地震多屬性擬合技術在粗粒扇體沉積相圖編制中的應用
——以瑪131井區百口泉組二段為例

姚宗全,于興河,高陽,馬聰,王進,黃丁杰,孫樂,瞿建華

1.中國地質大學能源學院,北京 100083 2.中國石油新疆油田分公司實驗檢測研究院,新疆克拉瑪依 8340000 3.中國石油新疆油田分公司勘探開發研究院,新疆克拉瑪依 834000

地震多屬性擬合技術在粗粒扇體沉積相圖編制中的應用
——以瑪131井區百口泉組二段為例

姚宗全1,于興河1,高陽1,馬聰2,王進1,黃丁杰1,孫樂1,瞿建華3

1.中國地質大學能源學院,北京 100083 2.中國石油新疆油田分公司實驗檢測研究院,新疆克拉瑪依 8340000 3.中國石油新疆油田分公司勘探開發研究院,新疆克拉瑪依 834000

由于礫巖巖石類型復雜，儲層非均質性強，難以建立地震屬性與儲層之間的一一對應關系，導致應用地震屬性常常具有不確定性和多解性。為了克服單一屬性反映粗粒沉積展布的片面性，同類屬性間相關信息的彼此干擾性，地震相預測扇體分布的盲目性，針對性的提出了基于地震多屬性擬合技術編制粗粒扇體沉積相圖的方法：1)建立巖性識別圖版；2)屬性優化與線性逐步回歸擬合含砂礫率；3)均方根振幅屬性正態分布約束砂體邊界；4)應用擬合含砂礫率等值線圖，結合巖相和測井相編制粗粒扇體沉積相圖。并將該方法用于瑪131井區百口泉組二段的沉積研究中，為研究粗粒扇體沉積提供了新的思路，為瑪湖滾動勘探及井位論證提供了可靠地質依據。

聚類分析；屬性優化；正態分布；多屬性擬合；百口泉組

0 引言

大量的研究與實踐表明，地震屬性的頻率、振幅、傳播速度等參數可以表征巖性、物性和相的變化[1]。20世紀60年代，Ben Rummerfeld[2]首次將地震屬性應用于油氣勘探中，準確預測了裂縫區域的相關斷層；70年代，Balch[3]以彩色顯示地震屬性為代表性，分離出了對油氣解釋非常重要的的地震屬性；80年代，以Justice[4]為首將地震多屬性應用于儲層預測中；90年代以后，以Taner(1994)、Brown(1996)和Quinccy Chen(1997)為主的地震屬性方案分類，將地震屬性技術在油氣勘探開發的各個環節中邁上了新的臺階[5]。直到1997年，Quinccy Chen在其發表的論文“用于儲層預測和監測的地震屬性技術”和“地震屬性技術的進展”以后，國內外學者才開始統一使用地震屬性一詞[6]。至此，地震屬性分析技術被越來越多的國內外地質工作者應用到巖性解釋[7]、構造解釋[8-9]、儲層描述與預測[10]等油氣勘探開發中。Thierry Coléou[11]主要對振幅類和能量類的單個屬性進行利弊分析，應用K均值聚類、主成分分析、目標追蹤對屬性進行聚類分析，有效的擴大了信息容量，揭示了潛在的地質內涵；師政等[12]選取振幅扭曲度、平均波峰振幅、最小振幅、均方根振幅、平均瞬時頻率5種屬性進行FCM聚類分析研究南堡石灰巖、泥灰巖和白云巖巖相展布特征；于建國等[13]選取均方根振幅、反射強度斜率、能量半衰時、有效帶寬和波峰數對CB331井區進行了砂巖儲層預測。Kalkomey[14]在同時使用多種屬性時，強調為了避免錯誤的正相關性，應該采用能夠與甜點區物理特征有聯系的屬性組合。一般地，不同研究區、不同深度，甚至同一研究區、同一套儲層，由于所預測對象不同，相應的敏感屬性也存在差異，致使應用單屬性預測儲層時常會產生多解性和不確定性[15]。將多種屬性融合進行屬性優化，不僅減少人為因素影響，而且提高儲層預測精度。

