微地震相自动化解释及其应用

微地震相分析着眼于地震反射波形,目的是确定地下储层的横向岩性变化。该方法基于这样的假设,当沉积单元发生变化时.其地震反射波的振幅、频率和相位必定有所变化,即不同成因的地质体,必定有相应的地震反射波形特征。据此.本文应用模糊动态聚类和模式识别相结合的方法,在人机交互解释系统上自动实现微地震相分析。     

Stratimagic波形地震相分析在礁滩储层预测中的应用

在钻井资料较少的情况下,应用波阻抗反演以及常规地震属性预测储层时,存在较强的多解性。沉积地层物性参数的变化又总是反映在地震道波形形状的变化上。基于波形的地震相分析技术忠实于地震信息本身,可以克服上述缺陷,是研究沉积相和储层预测的重要手段之一。利用Stratimagic软件基于波形的地震相分析技术对SYB地区长兴组的沉积相和礁滩储层的分布进行了研究,取得了较好效果。     

地震弹性属性的解释和应用

地震弹性属性参数与地层岩性密切相关，它的变化能够比较真实地反映出地层岩性的变化，因此，可以根据弹性属性参数及其变化，较直观、可靠地评价储层。在研究地震弹性属性参数基本意义的基础上，阐述了含油气储层的弹性参数的基本特征，探索了典型的含油气弹性参数属性剖面的解释方法和准则，并对国内外典型地震弹性参数属性剖面进行了解释，得出了有益的结论。该技术为隐蔽性岩性油气藏的勘探开发提供了新的技术支持，能够降低勘探开发风险。     

利用多元地震属性预测储层信息

地震属性分析技术在储层横向预测中发挥着越来越重要的作用。利用多元地震属性分析技术进行储层信息预测的理论基础是，储层中岩石性质、流体性质的空间变化可引起地震反射波形、振幅、频率等地震属性的变化。本文主要阐述了利用地震属性的分类(聚类)分析和多元地震属性回归技术，来分析特定区域储层纵、横向变化特征；强调在区域地质概念模型的前提下，预测储层的分布范围和储层物性。应用实例表明，本文方法的预测结果与钻井资料吻合较好。     

地震相的定量解释：厄瓜多尔Oriente盆地实例研究

根据Oriente盆地几个三维数据体的解释提出了断层确定一个已知油田的范围。此外，用油田内低孔隙层段油藏的充填粘土层表征细微的层序边界。这些层段的认定是很严格的。根据我们的经验，证明了基于波形分类的神经网络是一种确定这些层段的有效方法。来源于分类的地震相定性分析是一种常规的手段。但在本文中我们则用实例说明地震相的定量解释是可行的，这就加深了对地震特征波形的地质认识。本文讨论扩展的一维模拟，以对归因于砂／泥岩层(序)等厚线变化的地震道波形进行了解，这在选定每一神地震的实际地质模型过程中是一种基本原则。在文中所叙述的内容中对还包括研制从地震相求出储层砂岩的“有效厚度／总厚度”流程和主要方法。根据厄瓜多尔Oriente盆地几个三维数据体这项技术的慎密研究的结果已经获得了几项成果．它为了解沉积环境和储层模型以及下一步的有效钻探奠定了基础。     

东营凹陷坨123断块沙四段地震相分析

地震相是沉积相在地震剖面上表现的总和。勘探实践表明,胜坨地区沙四段是岩性隐蔽油气藏发育的有利地区,因此,在胜坨地区沙四段开展地震相分析对落实有利储层具有实际的指导意义。针对东营凹陷坨123断块沙四段的具体地质背景,在对地震剖面层序划分和追踪对比的基础上,总结出5种典型的地震相:亚平行席状地震相、丘形上超充填地震相、透镜状地震相、楔形杂乱地震相和空白地震相,并分析了其主要特征及展布范围。最后利用地震波形分类软件Stratimagic建立了Es42砂层组岩性与井旁地震道波形的对应关系,划分出Es42砂层组的波形地震相平面分布图,为东营凹陷坨123断块沙四段的有利储层预测奠定了基础。     

