分水岭算法在微构造圈闭自动识别中的应用实例.pdfVIP

·954 · 中国地球科学联合学术年会 2014 分水岭算法在微构造圈闭自动识别中的应用实例 李 磊* 万忠宏 幸华刚 熊 伟 白雪莲 中国石油天然气集团公司东方地球物理勘探有限责任公司 河北涿州 072751 在油气田的开发阶段，幅度和范围均很小的微型构造圈闭（面积：0.01～0.5km2 ）对剩余油分配具 有重要作用。一般情况下，微构造可以分为正向微构造和负向微构造。正向微构造,一般为剩余油富集 区；负向微构造,为低含油气或易水淹区。经过实践证明,凡是相对凸起的正微区的生产井效果好, 而相 对于小凹的负微区生产井效果较差。如果能把微型构造刻画清楚，将对开发方案编制具有重要指导意义。 本研究的目的在于提供一种针对地震层面数据，自动、精确的提取出微型构造圈闭形态的新方法。该方 法基于图像分割算法中的漫水法原理，通过该方法和流程的实施，有望明显提高小型背斜圈闭落实的精 度和效率，为油气田开发注采方案和储量计算提供可靠数据。 1. 方法理论 分水岭变换（Watershed Transform ）算法是基于地理形态学的一种区域生长图像分割方法，属于数 学形态学领域。该算法的思想来源于洼地积水的过程：首先，对于一个高低起伏的地形图Γ(P , I ) ， P (X ,Y ) 为横纵坐标，I :P →R * 。∀p ∈P ， 为高度值。Γ(P, I ) 中较平坦的区域梯度值较小，构成积 I k m 水盆地{C (m )} , mt 为局部极小点。Γ(P, I ) 中的边界区域梯度值较大，构成分割盆地的山脊{E (s )} ；接着， t t 1 s 1 k k {m } h {C (m )} 水从盆地内最低洼的点 t t 1 渗入，随着水位 不断长高，积水盆地 t t 1 将被逐一识别出来；最后， 当水位h 达到最高的山脊E (max) 的高度时算法结束，每一个孤立的积水盆C(m ) 地对应一个分割区域 t A(m ) 。分水岭算法有着较好的鲁棒性和实用性，但是其该算法针对图像数据的梯度图进行分割操作， t 并不适用于以层位数据为目标的构造圈闭的自动识别过程。 因此，本文引用分水岭变换的思想，以地震解释人员解释的地震层位为研究对象提出了基于模拟浸 水过程的构造圈闭自动识别算法。在圈闭的识别过程中，我们寻找的正向微构造高点，其埋深较浅，所 对应的数值较小；与此相反，负向微构造，其埋深较深，所对应的数值较大。通过数学变化，我们可以 将层位数据进行翻转，将识别正向构造高点的问题转化为分水岭变化中识别“盆地” 的过程。正向微构造 高点与“盆地” 的极小点相对应。 2. 实际应用 将该方法应用到中国西部某探区微构造的自动识别实例，从而验证本文提出算法在应用实例中的准 确性、稳定性和有效性。该地区构造受控于区域构造背景和古隆坳格局，厚度受控于趁机环境和沉积时 的古地貌、古地理等。古隆起的背斜古和单面山控制了有力储层的相带。该地区圈闭类型多样，主要以 复合型构造圈闭为主。构造圈闭中体上表现为构造幅度低，闭合面积小；岩性圈闭主要受控于相变和砂 体尖灭，砂层厚度躲在 20m 以内。该地区储层埋藏深度多在4200m 以上，埋深大，圈闭面积小，幅度 低，岩性圈闭砂体薄，识别难度大。