频散AVO分析技术及其在南海深水区的应用*

张益明 牛 聪 韩 利 叶云飞

(中海油研究总院 北京 100028)

频散AVO分析技术及其在南海深水区的应用*

张益明 牛 聪 韩 利 叶云飞

(中海油研究总院 北京 100028)

张益明,牛聪,韩利，等.频散AVO分析技术及其在南海深水区的应用[J].中国海上油气，2016,28(6)：21-27.

Zhang Yiming,Niu Cong,Han Li,et al.A method of frequency dispersion AVO analysis and its application in deep water area of South China Sea[J].China Offshore Oil and Gas,2016,28(6):21-27.

深水区勘探钻井稀少，由于缺乏测井约束，地震反演等常规技术油气检测的多解性很强。基于地震波衰减的频散现象，在地震谱分解基础上，提出应用频率依赖的AVO方程计算地震波的频散属性的方法，并设计理论模型验证了这种频散属性对含气性识别的高敏感度，进而将AVO属性与频散属性相结合构建了一种烃类指示因子(DvP×DG)。应用频散AVO分析技术对南海深水区Y21-1构造区目的层系含气性进行了钻前预测，结果与实钻结果吻合较好，证实了频散AVO分析技术可以增强气层识别的敏感度，降低水层等背景带来的影响，可以作为烃类检测指标进行含气性识别。

地震波衰减；谱分解；AVO方程；频散属性；含气性识别；南海深水区

在深水等勘探程度较低的区域，钻井资料少，如何直接应用地震资料进行油气预测一直是地球物理学家探索的方向之一。岩石中流体的存在会导致地震波发生频散和衰减，并且频散和衰减与地震波的频率有关，这种现象已被岩石物理实验证实[1-5]。因此，理论上这种由流体的存在而引起的地震波频散和衰减可以用于地下岩石含流体性预测。

针对速度频散与地震反射特征以及AVO之间的关系，一些学者开展了研究。Chapman等[5]指出在弹性介质与频散介质界面处反射与频率有关。Ren等[6]讨论了垂直入射时弹性介质与频散介质界面处的反射系数振幅与相位随频率的变化关系。Johnston[7]、Sun[8]等证实了速度频散与地层物性密切相关，并指出频散对地层物性的变化比速度更敏感。高刚、吴小羊、张震 等[9-11]开展了速度频散方面的反演和应用研究，探索了利用频散属性开展含油气性分析的条件和可行性。

以上研究表明，地震波在含油气储层中的速度频散和衰减可作为一种流体识别指标，如果地层速度随频率变化，那么相应的反射系数也会随频率变化，这为应用AVO方程计算频散特性提供了理论依据。本文基于模型数据验证了频散AVO分析的有效性，通过计算地震波的频散属性进一步分析了气层响应特征与频率变化的关系，进而将频散属性与AVO属性相结合构建了烃类指示因子(DvP×DG)，并应用该技术对南海深水Y21-1构造区目的层系含气性进行了预测，指出了含气区的分布范围，得到了实钻结果的证实。

1 频散AVO分析原理

按照Shuey、Ostrander、殷八斤 等[12-15]的研究，各向同性介质P波反射系数在入射角小于30°时，AVO截距梯度近似公式为

R(θ)≈P+Gsin2θ

(1)

式(1)中：θ为入射角；P为纵波法线入射的反射系数，称为AVO截距；G为AVO梯度。

重新整理式(1)截距项P，得到新的近似表达式

(2)

式(2)中：vP、ρ分别为界面两侧介质的纵波速度和密度平均值；ΔvP、Δρ分别为vP、ρ的差异。

考虑地震波速度随频率变化，可将式(2)反射系数扩展成入射角和频率的函数,即

(3)

对上述方程的频率做一阶泰勒展开，可以得到

(4)

(5)

RP(θ,f)=RP(θ,f0)+DvPΔf+DGΔfsin2θ

(6)