井间地震资料属性分析与储层参数转换

考虑到井间地震资料以深度域表示的特殊性,现今提取的地震属性主要包括幅度、波形和相关函数等特征量参数,以及井间地震资料的“三瞬”剖面等。在对井间地震属性的标准化和地震属性间的相关性进行分析的基础上,使用常规的聚类分析方法实现地震属性的优化处理。选用神经网络分析方法和非参数回归分析方法,实现了由主要目标层段的优化地震属性向储层参数剖面的转换。实际资料应用表明,在考虑了井间地震资料的特殊性后,适用于地面地震资料的有关方法技术也可应用于井间地震剖面,其精度和效果都要比地面地震优越得多。     

地震几何属性参数在地震相识别中的应用

选择适当的地震几何参数,能更有效识别地震相的几何形态。本文阐述了基于瞬时相位及其衍生的各类地震几何属性,并运用这几种属性及其衍生的各类参数来识别地震相的几何形态。并综合评价了这些参数,综合使用本文给出的地震几何参数将有利于地震相形态的识别。     

川东北宣汉-达县地区礁滩相储层地震预测研究

钻探成果表明，川东北地区飞仙关组气藏多为构造-岩性复合型气藏。因此，加强储层预测研究是勘探成功的关键。针对该区地质情况和礁、滩储层的特点，储层预测研究主要从典型气藏解剖和已钻井综合评价分析入手，通过地质建模、地震正反演、地震属性分析等研究开展礁滩储层的精细描述，明确储层发育有利相带和储层的横向展布特征。为勘探部署和储量提交提供了可靠的资料。     

试验记录波形的地震属性分析

在储层砂岩和页岩岩样上进行了许多模拟正常压实、不平衡压实、流体膨胀和超压构造机理的超声波试验。通过瞬时波形属性变化研究了速度变化和不同应力通道对发射超声波脉冲的影响。在所有的试验中，地震速度和不同应力之间的相关性与Eberhart-Phillips经验关系吻合得很好。在这些试验中首次建立了差压和几种瞬时地震属性之间的正面关系。得到的结果证明，也能够把差压和地震速度之间的众所周知的经验关系应用于许多地震属性。通过用地震属性和地震速度变化，能够预测差压。     

地震相的自动识别方法及应用

研究地震相的目的在于重塑盆地的沉积史和构造史。地震相分析是指根据地震属性对地震相单元进行识别和作图。本文应用人工神经网络分析技术对地震道波形及其反映的地质特征进行自动识别和分类，获得地震相图，进而与已知的钻井资料及区域地质资料进行对比和综合分析，得到与地震相相对应的沉积相，识别出特定的目标地质体。通过实例进一步说明地震相自动识别方法在三角洲、浊积砂体、古侵蚀地貌等地质体的描述方面具有很明显的优势，还介绍了二维测线的地震相自动识别方法．     

三维可视化地震相分析在沉积相研究中的应用

波形分类主要适用于地层厚度相近、构造比较简单的地区。对于吉林探区，利用地震波形分类可识别厚10-15m的砂层组，分类的数目要参考研究区目的层段的沉积微相种类，迭代次数以20-30次为宜。在吉林探区大老爷府地区青山口组一段沉积相分析中，将地震道波形特征划分为比较典型的6类，通过精细标定联井剖面，从标准层向下开时窗16ms得到水进无井区存在水下分流河道砂体，可形成岩性油藏。波形分类充分利用三维地震资料包含的地质信息，能有效提高井间和无井区微相划分的精度，解决微相分布和组合问题，能满足勘探阶段研究沉积微相和隐蔽油气藏的需要。     

用神经网络与构造属性进行交互地震相分析

在地震资料解释工作中，一般的地震相分析工作效率较低，有时难度较大。通过计算灰度共生矩阵GLCM，从数学上描述小范围数据区内像素值的分布，量化地震反射的空间组织结构。将构造属性与神经网络分类技术相结合，通过训练网络和质量控制，利用波形相似性和地震属性进行地震相分析，可用于对三维地震资料进行地震相的划分，得到三维地震相分类数据体。这种方法减少了许多耗时的工作，使解释人员能够集中精力研究地震相，并将其综合成地质成果图。     

