振幅屬性發(fā)展到現(xiàn)在常用的屬性就有幾十種。有些屬性可能擅長(zhǎng)揭示不易于探測(cè)到巖性變化，而有些屬性可以直接用于烴類檢測(cè),但每一種地震屬性都只對(duì)地質(zhì)體某些特征敏感，如：振幅屬性、反射強(qiáng)度屬性反映儲(chǔ)層厚度情況，衰減梯度屬性反映儲(chǔ)層的含氣情況，波阻抗屬性能反映儲(chǔ)層的厚度及含氣情況等。因此，利用單一地震屬性來(lái)預(yù)測(cè)儲(chǔ)層會(huì)產(chǎn)生多解性[3,10]，而且隨著地震采集技術(shù)的發(fā)展，能夠從疊前地震數(shù)據(jù)中提取振幅隨偏移距變化的截距、梯度等屬性，從疊前反演得到縱橫波速度比、剪切模量、泊松比、拉梅系數(shù)等彈性參數(shù)，這些屬性和參數(shù)從不同角度反映了儲(chǔ)層的某種地質(zhì)特征，為了將這些眾多的屬性、參數(shù)進(jìn)行綜合利用，對(duì)儲(chǔ)層厚度進(jìn)行精細(xì)預(yù)測(cè),研究中引入了多屬性加權(quán)融合技術(shù)，對(duì)大城凸起6#煤層組的厚度進(jìn)行了精細(xì)預(yù)測(cè)，取得較好效果，并總結(jié)了該技術(shù)的應(yīng)用流程、方法等，值得推廣應(yīng)用。

1.2 屬性融合的方法原理

屬性融合方法是為解決單一屬性預(yù)測(cè)儲(chǔ)層的多解性問(wèn)題而提出來(lái)的。融合技術(shù)就是將多種屬性在一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算的基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮每一種屬性對(duì)儲(chǔ)層的影響因素，結(jié)合這些因素，最終得出最優(yōu)的結(jié)果[3-5]。

屬性融合主要采用分形、混沌、模糊推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)和物理的理論及方法。其核心技術(shù)就是將從各個(gè)不同角度觀察、探測(cè)所要表述的對(duì)象的觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合處理，使觀測(cè)結(jié)果最接近真實(shí)的觀測(cè)對(duì)象。比較典型的融合方法有：多元線性回歸、加權(quán)平均、卡爾曼濾波、貝葉斯估計(jì)、統(tǒng)計(jì)決策理論、D-S證據(jù)推理、模糊推理、小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等[3-9]。

研究中主要采用多元線性回歸和加權(quán)平均方法，首先從地震數(shù)據(jù)中提取多種屬性與鉆井成果進(jìn)行回歸分析，然后按照相關(guān)性大小賦予不同權(quán)值，進(jìn)行加權(quán)平均處理，運(yùn)算的結(jié)果作為最后融合的結(jié)果。

地震多屬性加權(quán)融合技術(shù),就是將反映儲(chǔ)層某一特征的不同類別的兩種或兩種以上地震屬性按不同的加權(quán)因子，采用代數(shù)運(yùn)算的方式實(shí)現(xiàn)多屬性融合，從而實(shí)現(xiàn)不同種類地震屬性間的加強(qiáng)和互補(bǔ)，克服單一屬性預(yù)測(cè)的多解性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)層厚度的精細(xì)預(yù)測(cè)。設(shè)有j種地震屬性參與儲(chǔ)層厚度預(yù)測(cè)，其運(yùn)算公式為式(1)。

Y(i)=K1·X1(i)+K2·X2(i)+

…+Kj·Xj(i)

(1)

式中：Y(i)為融合后第i點(diǎn)的值；K1為第1個(gè)屬性的加權(quán)因子；X1(i)為第1個(gè)屬性第i點(diǎn)的值；K2為第2個(gè)屬性的加權(quán)因子；X2(i)為第2個(gè)屬性第i點(diǎn)的值；Kj為第j個(gè)屬性的加權(quán)因子；Xj(i)為第j個(gè)屬性第i點(diǎn)的值。

