1、利用地震進行儲層預測時主要從振幅屬性及其延伸屬性出發，分析屬性的變化特征，然后與鉆井 和地質進行標定，賦予屬性地質意義。目前屬性種類很多，屬性軟件也非常多，這里轉列landmark 軟件中的PAL屬性，供大家參考選擇使用：Average Reflection Strength平均反射強度：識別振幅異常，追蹤三角洲、河道、含氣砂巖 等引起的地震振幅異常；指示主要的巖性變化、不整合、天然氣或流體的聚集；該屬性為預測砂巖 厚度的常用屬性；Slope Half Time能量半衰時的斜率：突出砂巖/泥巖分布的突變點；預測砂巖厚度的常用屬性；Number of Thoughs波谷數：可以有效的識別薄層，為

2、預測砂巖厚度的常用屬性；Average Trough Amplitude平均波谷振幅：用于識別巖性變化、含氣砂巖或地層。可以有效的 區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Average Instantaneous Phase平均瞬時相位：由于相位的橫向變化可能與地層中的流體成分 變化相關，因此該屬性可以檢測油氣的分布。同時還可以識別由于調諧效應引起的振幅異常，為預 測含油氣性的常用屬性；Absorption能量吸收屬性:以滑動摩擦形式出現的內摩擦和孔隙流體之間的粘滯損失可能是波 動能量轉換為熱能最重要的形式，其中在高滲透率巖石中，孔隙流體的粘滯損失更嚴重。因此認為

3、 吸收類的屬性可以作為預測含油氣性的常用屬性；Slope Reflection Strength反射強度的斜率：分析垂直地層的變化趨勢，識別流體成分在垂 直方向的變化；預測砂巖厚度的常用屬性；Percent Greater Than Threshold大于門檻值的百分比：區分進積/退積層序，該屬性有助于 分析主要的沉積趨勢，區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；對層序或沿反射軸進行振 幅異常成圖；預測砂巖厚度的常用屬性；Energy Half Time能量半衰時：區分進積/退積層序，該屬性的橫向變化指示地層或由于流體 成分、不整合、巖性變化引起的振幅異常；預測砂巖厚度的常用屬性；Effe

4、ctive Bandwidth有效帶寬：識別復合/單反射的變化區域，該屬性高值指示相對尖銳的反 射振幅和復雜的反射，低值指示各項同性；為預測砂巖厚度的常用屬性；Negative Magnitude剖面負極值的平均值：用于識別巖性變化、含氣砂巖或地層。用于預測含 油氣性和砂巖厚度的屬性Total Energy總能量：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣砂巖的變化；區分整合 沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Total Amplitude總振幅：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣砂巖的變化；區分 整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性

5、；Total Absolute Amplitude總絕對振幅：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣砂巖 的變化；區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Mean Amplitude平均振幅：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣砂巖的變化；區分 整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Maximum Trough Amplitude最大波谷振幅：識別巖性或含氣砂巖的變化振幅異常，特別是層附 近；是層序內或沿指定反射進行振幅異常成圖的最佳屬性之一；該屬性通常用于儲層的油氣預測；Maximum Peak Amplitude最大波峰振幅：

6、識別巖性或含氣砂巖的變化振幅異常，特別是層附近;是層序內或沿指定反射進行振幅異常成圖的最佳屬性之一；該屬性通常用于儲層的油氣預測；Maximum Absolute Amplitude最大絕對振幅：識別巖性或含氣砂巖的變化振幅異常，特別是層 附近；是層序內或沿指定反射進行振幅異常成圖的最佳屬性之一；該屬性通常用于儲層的油氣預測；Average Peak Amplitude平均波峰振幅：用于識別巖性變化、含氣砂巖或地層。可以有效的區 分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Average Energy平均能量：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣砂巖的變化；區分 整

7、合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；預測含油氣性的常用屬性；Average Absolute Amplitude平均絕對振幅：識別振幅異常或層序特征，有效識別巖性或含氣 砂巖的變化；區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；該屬性是描述層序內振幅特征的有 利工具；Peak Spectral Frequency頻譜峰值：最大熵譜分析結果，為峰值主頻，提供了一種追蹤由于 含氣飽和度、斷裂、巖性或地層變化引起的相關的頻率吸收特征的變化；例如含氣砂巖吸收地震高 頻，因此在該情況下你只能看到低的頻譜峰值；Average Instantaneous Frequency平均瞬時頻率：檢測振幅吸收異常，追

