目前勘探形势日趋严峻，如何挖掘油田潜力，在油田周边寻找隐闭油气藏、岩性油气藏已是勘探的重要课题。如何应用好地震资料、技术方法以及井数据预测储层含油气性，增加勘探成功率已是所有地震人员共同的课题。烃类检测作为一种直接检测油气的方法，一直得到物探工作者的青睐，是近几年国内外学者的研究热点之一，取得不少成果^[1-4]，但依然存在不足，比如复杂断块油气藏地震波受干扰使油气预测结果不可靠，低孔渗条件下预测结果准确率需进一步提高等。在油田实际生产应用中，发现单靠一种方法或属性来判别油气水层，很难保证识别结果的可靠性，特别是对海上勘探井位的部署，这个风险是致命的。在广义非线性神经网络反演思想的指导下，将多种与油气识别相关的属性联合使用，以测井解释的含油饱和度曲线作为目标曲线进行拟合，优选出最有利的属性组合及最适合本区的拟合参数预测潜力含油砂体，结合地质各参数，综合评价储层的含油潜力。

1 工区概况

PL油田位于渤海中部海域，庙西北凸起东侧边界大断层下降盘断坡带上，为复杂断块圈闭群，处于油气长期运移的指向区，储盖组合较好，有利于油气成藏。目的层段是新近系明化镇组，埋深800 m到1 600 m，砂体圈闭幅度40~150 m不等，原油密度在0.95~0.99 g/cm³之间。目前工区有4口探井，其中C、D两口井发现商业油气流，A、B两口井没有油气发现（图 1），钻井揭示明化镇组储层横向变化较大，储盖组合较好，油藏主要受构造和岩性双重要素控制，该区比较适合开展构造-岩性勘探（图 2）。为打破勘探僵局，从烃检入手，寻找有利含油气区。

2 分频方法研究 2.1 频谱分解原理

频谱分解方法经历短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和广义S变换（ST）三个阶段。短时傅里叶变换公式中的时窗函数是固定的，不会因信号频率的变化而改变，因此其只适合分析分段平稳信号或者近似平稳信号，转换得到的单频体往往不能反应真实的信号。连续小波变换在STFT的基础上引进了小波基函数，利用时窗的伸缩和平移对信号的频率进行分析，因此连续小波变化具有多分辨率的特点^{[5, 6]}。广义S变换以时间和频率为变量，建立一个联合函数来描述信号，更好地实现时频局部化分析，能同时提高时间分辨率和频率分辨率，表达式为：

$ S\left( {\tau , \mathit{f}} \right) = \int\limits_{ - \infty }^\infty {h\left( t \right)} \left\{ {\frac{{\left| f \right|}}{{\sqrt {2\pi } }} \times \exp \left[ {\frac{{ - {f^2}{{\left( {\tau - t} \right)}^2}}}{2}} \right]\exp \left( { - 2\pi ift} \right)} \right\}dt $

(1)

式中：S（τ，f）为时间域信号h（t）的S变换结果，f为频率参数，τ为高斯窗的时间中点，i为采样点。

广义S变换相比小波变换有很多优点，不仅具有连续小波变换的变焦特点，还保持了不同频率的相位特征，兼具短时傅里叶变换和连续小波变换的优点，具有很强的数据适应性和稳定性，具有无损可逆性和高分辨率的特点，能很好地适应复杂勘探程度要求的高精度频谱分解。从频谱分解试验可以看出（图 3），广义S变换具有比短时傅里叶变换更高的时间和频率分辨率，与真实频谱更为接近。

2.2 分频体对油气预测的原理

适当厚度的储层，在地震资料可分辨的情况下，其理论频谱曲线应该基本呈正态分布，真实地层中往往受到各种因素的影响，而使频谱曲线呈非正态分布。实践证实，储层含油气后，地层非致密性降低，地震波传播速度降低，主频明显降低，低频端的反射能量明显增强，而高频端能量因吸收衰减作用快速下降。因此，利用这一性质对油气层进行预测。根据已钻井证实油气层段与分频体的响应特征，优选出响应特征明显的低频、主频和高频三个单频体（图 4）。低频端15 Hz油气层能量非常强，中频端25 Hz接近主频能量达到最高值并开始下降，在高频端40 Hz衰减到与背景色一致。

3 广义非线性反演算法 3.1 BP神经网络算法

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，是一种非线性统计性的数据建模工具。模拟神经元结构的实际上是由一系列可调节的权系数、偏差值及传递函数组成（图 5），一系列的神经元有机联合便组成神经网络^[7-10]。本文采用3层结构的BP神经网络算法（图 6），包括输入层、隐层和输出层。神经元的输入参数p_i与权系数w_i及偏差参数b作为传递函数的输入值，得到神经元输出值m，表达式为：

$ m = f\left( {\sum {{w_{\text{i}}} \times {p_{\text{i}}} + b} } \right) $

(2)

BP神经网络算法是逆向传播的监督学习过程，其通过不断寻找期望平均方差最小的过程修改神经元中的权系数和偏差值达到无限逼近样本。其期望平均均方差（mean square error，MSE）计算方式如式（3）。重复该过程直到MSE值下降到可接受的水平，整个网络训练完成。