式(6)中：DvP和DG作为烃类指示参数(即反演的频散属性)，其中DvP表征纵波速度频散程度，DG相当于AVO梯度，表征纵波频散程度随炮检距的变化梯度。

2 频散属性模拟分析

为了验证频散属性进行油气检测的可行性，基于Chapman、Wilson、Smith等[5,16-17]的研究设计一个理想模型进行测试。该模型假设岩石介质处于某种孔隙流体(通常为水)的饱和状态，当发生另一种流体(通常为气)的替换时可以得到新的具有频率依赖性质的参数，当介质孔隙压力均衡时具有弹性属性，且在低频端(即地震频带内)不发生频散。

如图1、表1所示，该模型上层为不含流体的泥岩，近似于完全弹性，下层为砂岩，左侧为水饱和，右侧为气饱和，使得模型砂岩具有频散属性。假设该模型中水体积模量为2 000 MPa，气体积模量为200 MPa。图2为该理论模型的地震正演响应特征，对比图2a、b可以看到，气饱和频散介质中反射波振幅随偏移距增加而增大。

图1 理论模型

表1 理论模型参数

对该模型的合成地震记录进行分频AVO研究，频率范围10～90 Hz，间隔10 Hz。图3给出了该模型弹性介质和频散介质中零偏移距道分频反演得到的纵波速度变化率(ΔvP/vP)随频率的变化情况，对振幅谱进行归一化处理后可以看出，与弹性介质相比，频散介质纵波速度变化率随频率变化的特征明显。由此可见，速度相对变化量随频率变化的属性可用于表征储层的频散程度，进而进行烃类检测。

对该模型水饱和砂岩与气饱和砂岩分别计算频散属性，结果表明无论是DvP还是DG，气饱和频散属性都明显大于水饱和频散属性(图4)，这说明这种频散属性对含气性的识别具有更高的敏感度，可作为含气性的检测指标。

图2 理论模型正演地震响应

图3 理论模型零偏移距弹性介质和频散介质的速度变化率分析

图4 理论模型不同条件下的频散属性

3 在南海深水区的应用

3.1 区域概况

研究目标位于南海深水区Y21-1构造区。前期地质研究认为，该构造是在基底隆起上发育的披覆构造，主要目的层为珠海组上段深水扇砂体，次要目的层为珠江组上段浊积砂体，构造面积由深到浅逐渐变大，幅度逐渐减小。

应用频散AVO分析方法对Y21-1构造区珠江组和珠海组储层分布及储层含流体性质进行预测，以期降低勘探风险，为勘探决策提供依据。目前该构造区勘探程度较低，区内无钻井资料，无法基于地震反演开展相应的油气识别研究，但是研究区内具有2011年采集的3D地震资料，地震品质较高(过目标体实际地震叠加剖面如图5所示，其中强振幅异常处即为珠江组—珠海组深海重力流沉积体)，这为利用叠前地震数据开展频散AVO分析工作提供了必要的数据基础。

图5 Y21-1构造区地震剖面

3.2 实现流程

针对Y21-1构造区地质特点与资料条件，结合现有的频散属性提取方法的研究成果[18-25]，本文采用如下提取流程：

1) 对叠前地震记录进行球面扩散补偿、速度分析、构建速度模型、动校正等预处理；

2) 用广义S变换对预处理得到的地震记录进行频谱分解，获得一系列不同频率的等频剖面[24-25]；

3) 提取子波，以子波主频为参考频率，求取谱振幅均衡系数，并对其余等频率剖面进行谱均衡处理(这是因为谱分解以后的数据中有子波的影响，需要进行谱均衡来消除“子波叠印”对地层反射系数的影响)；

4) 选取地震子波主频为参考，进行分频AVO反演，得到频散属性。

3.3 含气性预测效果

应用频率依赖的AVO方程计算地震波的频散属性，并与P×G属性结合，开展了Y21-1构造区目标储层的含气性钻前预测研究。由于剪切模量对填充流体性质的变化不敏感，因此只考虑P波频散。

