沉积学

当前用计算机进行测井沉积学解释的程序不少，应用效果主要决定于使用者的地质知识水平。以下举例说明测井沉积学计算机解释系统。（一）系统逻辑结构1.原理从模式识别的角度来说，测井相实际上是一个模式识别过程。该过程将测井模式由多维测井变量（模式）空间正确地映射到较低维的地质空间，即有映射：地球物理测井对于样本集合X和输出Y，可以为存在某一映射关系G使地球物理测井1）由计算机利用样本数据求取一映射F，使得在某种意义下最佳地逼近G，以实现区分不同的模式，而将同一类别的不同模式样本归为一类。通常的分类规则为，如果模式X与类别A的模式最相近，则模式X属于A。在此过程中涉及的问题是：A.完成模式特征的抽取，即决定如何以一组参数的形式描述模式X；B.利用一组已知类别标号的训练模式样本学习由输入空间到输出空间的映射关系F；C.运用映射F（X）进行分类。上述模式识别系统的组成如图7-40所示。图7-40 用于测井相分析的模式识别系统本系统采用多元统计模式识别技术和人工神经网络模式识别技术实现测井相分析。2）在进行测井相分析的过程中，遵循以下原则：A.每一被选择的测井响应应尽可能地反映地层的岩性及其物理特征；B.保证测井曲线质量及各测井曲线之间的深度匹配，校正环境和井眼的影响；C.以某种相似性参数为样本之间的相似程序的度量（如欧几里得距离），将样本数据按样本空间归类划分为不同的测井相；D.以某种归类判别准则建立测井相空间到地质相空间的映射规则，实现对未知测井层段的归类识别。2.系统的总体逻辑框图如图7-41所示。对参与测井相分析的测井曲线进行编辑。即完成测井曲线数据野外带记录格式到测井相分析所用的向量格式的转换，以及测井曲线的选择。预处理模块。具有完成测井曲线的环境校正、深度校正以及曲线的滤波、分层处理、数据标准化处理等功能。多元统计岩相分析器。采用主成分分析、聚类分析、判别分析等数理统计算法完成测井曲线的岩相识别。ANN测井相分析器。采用ANN技术完成测井曲线的岩相识别和和沉积环境识别。测井层段的划分。根据岩相分析所得的岩相垂向序列，划分用于识别沉积环境的测井层段。曲线形态特征的提取。提取各测井层段内倾角测井的沉积学特征。单井测井沉积环境识别。根据所提取的测井层段的特征，应用ANN技术，进行取心地质刻度，建立单井沉积环境的垂向序列。（二）测井相分析的数据预处理1.测井的环境校正及深度匹配测井曲线的环境校正，主要是校正井眼环境如钻井液因素、井壁不规则以及仪器偏心等非地质因素的影响。在测井过程中，由于井眼的不规则以及钻井液对仪器的黏附作用，电缆会产生拉伸。另一方面，测井曲线是仪器分次组合下井测得，造成各曲线间的深度的错动和不匹配。选用一条特征明显的曲线如GR为基准，确定其他曲线相对该曲线间的深度移动，用计算机程序完成曲线的深度校正，使各曲线所反映的地层界面深度一致。图7-41 测井相分析系统总体逻辑框图2.测井曲线的分层和取值（1）主要分层曲线的层内差异法分层处理层内差异法分层的依据就是在同一层内的测井响应是相对稳定的，其变化不超过某个允许误差。在用测井曲线的层内差异分层时，我们选择具有较高纵向分辨率的测井曲线，如GR、RXO或RFOC、RSFL等作为主要分层曲线，对其进行初始分层处理。设属于第i层的n个相邻的主动分层曲线采样值为{Xij}，（j=1，2，…，n）。该层的允许误差为E（Xi），则该层的测井值可记为地球物理测井其方差为均方根误差为地球物理测井对第n+1个采样值，与该层测井值Xi的差异为|，则有地球物理测井当时，Xn+1属于第i层。此时应重新计算该层第n+1 个采样点的均值。当时，Xn+1不属于第i层；第i层划分结束。从第n+1个点开始划分下一层。这样下去，直到处理完整个井段为止。在上述分层处理过程中，分层的关键是确定允许误差函数E（Xi）。从概率统计角度来看，可以认为测井值是具有有限方差的随机变量，同一层内各采样点的差异反映了非地层因素引起的随机误差，且概率满足：地球物理测井据此建立如下的误差函数：地球物理测井式中：B为层内方差分层系数。（2）分层曲线的初始分层的聚类并层处理在对主动分层曲线用层内方差分层处理时，对整个井段可采用相同的较小的B值；而各个层的均方根误差σi是各不相同的。在实际处理中，可能会出现某些层段划分得过细，把同一层段划分成了若干个小层。因此，在对主分层曲线作层内方差分层后，将其分层结果施加到所选作分层曲线的其他一至四条有较好纵向分辨能力的测井曲线上，作为这些分层曲线的初始分层。然后以这些分层曲线为变量，用这些变量间的广义马哈诺比斯距离来衡量各初始分层小层间的相似或接近的程度，对分层曲线的初始分层结果进行最优聚类分割，将相似或接近程度较高的相邻的小层合并为一层。设第k层与第k+1层的“马氏距离”为地球物理测井式中：L为所选定的分层曲线的条数（1≤L≤5）；Yik为第k层的第i条分层曲线的测井值。若d（k，k+1）≤dmin，则认为第k层与第k+1层同属于一层，将它们合并为一层。若d（k，k+1）＞dmin，则认为第k层与k+1层各为一层，不作并层处理。其中dmin为各小层并层处理时的最小临界距离。通过调整分层参数B、dmin的大小，就可得到不同粗细程度的分层结果。B、dmin的选择一般由试验确定。B值越小，允许的误差就越小，所得的分层结果也就越细。反之，分层结果就越粗。同理，dmin的选取也是这样。（3）其他测井曲线的分层延拓对选择的一组分层曲线进行分层直方化处理以后，将分层结果延拓到其他测井曲线上，在所有分层测井曲线上得到统一的分层边界。经过分层处理后，所有参与分层的测井曲线都被直方化了，看起来如由不同的测井常数值组成的阶梯状线段。每一层各曲线的测井值就是该曲线在该层的平均值。（4）测井曲线的归一化处理对同一油田、同一区块或同一构造上的各井进行测井相分析时，对所使用的测井曲线进行标准化处理，消除由于仪器的不同、刻度不同所产生的影响。同时对测井曲线进行归一化处理，还可以消除由于各测井曲线变量之间的量纲以及数量级的不同而在数理统计分析上产生的误差。采用方差正规化对分层处理后的测井曲线进行归一化处理。地球物理测井式中：i=1，2，…，N，N为分层处理后得到的层数；j=1，2，…，n（n为测井变量的个数）。