塔河奧陶系隱蔽溶洞體地震精細識別

劉坤巖 許 杰

(中國石化石油勘探開發研究院，北京 100083)

0 引言

近年來，隨著塔河油田奧陶系油藏開發工作不斷深入，尋找地震“串珠”反射指示的大型溶洞體變得越來越困難，因此非“串珠”縫洞體作為開發目標成為趨勢。研究表明，非“串珠”縫洞體發育區未動用儲量規模較大，是下步奧陶系油藏建產的重要接替陣地[1-5]。

目前非“串珠”縫洞體中，呈雜亂地震反射和“紅波谷”反射的縫洞體已成為塔河油田的有利目標，且研究程度較高[6-7]；小型溶洞體以往多被忽視，對該類儲集體的識別和預測尚處于起步階段。

實際鉆探結果表明，塔河奧陶系發育兩類易被忽視的隱蔽性溶洞體：T74強軸屏蔽型溶洞體和強“串珠”屏蔽型溶洞體。這兩類溶洞體與強“串珠”溶洞體一樣，在鉆探過程中存在放空、漏失現象，部分溶洞體產能較高，初步顯示了較大的開發潛力。但該類儲集體埋深大(超過5300m)、地震資料主頻較低(約28Hz)，地震分辨率為30m(1/4波長)；同時小型溶洞體尺度小，地震響應較弱，信號易受鄰近強信號干涉，地震異常特征不明顯，隱蔽性較強，預測強“串珠”儲集體的方法明顯不適用，亟需加強預測方法研究。

前人初步識別了T74強軸屏蔽的縫洞體，對強“串珠”屏蔽型溶洞體研究較少。李闖等[8]等利用剩余信號匹配追蹤法識別T74強軸屏蔽弱地震反射碳酸鹽巖儲層頂界，由于子波匹配追蹤技術[9-12]在單道進行，對地層橫向變化考慮不足，同時子波分解對解釋層位和匹配時窗要求較高，容易造成匹配不足和重構剖面物理意義不明確；陳明政等[11]通過局部傾角濾波技術，將繞射波從地震記錄中分離、單獨成像，然后再與時間偏移數據體疊合，以突出弱反射異常。該方法明顯提高了小“串珠”儲集體橫向分辨率，但仍受地震數據頻帶寬度限制，縱向分辨率提高有限，且處理程序復雜、工作量大、運算時間成本較高，時效性不足。

為此，針對T74強軸屏蔽型溶洞體，文中首次采用主成分分析技術[13]克服強子波匹配不足或匹配過度等穩定性問題，有效剝離T74強干擾信號，增強隱蔽縫洞體地震響應特征；針對易被忽視的強“串珠”屏蔽型溶洞體，采用低頻模型優化的地質統計學反演去除強“串珠”子波旁瓣干擾，以增強隱藏在強子波旁瓣中的縫洞體的辨識度，精細預測隱蔽溶洞體。

通過本次研究，提高了強非均質油藏地震描述精度，由確定性反演轉變為統計性反演，提高了小尺度溶洞體的識別能力，預測結果與鉆井成果吻合較好，為縫洞油藏開發方案調整提供了可靠依據。

1 地震響應特征

經過多年勘探開發，目前已經發現兩類隱蔽溶洞體，按照發現位置分為T74強軸屏蔽型溶洞體和強“串珠”屏蔽型溶洞體。

1.1 T74強軸屏蔽型溶洞體地震響應特征

塔河奧陶系碳酸鹽巖縫洞體大多距中、下奧陶統頂界面較近，灰巖頂界面表現為強地震反射，對下部較近的縫洞儲層信號形成壓制現象，縫洞體難以成像和識別。

圖1為過1井主測線地震疊加剖面。由圖可見：目標儲集體標定在T74強波峰位置，小型溶洞體發育井段位于中、下奧陶統灰巖頂面，橫向上該部位反射能量稍弱于T74其他部位，為非典型“串珠”反射特征，淹沒在T74強反射界面低頻強信號中，采用常規的振幅變化率屬性無法預測該類溶洞體。為進一步明確T74灰巖頂界面對其下不同位置小型溶洞體成像的影響，開展了數值正演模擬[14-17](圖2)。由模擬結果可見：①溶洞距頂界面90m，頂界面和溶洞體信號均較強；②溶洞距頂界面60m，頂界面振幅和溶洞波谷振幅均變弱；③溶洞距頂界面30m，頂界面振幅和溶洞振幅進一步減弱；④溶洞位于剝蝕面附近，兩者干涉嚴重，頂界面和溶洞信號缺失。

由此可見，地震響應特征隨著小型溶洞體與頂界面距離不同而變化，尤其距灰巖頂界面30m時，小型溶洞體信號與頂界面強信號相互干涉嚴重，小型縫洞體“串珠”反射特征基本消失，無法準確成像，同時頂界面強信號能量略有減弱。

