氣煙囪識(shí)別新技術(shù)及其在A盆地中的應(yīng)用

余學(xué)兵

（中國(guó)石油化工股份有限公司上海海洋油氣分公司勘探開(kāi)發(fā)研究院，上海 200120）

氣煙囪識(shí)別新技術(shù)及其在A盆地中的應(yīng)用

余學(xué)兵

（中國(guó)石油化工股份有限公司上海海洋油氣分公司勘探開(kāi)發(fā)研究院，上海 200120）

氣煙囪是熱流體在地層中活動(dòng)時(shí)伴生的一種特殊構(gòu)造。氣煙囪可作為油、氣、水等流體運(yùn)移的通道，亦可連接烴源巖和上覆地層中的圈閉，從而決定了油氣運(yùn)移及成藏模式。石油地質(zhì)和地球物理工作者分別從形成條件、控制因素以及模式類型、地震反射特征對(duì)氣煙囪進(jìn)行了大量的研究。此文重點(diǎn)介紹一種基于傾角/方位角導(dǎo)向體控制下的地震氣煙囪識(shí)別技術(shù)（OpendTect平臺(tái)）。首先通過(guò)多類型的傾角/方位角掃描技術(shù)，在時(shí)間域或者深度域地震數(shù)據(jù)上生成包含傾角/方位角信息的導(dǎo)向體數(shù)據(jù)，然后拾取種子點(diǎn)，利用基于有監(jiān)督分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法對(duì)大量的地震屬性進(jìn)行優(yōu)化排序分析，從而得出能夠反映氣煙囪體特征的最佳地震屬性類型，用來(lái)預(yù)測(cè)氣煙囪的發(fā)生概率體。該方法很好地補(bǔ)充和發(fā)展了模式識(shí)別技術(shù)在地震勘探領(lǐng)域中的應(yīng)用。應(yīng)用這一技術(shù)對(duì)A盆地?zé)焽梵w進(jìn)行識(shí)別分析的結(jié)果表明，目標(biāo)圈閉頂部煙囪效應(yīng)明顯，表明研究對(duì)象具有很高的含油氣性，勘探潛力較大。

傾角數(shù)據(jù)體；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；氣煙囪識(shí)別

氣煙囪是指熱流體在地層中活動(dòng)時(shí)伴生的一種特殊構(gòu)造。氣煙囪體可以揭示烴源巖的發(fā)育地點(diǎn)，追蹤油氣如何運(yùn)移到某一儲(chǔ)層，如何從儲(chǔ)層溢出產(chǎn)生淺層油氣藏、泥火山以及在海底形成點(diǎn)狀標(biāo)識(shí)的過(guò)程。因此，氣煙囪體可以當(dāng)作一個(gè)新的、直接碳?xì)浠衔镱A(yù)測(cè)的工具，揭示從烴源巖到圈閉的運(yùn)移過(guò)程。從地震剖面上來(lái)看，發(fā)育氣煙囪的地方通常具有大量垂向上的地震擾動(dòng)特征。靜態(tài)特征上，氣煙囪在形成過(guò)程中，流體在巨大地層壓力的作用下會(huì)刺穿地層，形成類似小尺度斷層、微小裂縫的地震反射；從動(dòng)態(tài)發(fā)育過(guò)程來(lái)看，由于流體的間歇性活動(dòng)，氣煙囪在流體活動(dòng)時(shí)表現(xiàn)為幕式擴(kuò)張，流體不活動(dòng)時(shí)表現(xiàn)為幕式閉合的多期復(fù)雜特征[1-3]。

圖1 氣煙囪的地震響應(yīng)特征

1 氣煙囪地質(zhì)成因與研究現(xiàn)狀

1.1 地質(zhì)成因及特征

在品質(zhì)較好的常規(guī)地震剖面上，氣煙囪往往呈現(xiàn)出連續(xù)性差、弱相干、弱能量的地震響應(yīng)（圖1）。其可由多種因素造成：首先，活動(dòng)熱流體刺穿上部地層在縱向上進(jìn)行快速運(yùn)移時(shí)，地層刺穿造成地層壓力下降，導(dǎo)致溶解的氣體得以釋放，巖石的阻抗特征變化，形成低速帶和反射異常；其次，孔縫中的天然氣體會(huì)削弱地震反射強(qiáng)度，降低資料信噪比，減弱地震振幅；再次，氣體從油氣藏向上運(yùn)移時(shí)，會(huì)破壞原始沉積地層，造成地震資料反射不連續(xù)或雜亂反射。綜合來(lái)看，氣煙囪由以下地質(zhì)原因形成：異常壓力形成的封存箱給氣煙囪的形成提供了基礎(chǔ)；適宜的巖性組合，熱流體所造成的異常高溫、高壓是形成氣煙囪的必要條件；在應(yīng)力較低的部位，幕式泄壓形成氣煙囪并持續(xù)活動(dòng)。低速、異常高壓和幕式泄壓排烴構(gòu)成了氣煙囪的主要特征[4-8]。

