薄层和薄互层叠后地震解释关键技术综述

张军华,王庆峰,张晓辉,李俊霖,侯 静,刘 杨

(中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580)

薄层和薄互层叠后地震解释关键技术综述

张军华,王庆峰,张晓辉,李俊霖,侯 静,刘 杨

(中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580)

薄层和薄互层油气藏是一类很重要的油气藏。由于地震数据对薄层的分辨能力有限,该类储层的地震预测难度较大。在文献阅读基础上,对多年的研究工作进行了总结,对薄层、薄互层叠后地震解释关键技术进行了梳理与综合评述,内容包括基于经典调谐理论的解释方法、特色属性提取与分析方法、基于地震沉积学的解释方法、拟声波反演技术、去薄层强屏蔽技术、压缩感知谱反演提高分辨率技术和模式识别砂体自动检测技术等7个方面。给出了每种方法技术的基本原理和物理意义,进行了模型测试与效果分析,并对实际应用效果进行了简要评述,对勘探开发人员做好薄层、薄互层的油气预测有一定的指导意义和借鉴作用。

薄层;调谐理论;特色属性;地震沉积学;拟声波反演;去强屏蔽;压缩感知;模式识别

随着水平井技术、钻井压裂工艺的进步与推广,以往不太受重视的薄层和薄互层油气藏,正日益受到油气勘探开发界的关注。东部老油区的薄层或薄互层的单层厚度一般只有几米,甚至更小。从地震勘探原理上来说,它们是严格意义上的调谐厚度内的地层。常规地震解释方法已不能满足这种薄地层勘探的要求,迫切需要采用新的方法技术来进行探究与认识。

本文从薄层和薄互层的地震响应机理出发,对现有实用的或较新的叠后解释方法进行梳理,给出相关方法技术的文献来源、基本原理、物理意义,并用理论模型进行验证或说明。内容主要包括基于经典调谐理论的解释方法、特色属性提取与分析方法、基于地震沉积学的解释方法、拟声波反演技术、去薄层强屏蔽的目标处理技术、基于压缩感知的薄层识别方法、基于模式识别的薄砂体检测技术等7个方面的内容。

1 基于经典调谐理论的解释方法

用调谐理论进行薄层定量解释是一种常用方法,一般认为λ/4(λ为波长)是薄层分辨率极限,也称调谐厚度,以此作为薄层的划分标准。调谐理论的解释方法分为时间域和频率域两类。

1.1 时间域薄层解释方法

时间域求取薄层厚度主要利用振幅、时差信息:①当薄层厚度大于λ/4时,用视时差计算真实厚度;②当薄层厚度小于λ/4时,视时差已基本不变,此时可用相对振幅关系来计算实际厚度[1]。

图1是用来研究调谐关系的楔形体模型,速度取2500m/s,为了定量表示,设上界面反射系数为-1,下界面反射系数为+1。采用主频35Hz的雷克子波,每道厚度间隔为1m(双程旅行时为0.8ms)。图2 是根据顶底波谷和波峰处的振幅与时差计算得到的薄层调谐曲线。

根据图1和图2,可分析以下几个关键点。①调谐厚度点,这在调谐曲线上是明确无误的,对于图1所示的模型,调谐厚度约为11.1ms,基本上就是λ/4;在合成记录上,调谐点在第11.1/0.8≈14道处,但在人工解释时,很难准确解释出是第13道还是第14道或第15道。②相对振幅稳定点,从图2上看,此点以后顶底界面波谷与波峰已没有混叠,值固定不变;这在图1上也很明显,此点向右,波峰、波谷幅值、形状已不发生变化。③复合波时差不变点,图2中时差曲线在11.0ms以后基本不变,最小值为9.5ms,此时不能用时差来计算厚度;图1示意性地用蓝色虚线表示了波谷和波峰时间位置,需要特别注意的是,即使5m,10m这种数量级的薄层,直接解释顶底反射界面来计算实际厚度也已不可取了！④几米厚的薄层区,以往用调谐厚度计算薄层,往往忽视薄层复合波的幅度问题,图1直观地说明,对于1,2,3m的薄层,它们的幅度明显比厚层或调谐点附近要小很多,对于低信噪比资料,用调谐厚度预测特别薄的储层有一定的不确定性。

图1 用于研究薄层特征的楔形体模型

图2 薄层调谐曲线

调谐厚度和视厚度最小值由子波主频决定,图3给出了主频与调谐厚度和视厚度最小值之间的关系,有两点值得注意:①曲线不是线性关系;②调谐厚度与最小视厚度不是一个概念,最小视厚度的值比调谐厚度要小,这一点从图2的时差变化曲线上也得以体现。调谐厚度也可以通过公式(1)计算得到,计算的结果与合成记录统计提取结果一致[2]。

(1)

