石油物探  2021, Vol. 60 Issue (5): 784-793  DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2021.05.009
0
文章快速检索     高级检索

引用本文 

谢玉洪. 基于地震构形的相控储层预测方法[J]. 石油物探, 2021, 60(5): 784-793. DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2021.05.009.
XIE Yuhong. Facies-controlled reservoir prediction based on the seismic configuration[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2021, 60(5): 784-793. DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2021.05.009.

基金项目

国家科技重大专项(2016ZX05024-005-003)资助

第一作者简介

谢玉洪(1961—), 男, 博士, 教授级高级工程师, 主要从事地质与资源潜力综合评价工作。Email: xieyh@cnooc.com.cn

文章历史

收稿日期:2020-12-11
改回日期:2021-04-14
基于地震构形的相控储层预测方法
谢玉洪    
中海石油(中国)有限公司湛江分公司, 广东湛江 524000
摘要:深水重力流水道为深水油气勘探的重要目标, 水道砂体埋藏深、探井少, 砂体识别及厚度预测困难; 同时相带及岩性横向变化快, 多期水道砂体叠置导致储层非均质性强。因此, 精细刻画水道分布并预测优质储层发育区是勘探开发亟需解决的问题。为此, 提出了基于地震构形的相控储层预测技术。首先, 在地震资料高分辨率处理的基础上, 在相对年代域提取横向梯度属性刻画水道边界, 利用Wheeler域数据体连续切片分析水道演化; 以地震构形为约束, 利用改进的标准抛物线型三参数AVO方程, 构建有利岩相敏感地震属性表征岩性相。综合水道边界刻画与有利岩相预测结果, 预测优势储层发育区。采用该技术有效刻画了南海某凹陷重力流水道砂体分布。预测结果表明, 优势储层集中发育于北西向水道主体部位, 与区域沉积规律及认识吻合, 证实了方法的有效性。
关键词水道砂体    横向梯度属性    地貌相    谱反演    岩性相    Wheeler变换    
Facies-controlled reservoir prediction based on the seismic configuration
XIE Yuhong    
Zhanjiang Branch of CNOOC (China) Co.LTD., Zhanjiang 524000, China
Abstract: Deep-water gravity flow channels are important targets for deep-water oil and gas exploration.However, deeply-buried channel-shaped sand bodies are generally reached by only a few exploratory wells.Therefore, identifying these sand bodies and predicting their thickness is difficult.Furthermore, the facies belt and lithology exhibit substantial spatial variations, and the superposition of multi-stage channel sand bodies leads to a strong reservoir heterogeneity.Therefore, achieving an accurate description of the spatial patterns of waterways is an urgent task in exploration and development, which allows the prediction of development areas for high-quality reservoirs.To this aim, a facies-controlled prediction method based on seismic configuration is proposed in this work.First, based on high-resolution seismic data processing, the lateral gradient attributes are extracted in the relative chronological domain to describe the channel boundary, and the channel evolution is analyzed via a serial slice of the Wheeler volume.The seismic configuration is used as a constraint, and an improved standard parabolic three-parameter amplitude-versus-offset equation is used to construct favorable lithofacies-sensitive seismic attributes to characterize the lithologic facies.The channel boundary description and favorable lithofacies prediction results are then combined to predict the development area of dominant reservoirs.The proposed method was implemented on the gravity flow channel of a sag in the South China Sea to effectively characterize the distribution of sand bodies.The prediction results showed a concentration of dominant reservoirs in the main part of the northwest-trending channel, consistent with the regional depositional law and current geological understanding, thereby confirming the effectiveness of the method.
Keywords: channel sand body    lateral gradient attribute    geomorphic facies    spectrum inversion    lithological facies    Wheeler transform    

地震属性和反演是地球物理研究的关键技术。地球物理学家一般是通过岩石物理统计分析进行储层预测, 属于一种数据驱动法。地质学家一般是通过地震属性的形态学(构形特征)信息和沉积模式结合, 分析沉积微相, 预测储层, 属于一种模式驱动法。在实际研究中因缺乏将两者有效结合的思想理论和研究方法, 往往分而治之, 单独研究的结果都存在多解性。地震沉积学探索通过相分析将两种思维有机结合以提高储层预测的精度。