$ {\text{MSE = }}\frac{1}{n}{\sum {_{i = 1}^n\left| {{y_{\text{i}}} - {t_{\text{i}}}} \right|} ^2} $

(3)

式中：n为给定的训练集，t_i是整个网络的输出结果，y_i是期待的输出结果。

3.2 目标曲线选取

根据广义反演理论，反演目标与输入数据间存在足够的相关性，选择合理非线性拟合函数，进行目标反演。含油饱和度曲线由测井人员综合计算而来，用含油饱和度曲线作为反演目标曲线不仅能预测储层含油气性，还能指示含油气饱和度。

4 应用 4.1 地震资料

油田地震资料炮间距25 m，道间距12.5 m，采样间隔2 ms，主要目的层段位于600~1 600 ms之间，该段地震资料有效频带宽度为5~70 Hz，主频约为30 Hz。从剖面上可以看出地震同相轴连续，波组特征清楚，保幅性较好，层间反射信息丰富。地震偏移成像效果较好，构造特征清晰，断点清楚。地震资料信噪比高，纯波资料能满足烃类检测研究的需要。

4.2 油气属性组合优选

地震属性作为整个预测网络的输入参数，对整个预测结果的可靠性至关重要，因此优选出最佳的属性组合是非常重要的准备工作。对四大类34种常用地震属性进行研究优选出对油气有一定指示作用的属性6种：总振幅、波谷和、弧长、能量半衰时、峰值谱频率到最大频率的斜率和反射强度斜率。为了提高属性与含油气性的吻合率，对地震资料做了深度处理得到相对波阻抗体、甜点体、低频增加体及高频衰减体^[11-15]。对属性组合的优选有三种方法，最简单的方式即通过属性剖面与钻井数据对比，选出吻合率高的属性作为输入参数。该方法的不足之处在于可能选出来的属性高度相关，在预测时不利于容错和插值，导致预测结果不可靠。另一种方法是对这些属性做相关性分析，选出合适的属性组合。该方法具有一定的合理性，但实际操作中，对选出的属性组合作为输入参数，预测效果也不尽理想。第三种方法是用排列组合方法将属性组合作为输入参数，用神经网络去训练，优选出相关系数最高的属性组合，这种方法耗时相对较长，但油气预测结果与井吻合率非常高。图 7展示的是不同个数及不同属性的组合方式与目标曲线的相关系数图表。

从图 7可以看出当用4个输入属性参与计算时，各种属性组合均与目标曲线相关性达到最高，输入属性过多，导致数据冗余，容错性降低，相关性反而降低。用单频体组合及甜点体、波谷和、反射强度梯度、低频增加这4个属性体组合是所有属性组合中效果最好的，最大训练相关系数达到0.9以上。

4.3 训练效果

研究区一共有4口探井，用A、B两口空井和油井C井作为训练井，油井D井作为验证井。用优选好的属性组合作为输入参数训练整个神经网络，保存最高相关系数时的整个网络参数，反演整个数据体，得到过井反演剖面（图 8），剖面中粉色代表含油饱和度高，红色代表含油饱和度略低，其它颜色代表水层或非储层。

从图 8中可以看出B井在反演剖面上无油气响应，A井钻遇5 m差油层、C井明下段有两套厚油层，在反演剖面上有明显的响应，包括油层的厚度也基本吻合。D井是没参与运算的井，作为纯验证井，可以看到明上段及明下段的两套油层厚度及含油饱和度与曲线吻合非常好。为更好验证砂体含油性的平面分布与探井钻遇情况，对明上段1093砂体解释层做沿层含油饱和度切片（图 9）。从探井连井剖面可以看到，4口探井均钻遇1093这套砂体，其中D井钻遇油层近20 m，A井钻遇5 m的差油层，B、C两井均钻遇水层，与反演平面切片完全吻合。因此大胆预测A井与D井间由两条断层夹持的大面积红色区域极有可能为岩性油气藏。

4.4 潜力砂体预测

对整个反演体逐条剖面研究，发现几套非常有利潜力油气层段。与地震原始剖面对比证明含油气潜力大，经综合地质研究已在潜力层段部署井位（图 10）。

图 10右上方是工区内明上段原始地震剖面，从剖面可以看出断层发育，为油气的有效运移通道，断砂耦合非常好，A、B、C三套砂体具有非常好的储盖组合；右下方是反演剖面，可以非常清楚的看到这三套砂具有明显的油气异常响应；从图 10左上方A、B、C三套砂体叠合图看砂体发育，具有一定展布范围。从图 10左下方可见C砂体为断层控制的岩性砂体。因此地质研究认为极有可能发育断块油气藏，进而进行了井位部署。

4 结论

（1）利用广义反演的思路，以含油饱和度曲线建立起地质和地震间的联系，借助于BP神经网络算法将分频单频体组合及多个油气相关的地震属性有机联合应用，大大提高了油气预测的可靠性。

（2）渤海蓬莱PL油田复杂断块油田群断裂系统复杂，为油气运移提供很好的通道，而浅层断砂耦合好，砂地比适中，非常有利成藏，因此大力开展烃类检测研究工作，为寻找隐蔽断块油气藏、岩性油气藏提供可靠的技术手段。