A油田白垩系碳酸盐岩裂缝型储层综合预测技术研究

张 涛,佘 刚,李 苗,艾合买提江,叶双江

(中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院,北京100083)

A油田白垩系碳酸盐岩裂缝型储层综合预测技术研究

张 涛,佘 刚,李 苗,艾合买提江,叶双江

(中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院,北京100083)

扎格罗斯盆地A油田白垩系裂缝-孔隙型碳酸盐岩油藏厚度大于500m,裂缝分布复杂,孔隙受成岩控制,有效储层预测难度大。针对上述难点,研究提出采用地质、测井、地震、油藏工程等多种信息对裂缝型碳酸盐岩储层进行综合预测的思路。首先利用岩心的铸体薄片及实测孔、渗资料从微观上识别出裂缝的发育特征及其控制因素和发育模式,利用常规和成像测井定量解释储层的岩性、物性以及裂缝的产状,为地震预测提供地质和岩石物理模型;然后优选出预测裂缝的敏感叠后地震属性(曲率属性、对称性)，利用纵波方位各向异性裂缝识别技术对储层裂缝进行预测;最后借助与地震纵向分辨率相当的试井解释成果、试油提供的流量和生产指数等动态资料,对各属性及多属性融合技术的预测结果进行了验证。研究结果表明：①最大曲率和照明3D(Illuminator 3D,I3D)属性在大尺度断裂及裂缝发育带识别方面具有优势；②纵波方位各向异性(AVAZ)裂缝检测方法能够提供关于裂缝密度及分布范围方面较为详实的信息；③地震多属性融合技术可综合各属性的优点,实现从小尺度裂缝到大尺度裂缝带的预测,刻画白垩系碳酸盐岩裂缝型储层的分布。

碳酸盐岩;裂缝型储层;多学科综合预测;属性融合;扎格罗斯盆地

碳酸盐岩裂缝型油气藏在世界范围内广泛分布,裂缝的发育分布情况与区域构造背景、褶皱强度、储层岩性及厚度、层序组合等关系密切,储集体非均质性强,分析、认识和预测裂缝发育带分布规律是当今油气勘探和开发中的重点和难点,相关的技术研究是业界的热点。袁士义等[1]系统总结了裂缝的地质特征和裂缝空间分布预测技术;陈冬等[2]探讨了裂缝在常规测井和成像测井曲线上的不同响应特征及响应机理,综合利用双侧向电阻率和成像测井图像识别裂缝发育段;刘振峰等[3]、曲寿利等[4]利用纵波资料开展方位各向异性检测，并将其作为地震裂缝预测技术的重要组成部分;Ganguly等[5]提出的体曲率估算技术基于地震资料的倾角和方位角,避免了对连续解释层位的需求,克服了二维层面曲率的局限性。齐晴等[6]、耿福兰[7]和孔选林等[8]采用蚂蚁追踪技术、本征值相干技术和曲率属性识别大尺度裂缝,采用基于方位各向异性的叠前地震属性预测技术识别小尺度裂缝的方向和密度。本文以扎格罗斯盆地A油田白垩系巨厚、非均质性强的裂缝-孔隙型碳酸盐岩储层为目标,综合地质控制因素、测井评价、叠前/叠后地震属性、压力恢复资料和试油成果等多种信息,开展碳酸盐岩储层预测技术研究,建立适合该油田的储层综合预测技术,为该油田开发技术的确定提供依据。

1 研究区概况

扎格罗斯盆地A油田位于伊拉克库尔德地区,构造上处于扎格罗斯盆地叠瓦状褶皱带与简单褶皱带之间,是上新世扎格罗斯造山运动形成的北西-南东向展布的倾伏背斜构造,主要断层与背斜构造轴部平行,与背斜构造和断裂相伴生的构造裂缝发育,且以高角度裂缝为主。生产层段为白垩系碳酸盐岩裂缝-孔隙型储层(图1),厚约500m,自上而下分成3组:①Shiranish组,为浅灰色-深棕色含有孔虫的灰岩,含有一定量的泥质,岩性致密,裂缝发育;②Kometan组,是由厚约100m的灰白色-浅灰色泥晶灰岩组成,岩性较纯,泥质含量少;③Qamchuga组,由多孔白云岩段、致密白云岩与灰岩互层段组成。微裂缝系统及大型裂缝通道在3个组都有发育,部分井在白垩系进行酸洗处理后原油测试产量(1～3)×104桶/d。但不同层系储层类型、裂缝发育程度存在的差异造成油井产量差异较大,这是由于该油田裂缝-孔隙型储层发育分布的非均质性和随机性、裂缝发育控制因素的多样性造成裂缝系统较为复杂,裂缝的识别、预测和定量表征存在较大难度。