曾洪流[1]和ZENG等[2]将地震沉积学定义为地震岩性学和地震地貌学的综合。地震岩性学主要研究内容是识别岩性(如砂岩、泥岩、灰岩和其它岩性; 对油气储层研究而言, 为高孔渗岩性), 利用振幅信息, 采用反演技术来表征岩性相。地震地貌学主要研究内容是地貌相(如河道状、树枝状、垜状、席状、不规则状)及其空间关系, 主要通过构形(结构和形状)属性来表征地貌相, 利用地貌相进行形态学分析—形状、结构和相对位置关系, 即构形分析, 与沉积模式相结合, 进行地震相及沉积相解释, 预测岩性储层。

近年来, 国内学者针对中国陆相复杂储集层开展了地震沉积学研究[3-4], 在油气勘探开发中取得了显著的效果, 但研究多集中在三角洲和曲流河沉积体系地层中[5-6]。针对海相中深层重力流体系的地震沉积学研究涉及较少[7-8]。本文基于某盆地高精度三维地震资料, 以深水水道厚层块状砂岩为研究对象, 探索用构形属性对重力流沉积进行地貌相表征, 用叠前反演进行岩性相表征, 利用岩性和地貌综合分析沉积储层。同时为了降低这种表征法的多解性, 通过分析层序地层、古地貌与沉积演化之间的相互关系, 进行沉积储层成因解释, 丰富和发展了地震沉积学研究方法。

1 相控储层预测

随着油气田勘探的不断深入, 勘探目标逐渐转为薄互层沉积、碳酸盐岩、火成岩、深水扇体等块状沉积的复杂岩性油气藏。这些油气藏大多表现为储层横向变化快、非均质性强等特点, 因而反演建模困难, 以反演+岩石物理分析为主的常规储层预测技术受到挑战。地震沉积学从岩性地貌相[9-11]分析出发, 采用构形属性及连续地层切片进行地震相表征, 用岩石物理分析+构形反演预测岩相, 通过岩性与地貌结合定性预测优质储层, 这是相控储层预测的本质和基础。岩性地貌综合分析虽然比单纯的属性反演降低了沉积储层预测的多解性, 但这种数据驱动的静态表征法, 难免受到数据误差的影响, 解决问题的另一种思路是加强地质成因分析[12-13]。首先, 从沉积发育史角度分析, 地貌相以动态分析进行表征, 在一个多窗口环境, 连续显示构形属性的地层切片, 观察沉积体生长、发育和消亡过程。其次, 沉积和层序地层演化密切相关, 观察地震地貌切片所在的层序位置, 分析沉积演化与层序地层关系, 为地貌相的成因解释服务。图 1为相控储层预测技术流程。

图 1 相控储层预测技术流程
2 基于Wheeler变换的地貌相表征技术 2.1 构形属性

地震构形是地震地层的剖面结构和地震地貌的平面形状的统称, 它和沉积构型有一定的联系, 相当于层序级别到微相级别沉积构型的反映。地震沉积学强调平面属性形态对地质体成像的作用, 研究地质体的平面反射形态和沉积体系的对应关系, 恢复沉积环境及沉积过程。地貌相则是地质体地震构形在等时平面上形状特征的体现, 通过构形属性来表征。构形属性是指能反映地质体外形(厚度)、结构和相对位置关系的属性。构形属性的优选与沉积地层结构密切相关。沉积地层根据其成层性划分为层状介质、准层状和块状介质, 对应不同的沉积环境。不同的沉积地层, 其构形属性表征技术不同。对于薄互层沉积, 典型的构形属性技术是分频融合技术[14]。对于厚层块状介质沉积, 本文探索应用梯度结构张量属性反映沉积体平面形态, 表征地貌相。

梯度结构张量是一种基于振幅梯度对三维地震数据体图像进行纹理分析的方法, 根据特征值的图像结构含义, 对不同纹理特征的沉积地貌单元进行刻画。梯度结构张量可以派生出表征地震相平行或杂乱等结构的属性, 同时能刻画断裂边界、河道和重力流沉积的边界[15-16]。这种结构和边界刻画能力有利于突出沉积体构形特征, 用于地震地貌表征。

对于叠后三维地震或者图像数据, 可以通过目标点的邻点和邻道点的数据计算得到目标点的梯度矢量[15]:

