基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法与流程

本发明属于油气勘探地震资料解释方法领域，特别是一种纵波、转换横波地震资料的联合属性分析方法。

现有技术

地震道的波形特征是地震数据的基本性质，它包含了动力学特征、运动学特征及图像学特征等，是一个地下地质体频率、相位、振幅等多信息的综合反应，这些信息可以反映地下地质体岩性、岩石骨架、流体等性质。通常的地震属性分析提取若干个属性参数，只能从某几个侧面反映这段波形的特征，很难完整、全面地描述这段波形的特征，从而不能有效地、全面地开发隐含在波形里的地下储层有用的信息。

利用纵波和转换横波地震数据进行联合属性分析，可以减少属性分析的多解性，提高属性分析的精度，提供更多油藏描述和监测的潜力。随着近年来多波勘探采集和处理技术的发展，纵波、转换波联合属性分析的研究得到了较大的发展，出现了多种联合属性分析方法，通常是基于振幅类属性、频率类属性以及瞬时类属性，这些联合属性只是从某个侧面利用波形信息，预测岩性及油气分布，没有全面的利用波形信息，相对于单分量属性虽然提高储层预测精度，但是联合属性分析精度仍然较低，与钻井、测井、试油、生产数据进行对比和统计分析的结果吻合率不高。

利用纵波、转换波地震波形的变化信息是多波地震勘探的重要手段，完整、全面地利用波形变化的特征进行纵波转换波联合属性分析目前还缺乏类似的研究。由于纵波、转换波地震波形变化包含着全面的岩性、油气信息，因此，完整、全面地利用波形变化的特征的纵波转换波联合属性分析方法的研究和应用对于更充分地利用纵横波地震信息进行油气检测有着重要意义。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种完整、全面地利用纵波、转换波地震波形变化信息进行联合属性分析的基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法。

本发明的总体技术方案是：

一种基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法是：通过分别计算纵波地震数据、转换波地震数据波形特征异常属性，利用多波多分量地震 波形特征异常比值联合属性对岩性和流体分布进行预测。

根据上述总体方案的的基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法包括以下步骤：

步骤一：对纵波、转换波单分量地震数据进行非负化处理；

步骤二：分别对步骤一得到非负化数据，利用波形数据生成法分波形生成和累加生成两步结合，分别生成具有指数规律的纵波、转换波单分量地震波形数据；

步骤三：建立纵波、转换波单分量地震数据灰色预测模型；

步骤四：利用步骤三得到数据，通过累减生成、逆波形生成两步分别进行纵波、转换波单分量地震波形预测值还原；

步骤五：利用步骤四得到数据，分别计算纵波、转换波单分量地震数据波形异常值；

步骤六：利用步骤五得到数据，计算多波多分量地震数据波形异常联合属性，通过关联分析，对储层及流体分布进行预测。

上述方案中进一步包括，

步骤二中第1步波形生成：

设经过波形生成的数据序列为$Z^{\left(0.5\right)}=\[z_1^{\left(0.5\right)},z_2^{\left(0.5\right)},z_3^{\left(0.5\right)}...z_{n-1}^{\left(0.5\right)},z_n^{\left(0.5\right)}\],$

对于给定原始数据序列进行如下的处理，D₁＝0；

当$Z_k^{\left(0\right)}\>Z_{k+1}^{\left(0\right)},(k=1,2,3...,n-1)$时：$D_{k+1}=D_k+2.0\×(Z_k^{\left(0\right)}-Z_{k+1}^{\left(0\right)})$

当$Z_k^{\left(0\right)}\<Z_{k+1}^{\left(0\right)},(k=1,2,3...,n-1)$时：D_k+1＝D_k，$Z_k^{\left(0.5\right)}=Z_k^{\left(0\right)}+D_k,(k=1,2...n);$

第2步累加生成：

$Z_k^{\left(1\right)}=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{Z}_i^{\left(0.5\right)},(k=1,2...,n);$

