远近道差异属性在琼东南盆地深水区AVO 分析中应用

2020-04-16刘仕友张迎朝李洋森闫安菊张海洋

煤田地质与勘探 2020年1期

刘仕友，张迎朝，李洋森，闫安菊，张海洋

(中海石油(中国)有限公司湛江分公司，广东湛江 524057)

琼东南盆地是南海深水勘探的重要领域，利用AVO 技术已经在该区取得较好的成效，先后发现陵水17-2、陵水18-1 等多个商业气藏[1-2]。这主要由于AVO 技术充分考虑地震振幅随偏移距的变化规律，提取的属性参数对流体信息更加敏感，可以有效减少油气检测的多解性，避免特殊岩性体导致的假亮点陷阱，并在深水区(钻孔少)得到广泛应用[3]。但在利用AVO 属性交会图和AVO 衍生属性刻画含气砂岩异常时，易受动校正、振幅恢复和噪声的影响，存在含气砂岩异常连续性差，不同AVO 类型交替出现，甚至出现“满天星”现象，导致AVO 解释存在多解性，因此，亟需研究新的AVO 属性分析技术以满足实际生产的需要。

目前，对AVO 技术研究基础理论和属性分析都相对成熟。W.J.Ostrander[4]最早提出了利用反射系数随入射角变化识别亮点型含气砂岩，从而为烃类检测提供了新的研究方法。K.Aki 等[5]、R.T.Shuey[6]、G.C.Smith 等[7]在不同假设条件下，给出了不同弹性参数相对变化的有关反射系数近似公式，奠定了AVO 技术研究理论基础，并根据近似公式提出截距和梯度属性的概念。在此基础上，为了更好利用截距–梯度属性来识别地层岩性和烃类检测，S.R.Rutherford 等[8]建立了3 类含气砂岩模型，并把AVO 异常分为3 类；J.P.Castagna 等[9]后来又将其推广至4 类AVO 异常，明确了地层含油气性和AVO 异常之间的关系。根据不同AVO 类型的象限位置关系，J.Fatti 等[10]、C.P.Ross[11]利用截距梯度属性交会分析方法定性识别含气砂岩AVO 异常，后又通过截距梯度衍生属性(如P×G、P-G属性)定量描述含气砂岩AVO 异常。由此可见，在AVO 异常解释和参数反演中准确求取AVO 梯度和截距显得非常重要。但在AVO 分析中，反射系数公式本身带有截断误差，加上地震资料信噪比低的干扰，导致截距和梯度属性存在很大误差，甚至出现错误的计算结果。为此，D.N.Whitecombe 等[12]提出利用坐标系旋转来稳定AVO 梯度的方法；熊定钰等[13]提出了用曲线拟合来改善AVO 截距、梯度估算方法；张奎等[14]提出稳健估算方法替代最小二乘算法，可比较准确地估算AVO 截距和梯度。

笔者主要从提高叠前道集信噪比角度出发，利用叠前部分叠加体构建远近道差异属性，可以较好取代P×G属性在AVO 分析中的应用，提高含气砂岩AVO 异常连续性和稳定性，并有效应用于琼东南盆地深水区烃类检测。

1 技术原理

1.1 远近道差异属性定义

借助超道集提高信噪比的研究思路[15]，考虑能否从部分叠加上提取AVO 属性信息，为此提出了远近道差异属性(图1)。由于近道部分叠加体相当于AVO 截距属性，远近道部分叠加体的变化程度相当于AVO 梯度属性，因此，综合两者就构建出远近道差异属性。远近道差异属性相比P×G属性具有明显的优势，一方面部分叠加数据相比单道道集信噪比明显提高；另一方面差异属性中近道叠加反映截距属性、近远道差值反映梯度属性，两者的乘积近似相当于P×G属性，因此，该属性可以近似取代实际P×G属性应用于AVO 分析。其具体表达式可表示为：

式中an和af分别为近道、远道振幅的叠加；θn、θf和θmax分别为限定的近角孔径、远角孔径以及最大有效角度孔径。

图1 Ⅲ类和Ⅳ类AVO 关系示意图Fig.1 The diagram of AVO curve for Ⅲ type and Ⅳ type

远近道差异属性提取的具体流程步骤如下。

a.叠前道集优化处理根据实际叠前道集存在的问题，诸如拉伸畸变、剩余动校时差、远道能量欠补偿等，通过叠前道集修饰性处理获得更符合地下实际AVO 关系的高信噪比、高保幅、高保真角度道集。

