陳　妍， 張明振， 羅　霞， 石曉光

(中石化勝利油田物探研究院，東營　257000)

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山東埕島東部東營組三角洲砂體地震預測技術

陳妍， 張明振， 羅霞， 石曉光

(中石化勝利油田物探研究院，東營257000)

摘要：山東埕島地區(qū)東營組是勝利油田近年來的一個勘探熱點地區(qū)，資源潛力巨大。其主要發(fā)育河流和三角洲沉積體系，但砂體地震反射特征復雜，橫向變化快，儲層識別描述難度較大。通過建立全區(qū)高分辨率層序地層格架，在等時層序格架的基礎上，開展儲層描述。湖相沉積與三角洲相沉積在沉積物特征和地震響應上都具有較大差異，通過對已鉆井的巖心、測井和錄井等資料的分析，結合地震屬性和地震相等宏觀描述方法，在湖相沉積的背景之下刻畫出三角洲的整體展布形態(tài)。在此基礎上，針對三角洲主體區(qū)地震反射較弱、砂泥巖速度差異較小的特點，利用地震波形識別技術，采用6種參數(shù)對波形進行描述，得出12種波形分類，分別對應4種主要沉積微相。最終利用神經(jīng)網(wǎng)絡方法在平面上進行沉積微相的識別和刻畫，取得了較好的效果。

關鍵詞：埕島地區(qū)； 三角洲砂體預測； 屬性融合； 波形分類

0引言

山東埕島潛山披覆構造帶東部為一北東傾的單斜構造，是一個典型的構造緩坡帶。該帶緊鄰渤中富油坳陷，具有形成大中型油氣藏的物質基礎。但在前期勘探中，發(fā)現(xiàn)油氣主要集中在館陶組河流相砂體中。隨著勘探的深入，勘探的重點正轉向更深部的東營組地層，并在近幾年的勘探中取得突破。截至2014年，東營組有超過15口井獲得高產(chǎn)工業(yè)油流，三級地質儲量5 000多萬t，勘探潛力巨大。前期研究認為，該地區(qū)東營組主要產(chǎn)層為三角洲沉積，但砂體地震反射特征復雜，橫向變化快，儲層識別描述難度較大，致使前期鉆探的多口井因儲層描述不準而落空。因此，尋求適合該地區(qū)古近系三角洲砂體預測的技術和方法，進行有利砂體的準確預測就顯得尤為重要。

通過地震屬性和地震相分析進行沉積體識別和儲層預測是一項較為常見的技術，形成了一系列技術方法，并在一些地區(qū)的應用中取得了較好的效果，但同時也存在一定的局限性[1-3]。近年來，也有學者嘗試通過地震波形的自動識別來減少地震相人工分析造成的主觀性和多解性，提高地震相分析精度，取得了較好的應用效果[4-5]。本文在前人研究基礎上，嘗試采用波形定量分析和自動識別技術進行沉積體系劃分和儲層預測。

1研究區(qū)地質背景

1.1基本構造特征和地層發(fā)育情況

如圖1所示，埕島油田位于埕北凹陷和沙南凹陷之間的埕北低凸起的東部，主體位于海上淺水區(qū)，屬于中石化勝利油田作業(yè)區(qū)塊。埕島東部地區(qū)是埕島油田的一部分，位于埕島潛山披覆構造的東翼，其基底為埕北低凸起的一部分。受郯廬走滑斷裂的控制，形成NNE向的斷裂體系，受古地貌影響，形成東斷西超、向東北傾沒的地層沉積樣式。東營組地層沉積最深處可達4 500 m，最厚處可達2 000 m，發(fā)育了較完整的沉積序列，早期沉積了一套以泥巖為主夾薄層砂巖的沉積，中后期沉積了砂質為主夾泥巖的沉積組合。東營組為一完整的長期沉積旋回時期，經(jīng)歷了深湖、半深湖→三角洲充填→河流相的沉積演化過程。