$ \boldsymbol{g}=\left[\begin{array}{c} \frac{\partial u}{\partial x} \\ \frac{\partial u}{\partial y} \\ \frac{\partial u}{\partial z} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} g_{x} \\ g_{y} \\ g_{z} \end{array}\right] $ (1)

式中: u为三维叠后地震数据体或者其它属性数据体(例如瞬时相位、瞬时频率属性等); gx, gy, gz分别为梯度矢量gx, y, z方向分量。利用三维地震数据的结构梯度, 进行内积计算, 得到结构梯度张量T:

$ \boldsymbol{T}=\boldsymbol{g} \boldsymbol{g}^{\mathrm{T}}=\left[\begin{array}{ccc} g_{x}^{2} & g_{x} g_{y} & g_{x} g_{z} \\ g_{y} g_{x} & g_{y}^{2} & g_{y} g_{z} \\ g_{z} g_{x} & g_{z} g_{y} & g_{z}^{2} \end{array}\right] $ (2)

该结构梯度张量可以包含所有正交方向的振幅能量信息。通过三维Gaussian平滑, 可以很好地压制地震数据噪声引起的结构梯度突变。结构梯度张量为半正定矩阵, 其特征值为正值, 由此利用特征值分解的方法, 如(3)式所示, 得到特征值λ1, λ2, λ3和特征向量。在此假定特征值是有序的, 即λ1>λ2>λ3, 其物理含义如表 1所示。

$ |\boldsymbol{T}-\lambda \boldsymbol{I}|=0 $ (3)
表 1 梯度结构张量特征值物理含义

在地震剖面上任意点的振幅梯度都可以分解成一个垂直和两个水平方向的特征值, 这3个参数可以构建很多属性。本次研究重点集中在梯度能量属性, 它是3个分量特征值之和, 即λ1+λ2+λ3, 它对沉积体边界和结构检测有利。

在时间域, 地震数据体所代表的是沉积体在当前状态下的空间形态。地震Wheeler转换技术是在地震层位追踪的基础上, 建立等时地层格架, 在地震地层格架内通过分析不同沉积体的地震信息在三维空间的分布特征, 来识别沉积韵律, 进行小层对比与自动追踪, 将时深域沉积旋回韵律体对比追踪结果转换到Wheeler域(相对地质年代域), 直观地刻画地层在时间空间域的分布特征, 描述相关的或侵蚀事件等, 从而形成旋回韵律体并对其进行解释[17]

沉积地貌相强调沉积等时面上的地震沉积成像[1-3], Wheeler变化的优势在于它去除了区域构造因素的影响, 地震反射同相轴的产状和沉积构造的关系大大增强, 反映沉积的地震反射结构更容易识别。梯度能量属性和地层倾角有关, 在古地貌环境下指相意义明确, 所以梯度能量属性提取应在Wheeler域进行。为此, 对原始地震数据体通过层序分析建立层序体, 采用Wheeler变换将常规地震数据体转为Wheeler域地震数据体(图 2)。

图 2 原始地震数据体(a)及其Wheeler域地震数据体(b)

在Wheeler域数据体上进行梯度能量属性分析时, 为了突出沉积体的横向边界信息, 清晰刻画沉积体形态特征, 探索去除垂直分量, 只将两个水平分量的特征值相加, 定名横向梯度属性Clamada=λ2+λ3, 用于刻画水道的构形特征。图 3为时间域地震数据体和Wheeler域相对年代地震数据体上横向梯度属性对比, 可以看出, 后者明显比前者水道边界清晰。Wheeler域地震数据体的横向梯度属性可作为厚层块状介质沉积的构形属性, 表征地貌相。

图 3 不同域地震数据体横向梯度属性 a时间域; b Wheeler域
2.2 连续地层切片分析

地貌相最好以动态分析进行表征, 利用连续地层切片技术, 采用多画布连续显示, 观察地震地貌切片所在的层序位置, 分析沉积演化与层序地层关系, 用于地貌相的成因解释, 为实施沉积模式解释环境相奠定基础。另外单独的地貌相解释存在多解性, 需要和地震反演的岩性相结合, 岩性地貌综合分析才能降低多解性。同时, 地貌相的解释需要和古地貌及层序地层联动分析, 进行成因解释, 从而降低多解性。

