朱焱輝,張向濤,劉立峰,呂華星,孟 昶

(1.中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東深圳 518000;2.中國石油大學(xué)(北京)油氣資源與探測國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 102249;3.中國石油大學(xué)(北京)地球物理學(xué)院,北京 102249)

白云凹陷是珠江口盆地中面積最大、埋藏最深的深水凹陷,包括白云西洼、白云主洼、白云南洼和白云東洼4個(gè)次級(jí)凹陷[1]。白云凹陷先后經(jīng)歷了斷陷期文昌組河湖相沉積,斷陷期恩平組大型湖盆沉積,過渡期珠海組淺海陸架沉積以及坳陷期珠江組-韓江組陸坡深水沉積[2]。白云凹陷發(fā)育大規(guī)模陸架三角洲和深水扇等沉積體系,近年來發(fā)現(xiàn)的有利儲(chǔ)層主要為深水重力流水道砂巖和陸架邊緣三角洲砂巖儲(chǔ)層[3],但由于深水區(qū)地質(zhì)條件復(fù)雜,尤其是在陸架坡折帶附近崎嶇海底和水下分流河道發(fā)育,儲(chǔ)層多發(fā)育在陸架坡折帶之下[4-5],埋藏深度差異大,沉積過程具有偶發(fā)而動(dòng)、沿坡搬運(yùn)、擇低而積和有限分布的特點(diǎn)[6],因而砂體厚度橫向變化大、礦物成分復(fù)雜且無規(guī)律,規(guī)模優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層平面展布規(guī)律不清。利用傳統(tǒng)的勘探技術(shù)手段和地震振幅信息難以識(shí)別及確定可靠的砂體尖滅位置,亟需以高分辨率、多角度的儲(chǔ)層預(yù)測技術(shù)開展河道砂體綜合預(yù)測研究。

利用地震資料進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測的方法很多,包括時(shí)頻分析技術(shù)、地震反演技術(shù)和地震屬性分析技術(shù)等。近年來,很多學(xué)者綜合運(yùn)用多種技術(shù)手段建立了有效的儲(chǔ)層預(yù)測模式。董雪梅等[7]應(yīng)用地震地層解釋、地震層序識(shí)別與反演三者相結(jié)合的方法識(shí)別非構(gòu)造巖性圈閉,有效提高了薄儲(chǔ)層砂體定量預(yù)測的精度。曹思佳等[8]利用井震聯(lián)合地質(zhì)統(tǒng)計(jì)反演、隨機(jī)協(xié)模擬技術(shù),結(jié)合地震屬性優(yōu)選對(duì)薄砂體進(jìn)行預(yù)測,進(jìn)而刻畫砂體的空間分布。整體來看,國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)儲(chǔ)層預(yù)測的思路和理念比較一致,即通過多種技術(shù)方法和手段來識(shí)別和預(yù)測,各種方法之間相互補(bǔ)充驗(yàn)證以保證最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。針對(duì)珠江口盆地白云凹陷深水區(qū)儲(chǔ)層預(yù)測問題,主要通過高分辨率時(shí)頻分析技術(shù),結(jié)合RGB混頻融合、地震多屬性聚類分析等技術(shù)和方法,精細(xì)刻畫與描述研究區(qū)河道砂體空間展布形態(tài)。

1 高分辨率時(shí)頻分析

時(shí)頻分析是信號(hào)分析與處理中的重要方法之一。根據(jù)核函數(shù)的不同,可分為線性方法、雙線性方法和非線性方法等。典型的線性時(shí)頻分析方法包括:短時(shí)窗Fourier變換、Gabor變換、連續(xù)小波變換、S變換和廣義S變換等,該類方法由于受基函數(shù)影響,通常時(shí)頻分辨率與聚焦性能不佳。Wigner-Ville分布(WVD)屬雙線性時(shí)頻分布,通常具有較好的時(shí)頻分辨率,但受時(shí)頻交叉項(xiàng)影響嚴(yán)重。為抑制交叉項(xiàng)的影響,人們相繼提出了基于Wigner-Ville分布的改進(jìn)時(shí)頻算法,如Wigner-Ville分布(WVD)、平滑偽WVD、譜重排WVD方法等。徐天吉等[9]提出了基于最大熵準(zhǔn)則增強(qiáng)的Wigner-Ville分布,顯著提升了對(duì)微型古河道的識(shí)別能力。常用的非線性時(shí)頻分析方法包括匹配追蹤方法和Hilbert-Huang方法等,但該類算法本質(zhì)上屬于貪婪迭代算法,由于需要多次迭代,故算法收斂速度慢,計(jì)算耗時(shí)長,不易尋求全局最優(yōu)解?？紤]到時(shí)頻分辨率與能量聚焦性對(duì)時(shí)頻分析結(jié)果的影響,將多窗思想引入到重排平滑偽Wigner-Ville分布中,提出多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布時(shí)頻分析方法。

