0 引言

近年来，随着塔河油田奥陶系油藏开发工作不断深入，寻找地震“串珠”反射指示的大型溶洞体变得越来越困难，因此非“串珠”缝洞体作为开发目标成为趋势。研究表明，非“串珠”缝洞体发育区未动用储量规模较大，是下步奥陶系油藏建产的重要接替阵地^[1-5]。

目前非“串珠”缝洞体中，呈杂乱地震反射和“红波谷”反射的缝洞体已成为塔河油田的有利目标，且研究程度较高^[6-7]；小型溶洞体以往多被忽视，对该类储集体的识别和预测尚处于起步阶段。

实际钻探结果表明，塔河奥陶系发育两类易被忽视的隐蔽性溶洞体：T₇⁴强轴屏蔽型溶洞体和强“串珠”屏蔽型溶洞体。这两类溶洞体与强“串珠”溶洞体一样，在钻探过程中存在放空、漏失现象，部分溶洞体产能较高，初步显示了较大的开发潜力。但该类储集体埋深大(超过5300m)、地震资料主频较低(约28Hz)，地震分辨率为30m(1/4波长)；同时小型溶洞体尺度小，地震响应较弱，信号易受邻近强信号干涉，地震异常特征不明显，隐蔽性较强，预测强“串珠”储集体的方法明显不适用，亟需加强预测方法研究。

前人初步识别了T₇⁴强轴屏蔽的缝洞体，对强“串珠”屏蔽型溶洞体研究较少。李闯等^[8]等利用剩余信号匹配追踪法识别T₇⁴强轴屏蔽弱地震反射碳酸盐岩储层顶界，由于子波匹配追踪技术^[9-12]在单道进行，对地层横向变化考虑不足，同时子波分解对解释层位和匹配时窗要求较高，容易造成匹配不足和重构剖面物理意义不明确；陈明政等^[11]通过局部倾角滤波技术，将绕射波从地震记录中分离、单独成像，然后再与时间偏移数据体叠合，以突出弱反射异常。该方法明显提高了小“串珠”储集体横向分辨率，但仍受地震数据频带宽度限制，纵向分辨率提高有限，且处理程序复杂、工作量大、运算时间成本较高，时效性不足。

为此，针对T₇⁴强轴屏蔽型溶洞体，文中首次采用主成分分析技术^[13]克服强子波匹配不足或匹配过度等稳定性问题，有效剥离T₇⁴强干扰信号，增强隐蔽缝洞体地震响应特征；针对易被忽视的强“串珠”屏蔽型溶洞体，采用低频模型优化的地质统计学反演去除强“串珠”子波旁瓣干扰，以增强隐藏在强子波旁瓣中的缝洞体的辨识度，精细预测隐蔽溶洞体。

通过本次研究，提高了强非均质油藏地震描述精度，由确定性反演转变为统计性反演，提高了小尺度溶洞体的识别能力，预测结果与钻井成果吻合较好，为缝洞油藏开发方案调整提供了可靠依据。

1 地震响应特征

经过多年勘探开发，目前已经发现两类隐蔽溶洞体，按照发现位置分为T₇⁴强轴屏蔽型溶洞体和强“串珠”屏蔽型溶洞体。

1.1 T₇⁴强轴屏蔽型溶洞体地震响应特征

塔河奥陶系碳酸盐岩缝洞体大多距中、下奥陶统顶界面较近，灰岩顶界面表现为强地震反射，对下部较近的缝洞储层信号形成压制现象，缝洞体难以成像和识别。

图 1为过1井主测线地震叠加剖面。由图可见：目标储集体标定在T₇⁴强波峰位置，小型溶洞体发育井段位于中、下奥陶统灰岩顶面，横向上该部位反射能量稍弱于T₇⁴其他部位，为非典型“串珠”反射特征，淹没在T₇⁴强反射界面低频强信号中，采用常规的振幅变化率属性无法预测该类溶洞体。为进一步明确T₇⁴灰岩顶界面对其下不同位置小型溶洞体成像的影响，开展了数值正演模拟^[14-17](图 2)。由模拟结果可见：①溶洞距顶界面90m，顶界面和溶洞体信号均较强；②溶洞距顶界面60m，顶界面振幅和溶洞波谷振幅均变弱；③溶洞距顶界面30m，顶界面振幅和溶洞振幅进一步减弱；④溶洞位于剥蚀面附近，两者干涉严重，顶界面和溶洞信号缺失。

由此可见，地震响应特征随着小型溶洞体与顶界面距离不同而变化，尤其距灰岩顶界面30m时，小型溶洞体信号与顶界面强信号相互干涉严重，小型缝洞体“串珠”反射特征基本消失，无法准确成像，同时顶界面强信号能量略有减弱。

