致密油是指夹在或紧邻优质生油层系的致密储层中，未经过大规模长距离运移而形成的石油聚集。致密油的主要赋存空间分为2种类型：一类是烃源岩内部的碳酸盐岩或碎屑岩夹层中，另一类为紧邻烃源岩的致密层中。其岩性主要包括致密砂岩、致密灰岩和碳酸盐岩，很多学者认为致密油是一种非常规石油资源，致密油储层具有低孔低渗的特征，覆压基质渗透率小于0.1 mD（也有学者认为小于0.2 mD），与以往开发的特低渗、超低渗油藏相比，其成藏机理更复杂、孔喉更细微、填隙物的含量更高、勘探开发难度更大。我国致密油资源非常丰富，约占可采石油资源的40%，2015年全国油气资源评价结果显示，我国石油地质资源量达1 752亿t，其中致密油地质资源量672亿t。很多学者采用不同地震预测的方法对致密油储层“甜点”区进行了预测。例如，李岳桐等^[1]以常规叠后地震资料为基础进行岩石地球物理分析和正演模拟，井-震结合预测岩性，应用“逐级剥离”的思路预测出致密油“甜点”区。赵海波等^[2]将叠前AVO反演和地质统计学反演结合，通过明确岩性、孔隙度和流体对致密储层孔隙介质弹性参数的影响规律，确定了“甜点”储层的弹性参数特征，对齐家地区青山口组进行了致密薄储层预测及水平井优化设计。田继先等^[3]在相位转换、地层切片、定量地震沉积学等技术的基础上，利用自然伽马反演技术预测了柴达木盆地扎哈泉地区上干柴沟组储层“甜点”区分布，认为白垩系泉头组的扶余油层广泛分布^[4]。

松辽盆地敖南区块下白垩统泉头组是致密油勘探开发的重要层系，资源潜力大，但由于该层系储集层物性差，厚度薄且具有砂、泥岩频繁互层的特点，开采难度大，薄砂体致密油储层预测在该区的开发中至关重要。通过蓝色滤波目标处理，提高地震资料品质和分辨率；开展敏感地震属性优选和分析，以此为基础，定性预测薄层砂体宏观分布；利用井-震联合地质统计反演和随机协模拟技术，对薄层砂体进行定量预测，以期明确薄砂体在空间的展布位置，为井位部署和论证提供依据。

松辽盆地北部敖南区块在地理位置上位于松花江北岸，在区域构造上是齐家—古龙凹陷与三肇凹陷之间大庆长垣的南部倾末端[图 1（a）]^[5]，在垂向构造上大庆长垣上下不对称，并具有正反转构造的特征，平面上断裂雁行式排列，呈左旋扭动，具有明显的扭动构造特征^[6]，断裂近南北向展布，局部发育北西向断层。

图 1

Fig. 1

下载原图 图 1 敖南区块构造位置（a）和下白垩统地层综合柱状图（b） Fig. 1 Structural location of Aonan block (a) and stratigraphic column of Lower Cretaceous (b)

该区钻遇地层从上到下依次为：第四系，新近系泰康组，白垩系上白垩统明水组、四方台组、嫩江组、姚家组、青山口组，下白垩统泉头组、登娄库组、营城组、沙河子组及火石岭组，缺失新近系大安组、依安组。该区目的层扶余油层发育在泉头组的泉三段、泉四段。

泉三段、泉四段沉积时地势平坦、沉降均匀，为浅水湖泊三角洲沉积^[7]，形成过程中，河流占主导作用，因此不论分流河道还是水下分流河道均十分发育，河口坝相对来说不发育，更无深湖—半深湖泥出现。由于地形平缓为缓坡沉积背景，顶积、前积和底积层的经典三元结构无法划分。平面上呈现“叠叶状”，与向湖依次推进呈“叠瓦状”的深水湖盆三角洲明显不同。泉四段为三角洲平原与前缘的沉积过程，水体也由浅入深，为一次湖侵的沉积过程^[8]，该时期位于东南浅水三角洲沉积体系的前缘，中部、东部地层沉积相对偏厚，北部较薄，但地层厚度整体变化不大。地层沉积主要受南部物源控制，自下而上湖盆面积逐步扩大，水体深度加深，以分流河道砂为主，由于流程长，分流河道流至河口部位，能量变弱而以细碎屑组分为主^[9]，主要为紫红、灰绿、灰色粉砂质泥岩，粉砂岩，棕灰、褐灰色含油粉砂岩[图 1（b）]。单层厚度薄、粒度细、泥质含量高。由于冲刷作用不强烈，滞留沉积下来的砾石几乎全为单一成分的灰绿色砾岩且磨圆较差，厚度很薄^[10]。河道间泥与水下分流河道砂体交互叠置，纵向上形成互层。

