常用地震属性列表及其简单描述和潜在应用.docx
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常用地震属性列表及其简单描述和潜在应用
地震属性列表及其简单描述和潜在应用
我们将经常应用到的地震属性的简单描述，经过物理分析与长期应用地震属性实践中认识到的地震属性潜在应用情况进行了总结，现列表如下：
1、AverageReflectionStrength平均反射强度：
识别振幅异常，追踪三角洲、河道、含气砂岩等引起的地震振幅异常；指示主要的岩性变化、不整合、天然气或流体的聚集；该属性为预测砂岩厚度的常用属性；
2、SlopeHalfTime能量半衰时的斜率：
突出砂岩/泥岩分布的突变点；预测砂岩厚度的常用属性；
3、AverageSignal-to-NoiseRatio平均信噪比：
量化分析窗口的数据品质，可以较好的识别岩性或地质体形态的变化；是预测砂岩厚度的常用属性；
4、NumberofThoughs波谷数：
可以有效的识别薄层，为预测砂岩厚度的常用属性；
5、AverageTroughAmplitude平均波谷振幅：
用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。
可以有效的区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
6、AverageInstantaneousPhase平均瞬时相位：
由于相位的横向变化可能与地层中的流体成分变化相关，因此该属性可以检测油气的分布。
同时还可以识别由于调谐效应引起的振幅异常，为预测含油气性的常用属性；
7、Absorption能量吸收属性：
以滑动摩擦形式出现的内摩擦和孔隙流体之间的粘滞损失可能是波动能量转换为热能最重要的形式，其中在高渗透率岩石中，孔隙流体的粘滞损失更严重。
因此认为吸收类的属性可以作为预测含油气性的常用属性；
8、SlopeReflectionStrength反射强度的斜率：
分析垂直地层的变化趋势，识别流体成分在垂直方向的变化；预测砂岩厚度的常用属性；
9、PercentGreaterThanThreshold大于门槛值的百分比：
区分进积/退积层序，该属性有助于分析主要的沉积趋势，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；对层序或沿反射轴进行振幅异常成图；预测砂岩厚度的常用属性；
10、EnergyHalfTime能量半衰时：
区分进积/退积层序，该属性的横向变化指示地层或由于流体成分、不整合、岩性变化引起的振幅异常；预测砂岩厚度的常用属性；
11、EffectiveBandwidth有效带宽：
识别复合/单反射的变化区域，该属性高值指示相对尖锐的反射振幅和复杂的反射，低值指示各项同性；为预测砂岩厚度的常用属性；
12、DominantFrequencyF1低频主组分F1：
采用最大熵功率谱算法，主频在横向上的变化通常是由含气饱和度、断裂的变化引起的频率吸收；该属性揭示由于地层、岩性或调谐变化引起的隐蔽的频率趋势；
13、DominantFrequencyF2主频F2（中间频率）：
侦测由于叠加异常引起的频率吸收；主频的横向变化通常由于含气饱和度或断裂系统的变化；可以揭示由于地层、岩性或调谐变化引起的隐蔽的频率趋势；
14、DominantFrequencyF3主频3（高频成分）：
侦测由于叠加异常引起的频率吸收；主频的横向变化通常由于含气饱和度或断裂系统的变化；可以揭示由于地层、岩性或调谐变化引起的隐蔽的频率趋势；
15、CorrelationLength相关长度：
识别地层横向的连续性；常常用于连续沉积相（特别是泥岩）的识别；通常用于预测砂岩厚度；
16、AverageReflectionStrength平均反射强度：
识别振幅异常，追踪三角洲、河道、含气砂岩等引起的地震异常；指示主要的岩性变化、不整合、天然气或流体的聚集；预测砂岩厚度的常用属性；
17、Thickness目的层的时间厚度：
该属性可以较好的反应目的层岩性的变化，因此可以用于预测砂岩厚度的变化；
18、NegativeMagnitude剖面负极值的平均值：
用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。
用于预测含油气性和砂岩厚度的属性；
19、FunAutoCorrWidth自相关函数的主宽度：
当研究时窗过小（小于5个采样点）时，该属性及其不稳定；该属性对地层层序的变化敏感；
20、TotalEnergy总能量：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
21、TotalAmplitude总振幅：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
22、TotalAbsoluteAmplitude总绝对振幅：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
23、MeanAmplitude平均振幅：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
24、MaximumTroughAmplitude最大波谷振幅：
识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
25、MaximumPeakAmplitude最大波峰振幅：
识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
26、MaximumAbsoluteAmplitude最大绝对振幅：
识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
27、EnergyHalfTime能量半衰时：
区分进积/退积层序，该属性的横向变化指示地层或由于流体成分、不整合、岩性变化引起的振幅异常；预测砂岩厚度的常用属性；
