地震解释的现状及发展趋势 - 图文

地震波地质信息综合解释

摘要：地震解释质量决定了一个区块勘探开发的方向和进程，地震解释的发展对解释人员提出了更高的要求，即要求解释人员通晓地质知识，同时具有物探知识。本文主要从现今已经在应用的解释技术和方法以及近年来涌现出来的一些新思路、新方法展开论述。分别包括三维可视化技术、构造解释、构造解释和利用振幅属性预测含烃概率、利用波峰瞬时频率计算薄层厚度、多子波地震道分解和重构等。

关键字：地震解释、构造解释、振幅属性、波峰瞬时频率

引言：地震资料解释是勘探和开发地震的最后环节，其功能是将地震信息翻译成地质语言或符号;其目的是直接服务于勘探和开发。因此解释质量决定了一个区块勘探开发的方向和进程。地震勘探开发技术发展的目标都是为了提供更好的易于解释的具更高可信度的地震资料。地震解释现在更多地强调综合性和在地质规律控制下的地震解释。这对解释人员提出了更高的要求，即要求解释人员通晓地质知识，同时具有物探知识。地震解释从来就不是从事物探方法研究人员单纯可以从事的工作。地震解释已经开始从注重地震解释方法向注重多学科综合性的转变，现在更为明显!地震解释的另一个明显的趋势是强调在地质规律认识下的地震解释，即地震和地质的紧密结合。

一、地震综合解释的现今技术及方法 在地震综合解释方面，主要是以地震反演技术、多种属性分析技术及三维解释为主体的地震综合储层预测技术，通过与层序地层学、测井和地质等其他测量解释成果的结合给出地震资料综合解释的应用实例。例如AmoutColpaert应用神经网络将地震解释数据和井中岩石物理特性分析联合实现多属性分析，从而进行岩相预测。靶区的目标地层是岩溶发育的斜坡形向陆架坡过渡的碳酸盐岩地层，探区内井资料很少或几乎没有，作者综合应用了基于井资料的层序地层分析、岩石物理分析和多属性地震分析，对无井控制区的岩相进行了预测。其基本流程见图1。

而涉及储层预测的主要是综合应用地震、地质、钻并和测井等各项资料对地下储层的分布、厚度及岩性和物理性质变化进行追踪和预测的实例。GuoYabin给出了利用对苏里格气田的3C一2D的P波及转换波波形特征分析、AVO分析、地震反演、振幅分析、vp/vs分析结果进行了气藏预侧的实例。Kontorovich darya给出了综合地震、测井和钻井数据来进行储层预侧和复杂圈闭描述的实例。Cao laisheng通过联片3D地震数据和关键井来进行地震相分析和盆地填充分析，具体方法包括:合成记录与水平切片进行相关、同一位置上2D剖面和3D重叠剖面的比较、两步f-k滤波、地震相干体扫描以及用于确定“采集足迹”的时间切片，最后用地震属性分析和波形分类来确定徽相。Bai Yuhua给出的是基于高分辨率地震数据，联合测井、地质及钻井数据对河流相砂岩储层进行了预测的实例，具体为:用3D地震相干技术进行沉积亚相的预侧，用层切片技术预侧砂体展布，用水平切片技术确定砂体边界，用3D可视化技术描述砂体轮廓，用谱分解技术解析河道结构。

三维可视化技术

三维可视化技术是全三维解释技术的核心技术，它借助于无限实时图形工作站的先进显示技术和先进的可视化软件，对地震数据体进行全方位的透视，用图形直观地显示地质、侧井、地震等数据，因而可以直观、高效和便捷地震示三维地质信息，并在三维立体空间显示。它不仅使地球科学家们能更深刻地理解各种地质现象的发生、发展及影响，而且使他们的想象力更加丰富多彩，以直观的方式使人们加深对数据的理解，从中得到新的见解。

比较新颖的LaurentCastanie提出的先进而稳健的体可视化算法。该算法基于可编程的图形处理器(GPU)和转换函数预积分，即假定视线X(?)是由到视点的距离?参数化的，c(X)和?(X)分别定义了点X处的颜色和消光系数，则可定义体绘制积分为

I??c[X(?)]?exp{???[X(??)]d??}d?00D?。其中，颜色和消光系数是由转换函数确定，该转换函数将标量属性空间映射到了RGBA(红、绿、蓝、透明度)空间。然后对所有可能的切片的前景和背景，在转换函数空间对上述积分进行计算，计算结果分别存贮为2D的纹理sf和sbsf和几，在体

