鄭笑雪,唐金良

(中國石油化工股份有限公司石油物探技術(shù)研究院,江蘇南京211103)

魯新便等[1]在塔河油田2013年的勘探開發(fā)中提出了“斷溶體”的概念。致密碳酸鹽巖或低孔、低滲的碳酸鹽巖地層受多期次構(gòu)造擠壓作用,沿?cái)嗔褞纬闪瞬煌?guī)模的破碎帶,多期巖溶水沿?cái)嗔严聺B致使破碎帶內(nèi)斷裂、裂縫被溶蝕改造,從而形成板狀溶蝕孔、洞儲(chǔ)集體,該儲(chǔ)集體在上覆泥灰?guī)r、泥巖等蓋層封堵以及側(cè)向致密灰?guī)r遮擋下構(gòu)成的圈閉類型,稱為“斷溶體圈閉”。這類圈閉后期因油氣沿?cái)嗔堰\(yùn)移、充注后成藏,形成“斷溶體油(氣)藏”。目前已探明的多個(gè)順北油氣富集區(qū)均沿大型斷裂帶分布,斷裂破碎帶既是油氣疏導(dǎo)通道,又是成藏的有利空間。順北特深斷溶體埋深普遍超7000m,構(gòu)造應(yīng)力差異導(dǎo)致斷裂發(fā)育樣式多,巖溶作用導(dǎo)致儲(chǔ)層非均質(zhì)性強(qiáng),因其地震波場特征復(fù)雜,故難以通過簡單的地球物理方法精細(xì)描述和刻畫斷溶體儲(chǔ)層特征,因而制約了斷溶體油藏高效勘探開發(fā)。因此,有必要對(duì)斷溶體進(jìn)行針對(duì)性的地球物理方法技術(shù)和流程研究。

楊德彬[2]、焦方正[3]對(duì)順北地區(qū)特深斷溶體的油氣富集規(guī)律進(jìn)行了綜合分析,所總結(jié)的地震反射特征類型及規(guī)律對(duì)斷溶體油藏后續(xù)處理解釋具有一定的借鑒意義;馬乃拜等[4]研究了斷溶體的地震反射特征,建立的模型有效指導(dǎo)了斷溶體的識(shí)別及開發(fā);徐紅霞等[5]利用多屬性融合技術(shù)預(yù)測斷溶體的連通性;李鵬飛等[6]利用Geoeast解釋軟件對(duì)斷溶體進(jìn)行了描述與刻畫。上述技術(shù)均取得了良好的應(yīng)用效果。

順北奧陶系上部地層的強(qiáng)地震反射同相軸削弱了下部斷溶體的地震響應(yīng)特征,為突出斷溶體的地震異常特征,使其便于識(shí)別和描述,需采用相應(yīng)的信號(hào)處理技術(shù)消除或減弱反映地層結(jié)構(gòu)特征的連續(xù)強(qiáng)反射同相軸[7]。1998年,HUANG等[8]提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法,將信號(hào)分解為多個(gè)不同頻率特性的分量和一個(gè)殘余分量;張義平等[9]將其用于地震信號(hào)處理,陳東方等[10]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法壓制信號(hào)中的噪聲干擾;2003年,二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)[11-13]概念被提出并廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域;DAMERVAL等[14]采用三角剖分和分段三次多項(xiàng)式插值改進(jìn)了EMD算法;宋平艦等[15]采用BEMD算法對(duì)遙感圖像進(jìn)行了處理,并取得了一定效果;2005年,劉忠軒等[16]將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法與紋理分析相結(jié)合;姜曉宇等[17]利用基于相干技術(shù)與廣義S變換頻譜分解的不連續(xù)性檢測技術(shù)對(duì)斷溶體油藏進(jìn)行了檢測。采用BEMD信號(hào)處理技術(shù)和分頻濾波等相關(guān)處理手段對(duì)斷溶體地震響應(yīng)特征進(jìn)行增強(qiáng)預(yù)處理,是實(shí)現(xiàn)斷溶體精細(xì)描述和刻畫的前提。