1.2 研究現(xiàn)狀

中國(guó)近海盆地（如渤海、東海及南海等）中廣泛發(fā)育氣煙囪。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)于氣煙囪的研究還處于初級(jí)識(shí)別描述階段，主要是通過(guò)地震剖面和水平切片或時(shí)間切片等來(lái)觀察地震剖面異常反射特征以及垂向異常位置，并結(jié)合其它能夠反映油氣運(yùn)移路徑的特征（如麻坑和泥火山等）來(lái)識(shí)別氣煙囪。這些方式需要查看大量地震數(shù)據(jù)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間，且不能從一個(gè)全局的角度來(lái)觀測(cè)氣煙囪的發(fā)育。由于常規(guī)處理得到的地震資料分辨率較低，只能識(shí)別出一些規(guī)模較大的氣煙囪，常常忽視小尺度的氣煙囪體，也不能對(duì)氣煙囪體的形態(tài)進(jìn)行三維雕刻，從而無(wú)法精細(xì)刻畫，不能滿足越來(lái)越高的勘探需求。因此，利用有監(jiān)督的、不斷優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法和氣煙囪三維雕刻技術(shù)成為主要研究方向。

Meldahl、Heggland和Aminzadeh等人在1998年創(chuàng)立了一種氣煙囪識(shí)別技術(shù)。通過(guò)種子點(diǎn)的識(shí)別、拾取來(lái)區(qū)分氣煙囪體和非氣煙囪體，進(jìn)而通過(guò)有監(jiān)督的神經(jīng)技術(shù)分析多種地震屬性，最后在三維空間刻畫氣煙囪。在北歐、墨西哥灣以及西非等多個(gè)油田進(jìn)行了大量測(cè)試和分析，均取得了良好的應(yīng)用效果。由于受到多種因素的影響，該技術(shù)在高傾角區(qū)域往往效果不太理想[9]。為此，由傾角/方位角控制下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行氣煙囪識(shí)別雕刻的技術(shù)問(wèn)世，該技術(shù)對(duì)常規(guī)的氣煙囪識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，可通過(guò)OpendTect平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。

2 氣煙囪識(shí)別的原理和方法

經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，地震屬性分析技術(shù)已經(jīng)從早期的單一地震屬性分析發(fā)展到現(xiàn)在的多屬性融合分析。由于氣煙囪在地震剖面上的特征常伴隨有大量的干擾信息，通過(guò)單一地震屬性并不能在地震剖面上識(shí)別氣煙囪體。常規(guī)的多屬性融合不僅包括了地震的異常信息，干擾地質(zhì)體的識(shí)別，也消耗大量時(shí)間，降低工作效率。因此利用有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)選最能表征特殊氣煙囪的地震屬性，進(jìn)而應(yīng)用于整個(gè)工區(qū)，可以解決單一屬性或者常規(guī)多屬性融合進(jìn)行體雕刻的不準(zhǔn)確、耗時(shí)等問(wèn)題。利用含有傾角/方位角信息的導(dǎo)向體可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算最優(yōu)地震屬性的精細(xì)度和準(zhǔn)確度，這是傳統(tǒng)方法所做不到的[10]。采用基于傾角/方位角的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)識(shí)別煙囪體時(shí)，首先要把原始地震資料生成傾角數(shù)據(jù)體，進(jìn)而在傾角數(shù)據(jù)體上設(shè)定時(shí)窗，通過(guò)人工方式手動(dòng)拾取一些“煙囪點(diǎn)”和“非煙囪點(diǎn)”作為計(jì)算樣本（圖2）；針對(duì)不同的樣點(diǎn)建立對(duì)應(yīng)的屬性，比如振幅、相位、相干、能量、頻率、曲率等；而后把生成的屬性進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，進(jìn)行誤差分析，直到得到最優(yōu)化的結(jié)果為止。如不滿意則重新設(shè)定時(shí)窗范圍，建立新的地震屬性，重新進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，直到生成最能表征特殊地質(zhì)體的屬性，即最優(yōu)化屬性。最后將得到的最優(yōu)化屬性應(yīng)用到整個(gè)地震資料，推測(cè)煙囪體的空間展布（圖3）。

