川西北双鱼石地区栖霞组地震资料优化处理及裂缝预测技术应用
发布时间：2021-11-16
摘要川西北双鱼石地区栖霞组气藏勘探开发潜力大，是目前四川盆地加快天然气增储上产的重要领域。目前该地区已经进入开发阶段，面对勘探阶段的地震资料品质及裂缝预测结果尚不能满足开发的需求，需要在已有资料的基础上进一步优化处理，提高资料精度。将该区用于构造解释的叠后地震资料进行了解释性处理，通过扩散滤波和反射系数反演技术，去除了噪声并提高了分辨率，改善了地震资料的品质;通过多属性RGB(red-green-blue)融合技术定性预测了裂缝发育特征，利用BP(backpropagation)神经网络和DFN(discretefracturenetwork)离散建模技术量化预测了裂缝的密度、长度和发育方向。预测结果表明，双鱼石地区栖霞组裂缝总体为北东-南西向伴随断裂走向呈条带状展布，局部发育有北西-南东向的裂缝。北部山前带由于构造活动影响，裂缝发育密度高，南部裂缝发育密度稍低。地震预测结果与成像测井资料吻合，验证了方法的有效性。
关键词扩散滤波;反射系数反演;RGB融合;BP神经网络;DFN离散建模
裂缝是储层的有效储集空间，更是连通储层和孔隙流体的运移通道，直接影响油气藏井网的部署。裂缝的建模、刻画及展布规律是油气藏开发的重要地质依据[1]。
传统的相干[2]、倾角[3]、曲率[4]等几何结构属性是目前描述断裂和裂缝发育带的主要刻画工具，这些属性虽然反映了地层的不连续性，但同时也受到了地层岩性及其他非构造因素的影响。虽然常规的地震随机噪声衰减技术可以在一定程度上消除这些影响，但是在压制随机噪声的同时也损伤了有效信号，如断点位置、地质体边缘等，不能有效识别地层边界的真实形态[5]。
构造导向滤波技术[6]具有压制随机噪声、保护地层边界信息的作用[7]。基于偏微分方程的各向异性扩散方法[8]具有较高的稳定性、计算效率以及较强的适应性，被引入到对地震数据优化处理的构造导向滤波中。Perona等[9]在数字图像增强技术领域提出了一种基于扩散方程的噪声衰减方法，即P-M模型，能够保持边缘有效信息和结构特征。Weickert[10]通过引入结构张量约束进行多尺度非线性扩散滤波，利用改进的差分格式提高了计算效率。Fhemers等[11]在地震资料处理中提出了一种能够约束扩散滤波方向和强度、抑制地层边界和断点位置平滑的各向异性扩散滤波技术。陈凤等[12-13]提出了一种二维沿层滤波技术提高地震剖面的信噪比，并结合光流分析技术推广到三维地震中。王旭松等[14]提出了一种一致增强性扩散算法，最大限度地消除噪声并保持边界完整信息，并与孙夕平等[15]将非线性各向异性扩散滤波技术应用到二维地震剖面的去噪处理中。张尔华等[16]在三维地震资料中利用梯度结构张量控制河道和断层的边缘特征，严哲等[17]将地震相干属性和各向异性扩散滤波相结合，以此作为断层信息保护因子，隆雨辰等[18]将蚂蚁追踪与曲率融合技术利用在川西地区断层和裂缝刻画中。近些年，地球物理学家们基于各向异性扩散滤波研发了多种新方法，并取得了一定的应用效果[19-24]。
另外，提高地震资料分辨率也能够突出裂缝信息，特别是小尺度裂缝等细节特征，谱反演是提高地震分辨率的一种有效方法。Marfurt等[25]在薄窄河道的描述中提出了用滑动时窗的频谱分析方法计算多种频率相关属性进行储层厚度定性解释。Portniaguine等[26]认为任何一个反射系数序列都可以分解为一个奇反射系数对和一个偶反射系数对，而地震响应与这两个反射系数对的大小有关。Puryear等[27]提出了Widess楔形模型理论，把反射系数序列分解成偶分量和奇分量，构建了谱反演的目标函数。Chopra等[28]由谱反演所得的反射系数算出了波阻抗剖面，并将其应用到地层学解释中。中国专家学者针对谱反演也开展了深入研究，例如基于随机爬山反演方法[29]、基于模拟退火法[30]、基于最小二乘QR分解算法[31]、基于稀疏贝叶斯算法[32]、基于Cauchy条件约束算法[33]、基于Moore-Penrose算法[34]等。周家雄等[35]引入L-BFGS算法应用于海上油田，刘万金等[36]、司朝年等[37]和严皓等[38]分别将谱反演方法应用于大庆油田、渭北油田和渤海油田，均得到了较好的应用效果。
