以往国内外对火山岩油气藏勘探以兼探为主，多为偶尔发现，发现的油气藏多以中生代火山岩为主^[1]，古生代及以下地层发现的火山岩油气藏较少.近几年，火山岩油气藏逐渐成为勘探热点^[2]，随着松辽盆地深层原生型火山岩勘探进展，针对原生型酸性火山岩气藏勘探研发了以岩相预测为主的评价方法^{[3, 4]}，但该方法对古生界火山岩风化壳地层型油气藏不适用.随着新疆北部石炭系火山岩油气勘探的突破和储量增长，古生界火山岩风化壳地层型油气藏已成为重要的勘探领域，但国内外对火山岩风化壳地层型油气藏评价预测方法研究较少，缺少有效预测方法和技术.本文针对新疆北部石炭系火山岩风化壳地层型油气藏研发的评价预测方法，在克拉美丽千亿方气田和牛东亿吨级油田发现和储量增长中发挥了重要作用，有效指导了油气勘探.

新疆北部石炭世发育于陆-陆碰撞和碰撞后造山环境^[5~7]，发育多个断陷，火山岩围绕控陷断裂分布，以岛弧火山岩为主^[8]，火山岩大面积分布，已发现油气藏均分布于火山岩储层中，这与我国东部火山岩特征不同^[9].火山岩区域预测至关重要，重磁电是区域火山岩预测主要方法^[10~12]，其中重磁异常分离与反演是两个重要环节，多年来，重磁异常分离在空间域中主要采用多项式拟合法、位变滤波、正则化^[13]、非正则化^[14]、格林函数^[15]、层析^[16]、重力位谱分析^[17]、向下延拓^[18]和插值切割等方法，在波数域中主要采用维纳滤波和最佳线性滤波等方法，应用中受人为因素影响大，位变滤波属非线性滤波，精度较低，难以定量计算.20世纪80年代以来发展的褶积、欧拉反褶积、解析信号逼近法、基于多尺度边缘约束的重力场信号的向下延拓^[19]和连续小波变换等方法，如欧拉结构指数必须是已知或者预先设定，必须已知位场及其一阶导数，解析信号法仅考虑了其模值，没有利用相位信息，应用受到了很大限制.本文通过重磁正演剥层处理，消除浅层影响，突出深层目标重磁特征，沿层下延拾取重磁异常增强目的层火山岩异常特征，重磁电震综合处理解释减少多解性，增加火山岩体识别可靠性，有效预测了区域火山岩分布.

前人对原生型火山岩形态识别方法进行了大量研究^{[20, 21]}，对火山岩风化壳不完整形态识别方法研究较少，以往火山岩油气勘探中认为岩相是有利储层的主要控因，其研究主要集中于岩相与有利储层的关系，对火山岩风化壳有利储层控制因素研究较少^{[22, 23]}.本文针对不同岩性组合火山岩风化壳不完整形态和火山机构建立了识别模式和方法.通过地震资料特殊处理^{[24, 26]}，利用地震资料对地质体的刻画是有效手段，前人提出了属性^[27]、横波偏振^[28]、频谱分析^[29]、反演^[30]等方法，都是基于地质体某一特性的研究，经过改造后的地质体非均质性强，用单一方法无法实现对复杂火山岩体的刻画，预测含油气性更难^{[31, 32]}.本文针对以溶蚀孔隙和裂缝为主的火山岩风化壳储层开发了有效储层预测方法.由于非均质强、储层物性低、油气层有效信号较弱，以前对火山岩含油气性预测方法研究较少，本文提出基于岩性、储层和振幅衰减属性、吸收系数差异结合预测含油气性，在新疆北部石炭系火山岩风化壳油气勘探应用中效果良好，能够有效预测火山岩风化壳地层型油气藏.

火山岩较强磁性、较高电性和较大密度等地球物理特性，重磁电方法在火山岩区域预测中可发挥重要作用，在国内外火山岩勘探中得到证实^[22].对于大面积分布的火山岩并非均能成藏，火山岩风化壳与原生型火山岩相比其地球物理特征发生较大变化，重磁电不能完全解决火山岩油气藏评价预测难题.以新疆北部石炭系火山岩风化壳地层型油气藏为例，研发了地球物理评价预测方法步骤:①以重磁电为主预测火山岩及岩性区域分布；② 井震结合及地震属性、相干体火山岩目标识别和描述；③ 岩芯、测井资料评价火山岩风化壳有利储层，井震结合反演预测有利储层分布；④ 油气层测井评价、岩性、储层和振幅衰减属性、吸收系数差异结合预测含油气性，确定钻探目标.该方法通过勘探应用证实是可行有效的，其流程见图 1.

