基于谱分解的反演动力学模拟：上白垩统含油能源资源——印度东北部陆上地区

《Journal of Applied Geophysics》：Spectral decomposition-based inverted dynamical simulations of upper-Cretaceous petroleum-bearing energy resources, NE-Indus Onshore

　　• 对渠化系统（如侵入系统段（TST）的定量特征进行描述。
• 倒置水库模拟（CDQDS）预测TST中存在倾斜角度小于3度的19米厚的砂砾沉积带（PABS），表明海水处于静止状态。
• CDQDS模拟显示1.7克/立方厘米的密实堆积点砂坝（PABS），暗示存在含气孔隙空间。
• CDQDS还模拟了倾斜角度大于15度的1.8克/立方厘米的密集侵蚀页岩层，以及至少17米厚的TST。
• 这一工作流程对伸展型气藏的孔隙空间具有全局地层学意义。

**引言**
地震水库特征分析彻底改变了各种沉积系统（如河流沉积系统、浅海沉积系统和三角洲沉积系统等）的地层学研究（Li等人，2023a；Li等人，2023b；Li等人，2020；Yu等人，2022；Fang等人，2022；Yan等人，2022；Naseer等人，2023a；Naseer等人，2023b；Marghani等人，2023）。在这些系统中，河流系统具有基于地貌、岩性和横向地层趋势的独特地质证据。这些参数在没有使用传统的时间和深度映射工具的情况下很难被解读。该系统中的主要地层陷阱是充满砂岩的渠化点砂坝，它们形成于高孔隙度的粗粒砂岩被低孔隙度的页岩包围的情况下。这类结构非常难以预测，需要使用基于振幅的地震属性、基于连续波形的频谱分析、倒置水库模拟以及地震数据反演等复杂工具。然而，当目标是识别薄层地层陷阱（例如点砂坝）时，地震数据反演工具的效果总是有限的（Naseer，2020）。

根据多项研究（Hampson等人，2005；Russell和Hampson，2006；Brown，2011），地震反演将地震数据转换为岩石属性。地震数据反映了源波lets与地球反射率之间的卷积过程，这一过程减少了大部分低频和高频反射率。地震反演根据地震数据集分为两类：叠前反演和叠后反演（Russell和Hampson，1991；Swisi，2009；Wang，2016；Schuster，2017）。叠前反演能够提供有关弹性属性（如P阻抗（Zp）、S阻抗（Zs）和密度的详尽信息，而叠后地震反演仅提供P阻抗这一属性（Maurya等人，2020）。叠后地震反演可以生成地下结构的完美高分辨率图像。选择合适的反演技术对于理解水库状况（特别是复杂地质条件下的地震数据分析）至关重要（Hampson等人，2005）。然而，最适合的方法很大程度上取决于可用的地震数据类型和井数据。

现在，通过多种叠后地震反演方法（如彩色反演、线性稀疏脉冲反演、最大似然（ML）稀疏脉冲反演（SSI）、带限（BLI）和基于模型的反演（MBI）（Chi等人，1984；Ferguson & Margrave，1996；Lancaster和Whitcombe，2000；Li，2001；Karim等人，2016；Bosch等人，2010；Naseer等人，2023a；Naseer等人，2023b；Naseer等人，2024）可以获取定量水库特征和结构信息。在本研究中，应用了基于模型的叠后反演（MBI）算法（Russell和Hampson，1991）来分析巴基斯坦中印度河流域西南部Miano气田早白垩世Lower Goru地层的B段。振幅反演仅显示了阻抗对比，但CWT工具可以区分岩性和流体类型、进行调谐分析，并可能识别断裂（Naseer等人，2024a；Naseer等人，2024b）。相反，地下水库成像的准确性取决于地震数据的频率成分；否则，水库的位置将不够精确，无法进行适当的钻探（Naseer等人，2023a；Naseer等人，2023b）。存在多种谱分解方法，例如“连续小波变换”（CWT）、离散和“快速傅里叶变换”（FFT和DFT），这些方法已被用于表征地层和结构水库（Sinha等人，2005）。在这些方法中，CWT被证明能够识别薄层并提供高质量的振幅信息。通过使用CWT和“快速傅里叶变换”（DFT），可以详细研究地层陷阱及其大致的密度和速度。需要注意的是，小波不能用于处理FFT（Naseer等人，2020；Naseer等人，2021）。基于阻抗的振幅测量可以通过使用基于光谱的分解波形而不是基于小波的分解方法来实现，这不会影响DFT或FFT的结果。这种策略可以通过从井到地震数据的关系来获得（Naseer等人，2020；Naseer等人，2021）。沿沉积水库的清晰、均匀倾斜表面被称为前积斜坡（Anderson等人，2016；Pellegrini等人，2017a；Gauchery等人，2021；Patruno等人，2020）。因此，本研究使用了MBI和CWT工具来比较和验证基于这些背景的巴基斯坦能源资源区块内河流沉积系统的水库特征分类的最佳工具。