氣煙囪識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵就是如何拾取訓(xùn)練點(diǎn)，拾取的優(yōu)劣會(huì)直接關(guān)系到氣煙囪體的預(yù)測(cè)效果。經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析后得到的氣煙囪體可以輸出兩個(gè)數(shù)據(jù)體，以YES和NO的方式分別表示氣煙囪體和非氣煙囪體。將這兩類訓(xùn)練點(diǎn)數(shù)據(jù)加到相應(yīng)的訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)上時(shí)，可以根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，在常規(guī)的、容易解釋的氣煙囪上拾取“氣煙囪”點(diǎn)，并賦值1（代表真），而后在氣煙囪兩側(cè)，反射軸連續(xù)或者噪聲明顯的位置拾取“非氣煙囪點(diǎn)”，賦值0（代表假）。在1附近發(fā)現(xiàn)氣煙囪的可能性很高，0附近發(fā)現(xiàn)氣煙囪的可能性很低。

通過(guò)人工來(lái)拾取反映氣煙囪特征的種子點(diǎn)具有以下優(yōu)勢(shì)特征：

（1）有效性高并可以自動(dòng)計(jì)算。大多情形下，使用者不需要花費(fèi)大量時(shí)間分析整個(gè)工區(qū)的垂向模糊特征，也不需在整個(gè)工區(qū)拾取訓(xùn)練點(diǎn)，只需要在幾條典型剖面上進(jìn)行區(qū)域特征拾取，其他的工作可以交由電腦完成；

（2）由已知的條件推導(dǎo)未知的地區(qū)較容易識(shí)別肉眼不能發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象。小尺度氣煙囪在地震剖面上一般沒(méi)有響應(yīng)，難以識(shí)別，但是經(jīng)過(guò)拾取點(diǎn)上氣煙囪屬性集的訓(xùn)練，可以生成氣煙囪和各種相關(guān)屬性之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，就可以判斷出該位置是否發(fā)育氣煙囪。理論上來(lái)說(shuō)，只要識(shí)別出這樣的映射關(guān)系即可以預(yù)測(cè)任意區(qū)塊的氣煙囪，但現(xiàn)實(shí)中由于數(shù)據(jù)品質(zhì)的區(qū)別、對(duì)應(yīng)條件也不一樣，故每個(gè)區(qū)塊都需要完成訓(xùn)練這一過(guò)程[9]。

圖2 訓(xùn)練點(diǎn)的拾取

圖3 傾角數(shù)據(jù)體控制下的氣煙囪識(shí)別流程圖

2.1 傾角/方位角導(dǎo)向體

傳統(tǒng)的傾角/方位角信息是地質(zhì)上的概念。通過(guò)傾角/方位角掃描技術(shù)對(duì)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，也可以獲得每個(gè)采樣點(diǎn)位置的傾角/方位角信息，這兩個(gè)信息本身就代表了一種地震屬性。在地震資料構(gòu)造解釋以及儲(chǔ)層特征綜合分析過(guò)程中，常常忽視傾角/方位角屬性信息，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的不準(zhǔn)確性。因此，只有利用傾角/方位角信息，把地層的走向和傾向信息進(jìn)行有效地融合后進(jìn)行解釋、追蹤分析，才可以最大程度地利用原始地震數(shù)據(jù)所包含的豐富的地質(zhì)、地震信息。通過(guò)步長(zhǎng)、時(shí)窗的合理設(shè)置，利用傾角/方位角掃描技術(shù)對(duì)每一個(gè)地震道上的每一個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行掃描計(jì)算的過(guò)程稱為傾角/方位角計(jì)算控制技術(shù)。平滑的三維傅立葉分析可以得到傾角體，瞬時(shí)參數(shù)分析技術(shù)也可以得到[10]。其中，瞬時(shí)頻率ω可表示為：

式中：φ為瞬時(shí)相位；u ( t，x，y )為輸入的地震數(shù)據(jù)；uH( t， x， y )為u關(guān)于時(shí)間t的希爾伯特變換。