川西北双鱼石地区位于龙门山山前带，受构造活动影响，二叠系栖霞组发育北东-南西向断裂，断裂平面延伸范围广，强烈的构造活动导致裂缝也比较发育。该地区储层主要为一套碳酸盐岩白云岩沉积序列，厚度较薄，差异较大，非均质性较强，多为孔隙-裂缝型储层。目前该区已经进入开发阶段，之前勘探阶段的研究成果尚不能满足开发的需要，急需厘清裂缝发育特征及展布规律。本文以双鱼石地区栖霞组为研究目标，首先对用于构造解释的叠后地震数据进行了扩散滤波和反射系数反演处理，在去除噪声的同时，提高了资料的分辨率;通过多尺度属性融合技术定性预测了裂缝发育特征;在只有叠后地震资料的前提下，利用神经网络和DFN(discretefracturenetwork)离散建模技术探索预测了裂缝的密度、长度和发育方向，为该区增储上产提供了技术支撑。
1研究区概况
1.1地质背景与地震资料概况
龙门山造山带位于扬子陆块西缘，其逆冲变形始于晚三叠世末期的印支运动，在整个燕山运动减弱并持续，在新生代再次强烈冲断隆升，形成了龙门山褶皱冲断带-川西前陆盆地系统。龙门山冲断带自北西向南东发育4条大的主干断裂，通常以北川-映秀断裂为界将龙门山冲断带划分为龙门山后山带和前山带。由于川西北地区构造的形成演化直接受控于龙门山冲断带的发展，因此二者在现今构造格局上显示出很大程度的一致性[39]。双鱼石构造带位于川西断褶带西北缘，属于中坝-双鱼石高带的次一级正向构造单元，北西面与射箭河-潼梓观高带相连，南东面与剑阁-梓潼坳陷带相邻。双鱼石地区构造形态主要为北东向构造，与龙门山近于平行，受龙门山推覆构造控制，是印支、燕山、喜马拉雅多期构造运动共同作用的结果(图1)。
研究区为双鱼石三维区，目的层为下二叠系栖霞组，主要为碳酸盐岩台地台缘沉积，储层主要发育为白云岩储层。由于位于龙门山山前带，所以构造作用强烈，断裂和裂缝较发育。研究发现，双鱼石三维原始地震资料存在规则噪声，从栖霞组顶界相干属性切片上可以看出(图2)，地震资料存在与北东向断裂斜交的规律性类指纹干扰，这会影响裂缝识别的精度，需要针对研究目标开展解释性处理，主要包括既能保持边界特征又能去除规则噪声的扩散滤波处理，以及提高地震数据分辨能力的反射系数反演处理。
1.2井中裂缝发育特征
根据研究区ST8井和ST10井在栖霞组的成像测井资料(图3)，得到井中裂缝发育特征。
ST8井裂缝密度为0.6，裂缝发育主方向为40°。在7332.5～7347.5m深度段，裂缝发育方向主要为0°～15°、60°～75°和150°～180°，倾角为40°～60°;在7358.0～7408.0m深度段，裂缝发育方向主要为30°～45°，倾角在70°左右，裂缝类型为张开缝。
ST10井裂缝密度为1.2，裂缝发育主方向为130°。在7436.1～7461.1m深度段，裂缝发育方向主要为90°～165°，倾角在30°～50°;在7461.1～7486.1m深度段，裂缝发育方向主要为150°～165°、195°～210°、330°～345°，倾角在30°～50°，裂缝类型为张开缝。
2扩散滤波
2.1扩散滤波原理
Perona和Malik[9]提出的基于偏微分方程的PM扩散滤波理论，实现了平行边缘扩散并保持边缘特征，扩散方程为
2.2扩散滤波效果对比
