深度域储层地震反演方法及装置与流程

本发明涉及油气勘探技术领域，尤其涉及深度域储层地震反演方法及装置。

背景技术：

在石油天然气工业中，地震反演作为储层预测的核心技术，能够将测井纵向上的高分辨率优势和地震横向上的密集采样优势紧密结合起来，估算出地层横向上的岩性、物性等特征信息，目前已经被广泛应用于石油勘探开发的各个阶段。但是常规的时间域地震反演方法对于薄储层的识别能力较差，其测井曲线从深度域换算到时间域的过程中丢失了很多宝贵的高层信息，存在很大的局限性。

近年来，对于地震反演储层预测的最为常见的做法是基于褶积模型的深度域地震资料反演。该方法的首要问题是子波的获取，即通过时深转换将时间域子波转换为深度域子波，然后根据地震道褶积和反子波，消除子波的褶积效应，从而获得一个近似的地层反射系数系列，以便用于反演高分辨率的岩层型剖面。

发明人在实现本发明的过程中，发现上述现有技术存在如下不足：该方法虽然可以保留测井资料的高频信息，但是在操作过程中难以建立进行时深转换所需要的精确三维速度场和提取深度域地震子波，且在地震子波确定时，相位谱的确定容易出现误差，不适宜大规模应用。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种深度域储层地震反演方法，用以克服测井曲线在时深转换过程中高频信息易丢失的缺点，且避免了在反演过程中求取深度域子波，包括：

根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据；

将测井曲线和深度域叠后地震数据进行标定，获得深度域测井曲线模型；

对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，并将解释结果数据网格化，获得深度域地质框架模型；

分别计算单井的深度域测井曲线模型和深度域叠后地震数据的分形参数，将每一个地震道的分形参数转换为测井曲线的分形参数体；

根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果。

一个实施例中，所述根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据，包括：

建立空变速度场，根据空变速度场将时间域叠后地震数据转换为深度域叠后地震数据。

一个实施例中，所述深度域测井曲线模型包括：波阻抗测井曲线模型、自然伽马测井曲线模型和孔隙度测井曲线模型其中之一或任意组合。

一个实施例中，所述根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果，根据如下公式进行计算：

其中，s(a)是插值点a的深度域储层地震反演结果，fline是分形随机插值的线性分量，funine是分形随机插值的随机分量，k是标定系数，h是反应深度域叠后地震数据细节和粗糙度的分维参数，σ是深度域叠后地震数据正态分布的方差，g是服从标准正态分布的gauss随机变量，δx是已知点和插值点之间的距离。

一个实施例中，所述分形随机插值的线性分量fline采用方位距离加权法实现，其中，

在研究区域内，网格节点z(x,y)的估计值为：

其中，d是以网格节点z(x,y)为原点构成的四个象限内总的等分角数，l、i、j、k是已知点的序号，n是已知点的总数，λi是在d范围内第i个已知点的权系数，zi是在d范围内第i个已知点的参数值，rj、rl分别是第j个及第l个等分角内离待估计点最近已知点的距离。

一个实施例中，深度域储层地震反演方法还包括：

在获得深度域储层地震反演结果后，对深度域储层地震反演结果进行精度检验。

一个实施例中，所述在获得深度域储层反演结果后，对深度域储层地震反演结果进行精度检验，包括：

分别抽取全部反演井的每一口井作为验证井，对未被抽取的反演井进行深度域储层地震反演，将未被抽取的反演井的反演结果与验证井的测井曲线进行对比，计算出未被抽取的反演井的反演结果和验证井的测井曲线之间的反演误差。

本发明实施例中还提供了一种深度域储层地震反演装置，包括：

时深转换模块，用于根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据；

井震联合标定模块，用于将测井曲线和深度域叠后地震数据进行标定，获得深度域测井曲线模型；

地质框架建立模块，用于对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，并将解释结果数据网格化，获得深度域地质框架模型；

分形参数计算模块，用于分别计算单井深度域测井曲线模型和深度域叠后地震数据的分形参数，将每一个地震道地震分形参数转换为测井曲线的分形参数体；

分形随机插值模块，用于根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果。

一个实施例中，所述时深转换模块具体用于：

建立空变速度场，根据空变速度场将时间域叠后地震数据转换为深度域叠后地震数据。

一个实施例中，所述深度域测井曲线模型具体包括：波阻抗测井曲线模型、自然伽马测井曲线模型和孔隙度测井曲线模型其中之一或任意组合。

一个实施例中，所述分形随机插值模块，根据如下公式进行计算：

其中，s(a)是插值点a的深度域储层地震反演结果，fline是分形随机插值的线性分量，funine是分形随机插值的随机分量，k是标定系数，h是反应深度域叠后地震数据细节和粗糙度的分维参数，σ是深度域叠后地震数据正态分布的方差，g是服从标准正态分布的gauss随机变量，δx是已知点和插值点之间的距离。

