0 引言

塔里木盆地深层—超深层蕴藏着丰富的石油、天然气资源，碳酸盐岩缝洞型油气藏是重点勘探、开发领域之一^[1-2]。近年来，中国陆上最大超深层海相碳酸盐岩油田——富满油田在走滑断控油气藏勘探、开发中取得显著成效。勘探、开发实践表明，不同尺度走滑断裂破碎作用控制储层规模和油藏富集特征^[3]。利用地球物理方法进一步揭示缝洞储层的非均质性空间分布特征，对落实油气藏特征具有重要意义。

钻井数据表明，塔里木盆地富满油田FY1井区奥陶系深层缝洞型油气藏内部储层非均质性强，已在一间房组获得高效建产、鹰山组2段获得油气发现。钻井钻进过程中的漏失井段主要以裂缝—孔洞型储层为主，放空井段主要以孔洞型—洞穴型储层为主。自FY1井区油气发现以来，实现了勘探持续突破，向南、向西、向东不断发现含油区域，表明该区具备巨大勘探、开发潜力。开发实践表明，区内存在不同断裂破碎主体控制不同油藏单元、次级断裂产能差异明显等矛盾，需要针对性地在空间刻画不同尺度断裂破碎体。

前人利用错格虚谱法模拟礁、滩相储层的地震波场特征^[4]，利用双重孔隙介质波传播方程认识非饱和岩石的纵波频散与衰减特征^[5]，利用非均质天然气藏的岩石物理模型特征反演含气饱和度等^[6]，从不同维度描述了储层的地震响应特征。然而，针对塔里木盆地奥陶系深层—超深层海相碳酸盐岩断控缝洞储层的研究相对较少。在勘探阶段，一般应用基于地震数据的第三代本征值相干属性^[7]、相干加强属性^[8-9]、最大似然(Likelihood)属性^[10]、梯度结构张量属性^[11]、蚂蚁体属性^[12-13]等定性识别、描述断裂破碎带及其分布规律^[14-18]。刘坤岩等^[19]利用子波重构与分量优化方法识别塔河地区奥陶系隐蔽溶洞体。但是，由于克拉通内部走滑断裂具有典型的核带结构或栅状结构^[20]，上述地震属性一般由相邻地震道之间的运算而得，反映了地震道间能量梯度最大位置(如“串珠”状地震反射^[21])，多是缝洞储层的横向外边界的响应。钻井漏失、放空对应地震道间相关性最好、能量梯度最小^[22]且能量最强位置。因此，上述属性异常特征空间位置往往指示存在断裂破碎带等地质体，但不能准确确定断裂破碎带及其内部破碎空腔体的位置，难以满足断控型油藏优质储层空间定位需求。另外，尽管深层缝洞体与浅层缝洞体的地震反射特征基本相同，但深层缝洞体的能量较浅层更弱，刻画难度更大，需要针对性地聚焦、增强与缝洞储层相关的地震特征。

为此，笔者基于前人研究成果，以走滑断裂破碎空腔在地震剖面上呈非均质、强能量的特征为切入点，提出了深层缝洞体地震特征提取与能量脊线追踪方法，通过改进的方位扇区约束贪婪算法追踪缝洞体非均质能量脊线，刻画了与钻井漏失、放空最匹配的位置，落实了断裂破碎构造的核带结构或栅状结构特征，揭示了优质缝洞储层空间位置并支撑井位部署。

1 方法原理与实施

基于地层沉积与断裂活动将地层破碎的假设，采用奇异值分解(SVD)方法分离地层沉积对应的地震信息，从而提取非均质能量。同时，岩溶液体沿断裂破碎核部向周围扩溶，断裂位置的溶蚀规模最先达到峰值，所追踪的非均质能量最大位置即为储层最发育的位置。本文方法的关键是非均质能量提取和非均质能量脊线的有效追踪。