扩散滤波关键参数主要有光滑步长、迭代次数和结构张量维数三个参数，其中迭代次数对处理结果影响较大。地震原始剖面在栖霞组主频为30.5Hz，带宽为29Hz，信噪比为0.97。对原始剖面进行扩散滤波，迭代5次后，栖霞组主频为26.5Hz，带宽为29Hz，信噪比为0.98;迭代10次后，栖霞组主频为25.5Hz，带宽为29Hz，信噪比为0.99(图4)。对比分析发现，滤波剖面相对原始剖面在去噪后变得相对干净，迭代5次剖面在去噪的同时更能还原地质特征，而迭代10剖面相对原始剖面在图4中红圈断裂带损失的有效信息较多，因此扩散滤波最终选取迭代次数为5。从经过扩散滤波后的栖霞组顶界相干属性切片上可以看到(图5)，地震资料消除了噪声干扰，突出地震数据对断层及裂缝的成像能力，断裂条带展布更加清晰。
3反射系数反演
3.1反射系数反演原理
反射系数反演是一种通过去除原始地震数据中的子波得到反射系数序列，从而在有限的带宽内加强有效信号的方法，能够改善地震资料品质，提高分辨率。
3.2反射系数反演效果对比
在扩散滤波的基础上对地震资料进行反射系数反演，为确保提频的合理性，利用井资料进行正演模拟，防止引入假频或其他噪声干扰。基于实际井资料，利用25～45Hz的Ricker子波制作合成地震记录(图6)，该井储层在40Hz主频Ricker子波的时候，栖霞组顶界波峰下方波谷内会出现一弱波峰反射，即该井储层的地震响应，因此选用40Hz作为提频后的地震剖面主频。
经过反射系数反演前后地震剖面对比如图7所示，可见提频前剖面主频32.5Hz，提频后剖面主频39Hz，主频略有提高，频带在低频端和高频端都有明显的拓宽，提频后在栖霞组上部多出一个同相轴的地震响应，即薄储层的响应。从经过反射系数反演后的栖霞组顶界曲率属性切片上可以看到(图8)，提高分辨率以后地震资料反映的信息更加丰富，平面多出微小裂缝，除了可以反映区域分布的大断裂和断裂带，还能表征沿断裂分布的中小尺度裂缝。
4裂缝预测技术应用
4.1多属性融合裂缝表征
地震属性是将地震数据经过数学变换得出的有关地震波的几何学、运动学、动力学或统计学的特征反映，能够反映地下丰富的地质信息。在实际资料中，单一的地震属性往往不能准确全面地代表地下的真实面貌，需要多种属性综合分析，当属性之间存在一定程度的关联时，可以进行多属性融合。任意一种色彩都可以由红、绿、蓝各占一定的百分比形成，RGB模型就是一种由红、绿、蓝混合再生成其他色彩的模型，是一种在相同单位和值域范围突出表现属性的有效方法，因此在地震属性分析中引入RGB色彩显示技术进行属性融合。
针对不同尺度的裂缝，采用不同的几何属性如曲率、倾角和相干来表征。曲率是描述曲线上任一点的弯曲程度，在地震解释中，曲率属性是反映地震同向轴的弯曲程度，可以突出小尺度裂缝。受应力场影响，研究区在地层弯曲的顶部更容易形成裂缝，利用最大正曲率表征该区裂缝发育情况。研究区栖霞组顶界最大正曲率范围为-0.01～0.01(图9)。
倾角是反映同向轴的倾向和走向，可以突出落差不到半个波场的隐蔽断层，一般指示中等断层及图9栖霞组顶界曲率属性Fig.9ThecurvatureofQixiaFormationtop裂缝。研究区栖霞组顶界倾角范围为0°～20°，其中10°～20°的倾角可以反映区域性断裂及裂缝发育带(图10)。相干反映的是相似性问题，突出非一致性。地震资料的相邻地震道会因为存在断层、岩性突变、裂缝或特殊地质体而引起波形变化，当横向变化大时，相干值小;当横向变化小时，相干值大。在倾角属性的基础上，采用带地层倾角的第三代相干算法，计算全频带相干数据体，可以反映区域大断裂和局部中小断裂(图8)。
将相干、倾角、曲率三种属性进行RGB融合(图11)，开展大、中、小不同尺度裂缝特征研究。通过多尺度属性融合裂缝表征可见，双鱼石地区栖霞组顶界裂缝发育与区域应力场及区域大断裂密切相关，裂缝多与断裂伴生，沿北东-南西向呈条带状分布。由于工区西北部位于褶皱山前带，挤压应力作用促使发育高密度不同尺度裂缝。
