薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置与流程

本申请涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置。

背景技术：

在具体的油气勘探开发的过程中，常常需要先对目标区域的薄层的沉积相以及沉积体厚度进行相应的确定，进而可以根据所确定的薄层的沉积相以及沉积体厚度指导对目标区域进行具体的油气勘探。

目前，为了确定目标区域的薄层的沉积相以及沉积体厚度，通常是先依据露头和岩心资料识别沉积类型，再根据测井资料划分地层，进而结合岩心和测井资料预测储层沉积类型和分布范围；利用地震属性资料来预测井间沉积边界，从而确定目标区域中沉积相以及沉积体厚度。但是，具体实施时，单纯使用测井资料，受限于测井资料本身的特点，往往存在井间的沉积边界具有很强的多解性、沉积体厚度难以预测的问题；单纯使用地震资料，由于地震属性大多受时窗控制，时窗中包含地层较多，并不适合对薄层进行较为精准的沉积分析。综上可知，现有方法具体实施时，往往存在无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请实施方式提供了一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置，以解决现有方法中存在的无法准确地确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果。

本申请实施方式提供了一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，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。

在一个实施方式中，所述神经网络模型根据遗传算法建立。

在一个实施方式中，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。

本申请实施方式还提供了一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置，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。

在一个实施方式中，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。

在本申请实施方式中，通过获取等时面的薄层的沉积信息而不是时窗的地震数据，并利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，因而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免了出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法的处理流程图；

图2是根据本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置的组成结构图；

图3是根据本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置，应用于一个具体场景示例中的确定系统的模块结构示意图；

图4是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置获得的薄层沉积相图的示意图；

图5是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置获得的薄层的沉积体厚度的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

考虑到现有技术，具体实施时，单纯使用测井资料，由于受限于测井资料本身的特点，往往存在井间的沉积边界具有很强的多解性、沉积体厚度难以预测的问题；单纯使用地震资料，由于地震属性大多受时窗控制，时窗中包含地层较多，导致不适合对薄层进行较为精准的沉积分析。综上可知，现有方法具体实施时，往往存在无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因，本申请考虑可以通过获取等时面的薄层的沉积信息，而不是时窗的地震数据，并利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，从而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果。

基于上述思考思路，本申请实施方式提供了一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法。请参阅图1所示的根据本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法的处理流程图。本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法，具体实施时，可以包括以下步骤。

s11：获取目标区域的地震数据和测井数据。

在本实施方式中，上述地震数据具体可以包括3d地震资料。其中，上述3d地震资料具有采样和横向分辨率高的特点，可以更加准确地用以反映目标区域中具体的地质特征。

在本实施方式中，除了获取目标区域的地震数据和测井数据外，还可以获取目标区域的录井资料和岩心资料，以便后续用于参考分析。

s12：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。

在本实施方式中，上述等时面的薄层沉积信息不同于单个时窗的地震数据。单个时窗的地震数据通常会包含有多个地层的相关数据，分辨率相对较低，以致无法用于较精准地确定目标区域中薄层的具体情况。而等时面的薄层沉积信息具体可以是一个时期的切片数据信息，一个等时面的薄层沉积信息可以只包含一个样点的地层相关数据，具有较高的分辨率和准确度，有利于准确地确定目标区域中薄层的具体情况，具有较好的表征效果。

在一个实施方式中，为了能够确定出具有较好表征效果的等时面的薄层沉积信息，上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，具体实施时，可以包括以下内容：

s1：根据所述测井数据、所述地震数据，建立三维等时格架。

在本实施方式中，上述三维等时格架，也称3d等时格架，具体可以是指在三维空间中构建的等时地层格架。具体实施时，可以作为一种约束，以确定相应的数据。

s2：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。

在本实施方式中，上述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，具体实施时，可以包括以下内容：对上述测井数据分别进行井-井、井-震、震-震等交汇分析；根据交汇分析的结果，明确适合用于开展沉积分析和厚度预测的具体参数数据，即得到了所述岩石物理分析数据。

s3：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。

s4：从所述岩性数据体中提取所述等时面的薄层沉积信息。

在一个实施方式中，为了能够获得较为准确的等时面的薄层沉积信息，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，所述方法还可以包括以下内容：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，具体可以包括：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。如此，可以消除噪音干扰，提高数据的精度。

