花崗巖潛山裂縫地震預測技術

姜曉宇 張 研 甘利燈 宋 濤 杜文輝 周曉越

(中國石油勘探開發研究院，北京 100083)

0 花崗巖潛山油氣藏勘探現狀

目前世界上已經發現的基巖油氣藏中，花崗巖油氣藏約占40%，儲量占75%[1]。在花崗巖潛山中發現油氣藏的有：利比亞錫爾特盆地的Nafoora油田；委內瑞拉馬拉開波盆地的La Paz油田；智利西麥哲倫盆地的Lago_Mercedes油田；美國堪薩斯中部的Orth油田；越南湄公河三角洲的白虎油田；乍得Bongor盆地的Ronier油田等[2-4]。

另外，還有很多基底為花崗巖的含油氣盆地，如：中東波斯灣油氣區；俄羅斯、哈薩克斯坦的濱里海盆地；蘇丹的穆格萊特盆地；俄羅斯的伏爾加—烏拉爾盆地；澳大利亞的吉普斯蘭盆地；加拿大西部盆地；美國的洛杉磯盆地、阿巴拉契亞盆地；委內瑞拉的東委內瑞拉盆地等[5-6]。

中國花崗巖油氣藏主要分布在渤海灣盆地，如：遼東灣遼西潛山帶的錦州25-1S油氣田；渤海廟西凸起至渤東凹陷東的蓬萊9-1油田；濟陽坳陷陳家莊凸起西南部的王莊油田；渤海沙壘田凸起西北傾沒端的曹妃甸1-6油田等。此外，酒西盆地的鴨兒峽油田和珠江口凹陷的惠州凹陷、松遼盆地[7-9]、柴達木盆地的局部發育花崗巖基底[5]。

受地震資料品質和地質認識的限制，一般情況下，花崗巖潛山不是盆地勘探初期的主要目標，潛山油氣藏往往是淺層碎屑巖油氣藏加深兼探而發現的。以乍得Bongor盆地花崗巖潛山油藏的發現為例，2007年發現下白堊統砂巖油氣田，隨著地震資料采集、處理技術的提高和地質認識的深入，系統復查已鉆遇的測井和巖心資料以分析基巖潛山類型，結合鉆井過程中的泥漿漏失情況，確定基巖存在以裂縫為主的儲集空間，可成為油氣成藏的有利場所。2012年針對潛山進行鉆探，獲得了油氣發現。

隨著花崗巖潛山油氣藏的持續開發，潛山儲層出現非均質性強、單井產能差異大、部分油井之間存在井間干擾、含水上升快等問題。裂縫識別與預測是解決上述問題的關鍵，也一直是具有挑戰性的世界性難題[10-17]。目前國內采用的裂縫預測方法主要有：基于構造應力場或應變場數值模擬；疊后地震資料相干和曲率等屬性分析。二者均存在尺度大、精度低等問題，而基于各向異性的疊前地震資料裂縫預測技術尚處于探索階段。本文分析花崗巖潛山裂縫地震預測技術的前提條件、應用效果及優缺點，以期為花崗巖潛山油氣藏的勘探提供指導作用。

1 花崗巖潛山裂縫地震預測技術

花崗巖潛山裂縫地震預測技術大體上可分為疊前和疊后兩類，目前常用的裂縫地震預測技術的優缺點如表1所示，不同技術適用性及應用效果不同。

由于潛山內幕地震資料成像差，信噪比低，一般可在裂縫預測前采用構造導向濾波處理技術提高地震資料品質。

構造導向濾波技術是利用地層傾角和方位角沿地層定向濾波，再利用曲率和相干屬性描述地層不連續性，并對無意義的不連續性做平滑處理，從而達到邊緣保護的目的，使地震數據同相軸的連續性和錯斷特征更明顯。地震資料經構造導向濾波技術處理后，同相軸能量增強，斷點清晰，潛山內幕信息更加明確(圖1)。

