佘 剛，周小鷹，戴明剛，劉偉冬

（1.中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院，北京 100083; 2.中國(guó)石油測(cè)井有限公司國(guó)際事業(yè)部，北京 102206）

波形分類(lèi)技術(shù)在鄂北薄砂巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

佘 剛1，周小鷹1，戴明剛1，劉偉冬2

（1.中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院，北京 100083; 2.中國(guó)石油測(cè)井有限公司國(guó)際事業(yè)部，北京 102206）

在河流相砂體的沉積過(guò)程中，砂泥巖在空間上的位置、厚度方面可以形成多種巖性組合模式，因此其對(duì)應(yīng)的地震反射波會(huì)有不同的波形。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)波形分類(lèi)技術(shù)，可以對(duì)波形進(jìn)行分析、歸納，從而實(shí)現(xiàn)在區(qū)域上預(yù)測(cè)砂體的沉積相分布狀況。考慮到低分辨率的地震資料和薄砂層之間的矛盾，謹(jǐn)慎的保幅性提頻處理是需要的，但須以更高的井－震相關(guān)性及不變的橫向振幅關(guān)系為前提。針對(duì)鄂爾多斯盆地大牛地氣田二疊系下石盒子組盒三段的沉積特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)波形分類(lèi)技術(shù)對(duì)反映不同巖性組合模式的地震波形進(jìn)行相關(guān)和歸類(lèi)，預(yù)測(cè)出了多種砂體沉積模式的平面展布趨勢(shì)。通過(guò)與由實(shí)際鉆井得到的砂體分布圖進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)二者有較好的一致性，說(shuō)明波形分類(lèi)技術(shù)可以快速有效地預(yù)測(cè)砂體的分布規(guī)律并且對(duì)于薄砂體具有較好分辨能力。

河流相;波形分類(lèi);地震;砂體;大牛地氣田;鄂爾多斯盆地

目前，在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中主要采用振幅、頻率、相位類(lèi)屬性及波阻抗反演等技術(shù)，但對(duì)于厚度小于理論分辨能力（λ/4）的砂體，上述方法都無(wú)法有效預(yù)測(cè)，需要采取非常規(guī)的預(yù)測(cè)技術(shù)。波形分類(lèi)技術(shù)通過(guò)將各種地震道波形進(jìn)行歸類(lèi)，并對(duì)比井點(diǎn)處目的層段砂泥組合與波形的關(guān)系，確定該波形對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)層沉積特征，借助薄砂體對(duì)波形的影響變化，達(dá)到通過(guò)波形變化間接預(yù)測(cè)薄儲(chǔ)層的目的。波形分類(lèi)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它包含了振幅、頻率、相位的信息，能夠較全面地反映儲(chǔ)層的地質(zhì)特征［1］。近年來(lái)在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中被廣泛應(yīng)用，效果較好。

1 基本原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)波形分類(lèi)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)對(duì)實(shí)際地震道進(jìn)行訓(xùn)練，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法經(jīng)過(guò)多次迭代改變合成道，使合成道與實(shí)際地震道的相關(guān)性更好［2－3］。具體做法是，在某一目的層內(nèi)估算地震信號(hào)的可變性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)地震道形狀進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果形成離散的“地震相”，并進(jìn)行分類(lèi)、認(rèn)識(shí)地震信號(hào)橫向變化的意義與鉆井、測(cè)井曲線(xiàn)對(duì)比，對(duì)地震資料進(jìn)行綜合的地質(zhì)解釋?zhuān)罱K得出地震異常體平面分布圖［4－5］。

2 基本流程

1）在地震數(shù)據(jù)精細(xì)標(biāo)定和解釋的基礎(chǔ)上，分析和選取目的層段對(duì)應(yīng)的地震反射波時(shí)窗，提取地震道波形作為輸入因子。

2）創(chuàng)建模型道，通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定模型道的分類(lèi)數(shù)以及迭代次數(shù)。