1.2 强“串珠”屏蔽型溶洞体地震响应特征

受古地貌、构造、断裂等地质因素的影响，塔河奥陶系碳酸盐岩缝洞分布非均质性极强，溶洞既可能是孤立的洞，也可能是集中发育的多洞集合体，也可能是垮塌叠置组合^[15]。不同尺度溶洞垂向组合的地震反射特征明显不同。当大、小尺度溶洞垂向距离较小时，小尺度溶洞弱信号会淹没在大尺度溶洞强信号中。图 3为过2井原始地震剖面。由图可见，根据合成记录制作结果，放空、漏失段标定在T₇⁴强“串珠”旁瓣位置，反射特征不明，8m溶洞厚度远远低于地震分辨率极限(30m)，无法识别该类储集体，进而无法利用地震属性预测储层。

孙萌思等^[16]、胡中平^[17]对组合溶洞体模型进行波动方程数值模拟，认为当不同尺度溶洞纵向间距减小时，溶洞之间的地震波发生干涉作用，导致部分小尺度溶洞无法成像或成像分辨率降低。

根据塔河奥陶系地层产状以及测井声波时差和密度数据，制作不同尺度溶洞纵向叠置模型(图 4a)开展正演模拟。结果表明，大尺度溶洞体信号较强，小尺度溶洞受尺度和下部强子波信号干涉影响，地震响应微弱(图 4b中的c部位)。由此可见，间距较小且不同规模的溶洞纵向叠置时，地震记录主要是下部大尺度溶洞体的响应，上部小尺度溶洞体响应微弱，识别困难。

2 隐蔽缝洞体预测方法及效果 2.1 T₇⁴强轴屏蔽型储集体预测方法及效果

缝洞体紧邻中、下奥陶统顶面，缝洞体反射系数较小，中、下奥陶统顶面反射系数较大，二者在时间不可分辨的情形下，储层信息被淹没在T₇⁴强轴对应的波峰中难以识别，从而无法利用属性分析有效预测储层。

地震反射是由低频背景和高频事件组成，其中不整合面横向连续性较强，反映低频的大套地层，具有较强的时间意义；离散储层反映高频的、由相似岩性、岩相叠加组成的地层，非均质性较强，时间意义较弱，岩性意义较强，利于识别隐蔽储层^[18]。

将塔河奥陶系的实际地质剖面抽象为低频不整合面+离散缝洞体组合模型(图 5a)，可分解为低频不整合面模型(图 5b)和离散缝洞体模型(图 5c)。分别对地质模型(图 5)求取反射系数，并与30Hz雷克子波褶积，得到正演地震记录(图 6)。可见：低频不整合面模型地震波形具有相位一致、连续性较强的反射特征(图 6b)；离散缝洞体模型地震波形具有高频、相位紊乱的反射特征，横向连续性较差(图 6c)。

主成分分析(PCA)是利用对数据降维的思想，将实际多个变量重新组合成一组可以替代原来变量的统计方法。基本原理是利用相互独立的变量取代原有的多维变量，而每一个独立的变量都代表某一方面的性质^[6]。在地震资料分析中，低频信号反映了地质时期的主要事件信息，具有高连续、变化小的特点，即波形具有一定的相似性，是波形横向对比的主要成分，将其作为低频背景由PCA提取，达到分离低、高频信息的目的。具体计算过程为：

(1) 求出标准化地震振幅值的矩阵。根据待处理地震数据样本每道时间采样点振幅值和三维空间道数目建立多维矩阵

$ \mathit{\boldsymbol{X}}{\rm{ = }}\left| {\begin{array}{*{20}{c}} {{x_{11}}}& \cdots &{{x_{1n}}}\\ \vdots & \vdots & \vdots \\ {{x_{m1}}}& \cdots &{{x_{mn}}} \end{array}} \right| $

(2) 计算上述矩阵的相关系数

$ {r_{ij}} = \frac{{\sum\limits_{k = 1}^n {\left| {({x_{ki}} - {{\bar x}_i})} \right|\left| {{x_{kj}} - {{\bar x}_j})} \right|} }}{{\sqrt {\sum\limits_{k = 1}^n {{{({x_{ki}} - {{\bar x}_i})}^2}} \sum\limits_{k = 1}^n {\left[ {{{({x_{kj}} - {{\bar x}_j})}^2}} \right]} } }} $

