0 引言
薄层是油气勘探评价的重点与难点,其是指厚度小于1/4波长的地层,1/4波长为薄层调谐厚度,是地震时间域的极限分辨率[1]。地震波通过薄层顶底界面时会发生相互干涉,响应特征差[2],且薄层通常与泥页岩互层,纵向上多期次叠置,平面上受水体能量、水退、水进等影响,岩相变化快,分布零散,采用常规地震属性分析及反演等技术手段较难完成薄储集层评价,尤其针对高速围岩屏蔽的薄层评价,常规地震储层评价方法更显得无能为力[3]。地震薄储集层评价其核心在于提高地震资料分辨率,但受限于带通地震资料频带窄、主频不高的特点,其较难实现,特别是完成针对米级别的薄储集层识别。谱分解利用信号处理中的时频转换方法,将地震资料从时间域转换到频率域,生成频率连续变化的多个振幅体,在频率域内通过调谐相位或振幅预测储层的平面展布规律,落实地质体形态、边界,其薄层识别厚度远小于主频所对应的1/4波长,被广泛应用于薄储集层评价[4,5,6,7]。
谱分解技术关键在于时频转换方法的优选,常用的实现方式包括短时傅里叶变换[5]、Gabor变换[8]、连续小波变换[9,10]、S变换[11]和广义S变换[12,13,14]等。其中,Gabor变换是利用高斯函数代替固定时窗分析的一种特殊短时傅里叶变换。S变换兼具短时傅里叶变换和小波变换的优点,时频分析窗口随频率变化,与地震波时变特征吻合,但S变换中小波是固定的,窗函数不能满足能量归一化条件,窗函数的幅值随着频率变化,谱分解结果会出现局部失真。因此,高静怀[15]等人根据信号本身时变特性,利用广义高斯函数替换S变换的高斯窗函数,而推导出了广义S变换,其时频谱的频率分辨率得到明显提高,更有利于对地震资料进行谱分解。由于谱分解处理的单频调谐厚度便不是真实的砂体厚度,因此国内外学者大多数研究主要还停留在利用谱分解定性描述薄储层的平面展布[16,17,18,19,20]。
本文在广义S变换目标处理的基础上,综合利用地震、地质、钻井等资料,建立了基于广义S变换多频解释技术方案,最终有效预测了中东地区某油田高速围岩屏蔽作用下的深层薄储层展布特征,解决了该地区薄储集层评价的技术难题。
1 方法简介
1.1 方法原理
1.1.1 广义S变换
对于一个平方可积信号s(t),其S变换定义为[21]:
式中:t为时间,f为频率,w(t-τ)为高斯窗函数:
式中:σ(f)为标准差:
S变换把高斯窗函数作为局部化窗函数,谱分解结果与窗函数密切相关。Pinnegar[22]等人应用广义高斯函数代替基本高斯窗得到广义S变换,广义高斯函数定义为:
式中:p为广义高斯函数的时窗调节系数,wGS(τ-t,f,p)为广义高斯函数。
将式(4)代入式(1)得到广义S变换表达式:
可以看出,通过引入时窗调节参数p,广义S变换比S变换更方便调节时窗分析窗口,时频分辨率更高。
1.1.2 频率梯度
相对于围岩而言,薄储层通常具有较高的渗透率,其是表征优质储层的主要参数之一,因此薄层的地震预测可以从预测薄层的渗透性着手。Silin等人[23]的研究表明,低频条件下,地震反射系数与地震波频率、岩石骨架、流体类型及岩石渗透率紧密相关,其计算公式为:
式中:R、R0、R1分别为地层总反射系数、岩石骨架反射系数及地层流体反射系数,k为岩石渗透率,ω为地震波角频率,η为流体粘度,ρ为流体密度,τ为流体驰豫时间。由于式(6)中不同流体的相关参数可以从实验室获取,而流体类型、岩石骨架反射系数及岩石渗透率是影响地震记录的关键因素。因此薄层渗透性地震预测的关键在于如何消除岩石骨架及流体类型对地震反射系数的影响。
