附层段属性说明Word下载.docx
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附层段属性说明Word下载.docx
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如果分析时窗太大,那么结果会降低地质特征的显著性并且容易趋向于计算最大值。
推荐使用更小的时窗大小(20~100ms)。
2.4、平均波峰振幅(AveragePeakAmplitude)
要计算每个地震道的平均波峰振幅,请将时窗内所有正(振幅)值相加,然后总和除以正(振幅)值的样点数。
2.5、最大波谷振幅(MaximumTroughAmplitude)
对于每个地震道,G&
G对分析时窗内的最大负振幅及其任意一侧的两个样点进行抛物线拟合。
拟合曲线上的最大负值被插值计算出来并将其绝对值输入到层段切片上。
如果分析时窗太大,那么结果会降低地质特征的显著性并且容易趋向于计算最大负值。
)
2.6、平均波谷振幅(AverageTroughAmplitude)
要计算每个地震道的平均波谷振幅,请将时窗内所有负(振幅)值相加,然后总和除以负(振幅)值的样点数。
输出绝对值。
2.7、最大绝对值振幅(MaximumAbsoluteAmplitude)
要计算每个道的最大绝对值振幅,请在时窗内计算波峰值和波谷值,并确定出最大波峰值和波谷值。
然后对该波峰或波谷及其任意侧的两个样点进行抛物线拟合。
该道最大值被插值出来并输出。
。
2.8、总绝对值振幅
对于每个地震道,指定时窗内的地震道振幅绝对值之和被输出到层段切片上。
2.9、总振幅
对于每个地震道,总振幅是计算层位上样点的总振幅(整体振幅)。
2.10、平均能量
对于每个地震道,将分析时窗内的振幅的平方相加,然后将平方和除以样点个数就得到了平均数。
2.11、总能量
对于每个地震道,将分析时窗内的振幅值的平方相加。
2.12、中值振幅(MeanAmplitude)
对于每个地震道,中值振幅就是将分析时窗内的振幅值相加,然后用总和除以非零(值)的样点个数。
2.13、振幅方差(VarianceinAmplitude)
对每个地震道,首先计算时窗内所有样点的平均数,然后用每个样点的值减去该平均数并计算差的平方值。
输出结果为差的平方和除以样点个数。
公式为:
2.14、振幅偏度(SkewinAmplitude)
偏度是指样点值与平均数的不对称程度。
偏度是一个非量纲数。
偏度值为正表明数据偏向分布于时窗的末端。
偏度值为负表明数据偏向分布于时窗的开端。
此处σ为标准偏差(即方差V的算术平方根)。
对于每个地震道,首先计算时窗内所有样点的平均数,然后用每个样点的减去该平均数并计算差的立方值。
输出结果为所有这些差的立方值之后除以样点数。
2.15、振幅峰态(KurtosisinAmplitude)
振幅峰值是由道数据所形成的分布相对于高斯分布部的尖度或平度。
峰态的K值为时窗中样点数据的校正后的四次方。
此处此处σ为标准偏差(即方差V的算术平方根)。
对于每个地震道,,首先计算时窗内所有样点的平均数,然后用每个样点的减去该平均数并计算差的四次方值。
输出结果为所有这些差的立方值之和除以样点数。
公式为
二、复地震道(统计)属性
1、复地震道统计属性的应用
复数道统计有助于识别和分析如下内容:
气体和流体的聚集;
总岩性;
河道和三角洲砂体;
某些类型的生物礁;
不整合;
变化的层序地层;
断裂;
调谐效应。
2、各类复地震道统计属性的原理、应用和时窗设置
2.1、平均反射强度
原理
反射强度被认作是不依赖相位的振幅。
它是地震道的包络。
对于每个时间样点,反射强度计算如下:
因此,反射强度总是正数且总是与时间道数据有相同的震级。
在时窗内,G&
G将每个icomingtrace转换为反射强度,然后计算平均数。
应用
平均反射强度与各种振幅统计属性有着类似的应用。