表1 花崗巖潛山裂縫地震預測技術對比

圖1 構造導向濾波處理前(a)、后(b)效果對比[18]箭頭所指為花崗巖潛山頂面

1.1 裂縫疊后地震預測技術

1.1.1 相干體屬性技術

相干體屬性技術是基于地震反射同相軸的不連續性預測斷裂分布。相干類屬性有以下優點：

(1)相干體屬性技術不受任何解釋誤差的影響，可直接從三維地震數據體中獲取斷層和地層信息，用于斷層、巖性體邊界的不連續性檢測，極大地提高了解釋精度；

(2)對橫向一致的地層、構造進行了壓縮，提取的水平時間切片可以顯示任意方向的斷層，解決了平行同相軸的斷層難以解釋的問題；

(3)由于裂縫性儲層的非均質性會引起地震反射特征的不規則變化，在相干體切片上表現為低相干的特征，因此相干體屬性技術也可應用于裂縫性儲層發育區的預測[19]。

相干體屬性技術大致經歷了三代發展。第一代是基于歸一化互相關算法的相干體屬性技術(Correlation)，計算速度快，分辨率高，但只適用于信噪比高的地震數據。第二代是基于相似性算法的相干體屬性技術(Semblance)，可以對任意多道地震數據計算相似性，抗噪性強，但分辨率低。第三代是基于本征值算法的相干體屬性技術(Eigenstructure)，將多道地震數據組成協方差矩陣，并計算特征值，提高了抗噪能力和分辨率，但計算量大，而且計算中采用了以計算點為中心的固定時窗長度，無法兼顧具有寬頻帶的淺層數據和窄頻帶的深層數據，導致計算的相干體屬性不能真實反映波組特征[20-21]。

近年來，基于幾何結構張量的相干體屬性技術、基于高階統計量的相干體屬性技術、基于小波變換的多尺度相干體屬性計算技術等對第三代相干體屬性技術進行了改進，也有人稱為新一代(或第四代)相干體屬性技術。但是，相干體屬性技術的應用仍有一定的局限性：首先，要求地震數據的信噪比高；其次，相干體屬性技術對地層的細微彎曲不敏感，相干體屬性無法識別反射波同相軸不斷開的斷裂(圖2a)。對于斷裂構造復雜的花崗巖潛山裂縫型儲層，廣泛發育著不同級次的斷層和裂縫，地層產狀(傾角和方位角)變化大，尤其是潛山內幕地震資料存在照明不均、成像差、信噪比低等問題，即使采用最先進的相干體算法，結果也不盡理想。

1.1.2 曲率屬性技術

曲率屬性屬于地震幾何屬性的一種，與地震反射體的彎曲程度相對應，用于識別裂縫、斷層和褶皺等地質構造。一般曲率越大，裂縫就越發育。

曲率屬性技術是基于垂直作用下的彎曲薄板理論，應用時須滿足以下前提條件: ①巖石是脆性的，裂縫形成主要是由于巖石破裂作用，不考慮巖層的塑性變形作用; ②只能用于預測彎曲巖層面上抗張應力形成的張性縫，即斷裂兩側若均不存在地層的褶曲現象，則曲率屬性無法識別(圖2b)； ③巖層受力變形而彎曲[22-23]。

對于相干體屬性無法預測的反射波同相軸不斷開現象(圖2a)，由于地層發生了彎曲，曲率屬性可以識別。地層既發生錯斷又產生彎曲現象，相干和曲率屬性都可以識別 (圖2c)。乍得Bongor盆地某區花崗巖潛山的曲率屬性切片(圖3)和基于曲率體計算的裂縫玫瑰花圖(圖4)均可以清楚地展現潛山的裂縫發育方向與程度。

圖2 曲率屬性、相干屬性識別斷裂比較(a)相干屬性不能識別，曲率屬性能識別； (b)曲率屬性不能識別，相干屬性可識別； (c)曲率、相干屬性都可識別。黑線表示斷層，其他色線表示層位

圖3 某區曲率屬性平面分布圖深色表示裂縫發育，藍色虛線為北東—南西走向斷裂[24]