式中:A(t,f)为地震资料振幅分量,f为频率。由式(7)可知,频率梯度最大限度消除了岩石骨架及流体类型对于地震记录的影响,能较好地反应地层的渗透性变化特征,其可被近似描述为:
式中:C为常数。继而可以利用频率梯度近似表征储层渗透性的变化,开展薄层的地震预测研究。
1.2 薄储层识别技术方案
影响薄储集层预测精度的因素较多,其中地震资料主频对应分辨率与薄层厚度不匹配是主要原因之一。利用谱分解可以有效提高地震对薄层的识别能力,从而开展薄层识别及储层展布特征研究。但谱分解处理的单个频率对应的是确定的调谐厚度而不是真实的薄层厚度,因此,利用基于谱分解的多频解释技术对薄层评价关键在于如何综合地震、地质、钻井等,建立单频地震数据与砂体展布参数之间的关系(图1)。该方法具体实现可以分为以下几个步骤:①根据岩芯、测井、岩性录井等数据,获取研究区砂体发育基础数据;②开展地震资料频谱分析、岩石物理研究、地震属性分析、地震反演、模型试验等,落实地震对研究区薄砂储集层的识别程度;③对地震资料进行时频转换处理,分析薄砂储集层的时频响应特征;④以实钻薄层砂体厚度为基础,以薄层时频响应特征为依据,结合薄层地震识别程度分析结果,开展时频转换结果优选,提取目的层频率梯度属性,定性分析薄砂储层平面展布特征;⑤结合钻井,建立频率梯度与砂体厚度之间联系,定量计算薄砂储集层厚度;⑥勘探建议及钻井验证。
图1
图1
多频解释技术薄层评价技术流程
Fig.1
Thin reservoir evaluation workflow by multi-frequency interpretation technique
2 实际应用
2.1 研究区概况
研究区油田位于伊拉克美索不达米亚盆地南部,阿拉伯地台外侧,WS为阿拉伯台地和阿拉伯地盾,EN为扎格罗斯山前坳陷和扎格罗斯断裂带。油田构造简单、断裂不发育,为一个NW—SE走向的长轴背斜。盆地从寒武纪开始沉积,岩性包括碳酸盐岩、碎屑岩、膏盐等,基底为寒武纪早期花岗岩。目的层为白垩系浅海细粒碎屑岩沉积,埋深3 900~4 100 m之间,沉积厚度40~60 m,上覆、下伏地层皆为碳酸盐岩,全区稳定分布,厚度都在200~300 m。
综合岩芯、录井、测井等资料分析,目标油藏为一套障壁岛海岸体系沉积,可以识别出障壁岛、潮汐通道、砂质潮坪3种沉积砂体(图2),单砂体厚度 1~15 m,平均4~6 m。现有钻井资料揭示该油藏砂体纵向相互叠置,平面零散展布,砂体连通性非常复杂,为构造—岩性复合油藏。
图2
研究发现,该油藏储层地震预测主要存在以下几个难点:
1)地震资料主频28 Hz,频宽8~80 Hz,该油藏砂岩速度为4 100~4 500 m/s,由此计算地震主频所对应的单砂体分辨率为19~21 m,大于油藏最大单砂体厚度。
2)目的层地层厚度小,上覆、下伏高速碳酸盐围岩与目的层阻抗差异大,形成的低频强振幅反射屏蔽了目的层薄砂储层地震响应特征。
3)目的层埋深大,随着埋深的增加,砂岩、泥页岩、泥质砂岩速度分布范围相互叠置,岩石物理分析目的层砂岩速度4 100~4 500 m/s,密度2.25~2.55 g/cm3,波阻抗8 000~11 000 kg/(m2s);泥页岩速度3 200~4 000 m/s,密度2.2~2.55 g/cm3,波阻抗7 000~10 500 kg/(m2s);泥质砂岩4 150~4 600 m/s,密度2.3~2.55 g/cm3,波阻抗8 500~11 500 kg/(m2s)。
上述难点严重制约了目的层薄砂储层地震响应特征分析、沉积相划分及储层预测等。
2.2 研究区地质模型试验分析