3）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)所有地震道進(jìn)行分類(lèi)處理，產(chǎn)生地震相圖。

4）分析模型道，比較分類(lèi)處理后的模型道與實(shí)際的模型道。如果模型道太多或太少，返回到步驟2），適當(dāng)減少或增加模型道，重復(fù)步驟3）和4），直到合適為止。

5）井震綜合地質(zhì)分析，相同的波形在平面圖上為同一種顏色，通過(guò)觀察與井點(diǎn)處相同顏色的區(qū)域，評(píng)估該波形地震相所代表的地質(zhì)相或測(cè)井相在平面上的分布狀況，最終預(yù)測(cè)出目標(biāo)地質(zhì)體在平面上的展布規(guī)律，指導(dǎo)油氣勘探與開(kāi)發(fā)。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 目標(biāo)區(qū)儲(chǔ)層地質(zhì)特征

大牛地氣田D11井區(qū)下石盒子組為陸相河流相沉積，辮狀河的心灘、曲流河的邊灘等沉積是主要的砂體類(lèi)型，為儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的主要目標(biāo)［6］。下石盒子組的盒三段為該區(qū)主要的產(chǎn)氣層段，以砂巖為主夾雜少量紫棕、棕褐及灰綠色泥巖、粉砂質(zhì)泥巖和少量碳質(zhì)泥巖，沉積序列下部普遍含礫。儲(chǔ)層以含礫粗砂巖、中－粗粒巖屑、石英及巖屑、長(zhǎng)石、石英砂巖為主，沉積環(huán)境決定了盒三段儲(chǔ)層薄，橫向非均質(zhì)性強(qiáng)［7－15］。

3.2 目的層地震反射特征

地震資料的主頻范圍在25～33Hz，T9f波標(biāo)定在下石盒子組頂部附近，為盒三段頂部的一套強(qiáng)－弱振幅的反射，在整個(gè)目標(biāo)區(qū)內(nèi)，T9f波能量和相位變化較大，同相軸不連續(xù)，出現(xiàn)頻繁的分叉、合并現(xiàn)象（圖1a）。

3.3 地震資料的分辨力分析及優(yōu)化

目標(biāo)區(qū)D11井區(qū)的三維地震資料是密點(diǎn)采集處理的地震資料，道間距為10 m×10 m，覆蓋次數(shù)為90次，目的層段的主頻范圍是28～33 Hz，1/4波長(zhǎng)分辨率在目的層的理論分辨厚度為30～35 m，而盒三段的沉積環(huán)境決定了砂體厚度主要在10 m左右。

圖1 優(yōu)化處理前（a）與處理后（b）地震資料對(duì)比Fig.1 Comparison between seismic sections before a）and after b）optimization process

為了提升現(xiàn)有地震資料的分辨率以達(dá)到能夠通過(guò)波形分類(lèi)方法預(yù)測(cè)10 m左右砂層的目的，借助小道距和高覆蓋次數(shù)的優(yōu)勢(shì)，在保證較高信噪比和保幅性的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)做了優(yōu)化，主要是進(jìn)行了譜白化及譜平衡等處理，需要注意的是，處理參數(shù)選擇上需要慎重，頻帶拓寬的范圍須在信噪比允許的條件下進(jìn)行，過(guò)高的頻寬將導(dǎo)致諧波效應(yīng)，喪失了數(shù)據(jù)的保真度。

經(jīng)過(guò)處理，適當(dāng)提高了資料的分辨率和信噪比（圖1），主頻范圍拓展到25～50 Hz，理論預(yù)測(cè)厚度達(dá)到20 m左右，盡管還不能達(dá)到預(yù)測(cè)10 m厚度砂體的理論條件，但通過(guò)波形分類(lèi)方法，用薄砂層對(duì)波形形態(tài)的影響能夠間接地預(yù)測(cè)10 m厚的砂層，且效果較好。