绘制时再将这些纹理提取出来，提取是由运行在GPU上的“片断程序”完成的(图2)。

构造解释

PierreJaequemin提出了基于两次霍夫变换的自动断层提取技术:断层面近似地由(x，z)面上的一系列直线构成，在第1个参数空间用霍夫变换把每条直线变为点，则在参数空间，断层变成了由这些点构成的直线，然后再用霍夫变换把该直线变为第2个参数空间中的点。用反霍夫变换就可以把每个断层变为一系列点。IsraelCohen提出了在3D地震数据中检测和提取断层面的方法。具体步骤如下: (1) 解释人员在一个分析点上倾斜并旋转一个3D数据体来选出一个3D分析

??d?E{d}?d数据体: dxytxyttxytxyt1?Nt?dk?1Ntxyt

?分别是某一道在点（x，y）处的第t个原始的样点和修改式中，dxyt和dxyt后的样点;Nt是每一道的总采样数。这样就选择了一个相对小的3D分析数

据体。

(2)把该3D分析数据体移遍整个3D数据体，并在每个点上产生一个归一化差分谱(NDE)。NDE值代表断层面的相似性即在分析点上与分析数据体具

有相似的倾角和方位角。这个分析数据体是由主轴长度L1、次轴长度

2L2?1、Nt个采样点的持续时间、方位角?和倾角?所决定(图3)。

这样，与关于分析点??(x,y,t)处倾斜并旋转的数据体相比，在2个子空间上的采样点就变成了2个列矢量V1,2(?,?)和V2,2(?,?)。在分析点

??(x,y,t)处的NDE由公式Nk(?,?)?V1,?(?,?)?V2,?(?,?)V1,?(?,?)?V2,?(?,?)pp决定。

如果没有断层，则两个列矢量V1,?(?,?)和V2,?(?,?)相等，从而该点的NDE为零。

(3)用离散的墨西哥帽函数对NDE进行对比增强滤波，再对经过增强滤波的NDE进行方向滤波来提取断层面片段。将经过方向滤波后的NDE系数设为阀值并再次进行滤波得到方向局部断层提取(LFT，)数据体，LFT为解释人员提供了一个非常清晰断层面的可视化标识，最后由最大方向LFT给出LFT分布。

油气检测

油气检测就是综合利用烃类存在的多种地震特性参数(速度、频率、振幅和相位等)来确定油气富集带。这类技术有许多种，比较常用的有亮点技术和AVO技术等。TracyJ.Stark提出了借助可视化软件，用交汇图、异常体及颜色叠加来确定AVO异常的实例。对于一个3D数据体，在1000ms的窗口内，分别实现近、中、远道的叠加，并用不同颇色标示(图4，图5)。然后用测线上不同距离益加后的数据的时间切片而不是时间窗来产生AVO交汇图，从而提高了纵向分辨率(图6，图7)，最后借助可视化软件将异常体显示出来(图8).

SatinderChoPra将纹理

属性分析的统计方法用于3D地震数据体来刻画储层的油气分布。从3D地震数据体中选一个小数据体(类似于纹理分析中的纹理元)，由这个小数据体产生灰度矩阵，用统计方法研究其空间上的分布特征—灰度级同现矩阵，及其各种其他纹理特性:能量、摘、对比度、均匀度，从而提取出局部数据的纹理特性;将上述做法遍历整数据体，则可以提取出整个3D数据体的纹理特性。最后锐化整个数据体纹理特性来凸现储层的油气分布。FredAminzadeh提出了基于神经网络的地震目标探测技术。神经网络的输人是不同偏移距叠加道集的AVO属性等地震属性，用已知地质信息和井的信息来训练网络，这样在训练网络时就可以加人专家知识从而提高预测成功率。

TracyJ.Stark等由高分辨率年代数据体在3D地震数据体中直接产生地层年代，这样一与产生它的地震和年代数姻体具有相同的侧向尺度.纵轴代表相对地质年代，绿色区是局部的不确定区，而年代体中的“无致据

区”则体现在品红色区方面可以对整个3D数据体而不是只对单个剖面进行标定，另一方面也避免了在地震剖面上手工标出地层年代的麻烦.他首先是产生一个地质年代的数据体，然后把某一旅行时的振幅值加到与具有相同旅行时的地质年代上，从而产生地震轮幅体(见图9)。