利用地震信息識(shí)別和描述斷溶體是順北斷溶體油藏勘探和開發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。地震屬性技術(shù)廣泛應(yīng)用于油氣藏表征與儲(chǔ)層預(yù)測等領(lǐng)域,其中紋理屬性和梯度結(jié)構(gòu)張量屬性在計(jì)算機(jī)視覺和圖像分類等領(lǐng)域已經(jīng)取得了較好的應(yīng)用效果,為將其應(yīng)用領(lǐng)域拓展至地震數(shù)據(jù)處理,許多學(xué)者進(jìn)行了研究。GAO[18-20]通過計(jì)算紋理屬性實(shí)現(xiàn)了斷層識(shí)別;KNUTSSON等[21]提取了地震剖面的結(jié)構(gòu)張量屬性;RAO等[22]、FARAKLIOTI等[23]、RANDEN等[24]提取了各向異性介質(zhì)中結(jié)構(gòu)張量屬性并進(jìn)行了研究;張軍華等[25]和崔世凌等[26]分別將紋理屬性和結(jié)構(gòu)張量屬性提取算法應(yīng)用于不同工區(qū)完成了斷層、河道等特殊異常體的識(shí)別;龔屹等[27]利用紋理屬性的聚類分析算法進(jìn)行裂縫預(yù)測;趙淑琴等[28]將紋理屬性提取技術(shù)應(yīng)用于火山巖邊界刻畫。

綜合利用多種屬性進(jìn)行聚類分析,得到構(gòu)造、巖性和儲(chǔ)層等多種信息,可有效降低利用屬性進(jìn)行儲(chǔ)層識(shí)別的多解性。SELIM等[29]發(fā)展了K-means方法并得到了廣泛應(yīng)用;MATOS等[30]利用屬性進(jìn)行聚類分析,并劃分了地震相;楊培杰等[31]利用模糊C均值算法進(jìn)行地震屬性聚類分析;蔡涵鵬等[32]利用紋理特征進(jìn)行了半監(jiān)督地震相分析;王治國等[33]對(duì)地震多屬性進(jìn)行了優(yōu)化分析;聚類算法在石油工業(yè)中展現(xiàn)了廣闊的應(yīng)用前景,具有重要的理論和實(shí)用價(jià)值[34]。

本文提出的基于多屬性的斷溶體特征提取與分帶性自動(dòng)識(shí)別方法,首先以BEMD信號(hào)分解理論為基礎(chǔ),削弱反映地層結(jié)構(gòu)的強(qiáng)反射同相軸,突出斷溶體異常響應(yīng);然后利用優(yōu)化梯度結(jié)構(gòu)張量和地震紋理屬性算法,提高斷溶體儲(chǔ)層地震屬性識(shí)別精度;再利用優(yōu)選的多種斷溶體識(shí)別地震屬性,采用K-means算法進(jìn)行降維化聚類;最終實(shí)現(xiàn)斷溶體空間形態(tài)和分帶性的自動(dòng)刻畫。

1 斷溶體邊界刻畫技術(shù)

1.1 基于BEMD信號(hào)處理的斷溶體特征增強(qiáng)分析

采用BEMD[11-13]算法對(duì)斷溶體剖面數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,假定地震數(shù)據(jù)滿足相應(yīng)條件[11-13],具體分析過程如下。

1) 定義初始剖面參數(shù),將疊后地震剖面數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理后,作為輸入數(shù)據(jù):

r1,1(x,y)=f(x,y)

(1)

式中:f(x,y)為地震剖面;r1,1(x,y)為初始輸入剖面。

2) 計(jì)算輸入剖面rp,k(x,y)的極大值和極小值,其中p代表從地震剖面計(jì)算得到的第p個(gè)分解分量,k為篩分次數(shù)(P=1,2,,p;K=1,2,,k)。

(2)

4) 將斷溶體剖面rp,k(x,y)減去計(jì)算的曲面均值mp,k(x,y),得到:

hp,k(x,y)=rp,k(x,y)-mp,k(x,y)

(3)

5) 重復(fù)上述步驟,當(dāng)hp,k(x,y)不能再被分解時(shí),即滿足約束條件SD:

(4)

分解得到的第p個(gè)IMF分量為Cp(x,y),Cp(x,y)=hp,k(x,y)。

6) 計(jì)算殘余量:

rp+1,k(x,y)=rp,1(x,y)-Cp(x,y)

(5)