处理后的各测井曲线的数值分布在0～1之间，用于衡量样本间相似性的统计变量。如相关系数、欧氏距离等的变化范围就均匀地分布在0～1之间。上述预处理后，用矩形测井曲线代替了通常测井解释中所用的原始而光滑的测井曲线。其优点是：其一，在划分的各个层段内，测井曲线值保持恒定不变，只需存储该层的起始和终止深度以及各条曲线的平均值；不必存储各曲线的全部采样值，节省了处理中测井数据的存储空间。其二，经过分层直方化后的测井曲线代表了真实的（或者更确切的）测井响应值，保留了地层性质的变化，消除了非地层因素的影响；分层后层内各采样点间的数值差异最少，而层间的差异最大，此时可以认为层内具有相同的岩性。这样每一个测井层段就可以当作是n维测井变量空间中的一个点平处理。测井相分析就成了一个由n维测井变量空间到m维地质空间的映射识别。（三）ANN相分析测井相分析实际上是模式识别的分类过程。人工神经网络是理想地实现模式识别分类的算法。1.测井相分析的ANN模型用距离的自组织竞争网络（D-kohonen NN）完成测井相参考向量模式特征的提取；应用距离的多层前向网络（D-BP NN）作为测井相到地质相的映射分类识别器。（1）D-kohonen NN测井相参考向量模式特征提取器这是一个以kohonen算法为基础的自组织特征映射网络。网络由输入层和输出层神经元构成。以欧氏距离评价输入测井向量模式间的相似程度，将测井向量空间的节点聚集成不同的测井相区域。在网络的学习训练过程中，输出层节点的个数是变化的，每个节点代表一类测井相。学习训练结束后，网络输出层节点的总个数即为最后得到的测井相总类数，各节点的输出即为相应测井的参考模式向量。评价输入测井向量X与测井相j的接近程度的欧氏距离为地球物理测井式中：xi为测井向量X的第i个元素，i=1，2，…，N；N为X的维数，j=1，2，…，L；L为输出节点的个数。网络的权值修正规则为：1）dki≤ρ时，将X归入与其最接近的输出节点k所代表的测井相类中：地球物理测井式中：ηk为在0～1间取值的随着学习过程而变化的学习因子。此处取地球物理测井式中：nk为t时刻测井相k中的样本模式个数；n为学习样本集中的样本模式个数。2）dki＞ρ时，则认为模式X不属于已存在的测井相类，而属于新的测井相类。网络的输出层生成新的代表该测井相的节点l，且有地球物理测井ρ为网络学习的距离阈值。ρ越大，网络学习后得到的测井相类数L越少；反之，测井相类数L越多。网络D-kohonen NN 的输出为下面的D-BP NN 网络提供样本集的测井相的类数L，以及各测井相的参考模式向量。L作为D-BP NN 的隐层神经元的个数，各测井相的参考模式向量用作D-BP NN的输入层与中间隐层间的初始权值。（2）地质相识别分类器D-BP NN在ANN理论研究中，Hecht-Nielson已经证明，当隐层节点数可以根据需要自由设置时，对于任意的ε＞0，可以用三层具有Sigmoid形状的I/O特征的网络，以ε均方根误差的精度逼近任何非线性函数，并可形成复杂的分类决策区域。根据Rumelhart的BP算法，构造了一个由输入层、隐层、输出层组成的三层网络D-BP NN作为由测井相到地质相的识别分类器。网络输入层的节点个数为测井向量的维数N，隐层个数L，输出层节点个数为所要识别的地质相的类数M。输入层与隐层间的连接权wij的初始权值置为隐层节点hj所代表的测井相的参考模式向量Rj，而隐层与输出层之间的连接权地球物理测井网络学习递归指数m为模式指数。1）网络输入信息的正向传播过程。设输入节点的输出为Oi，隐层节点的输出为Oj，输出节点的输出为Ok，隐层节点与输出节点的输入分别为Inet、Inet。取Oi等于输入测井模式向量的第i个分量xj，则有地球物理测井上式中分子部分反映输入模式与隐节点hj所代表的测井相参考向量Rj相似程度的欧氏距离，分母部分为标准化因子。对隐节点，采用如下的非线性I/O转换函数：地球物理测井则有地球物理测井它是单调减小的可微函数，其形状是以测井相参考向量为中心，随着距Rj的距离的增大而单调减小。Oj反映了输入模式与各个类参考向量间的距离，即输入测井向量与测井相参考向量的接近程度。对网络输出层节点采用的I/O特性函数有地球物理测井对所有输出节点，如果E及Ep均不小于给定的误差阈值，网络学习转入误差校正信号的反向传播过程。地球物理测井地球物理测井对隐层节点j，有地球物理测井以上推导中省略了误差函数E中的模式下标m，即地球物理测井式中η为递归误差校正信号反向传播修正网络学习因子，表示η在0～1间取值时随着学习过程的。上述修正权值wji变化率。2.ANN测井相分析的过程（1）由取心井选择建立学习训练样本集ANN的分类判别性能直接取决于学习训练过程中所采用的样本集。样本集所提供的信息是网络学习输入测井模式到输出地质相的映射关系的唯一来源。因此样本集应全面、有代表性。尽量避免样本的模糊与缺乏，以及样本间的冲突。实验表明，样本的模糊与冲突会极大地影响网络的学习速度与性能。同时，为保证网络识别的总体性能，各个地质相的样本数目应大体均衡。（2）网络模型的建立及学习训练在网络学习阶段，从样本文件抽取样本模式，采用模式迭代的方式，来训练网络。学习结束，可以显示网络的学习过程和学习结果。影响网络学习效果与网络学习参数主要有ρ、η、α1、α2以及学习迭代次数（cnt）。通过详细研究网络对样本的学习效果与网络学习参数间的关系（样本数据取自DHI井），可得出如下结论：①随着网络隐层节点规模（nhnode）和学习迭代次数的增加，网络对岩性的识别符合率并不总是随着增加。nhnode越小，网络的容量也就越小，实现要求的识别精度，需要更多的学习迭代次数（cnt），有时甚至达不到所要求的识别精度。而nhnode过大时，网络的容量会出现冗余，网络的学习可能会陷入局部最小；而且网络的泛化能力也可能会变差。对网络隐层节点规模，取26时，可能取得较好的网络性能。（3）η和α1对网络的学习收敛过程有很大的影响η大，网络学习收敛速度会加快，而大的α1则可增加网络学习过程的稳定性。3.