2017, Vol. 32
随着勘探程度的不断提高(刘振武等，2009)，渤海海域在贯彻以寻找大中型油气田为目标的同时，兼顾在成熟油田周边寻找滚动目标勘探.例如位于渤南矿区的垦利A油田、渤中B油田、渤中C油田均已开发投产，且经济效益可观.由渤海油田的勘探历程可以看出，浅层主要含油气层段为新近系明化镇组、馆陶组.储层以河流相和三角洲相沉积为主，其中河流相沉积占了63%(凌云等，2010)，河流相储层特点为砂体以薄层为主(Widess，1973；Zeng，2009)，横向变化快.目前浅层如何精确的预测储层厚度从而优选勘探井位是工作重点.对滚动目标来说，开发油田丰富的钻井资料和开发认识能够为目标勘探提供第一手宝贵资料.
目前砂体厚度预测主要包括两种方法(李雪英等，2014)：(1) 时间厚度预测法，在反演资料上拾取砂体的顶底并计算时间厚度，根据速度公式将其转化为深度厚度.正演结果表明地震资料只有在分辨能力窗口(通常指四分之一的地震波长)内才能准确反映地质体的顶面、底面和厚度.当砂体厚度较小时会出现顶底深度不准确，砂体过厚的现象(Gochioco，1992；凌云研究小组，2003；Puryear and Castagna, 2008；赵虎等，2013).(2) 根据反射振幅和砂体厚度的关系做定量计算(凌云研究小组，2003)，但是反射振幅受影响因素较多，不便于关系拟合.国内的学者也针对峰值频率做了相关的理论研究，比如王云专等(2013)对薄层进行AVO分析，研究各类薄层峰值频率随入射角变化的特征，并探讨了厚度和子波峰值频率对薄层峰值频率的升频作用.孙鲁平等(2010)提出利用地震相对峰值频率增量进行薄层厚度定量计算的方法.上述方法大都基于正演模型的理论研究，实际生产中的应用效果研究较少(张兆辉等, 2014；赵继龙等, 2014).本次以成熟油田周边的丰富井资料为基础，研究峰值频率和砂体厚度的关系从而预测砂体厚度.
1 技术原理图 1为一薄层模型，合成记录可以表示为时域子波与反射系数的褶积，根据Fourier变换的性质，其频谱A(f)在频域为子波频谱AB(f)和反射系数频谱AR(f)的乘积.公式为
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(1) |
把反射序列的频谱AR(f)以及雷克子波的频谱AB(f)分别带入(1) 式得：
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(2) |
其中r1、r2为薄层顶底界面的反射系数，Δt为薄层双程走时, fm为雷克子波的频率.对f求导可以发现，令其为零的f值即合成记录的峰值频率fP整理得：
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(3) |
其中R=r1/r2.
对公式中的正弦、余弦函数进行麦克斯韦展开式的近似得：
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(4) |
对方程求解得：
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(5) |
由该公式可以看出峰值频率受砂体厚度、子波频率以及反射系数比的综合影响(Puryear and Castagna，2006).结合图 1的薄层模型可以得出：(1) 对于韵律型地层ρ1v1>ρ2v2＜ρ3v3，即R=r2/r1＜0，此时峰值频率fp有唯一的解，公式取减号.(2) 对于递变型地层ρ1v1＜ρ2v2＜ρ3v3，即R=r2/r1>0, 此时峰值频率fp有两个解，这两个解即为公式分别取正负号时得到.
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图 1 薄层模型 Figure 1 Wedge model of the thin-bed types |
建立正演模型，如表 1所示二种模型的岩性层速度、密度及反射系数比.其中雷克子波fm=35 Hz.对于模型1有R=-0.5为韵律型地层，得到峰值频率和砂体厚度关系(图 2).由图 2可以看出，峰值频率随砂体厚度增加而减小，且峰值频率fp>fm=35 Hz.
