CN104007462B - 基于衰减各向异性的裂缝预测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法。本发明通过把QVOA方程写成线性方程，可解得衰减各向异性强度和裂缝方位。数值模型表明在无噪音的情况下QVOA反演的衰减各向异性强度和裂缝方位均接近于理论值，且在一定的信噪比范围内仍然能够反演出相对稳定的结果。基于谱比法，通过塔里木盆地塔北地区实际资料应用表明反演的衰减各向异性强度和裂缝方位均和FMI统计结果基本吻合。本发明首次把基于QVOA的裂缝探测方法应用到实际资料，这为裂缝预测提供了一个新的思路。

Description

基于衰减各向异性的裂缝预测方法

技术领域

本发明属于石油勘探领域，涉及一种裂缝储层综合评价中识别裂缝的方法，尤其涉及一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法。

背景技术

地震波在黏弹性介质中传播时，能量会发生衰减，这种介质本身所固有的衰减特性通常用品质因子Q值来描述。利用谱比法可以从地震数据中确定品质因子(Tonn，1991；Shatilo，1994；Hackert和Parra，2004)。QVOA表示品质因子Q随着偏移距和方位的变化而变化(Q Versus Offset and Azimuth)，它是一种从P波反射数据中提取裂缝参数的方法。QVO率先由Dasgupta和Clark(1998)提出来的，他们证实可以从叠前CMP道集中利用QVO技术确定层间Q值，但是，这里所说的方位QVO或QVOA并不是Dasgupta和Clark(1998)提出来QVO的延伸。本发明的QVOA是根据在耗散垂直裂缝介质中(dissipative vertically fracturedmedium)P波衰减随偏移距和方位的变化来预测裂缝参数。目前，已经有很多地球物理工作者针对地下裂缝诱导的衰减各向异性问题进行了研究，比较著名的有Chichinina等(2004，2006，2009，2013)、Zhu等(2007)，但是都没有实际资料的应用结果分析。

为了描述衰减各向异性，Carcione(2000)对均匀的各向异性粘弹性介质引入了矩阵Q，矩阵Q中的元素Q_ij用复刚度矩阵来表示，

$Q_{\mathrm{ij}}=\frac{C_{\mathrm{ij}}^R}{C_{\mathrm{ij}}^I}---\left(1\right)$

其中，和分别表示复数的实部和虚部。

当不考虑衰减时，HTI介质的刚度矩阵可以写成(Schoenberg和Sayers,1995)，

$c=\left[\begin{array}{cccccc}M(1-\mathrm{\ΔN})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ΔN})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ΔN})& 0& 0& 0\\ \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ΔN})& M(1-{\mathrm{\ξ}}^2\mathrm{\ΔN})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ξ\ΔN})& 0& 0& 0\\ \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ΔN})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ξ\ΔN})& M(1-{\mathrm{\ξ}}^2\mathrm{\ΔN})& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& \mathrm{\μ}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& \mathrm{\μ}(1-\mathrm{\ΔT})& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& \mathrm{\μ}(1-\mathrm{\ΔT})\end{array}\right]---\left(2\right)$

即用无量纲的法向弱度△N和切向弱度△T表示HTI介质的刚度矩阵。其中，λ和μ表示背景岩石的拉梅系数，M=λ+2μ，ξ=λ/M≡1-2g，

g=μ/(λ+2μ)=(V_S/V_P)² (3)

其中，V_S，V_P分别是背景岩石的横、纵波速度。

对于耗散的HTI介质模型(HTI model of the dissipative fracturedmedium)，用复刚度矩阵表示，相应地，切向弱度△T和法向弱度△N也要变成复弱度和则式(2)可以写成式(4)，如下，

$\tilde{c}=\left[\begin{array}{cccccc}M(1-\mathrm{\Δ}\tilde{N})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{N})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{N})& 0& 0& 0\\ \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{N})& M(1-{\mathrm{\ξ}}^2\mathrm{\Δ}\tilde{N})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ξ\Δ}\tilde{N})& 0& 0& 0\\ \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{N})& \mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ξ\Δ}\tilde{N})& M(1-{\mathrm{\ξ}}^2\mathrm{\Δ}\tilde{N})& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& \mathrm{\μ}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& \mathrm{\μ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{T})& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& \mathrm{\μ}(1-\mathrm{\Δ}\tilde{T})\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中， $\mathrm{\Δ}\tilde{N}=\mathrm{\Δ}{N}^R-\mathrm{i\Δ}{N}^I;$ $\mathrm{\Δ}\tilde{T}=\mathrm{\Δ}{T}^R-\mathrm{i\Δ}{T}^I.$