1.1 多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布

Wigner-Ville分布由Eugene Wigner在量子力學(xué)中首次提出,后被Ville推廣至?xí)r頻分析領(lǐng)域,也被稱為維格納-威利分布,它被廣泛應(yīng)用于地球物理、雷達(dá)成像、故障檢測等領(lǐng)域。Wigner-Ville分布時(shí)頻分析分辨率高,但存在時(shí)頻交叉項(xiàng)干擾,因而掩蓋了信號(hào)的真實(shí)頻率特征,影響有效信號(hào)的識(shí)別。平滑偽WVD(SPWVD)通過引入時(shí)間窗函數(shù)和頻率窗函數(shù)的平滑處理,在時(shí)頻域?qū)徊骓?xiàng)進(jìn)行有效壓制,但也導(dǎo)致WVD原有的一些特性如邊緣分布和瞬時(shí)頻率特征等不再滿足,并且降低了分辨率。

(1)

時(shí)頻重排算法具有明顯的截?cái)嘈?yīng),為得到穩(wěn)定平滑的時(shí)頻譜,可通過多窗口加權(quán)來壓制畸變,削弱截?cái)嘈?yīng)。THOMSON[11]提出對(duì)隨機(jī)平穩(wěn)信號(hào)直接進(jìn)行譜估計(jì)的方法,稱為多窗譜法。FRASER等[12]將該方法推廣到非平穩(wěn)信號(hào)的譜估計(jì)中。Hermite函數(shù)是一種正交函數(shù),由于其時(shí)頻分布近似橢圓或圓形分布,故具有較好的時(shí)頻聚焦性能,k階Hermite函數(shù)表達(dá)式如公式(2)和公式(3)所示[13]。崔震等[14]采用多個(gè)變化的Hermite正交窗口截取非平穩(wěn)信號(hào),分別進(jìn)行重排Gabor變換時(shí)頻分析,并對(duì)多個(gè)譜重排剖面進(jìn)行加權(quán)組合,取得了較好的時(shí)頻分析效果。

(2)

式中:hk(t)為k階Hermit窗函數(shù);Hk(t)為k階Hermit多項(xiàng)式;K為設(shè)置的最大階數(shù);k∈K。其中{Hk(t),k∈K}為Hermite多項(xiàng)式,即:

(3)

利用Hermite窗具有正交性和可遞推性的特點(diǎn),將其作為多窗譜重排算法的窗函數(shù),并引入到重排平滑偽Wigner-Ville分布中,提出多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布(MWRSPWVD),其表達(dá)式為:

(4)

圖1對(duì)比了對(duì)研究區(qū)內(nèi)A1井過井地震道(圖1a)進(jìn)行多種時(shí)頻分析的結(jié)果。理論上WVD具有較高的時(shí)頻分辨率,但由于受到嚴(yán)重的交叉干擾項(xiàng)影響,導(dǎo)致出現(xiàn)了虛假的頻譜(圖1b)。偽WVD和平滑偽WVD通過在時(shí)域和頻率域的平滑處理,有效抑制了交叉干擾,但時(shí)頻分辨率也隨之降低。同時(shí),時(shí)頻能量聚焦性也明顯下降(圖1c和圖1d)。重排平滑偽WVD將時(shí)頻譜能量重新聚集至?xí)r頻重心處,具有較高的時(shí)頻分辨率和較好的能量聚焦性能。但由于時(shí)頻重排可看成譜圖平滑的逆過程,相比于普通的譜圖,時(shí)頻重排對(duì)平穩(wěn)譜的截?cái)嘈Ч用黠@,更易受噪聲的影響(圖1e)。而多窗重排平滑偽WVD利用多個(gè)正交窗口來削弱這種截?cái)嘈?yīng),重新得到穩(wěn)定的光滑譜,在保證時(shí)頻譜高聚焦性的同時(shí),分散了噪聲的干擾,使時(shí)頻能量能夠準(zhǔn)確歸位到真實(shí)位置(圖1f)與其它時(shí)頻分析方法相比,具有最優(yōu)的時(shí)頻分辨率和能量聚焦性。

