基于地震属性多元回归分析的煤层厚度预测方法分析

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文美国阿莫科石油公司最早提出了相干数据体技术，这是一种特殊形式的三维地震属性体，其断层自动化解释与地质异常体检测的效果，使三维属性体技术引起了人们的普遍关注。目前三维地震属性体的提取方法已经由单道提取方式发展为基于面元的多道提取[3640]−方法。据《TheLeadingEdge》等杂志报道，三维属性体在研究识别古河道、断层、突出岩性突变区、压制数据体内固有的噪声、冲积扇，都有较常规三维地震数据体比较明显的优势。运用这种由面元方法提取的三维属性体来反演油藏参数，也将会是新的探索和研究方向，具有很大的发展潜力。1997年从国外引

2、进的Landmark解释系统中已经包含了相干体分析技术，它是作为地震资料地质解释的辅助工具。除此之外，该解释系统还包含了叠后属性库软件，可沿层提取20多种叠后资料的属性参数，并且可以绘制这些参数的平面图，用于储层横向预测。如何建立地震信息属性体与油藏特征参数间的相关性并且研究它们的转换算法，为地震资料的全三维解释与定量解释提供丰富信息将是今后发展的方向。在国内，众多学者对地震属性的提取和应用方面作了大量工作，可以提取频率类、[4143]−振幅类、振幅衰减类以及相位类各种信息多达几十种。在油藏描述、储层预测、油藏监测和油气检测中做了大量工作。还编写了大量的

3、聚类分析、模式判别、神经网络等分析软件。但均为阶段的、临时性强的、不同的短期行为。国内这方面的工作系统性较差，阶段性强，低水平重复性多，还没有形成高质量并且有特色的产品。在国内外的商业软件中，对地震属性的地质含义以及适用范围研究还较少，缺少对地震信息分析的有效手段，因此造成了地震属性的使用随意性较大。地震属性优化研究起始于二十世纪七十年代的“亮点”技术。在该技术中，选择反射波的极性和振幅等属性用于识别油气藏，这是一种专家优化方法。从80年代起，模式识别技术受到特别的重视，先后出现了统计模式识别、神经网络模式识别、函数逼近、[44][45][33][34]

4、[46]与模糊模式识别等地震储层预测技术。当时，地震属性优化主要还是解释人员凭经验来完成的，在预测对象比较简单、原始地震数据信噪比较高的情况下、地质条件比较理想下效果比较好；但在比较复杂的情况下，预测效果会比较差。事实上，地震属性与所预测对象之间的关系是非常复杂的，在不同的工区和不同储层对预测对象最敏感的或者最有效的、最具代表性的地震属性是不完全相同的。即使在同一个工区、同一个储层，由于预测对象不同，所对应的敏感性地震属性也是有差异的。而提取的地震属性参数之间又不相互独立，有的属性所包含的信息类似或者相同，有些属性不相关，所包含的信息不完全相同，并且所有

5、这些属性对储层参数的影响程度也不相同。因而，6太原理工大学硕士研究生学位论文必须对地震属性参数间的相关性进行分析，找出最能够反映储层参数本质特征的、并且相互之间独立的地震属性参数。地震属性优化分析方法是解决此类问题的有效途径。这一问题的解决可以明显的提高地震储层预测精度，更有效地进行储层描述，进一步提高钻井成功率，具有显著的经济效益和社会效益。地震属性优化分析方法目前主要用于地震储层预测，它也可用于地震数据处理，如模式识别法自动检测初至、自动解释速度谱、自动编辑地震道等。随着科学技术的不断进步和储层描述对地震勘探要求的不断提高，地震属性优化分析方法迫切需

6、要发展和完善，使得从地震数据中所提取的地震属性得到更充分、更合理的被利用。由地震属性到储层参数的转换研究开展的也比较早。PhillippeM．Doyen(1988)利[47]用地质统计学的方法从地震属性预测计算出了储层孔隙度。在国内，杜世通、王永[48]剐(1993)将地震属性的提取和储层孔隙度转换方法应用于胜利油田而且获得了成功。[41][45][44]刘企英、朱广生、陈遵德等均有相关的专著。从岩石物理学的角度来看，在储层参数和地震属性之间并不存在直接的解析关系，[4953]−而且影响储层参数的因素很多，其间的关系也十分复杂，故不能用确定的函数表达式进

7、行描述。因此，如何综合利用地质、地球物理信息，通过数理统计等方法的知识来进行储层参数空间变化预测，无疑是大有前景的发展方向。目前由地震属性预测储层参数的方法有神经网络、协克里金、多元逐步回归等，它们各有特点和其应用前提，影响的因素也较多，在实际应用中，到底应该采用何种方法，方法的选择以及如何选择地震属性都具有很大的随意性，从而造成了预测结果的多解性和不可靠性。1.3主要研究内容与成果1.3.1主要研究内容本文应用多元线性回归理论建立了基于多元回归分析的煤层厚度预测模型，然后对实际验证数据应用该预测模型计算出相应的预测数据，得到预测煤层厚度的效果。文中以山

8、西某研究区为例，对该区提取的39种地震属性进行相关性分析，优选出相关系数大的四种