秦永军，马　丽，2，薛海军，2，孙文华

（1.陕西省煤田物探测绘有限公司，西安710005；2.国土资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室，西安710026）

地震波形分类技术在煤层分叉解释中的应用

秦永军1，马丽1，2，薛海军1，2，孙文华1

（1.陕西省煤田物探测绘有限公司，西安710005；2.国土资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室，西安710026）

地震波形分类技术是地震相分析技术的重要延伸。通过对时窗选取、地震属性体选择、波形分类数、模型道选取等主要技术参数的分析，认为时窗选取和地震属性体是影响波形分类结果最大的两个因素。以河东北部煤田为例，利用地震波形分类技术对其13#煤层的分叉现象进行了分析，在此基础上，对13#煤反射波上下各20 ms的层段，进行了三次计算，经对比认为当波形分类数为6时的地震相可很好的区分煤层分叉的不同状态。对比振幅、频率及相位等常规属性与分类结果的地震相，发现常规属性平面虽也能反映出煤层分叉趋势，但属性平面图对分叉线表达欠清晰，而三种属性的波形分类平面图可清晰的反映出煤层从西南至东北方向的分叉边界。

波形分类、煤层分叉、模型道、地震相

0　引言

随着地震勘探技术的不断提高，由地震数据获得的地质信息越来越多，但其中许多信息难以得到直观的结果，需通过数学变换、并在已知信息标定下得到较明了的地质成果。近年来发展的地震相分析技术，是在划分地震层序的基础上，利用地震参数特征差别，将地震层序划分为不同的地震相区，然后作出岩相和沉积环境的推断。地震相技术目前已经推广到岩性及储层的预测中，常采用的参数有反射振幅、反射频率、同相轴连续性等。

地震波形分类技术是地震相分析技术的一种，是通过分析地震道间的振幅、频率、层速度、连续性等属性的异常来分析沉积相的变化。目前该项技术在油气藏勘探领域已经成功地应用于油气层分布预测、砂体储层预测、碳酸盐岩礁滩体岩性识别等方面［1-3］。程增庆、刘天放等人指出，煤层厚度变化会引起地震反射波振幅、频率等属性的变化［4］，当煤层沉积稳定时属性参数变化平稳；而当煤层分叉时，其沉积环境和地层岩性组分也表现出明显的不同［5］，使地震波形分类技术对煤层分叉这一地质现象的预测成为可能。本文充分利用丰富的地震信息，将地震波形变化定量刻画出来，对目的层段波形逐道对比分析，得到不同分类的地震波形横向变化的地震相平面图［6］，从面实现预测煤层分叉的目的。

1　波形分类技术的原理

波形分类技术通过提取地震信息在空间上的相似性来描述地质信息的空间变化。在特定目的层时窗内，根据地震道波形特征，逐道对比，求同存异，突出各地震道的相似性，刻画地震波形在横向上的变化，最后在平面上以不同颜色代表不同地震相类型，以反映沉积相变化，从而认识沉积相在平面上的分布规律。

通常地震波形分类技术主要是应用Manhattan距离公式。Manhattan距离是一种求两点之间的相似度和非相似度的统计方法，表征了波形样点之间的采样差异值的总和［7-8］。Manhattan距离形式如下：

M=总值/标准测量值

M为Manhattan距离，A为参考子波，B为目标子波，i为子波的采样数。

当两个子波完全相同时将导致Manhattan距离为零，不完全相同的子波将产生正的不同的Manhat⁃tan距离。如果参考子波和目标子波的M值是0.25或更小，那么那些子波被分在同一个组或类。根据这一原则，就可以用参考子波确定分类，然后将周围的目标子波分到不同的参考子波组。如果一个目标子波属于更多的参考子波组，将目标子波分配给M值最小的一组。这样就可将地震波形进行分类。

本次波形分类技术主要依靠的波形包括地震波的振幅、频率、相位等属性的综合特征。根据波形分类结果，各个地震道形成离散的“地震相”。对这些离散的“地震相”进行平面归类，得到平面地震相图。通过已知的地质信息进行标定，对波形分类的结果进行综合地质解释，最终得出与地震相分布相对应的沉积相图，即由地震相转化为沉积相。

2　波形分类主要技术参数

波形分类的质量取决于时窗的选取、地震属性体的选择、波形分类数，波形计算中的迭代次数等主要技术参数的选择。其中，时窗的选取和地震属性体是影响波形分类结果最大的两个因素。