圖1 不同時(shí)頻分析方法對(duì)比a A1井過井地震道; b WVD; c 偽WVD; d 平滑偽WVD; e 重排平滑偽WVD; f 多窗重排平滑偽WVD

1.2 基于時(shí)頻脊線的頻率信息提取方法

在利用多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布獲得高分辨率時(shí)頻譜的基礎(chǔ)上,提出了基于時(shí)頻脊線的頻率信息提取方法,該方法通過充分提取時(shí)頻譜圖中的高頻信息,顯著提升薄砂體的識(shí)別能力。具體思路與技術(shù)流程如下。

1.2.1 拾取時(shí)頻脊線

時(shí)頻脊線可定義為時(shí)頻譜圖中每個(gè)采樣點(diǎn)頻譜能量最大值所對(duì)應(yīng)的峰值頻率。由于多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布具有良好的時(shí)頻分辨率和能量聚焦性能,因此能夠?qū)⒅饕念l譜能量集中在時(shí)頻脊線附近,利用模極大值法可以準(zhǔn)確提取信號(hào)各采樣點(diǎn)最大頻譜能量對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率信息,穩(wěn)定拾取出時(shí)頻脊線,如圖2a中的黑色線所示,即時(shí)頻脊線處于信號(hào)頻譜能量最集中的位置。由于不同深度處巖性、孔隙度、流體性質(zhì)等因素的差異,導(dǎo)致不同采樣點(diǎn)處時(shí)頻脊線對(duì)應(yīng)的峰值頻率也存在差異。

圖2 基于時(shí)頻脊線的頻率信息提取方法思路a A1井過井地震道時(shí)頻譜; b 2784ms處時(shí)頻譜; c 2874ms處時(shí)頻譜; d 3026ms處時(shí)頻譜; e 3080ms處時(shí)頻譜

1.2.2 確定標(biāo)準(zhǔn)線

將拾取出的時(shí)頻脊線向低頻端和高頻端分別移動(dòng)一定頻率,得到標(biāo)準(zhǔn)線Ⅰ(圖2a中的粉色線)和標(biāo)準(zhǔn)線Ⅱ(圖2a中的紅色線),將兩條標(biāo)準(zhǔn)線之間的能量累加,稱為“基于時(shí)頻脊線的主頻累加能量”(以下簡稱“主頻能量”),使主頻能量包含時(shí)頻譜圖中的絕大部分能量,僅是去除了部分高頻能量,從而揭示儲(chǔ)層砂體主體位置,展示砂體的宏觀分布特征,能夠指示大型河道及厚扇體等砂體。而將時(shí)頻脊線再向高頻段移動(dòng)一定頻率,得到標(biāo)準(zhǔn)線Ⅲ(圖2a中的黃色線),將標(biāo)準(zhǔn)線Ⅱ和標(biāo)準(zhǔn)線Ⅲ之間的能量累加,稱為“基于時(shí)頻脊線的高頻累加能量”(以下簡稱“高頻能量”),使高頻能量充分提取時(shí)頻譜圖中高頻信息,提升對(duì)薄砂層的識(shí)別能力,進(jìn)而落實(shí)砂體的尖滅位置,指示小型河道及薄扇體等砂體。將研究區(qū)內(nèi)已鉆井A1井資料揭示的砂體特征作為標(biāo)定,測試當(dāng)設(shè)置不同時(shí)頻脊線偏移量時(shí),對(duì)砂體的識(shí)別能力。經(jīng)測試,當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)線Ⅰ為時(shí)頻脊線向低頻端移動(dòng)5Hz,標(biāo)準(zhǔn)線Ⅱ?yàn)闀r(shí)頻脊線向高頻端移動(dòng)5Hz,標(biāo)準(zhǔn)線Ⅲ為時(shí)頻脊線向高頻端移動(dòng)20Hz時(shí),對(duì)砂體的識(shí)別能力最強(qiáng)。