图1 白垩系地层岩性剖面

研究区各井均有试油产量资料和压力数据,测井资料齐全。常规测井为标准测井系列,包括自然伽马、井径、光电吸收截面指数、双侧向电阻率、微球形聚焦、声波时差、岩性密度和中子密度,多数井有微电阻率成像测井。所使用的地震数据为全方位角采集,面元大小为25m×25m,满覆盖次数为80次以上,采集系统的排列横纵比为0.9,2013年完成保幅叠前时间偏移处理，这为裂缝综合预测及验证提供了数据基础。

2 岩石物理特征测试分析

2.1 岩相特征

经过薄片观察和测试分析可知,白垩系Shiranish组为较深水环境下含浮游有孔虫的灰岩,上段(S1—S4)平均泥质含量约为10%,下段(S5—S7)为含泥灰岩,平均泥质含量15%,主要为伊利石/云母,少量高岭石和绿泥石。Kometan组(细分为K1和K2)为较纯的具生物潜穴、扰动构造的含粒灰岩和粒质灰岩,在局部井区为中-粗晶白云岩,热液改造产物,泥质含量较低,平均为2%。Qamchuqa组主要为白云岩组成,微晶白云石交代原始泥晶灰岩，常见腹足类和双壳类生物碎屑,缺少底栖有孔虫,说明为相对咸水局限环境。顶部见厚层岩溶角砾岩,经历长期大气水暴露。基质孔隙从致密到孔隙发育,孔隙度2%～21%,次生铸模孔、晶间溶孔。局部晶间孔发育段渗透率较高,高孔低渗段一般以孤立铸模孔和细晶基质孔为主。

2.2 岩石储集空间类型及特征

结合岩心铸体薄片观察和实验测试分析,归纳出A油田白垩系碳酸盐岩油藏主要存在两类储集空间类型(图2)。

1) 裂缝。从形态上分为不连续微裂缝(裂缝宽度0.05～0.10mm)和连续性裂缝。不连续微裂缝只能在岩心和薄片上识别,多数被方解石胶结；连续性裂缝分为两类，一类是早期张性缝,充填方解石和白云石,另一类是晚期构造挤压形成的与背斜相关的张性裂缝,多为高角度裂缝。裂缝在白垩系Shiranish,Kometan和Qamchuqa组岩心上常有显现。Shiranish层为裂缝型储层,裂缝类型丰富,从小尺度的不连续闭合微缝到大尺度充满油的开启大缝均有分布;Kometan层裂缝类型与上部的Shiranish层有明显差异,主要为中等尺度的裂缝,较少发现不连续的微裂缝;Qamchuqa储层主要为中等规模的裂缝,并在大断层或裂缝附近伴生形成塌陷洞穴或溶蚀孔洞，形成的裂缝网络与较大的断裂具有较好的连通性,整体属于裂缝-孔隙型油藏。

图2 储集空间类型图版

2) 铸模孔、晶间孔、晶间溶孔。局部晶间孔发育段渗透率较高,高孔低渗段一般以孤立铸模孔和细晶基质孔为主,孔隙度15%～20%,整体上渗透率不好,范围(0.01～10.00)×10-3μm2,主要在Qamchuqa组上段发育。

岩心资料统计表明,白云岩层段的裂缝密度是灰岩裂缝密度的3～10倍,泥质灰岩最差。裂缝以高角度裂缝为主，泥质含量越高,岩石脆性越低,在相同应力条件下发育的裂缝密度就越低。