式中:fm为子波主频。

图3 主频与调谐厚度、最小视厚度之间的关系

1.2 频率域薄层解释方法

对于泥包砂储层,在层厚很小的条件下,可得峰值频率fp与薄层厚度τ之间的关系式[3]:

(2)

设子波主频fm为35Hz,计算后得到的频率与厚度曲线如图4所示。从图4可以看出,厚度增加,响应的峰值频率有所降低。这个结论的前提是薄层厚度τ相对于峰值频率fp要足够小。直接对图1的薄层响应计算频谱,结果如图5所示,可以看出,当厚度较小时,频谱呈单峰,厚度增加、峰值频率减小,符合公式(2)和图4的结论。

图4 峰值频率与薄层厚度的关系曲线

图5 直接根据图1所示模型计算的频谱

正是因为层厚度与频率确实存在着对应关系,分频解释成为一项很实用的解释技术[4],商用解释工作站还开发了一种利用调谐频率计算净厚度的方法。该方法先计算F-X谱,然后提取峰值频率(从谱分解的角度来说,也可以称为调谐频率),再根据井点的相关性,统计厚度与调谐频率的关系,进而预测储层厚度。另外,可通过时频分析,利用调谐能量增强法提高薄层的分辨能力[5]。

2 特色属性提取与分析方法

地震属性是从地震原始解释数据中提取的,能从某些方面更好地反映地质规律的地震量度值。地震属性早先也称为地震参数,国内不少高校“六五”、“七五”期间就取得了一些研究成果[6-7],我们认为后来推出的商用工作站的属性提取与解释软件都有早期研究的印记。国外首次完整提出地震属性的概念及分类是CHEN等[8]。地震属性众多,如何提取、优化特色属性是关键[9]。刘伟等[10]通过对多种属性的分析,认为平均瞬时频率、平均瞬时相位、瞬时频率斜率、反射强度的斜率、总绝对值振幅、最大波峰振幅、平均绝对值振幅、振幅的斜度等属性有利于预测薄互层。关于地震属性研究有大量的文献报道,通过文献阅读、理论研究与实际应用,我们认为对于薄层、薄互层的解释来说,弧长属性[11]、能量半时属性[12-13]、甜点属性[14-16]具有较好的应用效果,值得推广应用。

2.1 弧长属性

弧长是指时窗内地震道波形的长度,其大小间接反映了地震波振幅和频率的大小,振幅越大,频率越高,对应的弧长越长,其计算公式为:

(3)

式中:ai为第i个采样点的振幅;Δt为采样间隔;N为采样点数。

图6展示了永进油田采用弧长属性预测深层薄砂体的应用实例，可以看出,均方根振幅属性在有利井y1(11m油层)和y3(8m油层)的特征没有弧长属性好,砂体的分布规律与地质认识也不一致。

图6 用弧长属性预测深层薄砂体a 均方根振幅; b 弧长

2.2 能量半时属性

能量半时又称为能量半衰时或半时能量,是一个泊来词,其定义为:在给定的分析时窗内,能量达到1/2的相对时间[13]。

(4)

我们在研究时发现,对于能量半时,时窗大小的选择比较重要,理想的时窗应取一个子波的长度,但有些商业软件在应用时因缺省长度过大而不适合于储层研究。

图7为能量半时在滨435井区的应用实例,与之比较的是瞬时振幅属性。瞬时振幅在井点处呈弱反射,储层无法解释;能量半时属性则与井点吻合度很好,我们还据此预测了储层的分布范围[17]。

2.3 甜点属性

甜点(Sweetspot)是指物性差、饱和度低、丰度差地层中的局部有利储层。甜点属性(Sweetness,注意讲属性时用此词,讲储层甜点时用Sweetspot)一般是指反射强度与瞬时频率平方根的比值[16],它能有效预测沉积层系中的孤立砂体,其计算公式为:

(5)

式中:R为反射强度;finst为瞬时频率;S为定义的甜点属性。一般而言,砂体含油气后,反射振幅会增强,瞬时频率会降低,(5)式的比值结果会更好地揭示砂体的有利特征。图8显示了甜点属性在河道砂体预测中的应用结果,注意,河道中甜点属性颜色的变化指示了河道内部砂体的变化,黄颜色指示砂体最有利部位[14]。甜点这个概念由于地质意义形象明确,在页岩气等非常规油气藏的勘探开发中经常被地质学家所提及。公式(5)为什么除平方根,其实没有理论依据,除开3次方根同样能取得类似的效果。RADOVICH等[15]则是直接将振幅和频率融合显示,也取得了很好的识别甜点效果。

图7 用能量半时属性预测滩坝砂储层a 瞬时振幅; b 能量半时

图8 甜点属性在河道砂体预测中的应用[14]