圖1　埕島油田區(qū)域構造位置Fig.1　Tectonic location of Chengdao Oilfield

1.2層序地層格架

根據(jù)地震上層序界面標志和測井、錄井旋回的識別，將東營組一個完整的長期旋回劃分為4個中期基準面旋回(即四級層序)，自下而上命名為MS1、MS2、MS3、MS4，每個中期旋回代表了一次湖盆發(fā)育—湖盆擴張—湖盆收縮—湖盆填平的過程，內部可劃分為湖進和湖退體系域(圖2)。層序界面上下在地震剖面上可見典型的同相軸削蝕、上超或下超特征，鉆井對應巖性上多表現(xiàn)為巖性的突變，代表了沉積環(huán)境和沉積階段的改變?？傮w看，該地區(qū)早期東營組MS2—MS4主要發(fā)育三角洲沉積，晚期MS1主要發(fā)育辮狀河沉積。目前,主要發(fā)現(xiàn)集中在早期的三角洲沉積地層，尤其是MS2—MS3是主力產(chǎn)層。由于篇幅所限，本文主要針對MS3發(fā)育的三角洲沉積體進行重點研究。

圖2　埕島東部東營組層序地層格架連井對比Fig.2　Well section of sequence framework of Dongying Formation in Eastern Chengdao

1.3沉積相類型與分布

根據(jù)對已鉆井巖心、測井和錄井特征的分析，認為在MS2—MS4沉積旋回主要發(fā)育三角洲沉積，包含三角洲前緣和前三角洲亞相，內部可進一步識別出三角洲前緣水下分流河道、河口壩和席狀砂等，砂體物性較好，可作為良好的儲層； 分流間灣內泥質含量較高。前三角洲以泥質沉積為主，夾少量薄層濁積扇砂體，粉細砂巖為主，變形構造發(fā)育。同樣在地震剖面上可以見到典型前積標志，代表著三角洲的快速堆積階段。對于無井區(qū)的儲層預測是當前研究的重點和難點。

2地震屬性融合技術識別三角洲沉積

MS3時期，仍處于水體加深的湖侵期，深湖相泥巖和低位濁積扇儲層相接觸，速度差異大，對應地震剖面特征為中等或強振幅。MS2上升半旋回和下降半旋回下部，三角洲沉積大范圍推進，砂巖儲層與半深湖相泥巖的速度差異較小，對應地震剖面特征為地震反射弱或層次性差。因此，針對不同砂層組進行振幅類和頻率類屬性的適用性分析，優(yōu)選地震屬性來指導研究區(qū)砂體的預測工作。

2.1單井地震屬性分析

以CB326井和CB805井為例，從圖3和圖4可以看出，利用能量屬性和頻率屬性等對井上砂體進行敏感性分析，結果表明，只有能量比屬性(低值)能夠比較好地對應MS4和MS3砂層組內的砂體，其他屬性在縱向上識別分辨率較低。

以CB326井和CB328井為例，通過井上瞬時屬性分析，瞬時頻率屬性能夠比較好地與井上砂體頂?shù)走吔缦辔呛稀?/p>

圖3　CB326井和CB805井頻率屬性單井分析Fig.3　Analysis of frequency attribution of Well CB326 and CB805

圖4　CB326井和CB328井瞬時屬性單井分析Fig.4　Analysis of seismic instantaneous attribution of Well CB326 and CB328

因此，通過對單井屬性實驗結果綜合分析得出，能量比屬性和瞬時頻率屬性能夠比較好地反映目的砂層組儲集體的分布，指示了利用該屬性來預測砂體分布的適用性。

此外，針對其他地震屬性，也進行了細致的分析，通過各砂層組屬性與井上砂體吻合對比得出： ①能量比和瞬時頻率屬性吻合度相對較高； ②振幅類屬性普遍吻合度較低。因此，綜合得出MS3旋回三角洲砂體預測以頻率類屬性為主。