3 基于叠前AVO反演岩性相表征技术

岩性相表征主要通过岩石物理分析和反演进行。岩性相反演要求既反映岩性, 又能保持沉积体构形特征。在阻抗差较小地区, 叠前AVO属性可作为对岩性敏感的属性, 但是常规AVO属性通过组合求取, 由于地震属性物理意义不明确因而量纲无法统一, 进而无法准确得到对岩性敏感的AVO属性[18]。这是AVO属性分析在岩性预测中一直无法得到广泛应用的原因之一。

本文探索了一种保持地震构形特征的AVO反演技术。首先, 利用Zoeppritz方程抛物线近似式, 获得稳定的纵、横波反射率。其次, 将AVO得出的纵、横波反射率进行谱反演, 变为一种相对阻抗, 这种相对阻抗因为没有井的硬约束, 所以不会损失地震的构形特征, 保持了地震横向分辨率, 具有刻画沉积体构形的能力。然后, 用全区压实曲线作为低频信息, 可得到纵、横波绝对阻抗。由于压实曲线频率很低, 这种绝对阻抗缺少频率成分, 和井上测井曲线不能完全吻合, 虽然不能用岩石物理门槛值计算厚度, 但它保持了地震波形特征, 又具有纵、横波量纲。最后, 利用两者组合运算得出其它具有岩石物理意义的弹性参数作为岩性表征。

3.1 三项式AVO纵、横波反射率提取

SHUEY[19]首次提出了反射系数的AVO截距和梯度的概念, 证明了相对反射系数随炮检距的变化梯度主要由泊松比的变化来决定, 给出了不同角度项表示的反射系数近似公式。2005年, 熊定钰等[20]对近似式中的三角函数进行重新整理得到:

$ \begin{array}{c} R(\alpha) \cos ^{2} \alpha=\frac{1}{2}\left(\frac{\Delta v_{\mathrm{P}}}{v_{\mathrm{P}}}+\frac{\Delta \rho}{\rho}\right)-\left(\frac{1}{2} \frac{\Delta \rho}{\rho}+4 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta v_{\mathrm{S}}}{v_{\mathrm{S}}}+\right. \\ \left.2 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta \rho}{\rho}\right) \sin ^{2} \alpha+\left(4 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta v_{\mathrm{S}}}{v_{\mathrm{S}}}+2 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta \rho}{\rho}\right) \sin ^{4} \alpha \end{array} $ (4)

若设:

$ \left\{\begin{array}{l} y=R(\alpha) \cos ^{2} \alpha \\ R=\frac{1}{2}\left(\frac{\Delta v_{\mathrm{P}}}{v_{\mathrm{P}}}+\frac{\Delta \rho}{\rho}\right) \\ W=-\left(\frac{1}{2} \frac{\Delta \rho}{\rho}+4 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta v_{\mathrm{S}}}{v_{\mathrm{S}}}+2 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta \rho}{\rho}\right) \\ \begin{array}{l} V=\left(4 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta v_{\mathrm{S}}}{v_{\mathrm{S}}}+2 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \frac{\Delta \rho}{\rho}\right) \\ x=\sin ^{2} \alpha \end{array} \end{array}\right. $ (5)

(4) 式可简化为:

$ y \approx R+W x+V x^{2} $ (6)

(5) 式为Zoeppritz方程三参数标准抛物线的近似式, 用最小二乘曲线拟合法求拟合系数R, W, V, 可以直接得出纵波反射率P=R(图 4a)和横波反射率S=-W/2(图 4b)。根据纵、横波反射率, 可以更为合理地提取隐藏在地震信息中的岩性参数。

图 4 纵、横波反射率及谱反演纵、横波阻抗 a纵波反射率剖面; b横波反射率剖面; c纵波阻抗剖面; d横波阻抗剖面
3.2 谱反演

谱反演是一种无井约束反演, 通过对井资料和地震资料波阻抗进行谱分析, 设计匹配算子使地震资料和井的波阻抗谱相匹配, 施加匹配算子到地震资料得到相对阻抗, 最后加入低频背景, 得到绝对值意义的纵、横波阻抗[21](图 4c图 4d)。地震数据可以反映地质体构形特征, 在反演过程中采用分频建模, 让地震数据参与建模, 提高反演构形表征能力。低频背景通常采用井的层状插值建模实现, 对复杂沉积(水道, 扇体等), 往往会模糊沉积体的构形信息。为保持对沉积体的构形表征能力, 本文采用多井平均压实曲线或层速度作为低频信息。虽然压实曲线频率很低(约2Hz), 无法满足反演的低频缺口, 但其横向变化一致, 不会破坏反演构形特征, 又可得到纵、横波绝对阻抗, 方便合成其它对岩性敏感的参数, 用于表征岩性相。