圖4 某區裂縫走向玫瑰花屬性水平切片[24]黑線表示裂縫方向

1.1.3 譜分解技術

譜分解技術是通過提高地震資料分辨率增強儲層的橫向不連續性，從而描述微斷裂信息[25]。Stockwell等[26]提出的S變換結合了小波變換和短時傅里葉變換的優點，在信號分析中得到了廣泛的應用。自該方法提出以來，為了突破S變換中固定的基本小波的限制，許多學者對S變換算法提出了改進方案[27]，并通過改變S變換中窗函數隨頻率變化的趨勢，提出了廣義S變換的概念。應用廣義S變換對地震資料進行頻譜分解可實現分頻顯示，并可獲取豐富的地質信息，對于識別花崗巖潛山發育的小斷層具有良好的效果[28-34]。

1.1.4 螞蟻體追蹤技術

螞蟻體追蹤技術基于蟻群算法實現對斷裂的追蹤和識別。該算法原理為模擬螞蟻在食物與巢穴之間根據可吸引螞蟻的信息素濃度尋求最短路徑。在地震數據中，“螞蟻”根據振幅及相位之間的差異，沿著可能的斷層和裂縫移動完成對二者的刻畫。

與相干屬性相比(圖5)，螞蟻體屬性凸顯了斷裂線狀構造特征，去除了與斷裂無關的信息，提高了斷裂解釋精度。缺點是平面預測結果往往過于雜亂，無規律。原因之一是控制螞蟻追蹤結果的參數太多，調節困難。

圖5 相干屬性(a)與螞蟻體屬性(b)平面切片對比深色表示斷裂或裂縫位置

螞蟻體追蹤技術是基于疊后地震數據運算的，雖然其精度比相干等屬性高，但也只適用于對小斷層和大尺度裂縫的預測。可預測裂縫發育的方向，但難以定量化表征裂縫發育密度。

王軍等[35]、馬曉宇等[36]將螞蟻體追蹤技術與疊前各向異性技術相結合，將疊前分方位各向異性信息融入到螞蟻體追蹤技術中，得到裂縫的方向與密度，使裂縫預測由定性轉向定量化，可預測大尺度及中等尺度裂縫發育帶。圖6為與基于螞蟻體各向異性與基于振幅各向異性預測的裂縫密度切片對比，圖中顏色的變化表示裂縫密度的變化，紅色區域為裂縫集中發育區域。可以看出，基于螞蟻體各向異性方法不僅可以清晰地預測裂縫發育帶展布特征，還可以定量計算裂縫密度，對于交叉裂縫也能有效識別，比基于振幅各向異性刻畫的裂縫更為精細和全面。

1.1.5 最大似然屬性技術

Hale[37]在研究斷面提取和斷距估算時提出了最大似然屬性。最大似然屬性是通過對整個地震數據體掃描、計算數據樣點之間的相似性，獲得斷裂發育的最可能位置及概率。結合傾角掃描和構造導向濾波等技術，可以增強斷裂的地震成像效果，提升斷裂刻畫精度。

最大似然屬性主要包括Likelihood和Thinlikelihood屬性計算兩個方面。Likelihood屬性的計算基于地震相似性，是為了壓制噪聲從而突出斷裂的成像。與相干體技術中的Semblance屬性不同，Likelihood屬性是Semblance屬性8次冪與1的差值，因此放大了相鄰樣點間相似性的對比關系，進一步凸顯斷裂的成像。Thinlikelihood屬性是在Likelihood屬性體計算的基礎上進行樣點掃描，對于每個樣點附近一定步長范圍內不同走向、不同傾角處Likelihood屬性值只保留最大值及其對應的傾角、方位角信息，其余值設置為0，以此記錄斷裂最有可能發育的位置及該位置斷裂發育的概率。Thinlikelihood屬性比Likelihood對斷裂的刻畫更加準確。

圖6 基于振幅各向異性(a)與基于螞蟻體各向異性(b)預測的裂縫密度切片對比[36]