提醒读者,由于我国地质情况复杂,含油气的薄层或薄互层地震特征并不一定是振幅强、频率低,在直接运用公式之前,有必要先对属性进行预处理,将有利储层的反射强度映射到高值、频率映射为低值,再利用公式计算,这样才会取得好的解释效果。

2.4 属性融合

地震属性能凸显地震数据内的微弱信息,而属性融合技术则能更好地挖掘数据内隐藏的信息,提高复杂储层属性解释的可靠性。属性融合可归纳为两类,一类是将多个属性经过数学运算融合在一起,如复合属性[18]、主因子(或称为主成分、主元素)分析[19]、多元线性回归[20]、聚类分析[21]等;另一类是通过改变图像显示手段来获取储层别样的信息内容,如基于色度-亮度的二值显示、基于RGB的三原色显示等。基于数学运算的属性融合,也可以称为属性的优化处理,有时还要附加井的先验约束信息。基于图像处理的显示技术,不需要井的约束,有时能很好地凸显储层异常,起到其它数学运算不能起到的作用。

对于薄层和薄互层的甜点信息,二值显示是容易见效的一种显示手段。图9是色度-亮度的二值显示元的示意图,将两种不同属性按二原色组合,起到强化有利信息的作用。图10给出了基于二原色的属性融合技术在滩坝砂储层的应用实例,将等t0构造图与属性融合在一起,这样属性上有滩坝砂滨浅湖沉积环境的特征,有利于储层的识别。

图9 色度-亮度的二值显示元

图10 基于二原色的属性融合技术a 弧长属性; b 等t0图; c 弧长与等t0融合

3 基于地震沉积学的解释方法

地震沉积学是一门现代地震技术与沉积学相结合的新型交叉学科,是用于薄层和薄互层解释的有效方法。地震沉积学最早由曾洪流提出,主要包含两项实用技术——地层切片技术[22]和90°相移子波技术[23]。国内关于地层切片的讨论与研究较多[24-30]。

3.1 地层切片技术

地层切片技术是地震沉积学研究的关键技术之一,其优势在于可对目的层段进行精细的沉积研究。图11比较了地层切片与水平切片、沿层切片的效果,很显然,对于沉积稳定的地层,地层切片可以较好地反映内部沉积关系。图11a是一河流相储层的连井剖面,储层的顶面(绿色)、底面(蓝色)可以清楚解释,但储层内部河道叠置复杂,不具有层理性,因此很难按层位去解释每一个小层。但依据地层切片,可以宏观地观测目标层段河道由浅到深的发育情况。图11b 至图11e展示的是十等分储层后几个代表性的切片。图11b是顶面,切片中红色代表着储层顶面的强振幅盖层;图11c是上部河道,以北东—西南向为主;图11d 是下部河道,以东南部最为发育;图11e是底面,河流相特征结束,西侧发育断裂,可形成下部烃源岩的疏通渠道。

3.2 90°相移技术

对于图12所示的楔形体模型,90°相移的物理含义很明确。对于90°相移子波的合成记录剖面,利用变密度显示时,它可以比较直观地展示出薄层的特征(红色指示的就是楔形体);而零相位子波记录顶面是蓝色、底面是红色,薄层内部特征不直观。

图13展示了一个应用实例,井点分层标识点代表11.6m的薄层。要解释薄层必须识别顶底两个层位。采用90°相移技术处理后,红色同相轴基本上反映了薄层信息,可用相移处理后的数据体提取最大振幅来进一步开展储层预测研究。

要指出的是,对于很薄的储层,无论是地层切片还是90°相移后的剖面或切片,与地质分界面不是一个等时面(很显然图13中地质分层要小于波谷、波峰解释的地震分界面时差),纵向直接讨论薄层分辨率已意义不大,但切片还是可以展示储层横向分布特征的。另外90°相移技术适用于沉积比较稳定的储层,对于断裂异常复杂的地层,此项技术应用效果有限。

图11 地层切片在实际解释中的应用a 河流相薄储层剖面; b 对应顶面盖层; c 上部河流相储层; d 下部河流相储层; e 储层的底面

图12 90°相移子波在薄层变密度解释中的应用a 零相位子波; b 地质模型; c 90°相移子波; d 零相位子波解释; e 90°相移子波解释

图13 原始剖面(a)与90°相移剖面(b)对比

4 拟声波反演技术

波阻抗反演几乎是实际生产中储层预测的必用技术,但由于扩井、分段测井、储层对声波时差不敏感等因素的影响,直接用声波测井来反演往往得不到理想结果。而此时利用自然伽马(GR)、自然电位(SP)等其它测井曲线,对声波测井曲线进行曲线重构,即进行所谓的拟声波反演,往往能取得比较理想的效果。目前,此项技术已广泛应用于地震资料解释中[31-33]。

