获得裂缝融合数据体的方法与流程

本发明涉及油气地球物理技术领域，更具体地，涉及一种获得裂缝融合数据体的方法。

背景技术

裂缝作为储层中油气的部分有效储集空间和主要的渗流通道，控制着油气的赋存和产能，有利的裂缝发育带往往预示着油气高产区的存在，在致密砂岩和火山岩储层中更有“无缝不成藏”的论断，由此可见，裂缝系统对于裂缝性储层中油气的富集和成藏起着至关重要的作用。

国外早在20世纪70年代就开始运用地震方法进行裂缝油气藏的检测，先后经历了横波勘探、多波多分量勘探和纵波裂缝检测等几个发展阶段(robertsa.,firstbreak,2001)，尤其是在纵波地震裂缝检测方面取得了长足进步(郑多明，中国石油勘探，2011)。另外，微震和绕射波成像等方法也是国外近年来新的裂缝研究方向。裂缝预测的发展往往是在岩石物理等效模型研究的发展基础之上发展起来的，目前国外对各向异性介质、双相介质和双相各向异性介质的岩石物理模型已经发展起来。裂缝的描述可以有不同的尺度：(1)对于油藏数模中百米级大尺度裂缝的描述，主要基于构造应力场分析，结合几何型叠后地震属性(如相干、曲率等属性)进行；(2)对于勘探阶段期望的几十米级中小尺度裂缝，主要依靠叠前叠后地震几何属性或物理规律进行：叠后地震数据的相干、曲率、蚂蚁追踪或其衍生技术可以识别出相对大尺度的断裂(大于1/8波长)，但对于更小尺度的裂缝(1/100-1/8波长)预测，则需要通过叠前地震数据和相应的方法来进行研究；(3)至于英尺级的极小尺度断裂，只能通过钻测井资料予以描述(张延玲，地球物理学进展，2005)。对于中小尺度的裂缝精细预测是目前任何生产与科研单位的研究重点。

近年来，随着国内外大量裂缝性油气藏的发现和投入开发，针对裂缝性储层中裂缝参数描述和裂缝分布预测这一核心问题，研究者们进行了大量的研究工作，取得了较大的进展，提出了野外露头描述的地质学方法、实验室岩心分析方法、测井方法和地震勘探方法等，其中地震勘探方法以其具有勘探范围相对较广、精度相对较高、费用相对较低的优点，在裂缝系统识别、裂缝性储层预测和精细描述中占有重要地位。目前常用的裂缝性储层预测与识别技术主要包括地震属性技术和基于地震各向异性发展起来的相关技术(ekanemam,geophysicalprospecting,2013)。地震属性技术如振幅属性、相干体技术、曲率体技术等，以其技术相对简单、实用的优点，在裂缝性储层勘探初期的井位部署中发挥了重要作用。

但这类技术都是间接地推断裂缝系统发育带的分布状况，只能定性预测裂缝相对发育程度而不能预测裂缝方位和密度。采用基于地震各向异性发展起来的相关技术进行裂缝系统的识别与描述在过去三十年里已取得了长足的进步，许多技术被提出来，用于估计裂缝方位和密度，并在实际应用中取得了良好的效果。这类技术利用了地震波在各向异性介质中传播时速度和衰减具有方位各向异性的特性，主要包括横波分裂分析技术、反射纵波振幅随炮检距变化(avo)分析技术、反射纵波振幅随炮检距和方位角变化(avoz)分析技术、avo梯度方位变化分析技术以及纵波正常时差速度随方位的变化分析技术，采用这类技术估计裂缝发育方位和密度，其预测结果与裂缝系统的特征直接相关。

综上所述，裂缝识别尤其是定量识别技术，仍然是世界性难题，但实际生产中对这类技术却也是十分渴求的。各种地震叠后属性对不同尺度不同角度不同曲率的裂缝和断层各有优势表征特点，但其技术方法原理决定其仅能对道间距级别的裂缝进行识别刻画；而叠前裂缝预测是在叠前道集上开展，原理是利用同一点不同方位的差异响应来进行裂缝预测，能更加精细的针对各成像点进行裂缝预测(王峣钧，石油物探，2014)。因此，有必要综合叠前叠后的原理方法，将其进行综合表征，以刻画不同尺度不同级别的裂缝，进而刻画整个裂缝体系。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现要素：

本发明提出了一种获得裂缝融合数据体的方法，其针对不同尺度裂缝的表征，进行优选改进融合，将不同的属性体融合表征为一个综合表征体，将不同尺度裂缝的整个裂缝体系进行全尺度表征。

