地震时频分析技术在滨浅湖沉积层序研究中的应用
2018-07-06杨宏伟肖鹏程刘羿伶
杨宏伟,李 斌,钱 志,肖鹏程,刘羿伶
地震时频分析技术在滨浅湖沉积层序研究中的应用
杨宏伟1,李 斌2、3,钱 志1,肖鹏程2,刘羿伶2
(1. 中石化胜利油田物探院,山东 东营,257001;2.西南石油大学地科院,成都 610500;3.中国地质大学构造与油气资源教育部重点实验室,武汉 430074)
以车镇洼陷沙河街组二段为例,根据频率周期连续性和横向收敛特征精细识别滨浅湖沉积不同尺度旋回界面的特征,结合地质和测井信息建立研究区沙二段高精度层序地层格架。应用结果表明:广义S变换频谱纵向连续性好,频率周期性变化对砂层组韵律特征表现较清晰,对中期级别旋回界面较为敏感,短期旋回响应特征识别较为明显。匹配追踪方法解释的频谱反映了不同深度沉积体的优势频率变化规律,匹配追踪分解方法解释的频谱反映了不同深度沉积体的频率变化,可以为层序横向对比提供依据。
时频分析;小波变换;高分辨率层序;车镇洼陷
高分辨率层序地层学主要根据层序界面在钻井剖面上的识别标志以及测井、地震上的响应特征进行划分的[1-2],因此具有一定的局限性。而时频分析技术[3-8]由于综合了地质、测井和地震的多维信息,能够将一维的时间域测井数据或地震数据变换到二维时频域,提高了地震信号的时空分辨能力,并提供直观的地层沉积旋回等地质信息。因此可以作为层序地层界面的重要参考依据,在我国东部盆地碎屑岩沉积层序中得到广泛应用[9-11]。
1 时频分析技术
时频分析是一种利用时间和频率的联合函数来分析信号的方法[12],其优势是对信号的特性和结构反映较全面,还能去除干扰噪音[13],可以为地质现象的解释提供参考。目前,行业应用较为广泛的主要有广义S变换、小波变换和匹配追踪(MPD)等时频分析技术[6,8,9,15,20]。
图1 过DG1-D47井地震原始剖面
1.1 广义S变换
S—变换是由 R. G . Stockwell 等人提出的[14],它是一种线性、多分辨率、无损可逆的时频分析方法[15],综合了短时窗傅立叶变换和连续小波变换的优点,在地震勘探中不断受到重视[16]。
设 h(t)∈L2(R),其S—变换定义为:
在S—变换中,如果令 a =k/|f|,可以得到广义S-变换,通过调整 k 值可以实现对频率升降的控制。利用广义S变换可以对三维地震资料在时间域进行精细的处理,有助于突出地震信号的特征信息,在高分辨率层序标志识别和划分中被广泛应用[17],因此,是地震沉积学研究的一项重要技术。
1.2 小波变换
小波变换是在短时窗傅立叶变换基础上发展而来的一种信号处理方法,由于采用了时窗参数的约束,所以克服了短时傅立叶变换单分辨率的不足。对于信号h(t),其小波变换定义为:
式中:a为时窗因子;b为时窗变化因子;ψ(t)为小波母函数。其傅立叶变换ψ(ω)满足以下条件,即
从式(2)可以看出,随着时窗因子a的变化,对时间域信号的处理会发生改变,信号周期往往可以通过沉积周期反映,这为层序划分提供了理论依据[18]。
1.3 匹配追踪
由于受测不准准则的制约,应用小波变换、广义S变换等线性算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率,而匹配追踪算法能够克服以上问题,从时间域和频率域对地震信号同时精细表征[19-22]。匹配追踪子波分解与重构技术可以将地震数据分解为不同尺度的地震子波,并且,其频率与能量可以随时间和空间的变化而变化,同时,也可以对子波进行认为定义,将每个被分解出来的子波成分又定义为原子,其数学表达式为:
式中:ai为振幅,无量纲;mi为第i个原子,无量纲;ƒm为原子的频率,Hz;td为中心位置,无量纲;Φ为相位,E(N)ƒ为残差,无量纲。按公式(4)对实际地震道数据进行分解后,还可根据需要选择不同的原子进行重构。由于匹配追踪子波分解不受时窗约束,其时频谱无交叉项,因此具有较高的时间分辨率和频率分辨率,对层序的纵横向变化较为敏感[23]。
2 基于地震资料的时频分析应用
建立等时层序地层格架是开展沉积学和储层预测的基础[24]。本文研究区车镇凹陷位于济阳坳陷北部,沙二段为该区主要产油层,油气资源丰富[10]。沙二沉积期处于盆地的断坳阶段,滨浅湖沉积发育,呈现砂泥岩层薄[11],纵向交互频繁,前人多年的研究[25-28]认为研究区沙二段整体为一个三级层序(标准的层序,对应长期基准面旋回)[28],受地震分辨率低影响,高级别层序格架建立较为困难(图 1)。研究主要应用广义S变换、小波变换和匹配追踪(MPD)时频分析算法,对胜利油田车镇凹陷沙二段井旁地震数据频率变化进行分析,井震结合识别层序界面特征,为研究区高精度层序地层的定量划分提供依据。