网络的工作过程从网络结构参数文件中读取网络的拓扑结构参数以及各节点的连续权值，判别未知测井向量模式的地质相类别（如岩相类别）。（四）利用测井曲线的形态特征识别沉积环境1.测井层段的划分各种沉积岩体所属沉积环境亚、微相的划分主要在于对井的垂向岩性剖面及其各种组合序列的详细划分。因此，在利用测井资料识别沉积环境时，应首先划分井剖面的测井层段，确定各个解释窗长；然后对各个解释窗口，提取测井曲线的形态特征。主要依据井剖面垂向岩性序列的各种组合来划分测井层段，其约束条件如下：1）地质大相或亚相的控制。由测井曲线识别井剖面的沉积亚相或微相是在地质上大的沉积时期和沉积环境已知的前提下的。因此，由井眼剖面的岩性组合序列划分测井层段必须由井底向井顶进行，符合大的沉积环境的要求。2）每一个测井层段的岩性剖面上都应是一个旋回层。井剖面垂向岩性粒度旋回一般可分为：正旋回（粒度上细下粗）、反旋回（粒度上粗下细）以及复合旋回等。3）最小厚度阈值的约束。对两个相邻砂体间的夹层，如果认为两个砂体属于不同的沉积环境，就应选择这个夹层的厚度作为测井层段的阈值，把这两个砂体划归不同的层段，分别提取曲线特征。4）屏幕直观观察约束。测井层段的划分结果可以在屏幕上显示，根据实际情况在屏幕上修改所划分的测井层段使划分结果尽可能与实际相符。在上述约束条件下，测井层段的划分结果可以在屏幕上显示，根据实际情况在屏幕上修正所划分的测井层段使划分结果尽可能与实际相符。在上述约束条件下，将测井曲线划分成厚度不同的解释层段，分别提取曲线的形态特征，识别其沉积环境。2.测井层段内曲线形态特征的描述与提取一个测井层段，用参数向量来描述测井层段内测井曲线的形态特征，包括常规曲线的幅度特征、形态特征、顶、底界面接触关系、曲线的光滑特性，以及测井层段内的岩性特征、旋回特征、倾角测井的沉积特征等。（1）常规测井曲线的形态描述及提取设测井层段内曲线的采样点数为n，对一条测井曲线，其序列为x（1），x（2），…，x（n）。曲线的采样点间距为rl，测井层段的厚度为Δh。1）曲线的幅度特征。与上述测井相分析方法一样，测井层段内的曲线幅度特征，即为该测井层段内测井曲线的平均值。地球物理测井式中：分别为整个测井层段内，上半部分和下半部分曲线平均值。2）曲线的形状特征。当时，曲线为漏斗形，其相对重心偏上。当l时，曲线是钟形，其相对重心偏下。当时，曲线是箱形，其相对重心居中。用如下两个参数反映曲线的形态特征：地球物理测井P值的大小既反映了曲线的形状特征，也包含了曲线的幅度特征；W反映了测井层段内曲线形状的相对重心的位置。3）测井曲线的波动起伏特征。在测井层段内，用曲线的方差分析：地球物理测井反映曲线的起伏波动特征，表达曲线上峰谷数据大小的变化。用能量函数：地球物理测井作为测井层段内的平均动态能量，E值大体代表了该测井层段内测井曲线总斜率，反映沉积背景下，测井层段内偏离背景基值的程度。式中用井剖面的曲线均值Sm作为总的沉积背景。4）曲线的顶、底界面接触特征。以层中心为界，用测井层内曲线的二阶微商表示曲线的凹凸性，反映曲线在测井层段顶、底界面附近的接触关系。测井曲线的二阶微商可以表示为地球物理测井x（d）是测井曲线在深度d处的响应，x′（d）是其一阶微商。把测井曲线作为深度d处的响应，可以用多项式来拟合离散的测井响应值，得到x′（d）、x″（d）的数学表达。5）曲线的光滑特征。测井曲线的光滑程度是一个相对的概念，可以用变差分析来反映曲线的锯齿化程度。用Δx（i）=x（i+1）-x（i）构成一个差分序列，每当Δx（i）改变一次符号，表示在曲线上有一个齿。以nc来记数，它表示测井层段内曲线上齿的多少，参数：地球物理测井反映测井层段内曲线的光滑程度，nc越小，曲线越光滑。（2）测井层段岩性及其旋回特征用前面测井相分析得知的岩性剖面在测井层段的顶、底界面附近一段地层内的岩性作为该测井层段地层的岩性特征。将测井层段内岩性剖面自下而上的粒序变化作为测井层段的旋回特征，分为正旋回、反旋回和复合旋回三种，分别用1、-1和0代表。（3）测井层段内倾角测井沉积学特征的描述与提取地层倾角测井用于沉积学解释，所提供的信息主要包括四条微电阻（导）率曲线、倾角矢量图、方位频率统计图等。在进行测井相分析研究沉积环境时要引用倾角信息，并将上述倾角信息定量化。采用如下参数描述测井层段内倾角测井的沉积学特征。1）从微电阻（导）率曲线提取反映地层沉积韵律的特征。与常规测井曲线相比，倾角测井的采样密度很大，采样间距仅为5 mm左右。因此可以用倾角测井的微电阻（导）率曲线的形状研究测井层段内地层的微细旋回——沉积韵律。用微电阻（导）率曲线的一阶微商x′（d）来划分地层的沉积韵律。当x′（d）＞0时，定义为红模式，代表地层沉积颗粒向上变粗的反韵律。当x′（d）＜0时，定义为蓝模式，代表地层沉积颗粒向上变细的正韵律。当x′（d）=0时，定义为绿模式，代表地层均匀沉积。统计测井层段内微电阻（导）率曲线红、蓝、绿模式的个数作为测井层段内沉积韵律特征的一种反映。2）地层沉积均一性特征的描述与提取。均匀沉积的砂体，一般无明显的沉积层理，而具有细纹层、大型层理的砂体往往是非均匀沉积的。反映在倾角电阻（导）率曲线上，前者的相关性较差，对比线数量少；后者的电阻（导）率曲线相关性较好，对比线数目多。用测井层段内电阻（导）率曲线的方差（var）及对比事件密度（den）来反映地层沉积的均一性。den表示由倾角处理程序识别出来的测井层段内电阻（导）率曲线的对比事件的密度。当var、den低时，表示地层均匀；var、den高时，表示地层非均匀。3）地层沉积的倾角、方位角等特征的描述与提取。倾角测井的倾角矢量图、方位频率统计图可以用于描述、分析沉积物的古水流方向（搬运方向）、沉积体的空间几何形状等沉积特征。为便于地质应用经常采用数理统计的方法对目的层段内所有对比事件的倾角、倾向作频数统计分析，确定代表目的层段的地层倾角、方位角的“优选倾角”和“优选倾角方位角”。