图 1

Fig. 1

图 1 火山岩风化壳地层型油气藏地球物理评价预测流程图 Fig. 1 Flowchart of geophysical evaluation and prediction of stratigraphic reservoir of volcanic weathering crust

重磁电处理解释方法主要有空间时间域方法及波数频率域方法两大类^[33].基于大地电磁法和频率域电磁测深法，结合空间时间域方法高精度和分辨率，波数频率域方法计算速度快，定性评价效果好的特点，开发了重磁电剥层处理、沿层延拓信号增强反演的火山岩区域预测方法，提高了处理解释精度和有效性.

火山岩的重磁电特性是预测火山岩分布的基础^[34]，火山岩风化淋滤后其重磁电特性变化不大，仍是火山岩预测的重要依据.重磁异常是地下由地表到深处探测范围内各相应场源的综合叠加效应^[35].因此，在利用重磁数据认知地质目标时需要进行区域场和局部异常变换处理，对频率域滤波、解析延拓、分场和求导等处理，突出和分离不同场源信息.通过重力水平总梯度、插值切割^[36]、正则化^[37]、匹配滤波和重力线性反演等处理，分离不同性质场源体引起的叠加重力异常，揭示深浅源磁异常、区域断裂构造及火山岩展布.

通过重磁二阶导数异常精细刻画火山岩分布，重磁正演剥层处理，消除浅层影响，突出深层目标重磁特征，沿层下延拾取重磁异常增强目的层火山岩异常特征，重磁电震综合处理解释减少多解性，增加火山岩体识别可靠性.其中重磁异常增强和电磁反演是火山岩区带预测的关键.

将延拓回返滤波因子与广义垂直N次导数滤波因子串联组合，构成带通滤波器，引入延拓回返带通滤波算子改进传统求导方法.传统二次导数为一个主频较高(f₀=0.318 Hz)宽带滤波器，对信号与噪音均放大；延拓回返滤波器为一个主频较低(f₀=0.178Hz)窄带滤波器，滤波曲线较陡，放大信号，压制噪音，更能突出低频，带通效果好，处理结果异常规律性较强(图 2).延拓回返滤波器随着导数阶次增加，主频逐渐向高频移动，通过调节广义垂直N次导数次数、延拓回返高度及次数，压制高频噪音，突出不同深度地质体异常，实现重磁异常目标处理，提高火山岩岩性体识别能力.采用的波数域算子如下:

(1)

图 2

Fig. 2

图 2 滤波器频谱图 (a)本文方法与传统滤波器频谱对比图；(b)滤波器频谱特征图. Fig. 2 Spectrogram of wave filter

式中:h为延拓高度；u，v分别为x和y方向的波数；n为垂直导数次数，取值范围0.1~5.0 正有理数，拓展了传统导数次数为正整数概念.

通过电磁反演，搞清纵向结构特征，为重磁预测火山岩提供剖面依据.建场测深资料处理主要包括4项，即叠前处理，删除明显畸变信号，傅里叶分析信号频谱成分；同步叠加，采用同步叠加求均及滤波平滑等抑制噪音，提高信号品质，将信号换算成反映电磁能量在地下传播特征的标准化函数F(t)；叠后处理，从F(t)函数出发，求取每个测点的电参数曲线，获得表征地下岩层电性分布特征异常场时间剖面和深度剖面；正反演处理得到剖面地质信息(图 3e).

由原始航磁异常分离得到的局部磁异常仍然是由基底内部各磁性体产生的异常叠加综合反映(图 3a)，利用垂向二阶求导数分离叠加在中下磁性体组合异常上的顶部异常和旁侧叠加异常，能更精细地刻画目的层磁性体分布和形态特征(图 3b).重磁正演剥层处理，消除浅层影响，突出深层目标重磁特征，通过建立火山岩以上地层密度模型的重力正演，从原始重力异常中减去中浅层重力异常效应(图 3c)，可消除浅层影响，突出火山岩地层重磁特征，沿层下延拾取重磁异常增强目的层火山岩异常分布特征.以上处理是从地面上远距离地研究探讨目标，为了近距离精细刻画火山岩勘探目标重磁异常特征，采用下延方法逼近场源、沿层拾取重磁异常，突出目标局部细节特征(图 3d).重磁电震综合处理解释减少多解性，增加火山岩体识别可靠性.任何地质体均具有弹性模量、电阻率、密度等多种属性特征，通常各种方法分别观测地质体单一属性参量，但由于地面观测条件和地下地质构造条件不同，所获得的各种参数均具有一定不确定性，从而造成反演的多解性，因此，充分利用重磁电震进行综合处理解释，提高火山岩识别可靠性和精度(图 3f).

