相干属性解释技术在沁水盆地煤层气勘探开发中的应用

朱红锦① ZHU Hong-jin；邵林海② SHAO Lin-hai；黄涛① HUANG Tao；

庄园旭① ZHUANG Yuan-xu

（①成都理工大学，成都 610059；②中油东方地球物理研究院资料处理中心，涿州 072750）

（①Chengdu University of Technology，Chengdu 610059，China；②Data Processing Center，GRI，BGP，Zhuozhou 072750，China）

作者简介：朱红锦（1992-），男，四川巴中人，现在成都理工大学攻读固体球物理学专业硕士学位，主要从事为地震解释和储层预测方面的研究。

0 引言

沁水盆地是我国首个煤层气勘探开发的热点区域，煤炭储量丰厚，总量达3203.42亿T[1]。区域内高煤阶煤由于构造运动频繁，会形成裂缝发育的高渗区，可以采出具有商业开发价值的煤层气（张建博等，2000），因而利用准确有效的手段，找到裂缝发育区域，判断断裂带的走向、陷落柱的位置等，对于煤层气勘探开发显得尤为重要。

相干属性历经二十多年的发展，其在地震解释中地位也越来越重要，随着煤层气技术的发展，相干属性解释技术在煤层气的解释过程中也发挥着重大作用。相干属性的诞生为三维地震解释提供了可靠的手段，特别是在断层、裂缝、侵入岩等构造的识别中发挥着重大作用。

1 相干属性定义与原理

相干属性是从三维地震数据中提出能够反映和突出数据相关性的三维数据体，所生成的数据体被称为相干体[3]。相干体反映三维数据体中相邻地震道之间波形的相似性，利用这种相似性可以反映地层、地层岩性横向非均匀变化，研究断层、裂缝的空间分布，确定地质构造异常体的空间形态及展布特征，这种技术称为相干体解释技术[12]。

在反射波地震勘探中，对于同一均匀反射层来说，由于反射条件差异极小，反射波走时是非常相似的，从地震剖面数据来看则表现为振幅、相位一致，极性相同，称为波形相干。随着地层的横向变化，相干可以分成：完全相干、部分相干、不相干。当目标层为横向均匀地层时，相邻地震道反射波不发生变化或者变化极小，则称完全相干，相干值大；当目标层为渐变地层时，相邻地震道反射波在振幅、相位、频率等方面是按照一定规律逐渐变化的，则称部分相干，相干值适中；当目标层有断层、裂缝、侵入岩等构造时，相邻地震道反射波在振幅、相位、频率等方面都将表现出不同的差异，则称不相干、相干值极小[2]。

2 相干算法的原理

相干从提出到应用发展迅速，目前被广泛运用的有三种：第一代相关算法（C1）、第二代相关算法（C2）、第三代相关算法（C3）。

2.1 第一代相关算法（C1） 第一代相关算法是基于归一化互相关的算法，也称相关算法，其定义是：在给定的时窗内，沿Inline（X方向）和Crossline（Y方向）用于计算的地震道归一化相关系数极大值的乘积：

其中ρx、ρy分别表示Inline方向和Crossline方向地震道的相关系数，τ表示用于计算的地震道个数，t为反射波的旅行时。

2.2 第二代相关算法（C2） 第二代相关算法是基于相似性的相干算法，也称为相似算法，其定义为：在以分析点为中心的含J个地震道的椭圆或则矩形时窗内，沿着倾角方向上平均道的能量与所有道总能量的比值：

其中xj和yj 表示第 j 道与主道在 x 和 y 方向的距离；计算中为了提高相干计算的稳定性和信噪比，取了时窗内2K+1个点的和。

2.3 第三代相关算法（C3） 第三代相干算法是基于特征值得相干算法，也称特征值算法，其定义为：由垂直分析时窗±K内的数据形成矩阵的行，由不同时间各道的数据形成矩阵的列，然后将它们进行自相关和互相关运算得到协方差矩阵，最后将协方差分解为本征向量，而每一个本征向量就有一个本征值，用于相干体计算的为第一本征值：

其中，J为分析孔径内地震道数量，分母为分析孔径内地震道能量的和，λ1为矩阵的第一本征值。

3 相干属性的应用

3.1 沁水盆地地质背景 沁水盆地地处晋中—晋东南地区，是中国大陆第一个煤层气勘探开发热点地区。从前人的研究得知该地区地层从老到新沉积的地层有：前寒武系的古老基地，寒武系的海相碳酸盐，中下奥陶统的夹石膏层的灰岩，中石炭统本溪组的泥岩，上石炭统太原组的砂岩夹煤层，下二叠统山西组的砂岩、泥岩和煤层，下二叠统石盒子组由上向下的砂岩、细砂岩、泥岩，上二叠统石千峰组粗粒砂岩与紫红色泥岩互层，三叠系中、下统刘家沟组和尚沟组的砂泥岩互层，古近系、新近系、第四系地层[6]。

沁水盆地是走向为北东向的向斜构造，断层主要发育在其西部。区域内上石炭统太原组和下二叠统山西组为含煤地层，其中以太原组的15#煤、山西组3#煤层厚度最为稳定，两套煤层的构造均能很好地反映区域内的地质构造特征，且两煤层厚度分布稳定，含气量高；煤层上覆地层厚度大，地下水活动弱，有利于煤层气保存[7]。