JianleiLiu等用Morlet小波对地震数据进行匹配追踪分解从而分析其瞬时频率特性，其流程见图10.假定地震信号可以分解为Morlet小波的形式

d(t)??a?mi(fm,td,?)?N

式中，d(t)是地震道;mi为第i个Morlet小波;a为振幅;fm为平均频率;td为膨胀时间;?为相角;N为噪声。可以用复数属性分析获得振幅和膨胀时间。膨胀时间是包络的峰值时间，相角为瞬时相位角，平均频率与瞬时频率相等。接下来计算复数地震道的Morlet小波的复数属性，并提取与Morlet小波相匹配的地震道的实部。上述过程反复进行，直到能量小于门槛值，此时就能得到与Morlet小波相匹配的模型道。最后用模型道就可以计算时频分布。

此外，HongliuZeng用90度相位子波进行了薄层的地震解释;RockyRoden在分析了不同含油气砂岩振幅响应特征的基础上讨论了地震波振幅在勘探风险评估中的作用;SteveCarlson用模式识别工具来刻画地震信号及含油砂岩的AVA响应;KathleenBaker分析了露头在测井、地震及直接油气检测方面的相似性，从而研究了岩性对地震信号的影响。

构造建模

构造建模是地震解释工作的一个重要阶段和成果。目前越来越多的构造建模都是综合应用地表地质、遥感、钻井、重、磁、电和地震等资料，将地表构造、浅层构造与深层构造有机结合起来从而实现对构造形态、特征和要素的精细描述。E，Mon*n提出了一个新的一体化的体建模流程，该模型可以在多个尺度上同时满足几何、地质和地球物理需要，用该流程可以建立起蓦本模型的分级结构，并能同时保持和处理的分辨率，但是其中心思想仍然是基于体的解释。利用重、磁、地震和侧井数据来反演基地构造。首先是把这些测量信息融合到GIS中，然后用地球物理技术建立一个对各种侧量信息都适合的基本构造，然后用该基本构造来对区域内的局部地质体进行取舍而产生较为精细的构造，再将该精细的构造应用到所侧量的信息，从而实现对该构造的细化。

二、地震综合解释的进展及发展趋势 利用振幅属性预测含烃概率

利用振幅和井资料预测含烃概率最简单的方法是选取门槛值，这在实际工作中经常使提是工区的振幅变化规律强。Denham和Johnson等提出利用高质量的侧并资料获得砂岩振幅随深度变化的信息，应用Greenberg一Castagi扭横波估算技术(Greenberg和Castagna，1992)和Gassmann方程

(Gassmann，1951)将含烃砂岩的振幅同含水砂岩的振幅区分开，并对一定范围内的井取平均值，进而预测未钻井区块砂岩的含烃性。该技术应用到的数据库中包括墨西哥清5500多口井的岩石物性信息。按200ft的间隔对砂岩和泥岩物性取平均值。泥值含量和温度用侧井获得数值进行插值。含砂量大于55%的岩石认为是砂岩，含砂量小于55%的岩石认为是泥岩。运用统计的方法三维空间(地理位置和海平面深度)指定点的含烃概率可以被计算出来。一般而言，目标点是没有含烃量信息的，但可以通过在数据库中根据指定的搜索半径搜索出井资料及目标深度处的含烃量信息，当目标点满足以下条件并根据以下步骤，每个点的含烃概率都可以被刻画出来。

(l)如果该点的资料信息满足不了法向人射时页岩一水层的反射系数计算、密度求取和P波速度求取，则该点不能参与计算; (2)计算水层的法向反射系数;

(3)应用Greenberg和Castagna(1992)提出的方法计算砂岩和泥岩的横波速度; (4)应用Gassmann方程计算干层体积模t，基质体积模童，干层硬度，岩石基质密度和孔隙度;如果某点Gassmann反演结果不符合物理规律，则该点在进一步计算时应抛弃;

(5)Gasslnann被用来计算当岩石分别为水渗层、油层和气层时，砂岩速度和密度的变化规律，

(6)计算法向入射时，油层和气层的反射系数。

利用波峰瞬时频率计算薄层厚度

JianleiLiu等发表了文章“利用波峰瞬时频率计算薄层厚度”，认为波峰瞬时频率反比于地层厚度。利用地展属性拟合计算砂岩厚度是解释工作中经常使用的方法。该方法本身没有太多的新颖性，只是在数学推导的基础上，得出了一种新属性，从最后应用的本质上看，该属性与瞬时频率之间是一常数关系，因此并无创新性。倒是其思维的方式值得借鉴。早在1973年，Widsss就利用线性拟合地展振幅和和砂岩厚度来求取薄层(小于调谐厚度)厚度。后来随着属性技术的发展，用来拟合的属性根据地区的不同有所区别，拟合方式也从线性到非线性。当然，所有这些都是基于统计学的，因此多解性仍是相当强的。

