基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法与流程

本发明属于地震资料解释领域，具体涉及一种基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法。

背景技术：

河流相储集层一般具有单层厚度薄、横向变化快、储层预测难的特点，利用地震资料准确识别河道砂体，对于工区勘探开发具有重要的意义。模式识别的目的是将对象(样本)进行分类，因此也被称作模式分类，模式识别认为所有可用的信息都包含在训练样本集中，考虑的出发点是特征空间中若干类别样本的最佳分类划分，此方法解决了很多问题，并在多个领域得到了成功应用，为科学发展和社会进步做出了巨大贡献。在研究河流相储层时，区域内的薄砂体具有典型的反射特征，并且在特征点处地震反射呈双峰特征。

技术实现要素：

基于上述技术问题，本发明提供一种基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法，在河流相储集层薄砂体特征提取与表征时引入模式识别方法，以达到对河道进行自动识别的目的，从而为寻找油气提供有效的依据。

本发明所采用的技术解决方案是：

一种基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法，具体按以下步骤进行：

a首先，根据已知井，在砂体发育的连井剖面上设置特征点；然后，读取靶区内的最大振幅与最小振幅，计算它们的幅值比并估算波峰、波谷时差；

b接着，制作薄层的单道合成地震记录和楔形体模型，分析时差特征，提取精确的单道波形时差和调谐时间厚度；

c根据步骤a确定预测砂体的幅值特征模式，根据步骤b确定时差特征的模式，进行砂体范围与厚度计算的算法设计；

d最后，对整个三维工区进行应用，得到砂体三维预测图。

上述步骤c中，所述算法设计包括以下部分：c1数据收索策略考虑计算时窗大小设置、滑动时窗步长设置及层位约束控制；c2薄层厚度依据自动提取的波峰波谷差即相对振幅进行计算；c3井点厚度与相对振幅的关系，采用多道计算来提高约束精度；c4对顶底时差、波峰/波谷比、最大振幅、最小振幅、时窗长度、滑动步长等6个应用参数，做参数效果对比分析。

本方法即基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法可以在模式约定的条件下，高效、自动地识别出薄砂体，为寻找油气提供依据。

本方法中薄砂体的提取及解释方法和层位约束策略为：

提出了波峰/波谷比、时差、最小和最大振幅多因素控制的薄砂体解释新模式，可实现薄砂体定量化的全三维的自动提取功能；设计了层位约束数据搜索策略，可控制砂层组纵向范围，节省运算时间，并避免非储集层预测结果的混入。

本发明方法针对砂泥岩储集层研究中具有的典型的反射特征，沿砂体发育带截取任意测线发现具有特征点，在特征点处显示有明显的双峰特征，且波峰、波谷幅值比约为-1；制作理论模型，对比实际资料，发现二者完全吻合；在保证幅值特征与时差特征的情况下进行模式识别与厚度计算，能够在地震记录上高效、自动地识别出薄砂体，以解决利用地震资料准确识别河道砂体的问题，为寻找油气提供依据，对于工区勘探开发具有重要的意义。

附图说明

图1为本发明中一种基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法的流程示意图。

图2为本发明实例中沿河道截取的任意测线图。

图3为沿靶点切得任意测线上实际河道反射特征图。

图4为特征点处河道砂体正、负极性幅值对比图。

图5a和图5b为采用雷克子波制作的合成地震记录提取的波形显示图；其中：图5a为单道波形显示图；图5b为重复多道波形变密度显示图。

图6a和图6b为单道数据提取策略与井点多道组合方式示意图，其中：图6a为单道数据搜索及特征提取策略示意图；图6b为井点多道组合方式示意图。

图7为砂体描述算法流程图。

图8a至图8d为模型制作与预测结果对比图，其中：图8a为实际地震剖面图；图8b为按以上特征抽象的地质模型图；图8c为子波参数不变的模拟合成地震记录图；图8d为运用本发明方法，选择合适参数得到的预测砂体的合成地震记录图。

图9a至图9d为应用参数测试及效果对比图，其中：图9a为按本发明进行模式识别与厚度计算情况下选择合适参数得到的合成地震记录图；图9b为不设幅值门槛值时得到的合成地震记录图；图9c为顶底时窗间隔范围为0-20ms时得到的合成地震记录图；图9d为放宽波峰/波谷比至0.75-1.5时得到的合成地震记录图。

图10为实际工区资料中得到的三维效果图。

具体实施方式

本发明的基本思想是：首先根据地震解释的初步结果，在砂体发育的测线上找到特征点，进一步读取靶区内的最大振幅与最小振幅，计算它们的幅值比；然后制作理论模型并进行分析：采用雷克子波，制作薄层的合成地震记录，并提取单道波形显示和重复多道波形变密度显示；对薄砂体模式进行幅值特征分析，时差特征分析；进行算法设计及方法实现；最后进行模型检验及参数讨论以选取合适的参数对沿测线的河道可以有效地自动识别，并最终为寻找油气服务。