在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，首先從地震數(shù)據(jù)(疊前、疊后)中提取反映儲(chǔ)層特征的多種地震屬性(如振幅、反射強(qiáng)度、頻率吸收、縱橫波速度比、波阻抗等)，結(jié)合鉆井、測(cè)井資料優(yōu)選對(duì)儲(chǔ)層特征比較敏感的屬性。然后對(duì)這些屬性進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一量綱。最后對(duì)敏感屬性進(jìn)行相關(guān)分析并賦予各屬性不同的權(quán)值，進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)層厚度的精細(xì)預(yù)測(cè)。

1.3 多屬性加權(quán)融合技術(shù)流程

由于研究區(qū)僅有二維疊后地震資料，采用的多屬性加權(quán)融合技術(shù)的技術(shù)流程總結(jié)為：①以疊后地震資料為基礎(chǔ)，提取各類屬性；②在井資料約束下進(jìn)行反演，得到波阻抗等屬性數(shù)據(jù)體；③對(duì)導(dǎo)出的各種屬性進(jìn)行初步篩選，并進(jìn)行歸一化處理；④對(duì)優(yōu)選出來(lái)的屬性通過(guò)屬性值與儲(chǔ)層厚度進(jìn)行回歸分析，依據(jù)相關(guān)性高低，賦予不同的權(quán)值進(jìn)行融合；⑤對(duì)融合預(yù)測(cè)的成果用井資料驗(yàn)證，確保預(yù)測(cè)成果的可信度。主要技術(shù)流程見(jiàn)圖1。

圖1 二維地震多屬性融合技術(shù)流程圖Fig.1 Multi-attribute fusion technology flow

2 薄煤層多屬性加權(quán)融合預(yù)測(cè)

大城凸起石炭系太原組屬于瀉湖沉積環(huán)境，煤層較薄(表1)。研究區(qū)目前僅有二維地震資料，而且分辨率較低，目的層段地震資料主頻為21 Hz左右。因此，常規(guī)預(yù)測(cè)技術(shù)或單一技術(shù)手段預(yù)測(cè)薄煤層的能力受到限制。為了提高薄煤層的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)考慮單一屬性預(yù)測(cè)的多解性問(wèn)題，在研究中采用了多屬性加權(quán)融合技術(shù)。

表1中，DT6井鉆遇煤層多達(dá)21層，總厚度為47.38 m，單層最大厚度為8 m，平均厚度為2.26 m。該井6#煤層組由5個(gè)單煤層組成，單層厚在1 m～8 m之間，煤層平均厚為2.876 m。較薄的煤層，較低的地震分辨率，給煤層預(yù)測(cè)帶來(lái)較大困難。

表1 DT6井鉆遇煤層統(tǒng)計(jì)表

圖2 大城凸起6#煤層組多種地震屬性對(duì)比分析圖Fig.2 Comparative analysis of multiple seismic attributes of 6# coal seam group in Dacheng bulge(a)弧線長(zhǎng)度;(b)平均瞬時(shí)頻率;(c)平均瞬時(shí)相位;(d)平均信噪比;(e)能量半衰時(shí);(f)最大波谷振幅;(g)地震有效帶寬;(h)波峰頻譜;(i)最大絕對(duì)振幅;

2.1 地震屬性提取

以6#煤層組為研究對(duì)象，應(yīng)用疊后二維地震數(shù)據(jù)，提取多種不同類型的反應(yīng)煤儲(chǔ)層厚度較敏感的地震屬性，如弧線長(zhǎng)度、平均瞬時(shí)頻率、平均瞬時(shí)相位、平均信噪比、能量半衰時(shí)、最大波谷振幅、有效帶寬、波峰頻譜、最大絕對(duì)振幅等9種地震屬性(圖2)。