同均方根振幅和平均绝对振幅一样,该属性也提供了一个平均数,但是此属性对振幅异常更为敏感,因为振幅信息与相位信息是不相关的。
结果,平均反射强度在探测由变化的岩性或地层所引起的层序振幅的变化时有作用,在识别由气体和流体的集聚、不整合和调谐效应引起的振幅异常时也有作用。
在某些第三纪盆地中,三角洲层序从富砂、朝岸沉积相的高均方根振幅渐变到富泥的前三角洲相或深海相的低振幅。
砂泥比的这些变化在平面解释窗口中通过观察平均反射强度值可轻易发现。
类似的,平均反射强度有助于区别整合地层(高振幅)、丘状层(较低振幅)和紊乱层(低振幅)(如图XX所示。
时窗
平均反射强度提供了时窗内所有振幅包络的平均数。
这样,如果时窗太大,那计算结果将倾向于地震数据的整体平均值。
一般情况下,在预期找到振幅异常或检测到侧向振幅变化的若干反射层组成的区域上,时窗应设置为覆盖该区域(大约50ms~200ms)。
尽可能限制时窗的大小,因为分析时窗越大,所检测到的振幅差异性就越强。
为探测到诸如亮点的振幅异常,请使用本地化的时窗(alocalizedwindows),约50ms或100ms或者更小。
虽然反射强度算的是平均值,但是由于结果不依赖于相位,所以它倾向于强调振幅异常。
对于一些特殊的研究,可将时窗设置的非常小。
聚焦某个子波能够提供反射层的平均的特征信息。
限制时窗到单个样点会得到层位上样点的振幅包络值。
2.2、平均瞬时频率
原理
瞬时频率代表了作为为时间函数的瞬时相位的变化率。
它指的是相位道(phasetrace)斜率的大小。
对相位求导即可得到瞬时频率。
其值可在正奈奎斯特频率和负奈奎斯特频率之间变化。
但是,大多数的瞬时频率会是正值。
对于输入数据中的每个地震道,一个瞬时频率到可以计算出来。
输出的结果是时窗内瞬时频率的中值(meanvalue)。
平均瞬时频率提供了一种追踪主频特征的方法。
主频特征也许与含气饱和度或断裂的吸收效应有关,或者和变化的岩性或地层有关。
在一些情况中,含气饱和的砂衰减地震高频,导致与均方根振幅异常一致的低平均瞬时频率异常。
注意,瞬时频率是一个无规律的属性,其仅在反射强度最大的地方才有固定的物理意义。
结果,在设计时窗时要谨慎小心,且用瞬时属性来识别异常体时,应联合应用谱属性。
平均瞬时频率对时窗内所有频率值求平均值。
因此,如果设置的时窗太大,结果将倾向于计算地震数据的整体平均值。
一般,时窗应当设置为覆盖住由一个或若干反射界面组成的区域(约30ms到100ms)。
时窗要限制地尽量紧靠代表区域。
,因为时窗过大将会倾向于隐藏频率异常体。
在含气砂体或类似的异常体中,应当将时窗设置为完全处于气体层位顶部之下。
但是,由于瞬时频率是无规律的,仅在反射强度最大的地方才有固定的物理意义,所以不要把时窗设置的过小也是非常重要的。
一般,30ms~60ms的时窗会提供有鉴定价值且稳定的属性值。
2.3、平均Q因子
Arctangent(瞬时频率/瞬时带宽),(0-PI/2),小表示频率吸收慢,大表示频率吸收快。
通过估算吸收因子,确认含油气异常。
2.4、平均瞬时相位
瞬时相位描述了相矢量间的夹角。
相矢量是由时间序列的实轴和虚轴所形成(实轴为时间的函数)。
因此,平均瞬时振幅总是一个介于-180°
和+180°
之间的值。
结果,瞬时相位具有了由介于180°
~+180°
之间的相位缠绕所产生的非连续、锯齿状的特征。
缠绕相位能校正该特征。
分析时窗的大比较重要,应当小,一般为一个周期长或者更小。
G&
GL将每个道先转换为瞬时相位,然后计算时窗范围内的瞬时相位的平均数。
平均瞬时相位提供了评估地震层段整体相位特征的平均数。
相位的侧向变化或许与沉积物中变化的流体成分有关,甚至与层序内的层面特征变化有关。
瞬时相位振幅调谐效应的,换句话说,由于反射层搞得太近,先发生的加和干涉和随后产生的相消干涉对偏移瞬时相位进行了偏移时,瞬时相位能确认振幅的变化是由调谐效应引起的,而不是由油气或其他效应所引起。
