AVF分頻屬性反演預測托甫臺北薄砂體

徐 浩，李 赫

（1.中國石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，新疆 烏魯木齊830011；2.中國石油集團東方地球物理勘探有限公司西南物探研究院，四川 成都610041）

地震沉積學的概念由ZENG等（1998）［1-2］首次提出，主要是應(yīng)用地震平面屬性特征來識別巖石及砂體宏觀特征、研究沉積體系發(fā)育演化，并彌補地震資料縱向分辨率的局限性，是目前薄層、薄互層砂體平面展布預測的重要方法之一，利用該方法對儲集體的內(nèi)幕結(jié)構(gòu)分析已經(jīng)成為巖性油氣藏勘探研究的主要突破口（陳旭，2010；劉化清等，2018）［3-4］。相位轉(zhuǎn)換技術(shù)、地層切片技術(shù)、地震數(shù)據(jù)分頻技術(shù)是地震沉積學的核心技術(shù) （董春梅等，2006； 曾洪流，2011）［5-6］。 近年來，國內(nèi)外學者在此經(jīng)典技術(shù)的基礎(chǔ)上輔以拓頻處理和地震屬性預測和反演等技術(shù)，在薄層砂體識別中得到了較好的運用效果（常少英等，2015；黃林軍等，2012）［7-8］。

隨著勘探程度的日益提高， 傳統(tǒng)的反演手段已不能滿足儲層預測的需要， 基于雷克子波和楔形模型，構(gòu)建儲層厚度、振幅、頻率三者之間關(guān)系的AVF分頻反演技術(shù)應(yīng)運而生，并得到了廣泛的運用（季玉新等，2010；張廣智等，2015；姚振岸，2017；李偉等，2017）［9-12］。 此反演方法是將分頻信息和支持向量機的反演技術(shù)結(jié)合發(fā)展而成，優(yōu)勢在于可對地震數(shù)據(jù)進行分頻分析，能充分運用地震數(shù)據(jù)中的相對低頻和相對高頻成分， 通過向量機學習獲取其中有效信息，減少薄層砂體反演的不確定性，具備較高的分辨率（于建國等，2006；張延章等，2006；范洪軍等，2007）［13-15］。

托甫臺北區(qū)塊位于塔里木盆地塔河油田主體區(qū)，白堊系舒善河組為重要的儲油層系之一，該層系主要以辮狀河三角洲相沉積為主（王峻等，2012）［16］。在實際的勘探開發(fā)中，該層系面臨砂巖儲層厚度薄、橫向發(fā)育規(guī)模小且變化大、對比追蹤困難等難題；而舒善河組地震資料主頻低、信噪比和分辨率低、內(nèi)幕反射連續(xù)性差、低頻資料缺失較為嚴重，因此，薄層砂體地震反演及儲層預測難度較大（徐麗萍，2009）［17］。砂體和強振幅對應(yīng)關(guān)系差，使得傳統(tǒng)的振幅識別砂體方法在該層系無法應(yīng)用； 舒善河組內(nèi)幕砂泥巖從聲波時差（AC）曲線、密度（DEN）曲線以及縱波阻抗上無法區(qū)分開， 導致常規(guī)的反演無法在本區(qū)發(fā)揮作用，制約了薄砂體儲層的有效預測。本文以托甫臺北白堊系舒善河組為例，利用AVF分頻屬性反演方法，首先從巖石物理參數(shù)及基礎(chǔ)地震資料入手， 篩選目標曲線， 對原始地震資料進行拓頻處理； 然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得有效的高分辨率反演數(shù)據(jù)體，并在此基礎(chǔ)上識別和追蹤有利砂體。

1 概況

托甫臺北三維地震工區(qū)位于阿克庫勒凸起西南斜坡，哈拉哈塘凹陷東部。 區(qū)內(nèi)70余口井揭示白堊系地層，已發(fā)現(xiàn)的白堊系舒善河組油氣藏為受斷裂及構(gòu)造控制的巖性油氣藏（圖1）。 受印支-燕山構(gòu)造運動影響，中新生界地層發(fā)生反翹，塔河地區(qū)中新生界地層南東抬北西降。其壓應(yīng)力方向為NE-SW向，持續(xù)性的穩(wěn)定區(qū)域擠壓導致局部發(fā)育張扭與壓扭作用以及工區(qū)南部下石炭統(tǒng)鹽丘的鹽拱作用，形成雁列型、地塹型、Y字型、階梯狀、階梯狀地塹等斷裂組合樣式，中生界斷裂成排成帶分布。 舒善河組地層厚約230 m，縱向上可劃分為下、中、上三段，出油層主要位于中段；沉積類型主要為辮狀河三角洲前緣亞相水下分流河道、席狀灘壩及湖泊相濱淺湖沉積，垂向上砂泥互層沉積，單砂層或砂層組橫向變化快，單砂體厚度薄，多數(shù)單砂體厚度集中在4～8 m之間；儲層巖性以細砂巖、極細砂巖為主，粉砂巖次之，儲層巖性細，但其儲集、滲濾能力較強，是巖性圈閉發(fā)育的有利層段。