李秀鹏 肖开华 冯动军（中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院，北京 100083）摘 要 致密砂岩储层的沉积微相精细刻画工作具有一定难度。研究中，以岩心和测井资料的沉积相解释结果为依据，综合利用90°相位分析、地层切片、地震属性和神经网络波形分类等地震沉积学技术，对新场须二段致密砂岩储层沉积微相的研究效果较好，可以精细刻画出新场须二段沉积微相发育特征和沉积演化过程。通过地震沉积学研究发现，新场须二段主要发育水下分流河道、河口坝、远砂坝、席状砂和分流间湾等沉积微相以及三角洲前缘沉积亚相，其中水下分流河道和河口坝是新场须家河组二段优势沉积微相，沉积物源主要来自西北和东北方向，在沉积过程中河道由西向东迁移。关键词 新场地区 须家河组 致密砂岩 地震沉积学 沉积相Seismic Sedimentology of Xujiahe－2 Formation Tight SandReservoir in Xinchang Area，Sichuan BasinLI Xiupeng，Xiao Kaihua，Feng Dongjun（Exploration and Production Research Institute，SINOPEC，Beijing 1 00083，China）Abstract The fine description of sedimentary microfacies in tight sand reservoir is challenging for many reasons.In this study，based on the core and log data analysis results，the seismic sedimentology techniques including 90 phasing，stratal slices，seismic attribute and seismic waveform classification were superior in the sedimentary microfacies description of tight sand reservoir and the sedimentary microfacies and process were depicted.The dominant facies of underwater distributary channel and channel mouth bar were identified with the analysis results of single well facies，section facies and normal seismic attributes.The material source of lower section was from northwest，while the source of middle section was from northwest and northeast，the source of upper section was from northwest，thus the source directions changed from northwest to northeast.Key words Xinchang area；Xujiahe Formation；tight sand；seismic sedimentology；sedimentary facies随着常规储层勘探开发难度的增加，人们越来越重视低渗透油气田的勘探和开发工作［1，2］，储层综合评价和油气藏精细描述是有效开发这类气藏的基础。新场气田须家河组二段砂岩平均孔隙度为3.77％，平均渗透率为2.36×10－3μm2，属于典型的低孔低渗致密储层，而其内部发育良好的圈闭和储层条件。近年来，诸多学者针对须家河组致密砂岩气藏进行了储层评价和气藏描述研究［3～7］，但由于新场地区须家河组气藏的极端复杂性，随着滚动勘探开发认识程度的不断深入，钻井、测井、测试、试采和样品分析资料逐步增多，特别是进入开发阶段后对储层的认识不足不断暴露出新的问题，气藏的沉积微相精细刻画、储层综合评价和气藏描述等工作还需要深入研究，必须加强沉积微相精细刻画、储层综合评价和气藏描述等工作。常规地震勘探技术在沉积微相识别、储层预测和裂缝预测等工作中面临巨大挑战，本研究以岩心和测井资料等为依据，综合90°相位分析、地层切片、地震属性和地震相等地震沉积学方法，精细刻画新场地区须二段沉积微相分布特征，分析其沉积过程，为新场须二段的储层综合评价和气藏精细描述等工作奠定基础，以指导新场须二段气藏下一步的开发工作。1 区域地质概况新场构造位于四川盆地川西坳陷孝泉－丰谷北东东向隆起带的西段（图1），南接彭州－德阳向斜，北临梓潼凹陷，西为鸭子河构造，东靠合兴场构造，新场构造是孝泉－新场复式背斜的新场局部圈闭。孝泉－丰谷构造带整体构造形态西高东低，构造带内发育有近斜列展布的孝泉－新场构造带和高庙子－丰谷构造带，在这两个斜列的构造带的结合部位与合兴场－石泉场南北向构造带交错、复合形成较为复杂的构造形态。图1 新场地区区域位置新场地区须二段埋藏较深，平均深度在4900m，平均地层厚度约600m，主要发育砂岩，是一套砂泥岩频繁不等厚互层沉积。须家河组沉积时期，川西坳陷位于龙门山类前陆盆地的前缘坳陷带沉积中心，从三叠系须家河组到侏罗系以碎屑岩沉积为主。来自西北部龙门山造山带的沉积物、东部川中古隆起的沉积物和北部米仓山－大巴山造山带西侧的沉积物，都在川西坳陷发生搬运和沉积。2 沉积微相发育特征在区域沉积环境分析研究的基础上，结合岩心、沉积构造和测井曲线，对新场地区须二段单井沉积微相进行了识别，新场须二段主要发育辫状河三角洲前缘水下分流河道、河口坝和远砂坝等微相以及前三角洲亚相。2.1 辫状河三角洲前缘亚相2.1.1 水下分流河道微相水下分流河道微相在须二段中亚段和上亚段较为发育。在叠置程度高部分区域单层砂岩厚度大，岩性主要为岩屑砂岩和长石岩屑砂岩，以中粒为主，部分粗粒和细粒，分选中等或较好，有时见炭质条纹及斑块。常呈正粒级韵律，GR曲线常见钟形和箱型（图2），常伴生有河口坝微相。底界与下伏地层突变接触，底部冲刷面交错层理、平行层理发育。