地震储层预测技术
储层预测技术详解
LPM 储层预测技术LPM 是斯伦贝谢公司GeoFrame 地震解释系统中最新推出的储层预测软件，利用地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的展布，以此来实现储层参数的准确预测。
LPM 预测储层砂体可分两步进行：首先，它是将提取的地震属性特征参数与井孔处的砂岩厚度、有效厚度进行数据分析，将对储层预测起关键作用的地震属性特征参数优选出来，根据线性相关程度的大小，建立线性或非线性方程。
线性方程的建立主要采用多元线性回归方法；非线性方程的建立主要采用神经网络方法；其次，根据建立的方程，利用网格化的地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的成图。
4.1.1多元线性回归基本原理设因变量y 与自变量x 1， x 2 ，…，x m 有线性关系，那么建立y 的ｍ元线性回归模型：ξβββ++++=m m x x y 110其中β0，β1，…，βm 为回归系数；ξ是遵从正态分布N(0，σ2)的随机误差。
在实际问题中，对y 与x 1， x 2 ，…，x m 作n 次观测，即x 1t ， x 2t ，…，x mt ，即有：t mt m t t x x y ξβββ++++= 110建立多元回归方程的基本方法是：(1)由观测值确定回归系数β0，β1，…，βm 的估计b 0，b 1， …，b m 得到y t 对x 1t ，x 2t ，…，x mt ；的线性回归方程：t mt m t t e x x y ++++=βββ 110其中t y 表示t y 的估计；t e 是误差估计或称为残差。
(2)对回归效果进行统计检验。
(3)利用回归方程进行预报。
回归系数的最小二乘法估计根据最小二乘法，要选择这样的回归系数b 0，b 1， …，b m 使∑∑∑===----=-==nt n t mt m t t t t n t tx b x b b y y y e Q 11211012)()( 达到极小。
为此，将Q 分别对b 0，b 1， …，b m 求偏导数，并令0=∂∂bQ ，经化简整理可以得到b 0，b 1， …，b m ，必须满足下列正规方程组：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++my m mm m m y m m y m m S b S b S b S S b S b S b S S b S b S b S22112222212111212111 m m x b x b x b y b ----= 22110其中∑==nt t y n y 11 m i x n x nt it i ,,2,111==∑= ),,2,1())((1))((1111m i x x n x x x x x x S S nt n t jt it jt n t it j jt i n t it ji ij =-=--==∑∑∑∑==== ),,2,1())((1))((1111m i y x n y x y y x x S nt n t t it n t t it t i n t it iy =-=--=∑∑∑∑====解线性方程组，即可求得回归系数i b ，将i b 代入式可求出常数项0b 。
苏里格地区储层地震预测技术研究及应用
预测 以及储 层的 含油 气性 预 测 ，进而 有 效识 别 储 层 、油气 圈闭评 价 、井 位 选择 、储 量 预测 等 。针 对 苏里 格 气 田的预
测难 点和地 质特 点 ，明 确 了以地 震 资料 为 基础 ，地 质 背景
和测井资料为指导，多学科、多方法相结合的有效储层预
测流 程 。
储层 预 测 ；岩 石 物 理 ；Ａ Ｖ Ｏ ；叠 前 反 演
Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ －８ ９ ７ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ２ １ ． ０ ０ ７
