[發明專利]基于頻譜分解和機器學習的巖溶儲層充填分析方法和系統

有效

• 申請號: 202111066284.0
• 申請日: 2021-09-13
• 公開（公告）號: CN113759424B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 張江云;田飛;底青云;鄭文浩;王中興;楊永友;張文秀
• 申請（專利權）人: 中國科學院地質與地球物理研究所
• 主分類號: G01V1/50
• 分類號: G01V1/50;G01V1/30
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

1.一種基于頻譜分解和機器學習的巖溶儲層充填分析方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟S100，獲取原始地球物理測井資料：通過測井設備獲取各樣本井的原始測井數據，包括：通過測量電極測量各樣本井的自然電位SP，通過自然伽馬井下裝置和自然伽馬地面儀器測量各樣本井的自然伽馬GR，通過井徑臂獲取各樣本井的井徑CAL；通過傳統測井設備獲取電阻率曲線數據：深側向測井RLLD、淺側向測井RLLS和微側向測井RLLM，物性表征曲線數據：補償中子CNL、補償聲波曲線AC和密度曲線DEN；

基于成像測井信息、鉆井信息、錄井信息和巖心信息獲得個別深度段的確定巖性信息和物性信息，進而確定目的層位標志層的深度數據；

步驟S200，獲取地震數據，通過地震波激發裝置與接收裝置獲取原始地震波反射信號數據，并根據原始地震波反射信號數據的波形獲取目的層位標志層的等時三維展布；

步驟S300，原始地球物理測井數據預處理：基于所述樣本井的所有原始測井數據，繪制測井曲線數據，并進行異常值處理和標準化處理，獲得標準化測井曲線數據；

步驟S400，地震數據預處理：基于所述地震波反射信號數據，通過混合相位子波反褶積和擴散濾波，獲得高精度的三維地震振幅數據體；

步驟S500，井震標定與特征參數選?。夯谒鰳藴驶瘻y井曲線數據中的補償聲波曲線AC和密度曲線DEN獲取樣本井的波阻抗曲線，進而計算反射系數曲線，獲取雷克子波的優選頻率使其與高精度三維地震振幅數據體的主頻保持一致，將所述雷克子波與所述反射系數曲線進行褶積運算，得到合成地震記錄，并將所述目的層位標志層的深度數據與所述目的層位標志層的等時三維展布相比對進行井震標定，計算所述合成地震記錄與井旁地震道波形的相關度，當相關度大于或等于預設的第一閾值時，判定井震標定結果合格，獲得測井曲線數據與地震記錄的時深轉化關系和對儲層敏感的特征參數；

所述對儲層敏感的特征參數，其獲得方法包括：

通過對井旁不同地質體產生的測井參數的響應繪制柱狀統計圖，當某一標準化測井曲線數據的數值可以將不同測井解釋結論預設的第二閾值以上的數據點區分開時，則選定該標準化測井曲線數據為對儲層敏感的特征參數；所述對儲層敏感的特征參數至少包括波阻抗IMP，還可包括井徑CAL、自然伽馬GR、自然電位SP，電阻率曲線數據：深側向測井RLLD、淺側向測井RLLS、微側向測井RLLM，物性表征曲線數據：補償中子CNL、補償聲波曲線AC、密度曲線DEN中的一個或多個；

步驟S600，構建等時格架模型：基于高精度三維地震振幅數據體所反映的沉積地層規律和所述時深轉化關系構建等時格架模型；

步驟S700，井間儲層參數模擬：基于各樣本井的標準化測井曲線數據，確定能夠反映整體地質情況的最優樣本數參量，選取最優樣本數參量條地震波形相關性最高的樣本井的對儲層敏感的特征參數數據構建初始模型，不斷更正初始模型的參數，輸出高精度特征值模擬結果數據體，所述高精度特征值模擬結果數據體為與所述對儲層敏感的特征參數一一對應的數據體；

步驟S800，刻畫井間溶洞系統邊界：基于對儲層敏感的特征參數中的樣本井的波阻抗曲線IMP，繪制波阻抗曲線直方圖，確定區分古巖溶洞穴與圍巖波阻抗門檻值；

基于所述古巖溶洞穴與圍巖波阻抗門檻值，將高精度特征值模擬結果數據體中超過所述區分古巖溶洞穴與圍巖波阻抗門檻值的區域定義為碳酸鹽巖基巖，將低于所述區分古巖溶洞穴與圍巖波阻抗門檻值的區域定義為古巖溶洞穴儲層發育位置，獲得古巖溶洞穴儲層結構特征和空間分布規律；

步驟S900，刻畫洞穴內部充填巖性物性邊界：刻畫洞穴內部充填巖性物性邊界：基于所述對儲層敏感的特征參數構建交會版圖，根據所述個別深度段的巖性信息和物性信息在交匯版圖中框選數據點作為測井解釋樣本點，獲得充填程度與充填物類型的解釋結論門檻值；

通過所述解釋結論門檻值對所述高精度特征值模擬結果數據體進行交會分析獲得洞穴內部充填程度與充填物組合三維空間形態特征；

步驟S1000，古巖溶洞穴結構與充填描述：基于所述古巖溶洞穴儲層結構特征、空間分布規律、基于洞穴內部充填程度和充填物組合三維空間形態特征，采用巖性遮擋技術和三維雕刻技術雕刻出古巖溶洞穴空間展布和內部充填的發育特征。