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表 1 二种模型的岩性层速度、密度及反射系数比 Table 1 lithology, layer velocity, density and reflection coefficient ratio of two models |
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图 2 模型1峰值频率和砂体厚度关系 Figure 2 The relationship between the peak frequency and thin-bed thickness in model 1 |
对于模型2有R=0.5为递变性地层，可以得到两个峰值频率解(图 3).其中峰值频率fp1、fp2均随砂体厚度增加而减小.由正演模型的结果可以看出峰值频率和砂体厚度是呈线性负相关的，因此在实际生产中可以利用二者之间的线性关系式进行砂体厚度预测(季玉新等，2000；侯贵廷等，2004；穆立华等，2004).
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图 3 模型2峰值频率和砂体厚度关系 Figure 3 The relationship between the peak frequency and thin-bed thickness in model 2(fp2 >fp1) |
渤中28-2E油田已开发投产，本次选取其构造内明下段的两套主力含油砂体(a砂体和b砂体)为研究对象，工区内多口井钻遇这两套砂体，丰富的井资料为砂体厚度研究的基础.
2.1 储层厚度分析本次研究分别统计了砂体的毛厚度、净厚度、研究毛厚度及研究净厚度.其中砂体毛厚度为依照测井解释成果表划分的砂体总厚度；净厚度则是指毛厚度中去除泥岩夹层的厚度；研究毛厚度为砂体中不包括泥岩夹层大于3 m的厚度；而研究净厚度为研究毛厚度中去除泥岩夹层的厚度.
2.2 峰值频率提取通常把反射复合波瞬时频谱中最大振幅所对应的频率为峰值频率.首先对地震数据体提取分频属性，分频采用余弦相关变换算法把地震从时间域变换到频率域(图 4).通过对分频体提取最大振幅时间属性，提取的属性是以时间表征的，采用时间指数除以采样率，即可得到对应的峰值频率(高静怀等，2003；张延章等，2006；邓继新等，2008；李雪英等, 2012, 2013；魏晓华等, 2013；胡慧婷等，2016).
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图 4 目标砂体分频结果 Figure 4 The frequency division of the sand a |
钻遇a砂体的开发井一共有32口，均为油层未见水.首先对a砂体分别提取振幅类属性、频率类属性及时间厚度.其中振幅类的属性包括均方根振幅、最大振幅和最小振幅.频率类属性包括主频、瞬时频率和峰值频率(黄真萍等，1997；郭伟等，2006；王永刚等，2006; Rubino and Velis, 2009；王开燕等, 2014；彭军等, 2017).
由砂体厚度和属性交会图(图 5)可以得出：(1) 时间厚度和砂体厚度有一定的相关性，其中砂体研究净厚度和时间厚度的相关性为64%.但是当砂体厚度小于极限分辨率时会出现顶底不准、厚度过厚的现象.(2) 频率类属性相比振幅类属性，与砂体厚度的相关性更好，其中均方根振幅的相关性为60.2%、最大振幅的相关性为62.9%，主频的相关性为79.3%.(3) 频率类属性中峰值频率的相关性最好.如主频和砂体净厚度的相关性仅为79.3%.而峰值频率和砂体厚度的相关性在82%以上.四、峰值频率与不同砂体厚度的相关性也不同，其中毛厚度82.8%、净厚度82.6%、研究毛厚度87.4%、研究净厚度88.6%，结果表明峰值频率与砂体的研究净厚度相关性最好.
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图 5 属性和砂体厚度交会 Figure 5 The cross plot of thickness and seismic attribute |
由(图 6)中的线性回归线可以看出，其中有三口井偏离的较远.A35hp井是一单层厚度为13.5 m的砂体，其对应的峰值频率却达到47 Hz，明显峰值频率偏大.而A37w井为含0.6 m泥岩夹层的5.2 m砂体，对应的峰值频率却只有36 Hz明显偏小.因此把A35hp和A37w两口井作为频率的异常点不参与线性公式的拟合.通过分析认为A35hp可能是受到上覆地层的影响.此外A18井和BZ28-2S-3井频率相似但井上的砂体厚度相差较大，分析认为A18井不应参与交会.最终拟合得到的公式为
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图 6 a砂体有效净厚度和峰值频率的交会 Figure 6 The cross plot of net pay thickness and peak frequency |
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(1) |
根据拟合的公式将峰值频率转换为砂体厚度(图 7)，转换得到的砂体厚度网格在井点处厚度与井上真实厚度存在误差，因此需要做井点校正.校正采用基于克里金的确定性算法，把散点数据进行物性推广得到误差网格从而实现厚度校正.