圖1 過1井主測線地震疊加剖面

圖2 距頂界面不同距離的小型溶洞體地震正演模擬結果

1.2 強“串珠”屏蔽型溶洞體地震響應特征

受古地貌、構造、斷裂等地質因素的影響，塔河奧陶系碳酸鹽巖縫洞分布非均質性極強，溶洞既可能是孤立的洞，也可能是集中發育的多洞集合體，也可能是垮塌疊置組合[15]。不同尺度溶洞垂向組合的地震反射特征明顯不同。當大、小尺度溶洞垂向距離較小時，小尺度溶洞弱信號會淹沒在大尺度溶洞強信號中。圖3為過2井原始地震剖面。由圖可見，根據合成記錄制作結果，放空、漏失段標定在T74強“串珠”旁瓣位置，反射特征不明，8m溶洞厚度遠遠低于地震分辨率極限(30m)，無法識別該類儲集體，進而無法利用地震屬性預測儲層。

孫萌思等[16]、胡中平[17]對組合溶洞體模型進行波動方程數值模擬，認為當不同尺度溶洞縱向間距減小時，溶洞之間的地震波發生干涉作用，導致部分小尺度溶洞無法成像或成像分辨率降低。

根據塔河奧陶系地層產狀以及測井聲波時差和密度數據，制作不同尺度溶洞縱向疊置模型(圖4a)開展正演模擬。結果表明，大尺度溶洞體信號較強，小尺度溶洞受尺度和下部強子波信號干涉影響，地震響應微弱(圖4b中的c部位)。由此可見，間距較小且不同規模的溶洞縱向疊置時，地震記錄主要是下部大尺度溶洞體的響應，上部小尺度溶洞體響應微弱，識別困難。

圖3 過2井原始地震剖面

2井目標儲集體為T74下部的強“串珠”反射層段，距T74頂界面84m處，實際鉆探過程中在T74下部39～47m井段出現放空、漏失現象，漏失鉆井液152m3，證實該層段為溶洞體

圖4 不同尺度溶洞縱向疊置模型(a)及地震記錄(b)

2 隱蔽縫洞體預測方法及效果

2.1 T74強軸屏蔽型儲集體預測方法及效果

縫洞體緊鄰中、下奧陶統頂面，縫洞體反射系數較小，中、下奧陶統頂面反射系數較大，二者在時間不可分辨的情形下，儲層信息被淹沒在T74強軸對應的波峰中難以識別，從而無法利用屬性分析有效預測儲層。

地震反射是由低頻背景和高頻事件組成，其中不整合面橫向連續性較強，反映低頻的大套地層，具有較強的時間意義；離散儲層反映高頻的、由相似巖性、巖相疊加組成的地層，非均質性較強，時間意義較弱，巖性意義較強，利于識別隱蔽儲層[18]。

將塔河奧陶系的實際地質剖面抽象為低頻不整合面+離散縫洞體組合模型(圖5a)，可分解為低頻不整合面模型(圖5b)和離散縫洞體模型(圖5c)。分別對地質模型(圖5)求取反射系數，并與30Hz雷克子波褶積，得到正演地震記錄(圖6)。可見：低頻不整合面模型地震波形具有相位一致、連續性較強的反射特征(圖6b)；離散縫洞體模型地震波形具有高頻、相位紊亂的反射特征，橫向連續性較差(圖6c)。

主成分分析(PCA)是利用對數據降維的思想，將實際多個變量重新組合成一組可以替代原來變量的統計方法。基本原理是利用相互獨立的變量取代原有的多維變量，而每一個獨立的變量都代表某一方面的性質[6]。在地震資料分析中，低頻信號反映了地質時期的主要事件信息，具有高連續、變化小的特點，即波形具有一定的相似性，是波形橫向對比的主要成分，將其作為低頻背景由PCA提取，達到分離低、高頻信息的目的。具體計算過程為：

(1)求出標準化地震振幅值的矩陣。根據待處理地震數據樣本每道時間采樣點振幅值和三維空間道數目建立多維矩陣

圖5 地質模型

圖6 正演地震記錄

(2)計算上述矩陣的相關系數

(3)求相關系數矩陣的特征值和特征向量。標準化矩陣經過相關系數特征值分解后，可以變成特征值和特征向量相乘后累加的形式，取最大特征值對應的特征向量，將空間特征維數變為一維。利用得到的特征向量，可以將樣本中的原始地震信息分解展開，獲取原始地震道主分量，與原始地震數據相減，得到剩余分量。

在實際地震剖面上，T74軸可視為低、高頻的復合反射。單純的不整合面具有橫向連續、緩變的地質特征，地震反射具有低頻特征，可作為地震道主分量。隱蔽縫洞體具有非均質性、離散的地質特征，地震反射具有高頻特征，作為地震道剩余分量。因此，可以對實際的地震記錄去除不整合面低頻(主成分)信息，留下的即為高頻離散縫洞體信息。