同理，與瞬時(shí)頻率相類似，沿x方向和y方向的瞬時(shí)波數(shù)kx、ky為：

視傾角（p， q）可由瞬時(shí)頻率ω和瞬時(shí)波數(shù)kx、ky計(jì)算得到：

式中：p、q分別為x方向和y方向上的視傾角分量。最后由視傾角求出方位角：

針對(duì)不同的地層特征，對(duì)傾角/方位角導(dǎo)向體數(shù)據(jù)可采用不同的控制模式：無(wú)控制、中心控制和全控制。圖4顯示的為無(wú)控制、中心控制與全控制的傾角數(shù)據(jù)體的對(duì)比。無(wú)控制只在水平面內(nèi)進(jìn)行對(duì)比。中心控制模式是指拾取采樣點(diǎn)的傾角信息和方位角信息，其只能得到局部的真實(shí)傾角信息和方位角信息。全控制模式是指拾取采樣道附近的傾角和方位角信息，利用鄰近的信息給采樣道賦值計(jì)算，以此類推，每個(gè)道的傾角信息和方位角信息都重新生成。

傾角數(shù)據(jù)體有多種計(jì)算方式：BG Fast快速控制法、FFT Standard標(biāo)準(zhǔn)快速傅立葉變換、FFT Combined組合快速傅立葉變換、FFT Precise精準(zhǔn)快速傅立葉變換和EVENT同相軸計(jì)算方法。依據(jù)研究目的和實(shí)際地質(zhì)背景，選擇不同算法以及設(shè)置不同的計(jì)算步長(zhǎng)以及指定最大傾角/方位角信息是其中的關(guān)鍵。

圖4 傾角數(shù)據(jù)體數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式和無(wú)傾角控制方式對(duì)比

2.2 有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法

利用有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)首先需要解釋人員在典型的地震剖面進(jìn)行深入分析，結(jié)合地質(zhì)、地震以及區(qū)域背景資料對(duì)異常體進(jìn)行分析研究，判斷該異常體是否是氣煙囪體。從而在氣煙囪體（YES）以及非氣煙囪體（NO）上進(jìn)行地震屬性的拾取，進(jìn)而把拾取的所有地震屬性作為一個(gè)信號(hào)源進(jìn)行模擬訓(xùn)練，系統(tǒng)內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)會(huì)根據(jù)YES和NO點(diǎn)的相關(guān)信息進(jìn)行優(yōu)化、排序、歸類等一系列計(jì)算，最后形成一個(gè)最佳預(yù)測(cè)方案。

圖5為典型的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建目標(biāo)預(yù)測(cè)的基本工作流程。黃色橢圓內(nèi)的內(nèi)容為用戶自定義，藍(lán)色方框內(nèi)的內(nèi)容表示數(shù)據(jù)。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)步驟示意圖

在整個(gè)預(yù)測(cè)分析過(guò)程中，地震屬性的選取非常關(guān)鍵。在氣煙囪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，需要對(duì)拾取樣本的所有屬性進(jìn)行擬合誤差分析，從而降低誤差范圍，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化最優(yōu)預(yù)測(cè)結(jié)果。

利用OpendTect平臺(tái)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)所取樣本進(jìn)行處理分析時(shí)，首先需要根據(jù)樣點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)設(shè)置訓(xùn)練組的使用率（使用率的大小一般取決于樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)，一般設(shè)置為20%即可），軟件會(huì)根據(jù)訓(xùn)練組的使用率把隨機(jī)樣點(diǎn)分配到兩個(gè)組別中：訓(xùn)練組和測(cè)試組。開(kāi)始對(duì)樣點(diǎn)訓(xùn)練后，多層感知器（MLP）經(jīng)過(guò)多次反復(fù)循環(huán)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行模式分析和識(shí)別，訓(xùn)練結(jié)束后創(chuàng)建輸入數(shù)據(jù)體與氣煙囪和非氣煙囪輸出體之間的關(guān)系，也從另一方面進(jìn)行了監(jiān)督和后驗(yàn)[9]。用戶給屬性參數(shù)賦值，采樣點(diǎn)的屬性（屬性矢量）會(huì)被反饋到未訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些已知的采樣點(diǎn)被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)學(xué)習(xí)，通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的后推，預(yù)測(cè)每一個(gè)目標(biāo)體的特征。在最終確定訓(xùn)練參數(shù)后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將被鎖定且優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將被應(yīng)用到應(yīng)用組（圖6）。