由圖2可見(jiàn)，研究區(qū)北部除能量半衰時(shí)為低值異常外，其余屬性表現(xiàn)為高值異常。鉆井證實(shí)該區(qū)煤層最發(fā)育，說(shuō)明異常特征對(duì)煤層反映敏感，但單個(gè)屬性反映的異常存在差異，可見(jiàn)屬性預(yù)測(cè)存在不確定性和多解性，預(yù)測(cè)的煤層厚度與井的對(duì)應(yīng)關(guān)系差，預(yù)測(cè)精度不夠。因此，需要應(yīng)用多屬性加權(quán)融合技術(shù)，優(yōu)選預(yù)測(cè)成果與鉆遇煤層厚度相關(guān)性較高的4個(gè)-6個(gè)地震屬性，賦予不同的權(quán)值進(jìn)行融合，才能得到精細(xì)的預(yù)測(cè)成果。

2.2 煤層反演預(yù)測(cè)

通過(guò)巖石物理分析，煤儲(chǔ)層對(duì)自然伽馬、聲波時(shí)差和密度敏感，聲波時(shí)差高值、密度和自然伽馬低值異常，特征明顯(圖3)，因此可以通過(guò)波阻抗反演預(yù)測(cè)煤儲(chǔ)層。

圖3 大城凸起聲波時(shí)差與中子孔隙交會(huì)圖Fig.3 AC and CNL intersection diagram of Dacheng bulge

在測(cè)井資料約束下，優(yōu)選反演參數(shù)，應(yīng)用波阻抗稀疏脈沖反演方法[11-16]，得到包含煤儲(chǔ)層信息的波阻抗反演成果(圖4)。通過(guò)時(shí)深轉(zhuǎn)換得到6#煤層組的厚度平面分布圖(圖5)。由圖4可見(jiàn)，DC1井6#煤層組發(fā)育兩個(gè)單煤層，鉆井在1 266.5 m～1 269 m和1 275 m～1 278 m分別鉆遇2.5 m和3 m的煤層，預(yù)測(cè)結(jié)果與鉆井較吻合。由圖5可見(jiàn)，研究區(qū)中北部煤層較厚，南部及東北部煤層不發(fā)育，西部煤層較薄。

圖4 大城凸起過(guò)DC1井(CX90-851.5測(cè)線)波阻抗稀疏脈沖反演剖面圖Fig.4 P-wave impedance sparse pulse inversion profile of passing DC1 well (CX90-851.5 line) in Dacheng bulge

研究區(qū)鉆井較少，本次反演共采用18口井資料，D2井、DT1井及最新完鉆的DT4x井未采納，可作為后驗(yàn)井。圖6是DT4x井測(cè)錄井資料分析圖，該井6#煤層1 800.3 m～1 811.3 m及1 814 m～1 815 m井段鉆遇兩個(gè)單煤層，厚度為12.0 m，反演預(yù)測(cè)厚度為11.18 m(表2)。雖然反演預(yù)測(cè)成果與井對(duì)應(yīng)關(guān)系較好，但受井資料及二維地震資料的影響，薄煤層預(yù)測(cè)誤差較大，而且在井點(diǎn)以外的區(qū)域，波阻抗反演預(yù)測(cè)成果同樣存在多解性，需要融合地震屬性對(duì)煤層厚度進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)。

表2 大城凸起6#煤層鉆遇厚度與反演預(yù)測(cè)厚度誤差統(tǒng)計(jì)表

圖5 大城凸起6#煤層組反演預(yù)測(cè)厚度圖Fig.5 Inverse prediction thickness map of 6# coal seam group in Dacheng bulge

圖6 大城凸起DT4x井綜合錄井圖Fig.6 Comprehensive logging map of DT4x well in Dacheng bulge

綜上所述，各種屬性預(yù)測(cè)的成果雖然能反映煤儲(chǔ)層的某種特征，但很難全面刻畫(huà)和精細(xì)描述煤儲(chǔ)層，特別是較薄的煤層預(yù)測(cè)難度更大。因此，為確保預(yù)測(cè)成果的精度和可信度，需要采用多屬性加權(quán)融合技術(shù)對(duì)薄煤層進(jìn)行融合預(yù)測(cè)。

