2014, Vol. 29
2. 中国石油大学(北京), 北京 102249;
3. 中国石化胜利油田物探研究院, 东营 257022
2. China University of Petroleum, Beijing 102249, China;
3. Shengli Geophysical Research Institute of SINOPEC, Dongying 257022, China
裂缝，是岩石中由于构造变形或物理成岩作用形成的面状不连续体(戴俊生，1992).裂缝型油气藏是21世纪石油增储上产的重要领域之一，在我国，裂缝型低渗透储层和数量比例更为突出，裂缝型低渗储层油气产量占整个石油天然气产量的一半以上，占未来准备投产的石油天然气储量的三分之二以上(彭仕宓等，1998)，与裂缝型油气藏相关的技术研究正成为目前石油领域内的热点及难点.裂缝在碳酸盐岩、火成岩和泥岩中均有发育，少量见于潜山变质岩中.裂缝对储层的贡献在于，它即为流体提供了额外的流通通道，也可以作为油气的部分储集空间.要把握裂缝型储层的分布情况，就必须能够准确预测裂缝的发育程度和方向.
世界上针对裂缝展开的测井及地震方法研究最早开始于20世纪50年代(Crampin， 1977，1984，1985；Hudson，1986；Thomsen，1995；Mallick et al., 1998；Ruger，1998；Haas et al., 1994；Srivastava，1994；Li，1999；Shen et al., 1997；Cincol et al., 1978；Narr，1991；Nelson，1985)，国内则开始于20世纪80年代，较为传统的裂缝识别手段是地表露头以及岩芯取样(刘祝萍，1994)，这种方法能够直观的观测到裂缝的产状参数，但不能广泛应用于裂缝空间分布特征的研究. 进入21世纪以来，科研人员开始尝试利用探地雷达(卢成明，2007)和古地磁(章凤奇，2007)进行裂缝预测，之后，随着GPS观测技术的发展，科研人员开始以GPS观测资料为基础，结合区域构造特征模拟应力场，从而进行区域构造应力场与裂缝发育带内在动力学联系的相关研究(张勤等， 2009，2012).此外，以裂缝预测为目的的裂缝数值模拟(卢明辉，2005；沈金松，2009；杜启振，2009；陈乔，2012；孔丽云，2012；刘材，2013)和物理模拟实验也逐渐得到推广(彭建兵等，2008；贺振华等，2007；尹志恒，2012).近年来，随着测井技术、地震勘探技术以及计算机技术的不断发展，测井和地震裂缝预测方法在预测裂缝信息量及准确度上得到了极大的发展(刘振峰等，2012；尹志恒等，2011；卢毓周等，2004；潘保芝等，2006；何雨丹等，2007；高霞等，2007；蒲静等，2008；杨晓等，2010；赵军龙等，2012).
本文通过大量文献调研，对常用的测井裂缝识别方法以及地震裂缝预测方法进行较为详尽的技术介绍，并通过分析各个方法的技术原理，给出不同测井及地震裂缝预测方法的一些应用实例及优缺点. 1 裂缝测井识别方法
在油气勘探工作中，测井资料是进行油气储层分布特征预测的基础.根据对多种测井曲线响应特征的分析，实现井点及井间的初步油气储层预测.近年来，国内外各大油田不断发现裂缝型油气藏，如何利用测井数据对裂缝进行初步识别是解决裂缝预测难题的先决问题.