一个实施例中，所述分形随机插值的线性分量fline采用方位距离加权法实现，其中，

在研究区域内，网格节点z(x,y)的估计值为：

其中，d是以网格节点z(x,y)为原点构成的四个象限内总的等分角数，l、i、j、k是已知点的序号，n是已知点的总数，λi是在d范围内第i个已知点的权系数，zi是在d范围内第i个已知点的参数值，rj、rl分别是第j个及第l个等分角内离待估计点最近已知点的距离。

一个实施例中，深度域储层地震反演装置还包括：

结果检验模块，用于在获得深度域储地震层反演结果后，对深度域储层地震反演结果进行精度检验。

一个实施例中，所述结果检验模块，具体用于：

分别抽取全部反演井的每一口井作为验证井，对未被抽取的反演井进行深度域储层地震反演，将未被抽取的反演井的反演结果与验证井的测井曲线进行对比，计算出未被抽取的反演井的反演结果和验证井的测井曲线之间的反演误差。

本发明实施例的深度域储层地震反演方法及装置，将常规时间域叠后地震数据进行时深转换得到深度域叠后地震数据；然后将测井曲线和地震数据在深度域进行标定，在地质框架约束下，采用分形随机插值算法重构深度域每一个地震道的储层参数，完成高分辨率地震反演。由于本发明实施例不是基于褶积模型，因此避免了深度域子波的求取，且本发明实施例同样克服了测井曲线时深转换过程中由于重采样而易造成高频信息丢失的缺点，有效地保证了地震反演结果的高分辨率特征。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中深度域储层地震反演方法的实施流程示意图。

图2为本发明实施例中时间域地震剖面图。

图3为本发明实施例中深度域地震剖面图。

图4为本发明实施例中深度域储层地震反演装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

发明人在实现本发明的过程中发现，深度域反演的理论基础是认为波阻抗、自然伽马、孔隙度等测井曲线与地震数据及其属性之间存在一种最佳变换，这种变换可以是线性的也可以是非线性的。为解决现有技术难题，本发明提出了一种基于分形非线性算法的深度域储层地震反演方法及装置，由于本发明实施例中的深度域地震反演方法并非基于褶积模型，不需要提取子波，因此巧妙地避开了深度域子波难以提取的难题；同时通过分形随机插值可以重建某一段地层的测井曲线，避免了测井曲线在时深转换过程中由于重采样造成的高频信息丢失，在一定程度上提高了反演结果的分辨率。

在本发明实施例中，以对南美某研究区三维时间域地震数据体进行反演为例，研究区目的层岩性主要为河流相砂泥岩，储层薄，纵向叠置多样，横向变化快，储层平均厚度为5m，受分辨率的影响，难以在常规地震剖面上区分出该油层。常规时间域反演得到的波阻抗虽然能够粗略地区分出本区砂、泥岩，但整体效果并不理想；采用基于分形算法的深度域储层地震反演方法可以成功地解决研究区薄储层精细识别的难题。当利用时间域地震数据进行深度域储层反演时，首先需要在时间域进行精确的井震标定，然后使用与构造成图相同的三维速度场进行时深转换，将时间域叠后地震数据体转换到深度域。这样既保证了反演结果能够与构造图、测井资料、地质资料进行直接对比，同时又在薄储层的分辨能力方面有了明显提高。

如图1所示，本发明实施例的深度域储层地震反演方法，包括如下步骤：

101：根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据；

102：将测井曲线和深度域叠后地震数据进行标定，获得深度域测井曲线模型；

103：对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，并将解释结果数据网格化，获得深度域地质框架模型；