下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：

结合图1所示，基于地震特征参数模式识别的薄砂体表征方法，按以下步骤进行：

a首先，根据已知井，在砂体发育的连井剖面上设置特征点，通过对砂泥岩储层中薄砂体的反射特征的分析，获取测线上的特征点，对特征点进行分析(通过分析发现其具有双峰特征，其中上面为波峰，下面为波谷)。然后读取靶区内的最大振幅与最小振幅，计算它们的幅值比(幅值比有规律，在-1附近)并估算波峰、波谷时差。

b接着，制作薄层的单道合成地震记录和楔形体模型，分析时差特征，提取精确的单道波形时差和调谐时间厚度。

c根据步骤a确定预测砂体的幅值特征模式，根据步骤b确定时差特征的模式，进行砂体范围与厚度计算的算法设计：c1数据收索策略考虑计算时窗大小设置、滑动时窗步长设置及层位约束控制；c2薄层厚度依据自动提取的波峰波谷差即相对振幅进行计算；c3井点厚度与相对振幅的关系，采用多道计算来提高约束精度；c4对顶底时差、波峰/波谷比、最大振幅、最小振幅、时窗长度、滑动步长等6个应用参数，做参数效果对比分析。对砂体表征进行分析，通过井点厚度计算方法得出砂体厚度，根据薄层调谐原理，厚度与相对振幅呈线性关系，进行单一井、双井和多口井统计：

单一控制井直接按下式求取：

h₀为井点厚度，x₀为井点相对振幅；

若研究区有两口控制井，则采用线性拟合法得到厚度与相对振幅关系：

h＝ax+b，其中

h₁,h₂为井点厚度，x₁,x₂为井点相对振幅；

对于多口控制井，可采用最小二乘法拟合得到厚度与相对振幅关系：

h＝ax+b，其中

为h,x的均值；

d最后，对整个三维工区进行应用，得到砂体三维预测图。即基于模式识别的薄砂体特征提取及表征方法可以在模式约定的条件下，高效、自动地识别出薄砂体，得到砂体三维预测图，为寻找油气提供依据。

经对比研究可以发现，本发明方法能够有效地自动识别薄砂体，对砂泥岩储层油气的勘探开发有很大帮助。

下面以一个具体应用实例进一步详细阐述本发明方法：

将本发明应用于新疆某河流相储层的工区，该区薄砂体具有典型的反射特征，根据已知井，在砂体发育的连井剖面上设置特征点，建立“波谷+波峰”薄砂体模式，利用模式识别的方法，读取靶区内的最大振幅与最小振幅，计算它们的幅值比并估算波峰、波谷时差。接着，建立井点厚度与相对振幅关系，制作薄层的单道合成地震记录和楔形体模型，分析时差特征，提取精确的单道波形时差和调谐时间厚度；由模型道提取薄层时间分辨率，根据确定预测砂体的幅值特征模式和确定的时差特征模式，进行砂体范围与厚度计算的算法设计：1)数据收索策略考虑计算时窗大小设置、滑动时窗步长设置及层位约束控制；2)薄层厚度依据自动提取的波峰波谷差即相对振幅进行计算；3)井点厚度与相对振幅的关系，采用多道计算来提高约束精度；4)对顶底时差、波峰/波谷比、最大振幅、最小振幅、时窗长度、滑动步长等6个应用参数，做参数效果对比分析；最后，进行理论模式测试以及对整个三维工区进行应用，基于模式识别的薄砂体特征提取及表征方法在模式约定的条件下，高效、自动地识别出薄砂体，得到砂体三维预测图。图2为本发明实例中沿河道截取的任意测线图。图3为沿靶点切得任意测线上实际河道反射特征图。图4为特征点处河道砂体正、负极性幅值对比图。图5a至图5b为采用雷克子波制作的合成地震记录提取的波形显示图，其中：图5a为单道波形显示图；图5b为重复多道波形变密度显示图。图6a至图6b为单道数据提取策略与井点多道组合方式示意图，其中：图6a为单道数据搜索及特征提取策略示意图；图6b为井点多道组合方式示意图。图7为砂体描述算法流程图，是对砂体范围及厚度计算算法的设计。图8a至图8d为模型制作与预测结果对比图，其中：图8a为实际地震剖面图；图8b为按以上特征抽象的地质模型图；图8c为子波参数不变的模拟合成地震记录图；图8d为运用本发明方法，选择合适参数得到的预测砂体的合成地震记录图。图9a至图9d为应用参数测试及效果对比图，其中：图9a为按本发明进行模式识别与厚度计算情况下选择合适参数得到的合成地震记录图；图9b为不设幅值门槛值时得到的合成地震记录图；图9c为顶底时窗间隔为0-20ms时得到的合成地震记录图；图9d为放宽波峰/波谷比至0.75-1.5时得到的合成地震记录图。图10为实际工区资料中得到的三维效果图。

当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例。应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本发明的实质范围之内，理应受到本发明的保护。