4 应用实例 4.1 研究区概况

研究区为南海某凹陷深水沉积区, 区域内部泥流底辟构造活动强烈, 中深层受大规模海退影响发育近南北向大型水道, 为重力流厚层块状沉积, 相带及岩性变化快, 非均质性强。中深层处于高温高压背景, 探井少, 钻穿目的层的井更少, 反演建模困难, 精度不高, 常规地震储层预测技术受到挑战[22-23]。沉积体识别及储层预测为研究区勘探的难点, 如何寻找砂岩储集体并开展储层预测一直制约着勘探获得重大突破[24-25]

4.2 等时层序格架建立

依据高分辨率三维地震资料, 通过井震结合, 识别等时层序界面, 建立研究区等时层序地层格架, 将研究区目的层T40至T30划分为2个三级层序(SQ1、SQ2), 根据三级层序内部界面初始海泛面(TS)、最大海泛面(MFS)将SQ1、SQ2划分为低位域(LST)、海侵域(TST)和高位域(HST)3个准层序组。T40为区域不整合面, T31、T30为海侵背景下短暂的海退界面, SQ1表现为顶平行接触, SQ2为底平行接触, 建立层序体, 采用Wheeler变换将时间域地震数据体变换成相对地质年代数据体。图 5为研究区目的层层序划分及相对地质年代数据体上三级层序和体系域格架。

图 5 研究区层序划分及Wheeler数据体层序演化
4.3 地震构形分析

研究区主要为浅海-半深海背景下的重力流事件性沉积, 发育水道及陆坡扇, 此外还有陆岸物源影响下的三角洲沉积。在Wheeler域数据体上, 沿着不同方向的地震剖面进行不同沉积地貌体地震相及沉积特征分析, 地震相特征研究表明, 不同沉积地貌体反射特征有明显差异。水道在地震剖面上主要表现为V形及宽缓U形谷状反射外形, 内部为水道砂充填, 在剖面上表现为明显的强振幅, 中连续反射特征, 顶部以水道泥充填为主, 剖面上表现为弱振幅, 弱-空白反射特征, 平面形状主要为蛇曲状和条带状。陆坡扇主要为水道决口越岸沉积, 扇体部分发育块状砂岩, 在剖面上为透镜状, 中连续反射特征, 平面上呈朵叶状。三角洲席状砂, 在剖面上呈亚平行结构, 连续、中强反射特征, 平面上呈滩状。水道泥为V形反射, 弱的平行反射填充(图 6)。

图 6 研究区沉积体反射结构特征

通过平面剖面结合分析沉积体构形特征, 井震结合将岩相按沉积相、岩性和成层性分类, 总结出研究区目的层岩相岩性地貌分类结果, 如表 2所示。将这些分类和地震反射模式——平面构形、剖面构形、振幅联系, 建立地震岩相解释模式, 指导地貌相及岩性相分析, 进行优质储层判定。

表 2 岩相岩性地貌分类结果
4.4 岩性地貌综合相控储层预测

为了精细刻画表 2描述的不同沉积体的构形特征, 在Wheeler域数据体上提取能反映沉积体边界的构形属性, 表征地貌相, 通过地层切片动态分析并识别古沉积地貌。图 7为地震剖面及提取的横向梯度能量构形属性切片。由图 7可以清楚地识别出研究区水道及其在纵向上的演化过程。从形态上可以清楚地识别出在低位期和海侵期地层发育北西向和北东向两组大型水道沉积, 其中北西向水道宽且平直, 而北东向水道较窄且呈蛇曲状, 在研究区中南部交汇。平面上整体呈S型, 沿盆地走向北西向展布, 在地震剖面上呈V形及U形反射外形。

图 7 地震剖面(a)及构形属性连续地层切片(b)

