CN104977612B - 一种利用地震能量差异属性预测储层的方法 - Google Patents
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Abstract
一种利用地震能量差异属性预测储层的方法，在时间窗口内，提取振幅包络体、瞬时相位余弦体属性，生成目的层段的振幅包络数据体R、余弦数据体I，包络数据体R的振幅谱横坐标为频率，纵坐标为振幅，呈随频率增加振幅下降的曲线，其中突变点对应的横坐标为高频段和低频段的门槛频率f，高通滤波生成包络数据体R的高通滤波数据体H，负数赋值，正值保持不变，得到高通滤波正值数据体H’，将其与余弦数据体I乘法运算，生成能量差异属性数据体N，根据井震时间深度匹配，完成勘探区域内目的层段储层或其他地质体的顶、底的层位追踪，将数据体N以储层顶界、底界层位为间隔时窗提取均方根振幅，得到预测储层分布。本发明可以剔除较弱地震振幅，保留地震强振幅。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理勘探方法，是一种利用地震能量差异属性预测储层的方法。
背景技术
随着三维地震勘探技术的不断进步和三维地震资料在油田勘探开发领域应用的不断深入，地震属性解释的重要性日益提高，地震属性主要有时间、振幅、频率、相位、相干和衰减几大类。在油田勘探开发领域，地震属性主要应用于油藏储层厚度、孔隙度、渗透率等参数的预测，地震资料的振幅、频率等单项地震属性的应用比较广泛，其中，利用振幅属性预测储层是一种最常用的方法，因为其操作简单而受到地震解释人员的青睐。但常规振幅类属性仍然存在一些问题，一方面，振幅类的属性普遍分辨率较低，且没有考虑相位的因素；另一方面，常规的振幅类属性没有将振幅的差异直观反映，解释人员只能通过反复调色标来确定振幅之间的差异，人为干扰因素太强；此外，岩性、含油气性等因素的影响使不同物理特性的地层地震响应具有相似性，常规振幅类属性不能将其很好的区分，因此目前的振幅类属性往往不能满足勘探开发的需要。
本发明目的在于提供一种可以剔除较弱地震振幅，保留地震强振幅的利用地震能量差异属性预测储层的方法。
发明内容
本发明通过以下步骤实现：
1）激发合成地震并记录，通过勘探区域已知井的钻井分层、声波时差数据、密度数据、地震数据体进行井震时间深度匹配，用地震剖面中目的层段对应的时间范围作为地震体属性提取的时间窗口t；
2）在步骤1）确定的时间窗口t之内，对原始地震数据体提取振幅包络体属性，生成目的层段的振幅包络数据体R；
3）在步骤1）确定的时间窗口t之内，对原始地震数据体提取瞬时相位余弦体属性，生成目的层段的瞬时相位余弦数据体I；
4）应用傅里叶变换提取步骤2）生成的目的层段的振幅包络数据体R的振幅谱，振幅谱横坐标为频率，纵坐标为振幅，振幅谱呈随频率增加振幅下降的曲线，曲线由大斜率部分和小斜率部分组成，大斜率和小斜率部分的拐点为突变点，以突变点为界，右侧的小斜率部分为高频段，左侧的大斜率部分为低频段；突变点对应的横坐标为高频段和低频段的门槛频率f；
5）在步骤1）确定的时间窗口t内，对步骤2）生成的目的层段的振幅包络数据体R，以步骤4）确定门槛频率f为界进行高通滤波，生成目的层段振幅包络数据体R的高通滤波数据体H；
所述的高通滤波是将高于f频率段的振幅保留，低于f频率段的振幅数据滤除。
6）对步骤5）生成的目的层段高通滤波数据体H进行负数赋值，将所有负数赋值为0，所有的正值保持不变，得到高通滤波正值数据体H’；
7）将步骤6）的到的高通滤波正值数据体H’与步骤3）生成的目的层段瞬时相位余弦数据体I进行乘法运算，生成能量差异属性数据体N；
所述的乘法运算是H’乘以I。