本发明提出了一种获得裂缝融合数据体的方法。所述方法可以包括：基于叠后地震数据体，获得叠后优选数据体；对所述叠后优选数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强，获得叠后裂缝数据；基于叠前地震数据体预测叠前裂缝；将预测的叠前裂缝与所述叠后优选数据体及测井数据体进行对比，获得叠前优选数据体，进而获得叠前裂缝数据；将所述叠后裂缝数据与所述叠前裂缝数据进行归一化处理，获得裂缝融合数据体。

优选地，所述基于叠后地震数据体，获得叠后优选数据体包括：基于叠后地震数据体，利用分频分选主频段的地震数据，获得分频数据体；求取所述分频数据体的相干属性和/或曲率属性，作为所述叠后优选数据体。

优选地，对所述优选叠后数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强包括：对于尺寸为10-100m的直线性裂缝，进行1-10倍的线性加强；对于尺寸大于100m的直线性裂缝，进行10倍以上的线性加强。

优选地，通过ovt道集预测、深度域角道集预测或分扇区预测方法预测叠前裂缝。

优选地，所述测井数据体为全井眼地层微电阻率扫描成像测井数据体。

优选地，将预测的叠前裂缝与所述叠后优选数据体及测井数据体进行对比，获得叠前优选数据体包括：将预测的叠前裂缝的密度属性和发育方向与叠后优选数据体及测井数据体对应的密度属性和发育方向进行对比，将对比结果相同的预测结果所对应的叠前地震数据体作为叠前优选数据体。

优选地，将所述叠后裂缝数据与所述叠前裂缝数据进行归一化处理，获得裂缝融合数据体包括：将所述叠后裂缝数据与所述叠前裂缝数据进行分级归一化处理，所述叠后裂缝数据赋予第一级别参数，所述叠前裂缝数据赋予第二级别参数。

优选地，所述第一级别参数在0.4-0.7的范围内，所述第二级别参数在0.1-0.4的范围内。

本发明的有益效果在于：(1)对不同裂缝属性进行综合分析，可以优选针对不同尺度的裂缝属性体；(2)对裂缝体系进行综合表征，通过融合来表征整个裂缝发育体系；(3)通过融合后的裂缝体系能直接为石油目的储层的勘探区选择、甜点预测、开发井部署、水平井压裂方向等提供非常有价值的参考。

本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的获得裂缝融合数据体的方法的步骤的流程图。

图2示出了根据本发明的一个实施方式的叠后裂缝数据中的中尺度裂缝的示意图。

图3示出了根据本发明的一个实施方式的叠后裂缝数据中的大尺度裂缝的示意图。

图4示出了根据本发明的一个实施方式的叠前优选数据体的示意图。

图5示出了根据本发明的一个实施方式的裂缝融合数据体的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明的获得裂缝融合数据体的方法的步骤的流程图。

根据本发明的获得裂缝融合数据体的方法可以包括：

步骤101，基于叠后地震数据体，获得叠后优选数据体；在一个示例中，基于叠后地震数据体，获得叠后优选数据体包括：基于叠后地震数据体，利用分频分选主频段的地震数据，获得分频数据体；求取分频数据体的相干属性和/或曲率属性，作为叠后优选数据体。

具体地，首先对叠后数据数据体进行频率分析，进而将叠后数据数据体的数据按照频率分频段过滤，再选取目标地质体的特征频段数据。例如，频率分析后得到叠后地震数据体的频段为8-80hz，主频为35hz，目标串珠地质体的有效特征频段在25-33hz，则将叠后地震数据体以28-37hz进行过滤，得到该频率的分频数据体，判断该分频数据体有效，进而将28-37hz再细分为28-30hz与30-37hz，直到分选出能够有效表征串珠目标地质体的频段为止，即为分频数据体，其中，本领域技术人员可以根据具体情况判断该分频数据体有效，进而求取分频数据体的相干属性和/或曲率属性，作为叠后优选数据体。

步骤102，对叠后优选数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强，获得叠后裂缝数据；在一个示例中，对优选叠后数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强包括：对于尺寸为10-100m的直线性裂缝，即中尺度裂缝，进行1-10倍的线性加强；对于尺寸大于100m的直线性裂缝，即大尺度裂缝，进行10倍以上的线性加强。

步骤103，基于叠前地震数据体预测叠前裂缝；在一个示例中，通过ovt道集预测、深度域角道集预测或分扇区预测方法预测叠前裂缝。

步骤104，将预测的叠前裂缝与叠后优选数据体及测井数据体进行对比，获得叠前优选数据体，进而获得叠前裂缝数据。在一个示例中，测井数据体为全井眼地层微电阻率扫描成像测井数据体。在一个示例中，将预测的叠前裂缝与叠后优选数据体及测井数据体进行对比，获得叠前优选数据体包括：将预测的叠前裂缝的密度属性和发育方向与叠后优选数据体及测井数据体对应的密度属性和发育方向进行对比，将对比结果相同的预测结果所对应的叠前地震数据体作为叠前优选数据体。

