张明学， 陈晓雷， 喻 彤

(1.东北石油大学 地球科学学院， 黑龙江 大庆 163318； 2.大庆油田有限责任公司 第二采油厂， 黑龙江 大庆 163318)

正演模拟地震属性的优选方法

张明学1， 陈晓雷1， 喻 彤2

(1.东北石油大学 地球科学学院， 黑龙江 大庆 163318； 2.大庆油田有限责任公司 第二采油厂， 黑龙江 大庆 163318)

地震属性作为储层预测的主要手段，在油气田勘探开发中起着至关重要的作用。针对地震属性种类多、筛选困难的问题，以大庆油田萨北开发区某区块萨尔图主力油层为例，结合现有资料，以地震属性技术与正演理论为基础，从河道组合地质模型出发，利用正演模拟方法研究优选地震属性。结果表明：求和振幅属性与分频属性对研究区适用性最好，测井资料证实了优选结果的准确性。利用正演模拟进行地震属性优选，能有效提高地震属性的针对性与准确性，应用效果较好。

油气田； 地震属性； 属性优选； 正演模拟

地震储层预测技术已成为深入认识油气藏的主要方法。由于从地震剖面上直观观测到的信息有其固有的局限性，对于地下储层特征变化的识别度较低，无法有效获取地震数据所隐含的大量地质信息，所以有必要通过地震属性展示出地下的地质特性。地震属性的种类随着地震属性技术的日趋成熟而愈加繁多，构造类属性如倾角、相干等，岩性和物性类属性如振幅、频率等。因此，针对不同地质情况解决属性优选的问题显得十分重要[1-2]。

不同地区的沉积背景差异很大，油藏富集的主控因素也因地区而异。研究区位于松辽盆地大庆长垣萨尔图构造北部某区块，主力油层的成藏主控因素为河道沉积微相。研究区河道摆动频繁，横向非均质性严重，纵向砂泥岩交互沉积，用常规属性识别、刻画河道难度较大。河道砂体组合类型较多且河道组合在层与层之间也有较大差异，由河道组合变化引起的砂泥互层厚度的变化也会导致地震的响应特征变化。为了得到适用于该区的地震属性，根据砂体发育特征，建立相应河道砂体组合模型，进行正演模拟分析,结合沉积与测井资料，优选出对研究目的层敏感度较高的地震属性。

1 正演模型的建立

1.1河道砂体储层类型的分析

研究目的层位于萨Ⅱ 、萨Ⅲ油层组；萨尔图油层为三角洲沉积体系，主要亚相类型可分为三角洲分流平原亚相、三角洲前缘亚相，河道、砂坝微相发育较好。分析区内井资料，结合前人研究成果[3]，发现储层类型以河道、砂坝(河口坝、席状砂)为主；观察反演结果中砂岩与自然伽马曲线的响应规律，总结为四种组合形态：箱体型、多齿状旋回、指型以及尖刀型，相对应为单期河道、多期河道、废弃河道和表外砂四种组合模型。

1.2四种正演模型的建立

四类河道砂体组合：(1)单期河道：沉积厚度大，一般在3 m以上，砂泥分层界限较为明显，为主要储层，电阻率曲线显示为突然增大的钟型旋回，自然伽马曲线呈箱型。(2)多期河道：叠加厚度在3 m以上，电阻率测井曲线和自然伽马曲线均表现为类齿化钟型的多级旋回。(3)废弃河道和河道间砂体：厚度一般在3 m以下，电阻率测井曲线表现钟型或指状型，自然伽马曲线变化幅度较小，呈不明显的指状型。(4)表外砂：单个砂体厚度较薄(小于1 m)，多见互层、薄互层，电阻率幅度变化度明显下降，可见漏斗型、齿化箱型或箱型，自然伽马曲线呈现尖刀状。

