GeoFrame如何应用地震属性进行储层预测.doc

2007.3GeoFrame Tips GeoFrame地震属性分析和应用 应用地震属性开展储层横向预测是地震资料综合解释的重要研究内容。随着地球物理理论、数学理论的不断发展，通过各种计算方法能够提取和分析的地震属性越来越多，如何从众多的地震属性中选择能够反映客观地质现象的属性对目的层储层开展分析，这是地球物理人员在实际工作中面对的一个主要问题。 GeoFrame综合地学平台为地球物理人员开展储层横向预测研究提供了一套完善的工具。SATK、SeisClass、LPM以及GeoViz的组合应用，可以帮助研究人员完成从属性提取、属性优化、定性分析到定量计算的储层预测全过程。本文重点阐述GeoFrame储层预测的基本思路及地震属性的地质应用。1、地震属性储层预测的基本思路 地震地层学原理假定，地震剖面上的反射波同相轴具有年代分界面的意义，要研究地层岩性和沉积相主要依据的是地震反射特征及其横向变化，也就是地震属性的变化,这是应用地震属性进行储层预测的基本理论依据。 应用地震属性进行储层横向预测要解决的主要问题是多解性问题，即：一种地震属性参数的变化受多种地质因素的影响，而一种地质现象的改变，也会造成多种地震属性的异常。因此，在对地震属性分析预测过程中，如何从众多的地球物理参数中选取能反映地质特征变化的参数，是地震属性预测的主要问题。实际工作实践表明，必须做好以下两项工作： 正确认识地震属性正确认识地震属性是做好属性预测的基础，不同的地震属性参数，它的地球物理含义、数学含义不一样，反映的地质规律也不一样。如：半时能量和总能量，尽管都是振幅类参数，但具体的展布规律却不一样（图1）。 总能量（Total Energy）半时能量（Energy half-time）图1 相同地区半时能量和总能量对比图 地震属性的优化选择能正确反映实际地质因素变化的地震属性是应用地震属性进行储层预测的关键。目前，进行地震属性优化的方法很多，地质统计分析、聚类分析、模式识别、神经网络都是成熟的方法。2、GeoFrame储层预测研究基本流程GeoFrame综合地学平台的IESX、SATK、SeisClass、LPM以及GeoViz的组合应用是地震综合储层预测的完整流程。储层精细层位标定(Synthetic)储层界面精细解释(IESX)地震分辨率分析(Synthetic)沿层地震属性提取(SATK)地震属性优化(SeisClass)属性、参数相关分析(LPM)储层预测成果分析(GeoViz)测井资料储层厚度、物性参数储层宏观沉积模型地质资料3、SATK地震属性提取分析 SATK 是GeoFrame综合地学平台中进行地震属性体处理、沿层地震属性提取和分析的应用工具，目前版本的GeoFrame可以提取多达80多种地震属性。按照地球物理属性类型归纳起来，都可以归到振幅、频率和相位三种类型上： 振幅类属性：瞬时振幅、均方根振幅以及最大能量、平均能量等及其衍生的一系列属性。 频率类属性：瞬时频率、主频以及带宽、波数等及其衍生的一系列属性。 相位类属性：瞬时相位等及其衍生的一系列属性。 在众多的信息当中，需要注意的是同类属性的应用。有的用户往往认为同类属性规律是一样的，但实际上是有差别的。 如轨迹类属性当中的持续时间属性，它包括上半周持续时间和下半周持续时间（图2）：上半周持续时间下半周持续时间 图2 地震波上半周持续时间和下半周持续时间 由图可知，上半周与下半周的波形特征是完全不同的。因此，在对地震属性进行分析的时候，上半周地震属性的平面分布特征与下半周地震属性的平面分布规律不同的，它反映的地质现象也是有差别的。 所以，在众多的地震属性当中，每一种地震属性都有其独特的地球物理性质，可能是某种地质现象的反映。 4、地震属性的地质含义 实际工作中，究竟哪些地震属性能反映研究目标的地质现象？哪些地震属性可以用于储层横向预测研究？需要对地震属性进行优化。 应用优化的地震属性技术对储层进行预测是地球物理界的前沿技术，也是储层预测技术的发展趋势。在GeoFrame综合地学平台，可以用SeisClass对地震属性进行优化。 