步骤三预测模型的建立是通过波形生成将可能无规律的原始数据累加生成为有规律的数据后，再建立的微分方程模型，微分方程的预测值为：

$Z_{k+1}^{*\left(1\right)}=(Z_1^{*\left(1\right)}-u/a)*\exp (-at)+u/a;$

步骤四中第1步累减生成是累加生成的逆过程，由下式表示：

$Z_k^{*\left(0.5\right)}=Z_k^{*\left(1\right)}-Z_{k-1}^{*\left(1\right)},(k=n,n-1,n-2...,1);$

第2步逆波形生成是波形生成的逆过程，由下式表示：

$Z_k^{*\left(0\right)}=Z_k^{*\left(0.5\right)}-D_k,(k=1,2,3...,n);$

步骤五中计算纵波、转换波波形异常值是由原始数据序列和预测数据序列计算得到波形灰异常，波形灰异常值代表了波形变化的剧烈程度，由下式表示：

$grey=\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}|Z_k^{*\left(0\right)}-Z_k^{\left(0\right)}|/\left|Z_k^{\left(0\right)}\right|/n;$

步骤六对储层及流体分布进行预测的表达式为：

Ratio＝gray(pp)/gray(ps)。

发明效果

本发明的方法能够完整、全面地利用纵波、转换波地震波形变化信息，联合属性精度较高，为利用地震波形信息预测岩性和流体分布提供了一种新的解决途径。

附图说明

图1基于基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法流程图。

图2为非负化处理后地震道数据图。

其中：图2a过L21井的863道PP波数据非负化结果；图2b过L21井的863道PS波数据非负化结果。

图3为波形生成处理后的地震道数据图。

其中：图3a PP波数据波形生成结果；图3b PS波数据波形生成结果；3c PP波数据波形累加生成结果；图3d PS波数据波形累加生成结果。

图4根据地震道数据建立的预测模型图。

其中：图4a PP波数据预测模型；图4b PS波数据预测模型。

图5纵波、转换波地震道波形预测值还原结果图。

其中：图5a PP波数据预测值累减图；图5b PS波数据预测值累减图；图5c PP波数据逆波形生成图；图5d PS波数据逆波形生成图。

图6纵波、转换波地震道波形异常结果图。

其中：图6a PP波数据波形异常图；图6b PS波数据波形异常图。

图7纵波、转换波地震道波形异常比值结果图。

图8是罗家地区某块区应用本发明技术后取得的纵波、转换波波形异常比联合属性平面图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步说明。

一种基于波形特征的多波多分量资料联合属性储层预测方法，分别计算纵波地震数据、转换波地震数据波形特征异常值，利用关联分析和多波多分量联合属性对岩性和流体分布进行预测。

具体包括以下步骤：

步骤一：对纵波、转换波地震数据进行非负化处理。将原始数据序列的每一点的值都加上序列中最小值的绝对值。

步骤二：分别对步骤一得到非负化数据，利用波形数据生成法分波形生成和累加生成两步结合，分别生成具有指数规律的纵波、转换波数据。

第1步波形生成

设经过波形生成的数据序列为$Z^{\left(0.5\right)}=\[z_1^{\left(0.5\right)},z_2^{\left(0.5\right)},z_3^{\left(0.5\right)}...z_{n-1}^{\left(0.5\right)},z_n^{\left(0.5\right)}\],$

对于给定原始数据序列可以进行如下的处理：D₁＝0；

当$Z_k^{\left(0\right)}\>Z_{k+1}^{\left(0\right)},(k=1,2,3...,n-1)$时：$D_{k+1}=D_k+2.0\×(Z_k^{\left(0\right)}-Z_{k+1}^{\left(0\right)})$

当$Z_k^{\left(0\right)}\<Z_{k+1}^{\left(0\right)},(k=1,2,3...,n-1)$时：D_k+1＝D_k，$Z_k^{\left(0.5\right)}=Z_k^{\left(0\right)}+D_k,(k=1,2...n);$