3 裂缝的测井信息识别分析

根据白垩系岩相特征,采用岩心刻度测井资料的方法对白垩系目的层段的矿物成分、泥质含量、基质孔隙度、裂缝产状、裂缝密度等信息进行分析,总结出各参数之间的关系,为有利储集体预测评价提供依据，主要是通过总结裂缝发育段在双侧向-微球形聚焦、声波时差、密度和双井径等曲线上的响应特征来识别裂缝发育段。一般高角度裂缝发育段呈现出高电阻背景下的中低电阻率异常特征,且深、浅双侧向电阻率为正异常,微球形聚焦曲线显著降低。密度测井值异常减小也指示裂缝的发育[2]。当地层中裂缝十分发育时,声波时差值异常增大。当裂缝宽度较大时,声波时差曲线会出现周期性跳跃，经岩心检验的情况下,声波时差曲线的小幅度增大也可以作为裂缝的识别标志(图3)。图3a为某井裂缝型储层的测井响应特征,1875～2100m裂缝发育段在双侧向曲线(RS和RD)上正异常现象明显,微球形聚焦曲线(R0)幅值降低,声波时差(Δt)增大,密度(ρ)降低。

图3 裂缝的测井信息识别(1ft=0.3048m;1in=2.54cm)

A油田地层微电阻率扫描成像测井资料较多,解释中剔除诱导缝、纹层、充填缝,张开缝的资料显示本区裂缝产状以NE—SW向为主(平行于区域主应力方向),其张开缝施密特等面积投影图显示多为高角度裂缝,NW—SE方向(平行背斜轴部)的裂缝组不发育。但不同层系的裂缝密度差异大,Shiranish组裂缝从小尺度的不连续闭合微缝到大尺度充满油的开启缝均有分布,裂缝密度较低;Kometan组发育中等尺度裂缝,较少发现不连续微裂缝,裂缝发育密度中等;Qamchuqa组构造裂缝发育(图4),裂缝网络具有较好的连通性。成像测井解释的裂缝产状近似直立,为高角度缝,裂缝密度2～8条/m,在常规测井曲线上有高角度缝对应的响应特征。

图4 岩心统计的裂缝密度

4 地震属性裂缝预测

研究区主要采用叠后地震属性(体曲率、照明3D属性)和叠前纵波方位各向异性(AVAZ)进行裂缝预测,同时利用已知的地质、测井、试井等先验裂缝信息对不同地震属性进行标定,以确定合适的输入参数,优选适合的属性,使得属性预测结果与裂缝特征吻合。

4.1 曲率属性

研究区裂缝的发育与上新世以来扎格罗斯造山运动形成的背斜构造密切相关,而地震曲率属性是利用脆性地层的弯曲程度进行构造解释和裂缝分析的方法[8],因此可以利用曲率属性预测研究区裂缝。为了抑制噪声对曲率计算的影响,使曲率属性能更加准确地反映断裂-微断裂的空间分布特征,需要首先沿着构造倾角方向对地震资料进行去噪处理,并进行边缘保存的构造增强滤波[9]。滤波后的地震资料能更好地满足提取地震几何属性的要求。

本区目的层段为碳酸盐岩储层,岩性变化小,裂缝发育,基本不存在其它地质异常体,小断层在曲率属性上表现为线性构造,故曲率属性能更好地描述垂向上的非连续性以及与断裂相关的裂缝通道。这些裂缝通道往往是近于垂直的裂缝面,在横向上切割储层,长度一般为几十米。通过对比用不同Inline/Xline相邻步长计算出的曲率过井剖面与钻井试井解释结果和试油结果,选取合适的步长,利用最大正曲率属性研究了该区断层和裂缝带的发育情况。图5为Kometan向下50m曲率属性,显示较为连续且延伸较长的曲率异常清楚地指示NW—SE向的断层,这与该区解释的断层在剖面和平面上一致；延伸较短的NE—SW向曲率异常指示裂缝发育带。图6a为NE—SW向裂缝发育带上TT-8井白垩系储层的裂缝发育程度曲率预测结果；图6b为TT-8井成像测井解释结果对比，显示S1—S4段裂缝密度较小,S5以下至Q6裂缝发育,且裂缝走向为NE—SW向。试井解释Shiranish组渗透率947×10-3μm2,Kometan组渗透率2680×10-3μm2,Q1段渗透率30242×10-3μm2,Q2—Q6段渗透率5250×10-3μm2。曲率剖面上显示的裂缝发育情况与成像测井解释结果及试井解释结果完全吻合。