在岩性预测方面, 根据岩石物理分析结果, 优选具有较高识别度的叠前敏感参数, 综合地震地貌和地震岩性, 预测砂体展布规律。针对研究区目的层开展岩石物理分析, 优选岩性敏感参数, 结果表明, 叠前泊松比属性可以区分岩性, 砂岩泊松比在0.18~0.26, 而泥岩泊松比>0.26(图 8a)。因此, 采用(5)式求取纵、横波反射率, 再进行谱反演, 得到纵、横波绝对阻抗, 来求取泊松比(图 8b图 8c)。图 9为叠前泊松比反演砂岩厚度平面分布结果。由图 9可以看出, 预测结果和区域地质认识一致, 井震匹配性良好, 砂岩主要沿北西向水道呈北西分布, 而北东向水道砂体在中南部水道交汇处局部发育, 在工区西南部发育席状砂, 在东部发育条带状砂。

图 8 叠前泊松比反演表征岩性相 a泊松比岩性分析结果; b地震剖面; c泊松比反演剖面
图 9 叠前泊松比反演砂岩厚度平面分布结果

地貌相及岩性相分析结果表明, 沉积物源来自工区西北及东北部, 区内主要发育两组大型水道沉积, 在工区中央交汇, 水道沉积受物源区影响在平面上具有明显差异。标准层T31拉平后, 其被动层T40呈现了低位域沉积时的古地貌(图 10)。图 7通过构形属性连续地层切片展示了三级层序SQ1内部水道发育及动态演化过程。在低位期水道受古地形影响而发育限制性水道沉积, 海侵期被海相泥岩充填。从自旋回沉积的控制因素分析, 低位期水道沉积特征受古地形和水动力控制。北东向分支水道位于斜坡带, 地势陡, 坡度大, 水动力强, 可容纳空间小, 水道窄, 沉积物以过路形式向沉降中心搬运, 沉积物在注入峡谷之前, 在斜坡搬运距离较长, 水道在中南部存在“蛇曲”现象。而北西向水道位于中央凹陷带, 距沉降中心近, 地势变缓, 可容纳空间增大, 水道加宽且平直, 水动力条件减弱, 搬运的沉积物在此卸载沉积呈现非均匀块状沉积。

图 10 T40沉积时期古地貌特征

经过前述沉积岩性地貌体识别和精细刻画(图 7), 结合叠前泊松比弹性参数反演结果(图 9), 预测沉积微相, 划分有利相带, 进行相控储层预测。图 11为相控储层预测结果。分析认为, 研究区主要发育重力流水道沉积及沿斜坡分布的陆坡扇沉积。砂岩主要为三角洲席状砂岩、陆坡扇砂岩及水道滞留砂岩等, 且水道砂岩主要沿北西向主水道分布, 北东向水道也有局部砂岩分布, 有利储集相带为水道砂岩发育区。

图 11 相控储层预测结果
5 结论

针对中深层重力流水道厚层块状沉积, 特别是高温高压缺少探井资料情况下, 应用传统的储层预测方法不能解决层序沉积相研究及有利相带内目标砂体预测的问题, 应用地震沉积学理论, 通过地貌相及岩性相表征, 来指导沉积相划分及优质储集相带识别, 探讨了地震沉积学研究方法在重力流水道刻画和水道砂体储层预测方面的应用。

1) 提出了基于地震构形的相控储层预测方法。该方法在高分辨率处理基础上, 在相对年代数据体上提取构形属性表征地貌相; 采用AVO抛物线简化式可以直接得到纵、横波反射率, 通过谱反演相对阻抗及压实曲线的低频信息可以得到反映构形的纵、横波绝对阻抗, 进而合成其它反映岩性及构形的弹性参数, 表征岩性相。采用岩性、地貌两种特征综合分析沉积微相, 相控预测储层, 是数据驱动法和模式驱动法两种思维方式的结合, 大大降低了属性和反演单独预测储层的多解性。

2) 基于地震构形的相控储层预测方法在南海某凹陷应用结果表明, 横向梯度属性可以刻画水道外形。构形反演保持地质体构形特征, 克服常规地质统计学建模横向分辨率低、模糊沉积储层构形特征的局限, 反映水道砂体平面分布, 预测结果与已钻井结果吻合较好, 符合沉积规律及认识, 为下一步评价提供了依据。

