叠前叠后地震属性分析精细描述油藏

这种新的自动油藏描述工作流是目前数字构造解释的典型工作流。这种工作流能够在解释过程中应用地质力学的原理进行交互式的重构地震部分，提高对复杂区块的地质认识，并且能够自动的提取断层来加速解释。

振幅对比：一种新的断层描述方法

在传统的识别大断层（例如相干体和方差体）的方法的基础上，主要解决小断层的问题。地震测网的主测线与主构造的走向垂直。振幅数据可以明确显示大多数区域的构造特征并应用传统的方法识别这些特征。在自动断层提取方法之前，振幅对比已经被作为备选的处理步骤（相干体以及其他）。断层自动提取技术与传统的方法如相干体和方差体在断层识别方面有了显著的提高。振幅对比法基于Sobel筛选，对2D空间进行测量，增强与边缘对应的高频区域。该方法大多用来进行2D和3D地震分析，主要用来确定盐丘构造。

 

将振幅对比与边缘检测结合

边缘检测是一种利用地震数据来描述断层和盐丘体的统计学改进方法，同时也被用来进行断层自动识别。边缘检测属性通过搜索所有方向地震测线的方法来找出异常值。最好的边缘检测技术可以检测到穿过异常点的值，对于异常值输出较高的值，越好的检测技术输出的值越高。将振幅对比和边缘检测的结果进行对比，得出振幅对比可以清楚地将断层显示为线状的细丝。通过将多重边缘检测与定向分析结合可以影响迭代结果，尽可能多的去除噪音，同时可以提高属性体中细丝的连续性。

应用定向提取技术评价构造

对于小断层或者叠覆构造通常在标准振幅体中识别率较差，可以通过定向分析与主测线成一定角度的地震照明成像来识别这些小的特征，通过相同的边缘检测方法来高亮显示断层。

边缘检测和方差体对比

应用新的振幅对比和边缘检测的方法可以在整个属性体中显示一个更加清楚的断层组织。在斯伦贝谢Petrel E&P软件平台中，自动断层识别应用到蚂蚁体追踪的方法。这种方法是用来帮助识别和提取预处理地震体中的断层。一旦这些预处理地震体过滤掉不相关的数据，蚂蚁体追踪就能识别出断点。

 

 

 

叠前断层识别结果

叠前结果能够显示出大量的油藏区域内的断层，这些断层是叠后分析不能识别的。叠前分析能够更好地描述叠后数据识别不了的断层。同时这些断层如果仅应用叠后数据将会在最终进行断层自动识别的解释中被忽略。通过偏移道集和角道集在叠前数据中的对比发现了一个显著地不同，那就是通过边缘检测中的偏移道集识别出的断层数量是有限的。偏移道集不是一个最优的断层自动识别的备选数据。将断层提取的方法与面边缘检测方法（通过网格面属性来识别潜在断层）进行对比，显示出叠前的结果与基于面的结果相互匹配。一些区域的叠后地震数据显示出边缘检测结果没有与提取出来的断层相对应。叠前结果提高了断层连接的成像效果，高亮显示了叠前分析结果。

 

 

 

 

 

 

 

 

五组不同角度的地震属性结果与不同的偏移分析结果拥有相似的可以观测的断层特征。与角道集相对应的3D叠前数据可视化分析结果相比，角道集在近处和远处道的特征提取效果不是很好。将边缘检测与角度和偏移道集进行更深层次的对比，得出不同角度可以更好的描述叠前数据的特征。