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图 7 井点校正前砂体厚度 Figure 7 The thickness map of sand a |
经过校正后的砂体厚度进行等值线成图，得到最终的砂体厚度图(图 8).预测的砂体厚度通过预先选取的A19、A29进行验证.其中A19的井上厚度为7.1 m，而预测厚度为7.25 m.A29的井上厚度为15.3 m而预测厚度为14.99 m.验证结果显示预测砂体厚度和井上真实厚度误差较小，该方法可以推广应用.
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图 8 井点校正后a砂体厚度图 Figure 8 The thickness map of sand a by Well correction |
钻遇b的砂体一共有42口开发井，其中储层所含流体比较复杂.统计显示：钻遇该砂体的纯油层井7口；油水同层井8口；顶油底水井13口；水层井13口；含气井1口.关于储层流体对峰值频率的影响可以通过单砂体模型进行研究说明.
2.4.1 单砂体井分析目前地球物理在烃类检测中存在一定的多解性.例如以频率和振幅属性为检测标准，厚度较大的干砂体和含油气的薄砂体在地震响应上都会呈现低频强反射的特征.其原理是砂体厚度和含油气性均会显示低频强振幅的特征.单砂体模型由于岩性组合比较简单，砂体不含泥岩夹层，因此排除泥岩夹层干涉对峰值频率的影响.对单砂体而言影响峰值频率的因素除了砂体厚度就是储层的流体性质.因此基于单砂体正演模型的结论，研究储层流体对峰值频率的影响可以作为烃类检测的一个思路.例如厚度已知的砂体，其峰值频率相对于回归线偏低或偏高均可能是流体造成的影响.
选取钻遇b砂体的23口井在井上均为单砂体.其中包括纯油层井7口、水井6口、1口气井，其他的为顶油底水和油水同层的井9口(图 9).从峰值频率和砂体厚度的交会图中可以发现，纯油层井点均落在回归线下方，表现为砂体含油时峰值频率降低，纯水层的井均落在回归线的上方，表现为砂体含水峰值频率升高.
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图 9 单砂体井峰值频率和厚度交会 Figure 9 The cross plot of single sand body well |
根据结论调整b砂体的公式拟合，分析认为b砂体只有部分含纯油层，砂体大部分为油水同层或水层，因此在分析峰值频率和砂体厚度交会时，认为纯油层井的存在会影响峰值频率和砂体厚度负相关规律的统计(图 10a).由图 10b所示去掉纯油层的井后，原先分散的井点现在呈现良好的线性规律.
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图 10 含纯油层井的峰值频率和砂体厚度交会(a)以及去掉纯油层井后交会图(b) Figure 10 The cross plot by removed the oil wells before (a) and after (b) |
由渤中28油田区域形势图(图 11)可以看出，a砂体和b砂体均属于渤中28-2E油田，砂体厚度预测结果说明在同一砂体内利用峰值频率来预测厚度可以实现.在此研究基础上，对预测思路进一步延伸，把拟合公式作为地区经验公式，对同等地质条件下相邻构造进行厚度预测.例如位于渤中28-1S构造的滚动目标，构造区内仅有几口相邻的探井，与渤中28-1S构造一断层之隔的渤中28-2S油田地理位置更加接近，沉积环境上均为极浅水三角洲，主力含油层位为明下段底部和Ⅰ、Ⅱ油组.且区域内有数量众多的开发井便于经验公式拟合，从而预测渤中28-1S的砂体厚度.
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图 11 渤中28油田区域位置图 Figure 11 The Area location map of BZ28 oil field |
本论文通过提取分频属性，进一步得到峰值频率，通过单砂体楔形模型分别验证了砂体厚度和峰值频率的关系，以及影响峰值频率的因素.最终得到的结论包括：
(1) 频率类属性相比振幅类属性与砂体厚度相关性更好.其中峰值频率属性和砂体厚度的相关性最好；
(2) 当储层含纯油层时会降低砂体的峰值频率，而含水时会提高砂体的峰值频率，因此在经验公式拟合时需要对井点按流体进行分类；
(3) 砂体净厚度相关性比毛厚度好，证明峰值频率是砂体厚度的响应特征与泥岩夹层厚度无关；
(4) 在成熟油田周边寻找滚动目标，可以在同等地质条件下拟合一个经验公式，从而实现目标区的厚度预测.