储 层 地震 预 测主 要 是利 用 地震 技 术研 究 储 层特 征 ，主 要是 研 究储 层 的岩 性预 测 、储 层的物 性 预测 、储 层的 形态
速度和密度的影响因素除了岩石颗粒形状和骨架的矿物成
储层 地震预测技术的发展
地球 物 理技 术 整体 上 从 二维 到 三维 ，从 叠 后 到叠 前 ，
从 声 波到 弹性 波 ，从 各 向 同性 到各 向异 性 ，从 单 一到 多学
分 以 外 ，岩石 中胶结 物 的类 型 、流体 成 分 ，孔 隙度 和 围压 对 速 度和 密 度 也 有 很 大 的 影 响 ，并 详 细 讨 论 了岩 石 中存 在 的微 裂 隙 所 产 生 的 压 力 对 地 层 速 度 的 影 响 。同 时 ，在 Ａｎ ｓ ｔ ｅ ｙ 的 工作基 础上 ，Ｔｕ ｒ ｈ ａ ｎ Ｔａ ｎ ｅ ｒ 提 出了复 数地 震道 属性 分 析 法 ，从 而 ，吸收 系 数 、瞬 时相 位 、瞬 时振幅 和 瞬
山 １ 段 为辫 状 河沉 积一 三 角洲 沉 积 。 苏里 格 地 区 由于 储 层 非 均 质 性 强 ，孔 隙度 低 ，渗透率低 ，储层横 向 变化 大，有效储层 薄 ，利 用常规地 震勘探 技术 无法
地震储层预测与评价
不利影响
属性的增加会给计算带来困难，因为过多的数 据要占用大量的存储空间和计算时间 。
图b 沿两个解释层 开固定时窗，有5种 时窗选择，提取不 同目标层段属性。
时窗选择的基本准则
➢ 一般时窗长度应根据地震数据的主频而定，要 以各道均包含目标层又尽可能少地包含非目标 层信息为准；
➢ 提取层间属性，准确追踪目标层顶、底界面， 作为限定时窗，提取层间各种信息；
➢ 如果无法追踪目标层顶、底界面，则可以利用 目的层上、下可连续追踪的标准层来限定时窗 的选取。
多层
低高低
振幅 频率
相 长
相 消
韵 律
递 变
高低互层
干干 型 型
涉涉 结 结
构构
一、地震储层预测方法
振幅类属性:
相长干涉 振幅增强 相消干涉 振幅减弱
频率类属性:
厚度减小，频率升高
厚度减小，频率降低
பைடு நூலகம்
薄层
相长干涉 相消干涉
垂向分辨率:
（剖面图）
4
横向上可辨：振幅变化
（平面图）
很大
结
沿层属性、等时属性、 体属性均可用于储层
常用地震属性及其地质意义
序号
地震属性
地质参数
1
地震波运动学特征：旅行时间、波速（平 反射界面的几何形态、地层的倾角及
均速度、均方根速度）、道间时差
埋藏深度
2
子波地震道分解与重构技术在复杂储层预测中的应用
是去掉第 一分量 后 的地 震数据 段 中具有 最大 共性 的波
形。 三分量 以此类 推 。 照理论分 析 。 按 一般 高 阶分量 大
构 造 。２个 圈 闭形 态好 ， 积 中等 ， 明化 镇 组 、 陶 面 在 馆
组、 东营组 、 沙河 街组 、 中生界顶 面均有构 造 圈闭发 育 ，
储层发 育状况 。
应用 衰 减频 谱 技 术 ＿５ 选 择 ８Ｈ ４］ ＿， ｚ的频 谱 切 片作
Ｔ —Ｔ ２ ３层 的烃 类检 测 图 ．显 示 了 ３块 有 利 区 。区块 ３ — Ｓ构造 ， ０２ 向南 延伸 至 ３ — 构 造 区 。秦 南 凹陷东侧 ０１ 边界 断层 的下 降盘 （ 阶 ） 由羽状 断 层 与大 断层 组成 低 。 的断块 也有 异常 显示 ， 平面 上分 布较 为稳定 。３ — ０ ２构
波地震 道分解 后 ， 到东 营组 上段 地层 的一分量 图 。 得
东 营组上段 地层 的一分 量图 与 已钻井 区域 的一分
图 １ 区 域 位 置
量 图对 比 ， 为 ３ — Ｓ ３ — 认 ０ ２ 、０ １构造 区储 层 发育 ， 大 断 在 层 的下降盘低 阶有 条带状储 层分 布 ． 中阶 ３ 一 Ｏ ２构造 区
与 直 接 在 地 震 数 据 上 滤 波 不 同 ．多 子 波 地 震 道 分
解技术 突破 了常规地震 信号处 理和解 释中 的单一 地震 子波 的假设 ， 可 以将地 震道分 解成 多个 不 同形状 、 它 不 同频率 段的地震 子波 ，然后将对 储层变 化 比较 敏感 的 频率段 子波重新 组合 ， 而实 现了对储层 的精 确描述 。 从
３ ０构造 区预探 的主要 风险 ： 沙河 街组 生物 灰 岩储 层 发育较 薄 ，且横 向变化大 ，常规 的地震 没有 明显 区