2.3 多屬性加權(quán)融合精細(xì)預(yù)測(cè)薄儲(chǔ)層

首先對(duì)單個(gè)屬性進(jìn)行歸一化處理，使每個(gè)屬性所反映的儲(chǔ)層特征達(dá)到一致性，再分析每個(gè)屬性與鉆遇煤層厚度的相關(guān)性，優(yōu)選相關(guān)性較高的屬性并賦予不同的權(quán)值，然后按公式(1)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)薄煤層厚度的綜合預(yù)測(cè)。

研究區(qū)內(nèi)已鉆井21口，提取20口井井點(diǎn)處的歸一化后的屬性值，與鉆遇煤層厚度進(jìn)行回歸分析(表3)?？砂凑障嚓P(guān)性大小排序，波阻抗為0.973(雖然波阻抗屬性與厚度相關(guān)性較高，但單井絕對(duì)誤差達(dá)到1.23 m，薄煤層預(yù)測(cè)誤差仍然較大(表2))、平均信噪比為0.599、平均瞬時(shí)頻率為0.356、有效帶寬為0.3、弧線長(zhǎng)度為0.275、波峰頻譜為0.253、能量半衰時(shí)為 0.23、平均瞬時(shí)相位為0.159、最大波谷振幅為0.116、最大絕對(duì)振幅為0.1。取相關(guān)性較高的5種屬性，賦予不同的權(quán)值(權(quán)值=相關(guān)值/參與融合的屬性的相關(guān)值總和，同時(shí)考慮各屬性的平面分布特征進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整。波阻抗權(quán)值為0.4、平均信噪比為0.25、平均瞬時(shí)頻率為0.14、有效帶寬為0.11、弧線長(zhǎng)度為0.1，權(quán)值之和為1)，進(jìn)行屬性融合，得到煤層厚度預(yù)測(cè)的最終成果——大城凸起6#煤層組融合預(yù)測(cè)厚度分布圖(圖7)。

圖7 大城凸起6#煤層組融合預(yù)測(cè)厚度圖Fig.7 Fusion prediction thickness map of 6# coal seam group in Dacheng bulge

由圖7可見(jiàn)，預(yù)測(cè)成果與鉆井較吻合，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)較薄煤層，且平面展布特征符合地質(zhì)認(rèn)識(shí)，預(yù)測(cè)成果精度達(dá)95%(表4)，預(yù)測(cè)可信度較高。位于研究區(qū)中北部的煤層較厚的區(qū)帶，是下步煤層氣勘探開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)。

表3 歸一化的多種地震屬性值與鉆遇6#煤層厚度相關(guān)性分析表

3 結(jié)論

利用疊后地震屬性和反演成果進(jìn)行多屬性融合，不但保留了地震資料所含的煤儲(chǔ)層信息，而且利用了井震反演數(shù)據(jù)高信噪比和高分辨率的特點(diǎn)，為煤儲(chǔ)層精細(xì)預(yù)測(cè)提供了行之有效的方法技術(shù)，值得推廣應(yīng)用。

1)煤儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法多種多樣，但一種方法只能從某一方面去描述它。多屬性融合技術(shù)的應(yīng)用，克服了單一屬性預(yù)測(cè)的多解性問(wèn)題，同時(shí)考慮了各種屬性對(duì)煤儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)大小，必將使煤儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的精度大大提高，使薄煤層的精細(xì)刻畫(huà)成為可能；

2)預(yù)測(cè)成果與鉆井(后驗(yàn)井)對(duì)比，吻合率大于95%，預(yù)測(cè)成果精度高、可信度高，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)2 m左右的較薄煤層。

表4 大城凸起6#煤層組厚度融合預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)表