泉四段扶余油层的平均空气渗透率为0.38× 10^-3 mD，平均有效孔隙度为6.3%，物性较差，属于低孔低渗储层^[11]。按照岩性组合和沉积旋回特征，该段自下而上可划分为2个油层组，分别为FⅠ和FⅡ油层组，FⅠ油层组进一步细分为7个砂层组，F Ⅱ油层组进一步细分为5个砂层组（图 2）。

图 2

Fig. 2

下载原图 图 2 敖南区块扶余油层组岩性综合柱状图 Fig. 2 Lithologic column chart of Fuyu oil layer in Aonan block

松辽盆地敖南地区下白垩统泉头组河道砂体空间形态不同，产生了不同的地震波形响应特征，地震同相轴无法准确识别1~5 m的砂层^[12]，加上不同的砂体空间组合样式，会导致地震波峰和波谷同相轴在时间剖面的变化，使岩性界面与同相轴对应关系复杂，难以利用常规地震预测技术识别和预测该类型砂体。

为了准确地落实扶余油层小层砂组的空间展布特征，首先对地震资料基于蓝色滤波进行提频处理来提高叠后地震资料高频数据的相对占比重，将地震资料的剖面分辨率提高；其次，应用多属性优选技术对地震资料的不同属性进行分析优选，使得储层预测的多解性有一定程度的降低^[13]。优选应遵循以下原则：①优选后的地震属性与研究对象具有某种相关性，可以对样本有效分类；②以互相之间独立的地震属性组成低维的属性空间，即达到结构最优化；③有用的地质信息损失达到最小^[14]。最后，利用砂岩厚度与地震属性进行多属性的交会分析，将与砂岩厚度吻合度相对较高的地震属性筛选出来，预测砂岩分布。

地震资料分辨率是地球物理勘探的关键参数之一，如何提高敖南地区这类低渗透薄层砂体的地震资料分辨率一直是研究难点^[15-19]。通过频谱的方式分析其对应的主频和频带宽度可知，主频越高，频带越宽，地震资料的分辨率也越高^[20]。研究区地震资料采集年份较早，资料品质相对较差，分辨率低，为了提高地震资料预测砂体的精度，利用蓝色滤波提频处理技术对原始地震资料进行提频处理。

蓝色滤波是基于测井反射系数振幅谱，通过一个或多个算子，恢复地震数据中严重衰减的高频信息，提高地震数据分辨率的褶积处理技术^[21]。该技术的提出及其有效性，主要基于测井数据研究总结的2个显著规律：一是针对大量测井数据反射系数序列统计分析发现，反射系数的频率与振幅呈正相关关系，即相对高的频率对应相对高的振幅^[22]；二是测井数据的空间频谱遵循指数定律，而指数对测井曲线的类型和盆地类型的依赖性较小^[23]。

图 3为研究区地震资料蓝色滤波提频处理前、后的地震剖面及频谱对比图，原始地震资料主频为43 Hz，有效频带为12~70 Hz[图 3（a）]，原始地震剖面分辨率较低，扶余油层[图 3（b）]中红色虚线所示，红色虚线数值代表井旁道砂体厚度]对应的同相轴分辨率低，能量弱，相对关系不清晰。提频后，地震资料主频为45 Hz，有效频带为8~75 Hz，相较提频前有一定的拓展，且高、低频能量分布特征发生了改变，高、低频能量增强[图 3（c）]，地震剖面分辨率提高，砂体对应的地震同相轴也有了明显的改善[图 3（d）]。

图 3

Fig. 3

下载原图 图 3 蓝色滤波提频处理前（a）、后（b）频谱及剖面对比 Fig. 3 Comparison of spectrum and profile before (a) and after (b) blue filter frequency enhancement

提取敖南地区扶余油层的振幅、频率、波形等地震属性，通过交会分析的方法将同类冗余属性去除，同时将这些属性与单层的砂岩厚度建立起相应关系，综合判断后选择相关性较好的敏感属性来进行砂岩分布特征的预测，针对不同目标层，依据各自的砂体组合与地震波形对应关系，优选不同的敏感属性。