根据Hudson等(1996)理论，在耗散型HTI介质模型中，复法向弱度和复切向弱度表示为，

$\mathrm{\Δ}\tilde{N}=\frac{4e/\left[3g(1-g)\right]}{1+\tilde{K}\left(w\right)}---\left(5\right)$

$\mathrm{\Δ}\tilde{T}=\frac{16e/\left[3(3-2g)\right]}{1+\tilde{M}\left(w\right)}---\left(6\right)$

它们包含频率-依赖的复函数和对于不同的Hudson模型(1996)，复函数和的值是不同的。这三种模型是：(1)流体在裂缝与裂缝之间流动；(2)流体从裂缝流入背景岩石中的孔隙中(即等孔隙模型)；(3)流体在部分饱和的裂缝内流动。据Pointer等(2000)在地震频带内(1～100Hz)，函数约为0。Maultzsch等(2003)研究表明在地震频带内模型3导致的衰减可忽略不计，然而，在地震频带内当裂缝饱含气并且渗透率较大时(>1000mD)模型1预测出异常大的衰减值。因此，本发明使用第二种模型进行数值模拟。

另外，类比于Thomsen各向异性参数ε，

$\mathrm{\ϵ}=\frac{C_{11}-C_{33}}{2C_{33}}---\left(7\right)$

Carcione(2000)提出了衰减各向异性参数(Q anisotropy－ε_Q)，对HTI介质，Q₁₁表示对称轴面的品质因子Q^⊥，Q₃₃表示各向同性面内的品质因子Q^//，

${\mathrm{\ϵ}}_Q=\frac{Q_{11}-Q_{33}}{2Q_{33}}=\frac{Q^{\⊥}-Q^{//}}{2Q^{//}}---\left(8\right)$

发明内容

本发明提出一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法，该方法能够用于实际资料的裂缝识别。通过本发明提供的方法，能够识别出裂缝型储层中裂缝发育区和裂缝走向，为更精细的裂缝储层描述提供依据。

本发明实现上述目的的具体方案如下：

一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：利用层速度把分方位偏移距道集转化为分方位角道集；

步骤2：将每一个方位的角道集按照角度范围叠加，得到每个方位的分角度叠加剖面；

步骤3：在各个方位的分角度叠加剖面上拾取层位信息，为求品质因子做准备；

步骤4：对每个方位的分角度叠加剖面进行时频变换，得到各个方位分角度叠加剖面相对应的时频谱；

步骤5：根据步骤3得到的各个方位、不同角度范围剖面的层位信息，利用步骤4得到的时频谱，求得各个方位、不同角度范围的品质因子；

步骤6：把各个方位、不同角度范围的品质因子作为输入进行衰减各向异性反演，得到衰减各向异性强度数据体和裂缝走向数据体；

步骤7：通过提取层位，利用叠合分析得到衰减各向异性强度和裂缝走向在平面上的特征，并进行地质意义分析。

本发明与已有技术相比产生的有益效果是：

地下近平行的高陡裂缝会引起衰减各向异性特征，利用这种特征可以进行裂缝探测。

1、本发明通过把QVOA方程写成线性方程，可解得衰减各向异性强度和裂缝方位。数值模型表明在无噪音的情况下QVOA反演的衰减各向异性强度和裂缝方位均接近于理论值，且在一定的信噪比范围内仍然能够反演出相对稳定的结果。

2、基于谱比法，通过塔里木盆地塔北地区实际资料应用表明反演的衰减各向异性强度和裂缝方位均和FMI统计结果基本吻合。本发明首次把基于QVOA的裂缝探测方法应用到实际资料，这为裂缝预测提供了一个新的思路。

附图说明

图1表示衰减各向异性反演流程图。

图2表示不同入射角下衰减随着方位的变化情况图。

图3表示反演的衰减各向异性强度和裂缝方位对比图。

图4表示过井的叠前时间偏移剖面图。

图5表示衰减各向异性剖面图。

图6表示衰减各向异性强度和裂缝方位叠合矢量图。

具体实施方式

以下结合实施例与附图说明对本发明做进一步说明。

实施例1，见图1，是本发明中基于衰减各向异性的裂缝反演方法流程图。

一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法，包括如下步骤：

步骤1：利用层速度把分方位偏移距道集转化为分方位角道集；

步骤2：将每一个方位的角道集按照角度范围叠加，得到每个方位的分角度叠加剖面；

步骤3：在各个方位的分角度叠加剖面上拾取层位信息，为求品质因子做准备；

步骤4：对每个方位的分角度叠加剖面进行重排Garbor变换，得到各个方位分角度叠加剖面相对应的时频谱；

步骤5：根据步骤3得到的各个方位、不同角度范围剖面的层位信息，利用步骤4得到的时频谱，基于谱比法求得各个方位、不同角度范围的品质因子；本步骤中求品质因子Q是利用谱比法。