8、蹤由于含氣飽和度、 斷裂、巖性或地層變化引起的相關的頻率吸收特征的變化；低值常常對應于亮點（高RMS振幅）指 示含氣砂巖；Ratio of Positive to Negative Samples正負采樣的變化率：識別地層的變化，在特定的窗 口內能夠檢測層序的厚薄；該屬性通常用于預測砂巖厚度；Number of Peaks波峰數：可以有效的識別薄層，預測砂巖厚度的常用屬性；Percent Less Than Threshold小于門檻值的百分比：區分進積/退積層序，該屬性有助于分析 主要的沉積趨勢，區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等；對層序或沿反射軸進行振幅異 常成圖；預測砂巖厚度的常

9、用屬性；Correlation Components相關成分：P1第一主組分用于度量同相軸的線性相干、P2第二主組 分用于指示剩余特征、P3第三主組分也用于指示剩余特征；通常用于預測斷裂系統的分布；Arc Length弧長：一種頻率與振幅的混合屬性，用于區分強振幅/高頻與強振幅/低頻或者弱振 幅/高頻與弱振幅/低頻的反射特征；由于泥巖到砂巖的界面通常有更高的阻抗差異，Arc Length可 以用于區分泥巖層序或者是高砂巖組分的層序，該屬性與帶寬相近，同時更接近總絕對振幅；RMS Amplitude均方根振幅：識別振幅異常或描述層序；追蹤地層地震異常，例如三角洲、河 道及含氣砂巖引起的振幅異常，

10、區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等，可應用于預測儲 層的含油氣性；Slope Instantaneous Frequency瞬時頻率的斜率：偵測層間頻率吸收的變化情況，對儲層流 體成分的變化和斷裂系統得變化比較敏感；通常用于預測天然氣的聚集與分布；Slope Spectral Frequency從波峰到最大頻率的斜率：可以識別頻率的“陰影帶”，進而預測 油氣；Kurtosis in Amplitude峰態振幅：識別振幅異常或描述層序；追蹤地層地震異常，例如三角 洲、河道及含氣砂巖引起的振幅異常，區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等，可應用于預測儲層的含油氣性；當計算窗口較大時該屬

11、性結果將失去地質意義；相對Variance in Amplitude 及Skew in Amplitude對振幅異常具有更強的夸張作用；Skew in Amplitude振幅走偏：識別振幅異常或描述層序；追蹤地層地震異常，例如三角洲、 河道及含氣砂巖引起的振幅異常，區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物等，可應用于預測 儲層的含油氣性；相對Variance in Amplitude對振幅異常具有更強的夸張作用；Width Spectrum（Func_11）頻譜寬度：參考頻率與平均加權頻率的比值，反映地層由于巖性 或流體的變化引起的頻率變化，可以應用于巖性與油氣的預測；Mean Frequen

12、cy振幅加權平均頻率Hz：是一個振幅與頻率的混合屬性；Spectral Energy （Func_9）截頻范圍內的能量：對于引起反射振幅變化的巖性、含油氣性等 的改變比較敏感，主要應用于獲得低頻含氣砂巖、斷層的預測，特別適用于薄儲層；Absorption Ssw/Sww能量吸收屬性：參考頻率到低截頻范圍內的能量與參考頻率到高截頻范圍 內的能量的比值，可識別識別含氣砂巖；Absorption Ssw/Sw能量吸收屬性：參考頻率處的相對能量，低頻范圍的能量比上截頻范圍內 的能量，通常用于識別含氣砂巖；Signal Compression信號壓縮，參考頻率Sw與矩形區域功率譜的比例，識別由于巖性、流

13、體 變化引起的頻率的變化，用于油氣預測；Effective Amplitude在64ms時窗內的有效振幅：識別振幅異常或描述層序；追蹤地層地震異 常，例如三角洲、河道及含氣砂巖引起的振幅異常，區分整合沉積物、丘狀沉積物、雜亂的沉積物 等，可應用于預測儲層的含油氣性；Ratio of Amplitude squared to Effective Amplitude （Func_8）地震采樣振幅與有效振幅 的比率：用于識別由于巖性變化或者烴類聚集引起的振幅異常，主要用于預測儲層的含油氣性；為了將已知井上的巖性信息，在整個工區進行有效的外推，需要優選出在該區對巖性參數和含 油氣性反映敏感的屬性，我們通過兩個層次來完成這一個工作。第一個層次是選擇對巖性變化相對敏感的地震屬性，這部分工作在屬性提取時已完成，其最基 本的理論基礎是：時間派生的屬性有利于對構造的細節進行解釋；振幅和頻率派生的屬性用于解決地層和儲層特征；一般認為振幅是最穩健和有價值的屬性；頻率屬性更有利于揭示地層的細節；混合屬性包含振幅和頻率的因素，因此更有利于地震特征的測量；同時在對所提取的地震屬