[发明专利]一种基于数据重构预测岩性体的方法有效

专利信息
申请号: 201610094796.0 申请日: 2016-02-19
公开(公告)号: CN105700021B 公开(公告)日: 2018-02-13
发明(设计)人: 肖泽阳;范春华;梁国伟;胡伟光;沈月芳;吴蕾;王涛;王锐 申请(专利权)人: 中石化石油工程技术服务有限公司;中石化石油工程地球物理有限公司;中石化石油工程地球物理有限公司华东分公司
主分类号: G01V1/48 分类号: G01V1/48
代理公司: 南京天华专利代理有限责任公司32218 代理人: 王尧,徐冬涛
地址: 100029 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 预测 岩性体 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及地球物理勘探中的地震资料解释处理技术领域,具体的说是一种利用数据体重构来预测不同岩性体的方法。

背景技术

目前,在油气勘探中岩性预测是一个比较重要的环节,不同的岩性体对油气的储集能力基本上不一样,如高孔隙度的砂岩及溶孔发育的礁灰岩对油气具有良好的储集能力,所以在石油勘探中是相当重要的勘探目标。如在四川盆地探区中的海相及湖相地层中寻找这类目标对该区的油气勘探具有重要意义,钻遇此类岩性的钻井大多数经测试均获工业气流。

常规的岩性体预测技术方法有很多种,基本上可分为叠前、叠后反演两大类,经过反演或属性计算可得到针对岩性体预测的属性数据体。但对于一个研究区内有多种类型的岩性体时,往往此时的单一属性体不能很好地对目的层段中的多种岩性体进行描述,预测结果往往具有很强的片面性;也有的方法是通过井上的岩性体、叠后波阻抗反演数据体进行岩性体解释,得到相关岩性体空间上的分布情况。一些专利如发明《基于数学形态学的岩性体自动追踪方法》(专利申请号:201410154418.8)的专利公开提供一种基于数学形态学的岩性体自动追踪方法,该方法包括选取用于岩性体自动追踪的地震属性体,并进行数据筛选;数据筛选结束后,检测保留下来的数据点的空间位置信息,对这些数据点进行砂体分类和编号;利用开运算对处理后得到的砂体边界做处理,断开两个粘连砂体间的窄通道,实现砂体的分离;以及根据最小砂体大小的设置,对应用开运算处理之后得到的砂体进行重新分类编号。可见近年来,对岩性体预测的技术方法很多,研究相对比较成熟。但是,针对岩性体的预测技术还不够完善,主要体现在以下几个方面:

(1)采用单一数据体进行不同岩性体的预测结果往往针对性不强,准确度不高。

(2)利用数据交会分析实施不同岩性体预测往往带有人为主观因素,并且预测的准确率不高。

为了针对上述传统岩性体描述技术方法的不足,解决对同一工区内的多种岩性体进行相应的区分及描述,本发明提供了一个相对简单的技术流程来实现对工区内的多种岩性体进行预测,更方便、准确地了解不同岩性体的分布情况,从而更好的为油气勘探服务。

发明内容

本发明目的在于克服现有常规岩性体预测技术中的上述和其他缺点,可以准确地预测出不同岩性体的平面及垂向上的分布状态。为此,本发明提供一种利用数据体重构来预测不同岩性体分布情况的方法。

本发明的技术方案是:

一种基于数据重构预测岩性体的方法,它包括以下步骤:

S1、对待测区域的地震资料进行提取和反演,获取该区域多种岩性体的预测数据体,并获得各岩性体所对应的预测数据体的门槛值;

S2、对步骤1所确定门槛值后的各个预测数据体进行数据重构后加权处理,得到一个用于岩性预测的加权重构数据体,根据前述加权重构数据体获取待测区域的岩性。

本发明的步骤S1中,预测数据体为利用叠前或叠后地震资料反演或属性提取后所得到的数据体,或者为两个或以上的数据体之间的数学运算所得到的数据体,在用于岩性体预测的数据体中,如果一个数据体能够实现岩性体预测时,则使用该数据体进行数据重构、加权计算;否则应该使用两个或两个以上的数据体分别实施数据重构、加权处理后,得到一个加权重构数据体用于岩性体预测。

本发明的岩性体包括砂岩、泥岩、灰岩、页岩以及生物礁,前述岩性体的物理特征各不相同,具有差异性。

本发明的步骤S1中,不同岩性体的预测数据体门槛值设定包括以下步骤:

S1-a、根据待测区域中各井的测井资料(由测井设备记录)、岩性资料(录井地质资料)获取不同岩性体的深度范围数据,并根据测井资料从预测数据体中提取相关岩性的预测数据体;(根据各井的测井资料及岩性资料统计及确定不同岩性体的深度范围数据,并根据不同的岩性体的物理差异特征采取合适的地震资料、反演或属性计算方法提取相关的数据体,要求相关预测数据体在数据值方面能将预测岩性体与其它非预测岩性体区分开来)

S1-b、利用测井资料及岩性资料对各相关岩性的预测数据体进行井—震标定,确定各井的时深关系;

S1-c、根据井—震标定所得到的时深关系将步骤S1-a中获取的不同岩性体的深度范围数据转换到相关数据体的时间域中,得到各岩性体所对应的预测数据体的数据值,并综合各井相关的同一岩性体的数据构成数据集,从各岩性体的数据集中确定该岩性体预测数据的门槛值范围,依此类推,从而实现不同岩性体的门槛值设置。

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