2.1 单井层序划分
广义S变换的联合时频谱纵向连续性较好,能比较直观的反映沉积旋回与频率的方向性变化,对沉积旋回的划分具有指导意义。研究利用广义-S变换对D47、D55、DG2和D63等井的井旁地震道时频分析发现,沙二段纵向频率存在低频-高频-低频的4个频率变化段,不同频率段砂层组合差异明显,以频率变化端作为旋回界面可以划分出中期旋回(四级层序)4个(图2)。在中期旋回岩性剖面上,可以发现厚砂岩段向泥岩段过渡特征,在时频剖面上多表现为低频向高频变化的响应,反映水体变深沉积环境,可以用层序地层学的上升半旋回表征。与此相对应,泥岩段向砂岩段过渡在时频剖面上多表现为高频向低频变化的反射特征,表征为下降半旋回。整体显示广义-S变换对中期旋回尺度砂层组识别较为敏感,可以作为高分辨率层序划分和井间砂层组对比的依据。
用小波变换的方法处理的频谱对沉积体纵向连续性差,识别度较高,低频和高频过渡较稳定。从单井岩相和时频谱标定可以看出(图3),时频谱周期变化特征和砂组韵律呈现出较好的对应关系,能够有效识别砂组纵向变化,可以作为高分辨率层序短期旋回的划分依据。从图3可以看出,研究区沙二段纵向高频能量团有9个,可以划分出短期旋回(五级层序)9个,井间特征对应较好,有助于开展短期砂组沉积旋回的横向对比。
图2 广义S变换时频谱与沉积旋回对应关系
图3 小波变换时频谱与沉积旋回对应关系
图4 匹配追踪时频谱与沉积旋回对应关系
相对广义S和小波变换而言,沙二段匹配追踪时频谱(MPD)纵向分辨率相对较低(图4),多反映层段岩性地震反射特征。研究区沙二段自下而上呈现砂地比逐渐降低、砂层厚度减薄的趋势,在地震时频(匹配追踪)剖面上表现为下部低频信息丰富,向上不断减弱的响应特征,反映了沙二沉积期水体不断上升的长期旋回特征,可以用1个上升半旋回来表征。
参考广义S变换、小波变换和匹配追踪方法识别出不同沉积旋回的界面特征,确定研究区沙二段单井高分辨率旋回划分方案(图5):长期旋回1个,中期旋回4个,短期旋回8个。
2.2 层序地层对比
利用时频分析技术可以对研究区沙二段层序进行横向对比,分析砂组变化特征。从图6可以看出,广义S变换低频变化和中期沉积旋回对应较好,小波变换和短期旋回砂组响应关系明显。从D47-D20井层序横向对比呈现减薄趋势,靠近物源区,砂组厚度呈现增加趋势,时频谱表现低频增强的响应特征,反映了湖平面上升对沉积演化的控制。井震对比认为沙二段层序划分较为可靠,横向对比性强(图7),时频分析技术可以作为沙二段滨浅湖沉积层序划分的依据。
3 结论
1) 时频分析的广义S变换频谱纵向连续性好,对中期尺度的砂层组韵律特征表现较清晰,其中,低频向高频变化的反射特征可以反映湖平面上升沉积过程,泥岩段向砂岩段过渡在时频剖面上多表现为高频向低频变化的反射特征,频率变化端可以作为高分辨率层序划分中期级别旋回(四级层序)界面。
图5 沙二段层序划分柱状图
图6 研究区沙二段联井层序对比图
图7 过D55 井地震剖面Inline806(左为原始地震剖面;右为频率剖面)
2)小波变换方法解释频谱横向连续性佳,时频谱周期性特征和砂组韵律呈现较好的对应关系,可以作为高分辨率层序中短期旋回参考。匹配追踪分解方法解释的频谱反映了不同深度沉积体的频率变化,可以为层序横向对比提供依据。
3)时频分析方法通过单井与地震剖面结合识别高分辨率沉积旋回,根据频率周期连续性和横向收敛特征可精细识别滨浅湖沉积不同尺度旋回界面的特征,且地震剖面视分辨率较高,可以作为高精度层序地层解释和对比的参考依据。
[1] 夏雨, 陈世悦, 杨俊生. 准噶尔盆地乌夏地区二叠系层序地层特征研究[J]. 断块油气田,2008,15(1):18-21.
[2] 朱永进, 刘玲利, 赵睿, 等. 普光气田飞仙关组层序地层划分[J]. 断块油气田,2009,16(2):1-4.
[3] 蔡希源, 李思田. 陆相盆地高精度层序地层学[M]. 北京:北京地质出版社, 2003.
[4] 张军华,王永刚, 杨国权, 等. 地震旋回体的概念及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2003, 38(3): 281-284.
[5] 余继峰, 李增学. 测井数据小波变换及其地质意义[J]. 中国矿业大学学报, 2003, 32(3): 336-339.
[6] 董波. 时频分析在地层旋回性分析中的应用[J]. 华北地震科学, 2004, 22(4):16-19.