平均瞬时相位对时窗内所有相位值计算平均值。
如果将时窗设置的太小,结果将会倾向于计算整个地震体数据的平均值。
一般情况下,感兴趣的相位特征集中在单反射层或一些反射层上(大约30ms~60ms)。
如果你想沿着某个特定的反射层寻找极性反转或者微弱的相位变化,那么请将时窗(10ms~30ms)集中到层上。
在一些特殊的例子中,可将时窗设置的非常小。
关注单个子波可提供反射层平均特征的信息。
将时窗限制到单个样点上可沿层得到瞬时相位。
如果先将时间层对齐到反射强度数据的波峰上,然后提取平均瞬时相位,那么计算的实际是与层位相关的响应相位值。
2.5、反射强度的斜率
G将每个地震道转换为反射强度,然后做最小二乘回归,对时窗内反射强度值进行曲线拟合。
曲线的斜率输入到属性层文件中。
如果在整个层段内反射强保持的比较稳定,那么斜率将接近零。
如果反射强度朝层段底部的方向而增加,那么斜率为正。
如果反射强度朝层段底部方向而减小,那么斜率将为负。
反射强度的斜率在绘制地层垂向上主要变化趋势时很有作用。
例如,海进层序和海退层序可产生介于高振幅砂岩相和低振幅泥岩相两者间的垂向加积。
反射强度斜率的不同模式为这种垂向变化提供了佐证。
将这种属性制成图就能得到砂岩和泥岩的侧向变化情形。
类似的,由于储层流体含量的变化,作为对此的响应,反射强度也会变化。
通过将这种属性绘制成图,可以界定油气区的侧向位置。
因为最小二乘回归分析的目的是为了确定反射强度的主要趋势,因此将时窗聚焦到兴趣层段非常重要。
如果时窗过大,那么结果要么倾向于零值,要么倾向于代表数据整体振幅走势的值,如,剩余振幅衰减。
为了探测地层的侧向变化,应将时窗聚焦到兴趣层段特殊层序上(约50ms到200ms)。
由反射强度的斜率属性度量的是反射强度的变化性,所以为了揭露振幅异常体,时窗必须包含异常体和不受异常体影响的参照区。
如果你正在追踪振幅异常,如亮点,那么非对称的时窗应当有助于你看到整个效果。
使用易成为亮点的反射层作为参照层。
时窗应包含该层大约50ms以上部分和该层10ms以下部分。
在产生亮点的地方,应当能够见到由低振幅到高振幅的清晰的变化趋势。
在没有亮点的地方,反射强度的斜率将会非常地平,表明在时窗内没有总振幅的变化。
在亮点之下的低振幅区同样也表明了油气的存在。
因为气体的吸收效应倾向于导致低频率和低振幅。
如果想需找这种类型的指示标志,那么请将大部分的时窗聚焦在参考层之下而不是之上。
例如,参考层之上10ms~20ms可见到高振幅。
该层之下40ms~60ms应包含油气的吸收区。
不要将时窗设置的过深以至于时窗跑到吸收区之下去了。
2.6瞬时频率斜率
G将每个待处理的道转换为瞬时频率,然后做最小二乘回归、对时窗内的频率值做曲线拟合。
曲线的斜率将输出到属性层文件中。
如果瞬时频率在整个层段内保持稳定,那么斜率接近零。
如果,瞬时频率朝层段底部的方向而增加,那么斜率为正值。
如果频率超层段底部方向而减小,那么斜率为负值。
频率成分的垂向变化通常是由含气饱和度的吸收效应或断裂所引起。
尤其,在含气区之下的含气砂岩中立马表现为频率盲区。
但在位置更低的反射层中却表现为频率成分的增加。
这种垂向变化趋势使用瞬时频率、绘制气体范围图或许可检查到,
因为是做最小二乘回归分析来确定频率的整体趋势的,所以将时窗聚焦于兴趣层位上是重要的。
如果时窗太小,那么结果将趋一个零值或一个代表数据整体频率特征的值,例如,时变频率吸收。
因为瞬时频率斜率属性测量的是瞬时频率的变化,为了揭露频率异常体,时窗必须包含异常体和不受异常体影响的对比参照区。
例如,如果时窗伸展到异常体及其上部,那么瞬时频率振幅将揭露出一个低频吸收区。
如果时窗仅仅聚焦在异常体之上,那么将看不到瞬时频率的任何变化,因为所有的频率已被吸收。
或者当能量在围绕异常体移动时,甚至开始看到一个频率增加的趋势,开始愈合吸收效应。
