CN102033242A - 一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测技术，属于地震勘探领域。本发明利用叠前地震振幅数据进行深层倾斜裂缝储层地震振幅预测，首先针对目标区特征进行倾斜裂缝介质的理论模型正反演分析，获取最优处理、反演参数，然后通过资料预处理、宏面元局部叠加和剩余道集拉平方法进行数据的最优化处理从而实现对参数的优化，最后进行基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演，得到裂缝的参数。本发明针对深层储层特点，采用了特殊处理手段，提高了信噪比，最大限度的保证了真振幅；利用本发明的方法，能够对深部储层的倾斜裂缝进行精确预测，精度高、适用性好，是深部裂缝性储层预测的一个有效工具。

Description

一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法

技术领域

本发明属于地震勘探领域，具体涉及一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测技术。

背景技术

怎样利用现有的地震勘探资料，更精确有效的检测油田储层裂缝发育特征是一个重要课题。现有的储层裂缝预测技术大多是建立在定向排列的垂直裂缝的基础上，但在深部构造复杂的情况下，这种假设往往存在较多问题。如在某些油田的储层发育有大量的倾斜裂缝系统。

随着石油天然气资源的开发利用，常规孔隙性油气藏储量日益减少。塔河油田及其它海相油气田的勘探发现表明，我国新生代海相碳酸盐岩具有良好的勘探前景和巨大的潜力，是我国油气资源战略接替的重要领域。而我国海相油气田碳酸盐岩储层大都埋藏深，裂缝、溶洞型储集空间在纵向及横向上的非均质性极强，储层预测与识别评价十分困难。

目前对含有倾斜裂缝储层的研究，主要是利用地震波速度信息(剩余时差)进行分析。对深部油气藏(5000m以下)来说，由于观测条件的限制，炮检距有限，同时油气藏厚度较小，导致地震波剩余时差非常小，利用速度信息进行倾斜裂缝研究比较困难。地震波振幅特征(振幅随偏移距变化)对储层裂缝响应更敏感，是进行深部储层裂缝分析预测的一种有效方法。但是，由于受到地震波信噪比低、地震叠加速度拾取误差大、全方位入射角等因素的影响，利用叠前地震振幅特征(振幅随偏移距变化)进行深部储层倾斜裂缝预测非常困难。针对倾斜裂缝的研究，目前的工作主要还是在数值模拟的基础上，对深部储层的研究还存在较多的问题。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测技术，整合数值模拟、数据处理、特殊处理、反演解释流程中的各个阶段，分析各阶段对预测技术的影响因素，最大限度的压制不利因素的作用，以达到对深部倾斜裂缝精确预测的目的。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法，其特征在于，所述方法是利用叠前地震振幅数据进行深层倾斜裂缝储层地震振幅预测；所述方法首先针对目标区特征进行倾斜裂缝介质的理论模型正反演分析，获取最优处理、反演参数，然后通过资料预处理、宏面元局部叠加和剩余道集拉平方法进行数据的最优化处理从而实现对参数的优化，最后进行基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演，得到裂缝的参数。

所述方法的具体步骤如下：

(1)数值模型分析

针对目标区特征进行倾斜裂缝介质纵波振幅随偏移距变化分析，通过理论模型的正反演，获得三维地震振幅数据的最优处理、反演参数；建立数值模型，所述数值模型分为两层，上层为均匀各向同性介质，下层为含倾斜裂缝储层；

(2)资料预处理

前期常规地震保幅处理工作，主要包括道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校正、地表振幅一致性补偿、叠前反褶积及动校正；去噪、获得动校正后的数据体；

(3)宏面元局部叠加

步骤(2)得到的数据体信噪比低，通过扩大面元、方位分析、入射角分析的手段提高信噪比，同时获取高保真数据；最终获的最优的分方位、分入射角局部叠加数据；

(4)修正同相轴错动

步骤(3)得到的局部叠加数据在局部有同相轴错动，通过剩余道集拉平方法对这种同相轴错动加以修正；得到校正后的数据体；

(5)基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演解释

利用步骤(4)的校正后的数据体，采用倾斜裂缝介质理论对某油田一条剖面进行非线性反演。获得裂缝倾角参数θ、Thompson各向异性参数ε，δ，γ。

其中，所述步骤(4)包括如下步骤：

(41)选取一个标准道以对其它道进行标定；

(42)选取标准道中的任意一点C，然后在一定范围内对计算道进行扫描，计算标准道与计算道之间的相关系数；

(43)取相关系数最大值时的计算道中点作为与C对应的计算道值(C1)。依次类推，覆盖整个标准道实现对同相轴错动的校正。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明针对深层储层特点，采用了特殊处理手段，提高了信噪比，最大限度的保证了真振幅；利用本发明的方法，能够对深部储层的倾斜裂缝进行精确预测，精度高、适用性好，是深部裂缝性储层预测的一个有效工具。