地震相波形分类技术在川东北的应用

四川盆地东北部地区的生物礁、潮道及河流和岩溶相等特殊地质体皆是含油气的有利区域,如何识别出这些特殊地质体成为能够找到油气资源的一种有力手段。采用钻井资料中所包含的沉积学信息可以进行非常详细的沉积研究,只是这种点上的沉积相研究成果还不能满足面（区域）上研究的需要;利用该区现有的三维地震资料,进行地震相波形分类,就能得到特殊地质体在平面上的展布,并结合钻井资料,得出地震相划分的合理性。钻井资料和地震相波形分类的结果吻合很好,表明地震相波形分类技术能够对生物礁、潮道及河流和岩溶等进行有效的识别,但该方法也受到众多因素的制约,需要把沉积和断层区分开,往往在沉积较简单的地区地震相波形分类能取得较好的效果,而断层的发育会破坏地震相波形分类的基础（地层沉积的原生信息）,使地震相波形分类的解释变得异常复杂。     

国外地震相划分技术研究新进展

介绍了国外地震相划分的主要几种方法——波形分类法、地震结构属性映射法和地震地貌学法的基本原理和应用条件。波形分类法是基于波形特征的地震相划分方法,具有分类简单,算法成熟的特点,适合于大级别沉积相带的划分。地震结构属性映射法是利用已知的地震反射特征在一个小的空间内建立灰度协概率矩阵,再通过有关参数进行地震相的描述,具有较好的物理基础及人机交互性。地震地貌学法是在地震反射特征无法区分沉积相的情况下,利用沉积相带平面分布模式来识别地震相,需要在一定的地质认识下才能使用。     

波形地震相分析技术在埕岛东三段储层预测中的应用

通过对沉积相解释及地震相—沉积相平面分布特征的分析,应用波形地震相分析技术对层间地震数据进行逐道对比、分类,在测井相解释的基础上,刻画地震信号变化与储层的对应关系,进行储层有效预测。埕岛东三段的实际应用效果证明,该技术能够真实客观地反映其储层发育状况及分布状态。     

基于地震波形结构属性识别河流相砂体叠置区

在河流相储层中,砂体叠置现象非常普遍,砂体单层厚度相对较薄,横向变化复杂,受地震资料分辨率所限及断层发育的影响,砂体边界不易识别,增加了河流沉积砂体的储层预测难度。在前人研究的基础上,首先建立河流相沉积砂体叠置模型,正演分析叠置砂体在地震记录上的波形强弱、尖锐度、稳定性、对称性变化特征以及同相轴的连续性;其次通过模型验证在一个周期时窗上提取波形结构属性的有效性,并提出利用波形结构属性识别砂体叠置区的方法;最后应用实际资料,验证了基于波形结构属性识别砂体叠置区方法的可行性。     

利用Kohonen神经网络划分二维地震相——以柴达木盆地E区风险勘探为例

为研究柴达木盆地E区大型背斜构造沉积相及砂体展布规律,在二维地震数据闭合差校正、邻区井标定引入及精细层位解释基础上,利用改进算法的Kohonen神经网络技术开展二维地震相划分研究,识别出三角洲前缘水下分流河道、分流间湾及滩坝等微相。本文研究认为,研究区古流向为南东—北西向,储集砂体较发育,主要富集于研究区中部,现今构造...     

地震相划分方法研究新进展

介绍了地震相划分的主要几种方法,包括波形分类法、地震结构属性映射法和地貌学成像法的基本原理和应用条件,波形分类法是基于波形特征的地震相划分方法,具有分类简单,算法成熟的特点,适合于大级别沉积相带的划分。地震结构属性映射法是利用已知的地震反射特征在一个小的空间内建立灰度协概率矩阵,再通过有关参数进行地震相的描述,具有较好的物理基础及人机交互性。地貌学成像法是在地震反射特征无法区分沉积相的情况下,利用沉积相带平面分布模式来识别地震相,需要一定的地质认识情况下才能使用。