1.1 裂缝常规测井识别方法
1.1.1 放射性测井
放射性测井是在钻孔中测量放射性的测井方法，以自然伽马测井为主.自然伽玛测井主要测量地层中的不稳定元素如铀(238U)、钍(282Th)、钾(40K)发出的伽马射线.含钾的硅酸盐矿物易于被风化分解，岩石风化后钾析出并被水流带走，含钾的化合物也以机械搬运和水溶两种形式迁移和再分配.难溶于水的钍化合物则残留在原地，在表生条件下，钍以机械分化迁移为主，被搬运到别处沉积下来，小部分钍则在有利条件下形成络合物或有机络合物，或以胶体的形式迁移.这两种含量的矿物相对比较稳定.而铀在自然界呈两种稳定的化合价状态存在，+4价铀的化合物不溶于水，而+6价铀盐可溶，以铀酰离子的形式随地下水迁移，在物理化学条件比较合适的区域转变为+4价的化合物沉淀下来.正常情况下，泥岩具有较高的放射性数值，伽马为高值，其主要是由富含钾的粘土矿物以及残留的钍元素富集，加上粘土矿物对铀元素的吸收等造成的；对于钾和钍含量较低的地层，铀元素的富集往往指示裂缝的存在，因此可以通过元素铀含量与钍钾含量的差值进行裂缝的识别.图 1为该方法在落基山某井的应用，先进行补偿中子与自然伽马组合测井，选择出几个感兴趣的层段，然后进行自然伽马能谱测井进一步识别可能油层，并在高铀低钍钾井段处准确识别出裂缝性灰岩.该井6980~6990 ft处，自然伽马显示为高值，测井识别为泥岩层，但自然伽马能谱曲线显示为低钾和低钍，而铀具有较高的数值，因此判断该层为裂缝性灰岩.
 | 图 1 放射性测井测井裂缝识别在落基山某井的应用 Fig. 1 Application of radioactive logging in a well in the rocky mountains |
三孔隙度测井，即声波，密度和中子测井.声波测井和中子测井在裂缝发育井段一般表现为高值，密度测井则表现为低值.但是，利用单个测井曲线来识别裂缝的效果往往不佳，将三种测井曲线相结合来进行测井裂缝识别更为有效.
由三孔隙度测井的测量原理知，中子测井和密度测井反映了地层总孔隙度的大小，声波速度测井主要反映原生的粒间孔隙度.因此在裂缝性地层中，通过求得中子孔隙度 φN、密度孔隙度φD、声波孔隙度φS以及总孔隙度 φT，可构造比值Rp为
在以裂缝为次生孔隙的裂缝型储层中，当Rp越大时，说明裂缝越发育，若次生孔隙以溶孔溶洞为主，则该方法的适用性较差.
1.1.3 电阻率测井及倾入校正差比法
对裂缝较为敏感的电阻率曲线主要指深浅侧向电阻率和微侧向或微球聚焦测井.深、浅侧向电阻率测井的差异就在于探测深度的不同，天然裂缝的存在，导致泥浆侵入钻井远处的地层，使深浅侧向测井电阻率值出现差值异常，一般的，高角度(大于75 ℃)裂缝时差值为“正异常”，低角度(小于45 ℃)裂缝时差值为“负异常”，倾斜裂缝的差值不明显(如图 2)，为了进一步明确裂缝对双侧向电阻率测井的影响，与之相关的数值模拟也在不断深入(谭廷栋，1983；李善军，1996；史硍，2004).
 | 图 2 深浅侧向电阻率曲线与裂缝倾角 关系图据(陈冬，2010) Fig. 2 Diagram of dual laterolog resistivity and fracture dip(Chen D，2010) |
对于微侧向或微球聚焦测井响应，一般将其与深浅双侧向测井相结合分析地层是否存在裂缝.在井陉规则的情况下，天然裂缝较为发育的井段，其微侧向或微球聚焦测井曲线会在双侧向电阻率曲线背景上发生数值偏离.
侵入校正差比法基于双侧向电阻率测井曲线进行裂缝识别.裂缝在双侧向测井曲线上的响应与裂缝的产状、裂缝的宽度与长度、裂缝中的充填物及充填状态、泥浆侵入深度等密切相关.由双侧向测井计算出地层真电阻率，然后构造电阻率侵入校正差比曲线来识别裂缝(图 3)，其计算公式为
 | 图 3 Rtc曲线裂缝识别实例 Fig. 3 Example of fractures identification with Rtc curve |
其中，RTC为深浅电阻率差比值，Rlld为深侧向电阻率值，Rlls为浅侧向电阻率值，Rt为侵入校正的地层真电阻率.当地层为裂缝性气层时，Rt>Rlls，RTC>0.