4.2神经网络裂缝密度预测
BP网络是一种具有三层或更多神经元的神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。BP网络的学习过程分为两步:一是正向传播，将输入信息从输入层传到隐含层，经过处理后将计算结果传至输出层;二是误差反向传播，如果经正向传播在输出层没有得到预想的结果，则把误差信号沿原路径返回，通过修改各层神经元的连接权值并重新计算，减小误差再输出，迭代直至得到预期结果为止[40]。
神经网络反演方法不依赖于模型，具有较高横向分辨率，适合强非均质性裂缝预测。在已知井上裂缝发育密度的前提下，利用ST8井裂缝发育密度曲线和裂缝识别相关属性如分频相干、曲率等进行神经网络学习，得到裂缝发育密度体，用ST10井进行检验。预测结果表明(图12)，过ST8井剖面栖霞组裂缝发育稍低，密度为0.5～1;过ST10井剖面栖霞组裂缝发育较好，密度为1～1.5。预测结果与实际成像测井统计结果较吻合。
从栖霞组顶界神经网络裂缝密度预测平面图中可以看出裂缝发育的密度分布范围(图13)，研究区中部ST1井、ST8井周围以及工区北部的山前带均有裂缝发育富集区，表明研究区裂缝发育受构造活动影响较大。
4.3DFN离散网格裂缝预测
通常情况下，测井反映的是厘米到米级的小尺度裂缝，地震反映的是百米到千米级的大尺度裂缝，而对于中尺度裂缝缺乏相应的基础资料。离散裂缝网格建模技术DFN可以有效解决中等尺度的裂缝刻画问题。DFN是一种基于示性点过程的随机建模方法，最早应用于岩石工程等领域，后被用于油气储层裂缝建模。在建立油气储层DFN模型时，利用确定性裂缝和断裂计算裂缝密度，点过程确定裂缝位置，示性过程确定点的属性，如裂缝形状、倾角、倾向、开度等属性。
针对栖霞组顶界低频相干属性切片，通过基于Hessian矩阵的Sterger算法对裂缝进行细化分割形成单像素图像的二值图，进行裂缝识别图像增强。通过基于Hough变换的裂缝矢量化技术，提取确定的离散裂缝矢量，进行定量化统计分析，提取发育长度和方向。同时结合神经网络裂缝预测提供的密度信息作为约束，进行随机离散建模，增强小尺度裂缝的表征，将叠后地震裂缝预测的尺度提高到单道道间距。从栖霞组顶界DFN离散建模裂缝预测图可以看出(图14)，裂缝依然伴随断裂走向发育，北部山前带发育密度较高。从裂缝地震预测及测井统计玫瑰图(图15)对比中可以看出，ST8井裂缝发育方向主要为北东向，ST10井裂缝发育方向主要为南东向，预测结果与成像测井统计结果吻合。
5结论
(1)川西北双鱼石地区栖霞组裂缝总体为北东-南西向伴随断裂走向呈条带状展布，局部发育为北西-南东向。北部山前带由于构造活动影响，裂缝发育密度高，为0.6以上;南部裂缝发育密度稍低，为0.4～0.5。
(2)各向异性扩散滤波根据每次迭代出来的图像梯度的大小来判断图像的边缘，能较好地对边缘进行定位，且边缘处的模糊程度较小。反射系数反演利用了薄层厚度与频谱干涉的周期成倒数关系，将子波从原始地震数据中去除从而得到反射系数序列，在有限带宽内使有效信号得到加强。
(3)多属性融合技术可以减少多解性，提高预测精度。RGB显示技术是一种直观的可视化工具，在地震裂缝属性融合中，可以定性地展现更为丰富的地质信息。在只有叠后地震数据的前提下，可以利用BP神经网络搭配DFN离散网格技术定量预测裂缝的密度、长度和发育方向，地震裂缝预测结果与成像测井资料相吻合，平面分布规律与断裂展布方向较一致，说明方法具有可行性。——论文作者：于豪1，黄家强1，兰雪梅2，刘军迎1
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