冗余属性或无用属性的判别

ArhturE.Barnes认为许多地震属性是多余和无用的，这些属性的存在使解释变得更加困难。通过一定的方法判别和抛弃这些属性，将有助于地震资料的解释。Brown(1992)统计有成百上千种属性，而且每年还有新的属性涌现出来。数目庞大的属性使解释人员的选择变得困难，而且迷惑。实际上很多属性是彼此重复的，意义模糊，计算不稳定，不可靠;有些属性仅具数学意义，根本不能反映地震的地质信息。如何判别地震属性是有用还是无图2顶底反射系数为一0.01和0.01时楔状模型的合成地雇记录用的呢? ArthurE.Barnes提出了以下几条原则。

(l)地展属性应该是唯一的。反映一种地及特征只孺要一种属性，抛弃重复的属性。多个属性反映同一种地展特性时，应选择最敏感的属性。如果你不能判断哪种属性最敏感，你也只能选择其中一种.这与目前有些学者提倡的多属性相似性分析的理念不一致，更强调敏感性而不是综合属性。

(2)地展属性应该有明确的意义，并且是有用的.如果不知道某一地展属性的意义，最好不要应用它。选择具有物理意义和地质意义的地展属性，进免使用纯数学意义的地展属性。

(3)地展属性反映地展某一方面的信息。数量不反映地展信息，因此不是地展属性。

(4)只是在分辨率方面存在差异的属性是同一类属性。

(5)属性应该是稳定的，对数据中细小的变化不应该产生大的跳动。要敏感属性，但要进免过于敏感的属性。

在实际工作中，可借助交汇图、统计图、相干、级相关、主成分分析和谱分析等判别有用的属性。

级相关可以确定属性间的非线性关系，计算方法同常规相关类似，不同的是级相关首先根据属性值的大小对属性进行分选，然后根据分选的级别进行相关(Isaaks和Srivastava1989)。

主成分分析确定属性间的线性关系(Duds等2001)。主成分分析(咒A)长期以来被应用于相干滤波。本质上，咒A是将一系列线性相关的属性转换为一个新的不相关的属性系列。如果被转换的属性中某些属性缺少有用信息，则原始属性可能是重复的。AthturE.Bames给出了一个实际应用的例子。他认为最重要的地展属性是振幅属性。有许多的振幅属性。图4给出了不同的振幅属性，它们看起来基本相同。相关分析，交汇分析和主成分分析发现它们包含的信息基本相同.相似分析的结果表明最常用的振幅属性相关性最强，多种振幅属性并没有获得更多的有效信息。平均反射强度基本反映了全部的信息。

谱主成分分析

HaoGu。等认为谱分解技术有助于描述孔晾和薄层的厚度变化。如果以IH:为间隔则一个地震数据可提取80甚至更多的谱成分。显示这些谱成分最常用的方式是动画。一个有经验的解释人员可以通过地展响应明暗随颇率增高的横向变化识别河道和目标区地层的厚度变化。主成分分析的目的的是缩减用于解释的谱成分，便于管理和解释。每个主成分同其他谱成分是正交的。每一个成分的重要性是与它相应的本征值成正比。通过这种方式能将80个以上的谱分量缩减到易于管理的120个谱分量。

主成分分析方法应用于很多方面，特别是在地震波形分析方面(Coleou等2003)，主要被用来减少数据空间的维数。从解释的观点出发，主成分分析首先要寻找能最确切反映工区地震数据颇谱特征的主成分(第一主成分);第二主成分应该反映地展数据某一方面的特征，不能与第一主成分的含义重

叠;第三主成分也应该反映地震数据某一方面的特征，同时不能第一、第二分量的意义重叠;如此类推。如果本征值被所有本征值的和归一化，则每一个同本征矢t相联系的本征值代表了它在数据中占的百分比。这种百分比可通过相应的主分量表现出来。

多子波地震道分解和重构

从地震道可分解成一系列不同主频和振幅的雷克子波，同时地震道也可以通过一系列的子波精确合成的理论出发，提出了利用谱分解和重构进行地震解释和储层描述。

地震道的一般模型为褶积模型，为子波与地展反射函数加噪声的褶积(Sherrif，1999)。这种模型被应用到地震处理和解释中，其假设前提为单子波，这意味着子波是不变的。这种假设远偏离实际情况(Yilmaz，1987)。多子波分解不需要单子波假设，能更真实地将地震道分解为一系列不同波形的子波。PingAn在该篇论文中论述了将地震分解成一系列不同主频的雷克子波，它的形状由其主频和振幅决定(Ricker，1953)。