拟声波反演技术包括井资料标准化处理、测井曲线重构、子波提取、地震-地质标定、地质模型建立、反演质量控制等关键步骤。反演时重点注意以下几方面:①用哪条测井曲线进行重构,必须根据储层与测井曲线的相关度,也要了解测井曲线的物理意义,如:GR反映的是地层中自然存在的放射性强度,能较明显反映出砂泥岩的差异;SP反映的是地层的自然电位大小,能将渗透性好的砂岩与其它岩层区别开来；②标定时一般认为子波是零相位的,但薄层或薄互层反演往往用带相位的子波才能反演出好的结果；③关于反演的质量控制,以约束稀疏脉冲反演为例,包括稀疏性约束因子、信噪比、范数的模、子波刻度因子、合并频率5个参数,要根据曲线合理选取。

图14a是GR与声波时差(AC)测井曲线的对比,对于目的层,声波时差界面特征与低速异常特征都不能很好吻合,而GR吻合度很好;图14b是目标层段砂岩和泥岩GR值的分布,低GR值较好地指示了砂岩储层;图14c是重构后声波时差与原曲线的对比,重构后的曲线分辨率明显提高,且使得低速对应储层,高速对应泥岩互层,能很好地反映储层信息,为提高反演纵向分辨率奠定了基础。

图15给出了常规声波时差反演结果与GR拟声波反演结果,可以看出,直接用声波时差反演,纵、横向分辨率都很差,基本无法区分砂体边界和厚度范围;而采用GR拟声波反演后,下伏煤层标志性强反射非常清楚,纵向上能识别局部小层,储层的横向非均质分辨能力也有明显提高。

图14 GR与AC分布规律比较a 原始GR和AC曲线; b 砂岩和泥岩的GR值分布; c AC重构曲线比较

图15 常规声波时差反演结果(a)与GR拟声波反演结果(b)

5 去薄层强屏蔽的目标处理技术

在隐蔽油气藏勘探中,常见一类特殊的储层——强屏蔽盖层下的薄储层:一方面,由于盖层含生物灰岩、油页岩或煤层等特殊岩性,致使上覆地层反射同相轴呈现强振幅;另一方面,由于储层紧挨着盖层,加上储层较薄,地震波复合、耦合作用后使储层信息被屏蔽,呈现出不易识别的弱反射特征。这类储层由于油源近、埋藏好、地层压力大,往往是产量较高的隐蔽油气藏,成为油田重要的勘探目标。

去强屏蔽的核心问题是要找出对应强屏蔽的地震波,可由两种方法实现。一种是LILLY等[34-35]提出并进行软件推广的基于频率域特征值分解的多子波分解与重构方法[36],另一种是MALLAT等[37]提出、WANG[38]将其应用于专业领域的匹配追踪算法[39-40]。另外,关于薄层检测早先还有一种去相似背景的方法[41],该方法是去除与薄层无关的上、下围岩背景的算法,与前两种去强屏蔽方法的物理基础不一样。本文主要阐述基于匹配追踪的强屏蔽剥离技术。

匹配追踪分解法是一种基于投影追踪、逐步递推的小波算法,每一次迭代都从字典中选取与当前残差最为匹配的一个原子,将其加入到信号的支撑集中,用新的支撑集对信号做稀疏分解,再计算新的残差量,一直迭代到残差符合要求为止,这时信号可以由所选择的原子进行线性表示。这里原子由4个参数(u,σ,ω,φ)控制的Morlet小波构成,子波m(t)为:

(6)

式中:u,σ,ω,φ分别代表时间延迟、子波尺度因子、子波频率、子波相位。设rn={u,σ,ω,φ},原子优选公式以及原子稀疏系数分别为:

(7)

(8)

式中:s为原始信号;mrn为优选出的原子;R(n)s为前一次迭代后的残差信号;R(0)s相当于原始输入信号s。经过M次迭代后,地震信号被分解成:

(9)

在4个参数的控制下对原子进行优选,优选的原子与地震子波越相似,匹配结果越好。但参数控制会大幅度增加计算量,为此,提出利用解释的层位时间作为初始时间延迟un,提取实际地震子波的主频及相位作为原子的初始频率wn和初始相位φn,这样只优选尺度因子σn即可快速提取强屏蔽地震反射。与传统的匹配追踪方法相比,层位和地震子波约束匹配追踪在剥离强反射上精度较高,计算效率也有大幅度提高。

对薄层去强屏蔽后,可以利用广义S变换低频伴影检测技术,对薄层、薄互层储层进行检测[39]。图16 给出了去强屏蔽应用实例,可以看出,去强屏蔽前,由于强反射的存在,下伏储层的衰减特征不明显;去强屏蔽后,含气储层的低频伴影得到显示。

