地震屬性技術在煤層氣預測中的應用

趙 力

（中石化華東油氣分公司勘探開發研究院，江蘇南京 210011）

地震屬性技術在煤層氣預測中的應用

趙 力

（中石化華東油氣分公司勘探開發研究院，江蘇南京 210011）

利用地震屬性進行儲層預測時，以某省某區煤層氣為靶區，探尋煤層氣賦存導致其與正常煤層之間的振幅屬性、能量屬性、頻率屬性與相位屬性等多種地震屬性的差異，其次構建了與實際勘探目標儲層物性參數近似的地質模型，利用地震記錄和井信息為BP神經網絡的學習提供樣本進行訓練，將地震數據中提取的優化后的地震屬性輸入訓練好的BP神經網絡中，預測煤層的分布、厚度、煤層埋深、含氣量、構造發育情況。從實際測區的預測情況看，該地震屬性方法準確性和可靠性較高，地震屬性應用在煤層氣中是可行的技術，可對實際生產進行理論指導。

煤層氣；地震屬性；正演模型；預測

我國是世界上煤炭資源量與煤層氣資源量最豐富的國家之一，但相較于我國煤炭資源的開發利用，煤層氣的勘探開發尚處于初始階段，進一步勘探開發煤層氣有利于改善我國能源結構。煤層氣以其本身具有的高熱值、無污染的特點，被作為一種新能源受到人們的高度重視，目前已經有數十個國家開始了煤氣層勘探。我國的煤層氣主要集中分布在地質構造較為簡單的沁水盆地和鄂爾多斯的高階煤，由于我國煤層氣的勘探與開發還處于初期階段，單井產量偏低、穩產期短，抽采量與總資源量相比所占比例較小。

1 煤層的地震屬性特征

在模擬的地震剖面上，提取了多種地震屬性來分析煤層氣的屬性。經統計分析，一般來說，煤層具有“三低兩高”的顯著特征（“三低”指低密度、低波阻抗、低伽馬；“兩高”為高聲波時差、高電阻率），煤層的基本特性決定了它具有明顯的地震響應特征。研究中選取了某省某區的多口煤層氣鉆井進行實驗分析，煤層的測井響應特征明顯，煤層密度約為1.57～2.69g/cm3，聲波時差約為410～520μs/m，具有明顯的低密度、高聲波時差的特征。

2 地震屬性分析方法的優選

地震屬性與儲層參數間并不存在簡單直接的對應關系。地震屬性是指從地震數據中推導出的關于幾何學、運動學、動力學及統計學特征的特殊度量度，一般分為物理屬性和幾何屬性。屬性優選的方法有很多，不同的軟件有不同的方法，利用地震屬性進行儲層預測時，需選取合理有效科學的優選方法對其進行有效分析，給特征明顯的屬性賦予明確的地質意義。

2.1 正演模型的地震屬性

地震屬性蘊含豐富的地質信息，是目的層各種地質因素的綜合反映。建立一個長為3 000m，深506m的簡單模型。此模型共3層，下層是100m的泥巖，中間為6m厚的煤層，上層是400m的沙巖。橫向上在1 000～2 000m段為含煤層氣的煤層，0～1 000m，2 000～3 000m段為正常煤層（如圖1所示）。

模型參數建立在實測數據的基礎上，當火成巖侵入煤層后，引起煤層的物性和巖性的雙重變化，從而導致采集的反射波記錄差異顯著，對此模型應用 Tesseral軟件進行垂直波場模擬計算。當火成巖侵入厚度不同時，地震響應差異明顯。這種差異進一步通過地震屬性體現出來，并與地震屬性具有一定的相關性。

圖1 地質模型

提取的眾多地震屬性參數與儲層巖性、儲層物性、孔隙流體性質之間的關系，分析地震屬性參數間的相關性，通過屬性優選，選擇相關性為中等的屬性進行多屬性的交流。從而幫助地質體進行識別，減小參數空間中的數據冗余度，降低單一屬性預測風險。

2.2 相關地震屬性分析方法的分析

地震屬性分析方法多種多樣，在石油、天然氣儲層預測研究中效果較為明顯，但地震屬性分析方法用于煤儲層研究還處在探索階段。分析煤儲層形成的主控因素，將適合于煤儲層研究的相關屬性分為以下五類，與構造相關的屬性、與煤質相關的屬性、與煤層上覆地層厚度有關的屬性、煤層上覆直接蓋層有關的屬性以及與煤儲層物性有關的屬性。某省某區多口煤層氣鉆井根據各地震屬性間的相關系數，剔除相關系數較大的屬性，最后保留平均波峰振幅，瞬時頻率，最大振幅和弧長地震屬性作為回歸模型的基本參數。

地震屬性是一種有效的預測煤層氣含量的方法，在應用地震屬性分析方法進行煤層氣儲層預測時，要根據不同的地質條件，實現地震屬性分析方法的優選以保證提取信息的可靠性。

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[3] 王存武，柳迎紅，郭廣山，等.柿莊南區塊煤層氣“甜點”預測方法研究[J/OL].潔凈煤技術，2016，22（3）：102-107.

Application of Seismic Attribute Technology in Prediction of Coal Bed Gas

Zhao Li

reservoir prediction using seismic attributes，taking a certain coalbed gas as a target area，explore the coalbed gas storage leads to the difference between the normal coal properties，energy properties，amplitude and phase frequency property attributes of multiple seismic attributes，followed by construction of the geological model and the actual physical parameters of reservoir exploration target layer approximately，using seismic records and information as well as BP neural network learning to provide samples for training，will optimize the extraction of the seismic data of the seismic attributes into the BP neural network，prediction of distribution，seam thickness，seam depth，gas content，structure development.The accuracy and reliability of the seismic attribute method is higher than that of the actual measurement area，and the application of seismic attributes in the coal bed gas is a feasible technology，which can guide the actual production.

coalbed methane；seismic attributes；forward modeling；prediction

P631.4

B

1003–6490（2016）09–0038–01

2016–09–15

趙力（1989—），男，陜西洛川人，助理工程師，主要從事地球物理勘探方面工作。