根据研究油藏构造地质情况,结合测井、录井等资料,构建目的层地质模型(图3a),包括目的油藏的砂泥岩薄互层以及上下两套致密灰岩。其中目的层地层厚度为60 m。根据单井实钻单砂体厚度情况,将砂体厚度分别设置为15、10、5 m,速度4 200 m/s;上覆、下伏灰岩厚度为100 m,速度为5 300 m/s;泥岩速度为3 800 m/s。图3b为采用28 Hz,零相位雷克子波激发得到的地震正演结果。从图可以看出,由于受到上覆高速灰岩的低频强振幅反射影响,目的层油藏的3套砂体地震反射特征非常模糊, 根据正演剖面较难确定3套砂体的发育情况。通过对正演地震结果进行广义S变换处理,结合实际地质情况,对比分析其单频体响应特征,优选出50 Hz广义S变换处理结果(图3c),由图可见,三套砂体时频转换后被完美地刻画出来,砂体发育位置与地质模型中的位置一致,且厚度5 m的薄层在广义S变换剖面中同样被识别出来,表明通过广义S变换处理明显降低了高速围岩对目的层薄储集体的屏蔽作用,提高了地震对薄层的识别能力。因此,可以利用广义S变换谱分解提高研究区地震资料分辨率,从而有效预测薄砂储层的平面展布。
图3
图3
目的油藏模型试验分析
a—地质模型;b—模型正演;c—广义S变换处理结果(50 Hz)
Fig.3
Model test analysis of target reservoir
a—geologic model;b—forward modeling;c—generalized S transformation processing results(50 Hz)
2.3 广义S变换谱分解
2.3.1 典型井时频特征分析
应用广义S变换对目的层进行时频转换处理,开展目标油藏单井薄砂储集层时频特征分析(图4)。图4为目的油藏砂体发育比较典型的五口井,其中HN15井实钻单砂体厚度为3~12 m,砂组厚度21.7 m;HN317井单砂体厚度为2~11 m,砂组厚度18.2 m;HN6井单砂体厚度为1~5 m,砂组厚度11.9 m;HN76井单砂体厚度为2~4 m,砂组厚度8 m;HN56井单砂体厚度为1~2 m,砂组厚度 5 m。由图可见,相对于常规地震剖面而言,时频转换剖面在纵向上分辨率明显提高,上覆、下伏高速灰岩层对目标油藏的屏蔽作用明显降低,随着频率的升高,其屏蔽作用明显减弱。对比五口井的时频剖面可知,随着砂层组厚度的逐渐变小,时频剖面上目的层的振幅反射逐渐减弱,特别是在45~50 Hz地方,最大砂组厚度与振幅具有较好的正相关关系。
图4
2.3.2 储层展布特征及预测效果
上述时频分析结果表明,时频转换后上覆、下伏高速围岩对目标油藏的屏蔽作用降低,50 Hz的单频数据对薄层具有较好的分辨能力,但目标油藏砂体纵向叠置严重,单一采用某一频率所对应的调谐砂体厚度分布较难准确完成油藏砂体平面展布预测。通过对目标油藏谱分解处理后的单频体振幅属性结合实钻砂体发育情况进行扫描分析,兼顾目标油藏地震资料频谱分析成果,发现25、50、65 Hz单频体振幅属性与目标油藏的砂体展布特征具有较好的一致性。因此,优选25、50、65 Hz单频体振幅属性及其三色融合属性(图5),定性分析目标油藏砂体平面展布特征。图中黄色及红色为与实钻校验后砂体展布特征,由图可见,目标油藏砂体呈NW—SE向展布,与盆地展布特征一致。根据低频对应厚砂体,高频对应薄层的原则,目的油藏较厚的砂层组主要分布在油藏中部与北部,平面展布相对零散;薄砂储层主要分布在油藏的北部和西南部。同时,在谱分解处理基础上,提取目的油藏的频率梯度属性(图6b),可以看出频率梯度属性与25、50、65 Hz单频属性三色融合结果所描述的储层展布特征大体一致,与常规均方根振幅属性相比(图6a),其有利储层发育区域与现有钻井的砂体吻合程度明显较常规振幅属性更好,砂体展布特征与区域地质背景一致。统计油藏32口钻井储层发育情况与频率梯度属性的吻合率,共27口储层发育较好的井在频率梯度属性上有显示,定性符合率为84.3%,较振幅属性储层预测精度明显提高,表明基于广义S变换的多频解释技术预测高速围岩背景下的薄层具有较好的应用效果。