图16 去强屏蔽应用实例a 原始剖面; b 单频剖面(26Hz); c 去强屏蔽剖面; d 剥强屏蔽后优势单频剖面

6 基于压缩感知的薄层识别方法

压缩感知是利用高维信号的可压缩性或在变换域上的稀疏性,用观测矩阵将信号投影到低维空间上,然后求解最优化问题,以较高的概率从少量的投影值中重构原始信号的一种方法[42]。由于地震波场是有特征的或可压缩的,地震模型也是可压缩的,所以可以将图像处理领域的此项技术借鉴到地震勘探领域,并在观测系统设计、数据规则化、去噪、模型正演、稀疏反演等方面得到应用[43-44]。

6.1 压缩感知求取反射系数序列的基本原理

Ax=b

(10)

式中:A为子波变换矩阵;x为反射系数;b为合成记录的傅里叶变换S(f)。

由于反射系数x具有稀疏性,可以根据压缩感知理论,通过最小化策略求解方程(10):

(11)

6.2 模型测试及结果分析

采用图17a所示的模型进行测试。该模型考虑了两套薄互层的层系,两端考虑有断层的夹持。计算反射系数,并与主频30Hz的雷克子波褶积,得到图17b 所示的合成记录剖面。对图17b用压缩感知方法反演反射系数,结果如图17c所示,可以看出,分辨率有了明显提升。关于压缩感知的详细原理、适用条件及实际资料应用,作者将另文讨论。

图17 用压缩感知预测薄层反射系数a 地质模型; b 合成记录剖面; c 压缩感知反演结果

7 基于模式识别的薄砂体检测技术

模式识别是提取事物或现象中有价值的特征,并按一定的规则进行分类、预测和描述的一门新兴学科。模式识别认为所有可用的信息都包含在训练样本集中,考虑的出发点是特征空间中若干类别样本的最佳分类划分,此方法解决了很多问题,并在多个领域得到了成功应用。此项技术形成于20世纪60年代,以1968年《Pattern Recognition》的创刊为重要标志;在地球物理勘探中的应用,始于20世纪80年代初期[7]。根据分类的不同,现在已有很多模式识别方法,如主因子分析、聚类分析(此两种可以无井约束)、人工神经网络、支持向量机、克里金和非参数方法等[11]。其识别的基本原理是提取若干种地震属性,根据样本学习,确定权重,进而进行储层横向预测或平面分布预测。

本文在研究准噶尔盆地D7井区的河流相储层时,发现该区河流相薄砂体具有典型的反射特征,其振幅呈“双峰特征”,时差趋于一固定值。为此,采用顶底时差、波峰/波谷比、最大振幅、最小振幅4个参数作为判识薄砂体的地震参数,数据搜索策略考虑计算时窗大小、滑动时窗步长及层位约束3个控制因素,研发了一种基于模式识别的薄砂体特征提取及表征方法。利用该方法,可高效、自动地识别出薄砂体,为寻找油气提供依据。

图18显示了实际河道砂体反射特征。沿河道截取任意线,其中有4个特征点,可以发现,在特征点处,地震反射呈双峰特征,其中上面为波谷(红色),下面为波峰(蓝色)。进一步,我们读取靶区内的最大振幅和最小振幅,再计算它们的幅值比(表1),可以看到,幅值很有规律,都在-1附近。进一步研究可知,本区薄层相对时差在10ms左右,而真实时差在6ms左右,属于调谐厚度范围内。

在模式特征提取基础上,本文通过时窗滑动及层位约束,编程实现了薄河道砂体的三维自动识别与表征。模式制定时重点考虑波峰-波谷比、波谷最小值、波峰最小值、相对时差等基本要素。图19和图20分别为用常规方法解释的和用本文方法自动识别的河道砂体预测剖面,可以看出,常规解释很难把握什么样的反射轴是河道,图中红色箭头处常规解释的结果是河道,但模式识别预测的结果却不是;从底图上来看,顶面1砂组的河道解释范围太大,不符合地质认识;而自动识别的河道形状很清楚,下面2砂组、3砂组河道也自动检测出来了(图中蓝色箭头分别对应3套河道砂)。直接比较底图(图19a和图20a)可以看出,本文方法要明显好于传统人工解释方法。

表1 河道砂体正、负极性幅值对比

图18 实际河道砂体反射特征a 河道切点位置; b 沿靶点切的任意线

图19 用常规方法解释的河道砂体预测剖面a 底图; b 解释结果

图20 用本文方法自动识别的河道砂体预测剖面a 底图; b 解释结果

8 结束语

薄层、薄互层的解释一直是油田勘探的重点与难点,本文介绍了薄层调谐理论、特色属性、地震沉积学、拟声波反演、去强屏蔽、压缩感知和模式识别等7个方面的方法技术,一定程度上代表了目前科研生产中主流技术和发展方向。解释人员应根据实际地质条件,选择合适的方法技术及应用参数,以便有效地识别薄层、薄互层油气藏。