需要说明的是，上述所列举的两种预处理只是为了更好地说明本申请实施方式，具体实施时也可以根据具体情况和具体施工要求，选择其他的数据处理方式作为预处理方式使用。

在本实施方式中，还需要说明的是，具体实施时为了获得准确度更高的等时面的薄层沉积信息，可以用预处理后的测井数据代替上述测井数据使用。当然如果直接使用没有经过预处理的测井数据也可以获得一定精确度的等时面的薄层沉积信息。以下仅以使用预处理后的测井数据为例说明具体如何利用预处理后的测井数据，以及地震数据提取等时面的薄层沉积信息。对于利用没有预处理的测井数据、地震数据提取等时面的薄层沉积信息，具体实施过程与利用预处理后的测井数据、地震数据提取等时面的薄层沉积信息相似。在此，不作赘述。

在一个实施方式中，为了能够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，具体实施时，可以按照以下内容执行：

s1：对所述地震数据进行层位解释，得到解释结果；

s2：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；

s3：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。

在一个实施方式中，在获得了三维层序格架后，为了能够得到较为准确的三维等时格架，具体实施时，可以按照以下不中执行：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。

在本实施方式中，具体实施时，可以先对所获取的地震数据进行层位自动追踪解释(即层位解释)，得到地震层位解释结果(即解释结果)；再将地震层位解释结果和测井层序划分结果相结合，以构建初始的井震统一的三维层序格架(即三维层序格架)。其中，上述测井层序划分结果具体可以根据上述预处理后的测井数据确定。在得到上述三维层序格架后，进一步的，可以利用地震同相轴对解释得到的井震统一的层位开展等时性分析(即相当于进行等时性处理)，以剔除不等时层位、保留等时层位，从而获得3d等时格架(即三维等时格架)。

在一个实施方式中，为了获得符合施工要求的分辨率较高的岩性数据体，上述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，具体实施时，可以包括以下内容实现：

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。

在本实施方式中，需要说明的是，具体实施时，可以根据具体情况和施工要求，选择-90度的相位体、相对波阻抗体、岩性反演结果(即反演结果)中的一种作为上述岩性数据体。具体的，例如，如果目标区域中不同岩性、不同速度较好区分时，基于实施成本的考虑，可以选择获取-90度的相位体或相对波阻抗体，并将上述-90度的相位体或相对波阻抗体作为岩性数据体使用。如果目标区域中不同岩性、不同速度不易区分时，基于获得较高准确度的结果考虑，可以选择获取反演结果，并将上述反演结果作为岩性数据体使用。

在一个实施方式中，为了能够较获得较为准确的等时面的薄层沉积信息，上述从所述岩性数据体中提取所述等时面的薄层沉积信息，具体实施时，可以包括以下内容：

s1：根据所述岩性数据体，确定多个同期地层切片；

s2：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；

s3：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；

s4：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。

s13：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。

在一个实施方式中，为了能够较为准确地确定出目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度，具体实施时，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，具体可以包括以下内容：

s1：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；

s2：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。

在本申请实施例中，相较于现有技术，通过获取等时面的薄层的沉积信息而不是时窗的地震数据，并利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，因而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免了出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果。

在一个实施方式中，为了能够准确地获取所述目标区域的薄层的沉积相图，上述对所述等时面的薄层沉积信息进行多信息动态沉积分析，具体实施时，可以包括以下内容：根据所获取的等时面的薄层沉积信息，并结合测录井数据、岩心数据，根据不同的沉积模式在选定的地质演化时期分别开展沉积演化分析，以确定具体的沉积类型及其分布范围，进而可以获得相应的目标区域的薄层的陈即图。

在一个实施方式中，为了能够准确地确定出目标区域的薄层的沉积体积的厚度，可以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。其中，上述神经网络模型具体可以根据遗传算法建立。

在本实施方式中，上述神经网络模型，也称eann模型，是根据遗传算法构建的神经网络模型。可以通过遗传算法，把结构优化问题转化为生物进化过程，再通过各种进化方式来获得结构优化的最优解，得到最终的计算结果。其中，上述遗传算法实施时通常不需要导数信息，具有一定的并行性，因此能克服数学规则用于结构优化问题的局限，更适合于各种相对复杂的结构优化问题。具体实施时，通过上述根据遗传算法建立的神经网络模型，可以：先利用遗传算法对初始权值分布进行优化，在解空间中找出一个较好的搜索空间，即一个较小的解空间；然后，再用bp算法在这个较小的解空间中搜索出最优解。其中，bp(errorbackpropagation)算法是由学习过程中信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，具体是多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法。进一步，利用遗传算法优化后的神经网络权值，能够更好地防止搜索陷入局部极小值，从而可以较为高效、准确地计算出目标区域的薄层的沉积体厚度。

