Stratimagic地震相分析软件介绍及培训教材..doc

Stratimagic地震相分析软件介绍 概 述 stratimagic是帕拉代姆公司推出的专门用于岩性解释、油藏描述、地震相分析的软件包。它运用人工神经网络分析技术，统计聚类的分级分类技术、主组分分析（PCA）技术，以及层位尖灭识别等先进的技术和方法对地震属性及所反映的地质特征进行分析解释，利用Stratimagic软件可以实现地震道、多属性数据体以及变时窗/深度和等时窗/深度的层段内的地震相自动划分，地质相分层曲线约束下的微相划分，研究其与地质相的关系以及与岩石物性的关系，可以帮助我们从一个新的角度去进行储层预测和油藏描述，突破了只能进行构造解释的常规的地震解释模式。地震相自动划分技术的应用，使得解释人员摆脱了手工解释繁重的工作负担，使地震相划分更具有客观性。 Stratimagic地震相分析软件以其独一无二的专利技术和容易使用的特点，已成为石油天然气工业进行地震相分析的先进的商用软件。目前该软件最新版本是帕拉代姆公司于2003年4月释放的Stratimagic2.1。 一、 Stratimagic软件的基本方法原理 （一）地震信号的分类 地震解释不仅仅是构造圈闭解释，而且要进行岩性和油藏特征描述，是一个从层位图到油藏特征描述的过程，要利用沉积学知识将井信息和可用模型与地震数据联合使用，确定地震与岩石地球物理特性的关系。 在使用Stratimagic之前，有两种地震属性方法用于油藏特征描述。 （1）首先计算多种层段属性，进行井资料、沉积模型与属性成果图的对比分析，一般情况下也只有3到4种属性匹配较好。 （2）通过地震反演获得波阻抗数据体。这里假设井资料完全代表着所含的地质信息的差别，而且没有考虑其它的地质相变化的存在。在上面处理中丢失了两个基本信息：即地震信号的总体变化和这种变化的分布规律。 没有地震信号的总体变化的知识，很难给出井位置的地震信号变化的可靠评估。如果我们观察到比如砂泥岩比的重要变化，但如果不知道地震信号的总体变化与它的关系，也不能将此信息进行外推。层段属性只是显示了某几个地震信号的特性（振幅、相位、频率等），但它们没有一个能够单独描述地震信号的异常。 （二）Stratimagic软件划分地震相的原理 1、地震道形状 沉积地层的任何物性参数的变化总是反映在地震道波形形状的变化上。Stratimgic的分类处理就是基于地震道的形状变化情况。在该软件中，将地震数据样点值的变化转换成地震道形状的变化，振幅值的大小对地震道整体形状变化来说意义并不是很重要。在该软件中，首先划分出几种典型的形状，然后每一实际地震道被赋给一个非常相似的模型道的形状。 2、人工神经网络方法用于地震相划分 Stratimagic的模型道计算是采用神经网络的模式识别能力来完成的，他是根据每道的数值对地震道形状进行分类，也就是划分地震相。自组织神经网络是一种具有自学习功能的神经网络，由两层组成。输入层中神经元在一维空间中排列，而输出层的神经元可以是多维的，并且输出节点与邻域的其它节点广泛互连。神经网络在地震层段内对实际地震道进行训练，通过几次迭代之后，神经网络构造合成地震道，然后与实际地震数据进行对比，通过自适应试验和误差处理，合成道在每次迭代后被改变，在模型道和实际地震道之间寻找更好的相关。 通过自组织的神经网络计算，首先得到模型道，这些模型道的模版代表了在地震层段中整个区域内的地震信号形状的多样性。 通过观察图上颜色的分布，可以通过了解评估地震形状在所解释的区域的分布。相的信息投影到地震上去,井信息变化对应地震变化,按照波形的特征对每一个井的位置赋予某种颜色，检查每一口井与地震相模型道的对应关系。 3、 SeisFacies变时窗/深度层段内及多属性体联合三维地震划相扩大了Stratimagic的应用范围。 在Stratimagic2.0版本中新增SeisFacies基于体的地震相分类模块，SeisFacies是一个地震数据多属性分类和标定的强大的工具。SeisFacies和Stratimagic具有相同的界面和结构，使得有可能在油藏级别利用地震工区的多个属性，对单个地震样点进行分类。地震相分类的基本原理是通过应用统计聚类的分级分类技术和PCA主分量分析技术实现多属性数据体的地震相分类，找出如多属性数据的共同趋势，从而减少参与相划分的数据量以及用最具有代表性的数据参与划分。地震相可以和井信息进行标定，更精确地预测岩性和流体内容。 4、 新的岩性模拟方法NEXMODEL，将地震相解释结果的转为岩性参数的定量化结果 NexModel地震相测井标定工具和Stratimagic集成一体，是地震相分析的一个关键组成部分。在NexModel中，使用先进的建模技术交互式动态地将地震相图和岩石物理参数进行标定，在你的解释结果中加入数值