[发明专利]薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置

权利要求书

1.一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的地震数据和测井数据；

根据所述地震数据和所述测井数据，确定等时面的薄层沉积信息；

根据所述等时面的薄层沉积信息，确定目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度；

其中，所述根据所述地震数据和所述测井数据，确定等时面的薄层沉积信息，包括：

根据所述测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架；

对所述测井数据进行岩石物理分析，得到岩石物理分析数据；

根据所述岩石物理分析数据，以所述三维等时格架为约束，将所述地震数据转换为岩性数据体；

从所述岩性数据体中提取所述等时面的薄层沉积信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架之前，所述方法还包括：对所述测井数据进行预处理，得到预处理后的测井数据，所述预处理包括分频处理和/或滤波处理；

相应的，根据所述测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架，包括：

根据所述预处理后的测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述预处理后的测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架，包括：

对所述地震数据进行层位解释，得到解释结果；

根据所述解释结果和所述预处理后的测井数据，建立三维层序格架；

对所述三维层序格架进行等时性处理，得到所述三维等时格架。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述三维层序格架进行等时性处理，得到所述三维等时格架，包括：

利用地震同相轴对所述三维层序格架进行等时性处理，以剔除所述三维等时格架中的不等时层位，得到所述三维等时格架。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述岩石物理分析数据，以所述三维等时格架为约束，将所述地震数据转换为岩性数据体，包括：通过以下方式之一，将所述地震数据转换为岩性数据体：

在所述三维等时格架的约束下，将所述地震数据转化为-90度的相位体，并将所述相位体作为所述岩性数据体；

或，

在所述三维等时格架的约束下，将所述地震数据转化为相对波阻抗体，并将所述相对波阻抗体作为所述岩性数据体；

或，

在所述三维等时格架的约束下，对所述地震数据进行岩性反演，得到反演结果，并将所述反演结果作为所述岩性数据体。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述岩性数据体中提取所述等时面的薄层沉积信息，包括：

根据所述岩性数据体，确定多个同期地层切片；

对所述多个同期地层切片分别进行等时分析，获得多个同期地层切片的局部穿时区域；

对所述多个同期地层切片的局部穿时区域分别进行非线性扫描，得到所述多个同期地层切片的薄层沉积信息；

融合所述多个同期地层切片的薄层沉积信息，得到所述等时面的薄层沉积信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述等时面的薄层沉积信息，确定目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度，包括：

对所述等时面的薄层沉积信息进行多信息动态沉积分析，获取所述目标区域的薄层的沉积相图；

根据所述等时面的薄层沉积信息，通过神经网络模型计算出所述目标区域的薄层的沉积体厚度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型根据遗传算法建立。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度后，所述方法还包括：

根据所述目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度，对所述目标区域进行油气勘探。

10.一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标区域的地震数据和测井数据；

第一确定模块，用于根据所述地震数据和所述测井数据，确定等时面的薄层沉积信息；

第二确定模块，用于根据所述等时面的薄层沉积信息，确定目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度；

其中，所述第一确定模块包括：

建立单元，用于根据所述测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架；

分析单元，用于对所述测井数据进行岩石物理分析，得到岩石物理分析数据；

转换单元，用于根据所述岩石物理分析数据，以所述三维等时格架为约束，将所述地震数据转换为岩性数据体；

提取单元，用于从所述岩性数据体中提取所述等时面的薄层沉积信息。