致谢 感谢审稿专家提出的宝贵修改意见和编辑部的大力支持！| [] | DENG Ji-Xin, HAN De-Hua, WANG Shang-Xu. 2008. Analysis on spectral decomposition response of reservoir based on forward modeling[J]. Acta Petrolei Sinica (in Chinese), 29(4): 539–543. |
| [] | GAO Jing-Huai, CHEN Wen-Chao, LI You-Ming, et al. 2003. Generalized S transform and seismic response analysis of thin interbeds[J]. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 46(4): 526–532. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2003.04.015 |
| [] | Gochioco L M. 1992. Modeling studies of interference reflections in thin-layered media bounded by coal seams[J]. Geophysics, 57(9): 1209–1216. DOI:10.1190/1.1443336 |
| [] | GUO Wei, DAI Zong-Yang, YIN Hong, et al. 2006. Some questions of constraint inversion of post-stack wave impedence[J]. Fault-Block Oil & Gas Field (in Chinese), 13(6): 16–17. |
| [] | HOU Gui-Ting, WANG Wen-Ming, YANG Mo-Han. 2004. Fractal method characterizing the non-linear distribution of Sandstone Bodies[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis (in Chinese), 40(2): 184–188. |
| [] | HU Hui-Ting, LIU Tie, LI Hong-Xia, et al. 2016. Study of geophysical methods to characterize distributary channel sandbody-an example from the Fuyu layer in the Goil field[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 31(6): 2541–2546. DOI:10.6038/pg20160625 |
| [] | HUANG Zhen-Ping, WANG Xiao-Hua, WANG Yun-Zhuan. 1997. Paraneter analysis of seismic attributes and thickness prediction for thin bed[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 36(3): 28–38. |
| [] | JI Yu-Xin, QU Shou-Li, WANG Xiu-Ling, et al. 2000. A method for complex sand reservoir thickness estimation using geologic and seismic data, and the application example[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 35(3): 361–365. |
| [] | LI Xue-Ying, CHEN Shu-Min, WANG Jian-Min, et al. 2012. Forward modeling studies on the time-frequency characteristics of thin layers[J]. Chinese Journal of Geophysics (in Chinses), 55(10): 3410–3419. DOI:10.6038/j.issn.0001-5733.2012.10.024 |
| [] | LI Xue-Ying, LI Dong-Qing, BAI Shi-Yuan. 2014. Review of thin layer studies[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 29(5): 2197–2203. DOI:10.6038/pg20140531 |
| [] | LI Xue-Ying, WEN Hui-Jian, CHEN Shu-Min, et al. 2013. Forward modeling studies on the time-frequency characteristics of isopachous thin interbedding[J]. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 56(3): 1033–1042. DOI:10.6038/cjg20130331 |
| [] | LING Yun, GUO Xiang-Yu, GAO Jun, et al. 2010. The technical challenges on the development trend of reservoir geophysics[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 49(4): 319–335. |
| [] | Ling Yun Research Group. 2004. Study of seismic resolutionlimit[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinses), 39(4): 435–442. |
| [] | Ling Yun Study Group. 2003. Application of amplitude tuning in surveying geologic target thickness less than 1/4 wavelength[J]. Oil Geophysical Prospecting (in chinese), 38(3): 268–274. |