式中: r_ij为标准化地震数据第i道与第j道之间的相关系数，由此得到相关系数矩阵R; x_i, x_j分别为第i行、第j行振幅均值。

(3) 求相关系数矩阵的特征值和特征向量。标准化矩阵经过相关系数特征值分解后，可以变成特征值和特征向量相乘后累加的形式，取最大特征值对应的特征向量，将空间特征维数变为一维。利用得到的特征向量，可以将样本中的原始地震信息分解展开，获取原始地震道主分量，与原始地震数据相减，得到剩余分量。

在实际地震剖面上，T₇⁴轴可视为低、高频的复合反射。单纯的不整合面具有横向连续、缓变的地质特征，地震反射具有低频特征，可作为地震道主分量。隐蔽缝洞体具有非均质性、离散的地质特征，地震反射具有高频特征，作为地震道剩余分量。因此，可以对实际的地震记录去除不整合面低频(主成分)信息，留下的即为高频离散缝洞体信息。

针对1井浅层储集体信息被T₇⁴强反射屏蔽的问题，利用Geoscope软件对叠加偏移地震数据开展主成分分析。首先对目标时窗内的地震数据层拉平处理，对子体波形主成分分解，提取代表不整合面的第一主成分波形为低频成分，将第一主成分从地震道中移除，得到反映离散缝洞体信息的高频成分，再实施反向层拉平变换，高频成分数据体即为被屏蔽的缝洞体弱信号。在该数据体中，能够识别1井钻遇的浅层8m厚的溶洞体(图 7c)。

对原始地震数据和高频成分数据分别提取表层瞬时振幅切片(图 8)，通过对比发现，高频数据指示表层小型溶洞体的信息(红色)明显增多，反映了T₇⁴表层存在大量被屏蔽缝洞体，为获得新产能提供了可靠的依据。

2.2 强“串珠”屏蔽型储集体预测方法及效果

分析认为，识别隐蔽储集体必须开展地震反演，其中地质统计学反演将地震反演方法与随机模拟理论结合，将地质、测井和地震信息融合为地下波阻抗信息，能够提供大量地震数据频带以外的细节信息，在充分发挥地震资料横向分辨率优势的同时，具有更高的纵向辨识能力^[19-21]。通过定性波形解释，能识别常规阻抗方法难以识别的小尺度缝洞体，满足精细描述缝洞体的需求。地质统计学反演在确定性反演基础上统计、分析储层参数，利用统计结果随机模拟储集体，地震数据对模拟结果具有约束作用，反演流程如图 9所示。地质统计学反演涉及较多的参数选取，如岩性划分、概率密度分布函数统计、变差函数分析等。

在井区确定性稀疏脉冲反演基础上，通过统计、分析储集体相关参数，得到灰岩储集体阻抗变差函数(图 10)和概率密度函数(图 11)。图 12为过2井叠加剖面、属性及反演剖面。由图可见，与常规均方根振幅(图 12c)、地震反射能量(图 12d)等地震属性相比，地质统计学波阻抗反演对缝洞体的刻画更精细，外部形态更自然，垂向辨识能力明显提高(图 12b)。

对比2井区地质统计学反演剖面与叠加地震剖面(图 13)可知，二者整体趋势一致，地震剖面上强“串珠”发育位置(图 13b)对应地质统计学反演剖面中的大尺度缝洞体(图 13a的白色—红色区域)。

与确定性反演结果(图 14b)相比，地质统计学反演结果更精细，细节信息更丰富，明显提高了隐蔽小尺度缝洞体辨识能力(图 14c)。测井解释结果统计分析表明，测井解释与地质统计学反演得到的缝洞体类型符合率达到83%，证实地质统计学反演可靠性较高。

图 15为2井区T₇⁴下0~40ms确定性反演结果与地质统计学反演结果平面对比图。由图可见，与确定性反演结果(图 15a)相比，地质统计学反演结果中平面信息更丰富，预测的储集体(图 15b红圈位置的白色—红色区域)明显增多，表明增加随机模拟信息后，增强了小尺度储集体信息。

3 结论

(1) 运用PCA可以有效剥离T₇⁴强反射轴对下伏薄层溶洞体的屏蔽作用，增强了对尺度远小于地震分辨率下限的溶洞体的识别能力，实现了地震识别能力从可分辨到可识别的转变。

(2) 地质统计学反演方法结合确定性反演和随机模拟结果，能够提供大量地震数据频带以外的细节信息，实现了从确定性反演大尺度缝洞体到统计学反演小尺度缝洞体的转变，纵向辨识能力明显提高，可刻画8m厚的溶洞体，反演结果与钻测井符合率达83%，可靠性较高。

(3) 通过对隐蔽小型溶洞体的精细识别和预测，提高了强非均质油藏的描述精度，为后续剩余油分析及开发方案调整提供了可靠依据。