1.1.4 横波分裂
地震波分为纵波和横波，横波在经过裂缝时，会发生偏振现象，沿平行于裂缝方向传播的为快横波s1，沿垂直于裂缝方向传播的为慢横波s2，而纵波则不会发生这种现象.s1和s2的偏振、时间延迟及振幅与裂隙方位和密度有关，在有快慢横波测井资料的情况下，可以构建一个简单的各向异性参数s′为
裂缝越发育，s′的值越大.通过这种比值的方法，能够较好的在井上识别出裂缝的发育情况.但是这种方法的局限性就在于横波测井成本太高，横波资料一般难于收集.
1.2 成像测井
最早的成像测井仪器诞生于1969年，经过几十年的发展，目前主要有声、电、核三大类.20世纪80年代，斯伦贝谢公司率先推出地层微电阻率扫描成像测井仪(FMS)，并在1991年成功改进FMS，推出全井眼微电阻率成像测井仪(FMI)，目前国际国内常见的成像测井，除了FMI，还有Halliburton的EMI和Atlas的STAR Imager.目前来说，成像测井仍是最准确的裂缝判别依据，其中，FMI测井是国内各大油田裂缝识别时应用较为普遍的成像测井(王祥等，2005；牛虎林等，2008；彭永灿等，2008；姚瑞士等，2011；肖立志等，2010).
FMI测井是通过记录极板上大量微电极的电流强度来反映井壁的微电阻率变化，然后对记录数据进行一系列特殊处理，利用井壁图像上的亮与暗来代表该位置电阻率值的高与低，从而得到井壁的电阻率图像(肖立志等，2010)(图 4).
 | 图 4 FMI识别裂缝实例 Fig. 4 Example of fractures identification with FMI |
通过这种方法，FMI测井能够提供非常丰富的裂缝信息，如FVA(裂缝开度)、FVDC(裂缝密度)等，并且FMI的井眼覆盖率接近80%.常见的FMI测井裂缝类型主要有高导缝，高阻缝，钻井诱导缝，微裂缝，在碳酸盐岩储层中还会 有溶蚀缝、 缝合线等.这些FMI测井裂缝类型中，高导缝表 示的是被流体或钻井泥浆充填的开启裂缝，能够有效改善储层的储集性能.
除FMI成像测井外，在裂缝的有效性评价方面，偶极子横波成像、远探测声波成像以及方位电阻率成像测井均具有一定的应用前景(肖立志等，2010).
1.3 裂缝测井综合识别方法
由于裂缝分布特征复杂，除了成像测井外，其它单一测井方法裂缝识别能力有限，仅使用常规测井曲线进行井上的裂缝识别无法满足勘探开发的精度要求，针对这种情况，将测井裂缝识别与数值统计分析中的相关理论结合，形成了一系列新的裂缝测井综合识别方法.
1.3.1 概率密度法
概率密度方法，其本质是将不同测井裂缝识别方法进行有效融合.不同的测井裂缝识别曲线(如侵入校正差比曲线和三孔隙度比值曲线等)，其原理不同，量纲不同，量级差可能较大.将裂缝识别较为准确的位置提取出来，融合成一条新的测井曲线，从而提高裂缝的整体识别准确率.
该方法的一般计算流程为：(1)将已有裂缝识别曲线F1，F2…Fn，分别进行正态变换及归一化处理；(2)基于单井裂缝先验信息统计裂缝识别曲线的识别率；(3)将这n个识别率进行归一化处理，得到各裂缝识别曲线的权重值；(4)将各裂缝识别曲线进行权值的乘积求和，得到新的曲线，即裂缝概率密度曲线.