104：分别计算单井的深度域测井曲线模型和深度域叠后地震数据的分形参数，将每一个地震道的分形参数转换为测井曲线的分形参数体；

105：根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果。

在上述步骤101中，如果地震数据是叠前深度偏移处理的成果，可直接进行深度域地震反演。如果地震数据是时间域的偏移处理成果，则需要建立一个合理的空变速度场，利用该速度场，将地震数据从时间域转换到深度域。针对空变速度场的建立，发明人考虑到可以基于叠加地震速度谱资料，通过井控与层控约束进行精细速度分析，尽量消除不利地质因素的影响，确定合理的空间变速网格，最终获得三维空变速度模型，客观还原地下构造形态，确保构造深度与钻井结果相吻合。依据空变速度场，对时间域叠后地震数据进行时深转换，获得深度域叠后地震数据，进而利用获得的深度域叠后地震数据进行深度域储层地震反演。

具体实施时，根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据有多种实施方式。例如，一个实施例中：可以首先建立空变速度场，然后根据空变速度场将时间域叠后地震数据转换为深度域叠后地震数据。图2、图3为本申请实施例中的地震数据时深转换效果对，图2为时间域地震剖面，图3为深度域地震剖面，转换后的深度域地震剖面与测井曲线吻合良好，而且同相轴的波形和波组特征没有发生改变，构造没有发生畸变。

具体实施时，在上述步骤102中，获得深度域测井曲线模型有多种实施方式。例如，在获得深度域叠后地震数据的基础上，将测井曲线和深度域叠后地震数据进行标定，即进行井震联合标定。测井曲线模型可以为一种或者多种测井曲线模型的组合，如波阻抗测井曲线模型、自然伽马测井曲线模型、孔隙度测井曲线模型其中之一或任意组合。同时确定合适采样间隔以反映薄储层，通过方波化、均化等手段进行小层合并；统一地震地质层位，确定要解释的地层界面；优选敏感反演参数，采用统计法优选适合研究区储层识别的测井参数。

具体实施时，在上述步骤103中，对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，并将解释结果数据网格化，获得深度域地质框架模型可以有多种实施方式。建立用于后续反演约束的深度域地质框架模型，目的是为了使模拟结果更符合实际地质情况，减少多解性，提高反演精度。例如，一个实施例中：对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，对解释结果进行数据网格化，提供每一个地震道的精细地震地质层位模型，在具体实现的时候还可以考虑地层的沉积模式，最终获得深度域地质框架模型。

具体实施时，在上述步骤104中，分别计算单井的深度域测井曲线模型和深度域叠后地震数据的分形参数，将每一个地震道的分形参数转换为测井曲线的分形参数体可以有多种实施方式。例如，一个实施例中：分别计算单井的测井曲线深度域模型的分形参数和深度域叠后地震数据的分形参数，通过归一化和比例加权等方法，将每一地震道地震分形参数标定为测井曲线的分形参数体，这样就得到了测井曲线每一地震道的分形参数，然后依据下列公式，计算出每一地震道的分形随机插值的随机分量funine：

其中，k是标定系数，h是反应深度域叠后地震数据细节和粗糙度的分维参数，σ是深度域叠后地震数据正态分布的方差，g是服从标准正态分布的gauss随机变量，δx是已知点和插值点之间的距离，a是插值点的一维坐标。

其中，方差σ和分维参数h的求取有多种方式。例如，一个实施例中：在深度域叠后地震数据体或其衍生属性体上，纵向上将一维地震道数据转化为体数据，在地质框架模型约束范围内，依次以纵向上某点为中心，横向上以一定的距离为半径建立地震数据小立方体，即子体，并对子体数据进行归一化。

计算得到每个子体的分维参数和方差，这样就可以计算出每一个地震道地震数据分维参数和方差。同理可以计算出要反演的测井曲线分维参数和方差，进而计算出某一层段范围内测井曲线与井点上地震数据或其衍生属性体的分维参数比和方差比。

根据计算出的分维参数比和方差比，将每一个地震道的地震数据的分维参数和方差通过距离反比加权与比例加权的方式转化为要反演的测井曲线的分维参数和方差，然后带入随机分量公式计算出分形插值的随机分量funine。

具体实施时，在上述步骤105中，根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果可以有多种实施方式。例如，一个实施例中：根据上述测井曲线的分形参数体，计算出每一个地震道每一个样点的随机分量之后，以地质框架模型为约束，以要反演的单井储层参数模型为标准，采用方位距离加权法计算出分形随机插值的线性分量fline，再与上述计算出的随机分量funine叠加，完成测井曲线的分形随机插值，从而实现深度域储层地震反演。具体根据如下公式进行计算插值点a的深度域储层地震反演结果s(a)：