地震多屬性分析首次是由Justice[4]在預測商業油藏中提出，其核心思想是：將研究區地震資料中能夠反映地質現象的多種單一屬性建立數學關系，反映儲層物性、含油氣性等綜合信息，解決地震多屬性選取面臨的的問題(局限性和多解性)。目前，眾多國內外學者主要將地震多屬性技術應用于儲層物性相對較好，地震品質資料較好的砂巖和碳酸鹽巖儲層[16-21]。由于礫巖具有結構復雜，組分多樣，沉積物顆粒粗，泥質含量高，物性差異大，橫向變化快，測井響應差，平面預測難等特征，并受到區域地質的影響，相關研究多以巖性為主，且多為宏觀的區域性研究[22-28]，而將地震多屬性擬合技術應用于粗粒扇體研究相對較少。本文在建立巖性識別圖版、層位標定及屬性提取基礎上，對均方根振幅屬性做正態分布，給出均方根振幅屬性權重的確定值，從而約束砂礫巖體的展布邊界，采用層次聚類、步聰算法、線性逐步回歸分析等方法，再結合巖相和巖相組合及測井相，建立了瑪131井區百口泉組二段粗粒扇體沉積體系。此方法的應用比傳統的利用單屬性或地震相確定沉積相，人為性降低，且更為可靠。同時，也為他人在研究新的領域，尤其是粗粒扇體沉積，提供了很好的借鑒。

1 研究區概況

準噶爾盆地是歐亞大陸的重要組成部分，中、新生代期受擠壓作用發生了復雜的時空遷移演化，發育粗碎屑扇三角洲、三角洲、河流相砂體[29]。瑪湖凹陷位于準噶爾盆地西北部，是準噶爾盆地六大生烴凹陷之一，凹陷周緣發育三大凸起、兩大斷裂帶等構造單元。晚石炭世，盆地周緣海槽收縮閉合，進入盆—山構造運動，發育火山巖[30]。早二疊世晚期，盆地處于后造山伸展背景，并向盆地方向發生逆沖推覆形成瑪湖凹陷雛形，此時仍以發育火山巖為主[31]。二疊世末，盆地遭受抬升剝蝕，物源供給充足，形成以砂礫巖為主的粗碎屑沉積巖[32]。到了三疊世，構造強度減弱，發生高角度沖斷作用，為瑪湖凹陷提供以砂礫巖為主的粗碎屑巖[33]。

瑪北斜坡區域構造位置處于準噶爾盆地西北緣斷階帶下盤，構造格局呈南傾的平緩單斜，局部發育鼻狀構造與低幅度背斜[34]。瑪131井區位于瑪北斜坡帶上，研究區面積1 800 km2(圖1紅色虛線區域)。該區三疊系地層從底至頂依次劃分為百口泉組(T1b)、克拉瑪依組(T2k)、白堿灘組(T3b)。研究層位為三疊系百口泉組，其與下伏二疊系地層呈不整合接觸，從下至上可進一步劃分為百一段(T1b1)、百二段(T1b2)、百三段(T1b3)。百二段屬于低孔低滲儲層，巖性以中粗礫及細礫巖為主，埋深在3 100～3 200 m，儲層厚度約為20～50 m，是百口泉組主要含油層段，亦是本次研究的目的層段。

2 地震多屬性擬合含砂礫率

2.1 層位標定和屬性提取

層位標定是進行構造解釋和儲層預測研究的基礎，也是屬性分析的前提條件[35]。圖2為瑪131井的標定，從圖中可以看出，巖性界面與地震反射界面之間有著良好的對應關系。百口泉組二段主要以礫巖為主，頂部以紅褐色泥巖與百三段為界，地震反射為強振幅反射，底界面以灰色砂礫巖與百一段為界，剖面顯示為一波峰，弱振幅反射。在地震層位精細標定基礎上，對研究區三維地震體進行屬性提取。常用的地震屬性提取方式有：層間提取和沿層開時窗提取。由于瑪131井區地層厚度較薄，且橫向變化不均勻，為了免于受到上下鄰層的干擾，本文采用層間屬性提取了研究區20種屬性。