2.2屬性平面圖分析

從圖5(a)中可以看出，該時期坡折帶規(guī)模變小，20～40 Hz頻率對應的濁積體分布受古地貌控制作用減弱。SH801井以及CB803—CB84井一帶東側屬性特征較連續(xù)，反映低位扇厚度較厚。瞬時頻率揭示的儲層分布與該時期的沉積相帶圖較一致，也定性地給出了MS3水進體系域的三角洲朵葉體的分布邊界。

圖5　MS3水進和水退體系域瞬時頻率屬性平面分布圖Fig.5　Distribution map of instantaneous frequency of transgressive system tract and regressive system tract in MS3

從圖5(b)中可以看出，該時期坡折帶規(guī)模繼續(xù)變小，三角洲大范圍推進，20～40 Hz頻率對應的滑塌扇分布范圍有限，主要集中在CB812—SH8—SH801一帶。瞬時頻率揭示的儲層分布與該時期的沉積相帶分布比較一致，定性地給出了MS3水退體系域時期的三角洲和滑塌扇的分布邊界。

3地震波形分析技術刻畫沉積微相

埕島東部東三段砂體單層厚度從幾米到幾十米，砂巖速度一般在3 800～4 100 m/s，泥巖速度在3 600～4 000 m/s之間，地震剖面在該層段主頻在35～40 Hz，波長在120 m，砂泥巖差異速度無法形成明顯的地層界面和巖性界面，常規(guī)屬性預測儲層方法受制約。

3.1方法原理

圖6　波形分析主要參數(shù)Fig.6　Key parameter of wave analysis

多年來，地震波形特征分析識別靠的是肉眼判斷，僅憑經(jīng)驗確定地震波形之間細微的差異，顯然不能滿足油田開發(fā)砂巖預測的要求，對工作質量、工作效率也有較大影響。因此，地震波形特征分析的定量描述成為應用地球物理工作者多年來急需解決的技術難題。此外，由于沉積巖石學粒度分析參數(shù)——正峰面積、正峰值、跨時、峰值、偏度和尖度等可用來描述各粒級百分含量頻率曲線的形態(tài)(圖6)，所以將其引入應用地球物理學領域來定義地震波形的偏度和尖度并加以應用，能夠很好地解決地震波形特征分析定量描述這項技術難題。

與傳統(tǒng)地震相分析相比，該方法具有以下3個特點[6]： ①在地震相分類時只用地震資料就可以完成波形及地震相分類，將地震相轉變?yōu)槌练e相時需要已知點的沉積相對地震相進行地質含義的標定； ②可以快速地對不同時窗進行分析，快速掃描整個數(shù)據(jù)，快速確定目標區(qū)，并對其進行更詳細的地震相分析研究； ③具有定量性和客觀性。

3.2地震資料分析

地震數(shù)據(jù)是地震道的有序排列，地震道波形變化特征反映地震反射波特征。由波形變化分類得到的地震相與測井相對比，可明確地震反射波的地質意義。

統(tǒng)計分析表明，埕島東部東三段為砂泥巖沉積序列，地震反射波形變化主要是砂、泥組合形成的地震反射變化。不同的沉積組合在地震剖面上表現(xiàn)出不同的地震波形特征，利用鉆、測井資料構建水進型湖相扇三角洲模型道，分析典型組合樣式的波形特征，建立地震識別模式(圖7)。

圖7　埕島東三段儲層鉆井、測井、合成記錄及地震特征剖面Fig.7　Characteristics comparison of well log, synthetic seismogram and seismic profile

3.2.1水下分流河道沉積微相波形特征

CB326井早期砂體為水下分流河道微相，構成泥—厚砂—泥巖性剖面，速度為低速—高速—低速結構特征，合成記錄模型道為高幅單峰波形，地震剖面為高幅短軸波形，為復波或弱波在反射中軸的上部具有上旋反射特征，反映了儲層底面與下伏圍巖的突變接觸關系。與鄰井對比可看出地震反射波有隨砂層厚度變化寬度、幅度及能量變小的特征。與地震反射中軸有較好的對應關系。與低頻寬幅對應，為砂巖厚層、測井鐘形-箱形組合、地震剖面復波或弱波在反射中軸的上部具有上旋反射特征。