【2019年整理】地震波阻抗反演和储层预测
– 基于地震道，地震数据是唯一输入，是一种递 归算法，反演结果的带宽决定于地震带宽。
层块反演(Layer-based or blocky inversion) 稀疏脉冲反演(Sparse spike inversion) 最小平方反演(Least-squares inversion)
层块、稀疏脉冲和最小平方三种方法，在 某种程度上都能消去子波，消除调谐效应， 提高分辨率。
波阻抗反演的目标函数
OBJF 反射系数约束 地震记录匹配 测井曲线匹配
R: 反射系数序列
D: 地震道数据
S:合成地震记录 Z: 波阻抗 T: 合成波阻抗测井 Λλ：阻尼系数 αα：阻尼系数 Blocky L1 Sparse Spike Lp Model-Based L2
基本原理
– 计算道积分，得到一个反映局部波阻抗变化的高频估 计； – 将根据层速度或声波测井估计的低频波阻抗成分叠加 到道积分结果上，得到时间域的宽带波阻抗反演结果
如果把密度看作常数，则波阻抗反演结果，可以 看成是虚速度曲线（Pseudo-Velocity）
递 归 反 演 流 程
层块反演(Layer-based or blocky inversion)
alpha=0.6
10 0 -10 10 0 -10 10 0 -10 10 0 -10 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
alpha=1.5
alpha=1.0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
由于反演后便于地震解释，可以补偿反演耗费的 时间，提高地震解释的效率。 由于测井输入的分辨率高，地震数据的井约束反 演有可能得到比地震数据更高的分辨率
从勘探领域变化看地震储层预测技术现状和发展趋势
从勘探领域变化看地震储层预测技术现状和发展趋势摘要：地震储层预测就是以地震信息为主要依据，综合利用其他资料作为约束，对油气储层的品质参数，如几何特征、地质特性、油藏物理特性等，进行预测的一门专项技术。
随着非常规油气勘探技术的兴起，储层预测的内涵也得到了迅速扩展，已从储层品质预测扩展到源岩品质和工程品质预测。
前，地震储层预测技术已经成为油气勘探生产中储层预测的主导技术之一，它能较好地根据不同勘探生产阶段的不同需要，提供不同类型、不同精度的储层预测成果，为油气勘探生产服务。
基于此，在接下来的文章中，将对勘探领域变化背景下，地震储层预测技术现状和发展趋势进行详细分析。
关键词：勘探领域；地震储层；预测技术引言：地震储层预测是以高分辨率地震和测井资料为基础，以地质与钻井资料为参考，波阻抗反演和属性分析为主要技术来进行的。
因此，波阻抗反演的效果和属性参数的运用成为储层预测的关键。
为了更好的对其现状以及发展趋势进行了解，在接下来的文章中，将基于勘探领域变化下，对其技术现状以及发展趋势进行详细分析。
一、地震储层预测技术（一）地震裂缝预测技术裂缝预测技术的研究应用成为国内外储层及含油气预测的热门。
裂缝是碳酸盐岩、火山岩中重要的油气储集空间，也是大部分非常规油气的主要存储地方，如页岩气、煤层气、致密砂岩气等主要以吸附和游离态储存在裂缝或孔隙中．岩石性质、不同受力类型等因素决定了裂缝的成因、产状、密度、大小、宽度、方向等呈现复杂多样性，这决定了裂缝预测的超难度和超复杂性。
地震裂缝预测技术的应用起步于计算岩石物理中等效介质理论的提出与应用。
等效介质理论将实验岩石物理模型微观的裂缝参数与地震波场表征的宏观介质性质有机的联系起来，在此基础上发展形成多种各向异性裂缝检测方法和技术，如多波多分量技术预测裂缝、方位各向异性预测裂缝等．中石油将裂缝预测方法和技术的研究列为“十二五”物探技术研究主要方向之一。
（二）岩石物理分析技术岩石物理分析技术的应用主要表现在理论岩石物理模型的实际应用、理论模型与测井岩石物理分析的结合应用及测井岩石物理分析应用等三个方面。
储层预测综述
储层预测综述一、序言储层是储集层的简称，在油气勘探生产中特指地下可供油气聚集、赋存的岩层。