附图说明

图1是本发明中振幅扫描方法的示意图。

图2-1是本发明实施例中调整前后的相关系数对比图。

图2-2是本发明实施例中调整前后的振幅对比图。

图3-1是本发明实施例中过井叠加剖面示意图。

图3-2是本发明实施例中反演得到的裂缝倾角剖面示意图。

图3-3是本发明实施例中各向异性Thompson参数ε的示意图。

图3-4是本发明实施例中各向异性Thompson参数δ的示意图。

图3-5是本发明实施例中各向异性Thompson参数γ的示意图。

图4是现有技术利用垂直裂缝介质理论计算得到的裂缝分布示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

本发明是一种利用叠前地震振幅数据进行深层储层倾斜裂缝预测的方法，其特征在于，所述方法针对目标区特征进行倾斜裂缝介质的理论模型正反演分析，获取最优处理、反演参数；资料预处理；宏面元局部叠加，包括通过面元扩大、方位角、入射角分析等手段获取高保真数据；利用精确的剩余道集拉平方法对振幅偏差加以修正；最后基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演。

所述方法的具体步骤如下：

(1)数值模型分析

针对目标区特征进行倾斜裂缝介质纵波振幅随偏移距变化(AVO)分析，通过理论模型(现有技术，请参考Ranjit K.Shaw和Mrinal K.Sen的Bornintergral，Stationary phase and linearized reflection coefficients inweak anisotropic media[J]，Geophys，2004，158：225-238)的有限差分正反演，获得实际数据(即三维地震振幅数据)最优处理(最优处理的结果为获得最优的参数，使处理后的数据保证真振幅)、反演参数(利用非线性反演方法，参数包括初始模型参数、反演结果限制参数等)。为评价裂缝倾角对反射系数的影响，设计多个数值模型(每个模型分别针对一种倾角)。模型分为两层，上层为均匀各向同性介质，下层为含倾斜裂缝储层(等效于倾斜横向各向同性TTI介质)。对数值模型试验知道：在裂缝倾角为90°，即为垂直裂缝时，反射系数的各向异性成分能够较好的标示裂缝的走向。而采用相同的模型参数，只改变裂缝倾角，正演模拟发现随着裂缝倾角的减小，各向异性反射系数在小入射角(小于60°)时的变化趋于平缓。所以在小入射角时，反演裂缝的各向异性参数变得更加困难。这就需要在实际工作前，通过其它手段，如测井等，对深层储层裂缝特征有个总体认识，然后通过有限差分正反演手段，评价方法的有效性，优化数据采集方案，最终获得最优数据处理、反演参数，以及对实际数据的预评估结果。具体来说，利用测井等资料可以获得目标区的裂缝特征参数，利用这些参数建立数值模型，裂缝参数包括倾角、方位、张开度、密度等等，对模型进行正演模拟，并与实际数据的对比分析，对实际数据的质量有个清晰的了解，数据处理将依据该分析来实施。利用已知参数，建立模型。上层为各向同性介质、下层为各向异性介质。公式如下：

界面的反射系数公式：

$R_{\mathrm{PP}}^{\mathrm{TTI}}(i,\mathrm{\φ})=R_{\mathrm{PP}}^{\mathrm{TTI}}{}_{\mathrm{iso}}\left(i\right)+R_{\mathrm{PP}}^{\mathrm{TTI}}{}_{\mathrm{ani}}(i,\mathrm{\φ})$