图6为该构造区常规AVO的P和G交会分析得到的含气异常剖面，可以看出，该构造顶部目标一气层异常明显，而下部目标二气层只出现在构造边缘部位，主要原因是上覆厚气层的屏蔽作用引起下部气层的地震反射系数随角度变化而发生了变化。分析表明，该构造目标一气层表现为III类AVO异常，目标二气层表现为弱IV类AVO异常(图7)，所以常规AVO属性分析技术基本无法应用。

图6 Y21-1构造区P和G交会剖面

图7 Y21-1构造区地震道集和AVO曲线

图8是通过频散AVO流体识别技术流程得到的该构造区频散属性剖面，可以看出，在目标一和目标二处有2套较强的频散属性异常，分别对应珠江组和珠海组目的层。由式(1)和式(6)可知，频散介质的AVO属性包括P、G、DvP和DG，因此可以通过将P×G与DvP×DG交会来开展研究，图9为只考虑气层顶面情况下P×G与DvP×DG的交会结果，其中红色区域表示P×G值较大，频散程度DvP×DG值也较大，相当于常规AVO的III类异常；黄色区域表示P×G值较小，但频散程度DvP×DG较大，相当于常规AVO的非III类异常；蓝色区域表示背景，其中左上部蓝色区域表示气层底界面的响应，下半部蓝色区域表示泥岩和含水砂岩的响应。 将图9中的3个区域反投影到剖面，结果表明：对于目标一气层，常规P×G就能够识别；而对于目标二气层，只有频散属性才能很好地识别，而且与图6相比，构造顶部目标二气层特征更为完整(图10)。由此可见，AVO属性与频散属性的结合应用可以增强气层识别的敏感度，降低水层等背景带来的干扰。

图8 Y21-1构造区频散属性剖面

图9 Y21-1构造区P×G与DvP×DG交会分析

图10 Y21-1构造区P×G与DvP×DG交会剖面

之后，Y21-1井钻探揭示的2套目的层均为深水扇砂体沉积体。其中，上部目的层为深水扇远端浊积砂体，以粉砂—细砂为主，泥质含量偏高，测井解释孔隙度在19%～25%之间，在该层段纵向识别出3套高气测异常段，综合测井解释含气层段累计厚度60 m；下部目的层为深水扇砂体，以中砂—粗砂为主，部分含砾，分选中等，为高孔隙优质储层(平均孔隙度23%)，气层异常较高，综合测井解释气层累计厚度40 m。这表明，该井2套异常位置都钻遇到了储层物性较好的气层，证实了基于频散属性分析的AVO含气性预测结果。

4 结论

1) 考虑地震波传播过程的速度频散因素，提出了应用频散依赖的AVO方程计算地震波的频散属性的方法，并设计理论模型进行了测试，所得到的纵波速度频散程度和频散梯度属性对气层识别效果明显。

2) 南海深水区Y21-1构造区应用表明，常规AVO属性分析与频散属性的结合，既考虑了地震振幅随角度的变化，又考虑了地震振幅的频散影响，含气性预测结果更为可靠，并且得到了实钻结果的证实。

3) 考虑到影响速度频散因素的非唯一性，基于频散AVO属性的含气性预测结果可作为定性分析依据，同时应用中要重视频散属性与地质、测井和反演等多物探资料的综合分析，以提高含气性预测的可靠性。

[1] 王海洋,孙赞东,CHAPMAN M. 岩石中波传播速度频散与衰减[J].石油学报,2012,33(2):332-342. Wang Haiyang,Sun Zandong,CHAPMAN M.Velocity dispersion and attenuation of seismic wave propagation in rocks[J].Acta Petroleum Sinica,2012,33(2):332-342.

[2] 邓继新,史謌,俞军.流体饱和岩石超声速度频散的特性研究[J].北京大学学报(自然科学版),2003，39(6):835-843. Deng Jixin,Shi Ge,Yu Jun.The research of the characteristics of ultrasonic velocity dispersion in fluid saturated rock[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitaties Pekinensis,2003,39(6):835-843.

[3] BATZLE M,HOFMANN R,HAN D H,et al.Fluids and frequency dependent seismic velocity of rocks[J].The Leading Edge,2001,20(2):168-171.