参考文献
[1]
曾洪流. 地震沉积学在中国: 回顾和展望[J]. 沉积学报, 2011, 29(3): 417-426.
ZENG H L. Seismic sedimentology in China: Review and prospects[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2011, 29(3): 417-426.
[2]
ZENG H L, HENTZ T F. High frequency sequence stratigraphy from seismic sedimentology: Applied to Miocene, Vermilion Block 50, Tiger Shoal area, off-shore Louisiana[J]. AAPG Bulletin, 2004, 88(2): 153-174. DOI:10.1306/10060303018
[3]
朱筱敏, 董艳蕾, 曾洪流, 等. 沉积地质学发展新航程——地震沉积学[J]. 古地理学报, 2019, 21(2): 189-201.
ZHU X M, DONG Y L, ZENG H L, et al. A new development trend of sedimentary geology: Seismic sedimentology[J]. Journal of Palaeogeography, 2019, 21(2): 189-201.
[4]
董春梅, 张宪国, 林承焰. 地震沉积学的概念、方法和技术[J]. 沉积学报, 2006, 24(5): 698-704.
DONG C M, ZHANG X G, LIN C Y. Concepts, methods and techniques of seismic sedimentology[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2006, 24(5): 698-704. DOI:10.3969/j.issn.1000-0550.2006.05.011
[5]
徐兆辉, 胡素云, 王露, 等. 地震沉积学在不同沉积相和储集层研究中的应用[J]. 古地理学报, 2020, 22(4): 727-743.
XU Z H, HU S Y, WANG L, et al. Application of seismic sedimentology in the study of different sedimentary facies and reservoir[J]. Journal of Palaeogeography, 2020, 22(4): 727-743.
[6]
朱筱敏, 李洋, 董艳蕾, 等. 地震沉积学研究方法和歧口凹陷沙河街组沙一段实例分析[J]. 中国地质, 2013, 40(1): 152-162.
ZHU X M, LI Y, DONG Y L, et al. Seismic sedimentology research methods and case study of the first member of Shahejie Formation in Qikou Sag[J]. Chinese Geology, 2013, 40(1): 152-162. DOI:10.3969/j.issn.1000-3657.2013.01.010
[7]
尹继全, 衣英杰. 地震沉积学在深水沉积储层预测中的应用[J]. 地球物理学进展, 2013, 28(5): 2626-2633.
YIN J Q, YI Y J. Application of seismic sedimentology in deep water sedimentary reservoir prediction[J]. Advances in Geophysics, 2013, 28(5): 2626-2633.
[8]
张晶, 李双文, 袁淑琴, 等. 地震沉积学在识别重力流沉积体系中的应用[J]. 沉积学报, 2015, 33(3): 578-586.
ZHANG J, LI S W, YUAN S Q, et al. Application of seismic sedimentology in identifying gravity flow sedimentary system[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2015, 33(3): 578-586.
[9]
金凤鸣, 刘力辉, 胡诚, 等. 地震岩性地貌体在薄储层沉积微相研究中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 52(1): 173-180.
JIN F M, LIU L H, HU C, et al. Application of seismic lithology and geomorphology in the study of thin reservoir sedimentary microfacies[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 52(1): 173-180.
[10]
刘保国, 刘力辉. 实用地震沉积学在沉积相分析中的应用[J]. 石油物探, 2008, 47(3): 266-271.
LIU B G, LIU L H. Application of practical seismic sedimentology in sedimentary facies analysis[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2008, 47(3): 266-271. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2008.03.010
[11]
刘力辉, 王绪本. 双域、双面沉积体解释方法在L区的应用[J]. 石油物探, 2011, 50(2): 155-159.
LIU L H, WANG X B. Application of dual-domain and double-sided sedimentary body interpretation method in L area[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2011, 50(2): 155-159. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2011.02.008
[12]
郑荣才, 彭军, 吴朝容. 陆相盆地基准面旋回的级次划分和研究意义[J]. 沉积学报, 2001, 19(2): 249-255.
ZHENG R C, PENG J, WU C R. Classification and research significance of base level cycles in continental basins[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2001, 19(2): 249-255. DOI:10.3969/j.issn.1000-0550.2001.02.015
[13]
纪友亮, 吴胜和, 张锐. 自旋回和异旋回的识别及其在油藏地层对比中的作用[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2012, 36(4): 1-6.