最大似然屬性技術關鍵步驟包括： ①分析斷裂的地震反射特征，便于最大似然屬性計算參數的提取以及切片的地質解釋； ②傾角控制下斷裂成像加強，目的是去除隨機噪聲、提高信噪比、突出斷裂位置同相軸錯斷的成像效果； ③提取最大似然屬性;④解釋屬性切片，在斷裂地質模式的指導下進行斷裂刻畫[38]。

圖7是花崗巖潛山最大似然體(Thinlikelihood屬性)與相干體屬性平面對比圖。由圖可見： 相干體屬性比較清楚地刻畫了主干斷裂，但是無法刻畫斷裂帶內部結構以及裂縫發育區； 最大似然體屬性比相干體精度高，比較清楚地刻畫了斷裂帶內部結構，并且對于裂縫密集發育區的預測效果較好，但對主干斷裂整體展布的刻畫效果不如相干屬性。

1.2 裂縫疊前地震預測技術

疊后方法預測裂縫速度快，但精度低，難以實現裂縫密度與方位信息的定量預測。近年來，關于裂縫疊前地震預測技術的研究越來越多。地震波在裂縫型介質中傳播時表現為旅行時、速度、振幅、衰減、頻率、相位等方位各向異性。雖然橫波比縱波的方位各向異性更強，但由于橫波的勘探成本高且信噪比低，限制了橫波裂縫預測技術的發展。多分量轉換橫波裂縫檢測技術尚不完善。VSP地震探測范圍有限而無法對裂縫進行區域檢測。目前，常用的裂縫疊前地震預測技術還是基于縱波振幅方位各向異性[39-47]。

基于縱波振幅方位各向異性裂縫預測技術是利用縱波振幅隨方位角變化規律預測裂縫走向和密度。郝守玲等[48]對裂縫介質的縱波方位各向異性特征進行物理模型試驗時發現，當裂縫走向與觀測方位平行時(夾角為0°)，反射波振幅和速度最大；隨著裂縫走向與測線方位之間夾角的增大，反射波的振幅和速度逐漸減小；當夾角為90°時，反射波振幅和速度最小。Vladimir等[49]將振幅或旅行時等隨著裂縫走向與測線方位之間夾角的變化規律總結為橢圓方程

R(φ)=A+Bsin2φ

(1)

圖7 過花崗巖潛山屬性平面圖(a)相干體； (b)最大似然體。深色表示斷裂或裂縫發育位置

式中:R為振幅、旅行時或速度的幅值；φ為觀測方位與裂縫的夾角，當φ=0°時，表示裂縫走向，當φ=90°時，表示垂直裂縫走向；A表示各向同性振幅、旅行時或速度；B表示振幅、旅行時或速度隨反射角的變化量。

基于縱波屬性方位各向異性的裂縫疊前地震預測技術對地震資料品質要求較高。傳統窄方位采集的地震資料已不能滿足花崗巖潛山裂縫預測精度要求。隨著資料采集、處理技術的發展，“兩寬一高”(寬頻、寬方位、高密度)地震勘探技術逐漸興起。與常規地震資料相比，高密度、寬頻、寬方位地震資料能顯著改善潛山的成像質量、拓寬頻帶和提高信噪比，可提高潛山頂面及內幕成像精度(圖8)。

利用“兩寬一高”地震資料提供的OVT域五維道集資料能提高各向異性分析的精度[50]。夏亞良等[51]以中非花崗巖潛山裂縫儲層為例，以花崗巖裂縫地質特征為指導，以式(1)為理論基礎，利用橢圓擬合法預測裂縫，不僅能預測裂縫發育的走向(圖9a黑色線)，還能定量預測裂縫發育的強度(圖9a彩色部分)，預測結果與測井成像結果一致。但是，用該方法預測裂縫時，需要進行局部炮檢距和方位角疊加，可能會影響預測結果的準確性。另外，OVT處理后的道集資料數據量大，運算時間長，如果擬合點過多，運算時間將會更長。

圖8 常規地震資料(a)與“兩寬一高”地震資料(b)[50]對比

圖9 花崗巖基底裂縫強度及走向平面預測結果(a)裂縫預測圖黑色桿狀表示走向，彩色表示裂縫強度； (b)測井裂縫走向玫瑰圖。從左至右分別為W1、W2、W3井[51]