[1] 陆基孟,王永刚.地震勘探原理[M].东营:中国石油大学出版社,2011:1-512 LU J M,WANG Y G.The principle of seismic exploration[M].Dongying:China University of Petroleum Press,2011:1-512

[2] 徐伟慕,郭平,胡天跃．薄互层调谐与分辨率分析[J]．石油地球物理勘探,2013,48(5):750-757 XU W M,GUO P,HU T Y.The analysis of thin interbed tuning and resolution[J].Oil Geophysical Prospecting,2013,48(5):750-757

[3] 王云专,郭雪豹,邢小林,等．薄层峰值频率特征分析[J]．地球物理学进展,2013,28(5):2515-2523 WANG Y Z,GUO X B,XING X L,et al.Analysis of peak frequency characteristics of thin layer[J].Progress in Geophysics,2013,28(5):2515-2523

[4] PARTYKA G,GRIDLEY J,LOPEZ J.Interpretational application of spectral decomposition in reservoir characterization[J].The Leading Edge,1999,18(3):353-360

[5] 孙夕平,李劲松,郑晓东,等.调谐能量增强法在石南21井区薄储集层识别中的应用[J].石油勘探与开发,2007,34(6):711-717 SUN X P,LI J S,ZHENG X D,et al.Application of tuning energy enhancement method of thin reservoir identification in Shinan 21 well area[J].Petroleum Exploration and Development,2007,34(6):711-717

[6] 杜世通,王永刚.地震参数综合处理方法在储层横向预测中的应用[J].石油大学学报(自然科学版),1993,17(1):8-15 DU S T,WANG Y G.Application of seismic parameter comprehensive processing method in reservoir lateral prediction[J].Journal of Petroleum University (Natural Science Edition),1993,17(1):8-15

[7] 庄成三,王培强,肖姹莉,等.储层模式识别技术[J].石油地球物理勘探,1994,29(5):630-636 ZHUANG C S,WANG P Q,XIAO C L,et al.The technology of reservoir pattern recognition[J].Oil Geophysical Prospecting,1994,29(5):630-636

[8] CHEN Q,SIDNEY S.Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring[J].The Leading Edge,1997,16(5):445-448

[9] 张军华.断块、裂缝型油气藏地震精细描述技术[M].东营:中国石油大学出版社,2012:83-88 ZHANG J H.Seismic fine description technology of fault block and fractured oil and gas reservoirs[M].Dongying:China University of Petroleum Press,2012:83-88

[10] 刘伟,尹成,王敏,等.河流相砂泥岩薄互层基本地震属性特征研究[J].石油物探,2014,53(4):469-476 LIU W,YIN C,WANG M,et al.Study on the characteristics of basic seismic attributes of thin interbeds of fluvial facies sandstone and mudstone[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2014,53(4):469-476

[11] 王永刚,乐友喜,张军华.地震属性分析技术[M].东营:中国石油大学出版社,2007:1-250 WANG Y G,YUE Y X,ZHANG J H.The technology of seismic attribute analysis[M].Dongying:China University of Petroleum Press,2007:1-250

[12] 张营革.能量半衰时属性在浊积岩储层预测中的应用研究[J].石油物探,2013,52(6):662-668 ZHANG Y G.Study on the application of energy half-decay property in turbidite reservoir prediction[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2013,52(6):662-668

[13] 郭迎春,张军华,刘磊,等．能量半时地震属性的诠释与应用[J]．地球物理学进展,2015,30(2):746-751 GUO Y C,ZHANG J H,LIU L,et al.Interpretation and application of seismic attributes of half-energy[J].Progress in Geophysics,2015,30(2):746-751

[14] HART B S.Channel detection in 3-D seismic data using sweetness[J].AAPG Bulletin,2008,92(6):733-742

[15] RADOVICH B J,OLIVEROS R B.3-D sequence interpretation of seismic instantaneous attributes from the Gorgon field[J].The Leading Edge,1998,17(9):1286-1293

[16] 刘曾勤,王英民,白广臣,等.甜点及其融合属性在深水储层研究中的应用[J].石油地球物理勘探,2010,45(增刊1):158-162 LIU Z Q,WANG Y M,BAI G C,et al.The application of dessert and its fusion attributes in the study of deepwater reservoirs[J].Oil Geophysical Prospecting,2010,45(S1):158-162

[17] 张军华,刘培金,朱博华,等．滩坝砂储层地震解释存在的问题及对策[J]．石油地球物理勘探,2014,49(1):167-175 ZHANG J H,LIU P J,ZHU B H,et al.Problems and countermeasures of seismic interpretation of beach bar sand reservoir[J].Oil Geophysical Prospecting,2014,49(1):167-175