| [] | LIU Zhen-Wu, SA Li-Ming, ZHANG Xin, et al. 2009. Current application and future development of production seismology in PetroChina[J]. Acta Petrolei Sinica (in Chinese), 30(5): 711–716, 721. |
| [] | MU Li-Hua, PENG Shi-Mi, YIN Zhi-Jun, et al. 2004. Universal Kriging method for quantitative sandstone prediction between wells[J]. Petroleum Exploration and Development (in Chinese), 31(4): 73–75. |
| [] | PENG Jun, ZHOU Jia-Xiong, WANG Yu, et al. 2017. Basis pursuit study and application in the identification thin layer[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 32(3): 1243–1250. DOI:10.6038/pg20170339 |
| [] | Puryear C I, Castagna J P. 2006. An algorithm for calculation of bed thickness and reflection coefficients from amplitude spectrum[C].//76th Ann. Internat Mtg., Soc. Expl. Geophys.. Expanded Abstracts, 1767-1770. |
| [] | Puryear C I, Castagna J P. 2008. Layer-thickness determination and stratigraphic interpretation using spectral inversion:Theory and application[J]. Geophysics, 73(2): 37–48. DOI:10.1190/1.2838274 |
| [] | Rubino J G, Velis D. 2009. Thin-bed prestack spectral inversion[J]. Geophysics, 74(4): R49–R57. DOI:10.1190/1.3148002 |
| [] | SUN Lu-Ping, ZHENG Xiao-Dong, SHOU Hao, et al. 2010. The studies on relationship between thin layer seismic peak frequency and its thickness[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 45(2): 254–259, 271. |
| [] | WANG Kai-Yan, ZHOU Yan, CHEN Yan-Qi, et al. 2014. Prediction of reservoir thickness based on spectral decomposition and seismic multi-attribute[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 29(3): 1271–1276. DOI:10.6038/pg20140337 |
| [] | WANG Yong-Gang, LE You-Shan, ZHANG Jun-Hua. 2006. Seismic Attribute Analysis Technology (in Chinese)[M]. Dongying: China University of Petroleum Press. |
| [] | WANG Yun-Zhuan, GUO Xue-Bao, XING Xiao-Lin, et al. 2013. Analysis of peak frequency characteristics of thin bed[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 28(5): 2515–2523. DOI:10.6038/pg20130530 |
| [] | WEI Xiao-Hua, LIU Huai-Shan, XU Xiu-Gang, et al. 2013. High-precision reservoir prediction based on time-frequency analysis and Wheeler transform[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 28(6): 3153–3164. DOI:10.6038/pg20130642 |
| [] | Widess M B. 1973. How thin is a thin bed?[J]. Geophysics, 38(6): 1176–1180. DOI:10.1190/1.1440403 |
| [] | ZENG Hong-Liu. 2009. How thin is a thin bed? An alternative perspective[J]. The Leading Edge, 28(10): 1192–1197. DOI:10.1190/1.3249773 |
| [] | ZHANG Yan-Zhang, YIN Shou-Peng, ZHANG Qiao-Ling, et al. 2006. Geologic significance of the seismic spectral decomposition technology and its application analysis[J]. Petroleum Exploration and Development (in Chinese), 33(1): 64–66, 71. |
| [] | ZHANG Zhao-Hui, LI Sheng-Jun, ZHANG Zhong-Yi, et al. 2014. Fine prediction technology of sandstone thickness and its application in Qi-nan area[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 29(5): 2314–2319. DOI:10.6038/pg20140548 |