4.2 纵波方位各向异性裂缝检测

针对A油田白垩系Shiranish,Kometan和Qamchuqa三套层系岩性横向变化小、分布均匀、厚度大、裂缝发育的特点,选用纵波方位各向异性裂缝检测技术(AVAZ)预测裂缝。首先依据本区成像测井解释的裂缝发育优势方位NE-SW,平行于背斜轴部的断层走向NW-SE,在对比不同个数方位角叠加数据的信噪比后,选取有足够信噪比、方位角尽可能多的8个方位角(5.0°,27.5°,50.0°,72.5°,95.0°,117.5°,140.0°,162.0°)进行叠加,得到用于方位特征分析的方位角叠加数据,其振幅随方位角的变化明显;然后分别将利用3,4,6,8个方位数据体的预测结果与地震波形叠合,显示利用8个方位数据体预测的裂缝信息丰富且地震资料品质可靠。预测结果分析表明,纵波方位各向异性预测方法能够有效识别剖面上同相轴大的错断及微弱的不连续性。试井解释成果和试油结果很好地验证了该方法识别裂缝的有效性。图7a为Kometan以下50m AVAZ预测的裂缝密度平面图,可以看到TT-13井在裂缝发育区边缘。过TT-13井白垩系AVAZ预测的裂缝密度剖面上Kometan组裂缝不发育,Qamchuqa组裂缝非常发育，而TT-13井成像测井解释结果显示S3—S4段裂缝不发育,与AVAZ预测结果略有差异,其它层段对应较好(图7b,图7c)。试井解释Shiranish下段渗透率为13.8×10-3μm2,Kometan组渗透率为495.0×10-3μm2,Qamchuqa组上段渗透率为2940×10-3μm2,与AVAZ和成像测井所反映的裂缝发育情况基本吻合。

图5 Kometan组向下50m曲率属性

图6 TT-8井白垩系裂缝发育程度曲率预测结果(a)与成像测井解释结果对比(b)

图7 纵波方位各向异性裂缝检测

4.3 照明3D属性

利用IHS Kingdom (2015版)提供的基于照明技术的对称性(Symmetry)和照明3D属性(Illuminator 3D,I3D),可以进行裂缝带识别。对称性用来度量地震数据的杂乱程度,使用高阶统计量方法分析地震信号样点分布概率的不对称程度可以作为识别断层、裂缝、河道及其它地质特征的工具。对称性、相似性、曲率等地震属性可以用来表征断层,然而由于地震资料品质和自身算法的局限,计算的结果不具有很好的连续性,与地质规律有差异。此外,采集脚印的存在会进一步降低这些地表属性的分辨能力。I3D属性是在对称性基础上,将原始属性中不连续、不规则的断层面进行组合和连接,使断层面更符合地质规律,同时可以消除采集脚印的影响,提高分辨能力。图8a显示了I3D处理结果与原始地震剖面解释的断层,可见两者吻合较好。图8b为平面上沿Kometan层以下0～50m I3D属性,与解释断层一致。本区Shiranish,Kometan和Qamchuqa三套层系为海相碳酸盐岩沉积,岩性横向变化小,排除了河道砂体等其它地质体的可能,因此I3D属性指示裂缝带的发育。

4.4 多属性融合技术

用单一地震属性预测裂缝储集体往往具有多解性,该问题可以通过多属性融合技术加以改善。融合技术是将多种属性在一定的数学运算的基础上,考虑每一种属性对于储层的响应特征及相关程度,在地震属性归一化的情况下得出最优的裂缝预测结果[10]。通过4.1—4.3节分析可知,I3D属性对于识别大的断层较为可靠,最大曲率属性可以识别出大—中级别的断裂,叠前方位各向异性在识别中等级别的裂缝带时有优势。本文采用线性加权多属性融合技术将这3种属性进行融合,如图9所示。首先计算各属性的正态分布范围,对各属性做归一化处理,使每个属性值范围处于一个量纲内;然后取各井点周围一定范围内(不能太大或太小)属性的平均值,计算所有井点处属性的总平均值,将二者之差除以总平均值作为能量偏差(取绝对值)；根据能量偏差与加权系数成反比,得到加权系数k1,k2…,kn(k1+k2+…+kn=1);最后将加权后的能量偏差之和为最小的一组加权系数作为多属性融合的加权系数。由于3种属性相互取长补短,融合结果与实际情况吻合较好(图10)。图10a为过TT-14井的融合体剖面,显示S上段(S1—S4)裂缝不发育,成像测井图显示该段裂缝密度低,对应的试油产量也不高,1000～2000桶/d。TT-14井融合体剖面还显示S4以下至Kometan组位于裂缝带上,成像测井解释该段裂缝密度高,试油产量可达7000～16000桶/d(图10)。可见三种信息之间吻合较好。

