地震属性技术在X油田储层预测中的应用

林伟强

(中国石油冀东油田公司南堡油田作业区，河北 唐海 063200)

地震属性技术的起步阶段是20世纪60年代，“亮点”“暗点”和“平点”技术开始用来油气检测。20世纪80年代和90年代，地震属性技术逐步成熟，多用来描述岩性、储层等信息。进入21世纪，随着计算机科学的快速发展，地震属性技术也进入了科学化、智能化的时代。如今的地震属性类型已超过200种，每种属性有着各自的适用性、优势以及不足之处，筛选难度较大。针对X油田断块复杂、储层多变的特点，分析不同区块的储层发育样式，选取不同种类的合适的地震属性方法进行储层表征描述，取得了较好的效果。

1 地震属性技术概述

地震属性是从叠前或者叠后的地震数据里面推导出来到的几何学、运动学、动力学和统计学特征的特殊测量值，不同的地震属性对于不同的地质环境和不同的探测目标有着不同的作用[1-3]。地震属性的分类主要有振幅、波形、频率、衰减、相关、速度等，几何属性通常与地震层位的几何形态，如倾角、方位和曲率有关，其计算可视为网络上的数学运算。

随着地震属性应用的不断深化，越来越多的属性被提取出来。一些属性对某些储层环境比另外的属性更敏感，而一些属性又能更好的揭示易探测的地下异常，因此在进行属性提取前要进行筛选，经过优选后的地震属性能有效的帮助解释人员对地质现象尤其是特殊储层的特征进行正确的认识[4-6]。其优选的必要性表现在：①遗漏使用实际上有关联的地震属性储层参数，势必会降低了预测的精度；②使用无关联的地震属性预测储层参数，可能会导致难以觉察的错误预测结果。因此，地震属性优化的任务就是利用数学算法和人的经验，优选出预测目标最敏感的、属性个数最少的地震属性或地震属性组合，以提高地震属性的预测精度，从而进行精细储层参数预测。

2 地震属性刻画砂岩发育特征

地震属性的提取，关键是细化小时窗，并要保证地震属性的近等时性。采用“基于标准层地震属性提取技术”，就是基于寻找等时面的研究思路。该技术基于地震沉积学理念形成的一套定性储层预测研究方法，用于预测主河道砂体(优势砂体)。技术基本思路是利用测井等资料对单井进行分析，分析沉积环境，确定沉积相带。利用测井资料标定地震属性，对地震属性进行合理解释，推测沉积环境，确定砂岩发育区。

基于参考标准层地震属性研究是寻找最佳的等时切片。结合精细的岩性-地震属性标定，优选既符合地质规律又与钻井岩性高度符合的地震属性进行河道砂解释，解释结果可以定性预测河道的平面展布形态。在标准层识别和解释的基础上进行多属性提取和分析对比，优选与已钻井吻合性最好的地震属性，并与单井相认识的河道展布相对照，比较两者认识是否一致。一致的情况下就可肯定该属性能够反映该时期的沉积特征。

2.1 振幅属性刻画砂岩发育特征

对于众多类型的地震属性，首先要进行属性优选。一般来说，振幅类属性比较适合于砂岩研究。地震波是地震子波与反射系数褶积的结果，而反射系数反映的是反射界面上、下地层波阻抗的差异，即岩性、物性的差异，因此地震波振幅的变化反映了地下岩性的变化。振幅类包括均方根振幅、振幅包络、功率谱和平均能量等。振幅类属性是最常用的展示砂体横向展布特征的种类，适合描述砂体稳定发育、厚度较大、具有一定规模的地区[7-8]。X油田某区域中，深层为辫状河和三角洲沉积，具体砂体广泛发育、规模较大等特点。选取均方根振幅、最大波峰振幅、最大波谷振幅等地震属性，对其主力层进行平面砂体展布预测，结果如图1所示。

(a)Ed1II②1储层预测最大波峰属性叠合图 (b) Ed1II②6储层预测最大波谷属性叠合图

图1中红黄色区带代表强波峰或强波谷发育的范围，蓝色区代表弱反射区。通过本区所有井标定认为，强振幅属性区与砂岩发育吻合性最好，且强振幅属表现为条带状，土豆片状，与地震相手工解释的砂体分布基本是一致。

2.2 多属性融合刻画砂岩发育特征

地震沿层属性是刻画砂体展布特征的常用方法，但沿层属性种类繁多，适用性和刻画精度各有不同。尤其是，曲流河河道迁移摆动频繁，砂体横向展布复杂多变，仅靠单一的地震属性，难以精确的刻画曲流河沉积的砂体发育特征。为解决上述难题，建立了“沿层属性提取-沿层属性优选-多属性模式识别-精细砂体刻画”的储层预测技术流程，并从X油田某区域浅层目前的开发井出发，定量分析地震属性与储层之间的规律性关系。

选用Geoeast软件，在精细层位追踪解释的基础上，沿层批量提取目的层振幅类、频谱类、瞬时类等50余种属性，通过人工交汇图分析法进行沿层多属性优选(图2(a))，利用径向基函数神经网络方法(RBF-Radial Basis Function)进行多属性模式识别(图2(b))，最终筛选出几种最合适的属性方法进行融合，通过预测已投生产井点的砂体厚度，并进行反复校正，直到达到绝大部分井点目标误差之内。