2.1.2 河口坝微相河口坝微相是沉积于水下分流河道河口附近的砂坝，由于河流携带能力减弱，往往在河口附近部分沉积巨厚的砂体，形成典型的三角洲前缘斜坡带，并随着三角洲推进向前进积［8］。河口坝微相单一连续的砂岩层厚度大，无明显冲刷面和泥岩隔层，岩性主要为中—细砂岩，部分粉细砂岩和粉砂岩，正粒序和逆粒序都有，渐变性多，突变性少，一般在米级长度内可显其变化。测井相为漏斗型、箱型，部分逆粒序特征清楚（图2），顶面多与深色泥页岩突变接触。2.1.3 远砂坝微相河口坝前端向湖倾斜部分，由于河流搬运力量进一步减弱及湖浪改造的增强，岩石粒度偏细，以细—粉砂岩为主，部分呈砂泥互层，常与河口坝和湖相泥等微相互层组合。测井组合特征为漏斗型（图2），底界为渐变接触，顶部大多数为突变接触，主要发育于三角洲前缘远端。2.1.4 席状砂微相席状砂位于河口坝沉积区的侧翼或前缘，砂体常连片分布，受波浪作用较强。岩性主要以薄层状细、粉砂岩与泥岩构成薄互层，分选磨圆较好，砂层厚度一般较小。砂岩中常见浪成波状层理和少量透镜状层理。测井电性特征为小至中幅度齿状指型（图2），反映砂岩和泥岩交互。垂向上常呈反韵律或复合韵律。2.1.5 分流间湾微相岩性以粉细砂岩、粉砂岩为主，夹有泥质粉砂岩。砂体平面上发育于水下分流河道之间，呈长条状和片状展布，电测曲线呈指型或微齿化指型互层（图2）。2.2 前三角洲亚相前三角洲相位于三角洲前缘前方浪基面以下的部位，实际上属正常浅湖或浅湖相沉积，主要为泥页岩和粉细砂质泥岩（图2），颜色较深，多见水平层理，常含有滑塌浊积岩透镜砂体。图2 新场地区X10井须二段单井沉积相柱状图3 地层切片3.1 地震资料90°相位转换90°相位地震资料振幅可以和岩性有较好的对应关系，这样地震剖面可以看作地质岩性剖面进行解释，地震资料90°相位转换是进行地震沉积学的一个关键方法［9，10］。将地震资料转换为90°相位时，一般负振幅（红色振幅）对应着砂岩，而正振幅（黑色振幅）对应泥岩，0°相位地震同相轴波峰和波谷对应地层界面，90°相位地震同相轴对应砂泥岩岩层（图3），新场须二段地震资料中同样可以通过90°相位转换来进行沉积形态和沉积样式分析。图3 新场地区须二段0°相位和90°相位地震剖面对比3.2 地震频率对地震同向轴的影响子波的频率是通过分析振幅来确定最薄岩层的关键因素，地震高频成分可以提高地震资料的解释能力，高频地震资料可以提高剖面的分辨率，从而能显现更细致的地层特征［11，12］。高频率地震子波可以使时间地层单元比岩性地层单元显示更清晰的振幅特征，中等频率子波形成的时间地层单元和岩性地层单元振幅值相当，而低频率子波使岩性地层单元的振幅比时间地层单元要高。当地震子波频率发生变化时，地震反射同相轴的角度也会随之变化（有些等时的同相轴不随频率变化），新场气田须二段地震资料主频在7 ～20 Hz之间，低频地震剖面中下方反射同相轴在上方反射同相轴处尖灭，而高频地震剖面中下方反射同相轴一直近似水平发育，与上方反射同相轴平行。高频率地震资料反射同相轴一般沿较薄的等时沉积单元分布，而低频率地震资料反映较厚的穿时的低角度岩性单元。因此，在研究中倾向于使用高频地震资料，对地震资料进行了一定处理，突出其高频成分，这样可以更有利于研究等时的沉积层（图4）。图4 90°相位地震同相轴随频率变化3.3 地层切片分析进行沉积样式分析，必须分析等时沉积面上的地震属性，这些地震属性可以较好地反映出岩性沉积单元，地层切片技术就是其中的主要技术，是考虑了沉积楔状体和生长断块的厚度变化梯度对沉积层进行等比例切片显示（图5）。图5 新场须二段地层切片剖面位置对新场须二段 地层切片进行了分析，选取了各砂组典型的地层切片分析沉积方向和沉积相展布（图6）。通过对典型地层切片分析认为， 主要的沉积方向来自西北方向，主要为河口坝和远砂坝沉积形态； 沉积方向主要为西北和东北两个方向，主要为分流河道和河口坝沉积形态； 主要的沉积方向为西北和东北两个方向，主要为水下分流河道和河口坝沉积形态； 的沉积方向主要为东北方向，主要为水下分流河道和河口坝沉积形态。通过对 典型地层切片的分析认为，须二段沉积方向从下到上从西北方向向东北方向发生迁移，沉积相形态以水下分流河道和河口坝为主。图6 新场须二段典型地层切片属性图4 地震属性和地震相分析4.1 地震属性优选不同的地震属性对不同岩性的敏感程度是不同的，在描述不同的对象时所起的作用也是不一样的，本次研究中分析了平均瞬时频率、平均瞬时相位、最大振幅属性、平均振幅属性、均方根振幅属性等地震属性，其中均方根振幅属性在本地区沉积相分析中效果最好（图7）。图7 新场须二段均方根振幅属性图均方根振幅属性可以反映出须二段 砂组主要的沉积样式和特征。 优势沉积相在研究区主体部位和西部，主要表现为河口坝的沉积形态； 优势沉积相主要分布在构造主体部位以及研究区东部和西部，主要为分流河道沉积形态； 优势沉积相主要分布在构造主体部位以及研究区西部和东北部，主要为水下分流河道沉积形态； 优势沉积相在研究区大面积分布，主要为水下分流河道和河口坝沉积。4.2 神经网络波形分类地震相识别在解释成果的基础上，利用三维地震数据体，采用神经网络波形分类的方法，对新场气田 砂组进行了地震相分析工作（图8）。从地震相图形态上，可以清楚地分析须二段 地震相的平面展布特征。 主要的沉积方向来自西北方向，主要为分流河道、河口坝和远砂坝的沉积形态； 沉积方向变为西北和东北两个方向，发育分流河道和河口坝的沉积形态； 主要的沉积方向为西北和东北方向，主要为水下分流河道和河口坝沉积形态； 的沉积方向主要为东北方向，主要为水下分流河道和河口坝沉积形态。图8 新场须二段神经网络波形分类地震相图5 沉积相发育特征在区域沉积环境研究基础上，通过岩心观察、测井相和地震相分析认为须二段下亚段物源主要来自西北方向，中亚段和上亚段沉积时期物源区发生变化，中亚段物源主要来自西北和东北两个方向，上亚段物源主要来自东北方向。总体来看，自下而上（从早到晚）主体物源方向由西北向东北迁移。结合地层切片、地震属性和地震相等特征，利用单井相和剖面相分析成果对地震相进行了标定，综合分析须二段各砂组的沉积微相展布特征。有利储层的沉积微相主要为水下分流河道和河口坝，主要发育在须二段 及 砂组。