其中，分形随机插值的线性分量fline采用方位距离加权法来实现：

在研究区域内，网格节点z(x,y)的估计值为：

其中，d是以网格节点z(x,y)为原点构成的四个象限内总的等分角数，l、i、j、k是已知点的序号，n是已知点的总数，λi是在d范围内第i个已知点的权系数，zi是在d范围内第i个已知点的参数值，rj、rl分别是第j个及第l个等分角内离待估计点最近已知点的距离。

具体实施时，在上述步骤105获得深度域储层地震反演结果后，还可以对深度域储层地震反演结果进行精度检验。进行精度检验可以有多种实施方式，例如：可以分别抽取全部反演井的每一口井作为验证井，对未被抽取的反演井进行深度域储层地震反演，将未被抽取的反演井的反演结果与验证井的测井曲线进行对比，计算出未被抽取的反演井的反演结果和验证井的测井曲线之间的反演误差。这里举一个例子，当有五口反演井时，可以首先将第一口井作为验证井，对其余四口井进行深度域地震反演，在获得深度域地震反演结果后，将反演结果与作为验证井的第一口井的测井曲线进行对比，然后计算出其余四口井深度域储层地震反演结果与验证井测井曲线之间的反演误差。然后按照上述方法，依次对其余四口井进行精度检验。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种深度域储层地震反演装置，由于该装置解决问题的原理与深度域储层地震反演方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图4本发明实施例中深度域储层地震反演装置的结构示意图所示，本发明实施例还提供一种深度域储层地震反演装置，包括：

时深转换模块401，用于根据时间域叠后地震数据，获得深度域叠后地震数据；

井震联合标定模块402，用于将测井曲线和深度域叠后地震数据进行标定，获得深度域测井曲线模型；

地质框架建立模块403，用于对深度域叠后地震数据进行地层层位解释，并将解释结果数据网格化，获得深度域地质框架模型；

分形参数计算模块404，用于分别计算单井深度域测井曲线模型和深度域叠后地震数据的分形参数，将每一个地震道地震分形参数转换为测井曲线的分形参数体；

分形随机插值模块405，用于根据深度域测井曲线模型和深度域地质框架模型，对测井曲线的分形参数体进行分形随机插值，获得深度域储层地震反演结果。

具体实施时，时深转换模块401可以具体用于：

建立空变速度场，根据空变速度场将时间域叠后地震数据转换为深度域叠后地震数据。

具体实施时，深度域测井曲线模型具体包括：波阻抗测井曲线模型、自然伽马测井曲线模型和孔隙度测井曲线模型其中之一或任意组合。

具体实施时，分形随机插值模块405可以根据如下公式进行计算：

其中，s(a)是插值点a的深度域储层地震反演结果，fline是分形随机插值的线性分量，funine是分形随机插值的随机分量，k是标定系数，h是反应深度域叠后地震数据细节和粗糙度的分维参数，σ是深度域叠后地震数据正态分布的方差，g是服从标准正态分布的gauss随机变量，δx是已知点和插值点之间的距离。

具体实施时，分形随机插值的线性分量fline的线性插值项采用方位距离加权法实现：

在研究区域内，网格节点z(x,y)的估计值为：

其中，d是以网格节点z(x,y)为原点构成的四个象限内总的等分角数，l、i、j、k是已知点的序号，n是已知点的总数，λi是在d范围内第i个已知点的权系数，zi是在d范围内第i个已知点的参数值，rj、rl分别是第j个及第l个等分角内离待估计点最近已知点的距离。

具体实施时，本发明实施例的深度域储层地震反演装置还包括：

结果检验模块，用于在获得深度域储地震层反演结果后，对深度域储层地震反演结果进行精度检验。

具体实施时，结果检验模块可以具体用于：

分别抽取全部反演井的每一口井作为验证井，对未被抽取的反演井进行深度域储层地震反演，将未被抽取的反演井的反演结果与验证井的测井曲线进行对比，计算出未被抽取的反演井的反演结果和验证井的测井曲线之间的反演误差。

综上所述，本发明实施例的深度域储层地震反演方法及装置，将常规时间域叠后地震数据进行时深转换得到深度域叠后地震数据；然后将测井曲线和地震数据在深度域进行标定，在地质框架约束下，采用分形随机插值算法重构深度域每一个地震道的储层参数，完成高分辨率地震反演。由于本发明实施例不是基于褶积模型，因此避免了深度域子波的求取，且本发明实施例同样克服了测井曲线时深转换过程中由于重采样而易造成高频信息丢失的缺点，从而有效地保证了地震反演结果的高分辨率特征。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。