傳統經典斷層識別實戰（二）——方差體和螞蟻追蹤（附軟體）

01 方差演算法識別斷層原理

地震方差體屬性的基礎是誤差分析，主要透過相鄰道地震訊號的相似度屬性描述地質構造資料。其在地震道特徵描述以及儲集層展布等方面已經取得了良好的應用效果。因此，地震方差體屬性可以應用在構造解釋中，由於對構造解釋的精度要求越來越高，基於地震方差體屬效能夠表述出地質構造間不連續的斷層與褶皺關係。

實際地層的裂縫會導致地震資料體中對應位置取樣點與周圍區域的取樣點出現振幅特徵異常，此時透過計算一定範圍區域內的取樣點之間的方差值來凸顯出裂縫點以識別出裂縫。如圖，視窗內有 n 道地震資料，以視窗中間的取樣點為種子點。計算該點方差的具體步驟如下：1）取視窗內上下各一半的取樣點，先求出視窗內 n 道地震資料中每一道所有采樣點的平均振幅值；2）計算每個取樣點與同一時刻 n 道資料中的振幅值和振幅平均值的方差的和；3）乘上加權係數並歸一化獲得該點的方差值。移動視窗，迭代步驟 1、2、3 得到整個工區資料體每一個取樣點的方差值，得到方差體。

由圖可以得到方差體屬性計算公式：

常用的體屬性有相干體、方差體、曲率體屬性。各種體屬性的利用，主要利用其沿地層的層位屬性。每種軟體的各種演算法不一致，同一種屬性結果也不盡相同。由下圖可看出， 使用Geoframe軟體的方差屬性、VVA軟體的方差屬性和相干屬性效果都較好，陷落柱異常反映清楚，無論是較大的，還是較小都有顯示，在地層順層切片上表現為圓形或半圓形圈閉。VVA軟體的曲率屬性效果較差，雖然陷落柱在其上都有顯示，但干擾較大，沒有其他幾種屬性反映得明顯、直觀。

02 螞蟻追蹤演算法識別斷層原理

螞蟻體追蹤技術基於蟻群演算法實現對斷裂的追蹤和識別。該演算法原理為模擬螞蟻在食物與巢穴之間根據可吸引螞蟻的資訊素濃度尋求最短路徑。在地震資料中，“螞蟻”根據振幅及相位之間的差異，沿著可能的斷層和裂縫移動完成對二者的刻畫。

21世紀初，螞蟻追蹤技術開始廣泛應用於斷裂系統解釋中，目前該技術成功的應用到石油地震資料精細解釋中，並取得了不錯的效果。螞蟻追蹤解釋技術具有快速、直觀、高精度、客觀等優點。為了使小斷層地震屬性識別更明顯，解釋精度更高。採用了在構造導向濾波基礎上，再對資料進行螞蟻追蹤計算，最後根據屬性優選提取敏感屬性。 即透過“螞蟻”+屬性融合（包括“螞蟻”+方差屬性、“螞蟻”+相干屬性、“螞蟻”+朗伯反射屬性、“螞蟻”+傾角屬性、“螞蟻”+瞬時振幅屬性以及“螞蟻”+瞬時頻率屬性），然後優選其中的敏感屬性用於精細構造解釋。

與相干屬性相比（如圖），螞蟻體屬性的優點是凸顯了斷裂線狀構造特徵，去除了與斷裂無關的資訊，提高了斷裂解釋 精度。缺點是平面預測結果往往過於雜亂，無規律。原因之一是控制螞蟻追蹤結果的引數太多，調節困難。

螞蟻體追蹤技術是基於疊後地震資料運算的，雖然其精度比相干等屬性高，但也只適用於對小斷層和大尺度裂縫的預測。可預測裂縫發育的方向，但難以定量化表徵裂縫發育密度。

03 實戰操作案例

接下來，我們使用真實的資料來演示方差體和螞蟻追蹤的操作方法。

先講一下選用資料的情況。這次我們用的是1996年紐西蘭塔拉納基盆地疊前資料。這個資料在很多專家的論文中都出現過。資料概貌是這樣的：

資料的尺寸是：287*735*1252。

接下來，我們使用Petrel這款軟體來進行處理。

1.新建工程和匯入資料

選擇New project，然後在Home Folder欄，選擇 new seismic main folder。

在樹形結構seismic右鍵點選-new seismic survey，這樣就建好了工程。

右鍵點選Survery 1，選擇Import （on selection），選擇資料體Kerry3D。segy，在彈出的引數框中直接點選OK，就載入了資料。

透過新建一個3D的視窗，可以檢視資料概貌。

2.方差體

（1）做Realized。

在地震訊號右擊選擇Realized…。在對話方塊中點選Realize後關閉視窗，這樣就對原始資料進行了簡化，減少了一些細節的訊號。

（2）方差體

點選Realized的資料體，在seismic Interpretation點選volume attributes（體屬性）進行配置：

結果就是這樣的：

如果覺得干擾較多，還可以對資料體先進行平滑處理，再做方差體。平滑處理是選擇這樣的引數：

最後處理的結果是這樣的：

3.螞蟻追蹤

選擇剛才處理後的方差體資料，在seismic Interpretation點選volume attributes（體屬性）進行配置：

處理後的結果是這樣的。相比方差體，斷層識別解析度進一步提高。

螞蟻追蹤也可以在不同的資料體結果上處理，大家可以自己多嘗試。

螞蟻追蹤的引數配置方法比較多。

一是在引數配置中，可以選擇主動或被動。一般識別大斷層用被動，小斷層用主動。還可以先做主動，然後再疊加被動。這樣就可以去掉很多無效識別結果。

二是過濾不追蹤的訊號。其中的圈代表斷層的方位，dip是傾角，azimuth是方位。塗黑的部分就是不追蹤的斷層，比如最裡層代表水平的斷層，一般就不會追蹤。

大家可以根據工區的實際情況，選擇不追蹤的斷層。

比如斷層主要看南北方向的，就把東西方向的塗黑，一般不塗黑外層（因為南北向的傾角較大）。如下圖：

或

以上就是今天的課程。這節課講解了現在比較常用的兩種斷層自動識別的方法，包括了原理和實戰案例操作。如果大家對軟體比較感興趣或遇到什麼問題都可以聯絡我交流。再見。