針對1井淺層儲集體信息被T74強反射屏蔽的問題，利用Geoscope軟件對疊加偏移地震數據開展主成分分析。首先對目標時窗內的地震數據層拉平處理，對子體波形主成分分解，提取代表不整合面的第一主成分波形為低頻成分，將第一主成分從地震道中移除，得到反映離散縫洞體信息的高頻成分，再實施反向層拉平變換，高頻成分數據體即為被屏蔽的縫洞體弱信號。在該數據體中，能夠識別1井鉆遇的淺層8m厚的溶洞體(圖7c)。

對原始地震數據和高頻成分數據分別提取表層瞬時振幅切片(圖8)，通過對比發現，高頻數據指示表層小型溶洞體的信息(紅色)明顯增多，反映了T74表層存在大量被屏蔽縫洞體，為獲得新產能提供了可靠的依據。

2.2 強“串珠”屏蔽型儲集體預測方法及效果

分析認為，識別隱蔽儲集體必須開展地震反演，其中地質統計學反演將地震反演方法與隨機模擬理論結合，將地質、測井和地震信息融合為地下波阻抗信息，能夠提供大量地震數據頻帶以外的細節信息，在充分發揮地震資料橫向分辨率優勢的同時，具有更高的縱向辨識能力[19-21]。通過定性波形解釋，能識別常規阻抗方法難以識別的小尺度縫洞體，滿足精細描述縫洞體的需求。地質統計學反演在確定性反演基礎上統計、分析儲層參數，利用統計結果隨機模擬儲集體，地震數據對模擬結果具有約束作用，反演流程如圖9所示。地質統計學反演涉及較多的參數選取，如巖性劃分、概率密度分布函數統計、變差函數分析等。

圖7 PCA處理前、后地震剖面

在井區確定性稀疏脈沖反演基礎上，通過統計、分析儲集體相關參數，得到灰巖儲集體阻抗變差函數(圖10)和概率密度函數(圖11)。圖12為過2井疊加剖面、屬性及反演剖面。由圖可見，與常規均灰巖儲層縱向變差為2ms，橫向變差最小為900m，最大為2600m。儲層波阻抗縱向變差為10ms，指數型橫向變差長距離為2600m，非儲層波阻抗縱向變差為4ms，指數型橫向變差短距離為900m方根振幅(圖12c)、地震反射能量(圖12d)等地震屬性相比，地質統計學波阻抗反演對縫洞體的刻畫更精細，外部形態更自然，垂向辨識能力明顯提高(圖12b)。

圖10 灰巖儲集體阻抗變差函數

圖11 灰巖儲層概率密度(PDF)函數

圖12 過2井疊加剖面、屬性及反演剖面

對比2井區地質統計學反演剖面與疊加地震剖面(圖13)可知，二者整體趨勢一致，地震剖面上強“串珠”發育位置(圖13b)對應地質統計學反演剖面中的大尺度縫洞體(圖13a的白色—紅色區域)。

與確定性反演結果(圖14b)相比，地質統計學反演結果更精細，細節信息更豐富，明顯提高了隱蔽小尺度縫洞體辨識能力(圖14c)。測井解釋結果統計分析表明，測井解釋與地質統計學反演得到的縫洞體類型符合率達到83%，證實地質統計學反演可靠性較高。

圖15為2井區T74下0～40ms確定性反演結果與地質統計學反演結果平面對比圖。由圖可見，與確定性反演結果(圖15a)相比，地質統計學反演結果中平面信息更豐富，預測的儲集體(圖15b紅圈位置的白色—紅色區域)明顯增多，表明增加隨機模擬信息后，增強了小尺度儲集體信息。

圖13 2井區地質統計學反演剖面(a)與疊加地震剖面(b)

圖14 2井區疊加地震剖面(a)、確定性反演剖面(b)和地質統計學反演剖面(c)

圖15 2井區T74下0～40ms波阻抗確定性反演結果(左)與地質統計學反演結果(右)平面對比圖

3 結論

(1)運用PCA可以有效剝離T74強反射軸對下伏薄層溶洞體的屏蔽作用，增強了對尺度遠小于地震分辨率下限的溶洞體的識別能力，實現了地震識別能力從可分辨到可識別的轉變。

(2)地質統計學反演方法結合確定性反演和隨機模擬結果，能夠提供大量地震數據頻帶以外的細節信息，實現了從確定性反演大尺度縫洞體到統計學反演小尺度縫洞體的轉變，縱向辨識能力明顯提高，可刻畫8m厚的溶洞體，反演結果與鉆測井符合率達83%，可靠性較高。

(3)通過對隱蔽小型溶洞體的精細識別和預測，提高了強非均質油藏的描述精度，為后續剩余油分析及開發方案調整提供了可靠依據。