在有多个含气砂岩的区带,吸收效应是累加的,并且瞬时斜率将显示出整个时窗内的频率衰减。
三、层序(统计)属性
1、层序统计属性的应用
这些属性主要关注于层序能量聚集、极性比较和振幅分界值分析上。
层序统计属性可以帮助进行如下工作:
识别岩性层序;
层序地层制图;
表征某些地震异常。
2、各类层序统计属性的原理、应用和时窗设置
2.1、大于分界值的样点数的百分比
对于每道,绝对值大于指定的分界值的样点的数目除以分析时窗中的样点总数。
其结果乘以100,并以时窗中所有样点的百分比来表示。
当其他振幅属性计算时窗内样点的平均值或找到时窗内唯一的最大值或最小值的时候,大于分界值的样点数的百分比属性则确定小于指定振幅分界值的样点数。
在某种意义上,是在度量时窗中高振幅事件的相对优势。
此技术的优点在于它是对出现大于分界值的情况的统计计数,且对数据特征的横向变化非常敏感。
大于分界值的样点数的百分比对于编制地层主趋势图是有用的。
进积和退积层序能产生高振幅砂岩相与低振幅泥岩相间的垂向渐变。
通过计算大于给定的分界值的样点数的百分比,检测这些垂向变化和编制侧向范围图。
类似的,此属性有助于区分平行层(高振幅)、丘状层(较低振幅)和杂乱层(低振幅)。
此属性的另一个应用是编制层序内或沿特定反射层的振幅异常图。
这样的异常可能由气体和流体的积聚,不整合和调谐效应所导致。
一般地,应将时窗设置为覆盖一个由期望在其上找到振幅异常或振幅横向变化的一些反射层所组成的区域。
尽可能的限制时窗,因为时窗越大,振幅反差越有可能被统计所遮掩。
为了检测层序能量的侧向变化,请将时窗聚焦到特定的兴趣层段。
进积和退积层序可由大于分界值的样点数的百分比的横向渐变所刻画。
为检测诸如气体亮点这样的振幅异常,请使用局部化的,比如说,50ms-100ms或更小的时窗。
对于特殊的研究,应将时窗设的非常小。
聚焦单一子波应当能够提供关于放射层异常特征的信息,有助于探测岩性或流体含量变化。
将时窗限制在单个样点可提供一个敏感的分界值度量,且将输出零值(不大于分界值)或100(大于分界值)。
分界值
将振幅分界值设置为这样一个绝对值,即很少被数据中大多数样点的值所超过。
这应当会保持对那些最明显的变化的计算敏感性,且能使那些变化在属性层位上更清楚。
在亮点上,应该见到大于分界值的样点数的增加。
在暗点上,应该预期见到更少的大于分界值的样点。
在能量小的泥岩层序中,可能没有振幅大于分界值。
在高能量的砂岩区,应当有更多的样点值超过分界值。
通过试验找到对数据来说有意义的分界值。
2.2、小于分界值的样点数的百分比
对于每道,绝对值小于指定的分界值的样点的数目除以分析时窗中的样点总数。
当其他振幅属性计算时窗内样点的平均值或找到时窗内唯一的最大值或最小值的时候,大于分界值的样点数的百分比属性则确定大于指定振幅分界值的样点数。
在某种意义上,是在度量时窗中低振幅事件的相对优势。
此技术的优点在于它是对出现小于分界值的情况的统计计数,且对数据特征的横向变化非常敏感。
小于分界值的样点数的百分比对于编制地层主趋势图是有用的。
在某些第三纪的盆地中,三角洲层序从富砂的朝滨相中的高均方根振幅渐变到富泥的前三角洲相或深海平原相中的较低振幅。
这种砂泥岩比的变化通过查看平面解释窗口中的小于分界值的样点数的百分比属性可以检测到。
分析时窗
一般地,应将时窗设置为覆盖一个由期望在其上找到振幅异常或振幅横向变化的一些反射层所组成的区域(大约50ms到200ms)。
为了检测层序能量的侧向变化,请将时窗聚焦到特定的兴趣层段(一般100ms到200ms)。
将时窗限制在单个样点可提供一个敏感的分界值度量,且将输出零值(不小于分界值)或100(小于分界值)。
将振幅分界值设置为这样一个绝对值,即其被数据中大多数样点的值所超过。
在亮点上,应该见到小于分界值的样点数的减少。
在暗点上,应该预期见到更多的小于分界值的样点。
在能量小的泥岩层序中,可能所有的振幅都小于分界值。
在高能量的砂岩区,应当有更少的样点值小于分界值。
