基于最大熵譜分解的微裂縫識別技術(shù)

周仲禮 張艷芳 王權(quán)鋒

1.成都理工大學信息管理學院 2.成都理工大學數(shù)學地質(zhì)四川省高校重點實驗室 3.成都理工大學能源學院

基于最大熵譜分解的微裂縫識別技術(shù)

周仲禮1,2張艷芳3王權(quán)鋒1,2

1.成都理工大學信息管理學院 2.成都理工大學數(shù)學地質(zhì)四川省高校重點實驗室 3.成都理工大學能源學院

眾所周知,小斷層對儲層的連通性及油氣開發(fā)方案的確定具有重要意義,為此引入信息理論中的熵來對儲層中的小斷層進行預測。首先介紹了最大熵譜分析的原理,其次介紹了最大熵譜分析的Beryman經(jīng)驗公式,最后應用最大熵功率譜方法,對阿曼第五區(qū)塊Daleel油氣田shuaiba儲層的高精度三維地震資料進行精細解釋,在功率譜分解的振幅數(shù)據(jù)體上,識別和解釋出了以往難以識別的斷距在10～15 m之間的小斷層,為更加清楚地認識油氣藏的地質(zhì)特征、調(diào)整注采方案提供了更加可靠的基礎(chǔ)資料。

熵 最大值 功率譜 地震資料處理 三維地震解釋 斷層

1 最大熵譜分析原理

最大熵譜分析的熵來源于熱力學,原意是熱量(Q)被熱源溫度(T)除的商(Q/T)。若不同溫度提供相同熱量,則稱溫度高的熵小,溫度低的熵大。在信息理論中,把熵定義為信息源所提供的信息率[1](它等于信號在單位時間內(nèi)的信息量),換句話說,就是信息的不確定性或未知程度的量度,定義為:

式中:Pi為信號位于(xi,xi+Δx)區(qū)間的概率。

最大熵譜分析要求一個平穩(wěn)的時間序列(指信噪比較高的地震記錄),在計算時窗內(nèi)的自相關(guān)函數(shù)符合已知數(shù)據(jù)要求,在時窗之外的自相關(guān)函數(shù)的未知部分所保持的不確定性最大,就是說,未知部分具有最大熵。由熵原則外推自相關(guān)函數(shù)就得到滿意的功率譜。

地震記錄 x(t)可被認為是一個平穩(wěn)的離散序列過程,即t=1,2,…,N+1,其熵表達式為:

T(N)是托布里茲(Toep ritz)形式的信號相關(guān)矩陣。即

若 r(0),r(1),…,r(N)值已知,要計算 r(N+1), r(N+2),…的值的話,根據(jù)部分應有最大熵原則,帶有r(N+1)項后自相關(guān)函數(shù)的熵表達式為:

就應該對r(N+1)取最大值,因為當 x→0,lg x→∞,則det[T(N+1)]=0,即

由式(5)解出r(N+1)值,重復利用遞推算法可求出r(N-2),…,這就是遞歸求自相關(guān)函數(shù)的最大熵法,它等價于一個自回歸模型。因此,實際使用的伯格最大熵譜分析是建立一個自回歸模型。

地震數(shù)據(jù)道 x(t)可用一個 K階自回歸差分方程模擬:

式中,ak為自回歸系數(shù),|ak|<1,k=1,2,…,K;e(t)為預測誤差,是一白噪序列,它的方差為δ2n。

由式(6)知,輸出譜表達式為:

其功率譜為:

2 最大熵譜分析算法

伯格算法是從一階自回歸模型開始,逐步增加階數(shù)的遞推算法,它給出的自相關(guān)系數(shù)的估計,可保證相應的自相關(guān)矩陣是正定的,而得到的模型也是平穩(wěn)的,用伯格算法求最大熵譜估計中,預測誤差濾波器長度一般采用Beryman經(jīng)驗公式[2-3]:

式中:N為記錄長度。

求出了自回歸系數(shù) app,p=1,2,…,K和δ2K后,可用下式估計功率譜:

為了減少偶然誤差,在算法中應考慮在選定時窗內(nèi)對3～5道相鄰道功率譜進行平均,然后用于參數(shù)拾取。

3 應用實例

3.1 地震數(shù)據(jù)的分析與處理

圖1 研究區(qū)地震資料頻譜分析圖

對阿曼Block5區(qū)塊Daleel油氣田shuaiba組海相礁灘相儲層應用譜分解技術(shù),在應用譜分解技術(shù)之前,先對地震資料進行系統(tǒng)分析,結(jié)合地質(zhì)特征選用相應的方法和參數(shù)。地震資料品質(zhì)的評價主要從地震剖面的頻譜特征、信噪比、連續(xù)性等諸方面來完成。通過對全區(qū)目的層段地震資料分析,表明所研究的shuaiba目的層段對應地震資料地震資料總體品質(zhì)較好,信噪比高,優(yōu)勢頻帶在7～77 Hz,有利于對shuaiba目的層段的地震資料進行譜分解處理(圖1)。根據(jù)頻譜分析和目的層段的精細標定,確定時窗寬度和頻率參數(shù),進行目的層段的譜分解處理,形成振幅數(shù)據(jù)體。從振幅體的頻率切片上可以看出,隨著頻率的增高,斷層顯示得更加清楚。

