一种基于梯度结构张量的储层非均质检测方法及设备的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法及设备，所述的方法包括：采集地震数据；对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据；根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量；根据所述的梯度结构张量构建置信度；根据所述的置信度进行储层预测。本发明提供的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法及设备，利用梯度结构张量分析技术，根据地震数据的局部几何特征构建边界置信量度，刻画图像的不连续边界，从而达到识别断层、裂缝、溶洞、河道等目标地质体的目的。
【专利说明】一种基于梯度结构张量的储层非均质检测方法及设备
【技术领域】
[0001]本发明关于油气勘探【技术领域】，特别是关于叠后地震数据的检测技术，具体的讲是一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法及设备。
【背景技术】
[0002]随着地震数据采集技术的不断发展，具备高密度、大偏移距、宽方位的高品质地震数据极大的提高了勘探成果的分辨率和精度，使我们在相同波长震源条件下能够识别地下更加细微的由剩余油引发的差异性。因此，在精确构造成像的基础上，需要新的技术手段对地下介质非均质性进行更加细致的刻画，从而获得更加真实的地质、地球物理认识，辅助岩性油气藏勘探阶段的研究工作。
[0003]断层、裂缝、溶洞、河道、砂体等是典型的非均地质体，它们在油气成藏过程中发挥着重要作用。断层发育状况是控制储层油气“生、储、盖、圈、运、保”重要因素之一，因此世界上许多大型油气藏都与断层发育密切相关。溶洞是由构造运动、岩溶等地质作用共同形成的地质体，在碳酸盐岩储层中具有油气储集功能，是我国塔里木探区重要的勘探目标之一。河道分布是河流相储层研究中的重要目标，对寻找有利河道砂体至关重要。河道砂体是一类重要的储集体，它以单层厚度小、单砂体体积小和横向变化快为特点，单一砂体内部物性规律强，但受砂体之间不连续隔、夹层或者低渗透物性界面的影响，流体渗流特征复杂，是勘探的难点之一。
[0004]储层非均质检测技术的典型代表是相干系列技术与曲率系列技术。相干技术产生于上世纪90年代，目前已经发展三代算法。基于互相关的第一代算法(简称Cl算法)由Bahorich和Frmer于1995年提出，利用多道相似性的第二代算法(简称C2算法)由Marfurt等于1998年提出，基于特征结构的第三代相干算法(简称C3算法)由Gersztenkorn和Marfurt提出。Cl算法的应用前提条件较为苛刻,C2算法的缺陷是对波形敏感而且对横向振幅的变化不敏感，相比而言，C3算法弥补了上述两者的不足，它在偏移后的三维数据体中，对每一样点求得与周围数据的相干性，形成一个表征相干性的三维数据体，即计算时窗内的数据相干性。这样既可以压制连续性，突出不连续性，又可以定量地反映地震特征的横向变化，所得结果比地震水平切片的地质解释更直观。该方法主要应用于更客观、更细致的断层解释、河道、砂体及裂隙预测。曲率系列技术用于描述断层和裂缝走向分布，先后由Roberts于2001和Hakami等于2004年引入，该系列技术强调地层在应力作用下反射界面发生弯曲的程度，以此为基础反映裂缝/断层发生的概率，预测精度较三代相干算法更高，目前已经广泛应用于裂缝/断层检测。相干与曲率属性的抗噪性能不佳，容易受到噪声污染，因此经常存在断层/裂缝与周围背景差异性过低的情况，例如，在多期次构造运动形成的断层发育区域，预测结果对断层/裂缝的刻画往往不够清晰，甚至影响解释人员对断层解释的判断。
【发明内容】
[0005]为了克服现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法及设备，利用梯度结构张量分析技术，根据地震数据的局部几何特征构建边界置信量度，刻画图像的不连续边界，从而达到识别断层、裂缝、溶洞、河道等目标地质体的目的。
[0006]本发明的目的之一是，提供一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法，包括:采集地震数据；对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据；根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量；根据所述的梯度结构张量构建置信度；根据所述的置信度进行储层预测。
[0007]本发明的目的之一是，提供了一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的设备，包括:地震数据采集装置，用于采集地震数据；常规处理装置，用于对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据；梯度结构张量构建装置，用于根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量；置信度构建装置，用于根据所述的梯度结构张量构建置信度；储层预测装置，用于根据所述的置信度进行储层预测。
[0008]本发明的有益效果在于，提供了 一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法及设备，基于梯度结构张量分析技术，估算地震数据的不连续性，主要包括构建梯度结构张量、计算特征值、构建置信量度三个核心步骤，利用梯度结构张量分析技术，根据地震数据的局部几何特征构建边界置信量度，刻画图像的不连续边界，从而达到识别断层、裂缝、溶洞、河道等目标地质体的目的，对数据结构中的不连续性更加敏感，对小型溶洞、隐形断层的刻画更加清楚，能够克服相干、曲率对小型溶洞与隐含断层预测能力的不足。
[0009]为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
【专利附图】
【附图说明】
[0010]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。
[0011]图1为本发明实施例提供的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法的流程图；
[0012]图2为图1中的步骤S103的具体流程图；
[0013]图3为图1中的步骤S104的具体流程图；
[0014]图4本发明实施例提供的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的设备的结构框图；