如表 1所列，研究区内多数目标层的振幅类属性与砂体厚度对应关系较好，而部分小层利用信息熵属性进行砂体分布规律预测的效果更好。信息熵是纹理属性的一种，主要是利用图像识别处理技术来描述储层的沉积和分布规律，该属性可以定性地判断某地质时期的沉积活动强度及砂体分布规律，针对扶余油层可以判断河道沉积砂体的发育程度及相似性，熵值越小，表明沉积相对稳定，能有效地识别河道砂体发育规模；熵值越大，说明沉积活动相对剧烈，河道迁移频繁，砂体发育规模小、规律性差。

表 1(Table 1)

表 1 FI4砂层组不同地震属性与砂岩厚度相关系数统计 Table 1 Correlation statistics of different seismic attributes and sandstone thickness of FI4 sand group 属性名称 均方根振幅 平均振幅 瞬时频率 信息熵 最大波峰振幅 砂岩厚度 均方根振幅 1.000 0.101 0.166 0.615 0.191 0.338 平均振幅 0.101 1.000 0.250 0.071 -0.094 0.635 瞬时频率 0.166 0.250 1.000 0.538 0.111 0.176 信息熵 0.615 0.071 0.538 1.000 0.139 0.329 最大波峰振幅 0.191 -0.094 0.111 0.139 1.000 -0.057 砂岩厚度 0.338 0.635 0.176 0.329 -0.057 1.000

下载CSV 表 1 FI4砂层组不同地震属性与砂岩厚度相关系数统计 Table 1 Correlation statistics of different seismic attributes and sandstone thickness of FI4 sand group

以研究区内FⅠ4砂层组为例，应用多属性优选技术，选取了均方根振幅属性和信息熵属性对该小层进行综合预测（表 2），两者的预测成果和已知钻遇砂岩情况吻合度一致。

表 2(Table 2)

表 2 FI4砂层组重点出油井含油砂岩对井符合率统计（部分井） Table 2 Compliance rate of oil-bearing sandstone to wells in key wells of FI4 sand group 井名 砂岩厚 度/m 有效厚 度/m 层数/ 层 均方根 振幅 信息熵 M203-1 N263-355 N251-318 N253-336 N266-340 P381 M702-2 （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） （油水层） 3.2 5.2 7.2 6.0 4.2 4.6 7.4 2.00 1.04 2.71 1.62 0.62 2.60 3.26 1 1 1 1 1 2 2 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 符合 N262-316 N262-332 M702 N267-277 N272-275 M702-X1 （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） （差油层） 1.8 2.6 4.4 10.5 2.0 4.8 0.86 0.47 2.59 7.39 0.60 1.00 1 1 1 2 1 1 不符合 符合 符合 不符合 不符合 符合 不符合 符合 符合 不符合 不符合 符合

下载CSV 表 2 FI4砂层组重点出油井含油砂岩对井符合率统计（部分井） Table 2 Compliance rate of oil-bearing sandstone to wells in key wells of FI4 sand group

以信息熵属性为例，如图 4所示，该小层预测砂体在研究区内普遍发育，砂体单层厚度大且有效厚度大的出油井主要集中在中南部，该井区预测出砂体最大宽度及延伸长度分别为800 m和2 000 m，砂岩规模较大。

图 4

Fig. 4

下载原图 图 4 F14砂层组信息熵属性平面图 Fig. 4 Planar graph of information entropy of F14 sand group

近年来，国内很多学者将地质统计学随机反演应用于不同研究区的薄砂体预测上，分析其地质成因后运用岩心、测井等技术手段，通过提取地震属性而后进行反演，选取不同反演参数然后反复的验证分析，都取得了较好的效果^[24-29]。

松辽盆地敖南地区扶余油层的砂岩厚度较薄，一般为1~5 m，地震资料主频为40 Hz左右，层速度约为3 000 m/s，由于地震资料可识别7~8 m厚度的砂体，但这样的精度远远无法满足该区薄储层预测的需求，须要结合如自然电位、自然伽马、电阻率等可对砂泥岩薄互层做精准区分的测井曲线，利用基于曲线重构的地质统计学反演来克服常规反演方法的局限性，使得对薄层砂体识别的能力大大提高。