图5
图6
图6
地震属性储层预测结果对比
a—均方根振幅属性;b—频率梯度属性
Fig.6
Reservoir prediction results comparison by seismic attribute
a—RMS amplitude attribute;b—frequency gradient attribute
从频率梯度属性可以看出,目标油藏砂体除了具有NW—SE向展布特征外,同时呈现从WS—EN逐渐发散的趋势,结合该区域地质背景,岩心、钻井等资料综合分析认为该油藏的物源应在油藏的WS方向。同时划分了3种有利沉积砂体的平面展布特征,油藏的WS方向以潮坪沉积砂体为主,油藏中部以障壁岛沉积砂体为主,呈NW—SE向条带展布,被NE—SW向的潮汐通道划分几个障壁砂坝发育区(图6b)。目前钻井主要集中在油藏中部障壁岛砂坝及潮汐通道砂体发育区,WS方向的潮坪砂体发育区将成为下一步岩性油藏勘探评价的有利目标区域。
为了进一步落实油藏砂体厚度,结合实钻砂体解释成果,建立频率梯度与砂体厚度之间的关系(图7),从图可以看出,频率梯度与砂体厚度具有较好的线性关系,随着频率梯增大,井上砂体呈减薄趋势,由此定量计算油藏砂体平面厚度。从图7可以看出,采用此方法定量评价所预测的砂体厚度与实钻误差基本都在5 m以内,精度高。综合目标油藏构造及多频解释研究成果,开展井位建议,其中建议井HN108D实钻在3 955~3 990 m获得荧光显示,全烃浓度4.6%~9.2%,测井综合解释油层厚度23 m,与预测绝对误差3 m,进一步证明了本文提出的基于谱分解的多频解释方法能有效完成对高速围岩屏蔽下的深层薄砂层的评价,可以为井位部署提供可靠地质依据,保障钻井成功率。
图7
图7
频率梯度与实钻砂体厚度关系
Fig.7
Relationship between frequency gradient and reservoir thickness
3 认识与结论
1)利用广义S变换对地震资料进行时频转换处理,能有效降低高速围岩对目标油藏屏蔽作用,提高地震对薄层的识别能力。基于广义S变换的多频解释技术能有效完成对研究区高速围岩屏蔽下的薄储层评价。
2)研究区目标油藏砂体呈NW—SE向条带状展布,物源来自于油藏的西南方向,主要发育潮汐通道、砂质潮坪及障壁砂坝三种沉积砂体。
3)目标油藏中部以障壁砂坝和潮汐通道砂体沉积为主,而西南方向为砂质潮坪沉积有利区域,是下一步岩性油藏勘探的有利目标区。
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薄层和薄互层油气藏是一类很重要的油气藏.由于地震数据对薄层的分辨能力有限,该类储层的地震预测难度较大.在文献阅读基础上,对多年的研究工作进行了总结,对薄层、薄互层叠后地震解释关键技术进行了梳理与综合评述,内容包括基于经典调谐理论的解释方法、特色属性提取与分析方法、基于地震沉积学的解释方法、拟声波反演技术、去薄层强屏蔽技术、压缩感知谱反演提高分辨率技术和模式识别砂体自动检测技术等7个方面.给出了每种方法技术的基本原理和物理意义,进行了模型测试与效果分析,并对实际应用效果进行了简要评述,对勘探开发人员做好薄层、薄互层的油气预测有一定的指导意义和借鉴作用.