1.2.3 統(tǒng)計(jì)頻率能量加權(quán)因子

由圖2所示不同采樣點(diǎn)處的時(shí)頻譜可以看到,在時(shí)頻脊線頻率處頻譜能量最強(qiáng),并向低頻端和高頻端迅速降低,能量主要集中在標(biāo)準(zhǔn)線Ⅰ和標(biāo)準(zhǔn)線Ⅱ之間。而高頻段能量較弱,頻率越高能量越弱,并且易受噪聲影響,導(dǎo)致高頻信息不穩(wěn)定。如何既能充分提取高頻信息來識(shí)別薄砂體,同時(shí)又能夠確保提取過程穩(wěn)定是需要解決的問題之一。

基于時(shí)頻譜圖中頻譜能量隨頻率的變化規(guī)律,利用各頻率能量與時(shí)頻脊線處能量的比值計(jì)算加權(quán)因子,并將該加權(quán)因子乘以高頻能量,得到高頻加權(quán)能量。但是即使在同一研究區(qū)內(nèi),不同地震道的頻率能量變化特征也存在差異。因此在具體統(tǒng)計(jì)過程中,并不是統(tǒng)計(jì)單一地震道,而是在研究區(qū)中均勻抽出一部分地震道進(jìn)行測試。圖3為頻率能量加權(quán)因子的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由圖3可以看出,1個(gè)地震道統(tǒng)計(jì)的加權(quán)因子隨著頻率的變化特征并不穩(wěn)定,隨著統(tǒng)計(jì)地震道數(shù)的增加,加權(quán)因子逐漸趨于穩(wěn)定。經(jīng)測試,當(dāng)統(tǒng)計(jì)的道數(shù)大于500道時(shí),加權(quán)因子的變化趨于穩(wěn)定不變。可以認(rèn)為,此時(shí)的頻率能量加權(quán)因子能夠代表研究區(qū)頻譜能量隨頻率的變化特征。

圖3 頻率能量加權(quán)因子的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

1.2.4 基于時(shí)頻脊線的頻率信息提取

基于時(shí)頻譜分析(圖4a)、時(shí)頻脊線及標(biāo)準(zhǔn)線,計(jì)算主頻能量(圖4b)與高頻能量(圖4c),將統(tǒng)計(jì)的頻率能量加權(quán)因子與高頻能量相乘,得到高頻加權(quán)能量(圖4d)。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),主頻能量僅能反映砂體的宏觀分布特征,無法識(shí)別薄砂體;高頻能量對(duì)識(shí)別薄砂體有利,但未進(jìn)行加權(quán)處理前,在部分位置高頻能量較弱(圖4中藍(lán)色箭頭位置),而進(jìn)行加權(quán)處理后的高頻加權(quán)能量數(shù)值得到增強(qiáng)(圖4中綠色箭頭位置),與鉆井揭示的厚砂層的底界、薄水層和薄含油氣層具有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系(圖4中紅色箭頭位置),識(shí)別砂體的能力得到了明顯改善。