其中，各向同性部分为

$R_{\mathrm{PP}}^{\mathrm{TTI}}{}_{\mathrm{iso}}\left(i\right)=\frac{1}{2}\frac{{\mathrm{\ΔZ}}^{\′}}{Z_0^{\′}}+\frac{1}{2}[\frac{\mathrm{\Δ}{\mathrm{\α}}^{\′}}{{\mathrm{\α}}_0^{\′}}-4\left(\frac{{\mathrm{\β}}_0^{\′2}}{{\mathrm{\α}}_0^{\′2}}\right)\frac{\mathrm{\Δ}{G}^{\′}}{G_0^{\′}}]{\sin }^{2}i+\frac{1}{2}\frac{\mathrm{\Δ}{\mathrm{\α}}^{\′}}{{\mathrm{\α}}_0^{\′}}{\sin }^{2}i{\tan }^{2}i$

各向异性部分为

$R_{\mathrm{PP}}^{\mathrm{TTI}}{}_{\mathrm{ani}}(i,\mathrm{\φ})=[\frac{\mathrm{\δ}}{2}({\cos }^2\mathrm{\ψ}-{\cos }^2\mathrm{\θ})-(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})({\cos }^2\mathrm{\ψ}+{\cos }^2\mathrm{\θ}){\cos }^2\mathrm{\θ}+4\frac{{\mathrm{\β}}_0^2}{{\mathrm{\α}}_0^2}\mathrm{\γ}{\cos }^2\mathrm{\ψ}]{\sin }^{2}i$

$+\frac{1}{2}[\mathrm{\δ}({\cos }^2\mathrm{\ψ}-{\cos }^2\mathrm{\θ})+(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})({\cos }^4\mathrm{\ψ}-{\cos }^4\mathrm{\θ})]{\sin }^{2}i{\tan }^{2}i$

其中cosψ＝sinθcosφ，

分别为界面上的总反射系数、界面上反射系数的各向同性部分、界面上反射系数的各向异性部分，i，φ分别为射线入射角、方位角，ΔZ′，Z′₀，Δα′，α′₀，β′₀，ΔG′，G′₀分别为上下界面波阻抗差、波阻抗均值、纵波速度差、纵波速度均值、横波速度均值、，θ为裂缝倾角，ε，δ，γ为三个各向异性参数。

(2)资料预处理

前期常规地震保幅处理工作，主要包括道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校正、地表振幅一致性补偿、叠前反褶积及动校正等。步骤(2)的目的是去噪、获得动校正后的数据体。

(3)宏面元局部叠加

通过扩大面元、方位分析、入射角分析等手段(扩大面元，就是后面提到的建立CMP宏面元；方位分析，就是后面的“方位划分”；入射角分析，就是后面的“入射角分析”)提高信噪比，获取高保真数据(指地震数据)。具体来说，叠前资料(步骤(2)得到的数据体)信噪比较低，需通过扩大原共中心点道集CMP面元的手段建立CMP宏面元(建立宏面元的目的就是提高信噪比)。利用数理统计的方法，对宏面元数据(指本发明的振幅数据)进行分析，根据分析结果，对数据体进行方位划分，使各方位道数基本一致，确保分方位叠加次数的一致，使各方位数据具有较统一的计算精度及误差，由于在一个宏面元内每道数据的精度及误差水平基本一致，只要保持宏面元叠加次数的一致就能保证精度的基本一致。具体实施步骤如下：

(1)计算全方位数据道数；

(2)确定方位数；

(3)总道数除以方位数为每个方位的数据道数；

(4)对步骤(3)得到的每个方位道数加一个定值，得到最终的方位道数；

(5)以此方位道数为参考，对宏面元数据进行方位划分；

(6)重复步骤(4)、(5)，通过方位划分使各方位道数基本一致，同时确保各个方位内近偏移距与远偏移距道数基本持平。

然后，采用水平层状介质中的快速两点间射线追踪方法，利用光滑层速度模型，计算角道集，在后面入射角分析时，要用到角道集。计算角道集为现有技术，请参见文章(田玥，陈晓非，水平层状介质中的快速两点间射线追踪方法，地震学报，2005，27(2)：147-154)。公式如下：

$\mathrm{\Δ}=q\·\underset{k=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\ϵ}}_k{h}_k}{\sqrt{h_M^2+(1-{\mathrm{\ϵ}}_k^2)q^2}}$

$p=\frac{q}{v_M\sqrt{h_M^2+q^2}}$

p＝sinθ_k/v_k

ε_k＝v_k /v_M

其中Δ，l，h_M，v_M，h_k，v_k，θ_k分别为两倍偏移距、层数、最高速度层厚度、最高速度层速度、第k层速度、第k层厚度、第k层入射角。利用该公式，通过迭代计算，可以把CMP道集转换成角道集。