对应的河道正演特征主要为四种组合，分别为正演地质模型一的单期河道、地质模型二的多期河道、地质模型三的废弃河道和地质模型四的表外砂，如图1所示。

图1 四种正演地质模型

1.3地震子波的提取

地震波会由震源爆炸产生的脉冲信号衰减为比较稳定的地震子波，子波在继续传播的过程中，由于岩石的低通滤波作用，高频成分衰减，能量被吸收，当其穿过目的层时，其真实的相位和波形均发生了变化，此时的地震子波会有别于理想的雷克子波[4]，其具体特征会发生变化，而子波的精度直接影响着正演结果及分析精度。为了保证用于正演的子波具有较高的可信度，文中利用雷克子波制作地震合成记录，与实际地震道进行对比，调整合成记录，使其与实际地震道相似度达到最大。接下来，再次提取子波，并利用新子波制作新合成记录，重复以上过程，直到合成记录与井旁地震道之间相关性满足研究要求[5]。对各井提取出的子波进行数学加权平均，得到平均子波，见图2和图3。

a 地震道

b 合成记录 c 反演剖面

a 子波波形

b 振幅谱

c 相位谱

2 正演模型的分析

以地质模型建立正演模型的核心在于不同岩层之间的波阻抗值不同。结合测井资料，设定模型介质参数：砂岩层的声波速度4 000 m/s、密度2.51 g/cm3；泥岩层的声波速度3 000 m/s、密度2.28 g/cm3，利用速度与密度值计算出不同反射界面波阻抗。在剖面上解释出四种地质模型，设定砂泥岩分界面的波阻抗值，应用褶积正演方法进行分析，得出各模型的理论地震剖面形态见图4。

从正演模型的反射剖面及特征信息中可以发现：(1)砂岩厚度越小，反射振幅越小，能量越弱，互层性越明显。(2)从位置上看砂体中心处于第一个反射强轴波峰与波谷之间。(3)反射波相位特征呈现不规律，与模型无对应关系。(4)反射波在频率域方面，不同的模型表现出较为明显的差异性。

图5是砂岩厚度与其特定响应频率的关系。由图5可见，深色区域的主频随着厚度变小有逐渐升高的趋势，在第四种薄互层模型中出现次极值现象，薄互层模型相当于一个带限滤波器，吸收特定频率的能量。取各模型主频段中间值，并与相对应的砂岩厚度进行拟合，可得：

f=-5d+72，

式中：f——反射波的特定响应频率；

d——储集层厚度。

由于薄层反射在频率域具有特定频谱响应[6]，每一个薄层都有一段特定的频率与之一一对应(在薄互层中会出现两个特定频率)，可运用频谱分解技术以实现在频率域上对各储层的分析。

a 模型一

b 模型二

c 模型三

d 模型四

经过对正演模型的简单分析，可以得出振幅属性与分频属性都与模型之间存在着一定的对应关系。

图5 砂岩厚度与其特定响应频率关系

Fig.5Relationshipbetweensandthicknessanditsspecificresponsefrequency

3 地震属性的优选

3.1工区适用的地震属性优选

结合研究区地震资料，可知研究区不存在断层，且目的层厚度较薄，构造尺度较小，故不考虑相干、倾角等构造属性。根据上述分析结果，选取常规地震振幅属性以及分频属性作为属性优选的初步结果。地震振幅属性是储层预测常用的动力学属性，可以反映目标层位的异常值，且模型分析结果展示出振幅与砂岩厚度有着较为明显的对应关系；分频属性具有将地震数据体由时间域转换到频率域的特征，能针对研究区小层多且薄的特点进行分析。文中取以上两种属性类型并对其进行优选分析。

3.2常规地震振幅属性

进行最大振幅、最小振幅、求和振幅和均方根振幅属性四种常规振幅属性的甄选。建立纵向最大时间为40 s的楔形体，设定砂岩介质的波阻抗为10 000 g/cm3·m·s-1，泥岩的波阻抗为6 800 g/cm3·m·s-1，得到如下楔形体反射波组，见图6。