通常从储层的岩性、形态、物性和含油气性四大方面对储层进行表征。
储层岩性是用来描述储层构成成分的要素，它直接或间接地反映了岩层的储集性能和储层特征，一般从储层的岩性、所处相带等方面描述，对于碎屑岩储层还常用砂地比(或砂泥岩百分比)来描述其储集性能;储层形态是对储层的几何形态进行描述的重要参数，常用的描述参数主要有储层的分布范围、储层顶界面构造形态、储层厚度等;描述储层物性参数主要是孔隙度和渗透率;储层含油气性描述主要包括储层是否含有流体、储层含流体的类型和含油气饱和度。
储层地震预测技术是以地震信息为主要依据，综合利用其他资料(地质、测井、岩石物理等)作为约束，对油气储层的几何特征、地质特性、油藏物理特性等进行预测的一门专项技术。
储层地震预测主要是通过分析地震波的速度、振幅、相位、频率、波形等参数的变化来预测储集岩层的分布范围、储层特征等。
岩性、储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化，造成了地震反射波速度、振幅、相位、频率、波形等的相应变化。
这些变化是目前储层地震预测的主要依据。
在特定的地震地质条件下，只有这些储层特征参数变化达到一定程度时，才能在地震剖面上反映出来。
随着地震资料采集和处理技术的发展、地震资料品质的不断提高，这些特征参数的变化在地震剖面上的清晰度越来越明显，可信度也越来越高。
运用地震波的运动学特征确定地震波传播时间和传播速度，可以确定地层上下起伏变化的几何形态;而研究岩性时就必须运用波的动力学特征，结合运动学特征确定各种物性参数，来判断地层的岩性成分，以便寻找油气。
在储层预测中，储层的空间追踪和描述借助于提取出的储层的各种参数，包括纵波、横波速度、频率、相位、振幅、阻抗、密度、弹性系数、吸收系数及薪滞系数等。
根据这些参数的差异来分辨、识别、预测岩性，甚至油气层。
二、储层预测技术储层地震预测技术是一门方法繁多、综合性强、相互交叉的技术系列，单项技术不下数十种。
储层预测技术详解
4.1 LPM 储层预测技术LPM 是斯伦贝谢公司GeoFrame 地震解释系统中最新推出的储层预测软件，利用地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的展布，以此来实现储层参数的准确预测。
LPM 预测储层砂体可分两步进行：首先，它是将提取的地震属性特征参数与井孔处的砂岩厚度、有效厚度进行数据分析，将对储层预测起关键作用的地震属性特征参数优选出来，根据线性相关程度的大小，建立线性或非线性方程。
线性方程的建立主要采用多元线性回归方法；非线性方程的建立主要采用神经网络方法；其次，根据建立的方程，利用网格化的地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的成图。
设因变量y 与自变量x 1， x 2 ，…，x m 有线性关系，那么建立y 的ｍ元线性回归模型：ξβββ++++=m m x x y 110 (4.1)其中β0，β1，…，βm 为回归系数；ξ是遵从正态分布N(0，σ2)的随机误差。
在实际问题中，对y 与x 1， x 2 ，…，x m 作n 次观测，即x 1t ， x 2t ，…，x mt ，即有：t mt m t t x x y ξβββ++++= 110 (4.2)建立多元回归方程的基本方法是：(1)由观测值确定回归系数β0，β1，…，βm 的估计b 0，b 1， …，b m 得到y t 对x 1t ，x 2t ，…，x mt ；的线性回归方程：t mt m t t e x x y ++++=βββ 110 (4.3)其中t y 表示t y 的估计；t e 是误差估计或称为残差。
(2)对回归效果进行统计检验。
(3)利用回归方程进行预报。
回归系数的最小二乘法估计根据最小二乘法，要选择这样的回归系数b 0，b 1， …，b m 使∑∑∑===----=-==nt n t mt m t t t t n t tx b x b b y y y e Q 11211012)()( (4.4) 达到极小。
地震储层参数预测方法简述
意到其应用条件与局限性，优选参数，必将为油气勘探解决更多的