该方法能够有效提升裂缝的井上识别率，且为连续曲线，可以作为测井约束参与到与裂缝相关的地震反演中.
1.3.2 R/S变尺度分析法
国内采用分形理论进行裂缝预测始于1993年，在之后十几年中，分形裂缝预测技术逐渐由理论走向应用(何光明等，1993；乐友喜等1998；胡宗全，2000；杨世明等，2002；王理瑞等，2011). R/S变尺度分析法是应用最广泛的分形统计方法之一.其中R和S分别为极差和标准差，极差R代表时间序列的复杂程度，标准差S代表时间序列的平均趋势，那么，可以用两者的比值R/S来代表无因次的时间序列相对波动强度.
在实际应用中，先选取两条对裂缝较为敏感的测井曲线(例如自然伽马和声波曲线)，并分别计算出两曲线每个采样点的R和S值为
这样，每条曲线的每个样点都会有一个R/S值，将选取的两条识别曲线与n作双对数散点图.在某一深度段内，将散点拟合为曲线，并计算该R/S曲线的斜率H(一般称为Hurst指数)，然后求取分形维数D=2－H.一般情况下，井段裂缝越发育，则井段非均质性越强，R/S与n的双对数线性关系图的变化越剧烈，表明D值越高.
1.3.3 神经网络裂缝识别
近年来，神经网络技术发展迅速.鉴于该技术的成熟性以及优越的学习性，将该技术引入到石油地质勘探的实际问题中，用于预测井段的裂缝发育情况.其学习算法由正向传播和反向传播两个过程组成.在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐蔽单元逐层处理，并传向输出层.若输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连通路返回，通过修改各层神经元之间的权值，使误差信号最小.目前应用最广泛的是BP(Back Propagation)网络.
在实际的裂缝识别过程中，首先，利用已知测井裂缝信息的井段对神经网络进行训练，达到精度需求时结束学习过程，然后，再利用已经训练好的网络对未知裂缝信息的层段进行预测.国内于20世纪末就开始将神经网络应用到裂缝预测中，在十几年的实际应用中，取得了一些较好的应用效果及技术突破(安丰全等，1998；张吉昌等，2005；李军等，2006；李琼，2006；贾凌霄等，2012).
上述的各种测井裂缝识别方法在生产中均有应用.近年来，石油勘探研究人员在不同地区不同岩性的测井裂缝预测工作中取得了较好的研究成果(穆龙新等，2009；卢颖忠等，2000；景建恩等，2005；汤小燕等，2009；绪磊等，2009；陈冬等，2010；王晓等，2011)，但是，测井裂缝识别的准确度问题在生产实践仍未有效解决，其原因在于：(1)裂缝尺度小，同一地区的裂缝在不同井点处的裂缝开度、倾角、充填度等特征也会发生变化，单纯利用常规测井数据来进行裂缝识别难度较大；(2)测井施工过程中的误差会影响测量值的准确性，在进行裂缝识别这种精细的测井资料分析时，该类误差的影响不容轻视.在实际应用中，为了提高测井裂缝识别的精确度，一般通过多种测井裂缝识别方法的对比分析，来综合性的进行测井的裂缝识别.
2 地震裂缝识别方法
利用地震方法进行裂缝预测，其识别目标一般为有一定规模的裂缝发育带.这种裂缝的规模性发育往往与地质构造运动或成岩作用有关，这就是利用地震数据进行裂缝预测的地质基础.此外，裂缝会造成岩层的各向异性，地震波在含裂缝岩层传播时，其运动学属性和动力学属性也会发生一定规律性变化，因此，挖掘地震资料中携带的裂缝信息具有可行性.