圖1 托甫臺北工區(qū)位置

2 AVF分頻反演原理

不同厚度的地層，其調(diào)諧頻率不同。對于一個楔狀砂體模型， 用不同主頻的雷克子波與其褶積進行正演模擬，得到一系列合成地震數(shù)據(jù)體，并可得到振幅與砂體厚度在不同頻率下的調(diào)諧曲線（圖2），建立不同時間厚度下振幅隨頻率變化（AVF）的關(guān)系（圖3）（于建國等，2006；李偉等，2017）［12-13］。 由AVF關(guān)系可知， 相同地層在不同的主頻頻率子波下會展現(xiàn)不同振幅特征的重要規(guī)律，但這種關(guān)系非常復雜，很難用一個顯示函數(shù)表示，需用支持向量機（SVM）非線性影射的方法在測井和地震子波分解剖面上找到這種關(guān)系，利用AVF信息進行反演（于建國等，2006）［13］。

圖2 振幅與厚度在不同頻率時的調(diào)諧曲線

圖3 不同時間厚度下振幅隨頻率變化曲線

分頻反演首先要對地震資料進行頻譜分析，掌握資料的主頻信息及有效頻帶范圍，同時根據(jù)井點數(shù)據(jù)統(tǒng)計，分析不同顯示級別井在其目的層的特征頻率。 根據(jù)特征頻率、主頻及頻帶寬度范圍設(shè)計合適的尺度進行分頻，產(chǎn)生不同頻段的數(shù)據(jù)體，從而達到分頻的目的。 對于分頻后的數(shù)據(jù)體，利用支持向量機（SVM）的方法計算出不同厚度下振幅與頻率（AVF）之間的關(guān)系，將AVF關(guān)系引入反演，從而建立起測井波阻抗曲線與地震波形間的非線性映射關(guān)系， 并基于Geoscope軟件得到反演結(jié)果（于建國等，2006）［13］。

3 AVF分頻反演實現(xiàn)

3.1 拓頻處理

拓頻高分辨率處理技術(shù)是一項全新的地震數(shù)據(jù)處理方法，主要將低頻子波形成的地震數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為由高頻子波形成的地震數(shù)據(jù)，在保證地震數(shù)據(jù)的時頻特征及波組特征不發(fā)生變化的情況下拓寬頻帶，提高相應(yīng)的地震分辨率，從而達到更精確地識別薄層沉積砂體的目的 （袁紅軍等，2008； 孫夕平等，2010；常少英等，2015）［7，18-19］。 本區(qū)頻譜寬度集中在20～60 Hz之間，主頻28 Hz，原始地震數(shù)據(jù)分辨率較低，地震標定原始剖面與合成地震道吻合程度也低。因此，需要對原始地震資料進行拓頻處理。拓頻方法主要有三種：（1）合理保留低頻；（2）相對增強調(diào)諧能量；（3）增強高頻弱信號處理。 根據(jù)實際資料分析，本文主要運用調(diào)諧能力增強法進行拓頻。

拓頻后地震資料的主頻為35 Hz， 頻帶寬度為20～80 Hz。 從拓頻處理前后地震道與合成地震記錄的對比情況可以看出（圖4）：拓頻后的資料與合成記錄對比特征較好。 以下工作均是基于此拓頻體的基礎(chǔ)上進行的。

圖4 拓頻前后地震道與合成地震記錄對比

3.2 特征頻率及曲線優(yōu)選

主要從兩個方面優(yōu)選特征頻率：（1） 有油氣顯示井和無油氣顯示井的頻率區(qū)分；（2） 拓頻后的資料主頻率。 兩者相結(jié)合選擇有效頻率刻畫砂體及含油氣性特征。 通過對研究區(qū)白堊系舒善河組46口鉆井的頻率進行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明油氣顯示井頻率主要集中在33～38 Hz，平均頻率35 Hz，而27口無油氣顯示井平均頻率為48 Hz左右，兩者差異較大（表1）；拓頻后地震資料的主頻為35 Hz。 綜上分析，本次分頻反演的特征頻率確定為35 Hz。

從工區(qū)內(nèi)目的層段砂泥巖的巖石物理參數(shù)分析可以看出（圖5），砂泥速度、密度和波阻抗差別均較小，直接運用波阻抗進行反演，取得的效果不能達到預期目標。 從該工區(qū)內(nèi)70口井的測井資料綜合分析，自然電位（SP）曲線對砂泥區(qū)分響應(yīng)特征較好。