JI Y L, WU S H, ZHANG R. The identification of spin and heterocycles and their role in reservoir stratigraphic correlation[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science), 2012, 36(4): 1-6. DOI:10.3969/j.issn.1673-5005.2012.04.001
[14]
岳大力, 李伟, 王军, 等. 基于分频融合地震属性的曲流带预测与点坝识别: 以渤海湾盆地埕岛油田馆陶组为例[J]. 古地理学报, 2018, 20(6): 942-950.
YUE D L, LI W, WANG J, et al. Meandering zone prediction and point dam identification based on frequency-division fusion seismic attributes: A case study of Guantao Formation in Chengdao Oilfield, Bohai Bay Basin[J]. Journal of Palaeogeography, 2018, 20(6): 942-950.
[15]
ZHOU Y B, LI Y, FAN X R, et al. Extraction method based on curvature of GST attributes and applications[J]. Expanded Abstracts of International Geophysical Conference, 2017, 776-779.
[16]
WU X. Directional structure-tensor-based coherence to detect seismic faults and channels[J]. Geophysics, 2017, 82(2): A13-A17. DOI:10.1190/geo2016-0473.1
[17]
刘洪文, 杨培杰, 刘书会, 等. 地震Wheeler转换技术及其应用[J]. 石油物探, 2012, 51(1): 51-55.
LIU H W, YANG P J, LIU S H, et al. Seismic Wheeler conversion technology and its application[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2012, 51(1): 51-55. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2012.01.007
[18]
刘力辉, 李建海, 杨晓, 等. 叠前AVO属性的地震岩性学探索与实践研究[J]. 石油物探, 2013, 52(3): 247-252.
LIU L H, LI J H, YANG X, et al. Seismic lithology exploration and practical study of prestack AVO attributes[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2013, 52(3): 247-252. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2013.03.004
[19]
SHUEY R T. Amplification of the Zoeppritz'sequations[J]. Geophysics, 1985, 50(4): 609-614. DOI:10.1190/1.1441936
[20]
熊定钰, 钱忠平, 赵波. 拟合AVO属性反演[J]. 石油地球物理勘探, 2005, 40(6): 646-651.
XIONG D Y, QIAN Z P, ZHAO B. Fitted AVO attribute inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2005, 40(6): 646-651. DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2005.06.008
[21]
刘力辉, 陈珊, 倪长宽. 叠前有色反演技术在地震岩性学研究中的应用[J]. 石油物探, 2013, 52(2): 171-176.
LIU L H, CHEN S, NI C K. Application of prestack colored inversion technology in seismic lithology research[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2013, 52(2): 171-176. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2013.02.009
[22]
张建新, 党亚云, 何小胡, 等. 莺歌海盆地乐东区峡谷水道成因及沉积特征[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2015, 35(5): 29-36.
ZHANG J X, DANG Y Y, HE X H, et al. Genesis and sedimentary characteristics of the canyon channel in Ledong District, Yinggehai Basin[J]. Marine Geology and Quaternary Geology, 2015, 35(5): 29-36.
[23]
谢玉洪, 李绪深, 童传新, 等. 莺歌海盆地中央底辟带高温高压天然气富集条件、分布规律和成藏模式[J]. 中国海上油气, 2015, 27(4): 1-12.
XIE Y H, LI X S, TONG C X, et al. High-temperature and high-pressure natural gas enrichment conditions, distribution patterns and accumulation models in the central diapir zone of the Yinggehai Basin[J]. China Offshore Oil and Gas, 2015, 27(4): 1-12.
[24]
李绪深, 张迎朝, 杨希冰, 等. 莺歌海-琼东南盆地天然气勘探新认识与新进展[J]. 中国海上油气, 2017, 29(6): 1-11.
LI X S, ZHANG Y C, YANG X B, et al. New understanding and new progress in natural gas exploration in Yinggehai-Qiongdongnan Basin[J]. China Offshore Oil and Gas, 2017, 29(6): 1-11.
[25]
王华, 陈思, 甘华军, 等. 浅海背景下大型扇研究进展及堆积机制探讨: 以莺歌海盆地黄流组重力流为例[J]. 地学前缘, 2015, 22(1): 21-34.
WANG H, CHEN S, GAN H J, et al. Research progress and accumulation mechanism of large fans under the background of shallow seas: Taking the gravity flow of the Huangliu Formation in Yinggehai Basin as an example[J]. Earth Science Front, 2015, 22(1): 21-34.