2.1时窗的选取

地震时窗是在两个层位之间或某个层位上、下限范围的地震数据的集合［9］。时窗的选取是波形对比最为敏感的参数，合理的时窗才可以保证分类结果能真实反映目标层位的特征。时窗的选择有两种：一种是固定时窗；另一种是变时窗。本次是以固定时窗来进行研究，选取的时窗不仅保证在选定的时窗格架内，避免出现穿时现象，也要完整地涵盖一个地质单元，目标地质特征层段在选定时窗格架内，才能获得一个较好的效果。

2.2地震属性体

波形分类技术采用的数据体并不局限于原始地震数据，还可以使用转换过的地震属性体，即针对不同地震属性体的波形分类对比［10］。基于地震属性体的波形分析，其本质是通过不同的数学变换突出地震信号的某些特征，其目的是为了突出地震信息中的有利信息，削弱干扰信息。如：转化为振幅类属性体，使其在地震振幅上的差异变得更明显；转换为频率类的属性，使其在频率域上的区分更加突出。尽管地震属性体综合了频率、相位、振幅等综合信息，但通过相关的数学变换可使振幅、频率等波形特征在波形对比中处于优势地位。针对同一地质体，采用不同的地震属性体进行波形分类可以得到不同的结果。在地震信噪比低或断裂较发育地区，可以通过适当的属性体转换来进行波形分类，弱化无关的噪声和杂乱地震信息对波形分类所带来的影响，强调不同岩相主要波形特征在波形对比中的权重。

2.3提取模型道

在提取模型道时，初始划分几种已知的典型形状，然后对每一实际道赋予一个基于相似性的典型形状。在目标层段内与实际地震数据进行对比，通过自适应和误差分析，最后使模型道和实际地震道之间存在更好的相关性。

2.4波形分类数的选取

波形分类数的选择是指在整个目标层段内所遇到的地震道的种类，是影响波形分类结果较小的一个因素。最为理想的分类数是不容易定义的。至少经过三次的计算分析。根据经验估算方法：①把目标层段的厚度除以6作为第一次计算的分类数；②把上次计算的分类数的50%作为第二次计算的分类数；③把第一次计算分类数150%作为第三次计算的分类数［11］。最佳分类数应根据研究目标与地震数据的实际情况确定，分类数越大，结果过于详细复杂，分类数越小，结果过于粗糙无实际地质意义，一般情况波形的分类数在6～12。

3　应用效果

3.1研究区概况

研究区位于河东煤田北部，整体为走向近南北，倾向西的单斜构造，区内大面积被第四系黄土层覆盖，仅在中部沟谷出露新近系保德组，区内赋存地层有奥陶系上马家沟组，石炭系本溪组、太原组，二叠系山西组、下石盒子组，新近系及第四系。含煤地层为二叠系山西组及石炭系太原组。主采煤层有山西组3号煤层，太原组11号、13号煤层，其中13号煤层在研究区存在煤层分叉现象。

13号煤层煤厚度为6.6～14.45 m，平均煤厚10.52 m。在研究区西部13号煤层逐渐分为两层。整体煤厚呈现由西到东逐渐变厚的趋势，煤层结构复杂，含夹石1～4层，夹石厚度为0.30～0.50 m，岩性为泥岩或炭质泥岩，顶板底板均为泥岩或砂质泥岩。煤层可采性指数Km=1.00，煤厚变异系数γ= 20.20%，属全区稳定可采的特厚煤层。

3.2主要技术参数

通过分析对比，以标定的13煤反射波上下各20 ms为目标层段（上下均不超过相邻煤层反射波）。经过三次计算，发现当波形分类数为6时，地震相较为合理，能很好地区分煤层分叉的不同状态。最终在该时窗范围内，针对不同典型分叉状态选择提取6类不同的模型道（图1），相应的地震波形特征如图2。从模型（图1）波形特征（图2）可以看出1-2类模型道及波形完整，能量强，代表煤层未分叉前的煤层；3-4类模型道及波形出现复波，频率较高，能量变弱，代表分叉过渡段的煤层；5-6类模型道及波形频率降低，能量较强，代表分叉后的煤层。

3.3煤层分叉解释与效果分析

3.3.1煤层分叉解释

图1　6类模型道Figure1　Six kinds of model trace

图2　T13波±20ms层段不同类模型道的波形特征Figure2　Waveform features of different model traces in an interval above and below 20ms each from T13 wave

图3　常规地震属性与波形分类结果Figure3　Conventional seismic attributes and waveform classified results