图 5为松辽盆地敖南地区扶余油层砂、泥岩测井曲线与岩性分布直方图及交会图，波阻抗、自然伽马和电阻率等测井曲线与砂、泥岩都存在一定的对应关系，均对砂、泥岩有一定的区分能力，波阻抗数据和自然伽马值对砂泥岩的叠置区域均较小，能有效地进行区分[图 5（a）]。自然伽马和电阻率联合分析对砂、泥岩区分能力更好，从二者交会图[图 5（b）]可知，第四象限为最有效的砂岩分布区。因此，多种信息的交会融合对敖南地区扶余油层储层的识别是有效的。

图 5

Fig. 5

下载原图 图 5 敖南区块砂、泥岩测井曲线与岩性分布关系 Fig. 5 Relationship of logging curves with lithologic distribution of sand and mudstone in Aonan block

反演中地质模型的建立所需要的基础数据为前期地震解释得到的层位和断层数据，因此对层位及断层的精细追踪解释尤为重要，为适应地震反演的要求，层位要尽可能地接近目的层，同时前期解释工作须要高度闭合，层位与断层之间的接触关系须清晰准确。

以扶余油层顶面向上延伸40 ms作为反演模型的顶界面，扶余油层底界向下延伸40 ms作为模型底界面，采取等比例内插的方式建立波阻抗属性模型，低频模型剖面井间变化要合理、不出现局部极值异常等问题。

常规的稀疏脉冲波阻抗反演能够宏观地刻画砂体的展布规律，但是分辨率较低，不能分辨薄层砂体[图 6（a）]。开展地质统计反演得到多组等概率的反演波阻抗体，该反演结果具有较高的纵向分辨率，能够精细刻画薄层的空间分布，同时与已知井的吻合程度高^[30][图 6（b）]。

图 6

Fig. 6

下载原图 图 6 常规方法与本文方法的反演效果对比 Fig. 6 Comparison of inversion results by conventional method and the presented method

采用随机协模拟的方法可以进一步得到储层属性体，并结合地质统计学参数中的波阻抗与自然伽马、电阻率、孔隙度等参数之间的关系，计算反映储层的协模拟属性体，以此来表征储层的物性、含油性等空间变化特征^[31]。

以波阻抗反演和电阻率数据体为基础，开展扶余油层反演砂体平面预测工作，即利用波阻抗反演结果预测砂岩厚度的平面分布，利用协模拟电阻率反演结果预测有效砂岩厚度分布。

图 7为FI4砂层组反演预测的砂岩厚度图，FI4砂层组累计砂岩厚度最大为10.4 m，砂岩主要分布在工区中部及东北部，实际井也证实在该区域集中分布，整体趋势呈南北向条带状展布，与该区域地质规律一致。

图 7

Fig. 7

下载原图 图 7 FI4砂层组反演预测砂岩平面分布 Fig. 7 Predicted distribution of sandstone of FI4 sand group by inversion

从反演预测的有效砂岩厚度图（图 8）可知，FI4砂层组有效砂岩分布明显集中于工区的南北中轴线周缘，由北向南可划分为3个主要有效砂岩集中区：北部、中南部和西南部，这一结论与已知井钻采情况吻合较好。同时，也发现了若干未钻的有效砂岩发育目标区，为井位部署和论证提供了高精度的储层预测成果。

图 8

Fig. 8

下载原图 图 8 FI4砂层组反演预测有效砂岩平面图 Fig. 8 Predicted distribution of effective sandstone of FI4 sand group by inversion

（1）通过蓝色滤波对地震资料进行处理，提高其品质及分辨率，而后开展地震属性优选对薄砂体储层定性预测宏观分布，最后利用井-震联合地震反演在定性预测的基础上对扶余油层主力砂体进行定量预测，预测结果与钻井吻合较好。

（2）蓝色滤波可以在保幅的情况下对有效频带进行拓宽，将原本被掩盖住的高频能量释放，从而使同相轴更加清晰。松辽盆地北部敖南区块原始地震剖面分辨率较低，主频为43 Hz，有效频带为12~ 70 Hz，扶余油层对应同相轴不清晰，采用蓝色滤波提频后，地震资料主频为45 Hz，有效频带为8~ 75 Hz，同相轴有明显的提高。

（3）松辽盆地北部敖南区块扶余油层FI4砂层组反演预测结果显示，砂岩主要分布在工区中部及东北部，整体趋势呈南北向条带状展布，这与该区域地质认识一致。对FI4砂层组有效砂岩反演预测结果显示，有效砂岩区明显集中于工区的南北中轴线周缘，由北向南可划分为3个主要有效砂岩集中区：北部、中南部和西南部。