7) 經(jīng)過p次分解計(jì)算得到殘余量rp(x,y)=rp+1,k(x,y),目標(biāo)信號(hào)為:

(6)

對(duì)如圖1a所示的地質(zhì)模型進(jìn)行BEMD分解測試。該模型通過在斷裂帶內(nèi)添加不同大小和發(fā)育密度的縫洞體來模擬斷溶體的分帶性,其中斷溶體核部為大尺度縫洞體且縫洞體發(fā)育密集,翼部縫洞體尺度相對(duì)較小且發(fā)育密度低,斷溶體上覆地層為泥巖層。從地震剖面可以看出,斷溶體發(fā)育的碳酸鹽巖地層上部存在強(qiáng)能量地震同相軸,影響了斷溶體的特征識(shí)別,此外,斷溶體弱破碎帶(相當(dāng)于斷溶體翼部)地震響應(yīng)呈現(xiàn)弱反射特征,當(dāng)破碎程度較強(qiáng)(相當(dāng)于斷溶體核部)時(shí),地震響應(yīng)表現(xiàn)為雜亂異常反射特征(圖1b)。BEMD分解結(jié)果(圖1c)在一定程度上使異常更聚焦,同時(shí)對(duì)背景數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓制。對(duì)模擬地震數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過BEMD分解得到單頻或多頻段內(nèi)的不同組合剖面,分解得到的剖面分別代表IMF1,IMF2,IMF3分量。分析其有效頻段數(shù)據(jù)組合方式獲取有效的BEMD提取結(jié)果(圖2),IMF1分量主要反映斷溶體空間異常特征,IMF2分量主要反映地層結(jié)構(gòu)信息,IMF3分量代表算法分解的殘差部分,IMF1分量增強(qiáng)了斷溶體地震響應(yīng)特征信息,為實(shí)際工區(qū)效果分析奠定了基礎(chǔ)。

圖1 模型的BEMD分解a 地質(zhì)模型; b 地震剖面; c BEMD分解結(jié)果

圖2 模型BEMD提取結(jié)果a 地震剖面; b IMF1分量; c IMF2分量; d IMF3分量

1.2 基于地震紋理分析的斷溶體識(shí)別研究

對(duì)剖面進(jìn)行BEMD處理后,通過計(jì)算紋理屬性和結(jié)構(gòu)張量屬性,探討地震紋理分析在斷溶體識(shí)別和預(yù)測中的應(yīng)用。

1.2.1 基于地震紋理屬性的斷溶體識(shí)別

HARALICK等[34]利用灰度共生矩陣計(jì)算紋理屬性,并將其應(yīng)用于地球物理領(lǐng)域。首先對(duì)地震剖面振幅數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化計(jì)算,然后統(tǒng)計(jì)一定距離和方向上地震數(shù)據(jù)的相似性,得到地震振幅數(shù)據(jù)在不同方向、不同角度等方面的變化特征。進(jìn)行灰度化計(jì)算時(shí),沿著某一方向計(jì)算距離為δ的任意兩個(gè)剖面振幅滿足一定條件的概率為:

p(i,j)=∑{g(x,y)=i,g(x+Δx,y+Δy)=j}i,j=0,1,,L-1,L

(7)

1) 能量。

能量統(tǒng)計(jì)了紋理灰度的變化程度,反映地震剖面振幅的分布均勻程度。

(8)

2) 熵。

熵可以度量剖面中紋理的隨機(jī)性。當(dāng)共生矩陣的值大小都相等時(shí),熵為最大值;反之,其值較小。

(9)

3) 對(duì)比度。

對(duì)比度為灰度共生矩陣主對(duì)角線附近的慣性矩,可以反映剖面矩陣的清晰度和紋理的溝紋深淺。

(10)

選取如圖1a所示模型進(jìn)行紋理屬性提取分析,為了更好地識(shí)別斷溶體發(fā)育特征,提取不同方向、不同灰度級(jí)、不同窗口的紋理屬性,結(jié)果如圖3所示。其中對(duì)比度屬性、熵屬性、能量屬性均可表征剖面上的斷溶體,優(yōu)化后的紋理屬性連續(xù)性得到了增強(qiáng),其中熵屬性更為連貫,說明斷溶體灰度值變化較大。