28、AveragePeakAmplitude平均波峰振幅：
用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。
可以有效的区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
29、AverageEnergy平均能量：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
30、AverageAbsoluteAmplitude平均绝对振幅：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；该属性是描述层序内振幅特征的有利工具；
31、PeakSpectralFrequency频谱峰值：
最大熵谱分析结果，为峰值主频，提供了一种追踪由于含气饱和度、断裂、岩性或地层变化引起的相关的频率吸收特征的变化；例如含气砂岩吸收地震高频，因此在该情况下你只能看到低的频谱峰值；
32、AverageInstantaneousFrequency平均瞬时频率：
检测振幅吸收异常，追踪由于含气饱和度、断裂、岩性或地层变化引起的相关的频率吸收特征的变化；低值常常对应于亮点（高RMS振幅）指示含气砂岩；
33、TimeMaximum时间最大值：
该属性反映目的层的构造信息，一般认为与岩性及其含油气性相关；
34、RatioofPositivetoNegativeSamples正负采样的变化率：
识别地层的变化，在特定的窗口内能够检测层序的厚薄；该属性通常用于预测砂岩厚度；
35、NumberofPeaks波峰数：
可以有效的识别薄层，预测砂岩厚度的常用属性；
36、CorrelationWidowTimeShifttoNextCDP相邻两道之间计算互相关时的时移：
该属性用于突出地层倾角的突变，例如断层、不整合、尖灭等；通常用于预测断裂系统的分布；
37、CovarianceCoefficienttoNextCDP相邻两道之间计算互相关时的协方差系数，概属性的计算默认为地震数据不包括直流成分；通常用于预测断裂系统的分布和砂岩厚度；
38、AmplitudeofMaximum最大振幅：
识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
39、PositiveMagnitude剖面正极值的平均值：
用于识别岩性变化、含气砂岩或地层。
用于预测含油气性和砂岩厚度的属性；
40、ntervalEnergy层间能量：
识别振幅异常或层序特征，有效识别岩性或含气砂岩的变化；区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；预测含油气性的常用属性；
41、ZeroCrossFrequency平均零相交频率：
该属性类似于瞬时频率，然而他在测量上相对稳定，当时窗较小时平均零相交频率相对平均瞬时频率对波形的变化更加敏感；他与平均富氏频谱粗略相关；
42、PercentLessThanThreshold小于门槛值的百分比：
区分进积/退积层序，该属性有助于分析主要的沉积趋势，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等；对层序或沿反射轴进行振幅异常成图；预测砂岩厚度的常用属性；
43、CorrelationComponents相关成分：
P1第一主组分用于度量同相轴的线性相干、P2第二主组分用于指示剩余特征、P3第三主组分也用于指示剩余特征；通常用于预测断裂系统的分布；
44、ArcLength弧长：
一种频率与振幅的混合属性，用于区分强振幅/高频与强振幅/低频或者弱振幅/高频与弱振幅/低频的反射特征；由于泥岩到砂岩的界面通常有更高的阻抗差异，ArcLength可以用于区分泥岩层序或者是高砂岩组分的层序，该属性与带宽相近，同时更接近总绝对振幅；
45、MaximumThoughAmplitude最大波谷振幅：
识别岩性或含气砂岩的变化振幅异常，特别是层附近；是层序内或沿指定反射进行振幅异常成图的最佳属性之一；该属性通常用于储层的油气预测；
46、RMSAmplitude均方根振幅：
识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；
47、SlopeInstantaneousFrequency瞬时频率的斜率：
侦测层间频率吸收的变化情况，对储层流体成分的变化和断裂系统得变化比较敏感；通常用于预测天然气的聚集与分布；
48、SlopeSpectralFrequency从波峰到最大频率的斜率：
可以识别频率的“阴影带”，进而预测油气；
49、KurtosisinAmplitude峰态振幅：
识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；当计算窗口较大时该属性结果将失去地质意义；相对VarianceinAmplitude及SkewinAmplitude对振幅异常具有更强的夸张作用；
50、SkewinAmplitude振幅走偏：
识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；相对VarianceinAmplitude对振幅异常具有更强的夸张作用；
51、T0层的时间深度：
构造信息，与目的层的砂岩分布和油气分布有间接关系；具体宜用时需要具体分析，其在预测中起到一定的相控作用；
52、WidthSpectrum（Func_11）频谱宽度：
参考频率与平均加权频率的比值，反映地层由于岩性或流体的变化引起的频率变化，可以应用于岩性与油气的预测；
53、MeanFrequency振幅加权平均频率Hz：
是一个振幅与频率的混合属性；
54、SpectralEnergy（Func_9）截频范围内的能量：
对于引起反射振幅变化的岩性、含油气性等的改变比较敏感，主要应用于获得低频含气砂岩、断层的预测，特别适用于薄储层；
55、AbsorptionSsw/Sww能量吸收属性：
参考频率到低截频范围内的能量与参考频率到高截频范围内的能量的比值，可识别识别含气砂岩；