3.2.2河口壩沉積微相波形特征

CB323井鉆井剖面河口壩砂體為三組含礫砂巖，速度曲線只在砂泥巖變化處有極小的速度差異，與上、下圍巖速度差異也不大。合成記錄模型道為多峰中弱波形，地震剖面為中、弱多峰短軸波形，早期砂組為泥—砂—泥結構，砂組對應反射軸； 后期兩砂組為砂—泥—砂結構，兩砂組對應反射軸的上旋波、下旋波。

3.2.3分流間灣和席狀砂沉積微相波形特征

CB804井中晚期砂層數(shù)多，但單層厚度薄，鉆井巖性為砂泥互層。正演模型道以中高頻中幅對應，為砂、泥中厚互層、電測曲線為漏斗、鐘形特征，地震反射樣式中弱連續(xù)中、高頻反射。

砂泥薄互層結構，形成向上變細的正韻律旋回。速度向下為從低到高，速度差較小，合成記錄模型道多峰中幅波形，地震剖面為雙峰中強反射，上部泥巖含量多為長軸連續(xù)反射、下部砂巖含量多為短軸、中連續(xù)反射，模型道較地震剖面反射軸多，但波形趨勢相似。以高頻低幅為特征，為砂、泥薄互層、電測曲線多為舌形、指形特征、地震剖面表現(xiàn)為中弱不連續(xù)反射。

3.2.4前三角洲沉積亞相波形特征

CB322井東三段鉆井顯示為泥巖、頁巖厚層，夾少量薄層砂巖，速度曲線表現(xiàn)為齒化低速特征。有向深層速度降低的臺階狀結構，地震剖面雙峰長軸反射，為速度界面形成的反射波特征。以低頻低幅為特征，對應泥巖厚層、電測曲線以低值直線為特征、地震剖面為高連續(xù)反射軸。

通過全區(qū)地震反射波形特征的井震對比，共得出12種波形形態(tài)，分別對應4種主要沉積微相類型和砂體(圖8)。

圖8　波形形態(tài)及所對應沉積微相類型Fig.8　Morphologic study of wave and correlated classification of sedimentary facies

3.3分析步驟

在實施過程中，時窗選取、模型道創(chuàng)建及地震相成圖中的數(shù)據(jù)量選擇、分類數(shù)確定、迭代次數(shù)選擇等，是地震波形分類技術能獲得最佳效果的關鍵。

3.3.1時窗選取

利用波形特征進行波形分類時需要選用比較穩(wěn)定的層段，層段的選取最好是大于半個相位并小于150 ms，太大的層段會包含太多的模型，給解釋帶來困難，物理意義也不明確。而對于非等厚時窗的選擇，可以選取主要目的層段或頂?shù)捉缑娼nterval層段。

3.3.2創(chuàng)建模型道

在創(chuàng)建模型道過程中，起初會劃分出幾種典型的形狀，然后每一實際道會被賦予一個基于相似性的典型形狀。神經(jīng)網(wǎng)絡在地震層段內對實際地震道進行訓練，通過幾次迭代之后，神經(jīng)網(wǎng)絡構造合成地震道，然后與實際地震數(shù)據(jù)進行對比，通過自適應試驗和誤差處理，合成道在每次迭代后被改變，在模型道和實際地震道之間尋找更好的相關[6]。

3.3.3地震相成圖

進行地震相分類參數(shù)的處理： 在選擇用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡采樣的數(shù)據(jù)量時，對于一個小的三維測區(qū)(如小于300道×300道)可以使用每一道數(shù)據(jù)，而對于一個較大的測區(qū)(如1 000道×1 000道)最好抽稀道以減少計算時間，建議每4道抽1道進行處理，這樣程序就每隔4道抽出1道去建立網(wǎng)絡培訓數(shù)據(jù)。如果間隔選的太大(比如超過10道×10道)，那么一些重要的特征就會被忽略掉。由于研究區(qū)的范圍較大，則采用每4道抽1道處理。

