[發(fā)明專利]斷層啟閉性預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010906824.0
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112083144B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設計）人: 程明;張立寬;羅曉容;雷裕紅;李超;劉乃貴;于嵐;俞雨溪
• 申請（專利權）人: 中國科學院地質(zhì)與地球物理研究所
• 主分類號: G01N33/24
• 分類號: G01N33/24
• 代理公司: 北京睿馳通程知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11604
• 代理人: 唐華;張文平

1.一種用于預測含油氣盆地斷層啟閉性的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

基于已勘探斷層中的多個利用斷層上下盤鉆井數(shù)據(jù)能夠判識其啟閉性的特定斷面點中的每一個的啟閉狀態(tài)和相關的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)，通過機器學習分類算法構建斷層啟閉性預測模型；

基于與所述已勘探斷層同級別的待預測斷層的斷面各目標位置的位置參數(shù)和多個敏感性地質(zhì)參數(shù)，建立待預測斷層斷面數(shù)據(jù)集；和

以所述待預測斷層斷面數(shù)據(jù)集中的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)為輸入項，通過所述斷層啟閉性預測模型以輸出項形式獲得所述待預測斷層的斷面各目標位置的斷層啟閉性結果；

其中所述特定斷面點和所述斷面各目標位置的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)為選自斷距、錯斷泥巖厚度、斷面點埋深、斷層傾角、流體壓力、斷層走向、斷層泥比率、斷面正應力和斷層啟閉系數(shù)中的多個參數(shù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，基于已勘探斷層中的多個利用斷層上下盤鉆井數(shù)據(jù)能夠判識其啟閉性的特定斷面點中的每一個的啟閉狀態(tài)和相關的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)，通過機器學習分類算法構建斷層啟閉性預測模型的步驟包括：

以所述特定斷面點的啟閉狀態(tài)和多個敏感性地質(zhì)參數(shù)為樣本數(shù)據(jù)建立學習數(shù)據(jù)集；

將所述學習數(shù)據(jù)集隨機地劃分為訓練集和驗證集；

以所述訓練集中的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)為輸入項并且以所述訓練集中的特定斷面點啟閉狀態(tài)為輸出項，對機器學習分類算法進行訓練；和

利用所述驗證集進行驗證。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定斷面點的啟閉狀態(tài)通過以下方式獲得：

利用所述特定斷面點處斷層上下盤的鉆井數(shù)據(jù)繪制垂直斷層走向的油藏剖面，根據(jù)所述油藏剖面判識所述特定斷面點的啟閉狀態(tài)。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定斷面點的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)通過以下方式獲得：利用三維地震數(shù)據(jù)、鉆井數(shù)據(jù)和地質(zhì)構造信息繪制地質(zhì)剖面并且在所述地質(zhì)剖面中進行測量和計算。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述機器學習分類算法為選自支持向量機、決策樹、K-近鄰分類、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習中的一種。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待預測斷層的斷面各目標位置的位置參數(shù)和多個敏感性地質(zhì)參數(shù)通過以下方式獲得：

構建所述待預測斷層的三維或二維斷面；

將所述待預測斷層的三維或二維斷面進行網(wǎng)格化以獲得每個網(wǎng)格的位置參數(shù)；

利用三維地震數(shù)據(jù)、鉆井數(shù)據(jù)和地質(zhì)構造信息繪制多個地質(zhì)剖面并且在所述多個地質(zhì)剖面中進行測量和計算以獲得各地質(zhì)剖面與斷面交點處的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)；和

通過克里金插值方法對所述待預測斷層的三維或二維斷面的每個網(wǎng)格的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)賦值。

7.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，所述方法還包括以下步驟：

將所述斷層啟閉性結果以圖像形式輸出。

8.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，在訓練過程中采用交叉驗證方法和超參數(shù)尋優(yōu)算法。

9.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，將所述學習數(shù)據(jù)集和所述待預測斷層斷面數(shù)據(jù)集中的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)進行歸一化處理并且將所述學習數(shù)據(jù)集中的每個特定斷面點的啟閉狀態(tài)進行數(shù)值化處理。

10.一種用于預測含油氣盆地斷層啟閉性的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

模型構建單元，用于基于已勘探斷層中的多個利用斷層上下盤鉆井數(shù)據(jù)能夠判識其啟閉性的特定斷面點中的每一個的啟閉狀態(tài)和相關的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)，通過機器學習分類算法構建斷層啟閉性預測模型；

斷面數(shù)據(jù)集建立單元，用于基于所述待預測斷層的斷面各目標位置的位置參數(shù)和多個敏感性地質(zhì)參數(shù)，建立待預測斷層斷面數(shù)據(jù)集；和

預測單元，用于以所述待預測斷層斷面數(shù)據(jù)集中的多個敏感性地質(zhì)參數(shù)為輸入項，通過所述斷層啟閉性預測模型以輸出項形式獲得所述待預測斷層的斷面各目標位置的斷層啟閉性結果。