圖4 過井地震道高頻頻率信息提取a 時(shí)頻譜分析; b 主頻能量; c 高頻能量; d 高頻加權(quán)能量; e 巖性柱狀分析

2 實(shí)際應(yīng)用

研究區(qū)位于白云凹陷深水區(qū)東部,由西北側(cè)的番禺低隆起提供物源,自下而上充填了文昌組、恩平組、珠海組以及珠江組-韓江組沉積地層[15]。其中珠江組下段沉積了相對(duì)富砂的陸架邊緣三角洲、陸坡重力水道和深水扇,是深水區(qū)最有利的儲(chǔ)層發(fā)育帶[16-17]。以研究區(qū)珠江組下段頂(ZJ480)為目的層,以基于時(shí)頻脊線頻率信息提取方法為主,并綜合RGB混頻融合和地震多屬性聚類分析方法,開展深水區(qū)砂體的地震綜合預(yù)測研究,具體研究思路如圖5所示。充分發(fā)揮高頻加權(quán)能量識(shí)別薄砂體的優(yōu)勢(shì),識(shí)別小型河道砂和薄扇體。并對(duì)主頻能量、高頻能量和高頻加權(quán)能量進(jìn)行RGB混頻融合,通過綜合利用各頻帶信息,直觀反映不同厚度砂體的展布規(guī)律。利用聚類分析建立砂體預(yù)測多種地震屬性之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,降低單一屬性預(yù)測結(jié)果的多解性,識(shí)別大型河道砂和厚扇體,反映砂體的宏觀展布特征。多種預(yù)測結(jié)果互為檢驗(yàn),從而精細(xì)刻畫研究區(qū)儲(chǔ)層砂體的空間展布形態(tài)。

圖5 白云凹陷深水區(qū)砂體地震預(yù)測研究思路

2.1 基于時(shí)頻脊線頻率信息提取方法應(yīng)用

應(yīng)用多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布對(duì)研究區(qū)珠江組下段頂(ZJ480)開展高分辨率時(shí)頻分析。研究區(qū)地震資料主頻約為25Hz,由于多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布能量聚焦性能很好,因此頻譜能量主要集中在時(shí)頻脊線附近,將時(shí)頻脊線向低頻端和高頻端分別移動(dòng)5Hz,定義“主頻能量”范圍為時(shí)頻脊線-5～5Hz的能量累加,定義“高頻能量”為時(shí)頻脊線5～20Hz的能量累加。將統(tǒng)計(jì)的頻率能量加權(quán)因子(圖3中的紅色曲線)與高頻能量相乘,獲得“高頻加權(quán)能量”。

研究區(qū)內(nèi)僅有1口已鉆井A1井,該井揭示ZJ480砂層組厚度約為40m,選取時(shí)窗為沿ZJ480層向下20ms,分別提取均方根振幅屬性(圖6a)、主頻能量屬性(圖6b)、高頻能量屬性(圖6c)和高頻加權(quán)能量屬性(圖6d)。A1井處提取的均方根振幅屬性與主頻能量屬性較強(qiáng),而高頻能量屬性與高頻加權(quán)能量屬性較弱,與該井揭示的砂體較厚情況吻合。均方根振幅與主頻能量預(yù)測的砂體范圍具有一定的相似性,均反映宏觀砂體的分布特征。研究區(qū)西北部主頻能量和高頻能量均較強(qiáng),且分布范圍較為一致,說明該砂層厚度較厚且厚度變化不大,呈均勻大面積分布特征,推測砂體以陸架邊緣三角洲沉積為主,物源來自于西北部。研究區(qū)南部砂體分布范圍較北部相對(duì)較為局限,推測砂體以重力流水道及深水扇沉積為主。圖6中黃色圈(范圍①和⑥)處表現(xiàn)為主頻能量和高頻能量均較弱,而高頻加權(quán)能量強(qiáng),推測為厚度較薄的小型河道。紅色圈(范圍②和③)處不同屬性均揭示有砂體分布,由于高頻加權(quán)能量能夠識(shí)別出更薄厚度的砂體,因此可以更準(zhǔn)確地圈定出砂體的尖滅位置,落實(shí)砂體的沉積全貌,推測該處為深水扇沉積砂體。白色圈(范圍④和⑤)處表現(xiàn)為主頻能量強(qiáng),而高頻能量弱,表明砂體較厚,推測位置④應(yīng)為大型河道砂,而位置⑤應(yīng)為較厚的深水扇砂體。