3.2 小斷層識別與解釋

在應用譜分解處理的振幅數(shù)據(jù)體中,對一系列振幅進行對比后表明:低頻率切片反映斷距相對較大的斷層,而高頻率切片主要反映斷距相對較小斷層(圖2)。遵循“由低頻到高頻,與相干體結(jié)合”的解釋思路[4],應用中低頻切片解釋主干斷層,在此基礎(chǔ)上應用中高頻切片識別、解釋小斷層。據(jù)此完成了目的層段斷層的精細解釋(圖3)。圖3-a是利用譜分析技術(shù)解釋的斷層多邊形,圖3-b是原斷層的多邊形情況。發(fā)現(xiàn)了許多以往難以發(fā)現(xiàn)的斷距在10～15 m的小斷層,解決了許多困擾油氣田開發(fā)的問題。

圖2 振幅數(shù)據(jù)體不同頻率切片圖

圖3 不同時期解釋的斷層多邊形對比圖

4 結(jié)論

1)應用譜分解技術(shù)處理成果,結(jié)合其他的地震資料解釋技術(shù),識別并解釋出了斷距10～15 m的小斷層,為提高對油氣藏地質(zhì)特征的認識和油氣田開發(fā)方案調(diào)整提供了可靠的基礎(chǔ)資料。

2)在斷層識別和解釋的過程中,譜分解技術(shù)能夠揭示更加豐富的地質(zhì)信息,振幅數(shù)據(jù)體對小斷層的識別能力有了明顯的增強,對斷層平面組合、平面展布特征及相互關(guān)系等研究成果可靠性得到了明顯提高[5]。

3)在地震資料有效頻帶內(nèi),隨著頻率的增高,小斷層變得更加清楚。

4)應用譜分解的振幅數(shù)據(jù)體時,高信噪比的地震資料是其應用前提。

[1]陶德元,黃本淑.數(shù)字信號處理原理及應用[M].成都:四川大學出版社,1991.

[2]陸基孟.地震勘探原理[M].東營:石油大學出版社,1993.

[3]王權(quán)鋒,周仲禮,張艷芳.天然氣儲層綜合預測技術(shù)在錦州27區(qū)的應用[J].天然氣工業(yè),2008,28(8):46-48.

[4]葉泰然,張虹,唐建明.深層裂縫性致密碎屑巖氣藏高效儲滲區(qū)識別[J].天然氣工業(yè),2009,29(11):24-26.

[5]李正文.高分辨率地震勘探[M].成都:成都科技大學出版社,1993.

M icro-fracture identification technology based on themaximum entropy spectrum decomposition

Zhou Zhongli1,2,Zhang Yanfang3,Wang Quanfeng1,2
(1.School of Inform ation M anagement,Cheng du University of Technology,Chengdu,Sichuan 610059, China;2.Sichuan University Key Laboratory of Geom athematics,Chengdu University of Technology, Chengdu,Sichuan 610059,China;3.School of Energy Resources,Chengdu University of Technology, Chengdu,Sichuan 610059,China)

NATUR.GAS IND.VOLUM E 30,ISSUE 6,pp.42-44,6/25/2010.(ISSN 1000-0976;In Chinese)

It is well know n that small faults are critical to the connectivity of reservoirs and oil/gas development planning.For this reason,the concep t of entropy in info rmation theo ry is introduced to assist the p rediction of small faults in reservoirs.First,we introduce the theory of themaximum entropy,and then p resent the Beryman empirical fo rmula of the maximum entropy,and finally perfo rm fine interp retation of the high-resolution 3D seismic data from the Shuaiba reservoir in the Daleel Field,the Oman’s Block 5, by using themaximum entropy spectrum method.Small faultsw ith a disp lacementw ithin 10 - 15 m,w hich were not easy to be iden-tified before,are identified in amplitude data volume after spectrum decomposition.This study p rovides robust basic data for a good understanding of the geological features and easy adjustment of p roduction-injection p rogram.

entropy,maximum,power spectrum,seismic data p rocessing,3D seismic interp retation,fault

“油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程”國家重點實驗室開放基金(編號:PLC200703)、四川省教育廳自然科學重點資助項目(編號:08ZA 105)。

周仲禮,1971年生,副教授,博士研究生;從事數(shù)學地質(zhì)、礦產(chǎn)普查與勘探研究工作。地址:(610059)四川省成都市成華區(qū)二仙橋東三路1號。電話:(028)84073700。E-mail:zzl@cdut.edu.cn

周仲禮等.基于最大熵譜分解的微裂縫識別技術(shù).天然氣工業(yè),2010,30(6):42-44.

DO I:10.3787/j.issn.1000-0976.2010.06.011

(修改回稿日期 2010-04-29 編輯 韓曉渝)

DO I:10.3787/j.issn.1000-0976.2010.06.011

Zhou Zhongli,associate p rofesso r,bo rn in 1971,is engaged in research of geomathematics and exp lo ration of mineral resources.

Add:No.1,Dongsan Rd.,Erxianqiao,Chenghua District,Chengdu,Sichuan 610059,P.R.China

Tel:+86-28-8407 3700E-mail:zzl@cdut.edu.cn