圖1 研究區位置(圖中虛線框為瑪131井區)Fig.1 Location map of the study area(the red dotted box marked Ma 131 region)

圖2 瑪131井區百口泉組二段地震地質層位標定及地質分層Fig.2 Seismic and geologic horizon calibration and its geological stratification of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma131 area

2.2 基于聚類分析的地震屬性優化

數據量過多和冗余是應用地震屬性預測分析中存在的一個突出問題。如何針對性地提取具有明確地質物理意義的屬性，是地震屬性優化的首要目的。目前地震屬性優化的方法可分為兩類：地震屬性降維映射和屬性優選。通過地震屬性降維映射可以有效地將高維變量系統綜合簡化成一個低維變量系統，構造出少數更有效的新地震屬性，而屬性優選是從地震屬性集中優選出最有利于地震儲層預測的屬性子集的過程[1]。由于本文不需要構造出新的地震屬性，因此棄地震屬性降維映射選屬性優選進行研究區屬性優化。屬性優選流程為數據標準化處理、聚類分析、屬性擬合。

首先需對研究區的巖性進行校正，以此獲得井點處真實有效的含砂礫率值。百口泉組礫巖為多成分礫巖，其沉積母巖主要為發育于石炭系的火山巖[22]，含有大量的放射性元素，致使自然伽馬測井曲線不能與火山巖建立很好的響應關系。因此本文選用電阻率測井(RT)和中子測井曲線(CNL)構建了RT-CNL的交會圖版[36](圖3)，然后利用圖版進行研究區的巖性識別 (表1)，接著對提取的20種屬性與井點處含砂礫率進行相關性分析。

圖3 瑪131井區百口泉組二段自然電阻率(RT)與中子測井(CNL)交會圖Fig.3 The crossplot of RT and CNL of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

由于地震屬性的計算方法和提取方式各異，導致其量綱，數量變化范圍不同，因此，有必要在地震屬性聚類分析之前對其進行標準化處理，以此消除系統誤差。針對砂礫巖地震屬性參數量綱和數量級變化范圍大的特點，采用極差歸一化的標準化處理方法，公式為：

式中，X2為標準化后的地震屬性值；X1為實際地震屬性值；Xmax、Xmin分別為地震屬性值的最大值和最小值。歸一化處理后可使不同量綱的地震屬性值轉換在0～1范圍內。

表1 瑪131井區百口泉組二段巖性劃分標準

聚類分析是在數據集中尋找相似元素集合的過程，即所謂的“簇”，在同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象差別較大[37]。聚類重新標定距離遠近反映地震屬性間的相關程度，標定距離越近，則表明這兩種屬性間相關度越高。為了避免屬性聚類時造成信息之間產生干擾，使巖性預測結果不準確，因此需從同類屬性相關系數高的幾種屬性中選擇其一。應用Hungarian聚類算法[38]，對提取的20種屬性進行聚類分析，得到瑪131井區百口泉組二段聚類分析譜系圖(圖4)，然后依據各類重心之間距離必須較大，分類數目應該符合使用的目的為原則，將20種屬性分成4類(表2)：

為了將已知井的巖性信息有效外推于整個研究區內，需要優選出該區對砂體有物理意義的屬性，即屬性優選。屬性優選的方法很多，如Dennis Cooke[39]提出的經驗法，趙加凡[40]提出的K-L變換的雙重屬性優化法，其研究思路是將所有屬性參與計算，通過各種優選算法逐步剔除與目標相關性差的屬性，從而達到屬性降維的目的。這類屬性優選方法的弊端是效率低，人為主觀因素強。為了保證屬性組合的維數最優、信息容量全，本文采用步聰算法[41]。其具體步驟如下：

圖4 瑪131井區百口泉組二段聚類分析譜系圖Fig.4 Cluster analysis pedigree chart of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma131 area