由图6可见，调谐厚度理论值为四分之一波长，得出研究区萨尔图油层调谐厚度理论值为6 ms；实际读取调谐厚度为7 ms，计算误差为1 ms；研究区萨尔图油层最大砂体厚度不超过6 ms，小于调谐厚度，因此可认为振幅与厚度存在互相对应的单调关系，验证了模型分析结果。对比储层厚度与响应频率曲线的敏感性可知，求和振幅属性敏感性最高，最大振幅属性敏感性与最小振幅属性敏感性较低，均方根振幅属性敏感性最低。

图6 楔形体反射波组及振幅敏感度曲线

Fig.6Wedgereflectorwavegroupandamplitudesensitivitycurve

根据敏感性分析，将某目的层四种振幅属性进行对比，并选取三口该层砂岩横向发育较好的井作为验证。由图7可见，求和振幅属性的异常响应较为连续且面积最大，与井基本对应(图7a)；最大振幅属性异常响应面积较大，两口井基本对应，一口井响应较差(图7b)；最小振幅属性异常响应面积较小，只有一口井对应较好(图7c)；均方根振幅属性异常响应较为零碎且杂乱，两口井对应较好，但井周围基本无砂岩响应。由上所述，求和振幅属性能相对较好的对砂岩做出响应并保证一定的横向连续性，在一定程度上可以识别河道发育位置，指示展布规律。

a 求和振幅属性

b 最大振幅属性

c 最小振幅属性

d 均方根振幅属性

Fig.7Fourkindsofamplitudeattributeillustrationsoftargethorizon

3.3分频属性

分频属性(频谱分解)的地层分辨率突破了常规地震分辨率在时间域的1/4波长，以频率域分析地震信息在理论上大大提高了地震数据的分辨率，对于薄砂体预测精度更高。因此，分频属性可作为辅助小层河道砂体识别以及沉积相精细刻画[7-8]，可显示出较好条带状河道砂体形态。

由于河道与河道间、河道与非河道之间地质体的固有属性，在不同频带范围内的响应也存在一定差异[9]。理论上，随着频率的增加，属性的分辨细节能力会增强，但是频率属性依赖于地震资料的信噪比，信噪比越高，其高频的有效成分越多。为了确定各目的层最合适的分频属性的频率，找到合适的频段，对目的层开展频谱分解工作，分频扫描范围5～75 Hz，得到的一系列分频属性图，以各频段属性分析为基础，综合地震剖面特征、沉积、砂地比以及测井旋回特征分析发现，频段有效范围较集中但各层之间存在较明显差异，低频带(<30 Hz)分频属性整体响应为大片异常，难以准确刻画河道边界；中高频带(30～70 Hz)的属性图与砂岩厚度匹配关系最好，地震分频切片表现为条带，部分砂体得到响应，可以作为河道砂预测的有效属性；高频带(>70 Hz)总体表现为零星发散异常响应，平面杂乱无规律，其有效成分迅速降低，噪声和干扰成分升高，预测性差，不适用于区内砂体识别。因此，中高频带是研究区地震分频属性的主要频段区。

现对某个目的层进行分频属性提取实验，见图8。该目的层的河道沉积微相类型初步认为以多期河道为主，根据频率响应对比以及关系式综合分析认为适合该层分频属性的频率应为45～55 Hz。为验证该范围是否准确，分别进行了35、45、55和65 Hz频率的属性提取，并选择一口在该层的砂岩为1 m左右的井作为后验井，已知该井在该层纵向剖面上有砂岩响应且具有一定的横向延展。在35 Hz时(图8a)，井点位置有一定响应，表现为异常区并有一部分连续响应区域，随着频率的增加，井点位置响应逐渐明显(图8b)，随着频率进一步增加(图8c)，与周围异常响应点连片，且能较为清晰的识别出井周围区域河道边界。当频率增加到65 Hz时，井点位置响应基本消失(图8d)，虽然周围尚可见一定的无规律异常值但已无法清晰识别河道范围。