8）在原始地震数据体上根据步骤1）的井震时间深度匹配，完成勘探区域内目的层段储层或其他地质体的顶、底的层位追踪，生成储层顶界层位C1和储层底界层位C2；
所述的其他地质体是火山岩、礁。
9）将步骤7）生成的能量差异属性数据体N以步骤8）中追踪的层位C1、C2为间隔时窗提取均方根振幅，生成预测储层或其他地质体平面分布图。
本发明能够剔除较弱地震振幅，保留地震强振幅，从而能够预测具有强振幅特征的储层或其他地质体（火山岩、礁）。
附图说明
图1是勘探区域某已知井的合成地震记录标定剖面。钻井的目的层的深度范围是1600-2600米，根据标定剖面，目的层时间范围为1500-2100毫秒。
图2为1500-2100毫秒时窗内的原始地震剖面，剖面中椭圆标识的位置为储层发育段，砂岩和火山岩不能有效区分。
图3为振幅包络体属性剖面。是在1500-2100毫秒时窗内对图2所示的原始地震数据提取的振幅包络体属性剖面。
图4为瞬时相位余弦体剖面。是在1500-2100毫秒时窗内对图2所示的原始地震数据提取的瞬时相位余弦体属性剖面。
图5为振幅包络振幅谱。是对图3所示的振幅包络数据体提取的振幅谱，虚线左边为大斜率部分，虚线右边为小斜率部分，虚线对应的点为突变点，虚线对应的频率为门槛频率，本例中门槛频率为2HZ。
图6是振幅包络数据体高通滤波剖面。是对图3所示振幅包络数据体根据图5确定的2HZ的门槛频率进行高通滤波的结果，图中大于2HZ的成分保留，小于2HZ的成分被滤掉。
图7是高通滤波正值体剖面。是对图6所示的高通滤波数据体进行负数赋值生成的高通滤波正值数据体，原有的负数全部被清零。
图8是能量差异属性剖面。是将图7所示的高通滤波正值数据体与图4所示的瞬时相位余弦数据体相乘的结果剖面，剖面中椭圆标识的火山岩和砂岩能够很好区分。
图9为层位解释剖面。所示的C1、C2是根据图1所示的标定结果在图2所示的原始地震数据体上追踪的储层顶界和底界的层位。
图10为最终储层分布图。本例中的储层为火山岩，图中强振幅为火山岩发育段。
具体实施方式
以下结合具体实例和附图详细说明本发明。
本发明实例步骤如下：
1）激发合成地震并记录，通过勘探区域已知井的钻井分层、速度数据、地震数据体进行井震时间深度匹配，用地震剖面中目的层段对应的时间范围作为地震体属性提取的时间窗口t,图1是勘探区域某已知井的合成地震记录标定剖面，如：钻井的目的层的深度范围是1600-2600米，根据标定剖面，目的层时间范围为1500-2100毫秒，因此将1500-2100毫秒确定为地震体属性提取的时间窗口t。
2）在步骤1）确定的时间窗口t之内，对原始地震数据体提取振幅包络体属性，生成目的层段的振幅包络数据体R；图2为时窗t即1500-2100毫秒之内的原始地震剖面，剖面中椭圆标识的位置为储层发育段，砂岩和火山岩不能有效区分；图3为对图2所示的原始地震数据提取的振幅包络体属性剖面R。
3）在步骤1）确定的时间窗口t之内，对原始地震数据体提取瞬时相位余弦体属性，生成目的层段的瞬时相位余弦数据体I；图4为在1500-2100毫秒时窗内对图2所示的原始地震数据提取的瞬时相位余弦体I的属性剖面。
4）应用傅里叶变换提取步骤2）生成的目的层段的振幅包络数据体R的振幅谱，振幅谱横坐标为频率，纵坐标为振幅，振幅谱呈随频率增加振幅下降的曲线，曲线由大斜率部分和小斜率部分组成，大斜率和小斜率部分的拐点为突变点，以突变点为界，右侧的小斜率部分为高频段，左侧的大斜率部分为低频段；突变点对应的横坐标为高频段和低频段的门槛频率f；图5为本例中对图3所示的振幅包络数据体R提取的振幅谱，虚线左边为大斜率部分，虚线右边为小斜率部分，虚线对应的点为突变点，虚线对应的频率为门槛频率，本例中门槛频率为2HZ。