步骤105，将叠后裂缝数据与叠前裂缝数据进行归一化处理，获得裂缝融合数据体。在一个示例中，将叠后裂缝数据与叠前裂缝数据进行归一化处理，获得裂缝融合数据体包括：将叠后裂缝数据与叠前裂缝数据进行分级归一化处理，叠后裂缝数据赋予第一级别参数，叠前裂缝数据赋予第二级别参数，级别参数控制在(0,1)范围内，本领域技术人员可以根据具体情况设定级别参数。在一个示例中，第一级别参数在0.4-0.7的范围内，第二级别参数在0.1-0.4的范围内。

本方法对不同裂缝属性进行综合分析，可以优选针对不同尺度的裂缝属性体，对裂缝体系进行综合表征，通过融合来表征整个裂缝发育体系，通过融合后的裂缝体系能直接为石油目的储层的勘探区选择、甜点预测、开发井部署、水平井压裂方向等提供非常有价值的参考。

应用示例

为便于理解本发明实施方式的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

某地区的主要勘探目标地质体为串珠，但串珠开发产量与裂缝发育情况密切相关，裂缝是否沟通不同的串珠从而形成串珠群还是裂缝把串珠内部的油气漏失掉都直接影响着储层的开发，其中示例井为t1，t2，t3，t4，t1和t2为相对高产井，t3、t4为相对低产井。

图2示出了根据本发明的一个实施方式的叠后裂缝数据中的中尺度裂缝的示意图。

图3示出了根据本发明的一个实施方式的叠后裂缝数据中的大尺度裂缝的示意图。

对叠后数据数据体进行频率分析，叠后地震数据体的频段为8-80hz，频率分析后得到主频为35hz，目标串珠地质体的有效特征频段在25-33hz，则将叠后地震数据体以28hz-37hz进行过滤，进而将28-37hz再细分为28-30hz与30-37hz，得到该频率的分频数据体；求取分频数据体的相干属性和/或曲率属性，作为叠后优选数据体。对叠后优选数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强，对优选叠后数据体中的直线性裂缝进行分级线性加强包括：对于尺寸为10-100m的直线性裂缝，即中尺度裂缝，进行1-10倍的线性加强，如图2所示，对于尺寸大于100m的直线性裂缝，即大尺度裂缝，进行10倍以上的线性加强，如图3所示，获得叠后裂缝数据。

图4示出了根据本发明的一个实施方式的叠前优选数据体的示意图。

图5示出了根据本发明的一个实施方式的裂缝融合数据体的示意图。

基于叠前地震数据体，通过ovt道集预测、深度域角道集预测或分扇区预测方法预测叠前裂缝。将预测的叠前裂缝的密度属性和发育方向与叠后优选数据体及测井数据体对应的密度属性和发育方向进行对比，其中，测井数据体为全井眼地层微电阻率扫描成像测井数据体，将对比结果相同的预测结果所对应的叠前地震数据体作为叠前优选数据体，如图4所示，显示了小尺度裂缝。将叠后裂缝数据与叠前裂缝数据进行分级归一化处理，叠后裂缝数据赋予第一级别参数为0.6，叠前裂缝数据赋予第二级别参数为0.3，获得裂缝融合数据体，如图5所示。

在部署井位之初，根据图4，发现井所在位置均发育小尺度裂缝，不会破坏油气成藏且能够沟通成油的串珠地质体。图2显示的大尺度裂缝勾画出了t1和t2在串珠地质体中，而t3和t4没有在串珠地质体中，图3显示出t1和t2由中尺度裂缝沟通了多个串珠地质体，而t3、t4没有。图5示出了通过三者融合之后的裂缝融合数据体，刻画了整个缝洞体系。

综上所述，本发明的有益效果在于对不同裂缝属性进行综合分析，可以优选针对不同尺度的裂缝属性体，对裂缝体系进行综合表征，通过融合来表征整个裂缝发育体系，通过融合后的裂缝体系能直接为石油目的储层的勘探区选择、甜点预测、开发井部署、水平井压裂方向等提供非常有价值的参考。

本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施方式的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施方式的有益效果，并不意在将本发明的实施方式限制于所给出的任何示例。

以上已经描述了本发明的各实施方式，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施方式。在不偏离所说明的各实施方式的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。