迭代次數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡方法中的一個重要參數(shù)。通常情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡大約在10次迭代后就收斂到實際結果的80%，這對于快速瀏覽一下很方便有效。在實際應用中，10～20次迭代已確保較好的分類，但對于最終解釋最好選用25～35次迭代，以保證網(wǎng)絡收斂最佳[7-8]。

圖9　波形分析結果及相應沉積微相展布Fig.9　Results of wave analysis and the sedimentary system prediction

3.4分析結果

本文選取了東營組MS3中期旋回為例進行了波形分析，沿最大湖泛面上下各開30 ms時窗，得出了平面分析結果，據(jù)此可以刻畫出該時期平面沉積微相展布(圖9)。可以看出，物源主要來自西側緩坡，分別由約4條水下分流河道注入湖盆，河道間為泥質含量較高的分流間灣沉積，分流河道延伸較遠，河口壩砂體大量發(fā)育，呈連片分布，前端出現(xiàn)席狀砂分布區(qū)，砂巖厚度減薄，泥質含量增加，繼續(xù)往前推進形成前三角洲，泥質沉積為主，夾少量薄層濁積扇砂體。

4結論

(1)針對不同沉積時期巖性組合特征的不同，選取不同類型的屬性和屬性融合，可以較好地刻畫沉積體的分布范圍。

(2)對屬性不易識別的沉積體內部特征，可以采用波形分析的方法，進行沉積微相和砂體分布的預測。

(3)埕島東部地區(qū)東營組，共識別出12種不同的波形形態(tài)，分別對應4種典型的沉積微相，通過神經(jīng)網(wǎng)絡的識別可以很好地對沉積微相展布進行刻畫，進而預測有利砂體。

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(責任編輯： 劉永權)

Application of seismic technology to predicting the delta sand body of Dongying Formation in Chengdao Eastern Slope of Shandong Province

CHEN Yan， ZHANG Mingzhen， LUO Xia， SHI Xiaoguang

(ShengliGeophysicalResearchInstitute,Dongying257000,China)

Abstract:In recent years, more attentions have been paid to the Dongying Formation of Chengdao area for its tremendous exploration potential in Shengli oilfield. The sediments are dominated by fluvial and delta sedimentary system, but the seismic reflection characteristics of sand bodies are complex; the lateral variation is large; and it is difficult to identify and evaluate the reservoir. To descript the reservoirs more effective, the high resolution sequence stratigraphic framework is established according to the isochronous formation framework. There are distinct differences between the lacustrine deposition and delta deposition in sediment characteristics and seismic response. Based on the cores, geological and geophysical logging data, and combined with the macroscopic characteristics of seismic attribution and seismic facies, the general range of delta deposition could be separated approximately from lacustrine deposition. The seismic reflection is relatively weak in delta area and the difference value of seismic velocity between sandstone and mudstone is small. The technology of waveform analysis integrated with 6 parameters is used to distinguish and describe the type of waveform, and twelve kinds of seismic waveform which corresponding to 4 primary sedimentary micro-facies are determined. At last, the method of neural network is used successfully to identify the sedimentary micro-facies.

Key words:Chengdao area; prediction of delta sand body; attribute fusion; seismic waveform classification

中圖分類號：P631.4; TE132.1

文獻標志碼：A

文章編號：2095-8706(2016)02-0051-07

第一作者簡介：陳妍(1981—)，女，碩士，工程師，主要從事地震綜合解釋工作。Email： chyx2005@163.com。

收稿日期：2015-05-19；

修訂日期：2015-11-16。

引用格式： 陳妍，張明振，羅霞，等.山東埕島東部東營組三角洲砂體地震預測技術[J].中國地質調查,2016,3(1): 51-57.