圖6 ZJ480砂層組時(shí)頻分析結(jié)果a 均方根振幅; b 主頻能量; c 高頻能量; d 高頻加權(quán)能量

2.2 RGB混頻融合

河道、扇體等在不同沉積部位的砂體厚度存在差異,如河道中心砂體儲(chǔ)層最厚,而河道邊緣砂體相對(duì)較薄;扇體主體位置砂體較厚,而扇體邊緣位置砂體更薄。通過前文討論分析可知,不同砂體厚度在時(shí)頻譜上的響應(yīng)特征不同,在河道中心等砂體較厚的位置,頻譜能量主要以低頻為主。而在砂體邊界等薄層砂體的位置,往往對(duì)應(yīng)高頻能量響應(yīng)。應(yīng)用RGB混頻融合技術(shù)[18],將主頻能量屬性用紅色(R)表示,高頻能量屬性用藍(lán)色(B)表示,高頻加權(quán)能量屬性用綠色(G)表示。利用融合屬性豐富的顏色凸顯不同頻帶信息、不同厚度砂體的分布特征,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)扇體、河道砂體空間展布形態(tài)的全面刻畫。

圖7為ZJ480砂層組RGB混頻融合分析。通過顯示顏色的不同,可直觀反映出研究區(qū)砂體厚度在平面上的展布規(guī)律,砂體厚薄變化特征更加明顯,細(xì)節(jié)更加豐富。當(dāng)主頻能量較強(qiáng)且高頻能量較弱時(shí),顏色表現(xiàn)為紅色,表明砂體較厚;當(dāng)主頻能量和高頻能量都較強(qiáng)時(shí),即能量=R+G+B,融合結(jié)果表現(xiàn)為白色,表明薄砂體和厚砂體均有分布;當(dāng)主頻能量較弱且高頻能量較強(qiáng)時(shí),顏色以藍(lán)色、綠色為主,表明砂體較薄。RGB混頻結(jié)果顯示,研究區(qū)西北部混頻結(jié)果顯示以白色和紅色為主,表明砂體較厚,且呈大范圍連續(xù)分布特征,與A1井ZJ480砂層組較厚情況吻合。圖7中的黃色圈(范圍①、④和⑤)處混頻結(jié)果顯示以綠色為主,表明此處砂體厚度較薄,推測為小型河道砂。而白色圈(范圍②和③)處混頻結(jié)果顯示,中間主體位置以白色為主,邊部尖滅處以綠色為主,通過顏色可直觀反映出砂體厚度的變化,推測為深水扇沉積。

圖7 ZJ480砂層組RGB混頻融合分析

2.3 地震多屬性聚類分析

地震響應(yīng)與儲(chǔ)層巖性、物性以及儲(chǔ)集空間中的流體性質(zhì)密切相關(guān),是地下復(fù)雜地質(zhì)因素及殘余干擾信號(hào)的綜合反映。地震屬性與巖性、物性、流體性質(zhì)等儲(chǔ)層參數(shù)之間的關(guān)系十分復(fù)雜。利用地震屬性進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測的過程中存在多解性、不確定性和預(yù)測誤差等問題,而利用地震屬性優(yōu)化技術(shù)可以建立起儲(chǔ)層參數(shù)與地震屬性間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,以降低多解性[19]。在利用地震屬性進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測時(shí),需利用研究區(qū)已知的測井先驗(yàn)信息對(duì)屬性進(jìn)行標(biāo)定,優(yōu)選對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)敏感的地震屬性,并開展屬性的相關(guān)性分析,對(duì)同類或相似屬性進(jìn)行篩選。最終選定6種對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)敏感的地震屬性,即主頻能量、均方根振幅、弧長、振幅包絡(luò)、縱波阻抗和縱橫波速度比,將優(yōu)選出的6種地震屬性按照6個(gè)類別進(jìn)行聚類分析。圖8為ZJ480砂層組聚類分析結(jié)果。利用A1井進(jìn)行標(biāo)定,其中紅色和黃色區(qū)域?yàn)轭A(yù)測砂體的分布范圍。與圖6和圖7比較發(fā)現(xiàn),該預(yù)測結(jié)果由于綜合了多種地震屬性的信息,砂體落實(shí)較為可靠,但由于分辨率有限,因此僅能反映砂體的主體位置,展現(xiàn)其宏觀分布特征。