| [] | ZHAO Hu, YIN Cheng, PENG Da, et al. 2013. Analyze the relationship of seismic attributes and sandstone and mudstone reservoir distance changes[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 28(2): 899–907. DOI:10.6038/pg20130242 |
| [] | ZHAO Ji-Long, XIONG Ran, ZHANG Xian-Long, et al. 2014. The thin reservoir prediction of Shushanhe formation in the Tarim north uplift Yengimahalla area[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 29(6): 2851–2857. DOI:10.6038/pg20140655 |
| [] | 邓继新, HANDe-Hua, 王尚旭. 2008. 基于正演模型的储层谱分解响应特征分析[J]. 石油学报, 29(4): 539–543. DOI:10.7623/syxb200804011 |
| [] | 高静怀, 陈文超, 李幼铭, 等. 2003. 广义S变换与薄互层地震响应分析[J]. 地球物理学报, 46(4): 526–532. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2003.04.015 |
| [] | 郭伟, 代宗仰, 尹宏, 等. 2006. 叠后波阻抗约束反演的若干问题[J]. 断块油气田, 13(6): 16–17. |
| [] | 侯贵廷, 王文明, 杨默涵. 2004. 砂体非线性分布的定量研究方法[J]. 北京大学学报(自然科学报), 40(2): 184–188. |
| [] | 胡慧婷, 刘铁, 李洪霞, 等. 2016. 分流河道砂体地球物理刻画方法研究——以G油田扶余油层为例[J]. 地球物理学进展, 31(6): 2541–2546. DOI:10.6038/pg20160625 |
| [] | 黄真萍, 王晓华, 王云专. 1997. 薄层地震属性参数分析和厚度预测[J]. 石油物探, 36(3): 28–38. |
| [] | 季玉新, 曲寿利, 王秀玲, 等. 2000. 用地质地震资料计算复杂砂体储层厚度方法与应用实例[J]. 石油地球物理勘探, 35(3): 361–365. |
| [] | 李雪英, 陈树民, 王建民, 等. 2012. 薄层时频特征的正演模拟[J]. 地球物理学报, 55(10): 3410–3419. DOI:10.6038/j.issn.0001-5733.2012.10.024 |
| [] | 李雪英, 李东庆, 白诗缘. 2014. 薄层研究方法综述[J]. 地球物理学进展, 29(5): 2197–2203. DOI:10.6038/pg20140531 |
| [] | 李雪英, 文慧俭, 陈树民, 等. 2013. 等厚薄互层时频特征的正演模拟[J]. 地球物理学报, 56(3): 1033–1042. DOI:10.6038/cjg20130331 |
| [] | 凌云, 郭向宇, 高军, 等. 2010. 油藏地球物理面临的技术挑战与发展方向[J]. 石油物探, 49(4): 319–335. |
| [] | 凌云研究组. 2004. 地震分辨率极限问题的研究[J]. 石油地球物理勘探, 39(4): 435–442. |
| [] | 凌云研究小组. 2003. 应用振幅的调谐作用探测地层厚度小于1/4波长地质目标[J]. 石油地球物理勘探, 38(3): 268–274. |
| [] | 刘振武, 撒利明, 张昕, 等. 2009. 中国石油开发地震技术应用现状和未来发展建议[J]. 石油学报, 30(5): 711–716, 721. DOI:10.7623/syxb200905013 |
| [] | 穆立华, 彭仕宓, 尹志军, 等. 2004. 井间砂体定量预测的泛克里格法[J]. 石油勘探与开发, 31(4): 73–75. |
| [] | 彭军, 周家雄, 王宇, 等. 2017. 基追踪在薄层识别中的研究与应用[J]. 地球物理学进展, 32(3): 1243–1250. DOI:10.6038/pg20170339 |
| [] | 孙鲁平, 郑晓东, 首皓, 等. 2010. 薄层地震峰值频率与厚度关系研究[J]. 石油地球物理勘探, 45(2): 254–259, 271. |
| [] | 王开燕, 周妍, 陈彦奇, 等. 2014. 基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测[J]. 地球物理学进展, 29(3): 1271–1276. DOI:10.6038/pg20140337 |
| [] | 王永刚, 乐友善, 张军华. 2006. 地震属性分析技术[M]. 东营: 中国石油大学出版社. |
| [] | 王云专, 郭雪豹, 邢小林, 等. 2013. 薄层峰值频率特征分析[J]. 地球物理学进展, 28(5): 2515–2523. DOI:10.6038/pg20130530 |
| [] | 魏晓华, 刘怀山, 徐秀刚, 等. 2013. 基于时频分析与Wheeler变换的高精度储层预测[J]. 地球物理学进展, 28(6): 3153–3164. DOI:10.6038/pg20130642 |
| [] | 张延章, 尹寿鹏, 张巧玲, 等. 2006. 地震分频技术的地质内涵及其效果分析[J]. 石油勘探与开发, 33(1): 64–66, 71. |
| [] | 张兆辉, 李胜军, 张忠义, 等. 2014. 目标砂体厚度精细预测技术在歧南地区的应用[J]. 地球物理学进展, 29(5): 2314–2319. DOI:10.6038/pg20140548 |
| [] | 赵虎, 尹成, 彭达, 等. 2013. 砂泥岩储层间距变化对地震属性影响分析[J]. 地球物理学进展, 28(2): 899–907. DOI:10.6038/pg20130242 |
| [] | 赵继龙, 熊冉, 张先龙, 等. 2014. 塔北隆起英买力地区舒善河组薄储层预测[J]. 地球物理学进展, 29(6): 2851–2857. DOI:10.6038/pg20140655 |