[發明專利]生物灘儲層地震預測的方法有效
| 申請號: | 201610094895.9 | 申請日: | 2016-02-19 |
| 公開(公告)號: | CN105700016B | 公開(公告)日: | 2018-09-25 |
| 發明(設計)人: | 徐姣;龔立;羅晶;彭才;鄧瑛;倪華玲 | 申請(專利權)人: | 中國石油集團東方地球物理勘探有限責任公司 |
| 主分類號: | G01V1/30 | 分類號: | G01V1/30 |
| 代理公司: | 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286 | 代理人: | 韓明星;張川緒 |
| 地址: | 071000 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 生物 灘儲層 地震 預測 方法 | ||
1.生物灘儲層地震預測的方法,其特征在于,包括:
A)將地震數據進行波形重建,將重建的波形沿層時窗進行分類,根據分類后的波形以及工區內的地質信息來解釋沉積微相,得到瀉湖區域、灘間區域、灘核及灘緣區域,將灘核及灘緣區域作為生物灘目標區域;
B)對生物灘目標區域的地震數據進行處理,得到生物灘目標區域的地震數據的多個地震屬性數據體,將所述多個地震屬性數據體進行融合,按照預定劃分標準,預測生物灘目標區域內的生物灘邊界;
C)根據所述生物灘邊界內的不同位置的地震數據的波形的復雜程度以及生物灘儲層的儲層信息,得到生物灘儲層的平面非均質性,
其中,步驟A)中將地震數據進行波形重建的步驟包括:將地震數據中的地震道上的波形的所有采樣點的振幅值進行歸一化,依次以每個的采樣點為中心縱向提取預定數量的采樣點的歸一化后的振幅值進行褶積,將褶積結果作為每個采樣點的屬性值,依次連接各采樣點的屬性值得到重建的波形。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,步驟A)中將重建的波形沿層時窗進行分類的步驟包括:基于自組織人工神經網絡算法來將重建的波形沿層時窗進行分類。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述地質信息包括:地層厚度信息和巖性信息,所述地質信息根據工區內的鉆井數據獲取。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,多個地震屬性數據體包括振幅變化率數據體、瞬時相位數據體和瞬時頻率數據體,步驟B)中對生物灘目標區域的地震數據進行處理,得到生物灘目標區域的地震數據的多個地震屬性數據體的步驟包括:
B1)對生物灘目標區域的地震數據進行疊后處理,得到生物灘目標區域的疊后地震資料;
B2)對得到的疊后地震資料進行轉換得到振幅變化率數據體;
B3)根據得到的疊后地震數據計算獲得瞬時相位數據體和瞬時頻率數據體。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在步驟C)中,生物灘儲層的平面非均質性根據生物灘儲層的第一平面非均質性和第二平面非均質性被確定,其中,所述第一平面非均質性根據所述生物灘邊界內的不同位置的地震數據的波形的復雜程度被確定,第二平面非均質性根據生物灘儲層的儲層信息被確定。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,在步驟C)中,第一平面非均質性通過將不同位置的地震數據的波形根據所述生物灘邊界內的不同位置的地震數據的波形的復雜程度來進行分類而被確定,其中,不同類別的波形對應不同的第一平面非均質性。
7.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,儲層信息包括以下參數:儲層的縱橫向分布信息、儲層厚度、儲層孔隙度和儲層滲透率,所述儲層信息根據工區內的鉆井數據獲取。
8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,在步驟C)中,第二平面非均質性通過計算每個位置的儲層信息包括的多個參數的加權平均值而被確定,其中,所述不同的加權平均值對應不同的第二平面非均質性。
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