[4] 李胜军,高建虎,雍学善,等.小尺度体反射系数近似公式研究[J].岩性油气藏,2014,26(1):96-99. Li Shengjun,Gao Jianhu,Yong Xueshan,et al.Approximate formula of reflection coefficient for small-scale body[J].Lithologic Reservoirs,2014,26(1):96-99.

[5] CHAPMAN M,LIU Enru,LI Xiangyang.The influence of fluid-sensitive dispersion and attenuation on AVO analysis[J].Geophysical Journal International,2006,167:89-105.

[6] REN H,GOLOSHUBIN G,HILTERMAN F J.Poroelastic analysis of amplitude-versus-frequency variations[J].Geophysics,2009,74(6):41-48.

[7] JOHNSTON D H.The attenuation of seismic waves in dry and saturated rocks[D].Cambridge:Massachusetts Institute of Technology,2005.

[8] SUN L.Attenuation and velocity dispersion in the exploration seismic frequency band[D].Toronto:University of Toronto,2009.

[9] 高刚,李玉海,桂志先,等.基于广义S变换频散AVO属性提取方法研究[J].岩性油气藏,2015,27(4):84-90. Gao Gang,Li Yuhai,Gui Zhixian,et al.Abstraction of frequency-dependent AVO attributes based on generalized S transform[J].Lithologic Reservoirs,2015,27(4):84-90.

[10] 吴小羊.基于频散分析技术的频散AVO反演研究[D].武汉：中国地质大学,2010. Wu Xiaoyang.Frequency dependent AVO inversion using spectral decomposition techniques[D].Wuhan:China University of Geosciences,2010.

[11] 张震,印兴耀,郝前勇.AVO反演的频变流体识别方法[J].地球物理学报,2014,57(12):4171-4184. Zhang Zhen,Yin Xingyao,Hao Qianyong.Frequency-dependent fluid identification method based on AVO inversion[J].Chinese Journal of Geophysics,2014,57(12):4171-4184.

[12] SHUEY R T.A simplification of the Zoeppritz equations[J].Geophysics,1985,50(4)：609-614.

[13] OSTRANDER W J.Plane-wave reflection coefficients for gas sands at non-normal angles of incidence[J].Geophysics,1984,49(10):1637-1648.

[14] 殷八斤,曾灏,杨在延.AVO 技术的理论与实践[M].北京:石油工业出版社,1995:218-224. Yin Bajin,Zeng Hao,Yang Zaiyan.Theory and practice of AVO[M].Beijing:Petroleum Industry Press,1995:218-224.

[15] 陈兆明.叠前AVO特征分析方法在惠州地区油检测中的应用[J].中国海上油气,2015,27(5):43-48.DOI:10.11935/j.issn.1673-1506.2015.05.007. Chen Zhaoming．Application of pre-stack AVO characteristics analysis on oil detection in Huizhou area[J].China Offshore Oil and Gas,2015,27(5):43-48.DOI:10.11935/j.issn.1673-1506.2015.05.007.

[16] SMITH G,GIDLOW P.Weighted stacking for rock property estimation and detection of gas[J].Geophysical Prospecting,1987,35(9):993-1014.

[17] WILSON A.Theory and methods of frequency-dependent AVO inversion[M].England:University of Edinburgh,2010.

[18] 赵万金,杨午阳,张巧凤,等.一种频率域AVO油气检测方法[J].石油地球物理勘探,2012,47(3):436-441. Zhao Wanjin,Yang Wuyang,Zhang Qiaofeng,et al.A frequency AVO method for hydrocarbon detection[J].Oil Geophysical Prospecting,2012,47(3):436-441.

[19] 李绪宣,王建花,张金淼,等.南海深水区地震资料采集设计和处理关键技术及其野外试验效果[J].中国海上油气,2013,25(6):8-14． Li Xuxuan,Wang Jianhua,Zhang Jinmiao,et al.Some seismic acquisition designs and key processing techniques and their testing effects in the deep water areas,South China Sea[J].China Offshore Oil and Gas,2013,25(6):8-14．

[20] MULLER T M,LAMBERT G,GUREVICH B.Dynamic permeability of porous rocks and its seismic signatures[J].Geophysics,2007,72(5):149-158.