之后采用与方位分析类似的数理统计方法(是指前面划分方位用的方法)，进行入射角分析，获得最优角度范围，根据分析结果，对数据体进行入射角划分，最终获的最优的分方位、分入射角局部叠加数据。方位分析、入射角分析后，得到分方位、分入射角的数据体(如方位角0-30°、入射角0-5°内的所有数据)，对该数据体进行叠加，就得到局部叠加数据。

(4)精确的剩余道集拉平技术

通过上面的细致分析，获得的局部叠加数据总体上反射同相轴(反射同相轴指，在地震勘探中，采集到的是地下各个地层的反射信息。地面放炮后能量穿过地下，如果遇到反射界面，如地下溶洞的边界，则能量会发射回地表，形成一个强能量振幅，由检波器接收该信号。多个检波器都在同时接收到该信号后，就会形成一个同向轴。)基本对齐。但在局部有一些偏差，特别是在深层，有些道之间的反射同相轴甚至能出现15ms左右的上下错动。这种同相轴错动的原因有多方面(如速度的不准确、浅层各向异性等等)。在进行振幅反演时，这种同相轴错动将会引起反演的偏差。我们采用一种精确的剩余道集拉平方法(即振幅扫描方法)对这种偏差加以修正。

振幅扫描方法见附图1。首先在图中选取一个标准道以对其它道进行标定。标准道可以是相同方位角道集的叠加道也可以是垂直入射道。考虑到不同入射角的影响，这里选取的是入射角为3°(一般情况下，入射角越小的叠加数据信噪比越高，所以在理论上应该是选取0°入射角数据作为参考道。但在实践过程中发现，0°入射角数据体在某些方位存在叠加道数少等特点，使得信噪比降低，所以选取了3°)时的入射角道作为标准道(如图中的实线)。由于已经进行过数据归一化处理(在第(3)步中得到的数据体就是归一化后的数据体)，这里的标准道的可信度比较高。其次选取标准道中的任意一点C，然后在一定范围内对计算道进行扫描，计算标准道与计算道之间的相关系数，所利用计算公式为：

$r=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i{A1}_i\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i\underset{i}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A1}_i}{m}}{\sqrt{(\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i^2-\frac{{\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i\right)}^2}{m})(\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A1}_i^2-\frac{{\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A1}_i\right)}^2}{m})}}$

其中Ai，A1i，m分别表示A-B中的第i个数据、A1-B1中第i个数据，A-B中的数据个数，如A-B与A1-B1的相关系数，A-B与A2-B2的相关系数，形成相关系数序列D1，D2，…，Dn。取相关系数最大值时的计算道中点(如D)作为与C对应的计算道值(C1)。依次类推，覆盖整个标准道就能对计算道进行校正(即校正同相轴错动)，得到校正后的数据体。

(5)基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演解释。

利用上面校正后的数据体，采用倾斜裂缝介质理论对某油田一条剖面进行非线性反演获得裂缝倾角参数θ、Thompson各向异性参数ε，δ，γ。具体是用如下的目标函数进行反演的：

反射系数的各向异性成分可以写成

则，可以得到反演目标函数：

Φ(θ，ε，δ，γ)＝||F(θ，ε，δ，γ)-R^OBS，ANI||

其中R^OBS，ANI为观测得到的反射系数各向异性成分。

本发明的一个实施例如下：

附图2为某一宏面元相应数据的相关系数调整前后对比图。其中附图2-2中点划线为标准道，即入射角为3°时的振幅。虚线为入射角为7°时的振幅曲线，在竖线处可以看到该曲线与标准道有一定的相位错位。利用本发明的方法对虚线进行相关调整后，形成实线。可以看到实线(计算道)与点划线(标准道)具有更好的相关性。附图2-1为调整前与调整后计算道与标准道之间的相关系数。可以看到，调整后计算道与标准道之间的相关系数得到了很大的增强。同时从附图2-2中看到，实线出现了一些高频跳跃，如3.57s附近。利用低通滤波器对数据进行滤波，就能获得较好的结果。实践证明，利用该方法进行数据相关调整，可以对由于相位错位引起的振幅异常进行很好的校正。使实际数据与数值模型试验相吻合，提高深层裂缝预测精度。具体来说，在模型试验中，我们能够获得与裂缝特征相吻合的模拟数据结果。但在实际数据中，由于噪声的干扰，即使在有裂缝发育的地区，如果不采取本发明的数据处理方法，也不能得到与裂缝特征相对应的地震振幅数据。本发明的目的就是把振幅数据与裂缝特征对应起来