圖8 ZJ480砂層組聚類分析結(jié)果

2.4 砂體綜合預(yù)測

綜合時(shí)頻分析、RGB混頻融合和多屬性聚類分析結(jié)果,對(duì)研究區(qū)開展砂體綜合預(yù)測研究。為能夠體現(xiàn)不同厚度的砂體,將主頻能量、高頻能量與高頻加權(quán)能量融合顯示,得到不同頻率能量平均融合結(jié)果(圖9a),表明在研究區(qū)西北部頻率能量較強(qiáng),呈均勻大面積分布特征,砂體由西北向東南推進(jìn),砂體分布范圍明顯變得局限。圖9b為ZJ480砂層組RGB混頻融合結(jié)果,以白色、紅色和綠色為主。其中,西北部以白色為主,表明研究區(qū)西北部靠近物源區(qū)域砂體厚度較大;研究區(qū)中部發(fā)育走滑斷裂,河道在走滑斷裂兩側(cè)錯(cuò)斷,在走滑斷裂以北區(qū)域,存在綠色條帶,表明此處砂體較薄,而走滑斷裂以南區(qū)域,隨著砂體向東南方向推進(jìn),砂體厚度由厚逐漸減薄。圖9c 為ZJ480砂層組屬性聚類分析結(jié)果,其預(yù)測結(jié)果較為可靠地落實(shí)了砂體的分布范圍,但由于受到分辨率的限制,僅能揭示砂體宏觀分布特征。

基于多種預(yù)測結(jié)果,綜合分析認(rèn)為,研究區(qū)ZJ480砂層組在全區(qū)內(nèi)均有分布,鉆井揭示該砂層較厚(約40m),時(shí)頻分析結(jié)果顯示砂體在北部區(qū)域較厚,與井?dāng)?shù)據(jù)吻合,物源來自研究區(qū)西北部的番禺低隆起。在研究區(qū)中部發(fā)育有走滑斷裂,河道在走滑斷裂兩側(cè)錯(cuò)斷,是珠江組沉積后發(fā)生的構(gòu)造運(yùn)動(dòng)所致。走滑斷裂以南區(qū)域,砂體向東南方向推進(jìn)并逐漸減薄。綜合高分辨率時(shí)頻分析、RGB混頻融合、地震多屬性聚類分析等手段,多種預(yù)測結(jié)果相互驗(yàn)證,對(duì)研究區(qū)不同厚度的河道砂和深水扇進(jìn)行全面刻畫,準(zhǔn)確落實(shí)砂體邊界的沉積全貌。此外,ZJ480砂層組在部分區(qū)域顯示出砂體邊界,如圖9b中黃色虛線所示。

圖9 ZJ480砂層組儲(chǔ)層預(yù)測結(jié)果a 不同頻率能量平均融合結(jié)果; b RGB混頻融合結(jié)果; c 屬性聚類分析結(jié)果

3 結(jié)論

1) 將多窗思想引入到重排平滑偽Wigner-Ville分布中,提出多窗重排平滑偽Wigner-Ville分布時(shí)頻分析方法。該方法利用多個(gè)正交的Hermite窗削弱截?cái)嘈?yīng)對(duì)結(jié)果的影響,在保證了時(shí)頻譜高聚焦性的同時(shí),降低了噪聲的干擾,使時(shí)頻能量能夠準(zhǔn)確歸位到真實(shí)位置。與其它時(shí)頻分析方法相比,具有較好的時(shí)頻分辨率和能量聚焦性。

2) 提出基于“時(shí)頻脊線”的頻率信息提取方法。該方法通過充分提取時(shí)頻譜圖中的高頻信息,能夠顯著提升薄砂體的識(shí)別能力,可以從地震資料中識(shí)別出常規(guī)手段不易發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)體,如小型河道和薄扇體等,可為砂體刻畫與儲(chǔ)層展布預(yù)測提供更為精細(xì)的地球物理依據(jù)。

3) 在高分辨率時(shí)頻分析基礎(chǔ)上,綜合RGB混頻融合、地震多屬性聚類分析等手段,利用多屬性聚類結(jié)果預(yù)測大型河道及厚扇體,揭示儲(chǔ)層砂體主體位置,展示砂體的宏觀分布特征;利用高頻能量及高頻加權(quán)能量來識(shí)別小型河道及薄扇體,落實(shí)砂體的尖滅位置;基于RGB混頻融合來直觀反映不同厚度砂體的展布規(guī)律,多種預(yù)測結(jié)果互為檢驗(yàn),精細(xì)刻畫研究區(qū)河道砂和深水扇的空間展布形態(tài)。