(a)人工交汇图多属性优选 (b)RBF神经网络结构示意图

通过这种多属性融合的方法对X油田某区域浅层展开储层预测，结果显示该区物源为北物源。曲流河河道宽160～520 m，边滩坝长150～500 m，坝宽100～300 m(图3(a))；辫状河河道宽100～600 m(图3(b))，提高了该区域的储层预测精度，尤其是对于曲流河的储层刻画更加精细，也更加符合该区实际生产井的砂体厚度分布特征。

(a)NmⅢ①5储层预测多属性融合叠合图 (b)NgⅡ6-2储层预测多属性融合叠合图

3 地震属性刻画火山岩发育特征

随着X油田油气勘探的开发深入，火山岩油气藏成为了油气勘探开发的新领域之一。开发生产中火山岩试油有油零星井点出油的特征，但没有规模成藏建产，因此系统梳理火山岩储层，并评价其赋存油气的潜力是X油田下步产建的重要领域[9]。

X油田某区域火山岩发育较广，是在火山喷发模式指导下，应用井震联合识别技术，刻画火山岩空间分布，利用地震属性对火山储层发育状况进行预测与描述。通过研究和筛选，运用相干体、蚂蚁体、玫瑰图、平均瞬时频率等地震属性技术建立综合预测模型[10-14]，预测火山岩展布范围，精细刻画不同空间尺度裂缝的展布特征和分布规律，实现裂缝沟通半径的合理预测。其中，裂缝发育区域的识别是关键：大尺度上利用地震属性(相干体、蚂蚁体、曲率体、玫瑰图等)识别裂缝发育区域(图4、图5)；小尺度上依据地质、地震、测井、应力等资料，基于构造、岩相模型，以地震相干数据体为软数据、单井裂缝分析资料为硬数据，建立火山岩储层裂缝发育带模型、大尺度缝模型、小尺度缝模型和相应的流体动力学模型，精细刻画了不同空间尺度裂缝的展布特征和分布规律，实现了裂缝沟通半径的合理预测。实现了对研究区裂缝系统的精细刻画和定量表征，为该区高效建产奠定坚实的地质基础。

相干体属性基本原理：在地下出现断层、地层岩性突变及特殊地质体的小范围内，地震道之间的波形特征会发生变化，进而导致局部的地震波形之间的不连续性，从而在相应的相干数据体中出现较高的不相关性。

蚂蚁体属性基本原理：在地震数据体中设定大量蚂蚁，当某些蚂蚁遇到设定断裂条件的断层面时，这些蚂蚁就会释放信号，附近区域的其他蚂蚁接收到这种信号，就会向该断面进行聚集，从而完成该断面的追踪和标注。对于其他不满足设定的断裂条件的断裂，则不进行标注。

(a) NgⅣ②4构造与相干体切片叠合图 (b)NgⅥ②4构造与蚂蚁体切片叠合图

玫瑰图属性基本原理：裂缝可以用不同方位上的分布来刻画，将1°到180°所有方位上裂缝的分布形成一个玫瑰图，然后观察玫瑰图上的主方位，玫瑰图上某个方位的花瓣长度依赖于在该方位裂缝出现的频率，对于预测火山岩裂缝的空间展布具有较好的效果。

瞬时主频属性基本原理：地震波的主频常常来自比较稳定的空间，其变化是由局部岩性和流体变化引起的，可用来预测地层中油气引起的高频成分衰减、岩石粒度，也常用于对特定地区的横向异常的追踪，对于预测火山岩的整体展布也具有一定的适用性。

地震多属性综合预测风化壳裂缝发育区域及展布范围，裂缝主要发育火山口附近，位于构造中西部相对高部位地区。裂缝发育和气测显示区域吻合。优势储层主要位于裂缝、气孔发育和构造高部位，为油藏发育的有利构造区域。爆发相、溢流相发育易于形成有效储层。根据研究成果，并结合气测数据，选取爆发相、裂缝发育且气测数据较好的3口井进行试油(图5(b)，2019年压裂后，3口井初期平均日产油4.6t，含水较低。由于该区域的火山岩储层非常致密，后期压裂逐渐失效，3口井日产油逐渐减少，但含水并未明显上升。3口井的实际生产情况在一定程度上证明了对于该区域火山岩储层认识的准确性。

4 结论

1)X油田储层发育多变，以砂岩储层为主，部分区块发育火山岩储层。砂岩储层广泛发育的区块，浅层以曲流河沉积为主，中深层以辫状河和三角洲沉积为主。火山岩储层发育的地区，储集空间以裂缝为主、气孔为次。不同区块储层发育特征又各有不同，精细储层预测难度较大。

2)针对X油田的砂岩储层，主要选取振幅类地震属性技术进行预测，其中包括均方根振幅、最大波峰振幅、最大波谷振幅等，宏观上预测砂体的展布范围、发育边界、砂体厚度等。针对X油田的火山岩储层，主要选取相干体切片、蚂蚁体切片、玫瑰图等属性预测风化壳裂缝发育区域及展布范围，瞬时主频属性预测火山相的分布范围，并根据研究结果指导井的实际生产，取得了一定效果。