類別地震屬性Ⅰ類X1、X3Ⅱ類X2、X5、X6、X8、X10、X11、X18、X14、X13、X20、X17、X19Ⅲ類X4、X9、X12Ⅳ類X16、X15、X7

(1) 首先把分成四類的屬性按相關性依次從大到小排列，即Ⅰ類>Ⅱ類>Ⅲ類>Ⅳ類。

(2) 然后對Ⅰ類屬性列表中Ⅰ1，Ⅰ2，……Ⅰi，分別計算單個屬性在井點處的相關系數及標準誤差。根據誤差分析結果，選取誤差最小的屬性為Ⅰ類的單個最優屬性，記作Ⅰ1。

(3) 接著將Ⅰ1與Ⅱ類屬性列表中(Ⅱ1，Ⅱ2，……Ⅱi)的各個屬性進行擬合，選取誤差最小的的屬性組合為最優的2個屬性組合，并將最優2個屬性組合中的另一個屬性稱為次優屬性，記作Ⅱ1，則最優2個屬性組合為(Ⅰ1，Ⅱ1)。

(4) 其次將(Ⅰ1，Ⅱ1)與Ⅲ類屬性列表中(Ⅲ1，Ⅲ2，……Ⅲi)的各個屬性進行擬合，選取誤差最小的的屬性組合為最優的3個屬性組合，并將最優3個屬性組合中的另一個屬性稱為次優屬性，記作Ⅲ1，則最優3個屬性組合為(Ⅰ1，Ⅱ1，Ⅲ1)。

(5) 最后重復上述步驟，依次類推，直到擬合含砂礫率相關系數達到0.7以上，即停止計算。此時得到的屬性便為最優屬性組合。

依據此算法，對瑪131井區百口泉組二段屬性進行了優選，當屬性值與井點處含砂礫率相關系數R為0.779 6(>0.7)，得到7種最優屬性組合(表3)，最后用線性逐步回歸法建立7種優選屬性與儲層砂體之間的擬合關系式(見公式1)。

Y=1.177-X18×5.516×10-5-X15×5.855×10-5+X7×9.882×10-13+X12×6.240×10-6+X10×9.858×10-10-X6×2.162×10-17-X13×9.352×10-6

(1)

通過計算可知樣本井點擬合含砂礫率值(Y值)與原井點含砂礫率值相關系數達0.779 6(圖5)，保證屬性擬合含砂礫率的準確性。

表3 瑪131井區百口泉組二段線性回歸系數

圖5 瑪131井區百口泉組二段擬合含砂礫率相關性圖Fig.5 Matching sand ratio correlation of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖6 瑪131井區百口泉組二段均方根屬性值正態分布圖Fig.6 Normal distribution of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

2.3 屬性約束相邊界后的含砂礫率等值線圖

均方根振幅屬性在平面上的變化可以反映巖性、巖相的變化，結合沉積規律，根據均方根振幅的平面變化來判斷某些特殊的巖性體[42-43]。為此，選用均方根屬性來確定砂礫巖邊界。如何將均方根振幅屬性平面分布范圍與砂體展布范圍很好地吻合，避免隨意性與任意性，這是應用均方根屬性確定砂礫體邊界的一個難題？本文采用的是隨機變量的概率分布類型之一正態分布[44]。對提取的均方根屬性值做正態分布，得到一個正態分布曲線圖(圖6)。設整個封閉的正態分布曲線面積為1，通過計算得出百口泉組二段平均含砂礫率為0.65，即圖中紅線圈定面積所占比例。這時可以得到對應的均方根振幅屬性門檻值，即Ymax=10 475.3，Ymin=1 916.5。通過約束門檻值得到的均方根振幅屬性分布范圍更接近真實的砂體展布范圍(圖7)，與屬性約束前的均方根屬性相比(圖8)，砂體展布范圍明顯得到約束，然后將均方根振幅屬性邊界數值化后的值、井點處擬合含砂礫率值再進行擬合，便得到最終約束后的擬合含砂礫率等值線圖(圖9)。