1.1 非均质能量提取

为了识别并突出超深层走滑断裂破碎带地震响应特征与地层地震反射特征之间的差异，引入地层倾角扫描结果以增强后续计算过程的稳定性。

首先，基于原始地震数据的稳健地层倾角扫描，使用多窗口的三维地震数据矢量倾角分别估算沿主测线、联络测线方向的视倾角^[23]。李相文等^[24]详细分析了相邻视倾角的计算过程，其中涉及二次曲面的相似性拟合。为了获取计算区域地层的矢量倾角估算值，采用一种多分析窗口的结构(除了考虑中心窗口外，还考虑一组非中心、叠置的分析窗口)进行扫描，所有窗口内部都包含关键分析点。再计算落在设定窗口的某一条地震道的振幅方差，当方差最小时，对应窗口被视为连续反射层的最佳窗口，并据此窗口的地层反射特征计算倾角。

其次，基于自适应SVD提取与增强弱响应^[25-26]。矩阵$ \boldsymbol{A}_{m\times n} $(m > n，m为行数，n为列数)的SVD为

$ \boldsymbol{A}_{m\times n}=\boldsymbol{U}_{m\times m}{\boldsymbol{\varSigma }}_{m\times n}\boldsymbol{V}_{n\times n}^{\mathrm{T}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{\sigma }_{i}\boldsymbol{u}_{i}\boldsymbol{v}_{i}^{\mathrm{T}} $

(1)

式中：矩阵$ \boldsymbol{U}_{m\times n} $由$ \boldsymbol{A}_{m\times n} $ $ \boldsymbol{A}_{m\times n} $^T的特征值对应的左奇异向量u_i组成；矩阵$ V $由$ \boldsymbol{A}_{m\times n} $ $ \boldsymbol{A}_{m\times n} $^T的特征值对应的右奇异向量$ \boldsymbol{v}_{i} $组成；矩阵$ \boldsymbol{\varSigma } $的对角线元素为奇异值$ {\sigma }_{i} $ ($ {\sigma }_{i}=\sqrt{{\lambda }_{i}} $, $ {\lambda }_{i} $是$ \boldsymbol{A}_{m\times n} $ $ \boldsymbol{A}_{m\times n} $^T的特征值)，奇异值按照从大到小排序，其他元素为0。且$ \boldsymbol{U} $和$ \boldsymbol{V} $均为正交单位矩阵，即

$ \boldsymbol{U{U}}^{\mathrm{T}}=\boldsymbol{U}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{U}=\boldsymbol{I} $

(2)

$ \boldsymbol{V{V}}^{\mathrm{T}}=\boldsymbol{V}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{V}=\boldsymbol{I} $

(3)

式中$ \boldsymbol{I} $为单位矩阵。为有效提取非均质信息，需构建类似于频率域滤波器的目标函数。特征值越大，矩阵在对应的特征向量上的方差越大，功率越大，信息量越多，表示该特征越重要。因此依据奇异值的分布范围，定义SVD重构的低通($ \boldsymbol{X}_{\mathrm{L}\mathrm{P}} $)、带通($ \boldsymbol{X}_{\mathrm{B}\mathrm{P}} $)和高通($ \boldsymbol{X}_{\mathrm{H}\mathrm{P}} $)三种滤波器，分别为

$ \boldsymbol{X}_{\mathrm{L}\mathrm{P}}=\boldsymbol{U{E}}_{1,p}\boldsymbol{V}^{\mathrm{T}}=\sum\limits_{i=1}^{p}{\sigma }_{i}\boldsymbol{u}_{i}\boldsymbol{v}_{i}^{\mathrm{T}} $

(4)

$ \boldsymbol{X}_{\mathrm{B}\mathrm{P}}=\boldsymbol{U{E}}_{p+1, q-1}\boldsymbol{V}^{\mathrm{T}}=\sum\limits_{i=p+1}^{q-1}{\sigma }_{i}\boldsymbol{u}_{i}\boldsymbol{v}_{i}^{\mathrm{T}} $

(5)

$ \boldsymbol{X}_{\mathrm{H}\mathrm{P}}=\boldsymbol{U{E}}_{q, n}\boldsymbol{V}^{\mathrm{T}}=\sum\limits_{i=q}^{n}{\sigma }_{i}\boldsymbol{u}_{i}\boldsymbol{v}_{i}^{\mathrm{T}} $

(6)