花崗巖潛山可能發育單組或多組高角度縫和網狀縫。基于橢圓擬合法的疊前縱波方位各向異性裂縫預測技術更適用于預測單組高角度裂縫發育帶，不太適用于多組裂縫發育帶(多個方位的裂縫)。多個方位裂縫發育時，反射系數隨方位變化特征更為復雜，導致預測結果不太準確。如圖10所示，在單組裂縫發育情況下，反射系數隨方位呈近似橢圓變化(圖10a)； 在正交裂縫情況下，反射系數隨方位變化規律復雜(圖10b)。利用不同炮檢距的振幅進行橢圓擬合法預測裂縫存在多解性。以圖11為例，當發育有兩組走向不同的裂縫時，小炮檢、中炮檢距、大炮檢距擬合的裂縫走向均不同。同時，擬合橢圓的離心率會隨著裂縫組數的增多而變小，各向異性強度也隨之減弱，導致部分裂縫無法識別。風化殼和基底下方可能發育的網狀縫，由于不存在各向異性響應，疊前裂縫預測技術不適用。

針對上述問題，王霞等[52]、陳志剛等[53]提出了基于統計法的各向異性強度預測技術。與橢圓擬合法不同的是，統計法各向異性強度預測雖然也是基于縱波方位各向異性原理，但沒有進行局部炮檢距與方位角疊加，而是首先通過道集規則化，將不規則的道集處理成螺旋道集后，直接在OVT道集中統計振幅或雙程走時的方差以指示各向異性的強度。計算方差的離散公式

(2)

圖10 反射系數隨裂縫方位變化特征[36](a)單組裂縫; (b)正交裂縫

圖11 橢圓擬合法的多解性分析[52]a)振幅切片，黃綠色為強振幅; (b)小炮檢距擬合;(c)中炮檢距擬合; (d)大炮檢距擬合

式中：β為方差；N為離散樣點個數；Ri為道集中某個點的振幅或雙程旅行時；R′為振幅或雙程旅行時的平均值。

與橢圓擬合法相比，方位統計法對方位角進行離散，考慮了每組裂縫導致的方位屬性值的偏離程度。當發育多組裂縫時，各向異性強度值增大，減少了多組裂縫預測的多解性。

圖12所示的橢圓擬合法預測結果符合率雖達到80%，但從平面圖上看，裂縫在全區普遍發育，規律性不明顯。統計法各向異性強度預測結果與鉆井符合率高且地質規律明顯(圖13)。

圖12 橢圓擬合法各向異性強度預測結果(a)各向異性強度平面圖； (b)PS-3井(上)、RS-10井(中)和ME-2井(下)成像測井玫瑰圖(左)與預測玫瑰圖(右)對比[53]

圖13 統計法各向異性強度預測結果(a)各向異性強度平面圖； (b)PS-3井(上)、RS-10井(中)和ME-2井(下)成像測井玫瑰圖(左)與預測玫瑰圖(右)對比[53]

3 認識與展望

(1)構造導向濾波處理技術可改善潛山內幕地震資料成像品質。

(2)花崗巖裂縫疊后地震預測技術主要有相干、曲率、螞蟻追蹤、最大似然屬性等。每種技術都有其優缺點及適用條件。其中螞蟻體追蹤與最大似然屬性比相干等屬性精度高，但也只能實現對大尺度及中等尺度裂縫發育帶的定性預測。

(3)裂縫疊前地震預測技術能定量預測裂縫發育的密度和方位，預測效果較疊后方法精度更高；橢圓擬合法適用于單組裂縫預測，統計法適用于多組裂縫預測；疊后預測方法更適用于風化殼儲層和基底下方發育的網狀縫。

(4)裂縫疊前地震預測技術對資料品質要求較高。基于“兩寬一高”采集地震資料可提高預測精度，但面對其產生的海量地震數據還需發展新的解釋技術和數據壓縮方法。目前大數據時代已經來臨，期待更多的人工智能方法能與地震處理、解釋方法相結合，解決五維地震數據量大的問題。