圖7 瑪131井區百口泉組二段均方根屬性約束后的砂體邊界圖Fig.7 Sandbody boundary after constraining of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖8 瑪131井區百口泉組二段均方根屬性約束前的砂體邊界圖Fig.8 Sandbody boundary before constraining of RMS attribute of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖9 瑪131井區百口泉組二段擬合含砂礫率等值線圖Fig.9 Matching sand ratio contour of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

3 巖相及測井相特征

由于擬合含砂礫率等值線圖只反映出了研究區的砂體展布情況，缺乏與沉積微相之間的空間配置關系，因此需在巖相和測井相的指導下，對含砂礫率等值線圖進行沉積微相解釋。

3.1 巖相及巖相組合

巖相是代表沉積水動力條件變化的能量單元，是某種沉積環境的特定產物。本文參考前人對瑪湖凹陷百口泉組的巖相劃分標準[45]，依據巖相劃分程序[46]：首先根據三端元法定量劃分巖石相主要類別；其次用顯著的沉積構造、古生物和組構特征輔助命名的方法，將瑪131井區百口組二段精細劃分出7種巖相(圖10)，即砂質支撐漂浮礫巖相(Gms)、礫石質支撐漂浮礫巖相(Gmg)、多級顆粒支撐礫巖相(Gcm)，粒級層理礫巖相(Gg)、槽狀交錯層理礫巖相(Gt)、板狀交錯層理礫巖相(Gp)、塊狀層理粉—砂巖相(Sf)。通過巖相類型在剖面上有規律的組合，在研究區識別出5種組合形式，它們分別構成了研究區碎屑水道、辮流壩、水下分流河道、河口壩、前扇三角洲等不同沉積微相環境(圖11)。

3.2 測井相

利用測井相研究目的層段的垂向序列排列方式，由此推測側向演變，是全面了解和掌握研究區沉積展布規律的重要環節，是砂體預測中最基本的工作[47]。本文對傳統利用巖性描述來確定測井相個數的方法稍作改進，采用聚類數的確定方法[48]，對研究區34口井的取芯進行了巖性描述，通過巖性描述對測井曲線進行標定，建立了目的層段測井相—沉積微相判別模型(圖11)。

1)碎屑水道以中—高幅厚層箱形電測曲線響應為主，頂底突變接觸，反映快速混雜堆積，巖石類型以中粗礫巖為主，碎屑流特征明顯；2)辮流壩、河口壩以中幅微齒狀漏斗形測井曲線為主，巖性為含礫粗砂巖，分選磨圓均較好；3)水下分流河道的電測響應曲線為中—高幅鋸齒狀箱形+鐘形，底部突變，頂部漸變，反映以中礫巖和細礫巖為主的水動力條件較穩定的水道沉積；4)水下分流間灣是水道之間的細粒沉積，其巖性以灰綠色粉—細砂巖為主，測井曲線為低幅指形，反映砂泥間互沉積環境；5)前扇三角洲位于濱淺湖中，以紅褐色粉砂巖、灰褐色泥巖為主，測井曲線響應為低幅平直形。

4 建立精細沉積相

瑪131井區經地震屬性擬合后的含砂礫率范圍在20%～95%，高值區集中在北東方向，向南西逐漸降低。根據擬合后的含砂礫率等值線圖和沉積背景，結合巖相及測井相等資料，最終形成瑪131井區百口泉組二段沉積相平面展布圖(圖12)。分析認為含砂礫率80%以上，具有多級顆粒支撐，厚層疊加的巖相組合，以中—高幅電測響應曲線為特征的區域為扇三角洲平原亞相，其中把巖相組合為反粒序厚層疊加，電測曲線為漏斗形的區域判別為辮流壩；含砂礫率為30%～80%，具有正粒序的板槽疊加或礫石疊加樣式，電測響應曲線為箱型+鐘形和中—低幅指形的區域判別為扇三角洲前緣，其中把具有反粒序疊加，定向排列為特征，電測響應曲線為漏斗形的區域判別為河口壩；含砂礫率低于30%，以粉砂巖相為主，電測響應曲線以低幅平直狀為特征的區域判別為前扇三角洲。