在SeisClass当中提供了交会图、无样本和有样本监督三种方法对地震属性进行优化（本文不再阐述）。 根据实践经验总结，在开展储层横向预测研究中，以下常用属性应用经验可以借鉴：振幅类：1、 均方根振幅（RMS）：均方根振幅可识别亮点、暗点。扇体、河道砂的横向变化引起的RMS振幅变化特征明显，同时，储层含气也容易引起RMS 振幅异常。2、 中值振幅（Mean Amplitude）：岩性的横向变化或含气砂岩容易导致的中值振幅改变，地层层序的变化往往也在中值振幅的变化上有反映。 3、最大波峰振幅(Max. Amplitude)：是含气砂岩容易引起改变的振幅属性之一，常用于亮 点的检测；也是岩性或地层序列变化比较敏感的属性，应用于微构造分析和薄互层分 析。4、 平均波峰值（Average Peak Value）：一方面可以通过对平均波峰值的突变来研究反射波极性的变化，研究地层接触关系；另一方面，平均波峰值也是用于烃类检测的地震属性之一，波峰值的高低异常可以指示是否含气。5、 总振幅（Sum of Amplitudes）：用于衡量砂泥岩百分比，通常高总振幅值指示高净砂岩百分比。6、 总能量（Sum of Magnitudes）：常用于判断岩性和流体的变化，如：不整合、地震层序边界、含气地层。7、 弧长（Arc Length）：这也是在储层预测中常用的属性之一，它反映振幅能量的异常，或纵向地层序列的变化。同时，对流体的聚集性质改变比较敏感，尤其是含气储层。8、 半时能量（Energy half-time）：半时能量常常用于研究地层层序的变化。频率类：1、 平均瞬时频率（Computed Inst. Frequency）：这是进行地震剖面亮点检测的地震属性之一。因为储集层当中所含流体性质的变化，容易导致储层吸收性能的改变，而平均瞬时频率则是最能反映地层吸收性质的地球物理属性之一。2、 主频（Dominant Frequency）：常用的储层预测属性之一。对于薄互层的储层，横向的主频变化能够比较准确的反映储层厚度的变化。同时，主频也对地层的吸收性能反映敏感，主频的变化可指示地层是否含烃。3、 Bandwidth: 衡量地震数据频率范围的属性。通常，纵向上砂泥旋回性强，反映在地震上就是带宽较窄。4、 过零个数（Number of Zero Crossings）指示复杂地层变化信息，过零个数值高，表示地层纵向变化大。5、 VRS：该属性常用于识别岩性的横向变化。6、 谱分解技术（Spectral Decomposition）地震记录中的不同频率成分可以表征不同厚度和规模的地层，频带宽度范围内的所有地震记录反应了所有地下岩性界面的混合信息，谱分解可将地震记录分解成不同的频率成分，从而应用这些单一的频率成分表征一定厚度范围内的储层，这些不同的频率成分可帮助解释人员研究储层的横向变化，并指示潜在含烃目标。Spectral Decomposition能提供两种频率处理方式： Frequency Indexed 频率索引属性、 IsoFrequency 等频率体。 相位类：1、 平均瞬时相位（Computed Inst. Phase）：相位属性最直接的应用就是确定地层的接触关系，同时，地震地层层序的变化以及含气储层也会导致储层边缘的平均瞬时相位的改变。 实际上，在GeoFrame平台上能够提取和分析的地球物理属性达到80多种，不同的地质背景、不同的岩性组合以及不同的流体变化都会引起相应属性的响应，但究竟那些属性适合研究什么样的储层？需要在具体的研究工作中总结和积累。 地球物理属性研究的关键：要用正确的地质模型指导属性优化，以宏观的沉积模型指导储层预测。7、结论 应用地震属性开展储层横向预测是地球物理界的前沿技术，目前应用地震属性数据估算储集体的几何形态、构造特征，对储集体轮廓的描述，定性的预测是可以得到可靠的效果的； 但是对储集层参数的描述，定量计算储集体岩性、物性变化往往多解性较强，争议较多，需要进行更深入的研究。 在实际工作中，应用地震资料研究储层要避免走入这样的误区：以地震同相轴的变化来确定砂体变化。因为这取决于地震资料的分辨率，足够的分辨率