图 3

Fig. 3

图 3 准噶尔盆地腹部石炭系火山岩重磁电联合预测图 (a)原始重力异常图；(b)剥层重力异常图；(c)原始磁力异常图；(d)沿层磁力异常图；(e)井约束反演电阻率建场测深剖面图；(f)岩性及年代分布图. Fig. 3 Gravity- magnetism-electricity integrated prediction map of Carboniferous volcanic rocks (a)Original gravity anomaly map；(b)Stripping gravity anomaly map；(c)Original magnetic anomaly map；(d)Plane-viewed magneticanomaly map；(e)Resistivity well logging constrained inversion depth profile；(f)Lithology and chronolith distribution map.

火山岩目标受喷发期次和爆发指数控制，其大小和形态差别较大，不同岩性和岩相的地球物理特征不同.原生型火山机构和形态完整易识别.受风化淋滤改造后的火山机构和形态不完整，地球物理参数发生变化，识别难度较大，但其低频特征基本未变，同样可识别.

火山岩类型不同，其结构、构造及孔隙类型、测井响应特征不同.可综合常规测井、微量元素俘获测井(ECS)、成像测井(FMI)响应特征识别岩性，划分相带，通过分析提取火山岩储层变化敏感性参数，井震结合识别火山岩目标.一般从基性到酸性自然伽玛值逐渐增大，密度、速度和电阻率逐渐降低，同类火山岩岩性由熔岩、过渡岩类向角砾岩类密度和速度逐渐减小(图 4).风化淋滤可导致火山岩放射性减弱，同类火山岩岩性蚀变后放射性明显低于蚀变前；在同样蚀变环境下，不同类型火山岩蚀变程度不同，由基性到酸性由弱到强变化；蚀变环境下均伴随裂缝产生，火山岩发生破裂、孔隙空间增大，导致放射性、密度和速度降低(图 4).通过岩芯观察、薄片鉴定、测井解释，建立火山岩岩性识别图版，根据敏感参数识别不同岩性.

图 4

Fig. 4

图 4 火山岩岩性及蚀变程度识别图版 Fig. 4 Identification plate of alteration degree and lithologic characteristics of volcanic rocks

新疆北部石炭系火山岩风化壳与原生型火山岩相比，不同火山岩岩性体目标的地球物理响应存在较大差别.在利用重磁电震宏观识别火山岩体和梳理断裂体系基础上，建立火山岩测井和地震识别模式，剖面上识别火山岩目标，平面上根据地震属性和波形分类等划分火山岩岩相，预测火山岩目标.

不同火山岩相带及岩性组合的地震反射特征不同，如振幅、频率、相位、波形特征，外部几何形态上如丘状、席状、平行、亚平行，这些特征是地震识别火山岩目标基础.由于火山岩产出、侵位方式不同，火山岩岩相多样性^[38].不同岩相组合的地震反射特征不同，火山岩风化淋滤程度、岩相等不同表现出不同的地震反射特征(表 1)，可根据其特征识别火山岩目标，如改造较轻的安山岩和角砾岩互层火山岩表现为平行连续强反射特征(图 5a)，改造较严重的安山岩和角砾岩互层火山岩为亚平行弱连续反射特征(图 5c)；受构造改造严重的熔结角砾岩和安山岩互层为弱连续弱反射特征(图 5d)，改造严重的流纹岩为弱连续杂乱反射特征(图 5c).

图 5

Fig. 5

图 5 火山岩目标地震相剖面图 (a)平行连续强反射地震相；(b)弱连续杂乱反射地震相；(c)亚平行弱连续地震相；(d)弱连续弱反射地震相. Fig. 5 Seismic facies profile of favorable volcanic rocks (a)Parallel continuous strong reflection seismic facies； (b)Weakly continuous and chaotic reflection seismic facies； (c) Weakly continuous and subparallel seismic facies ； (d) Weakly continuous and weak reflection seismic facies.

表 1(Table 1)

表 1 新疆北部石炭系火山岩目标地震反射特征 Table 1 Seismic reflection feature of favorable volcanic rocks of the Carboniferous in northern Xinjiang

表 1 新疆北部石炭系火山岩目标地震反射特征 Table 1 Seismic reflection feature of favorable volcanic rocks of the Carboniferous in northern Xinjiang

首先根据地震相分析对火山岩相进行定性分类，利用波形分类和多属性聚类分析对火山岩岩相进行半定量评价，利用相干体、分频属性、振幅特征等方法确定火山岩目标平面分布范围.