[7] 胡受权, 郭文平, 邵荣松. 泌阳断陷下第三系上段高频层序中米兰柯维奇天文旋回信息[J]. 矿物岩石, 2000, 20(3):29-34.
[8] 刘葵, 刘招君, 朱建伟, 等. 时频分析在石油地球物理勘探中的应用[J]. 世界地质, 2000, 19(3): 282-285.
[9] 董洁, 陈世悦,袁波. 时频分析精细划分欢喜岭地区地层层序[J]. 断块油气田,2010, 17(2):146-149.
[10] 张家震, 毕彩芹, 王新峰, 等. 车镇凹陷石油地质特征及勘探远景[J]. 海洋石油, 2005,25(4):6-10.
[11] 冯兴雷. 车镇大王北洼陷沙二段滩坝砂体沉积微相及成因模式研究[D].武汉:中国地质大学,2008.
[13] 刘丽娟. 时频分析技术及其应用[D]. 成都: 成都理工大学, 2008.
[15] 邹文, S-变换时频分析技术及其在地震勘探中的应用研究[D]. 武汉:中国地质大学,2005.
[16] 周开明, 刘贤红, 查树贵, 等. 几种时频分析技术的性能研究及在河道砂体预测中的应用[J]. 天然气工业,2007,27(增刊A):451 -453.
[17] 陈学华, 贺振华, 黄德济. 时频域高分辨地震层序识别[J]. 吉林大学学报(地球科学版),2008,38(1):152-155.
[18] 李霞, 范宜仁, 杨立伟, 等. 测井曲线小波变换特性在层序地层划分中的应用[J]. 大庆石油地质与开发, 2006,25(4):112-115.
[19] 黄捍东, 郭飞, 等. 高精度地震时频谱分解方法及应用[J]. 石油地球物理勘探,2012,47(5):773-782.
[20] 陈胜, 欧阳永林, 等. 匹配追踪子波分解重构技术在气层检测中的应用[J]. 岩性油气藏, 2014,26(6):111-119.
[21] Mallat S,Zhang Zhifeng.Matching pursuit with time-frequency Dictionaries[R].IEEE Transactiond in Signal Processing,New York,1993.
[22] An Ping.Sand mapping using multi-wavelet seismic trace decom-position and reconstruction[R].SPE104115,2006,1-2.
[23] 刘喜武,宁俊瑞, 等. 地震时频分析与分频解释及频谱分解技术在地震沉积学与储层成像中的应用[J]. 地球物理学进展,24(5):1679-1688.
[24] 林畅松, 张燕梅, 刘景彦, 等. 高精度层序地层学和储层预测[J]. 地学前缘,2000,7(3):111-117.
[25] 李丕龙, 等. 陆相断陷盆地油气地质与勘探(卷五:陆相断陷盆地层序地层学应用)[M]. 北京:石油工业出版社、地质出版 社,2003,34-39.
[26] 陈洁, 济阳坳陷第三系构造层序及其演化[J]. 地球物理学进展, 2003,18(4):700-706.
[27] 王来斌, 徐怀民, 刘太勋, 蔡忠东.“ 双元结构”盆地油气成藏的特点 [J]. 地质找矿论 丛, 2004,19(2):118-121.
[28] 王蛟. 车镇凹陷沙河街组层序地层与沉积特征研究[J]. 新疆石油天然气, 2007,3(1):1-16.
The Application of Seismic Time-Frequency Analysis Technology to the Study of Shore and Shallow Lacustrine Sedimentary Sequence
YANG Hong-wei1LI Bin2,3QIAN Zhi1XIAO Peng-cheng2LIU Yi-ling2
(1-Shengli Geophysical Institute, SINOPEC, Dongying, Shandong 257001; 2- Geoscience College of Southwest Petroleum University, Chengdu 610500; 3-Key Laboratory of Tectonics and Petroleum Resources, Ministry of Education, China University of Geosciences, Wuhan, Hubei 430074)
This study establishes high-resolution sequence stratigraphical framework of the Second Member of the Shahejie Formation in the Chezhen depression based on continuity and horizontal convergence characteristic of frequency cycle in combination withseismic and logging data. The application results show that the generalized S transform which has good vertical continuity is sensitive to the mid-term cycles (fourth-order sequences) of sequence interface and it is clear when representing rhythm features of the sedimentary body, while the spectrum interpreted by wavelet transform has good transverse continuity and higher accuracy for the vertical continuity features of the sedimentary body, its response characteristics of short-term cycles (fifth-order sequences) are obvious; The spectrum interpreted by matching pursuit decomposition method reflects the change rule of the dominant frequency for different depth of the sedimentary body.
time-frequencyanalysis; wavelet transform; high-resolution sequence;Second Member of the Shahejie Formation; Chezhen depression
2017-08-26
“构造与油气资源”教育部重点实验室基金(TPR-2013-16)资助。
杨宏伟(1967-),男,博士,高级工程师,现主要从事综合解释及油藏建模研究工作
P531.4
A
1006-0995(2018)02-0345-05
10.3969/j.issn.1006-0995.2018.02.036