问题，提高储层预测的准确率。 地球物理学家希望利用地震资料解决以储层岩性、孔、渗、饱
等物性参数及以孔隙流体性质为内容的储层预测问题。 然而，尽管地震储层预测方法研究取得了较大发展，但 应当指出，就目前而言，它对储层研究的最基本需要还 不能完全满足，如对至关重要的孔、渗、饱三个物性参
年研究已发展了多种用地震资料求取孔隙度的方法。其主要方法大
致可分为四类：
1、用Wyllie时间平均方程或修正了的Wyllie公式求孔隙度
它是从地震速度出发，建立速度与孔隙度的函数关系，然后用 此函数关系求取无井处的孔隙度。此方法原理简单，应用方便，是
目前广为应用的方法之一。孔隙度是速度的多值函数，因此，仅根
也存在一定的缺陷：综合反演中利用的
A Fn
变换只持续
到 3 8 ，大于 3 8 的储层则需要借助其它方法；约束反演法应 用于横向上速度变化大的地区，容易产生误差。
（二）地震储层厚度预测方法 3、 CUSI网络法 目前常用的储层厚度预测方法适用条件不同，预测精度有 别，各有优点和局限性，考虑到地震储层厚度预测的复杂性及 特点（不同储层厚度对应不同的地震特征），与BP网络函数逼 近需要利用全体样本的信息、学习效率低等不足，提出了用完 全利用样本信息（缩写为CUSI：Complete Utilization of
厚度预测研究的不断深入，人们提出了多种储层厚度预测方法。
其主要方法大致可分为三大类：
1、单参数与多参数法 ：
（1）振幅图版法。此方法依据薄层和薄互层的地震振幅
与储层厚度呈线性关系，适用范围为薄层和薄互层。
（2）时差法。适用于储层厚度大于λ /4 （ λ 为波长）的厚 层。
地震储层预测技术与分析评价
Amplitude
300 250 200 150 100
50 0 80
300 250 200 150 100
50 0 40
300 250 200 150 100
50 0 0
90
100
110
120
130
140
150
160
170
180
Maximum Amplitude
60
80
100
120
140
160
Average Positive Amplitude
200
R2 = 0.869
150
100
50
0
40
60
80
100
120
140
160
Average Positive Amplitude
W8
W9
W5
W1
W2
W3
W4 W7
W6
Average Amplitude Low
High
55 70 95 110 125 140
RESULT
W8
W9
W5
W1
W2
W3
肇深 6
响应相位
瞬时相位
相
位
➢可用于识别地层或地质体的边界。
类
➢瞬时相位非常敏感，可以用来描述岩性尖灭、透镜体和
基
小断裂等边界。
本
意
➢储层中油气的存在会引起相位的局部变化，因此，该属
义
性与其他属性一起可用作油气检测。
常用地震属性及其地质意义
序号
地震属性
地质参数
1
地震波运动学特征：旅行时间、波速（平 反射界面的几何形态、地层的倾角及
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地震储层预测技术
3.地震储层预测技术
地震储层预测是以高分辨率地震和测井资料为基础，以地质与钻井资料为参考，波阻抗反演和属性分析为主要技术来进行的，因此，波阻抗反演的效果和属性参数的运用成为储层预测的关键。
3.1 波阻抗反演
基于自激自收的地震褶积模型，声波阻抗己成为储层预测的关键参数。
近年来波阻抗反演技术发展十分迅速，各种商业化波阻抗反演软件己有几‘十种，但目前国内比较流行的反演软件也就10种左右，如Jason反演，ISRS反演等。
叠后波阻抗反演可以分为递推直接反演和迭代约束反演两大类，以迭代反演为主流发展方向。
在生产中也用得较为普遍。
迭代波阻抗反演的关键技术组成有地震子波提取、地质模型建立和反演的优化算法等，而模型的建立和优化算法往往依赖于资料的品质和地质特征，对于不同的地震地质条件可能有不同的最佳反演优化算法。
目前应用于波阻抗反演的主要算法有全局优化反演技术，随机逆反演，稀疏脉冲谱技术等。
近年来发展了模拟退火和遗传算法，在特定的地质和地震数据下效果非常明显。