式中：$ \boldsymbol{E}_{1, p} $、$ \boldsymbol{E}_{p+1, q-1} $和$ \boldsymbol{E}_{q, n} $均为$ m\times n $阶矩阵，$ \boldsymbol{E}_{1, p} $的第1行~第p行和第1列~第p列元素与$ \boldsymbol{\varSigma } $的对应位置的元素相同，其他元素为0，$ \boldsymbol{E}_{p+1, q-1} $的第p+1行~第q-1行和第p+1列~第q-1列元素与$ \boldsymbol{\varSigma } $的对应位置的元素相同，其他元素为0，$ \boldsymbol{E}_{q, n} $的第q行~第n行和第q列~第n列元素与$ \boldsymbol{\varSigma } $的对应位置的元素相同，其他元素为0；SVD滤波参数p、q的选择依赖于奇异值分布。为此，对于不同的地质体，由试验确定p、q($ p+1 < q < n $)，关键是确定p值，具体方法为：①逐次增加奇异值个数；②通过反射特征稳定的能量占总能量的百分比自适应选择奇异值个数。

在实施过程中，根据地层倾角信息和构造解释数据约束拉平地震数据，反射特征稳定的拉平数据的线性相关性较强，能量也最强，对应SVD的前几个大奇异值。因此，利用上述低通滤波器即可分离反射特征相对稳定的信息，剩余信息反映了断裂破碎、溶蚀孔洞等非均质体，进而提取非均质能量数据并通过数学方法增强显现。

1.2 非均质能量脊线追踪算法

追踪非均质能量脊线分三步。首先，输入非均质能量数据体$ f(x, y, z) $，对于每个三维点$ (x, y, z) $，定义一个大小为$ l\times k\times h $的立方体滤波窗口，其中l、k和h分别表示立方体滤波窗口的长、宽和高。在窗口内，根据需要平滑或保留的特征确定一个或多个特定方向。然后，在滤波窗口内，根据

$ \nabla f(x, y, z)=\left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}, \frac{\partial f}{\partial z}\right) $

(7)

计算每个点的梯度作为主方向或主分量。

基于上述梯度和方向信息，构造一个梯度方向敏感的滤波器，即

$ \boldsymbol{W}=\nabla f(x, y, z) $

(8)

对窗口内的每个点执行$ \boldsymbol{W}\mathrm{*}f(x, y, z) $(∗表示卷积操作)。通过方向滤波平滑$ f(x, y, z) $，剔除其中的“孤立点”和“异常点”，得到滤波数据体$ {f}^{\mathrm{*}}(x, y, z) $。

定义每个三维点$ (x, y, z) $的信号能量为

$ E(x, y, z)={‖{f}^{\mathrm{*}}(x, y, z)‖}^{2} $

(9)

设一组扫描方向为$ {\left\{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}(x, y, z)\right\}}_{j=1}^{K} $($ {\boldsymbol{\alpha }}_{j} $为三维方向矢量，K为扫描方向的个数)，对于给定步长L，定义$ {\boldsymbol{\alpha }}_{j}(x, y, z) $的平均能量为$ {E}_{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}}(x, y, z) $，则

$ {E}_{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}}(x, y, z)=\frac{1}{L}{\int }_{0}^{L}E(x+{\alpha }_{j, x}t, y+{\alpha }_{j, y}t, z+{\alpha }_{j, z}t)\mathrm{d}t $

(10)

式中：t为时间；$ {\alpha }_{j, x} $、$ {\alpha }_{j, y} $和$ {\alpha }_{j, z} $为$ {\boldsymbol{\alpha }}_{j} $的三个分量。

对于每个点$ (x, y, z) $，找到使平均能量最大的方向$ {\boldsymbol{\alpha }}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}} $，即

$ {\boldsymbol{\alpha }}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}=\underset{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}}{\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{g}}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{E}_{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}}(x, y, z) $

(11)

此时，保留能量值大于某个给定阈值τ的局部最大值对应的点集$ \mathrm{R}\mathrm{P}\left\{\right(x, y, z\left)\right\} $，即