2.1 地震属性分析裂缝识别
2.1.1 纵波各向异性裂缝识别
纵波各向异性裂缝预测方法，其核心是利用由裂缝引起的纵波动力学属性随着方位角的改变而发生变化的特征，也就是所谓的方位各向异性.目前的实际应用主要基于Ruger于1997年关于HTI(具有水平对称轴的横向各向同性)介质的理论公式为
 | 图 5 纵波在HTI介质模型中的入射 示意图(据Ruger， 1998，有改动) Fig. 5 Sketch of P-wave incidence in HTI model(modified after Ruger，1998) |
该方法一般使用叠前NMO道集数据来进行研究，通过分方位角叠加和偏移，得到含有方位角信息的几个地震数据体，再分别计算这几个含有方位角信息的地震数据体的频率、衰减、相对波阻抗等动力学属性，最后，通过对这些属性的各向异性椭圆拟合来实现裂缝密度和裂缝方向的预测.
这种方法利用叠前纵波地震数据进行裂缝预测，得到的结果是一个三维地震数据体，能够较为准确的预测高角度裂缝的空间分布特征，但对于以低角度裂缝为主的储层该方法不适用.由于对油气渗流贡献较大的裂缝类型以高角度裂缝为主，因此，纵波各向异性裂缝预测是目前应用最为广泛的一种地震裂缝预测方法(曲寿利等，2001；范国章等，2002；杨勤勇等，2006；王延光等，2006；桂志先等，2007；黄伟传等，2007；刘朋波等，2008；喻岳钰等，2009；孙炜等， 2010，2012；冯明友等，2010；姜传金等，2011；张广智，2013)，同时，该方法要求叠前数据是保幅处理，且地震数据应为宽方位采集(横纵比大于0.5).图 6为利用各向异性预测的某地区碳酸盐岩裂缝平面分布特征，裂缝发育区(图中黑线范围内)位于工区内主要断层之间，且与已钻井裂缝特征吻合较好.
 | 图 6 各向异性预测裂缝分布特征实例 Fig. 6 Example of the fractures prediction based on anisotropy |
当地震采集的方位角范围较窄(如海上窄方位地震采集)时，由于方位角信息量不足，无法进行各向异性椭圆的拟合.为了解决这种情况下的裂缝预测问题，学者们提出了叠前远近偏移距属性差法(刘松等，2009；田立新等，2010).
叠前远近偏移距属性差法，其本质是AVO(振幅随偏移距变化)技术在裂缝预测上的一种应用.在应用中分别计算大偏移距和小偏移距地震数据的地震属性，并进行差值计算，然后用这个差值属性来检测裂缝(如图 7).
 | 图 7 近偏移距时地震波穿过裂缝(左)和 远偏移距时地震波穿过裂缝(右) Fig. 7 Seismic wave pass through the fractures in near-offset(left) and far-offset(right)record |
这种方法为窄方位角下的裂缝预测问题提供了一种新的思路，在实际应用中能取得一定的效果，但是，该方法存在一定的局限性：(1)AVO响应的影响因素太多，岩性异常、流体性质等均会造成AVO响应特征的变化，相比之下，裂缝造成的AVO响应往往不够明显；(2)该方法仅在预测高角度裂缝发育带时效果较好，且该方法不能检测裂缝方向；. 2.1.3 构造应力场分析
构造运动，往往伴生大量构造缝，并且由于地质演化史的大致相同，一个地区内在某一地质时期所受的应力场具有规律性，这为利用构造应力场分析方法预测构造缝的分布特征提供了依据.
在实际应用中，利用深度域构造图、速度图以及岩石密度等地层信息来进行应力场数值模拟，得到多个应力场参数，如曲率、应变强度和应力方向等.在进行某一区域的应力场参数分析时，用最大曲率值表征该区域的裂缝发育程度，用最小主曲率方向来指示裂缝的走向，从而将构造缝的预测问题转化为构造面的应力场参数计算问题.