图8 照明3D属性分析

图9 多属性融合过程

图10 过TT-14井多属性融合结果与实际情况对比

5 动态验证及综合预测

5.1 预测效果动态验证

试井分析是通过生产动态测试来研究油藏参数、生产能力的一种测试方法,反映较厚地层的宏观生产能力。A油田采用封隔器逐层试油,试油井段一般为30～100m,因此,用试井解释成果和试油结果来验证地震裂缝预测的结果是可行的。从Kometan组以下0～50m范围内的地震属性融合图上(图11)看,多数钻井位于预测的NW—SE和NE—SW向裂缝发育带上,试井解释的渗透率很高(>3000×10-3μm2),在Kometan层产量高(超过10000桶/d)。经过多年生产,近井地带地层压力有小幅度下降,说明油井连通的裂缝网络在平面和纵向分布范围广。TT-06井位于相对弱的裂缝发育带上,试井解释的渗透率和产量低一些,但该井仍靠近NW—SE向断层,产量在2000桶/d以上。NW—SE断裂平行于背斜轴部,是开启性裂缝发育带,规模大,地震属性上响应特征明显(图11);NE—SW是平行于现今主应力方向的开启性裂缝带,规模小,但发育密度大,成像测井解释出的裂缝主要为该组裂缝,地震属性上也有响应(图12)。这两组裂缝彼此交织,形成裂缝网络。TT-06井干扰测试结果表明,尽管TT-06井与TT-04井相距4.2km,但TT-06井与TT-04井及TT-05井之间存在横向连通,白垩系Shiranish,Kometan,Qamchuqa三个地层之间存在垂向连通(干扰由Shiranish地层至Qamchuqa地层)。TT-24井是针对Shiranish组裂缝部署的水平井,已完钻,在Shiranish组的水平段为1000m,获得高产。

5.2 有利目标预测及井位建议

通过对预测成果的验证分析,结合3套目的层系的储集体特征及本区油水界面的情况,指出研究区裂缝发育的有利目标和建议井位。Kometan和Shiranish组基质致密,裂缝发育,裂缝产状以NE-SW向为主,且油水界面已进入Kometan组,构造低部位的油水界面已进入Shiranish组,因此建议在Kometan和Shiranish组的融合地震属性图所指示的裂缝发育区中部署新的开发井位及井轨迹,对应图12上YT30和YT31井。在Shiranish组中段(对应S4段)采用NW—SE向的水平井轨迹,可以钻遇更多的裂缝带。

图11 Kometan组以下0～50m融合属性

图12 S4段以下60m融合属性(TT-23,TT-24为已钻水平井；YT-30，YT-31为建议水平井井位及轨迹)

6 结论

针对扎格罗斯盆地A油田白垩系巨厚裂缝-孔隙型碳酸盐岩油藏的地质特点及开发需求,综合应用曲率属性、I3D属性、方位各向异性及属性融合等预测方法开展了储集体综合预测研究,得出以下结论:

1) 基于不连续性检测的叠后属性对大尺度断裂系统的刻画效果显著,对断裂轮廓之外的裂缝信息识别能力相对弱,适用于断层的自动解释及断裂带的识别;

2) 叠前方位各向异性包含地震资料的方位、偏移距信息,对裂缝带等小尺度断裂刻画效果显著,预测结果分辨率更高,适用于有效刻画小尺度断裂及裂缝带;

3) 多属性融合技术可综合各属性的优点,实现从微观尺度到宏观尺度的裂缝检测,提高裂缝型储集体预测的精度。

[1] 袁士义,宋新民,冉启全.裂缝性油藏开发技术[M].北京:石油工业出版社,2004:3-5 Yuan S Y,Song X M,Ran Q Q.Development technique on fractured reservoir[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2004:3-5

[2] 陈冬,魏修成.塔河地区碳酸盐岩裂缝型储层的测井评价技术[J].石油物探,2010,49(2):147-152 Chen D,Wei X C.The evaluation technique on carbonate fractured reservoir from well logging in Tahe Oilfield[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2010,49(2):147-152

[3] 刘振峰,曲寿利,孙建国,等.地震裂缝预测技术研究进展[J].石油物探,2012,51(2):191-198 Liu Z F,Qu S L,Sun J G,et al.The research progress on seismic prediction of fractured reservoir[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2012,51(2):191-198