按照地震不同属性（振幅、频率及相位）的常规属性与分类结果的地震相进行对比，见图3，从图中可以看出，常规属性平面与波形分类均能表达出煤层分叉趋势为走向NE的条带状，但是属性平面图对分叉线的表达不清晰，尤其是振幅属性仅表现为平缓地过渡；相位属性表达效果略好，有部分地段表达也不清晰；频率属性表达效果最好，但是三种属性表达的分叉线形态与平面摆布差异大，不能用于解释分叉位置。比较而言，三种属性的波形分类平面图对煤层分叉的表达效果很直观，三者具有一定的统一性，都能清晰地指示出煤层从西南至东北方向的分叉边界走向，受地震资料品质影响，在东北部煤层分叉连续性变差，但趋势清晰，说明波形分类对煤层分叉解释较好。综合不同属性，形成地震分类平面图（图4），其中色标1～1.5为煤层分叉区域，图中灰线为常规地震属性解释的煤层分叉线，黑线为波形分类解释的煤层分叉线，可以看到黑线向前推进5～60 m，相对于常规地震解释的分辨率限制，波形分类解释结果更符合实际地质规律，相对更接近真实分叉线，控制也更为精细。

3.3.2分类解释煤层分叉区效果分析

图4　波形分类解释成果示意图Figure4　A schematic diagram of waveform classification interpreted results

通过波形分类后可以看出区内分为三种地震相：分叉相、过渡相和合并相。从目前施工的钻孔来看合并相内的SD-11孔及SD-12孔煤层厚度分别为12.6 m、13.5 m，均含煤一层，且厚度较大；南部巷道揭露13煤均为一层煤，厚度为13 m左右。过渡相内的SD-07孔煤层结构为两层，煤厚分别为6.9 m、4.7 m，煤间距5.2 m，煤层开始分叉；分叉相内的SD-03钻孔含煤两层，煤厚分别为6.6 m、6.8 m，煤层间距33.5 m，煤层完全分开。地震波形分类解释成果得到了钻孔的验证。

4　结论

通过对研究区煤层分叉的实践，证实了地震波形分类技术可用于煤层分叉解释，解释结果比常规地震解释成果更直观、更准确，为地震波形分类技术在煤田勘探中煤层宏观结构的变化研究提供了一定参考。在地震波形分类应用过程中，应注意以下几点：

（1）在煤层分叉解释中，时窗的选择不宜过大，薄-厚煤层一般选择一个完整的波形时窗即可；对于特厚煤层（厚度大于8 m），可以根据情况选择地震波形的一至几个周期，应尽量避免穿时现象发生。

（2）典型波形分类的选择应以地质钻井的测井曲线为约束，确保波形分类的正确性。

（3）波形分类技术与地震资料品质有密切联系，适于地震资料品质好的地区。本次研究区东北部的地震数据品质较差，导致这一区域内波形分类结果跨度较大、连续性较差，这样目标波形可能会匹配不同的模型道，尽管最终还是分配给距离最小的一组，但仍对波形分类结果有一定影响。

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Application of Seismic Waveform Classification Technology in Coal Seam Bifurcation Interpretation

Qin Yongjun1，Ma Li1，2，Xue Haijun1，2and Sun Wenhua1
（1.Shaanxi Provincial Coal Geophysical Prospecting，Surveying and Mapping Co.Ltd.，Xi'an Shaanxi 710005；2.Key Laboratory of Coal Resource Exploration and Comprehensive Utilization，Ministry of Land and Resources，Xi'an，Shaanxi 710026）

The seismic waveform classification technology is a major development of seismic facies analysis technology.Through analy⁃ses of major technical parameters including time window designation，seismic attribute cube selection，number of waveform classified results，model trace extraction，considered that the former two are the major factors impacting waveform classified results.Taking the Hedong north coalfield as example，through seismic waveform classification technology，analyzed the bifurcation phenomenon of the coal No.13.To an interval above and below 20ms each of reflection wave，after 3 computations，when classified waveform number is 6，seismic facies can discriminate different states of coal bifurcation well.Comparison of conventional attributes of amplitude，frequency and phase with classified result seismic facies have found that although conventional attributes plan can reflect coal bifurcation trend，but expression of attribute plan is not clear，while the waveform classification plan of three attributes can reflect coal bifurcation bound⁃ary from SW to NE clearly.

waveform classification；coal seam bifurcation；model trace；seismic facies

P631.4

A

10.3969/j.issn.1674-1803.2016.10.17

1674-1803（2016）10-0076-05

陕西省科技统筹项目资助（编号：2014KTZB01-03-03；2016FWRT-16）

秦永军（1987—），男，工程师，毕业于西安石油大学，从事煤田地质勘探工作。

2016-08-12

责任编辑：孙常长