b.角道集部分叠加根据叠前道集有效角度确定近角孔径θn、远角孔径θf以及最大有效角度孔径θmax。其角度孔径划分需满足以下条件：不同角度孔径叠加体的AVO 特征相对叠前道集没有改变，能反映目的层的AVO 变化特征；不同角度孔径叠加体应具有较高的信噪比。在此基础上，分别求取近道部分叠加体、远道部分叠加体

c.远近道差异属性提取在获得近、远角度部分叠加体的基础上，根据式(1)的远近道部分叠加体关系计算远近道差异属性。

1.2 远近道差异属性正演分析

为了验证远近道差异属性识别AVO 类型的可靠性，这里设计不同AVO 类型和AVO 异常的模型提取远近道差异属性进行分析与验证，其中AVO正演主要通过Aki-Richard 近似方程计算其反射系数，再利用30 Hz 雷克子波进行褶积获得AVO 道集，同时加入 30%的高斯随机噪声，以测试该属性的稳定性。

首先，在AVO 类型识别方面，分别设计Ⅲ类和Ⅳ类AVO 模型进行分析，其具体弹性参数见表1。从提取的远近道差异属性结果上发现(图2)，当为Ⅲ类AVO 异常时，远近道差异属性表现为明显的正异常特征；当为Ⅳ类AVO 异常时，远近道差异属性表现为明显的负异常特征，且与P×G属性分析结果一致。因此，远近道差异属性同P×G属性类似，可以有效识别Ⅲ类和Ⅳ类AVO 特征。

表1 不同AVO 类型正演参数及其属性估计Table 1 Forward modeling parameters of different AVO types and their attribute estimation

图2 不同类型AVO 远近道差异属性对比Fig.2 Comparison of far and near trace attributes with different AVO types

其次，在AVO 异常强弱辨识方面，分别设计不同截距梯度、不同流体性质的强、弱Ⅲ类AVO进行分析，其具体弹性参数见表2。从提取的远近道差异属性结果上发现(图3)，远近道差异属性与P×G属性在表征 AVO 异常强弱关系方面基本一致，并且对于强、弱AVO 异常也有较好的区分。在弱AVO 异常识别方面，因叠加提升信噪比使得远近道差异属性更灵敏。综合认为，远近道差异属性可以取代P×G属性应用于实际地震资料的AVO 属性分析。

表2 不同AVO 类型正演参数及其属性估计Table 2 Forward modeling parameters of different AVO types and their attribute estimation

图3 远近道差异属性和P×G 属性对比分析Fig.3 Comparison and analysis of far and near trace attribute and P×G attribute

2 深水区某气藏应用实例

南海北部琼东南盆地是中国重要的深水油气勘探区之一，具有优越的石油地质条件和成藏条件，发育浊积水道砂与海底扇大型储集体，储层物性优良，是目前南海西部天然气勘探增储上产的重要勘探领域。通过对本区的不同深度段砂岩储层的AVO类型统计发现(图4)，深水区含气砂岩既有Ⅲ类AVO异常，又有Ⅳ类AVO 异常，气水差异比较明显，其中含水砂岩多表现为Ⅳ类AVO 特征，少数Ⅲ类AVO含水砂岩接近于泥岩基线。因此，可以采用传统的AVO 交汇分析、P×G属性分析有效刻画该区含气砂岩异常空间展布，但由于受地震资料信噪比限制，属性结果常受随机噪声干扰，甚至出现“满天星”的现象。

图4 深水区不同流体砂岩AVO 特征统计Fig.4 AVO characteristics of sandstone with different fluid in deep water area

为了验证远近道差异属性可以取代深水区传统P×G属性分析方法，在部分叠加体上提取远近道差异属性，这主要考虑部分叠加可以有效提高资料的信噪比，从而有效解决深水区低信噪比 AVO分析问题。图5 为过深水区Y-8 井近、远道部分叠加体及其提取的不同AVO 属性。从提取不同AVO属性上看，受道集噪声的影响P×G属性存在满天星现象(图5c)，在Y-8 井构造高部位AVO 特征不明显，Ⅲ类和Ⅳ类AVO 异常交替出现。而利用本文远近道差异属性(图5d)，可以有效解决P×G属性分析中的满天星现象，气水界面AVO 特征比较明显：在气水界面以上，含气砂岩以Ⅲ类AVO 特征为主；而在气水界面以下，AVO 异常以Ⅳ类AVO 特征为主。为了进一步验证该属性的可靠性，在过Y-8井构造高部位及气水界面位置分别选取2 个单点道集进行分析(图5d 中的位置1、2)，目的层砂岩均为Ⅲ类AVO 异常，构造底部异常更明显，这与叠前部分叠加体的远近道振幅特征以及单道AVO 分析结果也比较吻合(图6)，从而为信噪比相对较低地震资料的AVO 属性分析提供新的研究途径。