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1、2006年9月石油地球物理勘探第41卷增刊频谱分解技术在储层预测中的应用3①②②③袁志云孔令洪王成林(①北京大学地空学院;②中国石油勘探开发研究院;③中国石油大学·北京)摘要袁志云,孔令洪,王成林.频谱分解技术在储层预测中的应用.石油地球物理勘探,2006,41(增刊):11～15频谱分解成像反映油藏物理属性要比其他地震属性更加直接。本文根据频谱分解技术的基本原理,进行了断裂系统识别、沉积环境分析和储层横向预测。其具体思路为:首先基于地震叠后数据体完成了研究区主要目的层的频谱分解处理,得到了一系列离散频率的调谐数据体,然后采用地质成像和动画解释技术,识别断裂体系、沉积环境、储层分布等地质现
2、象。应用实例表明,在识别断裂系统时,不仅能指导剖面的断层解释和平面组合,而且可以精细断层解释;在进行沉积环境分析时,不仅可以确定沉积相类型,而且可以确定沉积相的形态;在进行储层预测时可同时确定砂体的展布和厚度。关键词频谱分解调谐体傅氏变换短时窗储层预测面比传统的地震属性研究方法具有优势。本文利用1引言频谱分解技术结合研究区实际情况,给出了在断层识别、沉积环境分析和储层预测三个方面的应用。频谱分解技术是一种频率域的解释方法,是地震属性分析中的重要组成部分。国内关于这方面的2方法原理[1]研究可追溯到20世纪90年代初,早期的研究主要是沿地震反射层位方向进行频谱分析,用频率随对地震数据的分析过
3、程,传统频谱分析方法与时间的变化关系来研究薄层结构、判断沉积环境。频谱分解技术的主要差别之一是数据分析时窗的到目前为止,用频率信息来研究储层仍然是地质、地长短。[2]球物理工作者关注的焦点。由于受短时窗傅氏变传统频谱分析方法要求信号在(-∞,+∞)上[3]取值换的影响,以及研究结果受显示方式的限制,影响,因此对采用长时窗进行数据分析而言(一般大了该方法在储层研究中的推广应用。于100ms),傅氏变换所带来的误差很小,可以获得由Lopez等人于1997年提出的地震频谱分解较为理想的效果。但反射系数序列和噪声都呈随机[4,5]分布,因此其频谱具有白噪的特点(为常数),而地震技术是在短时窗内通过
4、频谱分解研究薄层变化[5,6]和地质体的不连续性的方法,是最新发展起来适用数据频谱的形态则由子波的形态决定,为梯形,于三维地震解释和进行储层预测研究的地震属性解因而长时窗频谱分解无法得到薄层的反射信息。释新技术。地震数据体经分频处理后的解释分辨率采用短时窗(小于60ms)对数据进行分析时,由高于常规地震主频所能达到的分辨能力,该方法一于时窗短,可供分析的数据量小,无法满足傅氏变换经推出便引起人们的极大兴趣。该技术可提取尼奎条件的要求,所以频谱分析结果会产生较大的误差,[7]斯特频率范围内所有离散频率对应的调谐振幅,实现导致分析结果失真。由于短时窗范围内反射系数了以交互、动态方式研究薄层在横
5、向上的连续变化,只包括几个薄层反射界面,这时反射系数序列不再在识别构造断裂系统、确定油藏边界和储层预测等方是随机的,其频谱也不呈白噪的特点,这些代表薄层3北京市海淀区北京大学地空学院,100871本文于2005年10月25日收到。12石油地球物理勘探2006年顶、底反射界面的反射系数的干涉结果在振幅谱中率切片)的动画显示来表达。出现了频陷,这正是频谱分解技术解决薄层问题的调谐数据体中包含了三个分量:薄层干涉、子波突破口(图1)。重叠及噪声。因为地质响应是解释员最感兴趣的分量,所以需要在不降低地质信息品质情况下对子波进行平衡处理。经过白化处理减小子波的影响后,调谐数据体保留了两个分量:薄层干
6、涉和噪声。[5,6]图1短时窗频谱分解及褶积模型为了增加短时窗内DFT算法的稳定性,在短时窗频谱分解计算过程中采用加时窗镶边斜坡的方[8]法,不但可以压制由于时窗截断而产生的假高频[5,6]成分(这对振幅谱计算效果影响很明显),还可以起图2调谐数据体的处理流程到提高计算时窗精度的作用。由于分频处理后的每2.2离散频率能量数据体个单一频率对应的振幅都是调谐振幅,地层的时间调谐数据体强调了局部目标尺度的调谐问题,[9]厚度可根据Rayleigh准则导出。而对较大尺度的地震数据体要求采用不同的方法。频谱分解技术主要生成两种类型的数据体:调对于超过单个反射组成目标的谱分解,建议使用“离谐数据体和离
7、散频率能量数据体。散频率能量数据体”或“4D时间—频率数据体”。2.1调谐数据体离散频率能量体是频谱分解技术表征储层特征目的层调谐数据体是频谱分解技术表征储层的的另一种方法,它是沿短滑动时窗生成一系列离散方法之一。所谓调谐数据体是沿层或对两层之间进频率的调谐振幅数据。与调谐数据体的区别在于该行短时窗离散傅氏变换,生成在垂向上频率连续变数据体在垂向上与常规数据体相同均为时间,但每化的振幅数据体。它表示在相同的研究时窗内,调
