HCI一般有哪些研究方向?

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近年来,发展了一种综合利用多种指示碳氢化合物存在的地震特性参数,确定油气富集带的方法,简称HCI (Hydrocarbon Indicator)技术。这种技术在地震剖面上逐道对某个目的层位提取一系列地震特性参数,求取剩余曲线和综合曲线,解释这些曲线直接进行碳氢检测。

1.特性参数的提取

HCI技术所提取的与油气有关的特性参数很多,主要有:

1)时间域内的振动能量

如图5-5-5所示,在目的层处选一时窗T,求取该时窗下地震波的能量,按下式计算:

地震波场与地震勘探

式中:i为道号;tm为目的层中心时间;xi(t)为第i个记录道在t时刻的样值。T一般取为100 ms。

2)频率域内的宽频带总能量

如图5-5-6所示,在目的层处选一时窗T,对该时窗中的地震记录作傅氏变换,然后在频率域中找一个很宽的频带范围(fWL—fWH)对能量求和,即计算这一频带范围内能谱曲线下的面积。计算公式为

地震波场与地震勘探

其中

地震波场与地震勘探

Xi(f)为第i道记录所取的记录段频谱,(fWL—fWH)一般为5~100 Hz。

3)低频带范围内的能量

在频率域中,取一个较低的频率fL及较窄的频带宽度(fLL—fLH),计算该频带内能量:

地震波场与地震勘探

如图5-5-7所示。fL一般取10 Hz、12 Hz或15 Hz,(fLL—fLH)一般为5 Hz。

4)低频带与宽频带的能量比

地震波场与地震勘探

图5-5-5 时间域能量

图5-5-6 频率域总能量

图5-5-7 频率域能量关系

由图5-5-7可见,这一比值等于能谱曲线下的面积B与总面积(A+B+C)之比。该比值的大小反映了低频成分的多少,它的增大说明高频成分的减少。高频成分的迅速减少与含气砂岩吸收强烈有密切关系。

5)中心频率

将能谱曲线下的面积划分为相等的两部分的那个频率称为中心频率fM(i)(图5-5-8)。

地震波场与地震勘探

6)峰值频率

Ai(f)的最大值所对应的频率即峰值频率fH(i),如图5-5-9所示。

图5-5-8 中心频率示意图

图5-5-9 峰值频率域示意图

7)速度

与油气关系密切的速度主要是层速度vT (i)。因HCI对速度精度的要求较高,故必须采用高精度方法提取。例如,考虑反射点分散的影响,考虑界面倾斜、弯曲时DIX公式的修正等。

当然,还可以提取其他特性参数,如吸收系数、瞬时参数等,这里就不一一介绍了。提取的各种参数之间最好互不相干,才能有最佳的统计效果。

2.剩余曲线和综合曲线的制作

利用不同方法将各种特性参数提取出来之后,首先计算一条测线上(或一个测区内)某一参数的统计平均值,然后将各道的计算值与平均值相减,得出剩余值。这些剩余值相当于异常值,画出剩余值曲线并分析它们有更大的意义。

分别是各特性参数的平均值,则各类HCI平均剩余曲线为

地震波场与地震勘探

求取各平均剩余曲线后,将它们加起来可以得到一条反映油气异常的综合曲线:

地震波场与地震勘探

一条测线(或一个测区)只用一个统计平均值不能反映参数的区域变化。这种区域变化是非油气因素引起的,应当消除。因此,更精确的方法是用趋势分析的方法求取某一参数的趋势变化曲线或图,再将各道计算值与据趋势分析求出的值相减得到异常值。

图5-5-10就是计算出来的某地区时域振幅能量和频域总能量的平均剩余曲线及趋势剩余曲线。由图可以看出,在趋势变化较大的地方,趋势剩余曲线去掉了区域变化,提高了分辨率,突出了油气异常。但在趋势变化不大之处,二者差别不大。

图5-5-10 振幅能量和频域总能量曲线

另外,在计算HCI综合曲线时也可以不用简单的相加,而用加权相加。其权系数据不同特性参数与油气关系的密切程度和求取的精度决定,这样综合的结果更为可靠。

3.异常的解释

进行异常的解释时,不能单纯地依赖某一条剩余曲线,也不能完全依靠综合曲线,而要进行综合分析、反复对比。在所有的异常中,其重要性并不是等价的,例如振幅横向变化最为重要,层速度的横向变化次之,而频率的横向变化更次之。分析时必须按其重要程度综合考虑,才能得出较可靠的结论。

此外,进行异常解释必须遵循一个十分重要的原则,即由已知推未知,由点到面逐渐推开。由已知油气藏区或有井之处找出各类异常与油气的关系,再推广到未知区。

为了方便解释,需要对异常进行分级,一般可以分为“很好”、“较好”、“一般”、“差”等几个等级。“很好”表示该区含油气的可能性很大,通常必须有综合曲线和五条以上的剩余曲线都反映有油气才能定为“很好”。若综合曲线及三条以上主要剩余曲线(如振幅、速度、频率)上反映有油气,则可以认为级别为“较好”。若综合曲线和三条同类剩余曲线上有反映,可定为“一般”。其他只能定为“差”了。

异常分级之后还必须结合构造的和其他方面的指示一起进行综合分析研究,特别是结合“亮点”剖面的分析更有意义。

异常的宽度是很有意义的,因为宽的异常比窄的异常更为可靠,更为有利。

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