此前，巴基斯坦的陆上盆地（OBP）一直是基于结构的水库勘探的重点。一套水库分析师尝试研究了影响多样化沉积系统（如易受河流影响的渠化系统（NE-Indus Onshore）、浅海凹陷区的深水系统等）准确勘探的关键因素（Ahmad等人，2004）。然而，“侵入系统段”（TST）是CH中的巨大水库系统，它形成于海平面上升之后海平面停滞的时期，随后由砂岩或页岩填充。这完全依赖于使用可靠且复杂的工具（如声阻抗反演（AII）和基于CWT的反置水库模拟（如密度约束的反演岩性和断裂水库模拟CDQDS）来准确预测水库属性。此外，CH是一个基于薄层地层的初级地质石油系统，是一个难以通过带限地震振幅解析的次级地震水库系统（Naseer，2021）。因此，能够实现四分之一波长分辨率并具有薄层CH地貌特征的垂直地震分辨率的工具也将优化用于CH的定量评估。例如，AII可以在多孔和非多孔水库段之间进行区分，并可能揭示与海平面和构造波动相关的孔隙效应。然而，厚度和密度的定量放大有助于准确预测侵蚀和沉积过程。因此，如果能够达到垂直地震分辨率阈值（VTTL），则可以可靠地预测横向异质水库的精确密度。基于CWT的反置水库模拟已被证明在指示薄层发育方面表现出高效能力，从而可以实现对厚度、陷阱角度、侧向和垂直异质性以及由于海平面上升引起的侵蚀和沉积区的复杂定量估计（Naseer，2024b）。以往的研究较少强调这些方面。因此，基于这些论文、发展和勘探缺口，当前研究旨在全面回答以下关键问题：
1. 将分辨率较低的传统地震振幅（密度和速度）发展为具有更好地震分辨率的声阻抗体积，以评估是否达到了CH的垂直可分辨厚度阈值和地貌特征。
2. 基于CDQDS的定量估计，用于成像TST内堆积点砂坝序列（PABS）发育过程中的横向异质且高度裂隙化的CH水库，这些水库具有极低的密度和侧向连续性。
3. 基于CDQDS的定量估计，用于成功预测水库孔隙空间的确切垂直厚度。因此，预测海平面停滞期间填充有中粗粒砂岩的PABS相以及海平面上升期间TST中的页岩层，可以作为含烃CH的侧向和顶部封闭配置。

**地质背景和石油系统**
在研究区域，与离散板块边缘相关的伸展构造形成了典型的正断层系统（图1a）。这些断层沿区域应力场分布，是地层模型中烃类迁移的重要通道。主要气田中的三角洲系统的高岸砂岩被认为是潜在的水库。本研究旨在识别潜在的气藏。

**数据集和方法论**
数据集包括带有井信息的2D和3D地震剖面；我们使用了通过Miano-09井的（东西向）一个2D叠后剖面（图1c）。地层顶部和头部的数据以LAS格式文件提供。LAS格式文件包含密度、伽马射线、声学、电阻率和井径测井数据。选定的2D叠后剖面覆盖约52.5公里范围。源点和接收点（RCV）间隔为50米，名义折叠覆盖率为60次折叠。

**井到地震数据的小波估计**
地震反演最重要的目标是使用合成地震图精确地将井数据与地震线相关联（Wu和Caumon，2017；Box和Lowrey，2003）。任何地震解释的传统方法都是构建合成地震图，并将其与实际地震数据进行匹配，同时识别正确的反射（地层选择），以提取地层、水库或流体信息。

**先进地震技术（声阻抗反演）的比较分析：优缺点**
地球表面下存在多种次级水库系统。然而，它们产生烃类的潜力在石油和天然气勘探领域是一个非常复杂的话题。许多研究人员对这些水库系统进行了合理的探索（例如，Abdelwahhab等人，2022c；Ismail等人，2020a，b）。这些是研究人员实施的常规地震解释和地球物理建模技术。

**结论**
基于地震模型的反演（MBBI）在指示Miano气田可能的最低AII和多孔区域方面表现良好。然而，MBBI在准确预测这些易受河流影响的渠化系统（SCS）的堆积点砂坝序列（PABS）的的古厚度和地貌方面效果较差。因此，不建议将该方法应用于这些数据，否则可能会导致SCS中提供错误信息。

**作者贡献声明**
Muhammad Tayyab Naseer：写作-审稿与编辑、撰写-初稿、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、形式分析、数据管理、概念化。
Ahmed J.R. Al-Heety：写作-审稿与编辑、撰写-初稿、可视化、验证、软件、资源、方法论、调查、形式分析、概念化。
Muna Elsadig：可视化、资源、资金获取、形式化。

**未引用的参考文献**
Abdelwahhab等人，2022
Ismail等人，2020a
Ismail等人，2020b
Mitchum Jr.等人，1977
Naseer等人，2023
Naseer等人，2024

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的潜在财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

**致谢**
Muhammad Tayyab Naseer感谢石油特许权总局（DGPC）提供本文使用的地震和井数据。同时感谢Quaid-I-Azam大学和LMKR部门提供的研究数据。感谢Seismic-micro-technology（SMT）-Kingdom Software 8.6支持团队以及地质和地球物理委员会的学术权威，感谢他们的出色维护工作，使得本研究得以顺利进行。

**作者名单**
Muhammad Tayyab Naseer | Ahmed J.R. Al-Heety | Muna Elsadig | D. Baba Basha | George Kontakiotis | Assimina Antonarakou | Abaker A. Hassaballa | Ilyas Khan | Hezam Al-Awah