圖3 紋理屬性提取結(jié)果a 某商業(yè)軟件的對(duì)比度屬性; b 某商業(yè)軟件的能量屬性; c 某商業(yè)軟件的熵屬性; d 采用本文方法得到的對(duì)比度屬性; e 采用本文方法得到的能量屬性;f采用本文方法得到的熵屬性

1.2.2 基于地震梯度結(jié)構(gòu)張量屬性的斷溶體識(shí)別研究

梯度結(jié)構(gòu)張量(GST)主要用于計(jì)算地震構(gòu)造屬性和預(yù)測裂縫發(fā)育區(qū),本文在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上研發(fā)優(yōu)化了GST屬性的提取方法,具體包括以下步驟。

1) 在計(jì)算梯度結(jié)構(gòu)張量之前利用BEMD進(jìn)行斷溶體特征增強(qiáng)處理,然后采用特定濾波器算子對(duì)剖面進(jìn)行處理,增強(qiáng)斷溶體邊界。

2) 計(jì)算三維地震數(shù)據(jù)體每一點(diǎn)的梯度矢量:

(11)

(12)

式中:u(x,y,z)為地震數(shù)據(jù)。

3) 構(gòu)建梯度結(jié)構(gòu)張量T[33]:

(13)

4) 采用不同的高斯核參數(shù)對(duì)梯度結(jié)構(gòu)張量的每一個(gè)成分進(jìn)行平滑測試,選取最優(yōu)結(jié)果:

(14)

式中:G(x,σT)是高斯核函數(shù);σT是尺度參數(shù)。

(15)

5) 計(jì)算梯度結(jié)構(gòu)張量的特征值和特征向量:

|Tυ-λυ|=0

(16)

式中:λ為高斯核函數(shù)的相關(guān)參數(shù)。利用不同高斯核函數(shù)的相關(guān)參數(shù)對(duì)模型(圖1a)提取梯度結(jié)構(gòu)張量屬性,結(jié)果如圖4所示,從左至右所選用的參數(shù)λ分別

圖4 模型梯度結(jié)構(gòu)張量屬性提取結(jié)果a λ1分量; b λ2分量; c λ3分量

為0.1,0.5,2.0,2.5。不同高斯核參數(shù)下得到的結(jié)構(gòu)張量屬性λ1,λ2差異明顯,λ3差異較小;λ1提取結(jié)果相對(duì)較差,整體信息雖然較豐富,但是背景噪聲較嚴(yán)重;λ2相對(duì)較好,但是仍存在部分模糊現(xiàn)象,整體提取效果較理想且不受參數(shù)影響。對(duì)比剖面可知,當(dāng)參數(shù)λ為0.1和2.5時(shí),屬性計(jì)算效果存在模糊性(圖4a);參數(shù)λ為0.5時(shí),背景存在較多噪聲;參數(shù)λ為2時(shí)的效果較為理想。

1.3 基于多屬性聚類的斷溶體分帶性自動(dòng)識(shí)別研究

屬性解釋的多解性造成儲(chǔ)層的準(zhǔn)確識(shí)別存在困難。屬性提取結(jié)果是同一地質(zhì)體的不同方面的響應(yīng),地震屬性聚類分析是對(duì)相互獨(dú)立參數(shù)進(jìn)行分析,因此可以在無井約束的情況下完成儲(chǔ)層分類預(yù)測。本文利用K-means原理將多個(gè)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,在實(shí)現(xiàn)屬性降維的同時(shí),實(shí)現(xiàn)斷溶體分帶性自動(dòng)識(shí)別。本文將屬性集分為c個(gè)類別,算法描述如下。

1) 適當(dāng)選擇c個(gè)類的中心作為初始剖面聚類中心。

2) 在第k次迭代中,對(duì)任意一個(gè)屬性數(shù)據(jù),求其到c個(gè)中心剖面的距離,將該樣本歸到距離最短的中心所在的類:

(17)

式中:xi代表屬性剖面;μj代表聚類中心剖面。

3) 利用均值等方法更新該類的中心值:

(18)

