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[發明專利]干熱巖勘探方法、裝置、電子設備及存儲介質有效

專利信息
申請號: 202010394993.0 申請日: 2020-05-11
公開(公告)號: CN111538075B 公開(公告)日: 2020-12-11
發明(設計)人: 付國強 申請(專利權)人: 中國地質調查局水文地質環境地質調查中心
主分類號: G01V1/28 分類號: G01V1/28;G01V1/30
代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 李飛
地址: 300000 天津市*** 國省代碼: 天津;12
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 干熱巖 勘探 方法 裝置 電子設備 存儲 介質
【說明書】:

本申請提供一種干熱巖勘探方法、裝置、電子設備及存儲介質,涉及地球物理勘探技術領域。所述方法包括:采集勘探區域的地震縱橫波數據;基于所述地震縱橫波數據以及所述勘探區域的已有鉆井數據和測井數據建立地震正反演模擬初始地質模型;基于所述地震正反演模擬初始地質模型進行疊前/疊后數據反演和縱橫波聯合反演,基于所述疊前/疊后數據反演和所述縱橫波聯合反演的結果獲得地震屬性數據;基于所述地震屬性數據和深部干熱巖熱儲的儲能特性,確定深部干熱巖高溫區域的深部干熱巖熱儲表征參數的空間分布特征。從而提高了地震勘探技術在進行高溫干熱巖勘探時的準確性。

技術領域

本申請涉及地球物理勘探技術領域,具體而言,涉及一種干熱巖勘探方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

地熱能由于清潔、運行穩定和空間分布廣泛,已成為世界各國重點研究開發的新能源。按地熱儲集層/體的富水程度和孔滲條件,地熱資源可分為水熱型和干熱巖型。目前,全球主要利用水熱型地熱資源,但其僅占地熱資源的極小部分。干熱巖是極少含水或不含水的高溫巖體,地下3-10km范圍內干熱巖資源量相當于全球所有石油、天然氣和煤炭所蘊藏能量的30倍,是目前世界各國重點研究開發的清潔能源。干熱巖地熱資源勘探開發的關鍵和難點在于發現和評價適宜開發的高品質干熱巖體。目前深部干熱巖地熱資源開發利用正處于試驗探索階段,僅美國、歐洲、澳大利亞等少數發達國家具有豐富的干熱巖探測經驗,并建有相應的開發示范場地,發展了較完備的干熱巖勘查與開發技術體系,為其他國家提供了可借鑒的理論和實踐經驗。我國深部干熱巖勘探開發起步較晚,目前,在技術水平、工程實踐和研發資金投入等方面均具有較大的提高,并在部分地區取得一定的突破,且初步形成了綜合地球物理勘探技術方法體系,例如基于大噸位低頻可控震源地震縱波勘探技術取得了一定突破,陣列時頻域電磁數據測量、高精度重磁數據的綜合解釋也取得了良好的應用效果,但仍存在干熱巖勘探結果精確度較低的問題。

發明內容

有鑒于此,本申請實施例的目的在于提供一種干熱巖勘探方法、裝置及電子設備,以改善現有技術中存在的干熱巖勘探結果精確度較低的問題。

本申請實施例提供了一種干熱巖勘探方法,所述方法包括:采集勘探區域的地震縱橫波數據;基于所述地震縱橫波數據以及所述勘探區域的已有鉆井數據和測井數據建立地震正反演模擬初始地質模型;基于所述地震正反演模擬初始地質模型進行疊前/疊后數據反演和縱橫波聯合反演,基于所述疊前/疊后數據反演和所述縱橫波聯合反演的結果獲得地震屬性數據;基于所述地震屬性數據和深部干熱巖熱儲的儲能特性,確定深部干熱巖高溫區域的深部干熱巖熱儲表征參數的空間分布特征。

在上述實現方式中,通過已有鉆井數據和測井數據建立地震正反演模擬初始地質模型,使干熱巖地震波勘探中地震正反演模擬初始地質模型更加貼合實際地質情況,從而提高了干熱巖地震勘探的準確性,并通過疊前/疊后數據反演和縱橫波聯合反演的結果獲得地震屬性數據,使干熱巖地震勘探能夠獲得更多的干熱巖細節屬性數據,提高了干熱巖地震波勘探的整體準確性。

可選地,在所述確定深部干熱巖高溫區域的深部干熱巖熱儲表征參數的空間分布規律之后,所述方法還包括:基于巖芯數據、所述鉆井數據和所述測井數據建立一維井模型;基于所述深部干熱巖熱儲的幾何特性進行干熱巖體的構造解釋和結構解釋,獲得所述深部干熱巖熱儲的構造解釋結果和內部軟弱結構面刻畫結果;基于所述構造解釋結果和所述內部軟弱結構面刻畫結果,在所述一維井模型的基礎上建立深部熱儲地層格架模型;基于所述深部干熱巖熱儲表征參數的空間分布特征,結合所述地震屬性數據,建立深部熱儲三維地質屬性模型,所述深部熱儲三維地質屬性模型用于實現空間網格剖分、內插與外推處理,以表征所述深部干熱巖熱儲表征參數的空間分布規律。

在上述實現方式中,結合巖芯數據、鉆井數據和測井數據進行一維井模型建立,并基于該一維井模型進行干熱巖構造、結構解釋并建立熱儲地層格架模型,綜合空間分布特征和地震屬性數據深部熱儲三維地質屬性模型,實現了干熱巖的結構、屬性等多方數據融合,使三維地質屬性模型能夠更好地體現干熱巖的空間分布規律及屬性數據,從而提高了模型精確度。

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