雷克子波的主频从8Hz:到40Hz，振幅为1.0或0.5，不同主频的某些子波相互重叠，然后用多子波分解算法分解合成地震记录，最终获得了一系列的雷克子波。

在地震道分解和重建时，还要注意两个方面的问题:(l)子波选择和频率滤波，(2)谱佑算和谱衰减。

频率滤波将去掉或压制地震信号中一定频率的能量。子波选择将地震信号中移去一个子波。子波的频谱可能有一定范围的重益，但从地震信号中移去一个子波不会影响其他子波的形状。不同子波的地震记录(20~25H:子波，20Hz和25Hz)中20Hz与25Hz的地震记录彼此重叠，要用频率滤波方法移去25Hz的地展信号而不影响20Hz子波的形状和能量是不可能的，但通过子波选择却可以轻易做到。

一旦地震数据被分解成一系列的雷克子波，给定时窗内的谱可通过时窗内所有子波的谱求和来估算，不必应用傅里叶变换。理论上，只要在时窗内至少包含一个子波，任何小时窗内的谱均可估算。谱衰减指地震波穿过目的层前后的谱差，目的层上下的谱可以通过时窗内的雷克子波估算，因此谱衰减可用目的层上的谱减去目的层下面的谱来求取。

利用匹配滤波提高解释质 由于缺少线关联分析，不易开展同一项目下多个数据体的解释。这是因为传统单值线性相位和振幅相关的线闭合分析不能反映数据的实际振幅和相配滤波在一定程度上能提高这种关联性，从而使不同工区间的地震资料联合解释成为可能。

匹配滤波是一个直接的正演过程。为了使数据A匹配数据B，A和B在闭合点做相关分析确定数据A和数据B的振幅谱和相位谱的差异。针对A和B的谱差异，设计一个简单的褶积算子，使数据A匹配数据B。

直观上，如此简单的处理应该在处理阶段完成。然而，这个处理的实际应用涉及几个参数，这些参数是相互依赖的，常常是主观的。因为匹配滤波参数选择的主观性和复杂性，该过程很难融合到处理流程中，因此匹配滤波在处理阶段少有成功。另一方面匹配滤波操作简单而灵活，基本步骤如下: (l)显示线间相似性(关联性);

(2)选取合适的时窗，做传统的线关联分析;

(3)利用相位谱显示确定两条线的重叠频率，并滤掉这些数据; (4)检查被滤掉的数据，必要的话，调整窗口大小; (5)选择做相位相关的频带; (6)选择做振幅相关的频带;

(7)做匹配滤波，并检查结果，确保所有参数是可以接受的; (8)必要时，改变或修改参数，并重新做匹配处理; (9)将获得的满意结果应用到整条线和数据库。

利用灰色地震信息提高地震资料的可解释性

StevenLynch等从人体眼睛生物学特征出发阐述了该方法的可行性。人体视网膜包括3个光锥，每个光锥对不同的波长的光敏感。光锥获得的原始信号以类似的方式处理，产生3个对立信息通道。灰色的黑白通道，有色的黄兰通道和红绿通道。这些通道被传递给有2个独立神经元的视觉皮层。首先被处理的是灰色的黑白通道，随后处理另2个有色通道。有色神经单元中的一个控制了目标识别和模式识别。变密度的地震显示模式是典型的利用有色的模式。相应地这种显示方式也仅被我们的有色神经元来解释。也就是说，变密度的显示方式仅提供了第2类的认识信息。那么联合变密度显示和灰色色调显示，应该可以提高我们认知地震资料的能力，从而提高地震资料的可解释性。

地质约束的层拉平技术

JesseLOmask等认为在断层发育，地震信噪比低的区块，反射体是不连续的;基于倾角拉平的技术可能不能精确地追踪沉积层，为此，提出了通过拾取一个或几个反射体，作为拉平算法的约束条件。作者从数学方面给出了两种实现方法，推导过程可参考原文。

关于解释技术方面还出现一些其他有意义的方法技术，如3DWHEELER变换和储层定量解释等，总体上新方法新技术所占的篇幅较小，综合应用方面的文章比重上升，表明地震解释技术创新目前处在一个相对低潮和调整的阶段。地震解释技术的发展必须建立在地质和物探相结合的基础上。下一轮的解释技术的商潮与亮点应该来自这两者的结合。

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