5）在步骤1）确定的时间窗口t内，对步骤2）生成的目的层段的振幅包络数据体R，以步骤4）确定门槛频率f为界进行高通滤波，生成目的层段振幅包络数据体R的高通滤波数据体H；所述的高通滤波是将高于f频率段的振幅保留，低于f频率段的振幅数据滤除。图6是对图3所示振幅包络数据体R根据图5确定的2HZ的门槛频率进行高通滤波的结果，图中大于2HZ的成分保留，小于2HZ的成分被滤掉。
6）对步骤5）生成的目的层段高通滤波数据体H进行负数赋值，将所有负数赋值为0，所有的正值保持不变，得到高通滤波正值数据体H’；图7是对图6所示的高通滤波数据体H进行负数赋值生成的高通滤波正值数据体H’，原有的负数全部被清零。
7）将步骤6）的到的高通滤波正值数据体H’与步骤3）生成的目的层段瞬时相位余弦数据体I进行乘法运算，生成能量差异属性数据体N；所述的乘法运算是H’乘以I。图8是将图7所示的高通滤波正值数据体与图4所示的瞬时相位余弦数据体相乘的结果剖面，即能量差异属性数据体N的剖面，剖面中椭圆标识的火山岩和砂岩能够很好区分。
8）在原始地震数据体上根据步骤1）的井震时间深度匹配，完成勘探区域内目的层段储层或其他地质体的顶、底的层位追踪，生成储层顶界层位C1和储层底界层位C2；所述的其他地质体是火山岩、礁。图9上所示的C1、C2是根据图1所示的标定结果在图2所示的原始地震数据体上追踪的储层顶界和底界的层位。
9）将步骤7）生成的能量差异属性数据体N以步骤8）中追踪的层位C1、C2为间隔时窗提取均方根振幅，生成预测储层或其他地质体平面分布图；图10为以C1、C2为间隔在图8所示的能量差异属性体上提取的最终储层分布图，本例中的储层为火山岩，图中强振幅为火山岩发育段，火山岩和砂岩能够很好区分。
Claims (3)
1.一种利用地震能量差异属性预测储层的方法，特点是通过以下步骤实现：
1)激发合成地震并记录，通过勘探区域已知井的钻井分层、声波时差数据、密度数据、地震数据体进行井震时间深度匹配，用地震剖面中目的层段对应的时间范围作为地震体属性提取的时间窗口t；
2)在时间窗口t之内，对原始地震数据体提取振幅包络体属性，生成目的层段的振幅包络数据体R；
3)在时间窗口t之内，对原始地震数据体提取瞬时相位余弦体属性，生成目的层段的瞬时相位余弦数据体I；
4)应用傅里叶变换提取目的层段的振幅包络数据体R的振幅谱，振幅谱横坐标为频率，纵坐标为振幅，振幅谱呈随频率增加振幅下降的曲线，曲线由大斜率部分和小斜率部分组成，大斜率和小斜率部分的拐点为突变点，以突变点为界，右侧的小斜率部分为高频段，左侧的大斜率部分为低频段；突变点对应的横坐标为高频段和低频段的门槛频率f；
5)在时间窗口t内，对目的层段的振幅包络数据体R，以门槛频率f为界进行高通滤波，生成目的层段振幅包络数据体R的高通滤波数据体H；
6)对目的层段高通滤波数据体H进行负数赋值，将所有负数赋值为0，所有的正值保持不变，得到高通滤波正值数据体H’；
7)将高通滤波正值数据体H’与目的层段瞬时相位余弦数据体I进行乘法运算，生成能量差异属性数据体N；
8)在原始地震数据体上根据步骤1)的井震时间深度匹配，完成勘探区域内目的层段储层或其他地质体的顶、底的层位追踪，生成；
9)将能量差异属性数据体N以储层顶界层位C1和储层底界层位C2为间隔时窗提取均方根振幅，得到预测储层分布。
2.根据权利要求1所述的方法，特点是步骤5)所述的高通滤波是将高于f频率段的振幅保留，低于f频率段的振幅数据滤除。
3.根据权利要求1所述的方法，特点是步骤8)所述的其他地质体是火山岩或火山岩礁。
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