圖10 瑪131井區百口泉組二段巖相類型Fig.10 Types of lithofacies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖11 瑪131井區百口泉組二段測井相—沉積微相判別模型Fig.11 Recognition model of well logging facies and lithofacies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

圖12 瑪131井區百口泉組二段沉積相圖Fig.12 Sedimentary facies of the Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

百口泉組二段沉積期，除艾克1井區和東南角發育部分前扇三角洲外，研究區主要發育扇三角洲平原亞相和扇三角洲前緣亞相沉積。前者主要分布于北東面，包括風南10井—夏90井一線以北，夏94—瑪13—瑪002一線以東及瑪5—瑪19—瑪7一線以北，后者緊接著前者發育于西南側。平原亞相發育辮流壩，前緣亞相可見零星的河口壩發育。在平原亞相中，巖性主要是中粗礫巖，礫巖的外圍發育少量砂礫巖。在前緣亞相中，巖性主要是細礫巖和粗砂巖，西南部可見中粗礫巖。該時期，湖侵進一步發育，水體加深。物源來自北東方向，沉積中心位于瑪152井周圍，發育由北東—南西向的長軸持續供給型帚狀粗粒扇三角洲。

5 結論

(1) 采用地震多屬性擬合含砂礫率技術預測粗粒扇體展布，提高了研究區內地震屬性與粗粒扇體展布的相關系數，預測精度明顯提高。

(2) 本文通過對提取的均方根振幅屬性值做正態分布，求取均方根屬性的上下門檻值，使均方根振幅屬性平面分布范圍更能真實的反映砂體分布范圍，避免了均方根屬性確定砂體邊界的盲目性與任意性。

(3) 應用聚類分析的方法建立了測井相—沉積微相判別模型，使其更具科學性，改進了傳統的測井相—巖相識別方法。

(4) 以擬含砂礫率值等值線圖為基礎，以巖相和測井相為指導，厘定了瑪131井區百口泉組二段沉積相和沉積微相的判別標準，并應用該標準繪制了研究區目的層段的沉積相圖。

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Application of Multiple Seismic Attributes Matching Technology in Mapping Coarse-grain Fan Deposition: A case from Triassic Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area

YAO ZongQuan1,YU XingHe1,GAO Yang1,MA Cong2,WANG Jin1,HUANG DingJie1,SUN Le1, QU JianHua3

1. School of Energy Resource, China University of Geosciences, Beijing 100083, China 2. Research Institute of Experimental Testing, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, Xinjiang 834000, China 3. Research Institute of Exploration and Development, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, Xinjiang 834000, China

Due to the multiple types of conglomerate rock, strong reservoir heterogeneity, it is difficult to establish a relationship between seismic attributes and reservoir. Application of seismic attributes often leads to uncertainty and multiple solutions. In order to surmount the one sideness of single attribute reflecting the distribution of coarse-grain sediments, mutual interference between similar attributes-related information and blindness of seismic facies predicting the distribution of the fan body, a method based on seismic multi-attributes matching technology is proposed: 1) established lithology identification scheme; 2) sandy conglomerate ratio was matched based on an attribute optimization and linear regression; 3) RMS attribute to constraining sand boundary; 4) the coarse-grain fan sedimentary facies was mapped according to matching sand ratio contour, lithofacies and logging facies. And application of this method to Baikouquan Formation Member 2 in Ma 131 area shows that it is not only probiding a new way to study coarse-grain deposition, but also providing a reliable basis for rolling exploration and demonstration wells in Mahu sag.

cluster analysis; attribute optimization; normal distribution; multiple-attribute matching; Baikouquan

1000-0550(2017)02-0371-12

10.14027/j.cnki.cjxb.2017.02.014

2016-03-15； 收修改稿日期： 2016-08-16

國家自然科學基金項目(41472091)[Foundation: National Natural Science Foundation of China, No. 41472091]

姚宗全，男，1989年出生，博士研究生，沉積儲層，E-mail: 407465819@qq.com

于興河，男，教授，儲層沉積學，E-mail: billyu@cugb.edu.cn

文獻標識碼 A