2.3、能量半衰时
能量半衰时是对时窗内数据的能量重心的一种度量,表示为百分比。
重心产生在如下给定的一个时间th上:
能量半衰时被定义为:
此处,tl为时窗的开始时间,tn为时窗的结束时间。
如果振幅在时窗内相对一致,那么总能量的一半应会接近时窗中部(能量半衰时=40%-60%)。
如果振幅在时窗的浅层部分比较强,那么它到达总能量一半所花时间更少(能量半衰时=10%-40%)。
相反,如果振幅在时窗深部比较强,那么能量半衰时将更长(60%-90%)。
一个简单的,单道例子列举如下:
这种属性提供了对一个时窗内能量分布的定量度量。
能量半衰时的横向变化或许对地层变化或对与流体含量、不整合或岩性变化相关的振幅异常具有指示意义。
例如,进积层序和退积层序通常具有偏砂的能量反射层和偏泥的低能量反射层的变化分布的特征。
在层序从泥岩渐变到砂岩的地方,能量半衰时将超过50%。
在层序从砂岩渐变到泥岩的地方,能量百衰时要小于50%。
编制能量半衰时的横向变化图有助于全部地层的解释。
能量半衰时在检测振幅异常(诸如与含气量相关的亮点或暗点)方面是有帮助的。
当这样的异常改变时窗内能量分布的时候,应当可以看到能量半衰时的变化。
但是,为了能够检测到能量分布中心的转移,时窗必须包含充分地为异常体做参考的预处理或长尾数据。
能量半衰时是对时窗内能量分布中心的归一化度量。
如果能量太大,那么其结果将仅仅反映反射层能量的整体的衰变时间。
换句话说,这种分析会告知大多数反射层的能量是浅还是深。
通常,设置的时窗要包含预期在其上见到能量积聚横向差异的相对小的区域。
这样的时窗应当可能包含一些反射层,其长度从50ms到200ms变化。
如果打算使用能量半衰时来分析亮点或暗点,那么在时窗内要包含异常体及其下或其上的区域。
分析时窗拓展到异常体之下的亮点,应当期望见到早期的能量半衰时的能量积聚到一半能量,与反射层的其他位置相比。
如果关注一个单独的反射层或者将异常体定位到时窗中部,那么属性计算或许检测不到能量分布的变化。
为了检测到进积或退积的证据,请试着将时窗限定在一个单独的层序上。
当砂岩相覆盖到泥岩相之上时,应当可观察到快速的能量积聚。
当泥岩相覆盖到砂岩相之上时,应当可观察到缓慢的能量积聚。
如果岩相分布趋向于是更均质的砂岩层序或更均质的泥岩层序,那么能量半衰时将趋于为50%的值。
如果时窗开的太大,并包含许多进积或退积层序,那么能量半衰时将平均化为50%的值,且其没有什么使用价值。
2.4、振幅厚度
振幅厚度是振幅超过给定值的总时间长度。
振幅分界值可以符号化,即,或为正或为负。
当振幅分界值为负时,输出的是比指定的分界值更加“负”的时间。
输出的是ms,因为曲线与振幅分界值间的过渡点被插值,所以不一定就是样点率的倍数。
振幅厚度属性稍微有点类似大于分界值样点数百分比属性。
但是,振幅厚度表述的不是时窗内总样点的百分比。
振幅厚度是总时间,振幅曲线要么在指定的振幅分界值的右侧(正值)要么在其左侧(负值)。
在某种意义上,比较像大于分界值样点数百分比属性那样,是度量时窗中高振幅事件的相对优势。
这种计算较之大于分界值样点数百分比属性的优势就是它对顶底层位间的时窗长度或距离不如其敏感。
在后一种情形中,可视化一个可能变化的时窗中的振幅厚度比可视化百分比要简单。
并且,他允许你将正振幅和负振幅区分对待。
应为在将它们与分界值比较前,绝对值不被应用到振幅上。
和大于分界值样点数百分比属性一样,此属性有助于区分平行层(高振幅)、丘状层(较低振幅)和杂乱层(低振幅),见图XX的说明。
将振幅分界值设置为这样一个绝对值,即其被数据中很少的样点的值所超过。
在能量小的泥岩层序中,可能没有振幅超过分界值。
在高能量的砂岩区,应当有更多的样点值大于分界值。
2.5、能量半衰时斜率
能量半衰时斜率是
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