圖6 監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和分析的訓(xùn)練可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，主要用正常均方根曲線和均方根錯(cuò)誤率曲線來(lái)表示。其中，均方根錯(cuò)誤率曲線代表了訓(xùn)練組（紅色）和測(cè)試組（藍(lán)色）錯(cuò)誤的總和，從1（最大錯(cuò)誤）到0（最小錯(cuò)誤）分布。隨著時(shí)間的推移這兩條曲線逐步走低，如果測(cè)試曲線突然走高，說(shuō)明訓(xùn)練過(guò)度，需要重新進(jìn)行訓(xùn)練。最終，當(dāng)分類錯(cuò)誤沒(méi)有繼續(xù)減少，表示訓(xùn)練組和測(cè)試組的均方根誤差都已經(jīng)達(dá)到最小，訓(xùn)練就可以停止了（圖7）。通常，均方根振幅值在0.8以內(nèi)是合理的，0.8～0.6表示好，0.6～0.4表示很好，小于0.4則是非常好[9]。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中不同的顏色代表了各屬性在訓(xùn)練中的權(quán)重，顏色越深表示該種屬性對(duì)氣煙囪越敏感。在訓(xùn)練停止后，可以拾取幾種權(quán)重較大的屬性進(jìn)行氣煙囪解釋，這時(shí)的屬性就是最優(yōu)的地震屬性，進(jìn)而將這些屬性運(yùn)用到整個(gè)數(shù)據(jù)體，最后輸出的結(jié)果是一個(gè)與氣煙囪概率大小有關(guān)的數(shù)值，空間上反映了氣煙囪的發(fā)生概率以及強(qiáng)度。

3 氣煙囪體的類型

氣煙囪體往往有多種表現(xiàn)形式。Statoil（挪威國(guó)家石油公司）在分析北海多個(gè)油氣田煙囪的基礎(chǔ)上，根據(jù)氣煙囪的展布形態(tài)和圈閉的關(guān)系，將氣煙囪體劃分為三類：A類、B類和C類（圖8）。其中，A類：油氣由構(gòu)造頂部斷層向上逸散，圈閉無(wú)工業(yè)價(jià)值油氣；B類：油氣僅沿構(gòu)造側(cè)面斷層向上逸散，頂部無(wú)逸散，圈閉含油氣概率較高；C類：油氣僅從上方孔隙度和連通性好的蓋層向上逸散，煙囪體呈氣云狀分布在圈閉上方，油氣處于一種動(dòng)平衡狀態(tài)，圈閉含油氣概率高。

4 在A盆地中的應(yīng)用

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練窗口及訓(xùn)練終止點(diǎn)的判斷

圖8 氣煙囪體的類型

圖9 過(guò)1號(hào)構(gòu)造的常規(guī)地震剖面

A盆地發(fā)育多個(gè)有利構(gòu)造圈閉（1號(hào)構(gòu)造、2號(hào)構(gòu)造、3號(hào)構(gòu)造和4號(hào)構(gòu)造），其成藏條件優(yōu)越，儲(chǔ)層和烴類檢測(cè)存在明顯異常，且研究區(qū)周邊鉆探獲得了很好的商業(yè)發(fā)現(xiàn)。本文旨在通過(guò)OpendTect平臺(tái)提供的傾角導(dǎo)向體控制技術(shù)（Dip steering）對(duì)研究區(qū)煙囪體進(jìn)行識(shí)別分析，進(jìn)一步預(yù)測(cè)區(qū)內(nèi)大型目標(biāo)的含油氣性，用以降低勘探風(fēng)險(xiǎn)。3號(hào)構(gòu)造都屬于C類氣煙囪，這3個(gè)構(gòu)造頂部均沒(méi)有明顯的斷層和裂縫，構(gòu)造中聚集的氣體僅能從上方孔隙度和連通性好的蓋層向上逸散，氣煙囪呈氣云狀均勻分布在構(gòu)造上部地層中，油氣處于一種動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)，預(yù)示著圈閉的含油氣概率較高。4號(hào)構(gòu)造從T7面到T61面煙囪效應(yīng)整體不明顯，僅在斷裂處有少許的氣體逸散，到T6面后，構(gòu)造頂部基本沒(méi)有煙囪效應(yīng)，但在構(gòu)造的西南翼部靠近斷裂處一直存在明顯煙囪效應(yīng)（圖11、圖12），這是由于4號(hào)構(gòu)造頂部蓋層的封蓋條件良