该方法能够较为准确的预测构造裂缝(图 8)，但是，该方法的预测结果并不是三维数据体，而是构造层面的构造缝分布特征，并且，所分析的构造应力场并不包含所有的地质演化活动，而仅是最近一期，也就是现今的地应力场分布.
 | 图 8 应力场数值模拟应用实例 Fig. 8 Example of fractures prediction based on stress field analysis |
相干体技术是Amoco石油公司于1995年首次公布，它利用地震数据体中相邻道之间波组的相似性，通过相关运算，将那些不相关的地震数据强调出来，然后利用这些不相关的数据体的空间分布来解释断层、岩性异常和裂缝等地质现象.倾角检测技术，它描述的是最大相似的平滑程度和倾角值，在三维数据体中，通过计算同相轴的梯度，可以得到地层的局部倾角，也可以得到某一点振幅的方差，在地层中有裂缝、断层和岩性等异常变化时，会使振幅方差变大，这样就可以达到裂缝识别发育带的目的(杨凤丽等，1999；王永刚等，2000；苏朝光等2002).
对于相干图和倾角图的解释可分为两个级别：值低、延伸较长且呈条带状分布的解释为断层；而相干值较低，延伸较短，则解释为裂缝.当然，相干及倾角技术也有多解性，相干值低的地方不一定都是断层或裂缝，也可能是岩性变化或其它地质现象所致，因此，在断裂特别是裂缝解释中，要综合分析多方面地质情况.
这种相干体及倾角检测相结合的技术，能够利用地震数 据，粗略的了解研究区裂缝的初步分布规律，但是，在研究区裂缝尺度和规模较小时，这种方法的应用效果往往不够理想.
2.1.5 叠后融合属性
叠后地震属性一般基于叠后纯波数据进行计算，由于这种地震数据经过了叠加处理，造成其数据中小部分地质信息的丢失，因此，单独运用某一种叠后地震属性来进行裂缝预测往往效果不佳.但是，在某些勘探程度较高、测井裂缝资料较为完备的研究区，可以进行以测井资料为验证基础的多属性融合裂缝识别方法的尝试.
首先，计算用于属性融合的各种地震属性，如能量衰减、低频异常等，然后，以测井裂缝资料为基础，对比分析每种地震属性的敏感性，并根据统计出的敏感程度值来确定各属性在融合属性中的权值，最终根据加权公式得到用于裂缝识别的融合属性，用以预测裂缝的平面分布特征.
目前，这种方法在实际生产中的应用效果还无法令人满意，其原因如下：(1)叠后地震数据信息量不足，各种地震属性无法有效解决裂缝预测这种较为精细的地质问题；(2)该方法测井裂缝资料要求较高，在测井裂缝信息匮乏的地区不适用；(3)该方法是由数值统计原理得到的关于裂缝发育程度的一种定性认识，一般不作为确定裂缝分布特征的直接依据，且该方法不能预测裂缝的方向. 2.1.6 多尺度边缘检测裂缝识别
多尺度边缘检测裂缝识别方法，其本质是图形图像分析中的边缘检测理论在裂缝预测中的应用，由于裂缝同样是多尺度的，且裂缝的分布范围较大时，在地震资料上容易形成异常带，因此，利用边缘检测理论来识别裂缝是合理且可行的(姬光荣等，1997；贺振华等， 1999，2007；苟量等，2005；宋建国，2013).
小波多尺度边缘检测是图像边缘检测中的重要方法(何瑞武等，2005).根据小波多尺度边缘检测理论，结合岩石裂缝的多尺度特性，利用三维地震数据体相邻地震道之间的相异性，并通过选取不同滤波尺度来定位不同特征边缘，从而实现对不同尺度岩石裂缝的预测.虽然该方法能够得到不同尺度裂缝的分布范围，但无法预测裂缝的方向.