第2步累加生成

$Z_k^{\left(1\right)}=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{Z}_i^{\left(0.5\right)},(k=1,2...,n);$

步骤三：建立波形预测模型。通过波形生成将可能无规律的原始数据累加生成为有规律的数据后再建立的微分方程模型。微分方程的预测值为：

$Z_{k+1}^{*\left(1\right)}=(Z_1^{*\left(1\right)}-u/a)*\exp (-at)+u/a$

步骤四：利用步骤三得到数据，通过累减生成、逆波形生成两步分别进行纵波、转换波预测值还原。

第1步累减生成。累减生成是累加生成的逆过程，可以由下式表示：

$Z_k^{*\left(0.5\right)}=Z_k^{*\left(1\right)}-Z_{k-1}^{*\left(1\right)},(k=n,n-1,n-2...,1)$

第2步逆波形生成。逆波形生成是波形生成的逆过程，可以由下式表示：

$Z_k^{*\left(0\right)}=Z_k^{*\left(0.5\right)}-D_k,(k=1,2,3...,n)$

步骤五：利用步骤四得到数据，分别计算纵波、转换波波形异常值。由原始数据序列和预测数据序列可以计算得到波形灰异常，波形灰异常值代表了波 形变化的剧烈程度。由下式表示：

$grey=\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}|Z_k^{*\left(0\right)}-Z_k^{\left(0\right)}|/\left|Z_k^{\left(0\right)}\right|/n$

步骤六：利用步骤五得到数据，计算多波多分量波形异常联合属性，通过关联分析，对储层及流体分布进行预测。

Ratio＝gray(pp)/gray(ps)

根据上述实施例，可以预先对采集到的地震资料进行处理，然后将处理后的地震数据输入到例如计算机中。例如，可以以本领域公知的方法进行二维多分量或三维多分量野外勘探采集，以得到原始采集的多分量数据。然后，经过二维或三维纵波、转换波地震资料处理，以得到叠后地震数据。然后，可以将得到的地震数据输入到计算机中，从而在后面的步骤中对这样的地震数据进行处理。可选择地，也可以直接将采集到的地震资料输入到计算机中并在计算机中进行相应地处理。如此，输入的地震数据可以包括与二维纵波和转换波相关的数据和与三维纵波和转换波相关的数据中的至少一种。

本发明的方法在胜利油田某工区多波工区进行了实验，取得了较好的应用效果。本实验利用研究区三维纵波、转换波地震资料进行波形异常计算，并对目的层进行含油气性预测。

根据流程图如图1所示，依据步骤1，首先对原始地震道做非负化处理。将原始数据序列的每一点的值都加上序列中最小值的绝对值。如图2a、图2b所示。

依据步骤2，分别对步骤一得到非负化数据，利用波形数据生成法分波形生成和累加生成两步结合，分别生成具有指数规律的纵波、转换波数据。如图3a、图3b、图3c、图3d所示。

依据步骤3，建立波形预测模型。利用公式通过波形生成将可能无规律的原始数据累加生成为有规律的数据后再建立的微分方程模型。如图4a、图4b所示。

依据步骤4，利用步骤三得到数据，利用公式通过累减生成、逆波形生成两步分别进行纵波、转换波预测值还原。如图5a、图5b、图5c、图5d所示。

依据步骤5，利用步骤四得到数据，利用公式分别计算纵波、转换波波形异常值。如图6a、图6b所示。

依据步骤6，利用步骤五得到数据，利用公式分别计算纵波、转换波波形异常比值。如图7所示，

图8是罗家地区某块区应用本发明技术后取得的纵波、转换波波形异常比联 合属性平面图。波形灰异常比大值区与储层发育区对应得更好，钻遇气层的井分布情况与最高波形灰异常属性比值区有较好的对应关系，钻遇油层的井大部分与中强波形灰异常属性比值区相对应，钻遇水层的井大部分与中等偏低波形灰异常属性比值区相对应，较好的区分含油区和含水区。