綜合分析表明，A盆地內(nèi)大型目標(biāo)煙囪效應(yīng)明顯，但具體表現(xiàn)有差異。1號(hào)、2號(hào)和3號(hào)構(gòu)造在常規(guī)地震剖面上都表現(xiàn)為地震振幅減弱，橫向連續(xù)性降低，地層在縱向上被沖亂等特點(diǎn)，尤其是1號(hào)構(gòu)造甚至出現(xiàn)了地震波組的下拉現(xiàn)象（圖9）。煙囪分析表明，1號(hào)構(gòu)造上部煙囪效應(yīng)最為明顯，主要集中在構(gòu)造的中南部，2號(hào)構(gòu)造和3號(hào)構(gòu)造上部煙囪效應(yīng)次之（圖10），且在3號(hào)構(gòu)造上方的海底還發(fā)現(xiàn)了丘狀麻坑，直徑數(shù)百米不等，表明垂向上存在某種流體的向上逸散，這些都從側(cè)面證實(shí)了構(gòu)造頂部氣煙囪的存在。根據(jù)煙囪體的展布形態(tài)和圈閉的關(guān)系，筆者認(rèn)為1號(hào)、2號(hào)和好，1號(hào)斷層和2號(hào)斷層并未斷開(kāi)上部蓋層，圈閉中的氣體只能沿著構(gòu)造翼部的斷裂向上逸散，根據(jù)煙囪體的展布形態(tài)和圈閉的關(guān)系，可將它歸為B類氣煙囪體，同樣預(yù)示著該構(gòu)造具有較高的含油氣概率。

圖10 1號(hào)構(gòu)造、2號(hào)構(gòu)造、3號(hào)構(gòu)造頂部的煙囪效應(yīng)顯示圖

圖11 4號(hào)構(gòu)造沿層煙囪效應(yīng)分布圖

圖12 4號(hào)構(gòu)造煙囪效應(yīng)顯示圖

5 結(jié)論

（1）基于傾角/方位角導(dǎo)向體控制的氣煙囪識(shí)別技術(shù)作為一種全新的方法，能直接、快速地在地震剖面上識(shí)別氣煙囪，對(duì)油氣勘探具有一定的借鑒意義。

（2）A盆地內(nèi)大型目標(biāo)煙囪效應(yīng)明顯。雖然它們略有差異，但都表明這些構(gòu)造具有較高的含油氣性。1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)構(gòu)造屬于C類煙囪體，4號(hào)構(gòu)造屬于B類煙囪體。

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A New Technique for the Identif i cation of Gas Chimney and Its Application in Basin A

YU Xuebing
（Institute of Exploration and Development, SINOPEC Shanghai Offshore Oil & Gas Company, Shanghai 200120, China）

Gas chimney is a special associated structure produced by the activity of thermal fl uid in the strata.The occurrence of gas chimney decides the migration of hydrocarbon and the accumulation mode as it acts as migration passageway of oil, gas and water or as the connection of source rock with the traps in the overlying stata. Many studies have been performed by petroleum geologists and geophysicists from the formation condition, controlling factor, mode and seismic ref l ection characteristics. This paper focuses on the introduction of OpendTec, a new technique for the identif i cation of gas chimney, which is based on the control of dip/azimuth steering, and its application in Basin A. In the process of identif i cation, the steering data containing dip/azimuth information are fi rstly generated on the seismic data of time domain or depth domain by different dip/azimuth scanning techniques. And then, pick up the seed points, optimize and rank the large amounts of seismic attributes by the neutral network computing with the control of seed points. Finally, the optimum seismic attributes that ref l ect the characteristics of gas chimney can be obtained and are used to predict the probability of occurrence for gas chimney. This technique supplements the application of pattern recognition technology in the seismic exploration fi eld. The application of this technique in Basin A indicates that there are obvious chimney effects on the top of the target traps, which means the study objects have large probability of oil-gas-bearing, with the potential of exploration.

Dip steering data; neural network; identif i cation of gas chimney

P631.4

A

10.3969/j.issn.1008-2336.2017.02.001

1008-2336（2017）02-0001-07

2017-02-24；改回日期：2017-04-06

余學(xué)兵，男，1983年生，工程師，2006年畢業(yè)于中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）資源勘查工程專業(yè)，從事石油地質(zhì)研究。

E-mail：43300362@qq.com。