[18] 张军华,朱焕,高荣涛,等.地震复合属性—地震属性提取与解释新方法[J].新疆石油地质,2007,28(4):494-496 ZHANG J H,ZHU H,GAO R T,et al.Seismic composite attribute-a new method of seismic attribute extraction and interpretation[J].Xinjiang Petroleum Geology,2007,28(4):494-496

[19] 彭仕宓,熊琦华,王才经,等.储层综合评价的主成分分析方法[J].石油学报,1994,15(增刊1):187-194 PENG S M,XIONG Q H,WANG C J,et al.Principal component analysis method for reservoir comprehensive evaluation[J].Journal of Petroleum,1994,15(S1):187-194

[20] 谢雄举,季玉新.优选地震属性预测储层参数的方法及其应用[J].石油物探,2004,43(增刊1):127-131 XIE X J,JI Y X.Method for predicting reservoir parameters by optimizing seismic attributes and its application[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2004,43(S1):127-131

[21] HARVEY A H,严镇圣.模糊聚类分析在地层对比中的应用[J].石油地球物理勘探,1986,21(1):25-31 HARVEY A H,YAN Z S.Application of fuzzy cluster analysis in stratigraphic correlation[J].Oil Geophysical Prospecting,1986,21(1):25-31

[22] ZENG H L,BACKUS M M,BAR ROW K T,et al.Stratal slicing,partⅠ:realistic 3D seismic model[J].Geophysics,1998,63(2): 502-513

[23] ZENG H L,BACKUS M M.Interpretive advantages of 90°-phase wavelets:part 1,modeling[J].Geophysics,2005,70(3) :C7-C15

[24] 凌云研究组．基本地震属性在沉积环境解释中的应用研究[J]．石油地球物理勘探,2003,38(6):642-653 LING YUN RESEARCH GROUP.Application of basic seismic attributes in the interpretation of sedimentary environment[J].Oil Geophysical Prospecting,2003,38(6):642-653

[25] 凌云研究组．应用振幅的调谐作用探测地层厚度小于1/4波长地质目标[J]．石油地球物理勘探,2003,38(3):268-274 LING YUN RESEARCH GROUP.Application of amplitude tuning to detect geologic targets which the thickness less than 1/4 wavelength[J].Oil Geophysical Prospecting,2003,38(3):268-274

[26] 凌云研究组．地震分辨率极限问题的研究[J]．石油地球物理勘探,2004,39(4):435-442 LING YUN RESEARCH GROUP.Study on the limit of seismic resolution[J].Oil Geophysical Prospecting,2004,39(4):435-442

[27] 董春梅,张宪国,林承焰.有关地震沉积学若干问题的探讨[J].石油地球物理勘探,2006,41(4):405-409 DONG C M,ZHANG X G,LIN C Y.Discussion on some problems of seismic sedimentology[J].Oil Geophysical Prospecting,2006,41(4):405-409

[28] 张军华,周振晓,谭明友,等.地震切片解释中的几个理论问题[J].石油地球物理勘探,2007,42(3):348-352 ZHANG J H,ZHOU Z X,TAN M Y,et al.Several theoretical issues about interpretation of seismic slices[J].Oil Geophysical Prospecting,2007,42(3):348-352

[29] 钱荣钧.对地震切片解释中一些问题的分析[J].石油地球物理勘探,2007,42(4):482-487 QIAN R J.Analysis of some problems in interpretation of seismic slices[J].Oil Geophysical Prospecting,2007,42(4):482-487

[30] 李国发,王亚静,熊金良,等．薄互层地震切片解释中的几个问题——以一个三维地质模型为例[J]．石油地球物理勘探,2014,49(2):388-393 LI G F,WANG Y J,XIONG J L,et al.Phenomena in inter-bed reservoir interpretation on seismic slices:an example of 3D geological model[J].Oil Geophysical Prospecting,2014,49(2):388-393

[31] 姜传金,马学辉,周恩红．拟声波曲线构建的意义及应用[J].大庆石油地质与开发,2004,23(1):12-14 JIANG C J,MA X H,ZHOU E H.The significance and application of pseudo acoustic curve construction[J].Petroleum Geology and Exploitation in Daqing,2004,23(1):12-14

[32] 尹正武,陈超,彭嫦姿．拟声波反演技术在优质泥页岩储层预测中的应用——以焦石坝页岩气田为例[J].天然气工业,2014,34(12):33-37 YIN Z W,CHEN C,PENG C Z.Application of pseudo acoustic inversion technique in prediction of high quality shale reservoir——take rock dam shale gas field as an example[J].Natural Gas Industry,2014,34(12):33-37