在一个实施方式中，在确定目标区域的薄层的沉积相图和沉积体厚度后，所述方法具体还可以包括以下内容：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。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法，通过获取等时面的薄层的沉积信息而不是时窗的地震数据，并利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，因而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免了出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果；又通过建立三维等时格架，并利用三维等时格架获取表征效果较好的等时面的薄层的沉积新，进一步改善了确定薄层的沉积相的准确度；还通过引入神经网络算法，达到准确、定量地确定薄层的沉积体厚度。

基于同一发明构思，本发明实施方式中还提供了一种薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置，如下面的实施方式所述。由于装置解决问题的原理与薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法相似，因此薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图2，是本申请实施方式的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置的一种组成结构图，该装置可以包括：获取模块21、第一确定模块22、第二确定模块23，下面对该结构进行具体说明。

获取模块21，具体可以用于获取目标区域的地震数据和测井数据；

第一确定模块22，具体可以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23，具体可以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。

在一个实施方式中，为了能够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，所述第一确定模块22具体可以包括以下的结构单元：

建立单元，具体可以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，具体可以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，具体可以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，具体可以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。

在一个实施方式中，为了能够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，上述第二确定模块23具体可以包括以下结构单元：

沉积分析单元，具体可以用于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；

计算单元，具体可以用于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。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，上述实施方式阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，在本说明书中，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定装置，通过第二确定模块提取等时面的薄层的沉积信息而不是时窗的地震数据，并通过第三确定模块利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，因而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免了出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果；又具体通过第二确定模块建立三维等时格架，并利用三维等时格架获取表征效果较好的等时面的薄层的沉积新，进一步改善了确定薄层的沉积相的准确度；还通过第三确定模块引入神经网络算法，达到准确、定量地确定薄层的沉积体厚度。

在一个具体实施场景示例中，应用本申请提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置对某目标区域中的薄层的沉积相进行具体的分析。

具体实施时，可以根据本申请提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置设计出一套相应的确定系统，并应用该系统对某目标区域中的薄层的沉积相进行具体的确定。具体可以参阅图3所示的根据本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置，应用于一个具体场景示例中的确定系统的模块结构示意图。其中，该确定系统具体可以包括：数据输入装置、数据预处理装置、3d等时格架建立装置、岩石物理分析装置、数据转换处理装置、薄层沉积信息提取装置、沉积体厚度定量预测装置、多信息动态沉积分析装置、成果图件输出装置。具体实施时，数据输入装置具体可以用于获取薄层沉积分析与沉积体厚度预测所需要的各种数据，包括地震资料和测井资料(相当于获取目标区域的测井数据和地震数据)。数据预处理装置具体可以用于对获得的测井数据进行滤波、分频等预处理，使预处理得到的数据符合施工要求。3d等时格架建立装置具体可以用于对输入进来的地震资料在三维空间构建等时地层格架。岩石物理分析装置具体可以用于对输入的数据进行井-井、井-震、震-震等交汇分析，明确适合开展沉积分析和厚度预测的主要参数(即进行岩石物理分析)。数据转换处理装置具体可以用于把地震资料在3d等时格架建立装置确定的等时格架约束下，转换成岩性数据体。薄层沉积信息提取装置具体可以用于对数据转换处理装置输入的数据体，通过构建等时属性切片，并将多种类型的属性融合来提取薄层沉积信息。沉积体厚度定量预测装置具体可以用于对薄层沉积信息提取装置输入的数据通过eann模型计算得到沉积体厚度。多信息动态沉积分析装置具体可以用于对薄层沉积信息提取装置输入的数据结合前期输入的测录井数据，根据不同的沉积模式在选定的地质演化时期开展沉积演化分析，预测沉积类型及其分布范围。成果图件输出装置具体可以用于将沉积体厚度定量预测装置和多信息动态沉积分析装置输入的数据转化为地质需要的薄层的沉积相图和沉积体厚度图并将其输出。

在本实施方式中，还需要说明的是，上述数据输入装置具体可以与数据预处理装置连接，数据预处理装置分别与3d等时格架建立装置、岩石物理分析装置连接，3d等时格架建立装置、岩石物理分析装置同时与数据转换处理装置相连，数据转换处理装置与薄层沉积信息提取装置相连，薄层沉积信息提取装置分别与沉积体厚度定量预测装置、多信息动态沉积分析装置相连，沉积体厚度定量预测装置、多信息动态沉积分析装置同时与成果图件输出装置相连。