新疆北部石炭系火山岩喷发及后期经历复杂构造演化，利用倾角、方位角、振幅、频率信息^[39]等多属性相干检测，预测裂缝发育程度.裂缝发育主要受断裂和古构造控制，断裂带、古构造高部位和斜坡带裂缝较发育，古构造斜坡部位裂缝和微裂缝次之，低洼部位裂缝和微裂缝不发育(图 6a).首先确定同类型岩相分布区，在同类岩相带内根据古构造位置和相干体特征确定裂缝发育区，如古构造和断裂发育处的溢流相分布区相干体检测的裂缝和微裂缝发育，而低洼部位溢流相分布区裂缝和微裂缝不发育.火山岩经受风化淋滤后，储层物性变好，密度和速度变小，导致振幅减弱(图 6b).新疆北部石炭系火山岩储层以风化壳型为主，原生型火山岩一般不能形成有利储层，因此，结合岩相、相干体、振幅属性等参数确定有利火山岩目标边界，平面上预测有利火山岩目标分布.

图 6

Fig. 6

图 6 火山岩目标平面识别图 (a)相干体平面分布图(准噶尔盆地陆东)；(b)振幅属性平面分布图(准噶尔盆地陆东). Fig. 6 Planar identitication map of favorable volcanic rocks (a)Coherency cube horizontal distribution map (Ludong，Junggar basin)； (b) Amplitude attribute horizontal distribution map (Ludong，Junggar basin).

新疆北部石炭系火山岩发育于陆上喷发环境，经历了不同沉积间断时间的风化淋滤，形成了不同厚度的火山岩储层，多次火山岩喷发间歇期形成的火山岩有利储层叠置可形成较厚的火山岩有利储层；同时经历长时间风化淋滤后火山岩也可形成受不同岩性和岩相控制的火山岩有利储层分布区.

完整的火山岩序列自下而上一般由致密熔岩、杏仁-裂缝-气孔熔岩、熔结角砾岩、凝灰岩组成，位于原生型火山岩序列上部的熔结角砾岩和自碎-裂缝-气孔熔岩相储层物性相对较好，但连通性较差，一般不能形成良好储层.火山喷发时的构造相对高部位一般凝灰岩较薄，经短暂风化淋滤后，表生环境的地表水沿裂缝和微裂缝下渗，对熔结角砾岩和熔岩段进行淋滤，使本身孔隙较发育段的孔隙更加发育，连通性变好，同时受裂缝和微裂缝改造储层物性更好.因此，对于受短暂风化淋滤火山岩有利储层一般发育于喷发序列中上部(图 7)，最有利层段为火山岩序列的熔结角砾岩、自碎熔岩和裂缝-气孔熔岩相.

图 7

Fig. 7

图 7 单期次喷发火山岩相模式及特征图 Fig. 7 Volcanic facies pattern and characteristics of a single eruption

裂缝和微裂缝对火山岩有利储层的改造至关重要，新疆北部石炭系火山岩中对有利储层起控制作用的裂缝主要包括喷发时形成的节理缝、热气爆炸缝、冷凝收缩缝，风化淋滤形成的网状缝和受构造运动形成的裂缝.不同(微)裂缝成因机理不同，其产状存在差异.节理缝和热气爆炸缝一般横向沟通，但距离较短，相互沟通较差，成像测井上虽然显示为裂缝发育段，但一般控制的流体渗流半径较短，对渗流能力贡献较小；冷凝缝一般发育于粒间和粒内，单条裂缝延伸距离短，相互沟通较差，成像测井上显示裂缝发育，对有利储层贡献不大；风化淋滤形成的网状裂缝和构造应力形成的裂缝一般延伸距离较长，相互沟通性较好，是有利储层和流体渗流的主要贡献者(图 8).

图 8

Fig. 8

图 8 火山岩裂缝识别图版 Fig. 8 Identification plate of fissures in volcanic rocks

火山岩经风化淋滤后孔隙度可增加10% ~200%，而渗透率可增加几倍~上百倍，风化淋滤增加的孔隙和裂缝主要是沟通原生孔隙和裂缝的储集空间，因此，对火山岩有利储层的形成起至关重要的作用，溶蚀孔隙和裂缝是火山岩有利储层的主要储集渗流空间.

对火山岩风化壳有利储层预测主要采用地震反演方法，而对储层参数预测精度不高.进行有利储层预测时，首先通过目标识别和解释，对泥岩、砂砾岩、火山岩分布段进行预测，利用储层反演预测火山岩有利储层分布.火山岩储层预测技术难点表现在火山岩埋藏深，纵向厚度大和横向岩性岩相变化大，火山岩成层性差，分布规律复杂，火山岩地震追踪困难，地震属性分析时窗难以确定，建模难度大.因此，采取分步骤循序逼近方法，对火山岩有利储层进行预测和描述.