[0015]图5为本发明提供的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的设备中梯度结构张量构建装置300的结构框图；
[0016]图6为本发明提供的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的设备中置信度构建装置400的结构框图；
[0017]图7是本发明提供的具体实施例中的原始地震数据切片示意图；
[0018]图8是本发明提供的具体实施例中的面状结构量度(Cplane)切片示意图；[0019]图9是本发明提供的具体实施例中的线状结构量度(Cline)切片示意图；
[0020]图10是本发明提供的具体实施例中的第一断层结构量度(Cfaultl)切片示意图；
[0021]图11是本发明提供的具体实施例中的第二断层结构量度(Cfault2)切片示意图；
[0022]图12是本发明提供的具体实施例中的地震数据混乱程度量度(Cchaos)切片示意图；
[0023]图13是本发明提供的具体实施例中的地震相干属性(C3算法)切片示意图。【具体实施方式】
[0024]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
[0025]本发明提出的一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法，图1为该方法的具体流程图，由图1可知，所述的方法包括:
[0026]SlOl:采集地震数据。在具体的实施方式中，可采用常规的地震勘探方法采集地震数据。
[0027]S102:对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据。在具体的实施方式中，常规处理一般包括预处理(包括解编、道编辑、增益处理、观测系统定义)、去噪与一致性处理、静校正(一次静校正与剩余静校正)、反褶积、速度分析、动校正、叠加、偏移等步骤。对地震数据进行常规处理得到叠后地震数据，格式为SEGY。地震数据一般以地震道为单位进行组织，采用SEGY文件格式存储。
[0028]S103:根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量。图2为步骤S103的具体流程图，由图2可知，该步骤具体包括:
[0029]S201:对所述的叠后地震数据进行高斯平滑处理。在具体的实施方式中，可读取SEGY数据文件，以三维滑动窗体提取地震数据作为基础计算单元U。对U进行尺度为P高斯平滑处理，则:
[0030]
【权利要求】
1.一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的方法，其特征是，所述的方法具体包括:采集地震数据； 对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据； 根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量； 根据所述的梯度结构张量构建置信度； 根据所述的置信度进行储层预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量具体包括: 对所述的叠后地震数据进行高斯平滑处理； 根据高斯平滑处理后的叠后地震数据确定偏导数； 将所述的偏导数作为输入，构建单元体的梯度结构张量； 对所述单元体的梯度结构张量进行高斯平滑处理； 根据高斯平滑处理后的单元体的梯度结构张量构建梯度结构张量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，根据所述的梯度结构张量构建置信度具体包括: 根据所述的梯度结构张量确定特征值； 根据所述的特征值构建置信度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，根据所述的特征值构建的置信度为:
Cplane= ( λ1-λ 2) / ( λ 1+ λ 2)
Cl ine= ( λ 2- λ 3) / ( λ 2+ λ 3)
Cfaultl=Cline(1-Cplane)
Cfualt2= λ 1；/ ( λ A λ 2+ λ 3)
CchcioS_2 λ 2 X iJ (λ 2+ λ 3) 其中，为特征值，Cplane为面状结构量度，Cline为现状结构量度，Cchaos为混乱程度量度，Cfaultl为第一断层结构量度，Cfault2为第二断层结构量度。
5.一种基于梯度结构张量的储层非均质检测的设备，其特征是，所述的设备具体包括: 地震数据采集装置，用于采集地震数据； 常规处理装置，用于对所述的地震数据进行常规处理，得到叠后地震数据； 梯度结构张量构建装置，用于根据所述的叠后地震数据构建梯度结构张量； 置信度构建装置，用于根据所述的梯度结构张量构建置信度； 储层预测装置，用于根据所述的置信度进行储层预测。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征是，所述的梯度结构张量构建装置具体包括: 第一高斯平滑处理模块，用于对所述的叠后地震数据进行高斯平滑处理； 偏导数确定模块，用于根据高斯平滑处理后的叠后地震数据确定偏导数； 单元体梯度结构张量构建模块，用于将所述的偏导数作为输入，构建单元体的梯度结构张量； 第二高斯平滑处理模块，用于对所述单元体的梯度结构张量进行高斯平滑处理； 梯度结构张量构建模块，用于根据高斯平滑处理后的单元体的梯度结构张量构建梯度结构张量。
7.根据权利要求6所述的设备，其特征是，所述的置信度构建装置具体包括: 特征值确定模块，用于根据所述的梯度结构张量确定特征值； 置信度构建模块，用于根据所述的特征值构建置信度。
8.根据权利要求7所述的设备，其特征是，所述的置信度构建模块构建的置信度为:
Cplane=(入「入 2) / (入 J 入 2)
Cline=(入 2_ 入 3) / (入 2+ 入 3)
Cfaultl=Cline(1-Cplane)
Cfualt2= λ y ( λ χ+ λ 2+ λ 3)
Cchsos_2 X 2 入 cJ ( X 2+ 入 3) 其中，λ1Λ λ2Λ λ 3为特征值，Cplane为面状结构量度，Cline为现状结构量度，Cchaos为混乱程度量度，Cfaultl为第一断层结构量度，Cfault2为第二断层结构量度。
【文档编号】G01V1/28GK103792576SQ201410042048
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年1月28日 优先权日:2014年1月28日
【发明者】王恩利, 杨午阳, 周春雷, 李琳, 杨庆, 鄢高韩, 谢春辉, 李三家, 魏新建, 禄娟 申请人:中国石油天然气股份有限公司