步骤6：把各个方位、不同角度范围的品质因子作为输入进行衰减各向异性反演是基于QVOA方程，得到衰减各向异性强度数据体和裂缝走向数据体；

步骤7：通过提取层位，利用叠合分析得到衰减各向异性强度和裂缝走向在平面上的特征，并进行地质意义分析。

所述的步骤1～5的具体实施基于数值模型的正确结果做指导，具体如下：从Chichinina等2006年推导的QVOA(Q versus offset and azimuth)方程出发，通过把其改写成线性形式，反演出能表征裂缝特征的衰减各向异性强度和裂缝走向，并与理论值吻合。

所述的步骤4所用的时频变换是重排Garbor变换。

所述的步骤5中求品质因子Q是利用谱比法。

所述的步骤6进行衰减各向异性反演是基于Chichinina等2006年推导的QVOA方程，并且把基于衰减各向异性裂缝反演方法应用到了实际资料当中，取得了较好的效果。

所述衰减各向异性反演方法在实际资料应用中的适用范围如下：无裂缝和裂缝走向呈现不同方向的井（多组裂缝），以及单组裂缝倾角较小时，各向异性程度弱，建立在衰减各向异性基础上的方法无法预测出井中的裂缝；只有对于裂缝走向呈现某一优势方向（单组裂缝）、且倾角较大的井，其各向异性程度较强时，才能预测其中的裂缝。

本发明所提供的基于衰减各向异性的裂缝预测方法的基本原理如下：

对于较薄的、充满液体的裂缝模型，Chichinina等(2006)推导出P波衰减近似表达式如下，

${Q^{-\frac{1}{2}}}_{(i,\mathrm{\φ})}\≈A_0+B^{\⊥}{\cos }^2(\mathrm{\φ}-{\mathrm{\φ}}_S){\sin }^{2}i---\left(9\right)$

其中，A是截距，B(φ)=B^⊥cos²(φ-φ_s)，表示梯度项，g=(V_sV_p)²，V_S，V_P分别是背景岩石的横、纵波速度；φ表示测线的采集方位；φ_s是指裂缝方位；△N^I是复法向弱度的虚部。

方程(9)可以化简为线性方程(10)的形式，

${Q^{-\frac{1}{2}}}_{(i,\mathrm{\φ})}\≈C_1+C_2{\sin }^{2}i+C_3{\sin }^{2}i\cos 2\mathrm{\φ}+C_4{\sin }^{2}i\sin 2\mathrm{\φ}---\left(10\right)$

其中， $C_1=(1-2g)\sqrt{{\mathrm{\Δ}}_N^I};$ $C_2=g\sqrt{{\mathrm{\Δ}}_N^I};$ $C_3=g\sqrt{{\mathrm{\Δ}}_N^I}\cos 2\mathrm{\φ};$ $C_4=g\sqrt{{\mathrm{\Δ}}_N^I}\cos 2{\mathrm{\φ}}_s$

通过求解方程(10)就可以得到：

${\mathrm{\φ}}_s=\frac{1}{2}\arctan (C_4/C_3)---\left(11\right)$

另外，Chichinina等(2006)又经过一系列的分析得到如下公式：

$B^{\⊥}\≈\frac{{\left(Q^{\⊥}\right)}^{-1/21}-{\left(Q^{//}\right)}^{-1/2}}{{\left(Q^{//}\right)}^{-1/2}}---\left(12\right)$

结合式(8)、(12)可以得到衰减各向异性因子ε_Q的近似表达式：

${\mathrm{\ϵ}}_Q\≈0.5[{\left(\frac{1}{B^{\⊥}+1}\right)}^2-1]---\left(13\right)$

据此，就可以求出表征裂缝特征的衰减各向异性强度和裂缝走向。

本发明裂缝探测的适用范围如下：无裂缝和裂缝走向呈现不同方向的井（多组裂缝），以及单组裂缝倾角较小时，各向异性程度弱，建立在衰减各向异性基础上的方法无法预测出井中的裂缝；只有对于裂缝走向呈现某一优势方向（单组裂缝）、且倾角较大的井，其各向异性程度较强时，才能预测其中的裂缝。