储层反演方法很多^[40]，波阻抗反演是储层预测的有效方法之一^{[41, 42]}.新疆北部石炭系火山岩风化壳储层非均质性强，相带变化快，常规方法不能有效进行岩性识别和储层预测，主要采用地震波阻抗方法预测火山岩有利储层，测井曲线归一化处理及子波选取、储层标定及反演初始模型建立是关键.通过储层物性响应特征分析，确定敏感参数，将能够有效反映储层岩性、物性的特征参数通过"特征曲线声波量纲构建"，构建成声波量纲进行反演，预测火山岩有利储层分布.如对牛东地区的火山岩有利储层预测发现，由多次喷发组成的多层叠置火山岩在经受不同时间的沉积间断风化淋滤后，形成了多层叠置的火山岩有利储层(图 9).

图 9

Fig. 9

图 9 三塘湖盆地多期次喷发火山岩储层预测及测井响应特征图 Fig. 9 Volcanic reservoir prediction and logging characteristics of multistage eruptions in Santanghu basin

由于火山岩地震响应特征的复杂性，叠后和叠前方法均不能完全满足含油气性预测需要.叠后流体预测通过振幅、频率衰减属性对流体进行定性预测，火山岩储层与非储层波阻抗差异小，传统叠后储层描述效果差，其主要原因在于叠加造成了地震信息损失，降低了流体识别能力.叠前反演通过获得岩性参数，如岩石密度、纵横波速度、纵横波阻抗与泊松比等，使用了未经叠加的地震资料，多道叠加虽然能够改善资料品质，提高信噪比，叠前反演通过分析叠前地震信息随炮检距的变化特征，增加了信息量的同时减少了多解性，提高了流体识别可靠性和精度，但火山岩埋藏深、岩性变化大、相变快，叠前含油气性的有效预测同样也较困难.

减属性与吸收系数差异的纵波波阻抗和泊松比预测，二者反演特征存在相反响应特征区为含油气区(图 10a、b)，通过二者之间的差异对比，确定含油气性.如准噶尔陆东地区在岩性、储层预测和振幅衰减属性与吸收系数差异预测图上特征相反层段即为含气层段，气藏剖面可以验证其有效性(图 10c).利用该方法预测三塘湖牛东地区含油性，预测结果与试油结果一致(图 11).

图 10

Fig. 10

图 10 火山岩储层及振幅衰减属性、吸收系数差异性结合含油气性预测图 (a)陆东地区火山岩储层横波波阻抗反演剖面；(b)陆东地区振幅衰减属性与吸收系数差异反演剖面；(c)陆东地区气藏剖面. Fig. 10 Prediction map of volcanic reservoir and gas possibility by combining amplitude attenuationand absorption coefficient difference (a)Inversion profile of shear-wave impedance of volcanic reservoir in Ludong；(b)Inversion profile of amplitude decay attribute and absorbance difference in Ludong ；c) Profile of gas pool in Ludong.

图 11

Fig. 11

图 11 三塘湖盆地牛东地区火山岩含油性预测图 Fig. 11 Oil reservoirs prediction map of volcanic rocks m Niudong，Santanghu basin

与原生型火山岩相比，风化壳更易形成有效储层和富集高产，但改造型火山机构和外形不完整，有效目标和含油气性预测难度大.本文提出的通过重磁电联合预测火山岩区域分布，建立不同岩性组合的火山岩目标识别模式，通过剖面识别刻画火山岩体分布，利用相干体和属性分析等方法确定火山岩有利储层分布范围；利用岩芯、测井等方法确定火山岩有利储层发育层段，通过波阻抗反演预测火山岩有效储层分布；通过岩性、储层与振幅衰减属性与吸收系数差异结合预测含油气性，从而实现火山岩勘探中从区域到油气藏的逐步逼近评价预测，实际应用证明该方法是可行有效的，为火山岩风化壳地层型油气藏勘探提供了一套有效方法技术.

本文研究中得到高瑞祺、顾家裕、赵化昆、杜金虎等专家的帮助，张光亚、张丽君、卫延召、唐勇、梁浩、王志勇、万怡平、杨迪生、林潼、邓胜徽、毛治国、张云绵等人参加了部分工作，在此一并致谢!审稿专家和王璞臖教授对本文审定和修改付出了辛勤劳动，在此表示衷心感谢!