表1 研究區(qū)目的層不同顯示級別與頻率對應(yīng)關(guān)系表

圖5 目的層砂泥巖巖石物理參數(shù)分析

3.3 反演實現(xiàn)過程

首先對工區(qū)內(nèi)參與反演的67口井的SP曲線進行歸一化處理，在保證一定區(qū)域內(nèi)砂泥巖反射特征相似的前提下，進行合成記錄的制作和調(diào)整，得到合理的目標曲線。 另外通過對地震資料拓頻得到與合成記錄對應(yīng)關(guān)系較好的拓頻數(shù)據(jù)體，并對拓頻數(shù)據(jù)體作外部屬性運算，如瞬時屬性、分頻屬性、頻率屬性等，也可建立模型如相控模型或者井控模型作為外部屬性對反演過程進行約束。 然后選擇合適的學習方法（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和粒子群算法）分頻段建立非線性映射關(guān)系，最后得到反演結(jié)果。

本次參與反演的數(shù)據(jù)體為拓頻數(shù)據(jù)體，67口測井數(shù)據(jù)，外部屬性為井控模型。 選取工區(qū)內(nèi)25口井建立三條連井剖面， 通過聯(lián)井小層對比的方法，建立砂體識別模式，并將其作為井控模型約束整個數(shù)據(jù)體進行反演。 AVF分頻反演選取的方法為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其優(yōu)勢是能夠通過學習獲得多個輸入和輸出數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并利用這種網(wǎng)絡(luò)關(guān)系得到對應(yīng)的輸出結(jié)果。 此種方法運用過程中，調(diào)節(jié)算法和參數(shù)，通過檢查學習曲線和目標曲線的相關(guān)度，決定學習效果好壞，從而得到滿意的反演結(jié)果。

4 應(yīng)用效果分析

在上述工作的基礎(chǔ)上，完成了工區(qū)內(nèi)67口井白堊系舒善河組的分頻反演，得到了反演數(shù)據(jù)體。 后期的效果分析工作主要從兩個方面進行：（1） 參與反演的井與反演體的吻合度分析；（2） 泥巖百分比含量曲線讀取的砂巖百分比與反演體得到的砂體厚度之間的擬合關(guān)系。

從反演結(jié)果可以看出（圖6），反演結(jié)果與SP曲線吻合度較高。 反演剖面的縱橫向分辨率高，砂體橫向變化合理，尤其是在單砂體的刻畫中，達到了預期目標。 從選取的兩口未參與反演的井驗證來看，曲線與反演數(shù)據(jù)吻合度較高，主要砂體的識別程度較好，證實了反演的可靠性。

圖6 過驗證井的反演剖面

此外， 拾取單井目的層段泥質(zhì)含量曲線數(shù)值，與反演數(shù)據(jù)體上拾取的砂巖厚度數(shù)據(jù)進行擬合分析，結(jié)果如圖7所示，參與反演井及后期驗證井的泥質(zhì)含量與AVF統(tǒng)計砂體厚度擬合整體呈線性特征，進一步證實了反演方法的有效性。

圖7 泥質(zhì)含量與AVF反演統(tǒng)計砂體厚度擬合

在AVF反演體的基礎(chǔ)上， 通過帶通濾波運算，得到常規(guī)振幅地震數(shù)據(jù)體，再運用出油氣井對其進行標定追蹤，在本區(qū)舒善河組中段共計標定出三套儲蓋組合。 其中Oil1圈閉和Oil3圈閉為主要出油氣層段，通過追蹤兩者的層面，刻畫出有利單砂體的分布特征，將其疊合在一起（圖8），可為下一步勘探提供重要依據(jù)。 結(jié)合波形指示反演以及“甜點”預測結(jié)果，綜合優(yōu)選H點為工區(qū)內(nèi)最為有利的部署位置。

圖8 斷裂及各層有利砂體疊合

5 結(jié)論

（1）AVF分頻屬性反演作為一項全新的技術(shù)手段，目前已被廣泛運用于塔北薄砂體儲層的預測和識別中。 通過地震資料拓頻處理、特征頻率和曲線優(yōu)選建立最優(yōu)井控模型， 應(yīng)用模型約束AVF分頻屬性反演，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對學習曲線和原始曲線進行監(jiān)控，從而得到有效的反演結(jié)果。

（2）模型控制AVF分頻屬性反演在托甫臺北地區(qū)舒善河組薄砂體識別中的應(yīng)用效果較好。 反演所得的Oil1和Oil3砂體展布特征得到了多口鉆井驗證。 為下一步鉆井提供有力的技術(shù)支撐。