[21] 郝前勇,张世鑫,张峰,等.基于频变AVO反演的频散属性估算方法及其应用[J].石油地球物理勘探,2013,48(2):255-261. Hao Qianyong,Zhang Shixin,Zhang Feng,et al.Dispersion attributes estimation based on frequency dependent AVO inversion and its application in hydrocarbon detection[J].Oil Geophysical Prospecting,2013,48(2):255-261.

[22] 庄祖垠,陈继宗,王征,等.深水地震资料特性及相关处理技术探析[J].中国海上油气,2011,23(1):26-32． Zhuang Zuyin,Chen Jizong,Wang Zheng,et al.A discussion on characteristics of deep-water seismic data and their processing techniques[J].China Offshore Oil and Gas,2011,23(1):26-32．

[23] 周竹生,杨鑫.基于谱分解技术的分频AVO反演[J].中南大学学报(自然科学版),2014,45(4):1197-1205. Zhou Zhusheng,Yang Xin.Frequency-dependent AVO inversion using spectral decomposition technique[J].Journal of Central South University (Science and Technology),2014,45(4):1197-1205.

[24] 孙万元,张会星，孙杨.地震波衰减和频散属性的提取及其在油气检测中的应用[J].中国海洋大学学报,2013,43(10):82-87. Sun Wanyuan,Zhang Huixing,Sun Yang.Apply S-transform to extract the attenuation and dispersion attributes of the seismic wave to detect oil and gas[J].Periodical of Ocean University of China,2013,43(10):82-87.

[25] 孙雷鸣,万欢,陈辉,等.基于广义S变换地震高分辨率处理方法的改进及在流花11-1油田的应用[J].中国海上油气,2011,23(4):234-237． Sun Leiming,Wan Huan,Chen Hui,et al.An improved method of seismic high-resolution processing based on generalized S transform and its application in LH11-1 oilfield[J].China Offshore Oil and Gas,2011,23(4):234-237．

(编辑：冯 娜)

A method of frequency dispersion AVO analysis and its application in deep water area of South China Sea

Zhang Yiming Niu Cong Han Li Ye Yunfei

(CNOOCResearchInstitute,Beijing100028,China)

Conventional technologies such as seismic inversion can generate multiple solutions for hydrocarbon detection because of few drilled wells in deep water area and lack of logging constrained. According to the seismic wave attenuation and velocity dispersion, the frequency-dependent AVO equation is used to calculate the dispersive properties of seismic wave based on seismic spectrum decomposition. By designing theoretical model, the high sensitivity of dispersion properties to gas detection is verified, and hydrocarbon indicator factor (DvP×DG) is constructed by combining frequency dispersion analysis with AVO attributes. The method is applied to forecast the target formation gas-bearing possibility of Y21-1 structure area in deep water area of China South Sea before drilling, and the predicted results are in good correspondence with actual drilling results, which imply that the frequency-dispersion AVO can increase the sensitivity of the gas reservoir, reduce the effects of water background, and can be used to detect gas as a hydrocarbon detection indicator.

seismic wave attenuation; spectrum decomposition; AVO equation; frequency dispersion attribution; hydrocarbon identification; deep water area of South China Sea

1673-1506(2016)06-0021-07

10.11935/j.issn.1673-1506.2016.06.004

张益明，男，高级工程师，2011年毕业于中国科学院地质与地球物理研究所油储地球物理专业，获博士学位，主要从事地震反演和储层预测方面的研究。地址：北京市朝阳区太阳宫南街6号院A座(邮编：100028)。E-mail:zhangym1@cnooc.com.cn。

P631.4

A

2016-03-28 改回日期：2016-04-29

*“十二五”国家科技重大专项“少井或无井条件下小波域储层流体识别方法研究(编号:2011ZX05025-001-07)”部分研究成果。