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薄层反射在频率域会出现陷频现象,其陷频周期的倒数等于薄层的时间厚度。频谱分解技术以此为理论基础对地层厚度进行预测。从此原理出发,阐述了频谱分解技术对原始地震数据体的高保真要求和定义频率范围的原则。实际应用时,利用沿层调谐体,通过求取频率域第一优势频带的频率进行地层厚度预测;利用各单一频率调谐体对薄层进行检测,利用调谐能量的变化对横向不连续的地质异常体空间分布特征进行描述。实际应用结果表明,频谱分解技术比传统的基于时间域地震主频的方法对地质体有更高程度的识别。
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松辽盆地三肇凹陷扶余油层以浅水三角洲沉积体系为主,单层砂体厚度薄,横向变化快,受T2界面强反射层屏蔽作用影响,目的层砂体无明显地震反射特征.如何降低强屏蔽层的调谐影响,突出薄砂体并进行精细刻画,一直是困扰本区勘探开发的技术难题.研究发现强屏蔽现象主要与反射系数的干涉作用有关,地震波是反射系数干涉作用形成的,当地层中存在较大反射系数时,由于地震波主频较低,会突出强阻抗界面的影响,弱反射系数被淹没,解决强屏蔽效应问题主要应减少地震波干涉效应的影响.由于提高分辨率处理手段局限性较大,经研究分析及试验,采用地震波形指示反演技术,即利用地震波形的横向变化信息代替传统变差函数,实现高频成分的井震联合反演,降低地震强阻抗界面的影响,有效解决了研究区强屏蔽下的薄储层预测问题.
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<div style="line-height: 150%">准噶尔盆地车排子地区超覆在石炭系之上的古近系，聚集丰富的岩性油藏资源，由于受石炭系强振幅的影响和地震资料分辨率的制约，常规的地震属性无法有效刻画储层的纵横向分布。针对此问题，利用改进的广义S变换的谱分解技术对地震资料进行时频分析，结合已有钻井、测井资料精细标定层位、录井显示和测井解释等综合分析，优选出70Hz的分频剖面识别该地区的岩性油藏薄储集层。储层预测结果与现有钻井资料都非常吻合。据此研究成果又部署了一口评价井，并获得了工业油流，进一步表明谱分解技术适合该地区古近系的油气储层预测，也可为其他地区类似的岩性油藏储层预测提供思路。</div><div style="line-height: 150%"> </div>
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地震复谱分解技术及其在烃类检测中的应用
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地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析
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子洲地区二叠系山西组山2<sup>3</sup>高阻抗石英砂岩形成于三角洲前缘沉积环境,埋藏深度浅,储集条件好,单井产量高.但是由于砂体很薄,且受邻近上部煤层和下部太原组灰岩及本溪组煤层的低频强反射干扰,薄砂体预测存在很大困难.本文将广义S变换薄层识别技术用于含煤地层薄砂体的刻画,提出了一套薄层识别流程,并用模型和实际资料进行了检验.该技术在子洲地区成功地刻画了薄砂体的分布及形态,为井位部署提供了很好的依据.
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Magsci
[本文引用: 1]
Stockwell等人提出的S变换虽然与Fourier谱能保持直接联系，然而，由于S变换中的基本小波不适用于地震资料处理. 为此本文采用两个步骤对S变换加以推广，得到两种新变换（统称为广义S变换）. 首先， 用带有4个待定参数的调幅简谐波来代替S变换中的基本小波,定义广义S变换1，给出对应的逆变换；然后，以第一步中的基本小波的线性组合为新的基本小波，定义广义S变换2，并构造其逆变换公式. 最后，分别使用S变换及广义S变换对几种典型的薄互层模型进行分析计算. 结果表明，后者比前者有更强的探测能力， 后者可准确地确定厚度为1/8波长的薄互层中波阻抗界面位置，但前者却不能. 文中还用实际资料处理的结果，证明了广义S变换方法的有效性.
Generalized S transform and seismic response analysis of thin interbed
[J].