56、AbsorptionSsw/Sw能量吸收属性：
参考频率处的相对能量，低频范围的能量比上截频范围内的能量，通常用于识别含气砂岩；
57、SignalCompression信号压缩，参考频率Sw与矩形区域功率谱的比例，识别由于岩性、流体变化引起的频率的变化，用于油气预测；
58、EffectiveAmplitude在64ms时窗内的有效振幅：
识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性；
59、LeftSpectrumArea低截频到参考频率Sw间的能量Ssw：
应用于获得低频含气砂岩、断层的预测，特别适用于薄储层，是预测砂岩与砂岩含油气性的有效属性；
60、RightSpectrumArea参考频率Sw到高截频间的能量Sww：
用于岩性变化的预测，对于砂岩中流体的变化也较敏感；
61、DecrementofAbsorption吸收消耗，相邻两层的吸收特征：
识别由于砂岩含油气后不同层位对能量的吸收特性，通过判断吸收的突变点，来发挥作用，该属性通常应用于预测储层的含油气性；
62、AmplitudeofMaximum最大极值：
用于识别由于岩性变化或者烃类聚集引起的振幅异常，主要用于预测储层的含油气性；
63、RatioofAmplitudesquaredtoEffectiveAmplitude（Func_8）地震采样振幅与有效振幅的比率：
用于识别由于岩性变化或者烃类聚集引起的振幅异常，主要用于预测储层的含油气性；
储层属性优选方法
AlistairR.Brown指出“成功应用地震属性的关键是选择对解决问题最有效的地震属性。
而且使用地震属性的统计分析必须基于对属性（物理）意义的理解，不能只是简单的使用数学的相关计算”。
为了将已知井上的岩性信息，在整个工区进行有效的外推，需要优选出在该区对岩性参数和含油气性反映敏感的属性，我们通过两个层次来完成这一个工作。
第一个层次是选择对岩性变化相对敏感的地震属性，这部分工作在属性提取时已完成，其最基本的理论基础是：
▪时间派生的属性有利于对构造的细节进行解释；
▪振幅和频率派生的属性用于解决地层和储层特征；
▪一般认为振幅是最稳健和有价值的属性；
▪频率属性更有利于揭示地层的细节；
▪混合属性包含振幅和频率的因素，因此更有利于地震特征的测量；
同时在对所提取的地震属性的物理意义的理解也有助于对地震属性的提取；
第二个层次是使用数学和信息学的方法优选属性。
“地震属性和井数据采样伪相关在独立的井数据较少或者参加考虑的独立的地震属性过多时产生的概率较大”（CYNTHIAT.KALKOMEY），由于对于该区已知的独立井信息多数情况下较少，勉强满足统计分析的样本要求，单纯使用相关分析方法产生伪相关的概率较大，因此我们在经过第一个层次的筛选之后，采用数据相关和信息优化组合方法进行属性优选：
▪Kendall、Spearman法相关，计算相关系数来估计属性与井上的预测参数间的内在关系，以确定选定的属性是否适合于预测给定的储层参数，分析的目的是选择属性的最优组合以解决给定的解释问题；
▪Pearson相关，可以计算相关系数，以估计多维空间中属性间的关系，这些估计可以与无监督分类程序联合使用，及在有监督程序中预测储层参数。
▪同时采用Helwig优化选择算法优化选择属性。
采用以上方法我们获得了在该区不同目的层对岩性参数和含油气性反映敏感的属性。
三种主要储层参数敏感地震属性的一般性认识
在理论和实践经验的角度出发认为：
对储层含气性敏感的属性包括：
MaximumPeakAmplitude
AveragePeakAmplitude
MaximumTroughAmplitude
AverageThoughAmplitude
AverageInstantaneousPhase
EnergyHalf-Time
TotalAbsoluteAmplitude
TotalAmplitude
AverageEnergy
TotalEnergy
MeanAmplitude
Correlationcomponents
DominantFrequency
InstantaneousFrequency
RMSAmplitude
SpectralEnergy
AbsorptionSsw/Sw（%）
Left/rightSpectrumArea
DecrementofAbsorption
AbsorptionSw
DominantF1，2，3
及其衍生属性；
对储层厚度变化敏感的属性包括：
FunAutoCorrwidth
TimeofMax
Magnitude（-）（+）
Thickness
AverageReflectionStrength
SlopeofReflectionStrength
EnergyHalf-Time
RatioofPositivetoNegativeSamples
PercentGreater/LessThanThreshold
NumberofPeaks/Troughs
EffectiveBandwidth
SlopeatEnergyHalf-Time
CovarianceCoefficienttoNextCDP
CorrelationWindowTimeShifttoNextCDP
AverageSignal-to-NoiseRatio
CorrelationLength/Companents
Karhunen-LoeveSignalComplexity
NumberofZeroCrossings
ArcLength
AverageEnergy
对储层砂岩孔隙性变化敏感的属性包括：
AverageTroughValue
AverageEnergy
SumofAmplitudes
SumofMagnitudes
EnergyHalf-Time
ThresholdValue
FirstZeroCrossTimeAuto-Correlation
Auto-Correlation
ResponsePhaseTotalAmplitude
IntegrationTotalAmplitude
EnergyHalfTime
升级会员 