图2表示衰减随方位变化的正弦规律，表征了纵波衰减的方位各向异性特征。具体做法如下：设计HTI模型，考虑其衰减情况。其中，裂缝模型的对称轴方位是0°，裂缝纵横比α=0.001，裂缝密度e=0.1，V_S/V_P=0.5。模型中充填气，其体积模量K_f=2.50×10⁷Pa，背景岩石的剪切模量μ=1.47×10¹⁰Pa，其他参数参考表1。令频率f=30Hz，QVOA方程（9）中的△N^I可根据Hudson等孔隙模型(1996)求得，具体原理如下：

表1模型内饱含流体的参数

裂缝模型	ηf(Pa s)	Kr(mD)	φp(%)	Kr×φp(mD)
					充填气	0.00002	1	1	0.01
充填水	0.01	10	10	1

根据Hudson等(1996)的等孔隙模型理论，复法向弱度表示为，

其中，e表示裂缝密度，函数可表示为，

$\tilde{K}\left(w\right)=\frac{K}{1+\frac{3(1-i)J}{2c}}---\left(15\right)$

K=κ_f/(πμα(1-g))，c表示裂缝半厚度(c=10^-4m)，K_f表示流体的体积模量，μ是背景岩石的剪切模量，α表示裂缝纵横比，频率依赖函数J(w)包括参数：背景岩石的渗透率K_r，孔隙度φ_p，和流体黏度η_f，当裂缝内饱含不同的流体时，其参数如表1所示。

根据式14和式15，复法向弱度的虚部△N^I可以表示为，

$\mathrm{\Δ}{N}^I=4e/\left(3g(1-g)\right)\frac{-3J/\left(2c\right)K}{{(1+3J/2c+K)}^2+{(3J/2c)}^2}---\left(16\right)$

利用公式16求得的△N^I，基于方程(9)可以求得的衰减随着观测方位的正弦变化情况，如图1所示，不管入射角多大(0°～90°)，地震波在对称轴面内传播时(φ=0°或180°)，衰减最大，在各向同性面内传播时(φ=90°或270°)，衰减最小。入射角越大，衰减越严重(地震波在对称轴面内传播除外)。对于实际地震数据，入射角范围一般在0°～40°，偏移距越大，衰减各向异性程度就越强。

图3表示不同信噪比下反演的衰减各向异性强度、裂缝方位分别和理论值的对比情况。模型反演中又把裂缝流体替换为水(流体参数参考表1)，裂缝密度为0～0.1，间隔是0.005，即共有21个CDP点，其他裂缝参数不变，利用Hudson(1996)等孔隙介质理论求得各个CDP点的△N^I。设定入射角为15°、20°、25°、30°和35°，方位角为0°、30°、60°、90°、120°、150°。利用QVOA方程正演出不同方位、不同入射角下的Q值，在此基础上添加不同程度的噪音，再进行QVOA反演得到衰减各向异性强度和裂缝方位，进一步分析噪音对反演的影响，结果如图3所示。图3(a)、图3(c)、图3(e)表示不同信噪比下反演的衰减各向异性强度，图3(b)、图3(d)、图3(f)表示不同信噪比下反演的裂缝方位。可以看出，在无噪音情况下，反演的衰减各向异性强度、裂缝方位和理论值吻合都比较好，随着裂缝密度的增加衰减各向异性程度增强，裂缝方位接近0度。当信噪比为10时，随着裂缝密度的增加，反演的衰减各向异性程度随之增强，反演的裂缝方位也接近0度。但当信噪比为5时，反演的衰减各向异性程度在理论值上下浮动，已经不随着裂缝密度的增大而增大，裂缝方位偏离0度的CDP个数和偏离程度都有所增多。从图2(a)～(f)可以看出，随着资料信噪比的提高，反演结果和理论值相差越来越小，反演结果也越来越可靠，当信噪比较低时，反演结果效果不太好。因此，可以把该裂缝探测方法应用于信噪比较高的实际资料。