2.2 地震反演裂缝识别
与裂缝识别相关的地震反演主要指的是地质统计反演方法中的随机模拟.随机模拟是通过建立变差函数来描述空间数据场中数据之间的相互关系，进而达到建立空间储层参数点之间的统计相关函数的目的.变差函数的数学表达式为
 | 图 9 变差函数主要参数 Fig. 9 Main parameters of semivariogram |
在实际应用中，以测井裂缝识别曲线为基础，在测井裂缝识别较为准确且井资料充足的前提下，利用随机模拟的方法，将井点的裂缝识别信息推广到平面上，从而预测裂缝的平面分布特征.
该方法对测井资料要求较高，要确保测井曲线能够准确识别裂缝，才能保证得到的裂缝平面分布规律的正确性，且该方法无法预测裂缝的走向.图 10为地震反演方法裂缝识别在国外某油田的应用，通过地震反演，将测井计算的裂缝识别曲线推广到平面，从而得到研究区裂缝的平面分布特征.
 | 图 10 地质统计反演预测裂缝分布特征实例 Fig. 10 Example of fractures prediction with seismic inversion |
2.3.1 横波与转换横波裂缝预测
横波与转换横波的裂缝预测方法，其方法原理也是基于横波经过裂缝时发生偏振现象.在多分量采集时，能够接收到横波以及转换横波的传播资料，在这种情况下，可以根据横波分裂或者转换横波分裂来预测裂缝的发育特征(王永刚等，2005；蔡希源等，2010；魏周拓等，2012；程冰洁等，2012).这种方法具有良好的预测效果，其缺陷仍然是采集费用昂贵，并且，横波地震勘探还涉及到震源的设计问题，因此，这种方法目前并未广泛应用.
2.3.2 VSP裂缝预测
VSP(垂直地震剖面法)是一种井中地震观测技术，通过在地表激发震源，在井中不同深度放置检波点进行观测，从而研究井点附近地质剖面的纵向变化.VSP资料的裂缝检测方法，采用正交偏振的S波震源，应用四分量技术来估算横波的偏振现象，从而检测裂缝的方位和发育程度(曹立斌等，2008；张山等，2011).
这种方法得到的资料质量较好，但是，VSP方法在横向上的延伸性受一定限制，无法得到较全面的裂缝空间分布特征，且费用较高.
总的来看，利用地震资料进行裂缝空间分布特征的预测，仍是生产实践中解决裂缝预测难题的主要手段.由于各种地震裂缝方法的适用性及精确度不同，在解决实际问题时，勘探研究人员倾向于将测井以及不同地震裂缝预测方法相结合来进行研究区裂缝空间分布特征的预测(李明等，2000；王永刚等，2000；高云峰等，2008).
3 总 结
本文根据大量的文献调研，通过对常用测井及地震裂缝预测方法的技术分析，得出各种裂缝预测方法的优缺点：
(1)在测井裂缝识别方法中，成像测井仍是目前最为可靠的裂缝识别依据，可以作为验证其他裂缝预测方法是否准确的依据；常规测井、三孔隙度比值法、侵入校正差比法和概率密度法容易实现且有一定效果，结合地震反演能得到裂缝的发育情况，横波测井和放射性测井可以准确裂缝识别，但资料难于收集；与数值统计分析相关的测井裂缝识别法局限于井点处的裂缝研究.
(2)在地震裂缝预测方法中，纵波各向异性裂缝预测方法应用最为广泛，且能够准确得到高角度裂缝的分布特征；叠前远近偏移距属性差法，相干体及倾角检测法，叠后融合属性法，多尺度边缘检测法以及地震反演方法能够得到裂缝的发育程度数据体，但无法预测裂缝方向；构造应力场分析法经常用于预测某个界面构造缝的分布特征；横波与转换波裂缝预测方法受成本限制，VSP裂缝预测受横向延伸限制，均未广泛应用.
致 谢 感谢审稿专家的宝贵意见和指导.| [1] | An F Q,Li C X,Li Z M. 1998. The quantitative identification of fractures using well log data [J]. Geophysical Prospecting for Petroleum,37(3):119-123. |
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