Interpretation application of spectral decomposition in reservoir characterization
[J].DOI:10.1190/1.1438295 URL [本文引用: 1]
基追踪在薄层识别中的研究与应用
[J].地球物理勘探中公认地震资料垂向分辨率极限为1/4地震波长.根据地震资料主频与层速度即可计算出地震资料的空间垂向分辨率,将小于此厚度的地层定义为薄层.薄层一般具有厚度薄、横向变化迅速、各向异性强等问题,要识别地震资料定义的薄层需要比地震资料拥有更高的垂向分辨率.因此从带限地震资料计算出宽频资料是识别薄层的有效方法.基追踪能从带限地震资料中计算出宽频资料提高地震资料对薄层的识别能力.通过不同频率地震子波合成地震记录,对比基追踪方法计算结果,发现基追踪对频率不敏感.为研究噪对声基追踪的影响,向模型增加噪声,结果证明基础追踪具有一定的抗噪能力.基追踪方法突破了1/4地震波长的垂向极限分辨率,且结果与模型吻合度极高.将该方法应用于实际油气田中,宽频资料与测井数据吻合较高,实际应用中效果明显.
Basis pursuit study and application in the identification thin layer
[J].
基于连续小波变换目标处理技术在储层预测中的应用
[J].
DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2016.03.014
URL
[本文引用: 1]
随着油气藏勘探开发的不断深入,预测隐蔽性复杂岩性油气藏的空间展布规律变得越来越重要。采用基于傅里叶算法的连续小波变换信号分解和重构技术,对目的层段进行地震资料解释性目标处理,以提高储层预测精度。薄层模型正演模拟和两个实例应用结果表明,该方法在保持地震资料信噪比的基础上能有效提高地震资料中具有地质意义的弱信号,突出薄互层内部细节,其结果有利于精细刻画地层岩性油气藏的空间展布,提高薄储层预测精度。
Target processing by continuous wavelet transform coefficients applied to reservoir prediction
[J].
Spectral decomposition of seismic data with continuous-wavelet transforms
[J].
DOI:10.1190/1.2127113
URL
[本文引用: 1]
This paper presents a new methodology for computing a time-frequency map for nonstationary signals using the continuous-wavelet transform (CWT). The conventional method of producing a time-frequency map using the short time Fourier transform (STFT) limits time-frequency resolution by a predefined window length. In contrast, the CWT method does not require preselecting a window length and does not have a fixed time-frequency resolution over the time-frequency space. CWT uses dilation and translation of a wavelet to produce a time-scale map. A single scale encompasses a frequency band and is inversely proportional to the time support of the dilated wavelet. Previous workers have converted a time-scale map into a time-frequency map by taking the center frequencies of each scale. We transform the time-scale map by taking the Fourier transform of the inverse CWT to produce a time-frequency map. Thus, a time-scale map is converted into a time-frequency map in which the amplitudes of individual frequencies rather than frequency bands are represented. We refer to such a map as the time-frequency CWT (TFCWT). We validate our approach with a nonstationary synthetic example and compare the results with the STFT and a typical CWT spectrum. Two field examples illustrate that the TFCWT potentially can be used to detect frequency shadows caused by hydrocarbons and to identify subtle stratigraphic features for reservoir characterization.
基于谱分解技术的储层定量地震解释
[J].
DOI:10.1007/s12583-011-0163-z
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[本文引用: 1]
谱分解技术是一项新的地震储层研究技术,它通过离散傅里叶变换或最大熵的方法将地震资料从时问域转换到频率域进行研究。根据地震波传播理论推导了薄层振幅谱的表达式,证实了薄层谱的频陷特性,即频陷周期的例教等于薄层的时间厚度。并以此原理为基础,探讨了基于谱分解技术的储层厚度估算的研究思路和技术方法。在实际直用中,通过建立目的层精确的速度场分布和沿层调谐体中第一谱峰频率的求取来达到储层厚度的定量解释。应用实例表明,该方法预测的结果与实钻情况具有很高的吻合度,结果可信,为储层的定量地震解释提供了新的手段和方法,具有广阔的应用前景。
Quantitative seismic interpretation of reservoir based on the spectral decomposition technique
[J].