尽管有了测井资料的约束和地质资料的参考，但是波阻抗反演的多解性还是非常普遍，这是由于测井资料的辐射半径过小和介质横向变化所造成的。
解决预测精度和多解性问题需要有多学科综合应用的知识。
特别是将层序地层学理论和波阻抗反演联合起来将会大大提高预测质量，这也是今后声波阻抗反演的一个主要方向。
与叠后声波阻抗形成对比的是叠前弹性波阻抗反演。
Connolly(l999)基于Zoepprittz公式和声波阻抗的原理，建立了弹性波阻抗反演技术，其处理模式与AVO类似，均在叠前CMP道集上完成。
Whitcombe等(2002)对弹性波阻抗进行了修正，提出了扩展弹性波阻抗的概念，在此基础上建立了流体识别与预测因子，对于油气储层的预测和流体性质有很好的描述。
王保丽等从Gray公式出发，通过弹性波阻抗反演原理，直接从地震数据中提取拉梅常数等弹性参数，更适合于流体预测。
马劲风研究了广义弹性波阻抗反演理论与算法。
王仰华等则提出了射线波阻抗的概念，在实现上更加容易。
与常规波阻抗反演相此，弹性波阻抗能更确切地反映出地层岩性的变化，消除了由于叠加过程中的平均效应而损失的岩性信息，更适合于储层描述和油气预测，近年来的应用趋势有所上升。
3.2地震属性分析
地震属性技术是储层预测的重要手段。
目前，包括时间、振幅、频率、相位和吸收衰减等方面的地震属性已多达60多种。
加上几何方面、统计
方面，以及综合和派生的属性，已经有上百种属
性参数可以提取和利用。
而且目前人们还在挖掘新的属性，其中，曲率属性近几年来得到了迅速发展和应用。
在断裂和裂缝预测中，曲率属性是一组重要的属性。
基于层位倾角和地层倾角方位的一阶导数可以增强用其他方法无法反映的微小断层。
基于曲率图的二阶导数把上述处理又往前推进了一步。
最近，在商业化工作站环境中，己经出现了基于层位的曲率计算，使得无权使用处理软件的地学科技人员和没有时间或不愿意编程的地学科技人员拥有了这些工具。
由于更注重于解释，所以可以修改基于层位曲率的工作流程，使其能够实现曲率体估计的更重要目标，包括提高精度和估算长波长曲率。
作为曲面的二阶导数，曲率对噪声很敏感。
这需要通过迭代使用层位面的空间滤波来加以处理。
均值滤波器似乎效果很好。
能帮助辨别不同曲率面上的细节，每个滤波器都能给出略为不同的认识，因此对准确的地震解释十分有用。
与其他属性相比。
对于所研究的数据体而言，走向曲率、形态指数、最大正曲率和最大负曲率能提供隐蔽断层细节的更好解释。
Blumentritt指出，倾角和方位角数据体中。
在适当大小的时间窗口中，拾取零点计算出的曲率体更利于分析裂缝方向。
地震属性在储层预测方面的成功己众所周知，该技术的发展主要有以下趋势。
1)属性的优化和融合。
地震属性之间可能有非常复杂的关系，有的属性是互补关系，而有些属性则是线性相关的，关联度很高，而有些属性可能会产生相互矛盾的结果，多属性综合信息预测将是属性发展的一个主要方向，如通过神经网络和模式识别理论，建立属性参数储层预测模式。
2)地震波场属性参数的系统研究。
针对不同的地质现象和不同的储层特征，如碳酸盐岩储层和碎屑岩储层的特点，应该系统地研究出最佳属性，最小属性集合等。
避免盲目应用属性。
3)井地联合属性分析技术。
尽管地震属性分析主流技术是在三维数据体上进行并且取得了成功。
然而我们还需要优化属性参数，使其在分辨率和信噪比上都可以用来准确地进行储层预测，这其中最可能为地质学家接受的就是采用井地联合属性提取与分析技术。
通过测井、井间地震和三维VSP与地面地震的属性联合分析或属性反演。
提高地面地震属性参数的分辨率，这应该是属性研究的一个主要方向。
4)基于频谱分解的地震属性反演与分析。
谱分解已经证实了它在薄层分忻中的重要地位。
这使得我们可以在谱分解的尺度上来研究地震属性，如波峰、波谷，拐点导数等等。
5)叠前属性和叠后属性联合应用。
叠
前地震记录真实地记录了来自地下界面的波场信息，没有经过多次叠加所带来的平均效应，可以更加容易地检测出弱散射异常，而这种异常往往就有可能预示着气储层。
6)加强正演模拟和岩石物理分析。
通过更加逼近野外实际以及更为系统的岩石物理分析和地震正演模拟分析。
提炼不同储层的地震响应特征，分析储层物性与地震属性的关系，从而实现对储层的定量预测。