4) 對(duì)于所有的c個(gè)聚類中心,如果利用步驟2)和3)迭代更新后,中心值保持不變,則迭代結(jié)束,否則繼續(xù)迭代。

采用上述方法計(jì)算相關(guān)屬性,模型優(yōu)選的多種屬性如圖5a所示,從左到右分別是為能量性、熵屬性、以斷溶體地震響應(yīng)特征增強(qiáng)預(yù)處理方法為基礎(chǔ),開展以紋理屬性和GST屬性為核心的多屬性斷溶體識(shí)別分析,結(jié)合空間描述和分帶性識(shí)別技術(shù),提出了針對(duì)斷溶體的一體化處理識(shí)別方法,具體流程見圖6。

圖5 模型屬性聚類結(jié)果a 模型優(yōu)選多種屬性; b 屬性分帶性聚類結(jié)果; c 聚類結(jié)果與原剖面疊合顯示

圖6 基于多屬性的斷溶體特征提取與分帶性自動(dòng)識(shí)別算法流程

2 實(shí)際資料處理

對(duì)順北油田B工區(qū)三維地震資料進(jìn)行處理,結(jié)果如圖7所示,順北油田發(fā)育一系列沿?cái)嗔逊植嫉奶妓猁}巖斷溶體油藏,其中典型斷溶體地震響應(yīng)特征如圖7中紅框所示。對(duì)實(shí)際地震資料進(jìn)行BEMD預(yù)處理,結(jié)果如圖8所示。對(duì)預(yù)處理后的實(shí)際地震資料提取紋理屬性(圖9a)和梯度結(jié)構(gòu)張量屬性(圖9b),可見利用優(yōu)化算法的紋理屬性所識(shí)別斷溶體形態(tài)更加連續(xù),梯度結(jié)構(gòu)張量屬性在一定程度上可以指示斷溶體邊界輪廓。將不同過井曲線的紋理屬性、結(jié)構(gòu)張量屬性等作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行斷溶體分帶性聚類分析,結(jié)果如圖10所示,斷溶體分帶性與鉆井所揭示的儲(chǔ)層信息特征相吻合。圖11為多屬性聚類斷溶體分帶性自動(dòng)識(shí)別的時(shí)間切片和三維可視化結(jié)果,斷溶體分帶性刻畫精度高,與井資料吻合程度高,證明了方法的有效性。

圖7 實(shí)際地震資料剖面(含斷溶體油藏)

圖8 實(shí)際地震資料BEMD預(yù)處理結(jié)果a IMF1分量; b IMF2分量; c IMF3分量

圖9 對(duì)預(yù)處理后的實(shí)際地震資料提取的紋理屬性(a)和梯度結(jié)構(gòu)張量屬性(b)

圖10 斷溶體分帶性聚類分析結(jié)果a 過井1-5曲線; b 過井1-1曲線

圖11 多屬性聚類斷溶體分帶性聚類結(jié)果時(shí)間切片(a)和三維可視化結(jié)果(b)

3 結(jié)論

1) 斷溶體的檢測很大程度上依賴于地震剖面處理結(jié)果的質(zhì)量?；贐EMD的地震信號(hào)分解技術(shù)有效削弱了與地層結(jié)構(gòu)相關(guān)的地震強(qiáng)反射同相軸,增強(qiáng)了斷溶體的地震響應(yīng)特征。

2) 通過優(yōu)化紋理屬性和GST屬性算法,有效強(qiáng)化了紋理屬性識(shí)別斷溶體的能力,提高了屬性識(shí)別斷溶體的精度,獲得了突出的斷溶體識(shí)別應(yīng)用效果。綜合利用多種地震屬性,充分挖掘單一屬性內(nèi)涵信息,利用K值聚類算法可以實(shí)現(xiàn)屬性的降維,降低多屬性預(yù)測儲(chǔ)層的多解性,進(jìn)一步提高儲(chǔ)層預(yù)測精度。

3) 地震屬性處理結(jié)果,關(guān)系到斷溶體邊界及內(nèi)幕縫洞儲(chǔ)層刻畫精度,隨著越來越多智能化優(yōu)化算法的出現(xiàn)以及混合算法的改進(jìn),智能化自動(dòng)識(shí)別斷溶體描述和刻畫算法具有廣闊的應(yīng)用前景,將其應(yīng)用于斷溶體邊界識(shí)別并結(jié)合內(nèi)幕儲(chǔ)層特征研究是下一步研究方向。