综上所述，可知55 Hz时分频属性的异常响应与该层相关度最高，说明正演模拟分析结果适合研究区目的层。由于各层之间存在差异，因此为了更准确的将合适的频率匹配给各个小层，需要将各个小层与模型及关系式结合起来进行分析，确定各小层砂厚情况后，选定合适的频段范围，再进行分频提取实验以确定最优频率。

a 35 Hz

b 45 Hz

c 55 Hz

d 65 Hz

Fig.8Differontfrequencydivisionattributeofatarget

horizon

4 结 论

(1)利用正演模拟方法进行了属性优选与分析。研究得出，从常规振幅属性中优选出的求和振幅属性效果较好，能够大体判断砂体轮廓与展布规律；分频属性主频主要集中在30～70 Hz，中高频段针对薄层的效果较好。通过测井资料的验证，优选后的属性很大程度上提高了预测的准确性，应用效果显著。

(2)进行正演模拟最关键的是建立合适的地质模型。通过建立不同砂岩组合特征下的地质模型，利用地震正演分析技术，分析不同砂岩组合特征下各属性敏感性，建立地震属性分析方法及标准并开展研究区属性提取，可以高效且准确地达成属性优选的目的。

[1] 王彦仓， 秦凤启， 杜维良， 等. 地震属性优选、融合探讨[J]. 中国石油勘， 2013, 18(6): 69-73.

[2] 黄江庆， 黄麟云. 地震属性优选方法探讨[J]. 江汉石油科技， 2015, 25(2): 42-46.

[3] 焦艳丽. 大庆油田萨北开发区储层沉积模式研究[D]. 杭州： 浙江大学， 2012.

[4] 崔庆辉， 芮拥军， 尚新民， 等. 混合相位地震子波提取及应用[J]. 石油物探， 2011, 50(5): 481-486.

[5] 王世瑞， 王树平， 狄帮让， 等. 基于地震属性特征的河道砂体预测方法[J]. 石油地球物理勘探， 2009, 44(3): 304-313.

[6] 胡光义， 王加瑞， 武士尧. 利用地震分频处理技术预测河流相储层———基于精细储层预测调整海上高含水油田开发方案实例[J]. 中国海上油气， 2005, 17(4): 237-240.

[7] 胡水清， 韩大匡， 刘文岭， 等. 应用谱分解技术预测河道砂体[J]. 新疆石油地质， 2008, 29(3): 370-372.

[8] 杨士明， 潘晓慧， 葛善良. 利用地震分频属性预测薄砂岩储层—以塔里木盆地塔中隆起带顺9井区为例[J]. 石油天然气学报, 2014, 36(1): 45-49.

[9] 马世忠， 何 伟， 王 昭. 基于地震分频技术的河道砂体精细刻画[J]. 黑龙江科技大学学报, 2015, 25(4): 411-416.

(编辑晁晓筠校对李德根)

Seismicattributeoptimizationmethodsresearchbasedonforwardsimulation

ZhangMingxue1，ChenXiaolei1，YuTong2

(1.School of Geoscience， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China； 2. No.2 Oil Production Site, Daqing Oilfields Co.Ltd.， Daqing 163318， China)

Seismic attribute functioning as the main method of reservoir prediction assumes a greater significance in the oil gas prospecting and exploitation. This paper is devoted to addressing the more difficult attribute screening due to the more types of seismic attribute. The research centers around an investigation into seismic attribute optimization using forward modeling and this work is made possible by drawing on the case of Saertu main oil reservior of a certain block of Daqing Oidfiel Sabei development zone and the available data, using seismic attribute technology and forward theory, and starting from the river combined geological model, The results show that The total amplitude attribute and the frequency division attribute have the best applicability for the study area, and the logging data confirms the accuracy of the optimization result. Seismic attribute optimization aided by forward modeling affords both an effective improvement in the pertinence and the accuracy of seismic attributes and a better application effect.

oil gas; seismic attributes； optimization of seismic attributes； forward modeling

10.3969/j.issn.2095-7262.2017.06.011

P631.4

2095-7262(2017)06-0626-06

A

2016-12-22;

2017-06-16

张明学(1961-)，男，辽宁省建平人，教授，博士，研究方向：层序地层学与地震资料综合解释,E-mail：zmxdqpi@163.com。