$ \mathrm{R}\mathrm{P}\left\{\right(x, y, z\left)\right\}=\left\{\right(x, y, z\left)\right|{E}_{{\boldsymbol{\alpha }}_{j}{}_{}}(x, y, z) > \tau \} $

(12)

根据式(12)，对每个局部最大方向$ {\boldsymbol{\alpha }}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}} $，在点$ (x, y, z) $的三维区域$ \boldsymbol{N}(x, y, z) $寻找$ ({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}}) $组成连通区域M，并满足

$ \left\{\begin{array}{l}\boldsymbol{M}=\left\{\right({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}}\left)\right| < \left[\boldsymbol{\alpha }\right({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}}), {\boldsymbol{\alpha }}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}] < \theta \\ {‖({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}})-(x, y, z)‖}^{2}\\ < \delta , ({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}})\in \boldsymbol{N}(x, y, z)\}\end{array}\right. $

(13)

式中：$ \theta $为最大允许角度差异；$ \delta $为最大允许距离差异。基于式(13)得到的点集M，对任意点$ ({x}^{\text{'}}, {y}^{\text{'}}, {z}^{\text{'}})\in \boldsymbol{M} $重复式(7)~式(13)，直至遍历$ f(x, y, z) $中的所有点。

所提方法为基于能量最大值搜索的贪婪算法，通过对能量最大值点周边区域的多方向扫描，得到局部能量最大的连通区域，以精细刻画非均质能量数据体。

1.3 方法实施

实现所提方法具体分三步(图 1)：①地震资料预处理。基于地震数据进行地层倾角扫描和构造层位解释等预处理。②非均质能量脊线追踪。提取非均质地震信息(提取结果需考虑地质规律)，结合精细井震标定结果确定有效均方根振幅属性值域与数据值域截断，再基于阈值截断追踪数据、识别非均质能量脊线。③钻井校验与分析。结合精细标定结果，分析非均质能量脊线数据与钻井、测井和累计产液量等数据之间的相关性，以确认不同尺度的断裂识别结果。

1.4 模型验证

根据研究目标的埋深、地层岩性、缝洞体尺度等建立深层—超深层的地质模型(图 2a)，由图 2a的正演模拟结果(图 2b)可见两层“花状”结构及受地层强反射能量屏蔽影响的断裂带分支位置。非均质能量脊线追踪结果表明，所提方法可有效提取非均质能量信息(图 2c、图 2d)，得到的能量脊线有效刻画了非均质地质体的空间发育位置(图 2e)，且图 2e与图 2a相似度很高，证明了方法的有效性。

2 应用实例

塔里木盆地富满油田主体位于台盆区北部坳陷内部，地表为戈壁或沙漠。FY1井区位于富满油田北部，目的层顶面构造海拔为―6420~―6560 m(埋深为7385 ~7525 m)，高差为140 m。井区内存在两条北东—南西向的主干走滑断裂破碎带，重要活动期次为早—中加里东期。错断烃源岩(下寒武统)与目的层(奥陶系一间房组或鹰山组)的走滑断裂具备良好的输导性，断裂破碎带既是油气输导通道，又是油气聚集的主要场所^[27-28]。钻井资料表明，主干走滑断裂破碎带之间发育的次级断裂体系向上可断至一间房组或鹰山组，未钻揭断—缝体系的井具有“口口见油、口口不流”特征。因此，基于地震数据有效刻画不同尺度断裂特征进而了解成藏关键因素是一项重要工作。

一间房组厚度为100 ~ 170 m，鹰山组厚度约为773 m，岩性均以灰岩为主。目的层岩石性脆、易溶，为后期的岩溶、破裂等建设性改造作用奠定了良好的物质基础。FY1井区的地震资料反射特征主要为串珠状、片状、杂乱。当储集体达到一定规模时，在叠后地震数据体上常呈波谷—波峰或波谷—波峰—波谷组成的低频、较强振幅反射(串珠状反射)(图 3)。钻井资料表明：串珠状反射中心存在明显的气测显示、溢流、井漏、钻具放空等现象；片状反射、杂乱反射也存在油气显示、井漏等现象，并受相对小尺度的断裂体系控制，该类缝洞体可作为油气增产、稳产的有效领域。