实施例2：基于衰减各向异性的裂缝反演在实际中的应用。

步骤1：利用层速度把6个方位的偏移距道集转化为6个方位的角道集；

步骤2：将每一个方位的角道集按照16～24°、25～33°角度范围叠加，得到6个方位的分角度叠加剖面；

步骤3：在6个方位的分角度叠加剖面上拾取7个层位，为求品质因子做准备；

步骤4：对6个方位的分角度叠加剖面进行重排Garbor变换，得到6个方位分角度叠加剖面相对应的时频谱；

步骤5：根据步骤3得到的6个方位、不同角度范围剖面的7个层位，利用步骤4得到的时频谱，基于谱比法求得6个方位、不同角度范围的品质因子；

步骤6：把6个方位、不同角度范围的品质因子作为输入进行衰减各向异性反演，得到衰减各向异性强度数据体和裂缝走向数据体；

步骤7：通过提取层位，利用叠合分析得到衰减各向异性强度和裂缝走向在平面上的特征，并进行地质意义分析。

以下以该方法在新疆某区块实际资料上的应用为例子具体说明该方法的实际应用效果。

把衰减各向异性反演（即QVOA反演）应用于实际资料需要求取Q值，本发明采用谱比法求Q值，谱比法的前提是需要对地震数据进行频谱分析，本发明所使用的频谱分析方法是重排Gabor变换，它是通过在时频平面上对Gabor谱进行能量重排，提高Gabor谱的时频聚集性，使得时频定位更加精确(周家雄等，2013)。谱比法的具体原理如下：

地震反射信号可以表示为：

a(t)=g·S(t)*r(t)*p(t) (17)

其中，g表示时间t时的球面扩散，s(t)表示震源，r(t)表示反射系数特征，p(t)表示衰减特性。

反射信号对应的谱可以表示为：

A(w)=g·S(w)·R(w)·P(w) (18)

其中，它表示地震波沿着炮检路径传播的衰减特征。

下面考虑包含衰减的层的顶底，假设顶底对应时间分别是t₁，t₂，根据公式(17)和(18)，顶底反射信号a₁(t)和a₂(t)对应的时频谱分别是A₁(w)和A₂(w)。那么，顶底反射振幅谱的比可以表示为如下公式：

$\frac{A_2\left(w\right)}{A_1\left(w\right)}=\frac{g_2}{g_1}\frac{R_2}{R_1}\exp (-\frac{w(t_2-t_1)}{2Q_{1-1}})---\left(19\right)$

对方程(19)两边取自然对数：

$\ln \left(\frac{A_1\left(w\right)}{A_{1\left(w\right)}}\right)\text{=ln}\left(\frac{g_2}{g_1}\frac{R_2}{R_1}\right)-\frac{(t_2-T_1)}{2Q_{1-2}}w---\left(20\right)$

把式(20)写成线性形式：

Y=kw+b (21)

其中， $\text{Y=ln}\left(\frac{A_2\left(w\right)}{A_1\left(w\right)}\right),$ $\text{b=ln}\left(\frac{g_2}{g_1}\frac{R_2}{R_1}\right)$ 是截距，另外， $k=-\frac{t_2-t_1}{2Q_{1-2}}w,$ 它表示直线的斜率。那么，地震反射从地层的顶到底引起的衰减可以表示为：

$Q_{1-2}^{-1}=\frac{2k}{|t_2-t_1|}---\left(22\right)$

根据以上方程就可以求解品质因子Q值。

图4表示过井(井A)的叠前时间偏移剖面。本发明以新疆某井区高品质的分方位地震资料作为输入，利用图3所示的流程进行反演以及结果的分析。该地区奥陶系碳酸盐岩是重要的岩溶型储层，储集空间主要是溶蚀孔洞和多期构造作用形成的裂缝。由于复杂的储集特征，预测裂缝参数具有很大的挑战性。首先以一条过井测线为例进行研究，图4表示过井(井A)的叠前时间偏移剖面，测井显示该井在3940～3980ms井段裂缝孔隙度较高，裂缝比较发育，并且该生产井累计产液52197t，产油51392t，综合含水1.5%。

图5表示通过QVOA反演得到的衰减各向异性强度剖面。从图5可以看出在对应井段衰减各向异性强度表现相对高值，表明裂缝发育且裂缝内饱含流体，与井资料吻合。由于对Q的估计是在层间进行的，反演结果的分辨率相对比较低，图5很好地说明了这一点。在此必须说明的是，本发明所求的层间Q值和地震数据的层位拾取息息相关，在杂乱反射处，不表现成套的反射同相轴，层位拾取比较难。不同的拾取结果会得到不同的Q值，进而得到不同的反演结果，因此需要多次尝试，直至得到和地震数据形态相关的结果。