砂组物源主要来自西北方向，主要发育河口坝沉积，新6—联150—新场8附近发育远砂坝沉积，新场地区东南部主要为前三角洲亚相（图9（a））。该砂组储集砂体主要为河口坝和远砂坝沉积。图9 新场须二段沉积微相平面图砂组物源主要来自西北和东北方向，沉积相以水下分流河道为主。研究区主体及以西方向主要为三角洲水下分流河道沉积，其次发育河口坝，部分地区发育分流间湾沉积（图9（b））。该砂组储集砂体主要为水下分流河道。砂组物源方向主要为西北和东北两个物源方向。研究区主体部位主要发育水下分流河道和河口坝，西北方向新场12—川科1—新10—新209井区和东北方向新场7—川孝565—新201—新2—新3一线主要为水下分流河道沉积，其他部位为河口坝沉积，局部见分流间湾沉积（图9（c））。该砂组储集砂体主要为水下分流河道和河口坝沉积。砂组沉积物源主要来自东北方向。研究区主体部位以发育水下分流河道和河口坝为主，根据钻井资料分析认为，新场12—川科1井区存在相变，砂体变薄至尖灭，沉积微相以远砂坝为主，新场12井以西地区为前三角洲亚相，同时部分地区也发育分流间湾沉积（图9（d））。6 结论1）结合岩心和测井等单井沉积相研究结果，利用地层切片、地震属性和神经网络波形分类等地震沉积学技术，在新场须二段沉积微相研究中应用效果较好，可以精细刻画出沉积微相发育特征和沉积演化过程。2）通过研究发现，新场须二段主要发育水下分流河道、河口坝、远砂坝、席状砂和分流间湾等沉积微相以及三角洲前缘沉积亚相，其中水下分流河道和河口坝是新场须二段优势沉积微相，沉积物源主要来自西北和东北方向，在沉积过程中河道由西向东迁移。参考文献［1］张一伟，熊琦华，王志章，等.陆相油藏描述［M］.北京：石油工业出版社，1997.［2］蒋凌志，顾家裕，郭彬程.中国含油气盆地碎屑岩低渗透储层的特征及形成机理［J］.沉积学报，2004，22（1）：13～18.［3］叶泰然，张虹，唐建明.深层裂缝性致密碎屑岩气藏高效储渗区识别——以川西新场气田上三叠统须家河组气藏为例［J］.天然气工业，2009，29（11）：22 ～26.［4］李显贵，徐天吉，甘其刚.新场气田须家河气藏含气性地震检测研究［J］.石油物探，2006，45（2）：186～191.［5］叶泰然，付顺，吕其彪，等.多波地震联合反演预测相对优质储层——以川西深层致密碎屑砂岩为例［J］.石油与天然气地质，2009，30（3）：357 ～369.［6］杨诚，戴建全，黎从军.多井约束InverMod反演在四川新场气田含气砂体预测中的应用［J］.成都理工学院学报，1999，26（2）：149～153.［7］杨克明，张虹.地震三维三分量技术在致密砂岩裂缝预测中的应用——以川西新场气田为例［J］.石油与天然气地质，2008，29（5）：683 ～689.［8］姜在兴.沉积学［M］.北京：石油工业出版社，2003.［9］李秀鹏，曾洪流，查明.地震沉积学在识别三角洲沉积体系中的应用［J］.成都理工大学学报（自然科学版），2008（6）：625 ～629.［10］Li X，Zeng H.Seismic sedimentology and depositional systems in the Upper Cretaceous Olmos Formation，Gold River North field，Webb County，south Texas［C］.Gulf Coast Association of Geological Societies 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地震沉积学是近年来新兴学科，它是一门在地质模型指导下利用地震信息和技术研究有关沉积体的三维构成及其形成过程的学科。其研究基于三维地震、环境分析、露头、岩心联合反馈，识别沉积单元的三维几何形态、内部构成和沉积过程，是继地震地层学、层序地层学之后出现的一门新的边缘交叉学科。曾洪流等（1998）在对墨西哥湾北部中新世地层Tiger浅滩地区高频层序研究中，首次提出了地震沉积学是利用地震资料来研究沉积体三维构成及其形成过程的一门学科；Schlager（2000）、Eberli、Masaferro和Sarg（2004）等进一步完善了地震沉积学概念；2005年2月，在美国休斯顿召开了地震沉积学国际会议，2006、2007年国际沉积学大会，地震沉积学都是会议的主要议题之一。继地震地层学、层序地层学之后，地震沉积学作为一门新的学科越来越受到人们的关注。地震沉积学是基于高精度地震资料、现代沉积环境和露头古沉积环境模式的联合反馈以识别沉积单元的三维几何形态、内部结构和沉积过程。精细沉积建模是地震沉积学研究的基础，尤其在高精度等时框架中动态地恢复沉积体系的三维空间展布及其演化，是当今沉积学研究的主要方向。高精度层序地层学方法帮助解决储集体在多重控制因素下的演化，具动态建模的意义。首先，高精度层序地层学提供了建立精细的等时格架和分层手段，为储层建模提供了一个高分辨率的等时地层框架。运用高精度层序地层学方法，沉积体系分析是随着时间的变化而进行的动态分析，不仅可以揭示沉积体系的内部构成要素的基本特征（Lamers和Carmichael，1999）、古地形和地貌变化（Smallwood和Gill，2003；Morgan，2004），还可以揭示各种沉积体系在等时格架中的空间分布和随时间的迁移变化规律（Long等，2004；Cartwright 和Huuse，2005）。这些动态的概念模式对储集体的展布及其储集物性提供了更好的预测。此外，由于层序识别分辨率的提高，对储集相带划分也日益精细。总体说来，地震沉积学是在高分辨率地震资料支持下对典型沉积体进行精细刻画的过程，目的是更为精细的、更为精确的描述沉积体三维空间展布。因此，地震沉积学应用体现在对高级别层序界面、高频单元、高精度沉积体的识别和刻画。（一）高级别界面的识别技术——构筑地质体界面1.多元参数精细标定多元标定是地震沉积学研究的基础，其目的是为储集砂体的精细解释提供标准格架，所用关键技术是多元标定技术。