[4] 曲寿利,季玉新,王鑫.全方位P波属性裂缝检测方法[J].石油地球物理勘探,2001,36(4):390-397 Qu S L,Ji Y X,Wang X.Seismic method for using full-azimuth P-wave attribution to detect fracture[J].Oil Geophysical Prospecting,2001,36(4):390-397

[5] Ganguly N,Dearborn D,Moore M,et al.Application of seismic curvature attributes in the appraisal of the Tishrine-West field,North-East Syria[EB/OL].[2015-04-01].http:∥csegrecorder.com/articles/view/application-of-seismic-curvature-attribute-in-appraisal-of-tishrine-west

[6] 齐晴,曲寿利,李振春,等.也门S2区块叠前、叠后裂缝综合预测方法应用研究[J].石油物探,2014,53(5):603-608 Qi Q,Qu S L,Li Z C,et al.Fracture prediction by using pre-stack and post-stack seismic techniques in S2 block,Yemen[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2014,53(5):603-608

[7] 耿福兰.南堡2号潜山碳酸盐岩储层叠前和叠后裂缝综合预测[J].石油物探,2013,52(1):89-96 Geng F L.Integrated prediction of fracture in carbonate reservoir using pre- and post-stack seismic attributes in Nanpu No.2 buried hill[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2013,52(1):89-96

[8] 孔选林,唐建明,徐天吉.曲率属性在川西新场地区裂缝检测中的应用[J].石油物探,2011,50(5):517-520 Kong X L,Tang J M,Xu T J.Application of seismic curvature attributes in fracture detection in Xinchang area,Chuanxi[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2011,50(5):517-520

[9] 杨威,贺振华,陈学华.结构方位滤波在体曲率属性中的应用[J].石油物探,2011,50(1):27-32 Yang W,He Z H,Chen X H.Application of structural orientation filtering in volumetric curvature attributes extraction[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2011,50(1):27-32

[10] 赵虎,尹成,朱仕军.多属性融合技术研究[J].勘探地球物理进展,2013,32(2):119-121 Zhao H,Yin C,Zhu S J.Study on multiple seismic attributes fusion technique[J].Progress in Exploration Geophysics,2013,32(2):119-121

(编辑：戴春秋)

Multi-disciplinary integration prediction of fractured carbonate reservoir in A Oilfield,Zagros Basin

Zhang Tao,She Gang,Li Miao,AhmatjanAbudrahman,Ye Shuangjiang

(SinopecPetroleumExploration&ProductionResearchInstitute,Beijing100083,China)

A Oilfield located in Zagros Basin is porous-fractured reservoirs with oil column of more than 500m.Complex fracture distribution and diagenesis result in the difficulty in effective reservoir prediction.In order to solve the problem,an integrated study of geological,well logging,seismic attributes and reservoir engineering information on predicting the naturally fractured carbonate reservoir was carried out.The development characteristics of fractures and their controlling factors & development pattern can be identified from the core,casting thin sections,the measured porosity and permeability data in microscopicially.Meanwhile,the conventional and imaging log are applied to quantitatively interpret the lithology,physical properties and the orientation of fractures to provide geologic and petrophysical model for seismic prediction.According to the results of geological and petrophysical interpretation,seismic attributes sensitive to fractures are selected and verified by results of imaging log interpretation,pressure build-up well test interpretation and oil production rates.Traditional 3D post-stack attribute show an advantage of predicting the faults and large-scale fractured belts,such as maximum curvature and illuminator 3D attribute.P-wave azimuthal anisotropy (AVAZ) method can provide more details about the intensity and distribution of the fractured reservoir.Multiple seismic attributes fusion techniques can be used to integrate the advantages of various attributes and reduce the uncertainty of results.Multi-disciplinary research result shows that fractured reservoir can be accurately predicted and evaluated by different scale.

carbonate,fractured reservoir,multi-disciplinary integration identification,seismic attributes fusion,Zagros Basin

2015-04-2;改回日期：2015-08-13。

张涛(1973—),男,博士,高级工程师,从事油藏地质评价、碳酸盐岩储层建模等方面的研究工作。

国家科技重大专项项目(2011ZX05031-002)资助。

P631

A

1000-1441(2015)06-0770-10

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.06.016