[33] 魏文希,师素珍,孙超,等．拟声波反演技术在识别煤层顶底板砂泥岩中的应用[J].物探与化探,2016,40(1):220-224 WEI W X,SHI S Z,SUN C,et al.Application of pseudo acoustic inversion technique in identification of sand and mudstone in roof and floor of coal seam[J].Geophysical and Geochemical Exploration,2016,40(1):220-224

[34] LILLY J,PARK J.Multiwavelet spectral and polarization analysis of seismic records[J].Geophysical Journal International,1995,122(3) :1001-1021

[35] AN P.Application of multi-wavelet seismic trace decomposition and reconstruction to seismic data interpretation and reservoir characterization[J].Expanded Abstracts of 76thAnnual Internat SEG Mtg,2006: 973-977

[36] 张军华,刘振,刘炳杨,等.强屏蔽层下弱反射储层特征分析及识别方法[J].特种油气藏,2012,19(1):23-26 ZHANG J H,LIU Z,LIU B Y,et al.Characteristic analysis and recognition method of weak reflective reservoir under strong shield[J].Special Oil and Gas Reservoir,2012,19(1):23-26[37] MALLAT S,ZHANG Z.Matching pursuit with time-frequency dictionaries[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1993,41(12):3397-3415

[38] WANG Y H.Seismic time-frequency spectral decomposition by matching pursuit[J].Geophysics,2007,72(1):V13-V20

[39] 张在金,张军华,李军,等.煤系地层地震强反射剥离方法研究及低频伴影分析[J].石油地球物理勘探,2016,51(2):376-383 ZHANG Z J,ZHANG J H,LI J,et al.Study on seismic strong reflection stripping method and low frequency shadow analysis in coal measure strata[J].Oil Geophysical Prospecting,2016,51(2):376-383

[40] 朱博华,向雪梅,张卫华．匹配追踪强反射层分离方法及应用[J]．石油物探,2016,55(2):280-287 ZHU B H,XIANG X M,ZHANG W H.Method and application of matching pursuit strong reflection layer separation[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2016,55(2):280-287

[41] 汪恩华,万忠宏.基于相似背景的储层预测方法及效果[J].石油地球物理勘探,2002,37(1):85- 89 WANG E H,WAN Z H.Method and effect of reservoir prediction based on similar background[J].Oil Geophysical Prospecting,2002,37(1):85- 89

[42] DONOHO D L.Compressed sensing[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4):1289-1306

[43] 王华忠,冯波,王雄文,等．压缩感知及其在地震勘探中的应用[J]．石油物探,2016,55(4):467-474 WANG H Z,FENG B,WANG X W,et al.Compressed sensing and its application in seismic exploration[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2016,55(4):467-474

[44] 陈祖庆,王静波.基于压缩感知的稀疏脉冲反射系数谱反演方法研究[J].石油物探,2015,54(4):459-466 CHEN Z Q,WANG J B.Research on spectral inversion method of sparse pulse reflection coefficient based on compression perception[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2015,54(4):459-466

(编辑：顾石庆)

Poststack interpretation key techniques for thin layer and thin interbed reservoirs

ZHANG Junhua,WANG Qingfeng,ZHANG Xiaohui,LI Junlin,HOU Jing,LIU Yang

(SchoolofGeosciences,ChinaUniversityofPetroleum,Qingdao266580,China)

Thin layer and thin interbed reservoirs are a very important class of oil and gas reservoirs.Because of seismic records,the ability to distinguish thin reservoirs is limited,the seismic fine description and prediction of these reservoirs are very difficult.In this paper we summarize many years of previous research works,sort out and expound on the key techniques of seismic interpretation for thin layer and thin interbed reservoirs.The contents include seven aspects:interpretation method based on classical tuning theory,method of characteristic attribute extraction and analysis,interpretation method based on seismic sedimentology,pseudo acoustic inversion technique,technique of removing the strong shield of the thin layer,compression sensing spectrum inversion technique to improve resolution and pattern recognition technique for automatic detection of the sand body.The basic principle and physical meaning for each method and technique are given; we provide a model test and the effect analysis.Additionally,the necessary judgments on the practical application effects are carried out.This study has certain guiding significance and may serve as a reference for exploration and development technicians to make oil and gas predictions for thin layer and thin interbed reservoirs.

thin layer,tuning theory,characteristic attribute,seismic sedimentology,pseudo acoustic inversion,remove the strong shielding,compressed sensing,pattern recognition

2017-03-10;改回日期：2017-05-06。

张军华(1965—),男,教授,博士生导师,现从事地球物理方法教学和研究工作。

国家科技重大专项(2016ZX05006-002,2016ZX05011-002)资助。

P631

A

1000-1441(2017)04-0459-13

10.3969/j.issn.1000-1441.2017.04.001

This research is financially supported by the National Science and Technology Major Project of China (Grant Nos.2016ZX05006-002,2016ZX05011-002).