其实质是将地质、测井、钻井等多种信息与高品质三维地震剖面结合，实现“点-线”的统一。2.相位转换在地震数据体中，零相位数据体在地震解释中具有子波的对称性、主瓣中心（最大振幅）与反射界面一致以及较高的分辨率等优点，但这些优点只有在海底、主要不整合面、厚层块状砂岩顶面等单一反射界面情况下才能体现出来。而且，零相位地震数据中岩性地层与地震相位间不存在必然的对应关系。尤其是存在许多薄地层互层时，要建立地震数据和岩性测井曲线间的联系很困难。常用的方法主要是90°相位转换，但是，在特殊的地区相位角的转换度数要根据目的层位高频层序界面对应的地震相位角来决定。(二）高频单元划分技术——构筑地质体序次1.分频技术研究表明，低频地震资料中的反射同相轴更多地反映岩性界面信息，而高频资料中的同相轴更多地反映时间界面信息。基于这一认识，采用分频解释的方法，针对不同的地质目的使用不同频段的地震数据。地震沉积学中使用的分频解释是基于地震资料的频率成分控制了地震反射同相轴的倾角和内部反射结构这一原理。一般而言，地震子波的频率越高，相应的地震资料与测井信息就吻合得越好，此为分频解释的基本依据。因此，运用分频解释技术是地震沉积学对地震频率控制同相轴倾角和内部反射结构这一认识的一个反映。2.时频三原色技术地震资料中连续的频率变化本身蕴含了丰富的地质信息，不同级别的地质层序体对应着地震剖面上的不同频率特征，仅采用分频解释方法还不能将这类信息充分利用起来，而时频分析方法恰好弥补了这一缺陷。时频分析即频率时间扫描，它通过快速傅里叶变换将时间域的地震记录转化到频率域，利用时频分析技术按不同频率进行扫描分析可以识别出由大到小的各级层序体，从而得到一些地震剖面上没有的信息。由于纵向上频率变化的方向性代表了岩性粗细的变化，所以时频分析不但可以用于地层层序解释，还可以用于划分沉积旋回和推断水体变化规律及沉积环境变化。因此在地震沉积学的研究中，分频解释与时频分析技术应结合起来使用。（三）高精度沉积体系精细刻画技术——构筑地质体空间配置关系1.测井约束反演技术测井约束反演技术在地震储层预测和砂体描述中是不可缺少的技术，在砂岩岩性油藏描述中发挥了非常重要的作用。地球物理学家李庆忠院士曾指出“波阻抗反演是高分辨率地震资料处理的最终表达形式”。目前，测井约束反演处理已经成为处理常规目标的一种手段。这项技术在实际应用中涉及测井曲线校正及归一化处理、合成地震记录与地震子波提取、建立低频模型等相关方法。2.地层属性分析技术地震属性是从地震数据中推导出来的几何学、运动学、动力学、统计学特征的具体（特殊）测量值。储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化，会造成地震反射速度、振幅、频率等的相应变化。当目标地区的地震地质确定的情况下，只要储层或流体性质变化的特征参数达到某一相应的限度，地震剖面就会有表现为波形、能量、频率、相位等一系列基于几何学、运动学、动力学的地震属性的明显的变化。尽管目前研究人员尚无法找到地震属性与地质目标间一一对应的成因联系，但通过大量油气勘探实践和经验的统计结果表明，井点处的储层性质与地震属性之间往往存在某种线性或非线性统计关系。据此可以推断，在某一特定的范围内，井之间储层性质和地震属性也同样符合这种统计关系，这也是利用地震属性进行储层预测的前提条件。该技术目前已广泛应用于地震构造解释、地层分析、油藏特征描述以及油藏动态检测等各个领域，在油气勘探与开发中所发挥的作用越来越大。目前常用的属性有振幅属性（波阻抗、反射系数、速度、吸收）和相位属性，同时近年来还发展了相干分析结束、频谱分解技术、AVO技术和波阻抗反演技术。在实际操作过程中，一般遵循“建立地震解释和属性分析的工区→进行层位解释和闭合→依据研究任务筛选和提取相关的地震属性→地震属性优化”流程。3.地层切片分析技术通过三维地震的水平成像（即时间切片）可以产生高分辨率的沉积相图像。常用的切片类型包括时间切片和沿层切片。时间切片是沿某一固定地震旅行时对地震数据体进行切片显示，切片方向是沿垂直于时间轴的方向，它切过的不是一个具有地质意义的层面；沿层切片是沿着或平行于地震层位进行切片，它更倾向于具有地球物理意义。要注意的是，切片和属性分析必须要具有地质含义，不但可最大限度地识别并刻画沉积砂体的时空分布，且可证实砂体的物源方向。（四）典型沉积体地震沉积学研究实践利用前文所述的地震沉积学方法技术，对东营凹陷发育的东营-永安镇三角洲进行解剖，尝试从更精细的角度刻画储集体空间展布形态。在前文的地层格架构建过程中，沙河街组三段中亚段识别出9个进积单元（图3-14），10个层序界面（2个三级层序界面，8个4级层序界面）。图3-14 东营三角洲进积体刻画剖面图在研究过程中，发现东营三角洲区受多物源影响（潍北凸起物源、青坨子凸起物源、北部物源），断层多且交互影响，如果采用传统的沉积学研究手段，很难将多个方向的物源体系解剖清楚，在实际操作中采用分区统计、精细解释手段，对不同的物源区进行单独解剖和分析，阐明各物源区的变化特征；属性分块时尽量避开断层复杂区域；同时利用分频技术、时频三原色技术、小波变换、地层切片技术、地震正演等地球物理方法，建立不同层位地震反射特征平面变化与沉积环境之间的关系。1.关键层序界面的识别利用区域层序地层分析中合成记录建立的速度场，精确标定了研究层位的两个关键界面——T4、T6。T4、T6是沙河街组三段中亚段的顶、底界面，也是一个三级层序的顶、底界面。T4界面在东营凹陷西北部表现为连续性好的强振幅反射特征，向东逐渐演变为连续性差的弱振幅反射，表现出“北强南弱、西强东弱、整体上移”的特征；T6界面由于油页岩的大面积出现，在整个工区内都非常稳定，表现出连续性好的强振幅反射，至东—东南部，接近物源供给区，为一系列进积反射的底界面，界面之上下超特征明显。2.高频单元识别与划分（1）常规地震剖面识别方法。常规地震剖面中，四级层序界面用内部强轴反射特征、顶底接触关系、上下结构差异、内部进积结构等4个原则进行四级层序界面的识别。常规变面积剖面中，强轴的出现意味着波阻抗差异的增大，而在三角洲进积区，则可能意味着上下进积期次岩性上的差异性，分布较稳定的强轴可将进积体划分为多个单元（图3-15）。