3.4 波形分類(lèi)與測(cè)井相對(duì)比

盒三段的沉積模式?jīng)Q定了盒三段砂體較薄，橫向變化快，砂體在盒三段空間或時(shí)間上的發(fā)育狀況，決定了其在測(cè)井上及地震反射上的響應(yīng)特征。根據(jù)合成記錄標(biāo)定和精細(xì)解釋結(jié)果，盒三段地層對(duì)應(yīng)T9f波和 T9

f波向下22 ms時(shí)窗的范圍內(nèi)，對(duì)于空間上或時(shí)間上砂體的不同沉積模式，在盒三段反射波的時(shí)窗范圍內(nèi)，地震反射波形主要可以歸納為4類(lèi)，對(duì)應(yīng)4種沉積模式［2］。

1）盒三段一亞段段主河道沉積，地震反射特征為盒三段中、下段的中強(qiáng)反射，T9f波為弱波谷或零值、強(qiáng)峰、弱谷的特征;測(cè)井響應(yīng)特征以箱形、鐘形為主，反映了盒三段形成初期水動(dòng)力強(qiáng)、砂體沉積較好，砂體較厚（圖2a）。

2）盒三段二亞段主河道沉積，地震反射特征為盒三段上段的強(qiáng)或中強(qiáng)反射，T9f波為強(qiáng)峰、強(qiáng)谷的特征;測(cè)井響應(yīng)特征以箱形、漏斗形為主，反映了盒三段形成晚期河流較活躍，砂體供給充裕（圖2b）。

3）河漫灘沉積，地震反射波形為多種形式，但均具有弱振幅特征;測(cè)井響應(yīng)特征為無(wú)起伏或局部有指狀起伏，反映出砂體沉積較少，屬于河道邊部的河漫灘沉積（圖2c）。

4）泛濫平原沉積，地震發(fā)射以中強(qiáng)振幅的波谷為主，T9

f波為弱峰、中強(qiáng)谷;測(cè)井相為基本無(wú)起伏的直線(xiàn)，反映出盒三段以大套泥巖沉積為主（圖2d）。

3.5 分類(lèi)結(jié)果用于砂體分布的精細(xì)預(yù)測(cè)

圖2 波形分類(lèi)同測(cè)井相應(yīng)特征對(duì)比Fig.2 Comparison between waveform classification and logging facies

圖3 沉積相與波形分類(lèi)對(duì)比Fig.3 Comparison between sedimentary facies and waveform classification

通過(guò)沉積相（圖3a）與波形分類(lèi)圖（圖3b）的對(duì)比可以看出，波形分類(lèi)結(jié)果同沉積相圖在趨勢(shì)上有較好的一致性，主河道的展布都以北西－南東向?yàn)橹饕厔?shì)，預(yù)測(cè)出的砂體富集區(qū)的位置與沉積相圖一致，預(yù)測(cè)結(jié)果也與鉆井結(jié)果一致，如圖3b的A，B區(qū)，值得注意的是，這兩區(qū)域的鉆井?dāng)?shù)據(jù)較多，同時(shí)也為該區(qū)主要的產(chǎn)能井分布區(qū)。而圖3b中C，D，E砂體富集區(qū)在位置上與沉積相圖基本一致，而在砂體展布的形態(tài)、面積上與圖3a有所不同。

通過(guò)分析，推測(cè)出主要是由于以下兩點(diǎn)原因:

1）砂體沉積相的預(yù)測(cè)是根據(jù)井的測(cè)井解釋成果和對(duì)該區(qū)宏觀的地質(zhì)沉積模式的認(rèn)識(shí)，而波形分類(lèi)方法的砂體預(yù)測(cè)則完全依靠地震數(shù)據(jù)本身的波形信息，二者依據(jù)不同、方法不同，預(yù)測(cè)結(jié)果可能有所不同，但整體趨勢(shì)上應(yīng)該一致。