研究区位于沁水盆地东南部，长治市长子县北西部，整个区域地形呈东缓西陡之势，但整体高度差异较小。从沁水工区3#煤层T0构造图（图1）可以看出：区域内断层主要表现为北东走向的逆断层和“雁列式”走滑断层，且两类断层的次生小断层和微小断层发育明显，使得区域内形成非常复杂的地质构造，如断裂、裂缝、陷落柱等，所以精确判断层、裂缝分布和陷落柱的发育特征对于该地区煤层气勘探开发显得尤为重要。

3.2 相干属性实例应用 根据三种相干算法的原理，对沁水盆地实际的煤层气三维地震数据进行计算，本节分析并比较三种算法的差异。

图2为T624地震剖面（各切片图中 灰线为该测线位置），其中F1、F2、F3、F4、F5分别为各切片中由南向北的五条断层，绿、蓝两线分别表示3#煤层和5#煤层的底界，并且由地震剖面可以看出反射波走时为732ms时，文章所采用的振幅时间切片均在两套目标层位上。

图3为原始地震数据在时间为732ms的振幅时间切片，可以看出工区内大致的地形分布，如大型的隆起和凹陷以及附近伴生的断层等，但不能细致的揭示各种地质构造。

图4是利用C1算法所得到的相同时间相似值切片，可以明显看出工区内比较精细的构造空间展布特征，如箭头指示的断裂带，但图中比较复杂的地方（图中灰圈处）解释效果不是十分理想，噪声干扰相对来说比较明显，断层的连续性和精度较差，横向的延伸比较模糊，这是由于C1算法理论简单，且基于地震道零平均信号的条件下，故限制比较大，适用于精度比较高的地震数据[5]。

图5是t=732ms的相干值切片，对比原始地震振幅和C1算法解释结果可以看出C2算法抗干扰的能力比较强，能准确计算地震数据的相干性，进而能刻画地质体的细微特征，对断层、裂缝的识别度较高，区域内断层的连续性比较好，但其横向分辨率较低，故在区域内东北部解释结果不理想。图6是C3算法在时间为732ms的切片，通过与前两种算法对比可以看出其对断层、隆起、凹陷等构造非常灵敏（图中灰圈处），且干扰很小，尤其对断层的连续性、横向延展程度识别度高，而且对断层的聚焦程度也很高，但C3算法运算量非常大，对计算机的要求很高。通过相干属性的时间切片，开发人员能精准地辨别出工区内断层、微小裂缝和陷落柱等构造的分布与走势，进而能够在煤层气勘探开发中为钻井的选址提供可靠的依据。

4 总结

4.1 相干属性在三维地震解释和岩性研究中是非常重要的技术手段，通过计算各地震道之间的相干性来突显数据的不相干，从而识别各种地质构造。在实际应用中该技术是非常规解释中常用的技术之一，而且在煤层气解释中能够在运用到各种复杂的地质条件中，而这些复杂地质条件往往不能用常规解释进行识别。

4.2 随着相干属性技术的发展，针对C3算法的改进方法也发展迅速，文中的乘幂法也出现如：瑞利商（Rayleigh）加速法、远点平移加速法、艾特肯（Aitken）加速法等；相干属性的方法除传统的C1、C2、C3外，近几年还出现有新一代相干技术，如：基于几何结构张量的相干技术、基于高阶统计量的相干技术、基于小波变换的多尺度相干技术等。

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参考文献：

[1]刘飞.山西沁水盆地煤岩储层特征及高产富集区评价[D].成都理工大学，2007.

[2]孙夕平，杜世通.相干体技术算法研究及其在地震资料解释中的应用[J].石油大学学报（自然科学版），2003，27（2）：32-40.

[3]杨涛涛，王彬，吕福亮.相干技术在油气勘探中的应用[J]. 地球物理学进展，2013，28（3）：1531-1540.

[4]刘海燕.C3相干算法的改进及其在断层识别中的应用[D].吉林大学，2013.

[5]杨金政.地震相干分析技术及其在断层解释中应用[D].成都理工大学，2010.

[6]张佳赞.沁水盆地煤层气资源勘探潜力研究[D].中国地质大学（北京），2010.

[7]王勃.沁水盆地煤层气富集高产规律及有利区块预测评价[D].中国矿业大学，2013.

[8]王莹，张庆龙，朱文斌.沁水盆地南缘中-新生代构造变形与构造应力场[J].高校地质学报，2014，20（2）：249-259.

[9]赵孟军，宋岩，苏现波.沁水盆地煤层气藏演化的关键时期分析[J].科学通报，2005，50（S1）：110-116.

[10]GERSZTENRORN A， SHARP J， MARFURT K J. Delineation of tectonic features offshore Trinidad using 3-D seismic coherence. The Leading Edge， 1999，18(9)：1000-1008.

[11]BAHORICH M， FARMER S. 3-D seismic discontinuity for faults and stratigraphic features： The coherence cubs. The Leading Edge， 1995，14(10)：1053-1058.

[12]J. Marfurt. 3-D seismic attributes using a semblance-based coherency algorithm. Geophysics，1998，63(4)：1150-1165.