应用本文方法增强缝洞体非均质能量及追踪能量脊线(图 4)。可见，非均质能量增强特征凸显了不同尺度缝洞的地震反射特征(图 4b)，为追踪非均质能量脊线提供了可靠的基础数据(图 4c)。图 5为过研究区垂直断裂破碎带地震剖面非均质能量脊线追踪结果。由图可见：①在同样位置(红色箭头处)，非均质能量脊线(图 5b)保持了地震反射能量的相对关系，并准确地刻画了能量最强位置，清楚地展示了断裂破碎带的核带结构或栅状结构；而Likelihood属性(图 5c)没有展示断裂带特征，与钻探数据不符。②在另一位置(蓝色十字虚线交点)，图 5b指示非均质强能量，与原始地震数据(图 5a)的强能量红色波谷中心对应；而图 5c指示强能量(串珠状反射)两侧，与钻探数据不符。

FY1井井深7711.65 m，完钻于中、下奥陶统鹰山组2段(鹰2段)。该井于鹰1段见气测显示(5 m / 4层)，气测值由7.85%上升到17.08%，于鹰2段见气测显示(0.9 m/1层)，气测值由1.78%上升到1.85%。在深度7711.65 m发生溢流，后用密度为2.15 g/cm³的钻井液压井时发生漏失，累计漏失密度为1.7~2.18 g/cm³的钻井液915 m³，与非均质能量脊线追踪结果匹配(图 6a)。对7322.17~7711.65 m井段采用4 mm油嘴实施完井常规试油，油压为69.08 MPa，日产油214.62 m³，截止目前累计产油0.26×10⁴ t、产气0.005×10⁸ m³。因此，FY1井的纵、横向储层规模有限。

FY202井完钻井井深7530 m，完钻于中奥陶统一间房组。该井在一间房组见气测显示(2 m/2层)，最高气测值为3.98%~32.21%。钻至深度7470 m发生漏失，漏失密度为1.20 g/cm³的钻井液547 m³。当发生漏失后继续控压钻进，累计发生两段漏失，距断裂中心核部越近，漏失速度越大，第二段漏失也无法探底，与非均质能量脊线追踪结果匹配(图 6b)。截止目前累计产油7.2×10⁴ t、产气0.1404×10⁸ m³。因此，FY202井的纵、横向储层规模较大，开发效果更佳。

FY202-1X井(图 6c)和FY101-H2井(图 6d)非均质能量脊线追踪结果与钻井结果匹配。FY202-1X井断裂的纵向连续性较强，指示井底的储层规模较大，更有利于油气自下而上聚集成藏，截止2023年7月累计产油超6.1×10⁴ t。FY101-H2井断裂的纵向连续性较弱，储层规模和油气充注强度相对较差，累计产油近1.3×10⁴ t。

应用实例表明，FY1井区深层缝洞体非均质能量脊线识别结果与钻具放空、泥浆漏失等匹配率达到98.5%。图 7为非均质能量脊线属性值与累计产量交会分析图。由图可见，拟合曲线呈明显的指数关系，拟合系数为0.8705，表明非均质能量脊线追踪结果与实钻特征较符合，可指导后期井位部署和地震—地质工程一体化工作。图 8为FY1井区一间房组、鹰山组能量脊线均方根振幅切片。由图可见，东部和西部自深至浅继承性发育两组北东—南西向主干断裂破碎带，中部发育大量北东—南西向次级断裂体系，展现了良好的勘探前景。

3 结束语

本文针对富满油田FY1井区深层缝洞体提出了地震特征提取与能量脊线追踪方法，可揭示优质断控缝洞储层空间发育位置。以断裂控制地层破碎对应的地震反射特征为目标，通过识别并增强非均质能量，应用贪婪算法追踪非均质能量脊线，进一步反映了断裂破碎带的空间位置。非均质地质体地震反射能量越聚焦，断裂破碎带识别精度越高。联合分析钻井、生产动态数据表明，刻画的断裂破碎构造体与钻井工程中的放空或钻井液漏失位置对应性强，与单井累计产液量呈正相关关系，证实方法结果可靠，具备推广条件。