地震属性的综合标定
要进行构造解释 ,第一步就得对层位进行标定。同理 ,应用地震属性研究油藏特征 ,第一步也要进行属性的标定。对地震属性进行标定 ,是应用地震属性进行各种研究的前提条件。没有经过标定的属性仅仅是一种地球物理参数 ,不具任何地质意义 ,不能用于地质解释。只有通过标定 ,才能建立地震属性与地质特征之间的关系。目前主要使用以下几种方法对地震属性进行标定。
1用前人的经验与成果进行标定
对于一个新的工作地区或新的研究领域 ,由于工作初期可供利用的资料较少 ,人们不得不借鉴他人以前的工作经验或其它类似地区的工作成果 ,对地震属性进行标定 ,如 20 世纪 60 年代末 70 年代初在墨西哥湾等地广泛使用的“亮点标定”技术。当时 ,就有很多人直接利用这一技术识别油气藏 ,并取得了一定成效。
前人的工作经验是一项宝贵的财富 ,没有这些经验与成果 ,对于新的研究领域我们将难以下手。但是 ,经验也会制约我们的思路 ,盲目或不加分析地应用经验 ,甚至会带来严重的后果。仍以“亮点标定”技术为例 ,早期在中国东部陆相薄互层地层油气勘探中 ,按“亮点”异常模式布置的钻井很少成功 ,由此造成的损失至今令人记忆犹新。现在我们已经知道 ,所谓的“亮点”,只有在油气储层为疏松砂岩(其速度小于或近似等于页岩速度)时才会出现 ,不同类型的储层含有油气时 ,有的会形成“亮点” ,有的会形成“暗点”,有的既不产生亮点也不产生暗点。
利用这种属性标定方式 ,可以说是不得已而为之 ,应当充分注意其风险性。从方法技术看 ,利用经验进行标定的方法属于类比法 ,即基于前人研究的对象与现在研究的对象有某种相同或相似性。因此 ,在应用一些成功经验时 ,一定要注意研究区域内的具体地质、地球物理条件与特征。事实上 ,地下的地质与地球物理条件千变万化 ,很少有两个地区具有完全相同的条件。只有在研究区的地质和地球物理条件与获得成功经验地区的地质和地球物理条件基本相同或相似的情况下 ,这种标定才会取得成功。
2 用井孔资料进行标定
应用井孔资料对地震属性进行标定 ,是目前使用最多 ,效果最好 ,大家最为认可的方法。该方法采用的是从已知到未知的思路 ,即运用井中已经获得的地层、岩性、储层物性及含油气性等信息 ,通过过井地震道或井旁地震道 ,建立油藏(储层)特征与地震属性之间的关系 ,然后 ,将其外推至整个油藏空间。
要实现井孔资料对地震属性的标定 ,第一步必须进行层位标定。层位标定是地震属性标定的基础 ,层位标定不准或有误 ,将使属性标定失去意义。在层位标定的基础上 ,抽取过井地震道或井旁地震道与油藏位置对应的地震属性 ,建立应用地震属性研究油藏特征的模式。目前采用的方法主要有以下三种。
1)回归分析
运用井中获得的储层岩性、物性及含油气性等参数 ,与对应的地震属性进行回归 ,建立油藏特征与地震属性之间的对应关系式。这种方法简单易行 ,且很直观。通过回归曲线 ,可清楚地看出地震属性与油藏特征参数之间的关系。应用该关系式 ,就可通过振幅属性获得全工区的有关储层的孔隙度和渗透率等物性参数。
2 )模式识别
模式识别是一种借助于大量信息和经验进行逻辑推理的方法。它既能利用信息参数 ,又能利用前人的经验 ,是一种集信息和经验于一体的方法。模式识别的高级阶段是通过大量已知信息(如由井孔资料确定的储层参数、油藏参数等)对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。
3 )神经网络
神经网络实际上也是一种模式识别技术 ,它具有自学习与自适应能力以及较强的容错能力 ,并具有非线性特征。与模式识别技术一样 ,神经网络对已知样本较少 ,样本类型单一的地区效果较差。此外 ,它将所有参与学习的属性样本不分优劣地同等对待 ,不能对属性进行优选。这往往会影响应用属性研究储层特征的效果。有经验的人都知道 ,在一个地区 ,常常只有一两种属性能较好地反映储层特征。在这种情况下 ,如果不分青红皂白 ,使所有的属性不加选择地参与学习 ,建立起来的网络将难以取得良好的效果。
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