2）在無(wú)井區(qū)域，沉積相圖的預(yù)測(cè)依靠已知井的砂體厚度采取內(nèi)插或外推的方式，這種方式存在一定的缺陷，即當(dāng)樣點(diǎn)數(shù)（井點(diǎn)數(shù)）不足時(shí)，內(nèi)插和外推結(jié)果準(zhǔn)確性會(huì)立刻降低;而波形分類(lèi)出的預(yù)測(cè)方法也存在一定局限性，即層位解釋的準(zhǔn)確性、地震資料的分辨率和信噪比、同一波形可能代表不同沉積模式的多解性等。

兩種預(yù)測(cè)結(jié)果可以相互印證、相互補(bǔ)充、相互修正，從而進(jìn)一步落實(shí)砂體發(fā)育區(qū)，為下一步的開(kāi)發(fā)井位部署降低了風(fēng)險(xiǎn)。

4 小結(jié)

1）波形分類(lèi)方法具有較好的砂體預(yù)測(cè)能力，其包含的地震反射信息較多，波形的每一個(gè)變化（圖3b中的顏色變化）都代表了砂體沉積的空間變化。

2）注意到波形分類(lèi)預(yù)測(cè)的砂體展布在平面上連續(xù)性不好，仿佛河道砂體被分解的支離破碎，這是由于在沉積過(guò)程中河流的侵蝕、搬運(yùn)及堆積作用3者往往在一條河的不同部位同時(shí)發(fā)生［3］，一條辮狀河或曲流河的砂體沉積形態(tài)不容易完整的保存下來(lái)，但相對(duì)大的沉積環(huán)境、砂體的總體展布趨勢(shì)以及局部的砂體富集區(qū)卻可以定性地預(yù)測(cè)出來(lái)。

3）波形分類(lèi)方法的不足在于它是一種利用疊后數(shù)據(jù)波形變化的預(yù)測(cè)技術(shù)，同一種波形可能代表不同的沙泥組合模式，存在一定多解性;同時(shí)，不同的疊前道集疊加也可能形成同一種波形。在這種情況下，波形分類(lèi)方法不適用，應(yīng)當(dāng)借助疊前道集分析技術(shù)來(lái)解決。

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Application of seismic waveform classification technique in thin sandstones reservoir prediction in northern Ordos Basin

She Gang1，Zhou Xiaoying1，Dai Mingang1and Liu Weidong2

（1.SINOPEC Exploration＆Production Research Institute，Beijing100083，China;2.International Business Division，CNPC Logging，Beijing102206，China）

During the deposition of fluvial sand body，various lithological assemblages can be formed due to different spatial distribution and thickness of sandstones and mudstones，and their corresponding seismic reflections have different waveform patterns.The technique of the neural network waveform classification can be used to analyze and summarize their seismic waveforms，and then predict regional distribution of sandstone sedimentary facies.Considering the low resolution of the seismic data and the thin thickness of sand layers，it is necessary to do a band spread processing with fidelity.However，this processing should be based on higher correlations between wells and seismic data and stable lateral amplitude trends.According to the sedimentary characteristics of the 3rd member of the Permian Xiashihezi Formation in Daniudi gas field in the Ordos Basin，we performed correlation and classification of seismic waveforms which reflect different lithological assemblages by using the neural network waveform classification technique，and predicted the distribution of several sandstone sedimentary models.Comparison with well data-based sandbody distribution map shows that they are consistent.The technique is quick and effective for sandbody prediction and has a better resolution for thin sand bodies.

fluvial faces，waveform classification，seismic，sand body，Daniudi gas field，Ordos Basin

TE132.1

A

0253－9985（2012）04－0536－05

2012－01－11;

2012－07－09。

佘剛（1976—），男，碩士、工程師，儲(chǔ)層地球物理。

國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)（2008ZX05045－002）。

（編輯 高 巖）