图3-15 利用稳定的强反射同相轴进行进积单元的划分（2）分频技术在四级层序界面识别中的应用。地震分频技术是一种基于频谱分析的地震成像方法，可揭示地层的纵向整体变化规律、沉积相带的空间演变模式，并能描绘与分析储集层厚度分布，定量检测单砂体级别的薄互层砂体。东营凹陷内的东部叠前三维工区的主频为20Hz，带宽为10～40Hz，在研究中将原始剖面进一步细化为10Hz、20Hz、30Hz和40Hz的剖面（图3-16），对比发现：低频剖面中，地震同相轴数量减少，三级层序界面（如T1，T2，T3等）强振幅、连续性好的特征被进一步地凸显出来，且每一期进积单元的顶底界面处顶超和下超特征清晰；高频剖面中，地震同相轴与原始剖面相比增多，对于界面的识别具有干扰的作用。在分频的基础上，利用10Hz剖面进行沙三中层序内部进积单元的识别和划分，通过与原始剖面对比研究发现，10Hz的分频结果，能滤去弱轴、短轴的干扰影响，界面连续，内部进积特征清晰，可将东营三角洲砂体进积形态完美地刻画出来（图3-17）。图3-16 原始剖面、分频剖面与时频三原色剖面的对比（T1842测线）如前所述，高频剖面（如40Hz剖面）中地震反射同相轴数量增多，则意味着地震剖面的分辨率得到“相应的增强”。本次研究中，通过对40Hz剖面进积单元的同相轴划分与单井岩性、钻井资料及测井的对比，发现三者对应关系良好，因此认为东营三角洲进积主体区域可运用40Hz高频剖面进行高频层序的划分（图3-18）。（3）时频三原色技术在四级层序界面识别中的应用。为了有效利用地震频率信息，合理显示每个样点的优势频率，研究中使用Geoscope软件中的RGB模块，分别用红、绿、蓝3种颜色，表示低、中、高分频信息，然后按照小波分频能量比较结果做色彩叠加显示，时频三原色剖面中三角洲进积特征也非常清晰。从时频三原色剖面中发现：断层的形态更加清晰，地震同相轴形态清晰，一些特殊的地质现象凸现出来，如T4界面处的下切河道、呈波状反射特征富含油的浊积体以及T6界面的油页岩等特征均可明显地观察到。3.基于属性分析技术的沉积体刻画由于东营凹陷中央受北部物源、东营三角洲物源和永安镇三角洲物源的共同影响，整体属性提取效果较差，因此，研究工作需要分区进行，分别提取各物源影响范围内的地震属性并进行分析（图3-19），以期获得比较可信的沉积信息。通过对圈定的范围内提取的属性对比，发现总均方根振幅（Total ABS Amplitude）属性对该区域的沉积环境具有良好的对应性。下面将以第4套进积单元（Z4）为例进行说明。图3-17 利用低频剖面（10Hz）进行进积单元的划分（T1842测线）图3-18 利用高频剖面（40Hz）进行高频层序的划分（T1842测线）图3-19 东营三角洲沉积区内2个区块属性提取1）东营三角洲属性特征分析在该区层间总均方根振幅属性图上能够清晰地识别出东营三角洲前缘范围（主进积区）（图3-20）。沿三角洲进积方向可进一步划分出三角洲平原区和三角洲前缘区（图3-20）。在三角洲前缘的前端，存在一些范围不大的异常体（图3-21），通过对比钻井资料（图3-22），认为这些异常体均为浊积体。图3-20 东营三角洲区沙三中第4套进积单元东营三角洲三角洲平原与前缘的划分图3-21 东营三角洲区沙三中第4套进积单元浊积体平面范围图3-22 沙三中第4套进积单元浊积体钻井特征左边为官116井，右边为史128井此外，通过其他属性特征在三角洲前缘中可识别出一套异常体，初步认为该异常体为三角洲前缘水下分流河道。通过将水下分流河道的平面位置与第4套进积体的时间厚度图相叠加，平面范围位于时间厚度60ms左右，因此，研究人员选择沿第4套进积体顶界面向下开50ms时窗的方式进行属性提取，这样，就能将水下分流河道特征更加清晰地刻画出来。钻井的岩性和测井曲线特征也进一步证实该区域为三角洲前缘水下分流河道。在以上分析的基础上，建立东营三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图（图3-23）。2）永安镇三角洲属性特征分析利用层间 Total ABS Amplitude属性图能够清晰地识别出永安镇三角洲范围，从其剖面特征上可以看出其差别，向南表现出高角度进积-加积特征，向西进积特征明显（图3-24）。永安镇三角洲主体进积区在地震剖面和钻井上都可进一步划分为4个进积单元。在进积体内部等比例内插了3个界面，划分出4个进积单元分别提取平面属性，这样可以清晰的观察三角洲朵体迁移特征（图3-25）。在以上分析的基础上，即可获得永安镇三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图（图3-26）。3）区域沉积体系拼接在单独分析了东营三角洲区和永安镇三角洲区各自的沉积相平面展布后，需要将不同区块的沉积体拼接在一起，构成一个完整的区域沉积格局。利用反演剖面作为纽带，链接起各区块的沉积体。图3-23 东营三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图图3-24 沙三中第4套进积单元永安镇三角洲区属性（层间Total ABS Amplitude）及剖面特征研究中采用测井约束反演技术。目前，测井约束反演处理已经成为处理常规目标的一种手段，它综合应用测井资料在垂向上的分辨力和地震资料在横向上的连续性以及所包含的丰富的岩性和物性信息，研究储层特征的空间变化，描述储层的分布特征。东营三角洲区存在大量灰质泥岩，由于灰质泥岩的声波速度与砂岩的声波速度十分接近，导致常规流程的反演结果无法区分开灰质泥岩和砂岩层段。因此研究中利用自然电位曲线代替声波曲线，利用初始模型产生的低频数据体和约束稀疏脉冲反演产生的高频数据体代替波阻抗类型数据体进行约束稀疏脉冲反演。研究过程中选取三条反演剖面（EW3，NS1，NS2）建立假三维立体图，反演结果显示第4套进积体与沉积平面图的沉积相非常吻合（图3-27，图3-28）。利用本次研究所得反演剖面，将自不同物源区的沉积相图拼接起来，得到最终的东营凹陷区域上的沉积体系展布图（图3-28）。