The S-transform with windows of arbitrary and varying shape
[J].DOI:10.1190/1.1543223 URL [本文引用: 1]
基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解
[J].
DOI:10.3321/j.issn:1000-7210.2008.05.008
URL
Magsci
[本文引用: 1]
常用的谱分解方法因时窗固定，使时频分辨率不能变化；谱分解生成的若干共频率谱数据体不仅占用大量存储资源，而且使解释工作量繁重。为克服这两个问题，构造了一种小波函数可调整的广义S变换，它可根据地震信号的频率自适应地调整分析时宽，获得较理想的时频分辨率。通过研究储层的几种顶底反射系数组合在广义S变换域中的时频响应，发现其振幅极值出现的频率位置与储层厚度及反射系数的符号直接相关，利用这一规律提出了基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解方法，从谱分解后的若干共频率数据体中抽取振幅极大值的频率数据合成一个谱极大值数据体，减少了数据的存储量，提高了信噪比。在实际资料处理中用于分析岩性、地质构造和砂岩储层的空间展布，取得了良好效果。
High efficient time-frequency spectrum decomposition of seismic data based on generalized S transform
[J].
A hydrologic view on Biot’s theory of poroelasticity
[J].
DOI:10.2172/822181
URL
[本文引用: 1]
A HYDROLOGIC VIEW ON BIOT’S THEORY OF POROELASTICITY D. B. SILIN, V. A. KORNEEV, G. M. GOLOSHUBIN, AND T. W. PATZEK Abstract. The main objective of this work is to obtain a sim- pli03ed asymptotic representation of the re04ection of seismic signal from a 04uid-saturated porous medium in the low-frequency do- main. In the 03rst part, we derive the equations of low-frequency har- monic waves in a 04uid-saturated elastic porous medium from the basic concepts of 03ltration theory. We demonstrate that the ob- tained equations can be related to the poroelasticity model of Frenkel-Gassmann-Biot, and to pressure di02usion model routinely used in well test analysis as well. We thus try to put the poroelastic and 03ltration theories on the same ground. We study the re04ection of a low-frequency signal from a plane interface between elastic and elastic 04uid-saturated porous media. We obtain an asymptotic scaling of the frequency-dependent com- ponent of the re04ection coe05cient with respect to a dimensionless parameter depending on the frequency of the signal and the reser- voir 04uid mobility. We also investigate the impact of the relaxation time and tortuosity on this scaling. 1. Introduction When an acoustic wave crosses the boundary between elastic and 04uid-saturated media, some energy of the wave is re04ected and the rest is transmitted or dissipated. It is known that both the transmission and re04ection coe05cients from a 04uid-saturated porous medium are functions of frequency [18, 15, 35, 12]. Recently, low-frequency signals were successfully used in obtaining high-resolution images of oil and gas reservoirs [19, 20, 10] and in monitoring underground gas storage [23]. Therefore, understanding the behavior of the re04ection coe05cient at the low-frequency end of the seismic spectrum is of special importance. In this work, we obtain a simpli03ed asymptotic representation of the re04ection of seismic signal from a 04uid-saturated porous medium in the low-frequency domain. More speci03cally, we derive a relatively simple Date: January 27, 2004. Key words and phrases. Low-frequency signal, Darcy’s law, seismic imaging.
地震资料振幅谱梯度属性在WC地区储层评价中的应用
[J].地震资料振幅谱梯度是指在地震资料有效频带内地震反射波振幅随频率的变化率，它突出了地震资料不同频率振幅的变化特征，更加直观地揭示了储层渗透性能变化特征。本文在综合前人研究成果的基础上，探讨了振幅谱梯度属性的计算方法及其预测优质储层研究思路。并通过应用实例对其技术优势进行了论述，应用结果表明，此方法不仅能预测储层的平面分布，而且能揭示储层储集性能的变化特征。
Application of amplitude spectrum gradient for reservoir evaluation in WC project
[J].
Application of amplitude spectrum gradient in thin bed identification