非线性反演获得裂缝倾角参数θ、Thompson各向异性参数ε，δ，γ剖面见附图3，该剖面位于塔河油田，目的层埋深达5400m。其中附图3-1为叠加剖面。附图3-2为反演所得到的裂缝倾角θ剖面。其中灰色值为垂直角，从剖面可以看出，总体上裂缝倾角为近垂直。附图3-3为反演得到的ε剖面。该参数为纵波各向异性，是度量准纵波各向异性强度的参数，值越大，介质的纵波各向异性越大。该参数与流体性质有关。附图3-4为反演得到的δ剖面，它是纵波变异系数，表示纵波在垂直方向各向异性变化的快慢程度。由于本区发育近垂直裂缝，该参数的强弱表征了裂缝发育的强弱。附图3-5为反演得到的γ剖面，它是横波各向异性参数，是度量准横波各向异性或横波分裂强度参数。裂缝介质对横波的影响比纵波强，所以γ剖面与裂缝发育强度的相关性更强。该剖面也表征了纵向条带状分布的特点。横波分裂参数γ不区分裂缝填充物。对比附图3-4和3-5，两剖面表现出很大的相关性。这两参数都与裂缝发育强度紧密相关，从另一个侧面也表明反演的正确性。同时两者因为流体性质的变换表现一定的差异。对比附图3-3和附图3-5，可以看出，在裂缝发育区(γ强)(指的这个值大)，对应着流体分布的变化。

为对比方法的效果，同时进行了传统方法的反演(即垂直裂缝反演)。附图4是垂直裂缝介质理论下的各向异性，而图3-5是本发明的倾斜裂缝介质理论下的各向异性。对比附图3-5与附图4可以看到，总体上，两个反演结果具有较大的相似性，都与裂缝发育密度相关。细节上，本发明倾斜裂缝介质理论下的参数反映的更为精细，表现为黑色细节更丰富。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选地，而并不具有限制性的意义。

Claims (3)

1.一种深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法，其特征在于，所述方法是利用叠前地震振幅数据进行深层倾斜裂缝储层地震振幅预测；所述方法首先针对目标区特征进行倾斜裂缝介质的理论模型正反演分析，获取最优处理、反演参数，然后通过资料预处理、宏面元局部叠加和剩余道集拉平方法进行数据的最优化处理从而实现对参数的优化，最后进行基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演，得到裂缝的参数。

2.根据权利要求1所述的深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：

(1)数值模型分析

针对目标区特征进行倾斜裂缝介质纵波振幅随偏移距变化分析，通过理论模型的正反演，获得三维地震振幅数据的最优处理、反演参数；建立数值模型，所述数值模型分为两层，上层为均匀各向同性介质，下层为含倾斜裂缝储层；

(2)资料预处理

前期常规地震保幅处理工作，主要包括道编辑、带通滤波、真振幅恢复、静校正、速度分析、剩余静校正、地表振幅一致性补偿、叠前反褶积及动校正；去噪、获得动校正后的数据体；

(3)宏面元局部叠加

步骤(2)得到的数据体信噪比低，通过扩大面元、方位分析、入射角分析的手段提高信噪比，同时获取高保真数据；最终获的最优的分方位、分入射角局部叠加数据；

(4)修正同相轴错动

步骤(3)得到的局部叠加数据在局部有同相轴错动，通过剩余道集拉平方法对这种同相轴错动加以修正；得到校正后的数据体；

(5)基于倾斜裂缝介质理论的储层裂缝反演解释

利用步骤(4)的校正后的数据体，采用倾斜裂缝介质理论对某油田一条剖面进行非线性反演。获得裂缝倾角参数θ、Thompson各向异性参数ε，δ，γ。

3.根据权利要求2所述的深层倾斜裂缝储层地震振幅预测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括如下步骤：

(41)选取一个标准道以对其它道进行标定；

(42)选取标准道中的任意一点C，然后在一定范围内对计算道进行扫描，计算标准道与计算道之间的相关系数；

(43)取相关系数最大值时的计算道中点作为与C对应的计算道值(C1)。依次类推，覆盖整个标准道实现对同相轴错动的校正。

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