具体实施时，可以通过数据输入装置得到薄层沉积分析和厚度预测所需要地震、测井、录井和岩心资料，对得到的地震和测井资料通过数据预处理装置进行滤波和分频处理，使其达到开展沉积分析和厚度预测所需要的资料品质。其中，3d等时格架建立装置具体可以用于在输入的合格的地震数据基础上建立三维等时格架，为后续薄层沉积信息提取打下基础。岩石物理分析装置具体可以用于对输入的数据进行交汇分析，明确适合开展沉积分析和厚度预测的主要参数、数据转换处理装置具体可以用于把地震资料在3d等时格架建立装置确定的等时格架约束下，转换成岩石物理分析装置所明确的参数数据。薄层沉积信息提取装置可以对数据转换处理装置输入的数据体，通过构建等时属性切片，并将多种类型的属性融合来提取薄层沉积信息。沉积体厚度定量预测装置具体可以用于对薄层沉积信息提取装置输入的数据通过eann模型计算得到沉积体厚度；多信息动态沉积分析装置可以对薄层沉积信息提取装置输入的数据结合前期输入的测录井数据，根据不同的沉积模式在选定的地质演化时期开展沉积演化分析，预测沉积类型及其分布范围；成果图件输出装置可以将沉积体厚度定量预测装置和多信息动态沉积分析装置输入的数据转化为地质家需要的沉积相图和厚度图并将其打印输出。

具体实施时，上述3d等时格架建立装置又可以包括层位解释装置、井震层序匹配装置和反射同相轴等时性分析装置。层位解释装置具体可以用于对获取的地震数据进行层位自动追踪解释，井震层序匹配装置具体可以用于将地震层位解释结果和测井层序划分结果相结合，构建初始的井震统一的三维层序格架，反射同相轴等时性分析装置可以用于对解释得到的井震统一的层位开展等时性分析，剔除不等时层位、保留等时层位，从而获得3d等时格架。

具体实施时，上述数据转换处理装置又可以包括-90^o相位转换装置、谱反演装置和岩性反演装置。其中，上述这3种装置是并列存在的。具体的，可根据岩石物理分析装置的分析结果，选择对应的装置，以产生后续分析所需要的数据体。其中，-90^o相位转换装置可以将获取的地震数据在等时格架约束下转换成-90^o相位体，以使数据体能与测井资料相匹配；谱反演装置可以将获取的地震数据在等时格架约束下转换成相对波阻抗体；岩性反演装置可以将获取的地震数据在等时格架约束下反演成能指示不同岩性的岩性数据体。

具体实施时，上述薄层沉积信息提取装置又可以包括地层切片装置、切片等时分析装置、非线性切片装置和属性融合装置。地层切片装可以对获取的数据体生成地层切片；切片等时分析装置可以分析地层切片是否等时并确定局部穿时区域；非线性切片装置可以对局部穿时区域进行非线性扫描以得到等时的薄层沉积信息；属性融合装置可以将得到的多个同期沉积的薄层信息进行融合以强化获得的薄储层沉积信息。

通过上述系统可以获得目标区域的薄层的沉积相图和薄层的厚度。具体可以参阅图4所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置获得的薄层沉积相图的示意图，以及图5所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法/装置获得的薄层的沉积体厚度的示意图。通过图4分析可知：目标区域发育三角洲前缘沉积，可以预测出2.3m的薄层，并为钻井验证。通过图5分析可知：图中厚度分别为钻井厚度/预测的薄层的厚度，其中，经验证预测误差小于14％。

综合图4、图5的结果，可知：本申请提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置对输入的地震和测井数据作预处理，以剔除噪音干扰；在上述资料基础上通过井震层序匹配和反射同相轴等时分析得到合理的三维等时格架；通过岩石物理分析确定合适的沉积分析参数；通过数据转换处理将地震数据在三维等时格架约束下转换成岩石物理分析所确定的符合沉积分析和厚度预测要求的数据体；在上述数据体基础上通过切片等时分析、非线性切片和属性融合等技术提取薄层沉积信息；结合测井、岩心等多种信息开展沉积动态分析，明确沉积类型和分布范围；通过基于eann技术的厚度预测技术得到沉积体厚度；并能将沉积相和厚度通过成图装置输出。

通过上述场景示例，验证了本申请实施方式提供的薄层的沉积相图和沉积体厚度的确定方法和装置，通过获取等时面的薄层的沉积信息而不是时窗的地震数据，并利用等时面的薄层的沉积信息确定具体的薄层的沉积相图和沉积体厚度，因而解决了现有方法中存在的无法准确确定薄层的沉积相图和沉积体厚度的技术问题，避免了出现井间的沉积体边界存在多解性的问题，达到了准确确定薄层的沉积相，并精确、定量地确定薄层的沉积体厚度的技术效果。

尽管本申请内容中提到不同的具体实施方式，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。

上述实施例阐明的装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的实施方式包括这些变形和变化而不脱离本申请。