图6表示新疆该区块反演的衰减各向异性强度和裂缝方位叠合矢量图。具体来讲，为了进一步分析QVOA反演的可行性和可靠性，本发明对该地区内一个小三维工区进行反演，得到的衰减各向异性程度和裂缝走向数据体，对这两个

数据体都沿一间房顶向下提取均方根振幅属性，并进行叠合。该三维工区内过3口生产井，井A累计产液52197t，产油51392t，综合含水1.5%；井B累计产液27378t，产油22770t，综合含水16.8%；井C累计产液5236t，产油4480t，

综合含水14.4%，测井资料解释也表明在目的层段（一间房组）内3口井均发育裂缝。其中红色玫瑰图分别表示从FMI上统计的对应井的裂缝发育情况。从图6可以看出，在井附近衰减各向异性程度都比较高。根据FMI统计结果，

井C的裂缝密度最高(4条/38米)，其次是井A(6条/85.5米)和井B(1条/85米)，从图6上看井A、井B、井C位置处衰减各向异性程度依次由强变弱。井C统计的裂缝密度相对很高，但是反演的各向异性程度不是太强，这主要是

由于井C处的裂缝倾角中等(平均66°)，而井A和井B均发育的是高陡裂缝(井A裂缝倾角75°、井B裂缝倾角88°)，方位各向异性特征主要是由地下的高陡裂缝引起的。同时，通过对比反演的裂缝方位和从FMI统计的裂缝方位

可以看出，这3口井的结果和实际都是基本吻合的。实际资料的应用表明，利用QVOA方法反演的衰减各向异性强度和裂缝方位可以描述地下裂缝特征。

Claims (4)

1.一种基于衰减各向异性的裂缝预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：利用层速度把分方位偏移距道集转化为分方位角道集；

步骤2：将每一个方位的角道集按照角度范围叠加，得到每个方位的分角度叠加剖面；

步骤3：在各个方位的分角度叠加剖面上拾取层位信息，为求品质因子做准备；

步骤4：对每个方位的分角度叠加剖面进行时频变换，得到各个方位分角度叠加剖面相对应的时频谱；

步骤5：根据步骤3得到的各个方位、不同角度范围剖面的层位信息，利用步骤4得到的时频谱，求得各个方位、不同角度范围的品质因子；

步骤6：把各个方位、不同角度范围的品质因子作为输入进行衰减各向异性反演，得到衰减各向异性强度数据体和裂缝走向数据体；

步骤7：通过提取层位，利用叠合分析得到衰减各向异性强度和裂缝走向在平面上的特征，并进行地质意义分析；所述的步骤1~5的具体实施基于数值模型的正确结果做指导，具体如下：从QVOA方程出发，通过把其改写成线性形式，反演出能表征裂缝特征的衰减各向异性强度和裂缝走向，并与理论值吻合；

所述的步骤4所用的时频变换是重排Garbor变换；所述的步骤5中求品质因子Q是利用谱比法。

2.根据权利要求1所述的基于衰减各向异性的裂缝预测方法，其特征在于，所述的步骤6进行衰减各向异性反演是基于QVOA方程。

3.根据权利要求1所述的基于衰减各向异性的裂缝预测方法，其特征在于，所述衰减各向异性反演方法在实际资料应用中的适用范围如下：无裂缝和裂缝走向呈现不同方向的井，以及单组裂缝倾角较小时，各向异性程度弱，建立在衰减各向异性基础上的方法无法预测出井中的裂缝；只有对于裂缝走向呈现某一优势方向、且倾角较大的井，其各向异性程度较强时，才能预测其中的裂缝。

4.根据权利要求1所述的基于衰减各向异性的裂缝预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：利用层速度把6个方位的偏移距道集转化为6个方位的角道集；

步骤2：将每一个方位的角道集按照16~24°、25~33°角度范围叠加，得到6个方位的分角度叠加剖面；

步骤3：在6个方位的分角度叠加剖面上拾取7个层位，为求品质因子做准备；

步骤4：对6个方位的分角度叠加剖面进行重排Garbor变换，得到6个方位分角度叠加剖面相对应的时频谱；

步骤5：根据步骤3得到的6个方位、不同角度范围剖面的7个层位，利用步骤4得到的时频谱，基于谱比法求得6个方位、不同角度范围的品质因子；

步骤6：把6个方位、不同角度范围的品质因子作为输入进行衰减各向异性反演，得到衰减各向异性强度数据体和裂缝走向数据体；

步骤7：通过提取层位，利用叠合分析得到衰减各向异性强度和裂缝走向在平面上的特征，并进行地质意义分析。