一种多尺度溶洞识别方法及系统与流程

本发明属于地球物理勘探中地震资料储层预测领域，具体地涉及一种多尺度溶洞识别方法及系统。
背景技术：
：碳酸盐岩缝洞型储层非均质性强，裂缝较为发育，埋藏很深(一般超过5300m)，加上目前地震资料和方法技术的限制，在储层定量描述方面存在着较大困难。目前主要的预测方法有岩相分类、地震反演、avo技术、频谱分解、叠前方位各向异性裂缝检测、地震属性预测等。虽取得一定的效果，但是在溶洞尺度的定量预测方面缺乏较为深入的研究。常规全频带资料所反映的信息有限，不能进行多尺度缝洞的刻画，阻碍了缝洞型储层的进一步勘探与开发，所以需开展新方法的研究和应用。技术实现要素：针对目前实际生产中出现的问题，本发明探索建立了一套基于分频数据体的多尺度溶洞识别方法及流程。通过建立不同尺度溶洞模型，利用不同主频地震子波进行正演模拟，得到正演记录。通过属性提取，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，即低频数据体有利于识别大尺度溶洞，而高频数据体更有利于识别小尺度溶洞，通过分频数据体可以实现对不同尺度溶洞的识别和描述。根据本发明的一个方面，提供一种多尺度溶洞识别方法，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。进一步地，通过公式(1)确定溶洞尺度和正演主频，进行正演模拟分析：r＝λ/4＝v/4f(1)其中，为波长，v为速度，f为地震波主频，r为地震资料可分辨的最小溶洞直径。进一步地，提取正演数据体的均方根振幅属性，所述均方根振幅属性公式为：其中，a为地震数据，i为采样点序号，n为地震数据总采样点数。进一步地，利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别，计算公式如下：其中，rms1为叠前分频均方根振幅属性1，rms2为叠前分频均方根振幅属性2，rms3为叠前分频均方根振幅属性3，rms4为叠前分频均方根振幅属性4，s为最终多尺度溶洞预测结果，1、2、3、4代表溶洞尺度。进一步地，地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系为高频数据体有利于检测小尺度溶洞，低频数据体有利于检测大尺度溶洞。根据本发明的另一方面，提供一种多尺度溶洞识别系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。本发明的创新点在于首次建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性三者之间的关系，并利用这一关系开展实际资料的多尺度溶洞识别。利用正演模拟，建立了不同主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系；然后通过对实际分频数据体的分析研究，分析了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论的一致性；最终利用这一关系实现对溶洞尺度的定量描述，提高了该类储层的预测精度，降低了勘探风险。在西北某探区的应用中，本发明设计的流程取得了良好的应用效果，对于该油田的精细勘探和开发提供了有价值的研究成果。本发明的方法针对正演模拟数据和实际地震资料，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，为后续研究奠定了基础。本发明利用了分频数据体的优势，充分挖掘不同数据体隐含的特定地质信息，最终实现对不同尺度溶洞的识别。而且，基于叠前分频数据体，实现多尺度溶洞识别，提高了溶洞预测精度。附图说明通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1示出了本发明的多尺度溶洞识别方法的流程图。图2示出了正演模型图。图3示出了正演剖面图，其中(a)为15hz正演剖面；(b)为30hz正演剖面；(c)为45hz正演剖面。图4示出了溶洞均方根振幅特征图。图5示出了过井剖面及井点均方根振幅属性图，其中(a)为过井剖面；(b)为全频带数据；(c)为8-20hz分频数据；(d)为21-30hz分频数据；(e)为31-41hz分频数据；(f)为42-100hz分频数据。图6示出了井点振幅与频率关系曲线图。图7示出了多尺度溶洞识别平面图，其中(a)为大尺度溶洞分布；(b)为中大尺度溶洞分布；(c)为中小尺度溶洞分布；(d)为小尺度溶洞分布。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开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公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。本发明基于正演模拟，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，然后利用多套不同地震主频叠前分频数据体，提取平面振幅属性、统计振幅特征，分析实际资料中地震主频、溶洞尺度、振幅属性之间的关系，验证了与正演模拟结论的一致性，最终通过这一关系进行多尺度溶洞的识别，并在实际资料应用中取得了良好的效果，提高了多尺度溶洞(特别是小尺度溶洞)的预测精度，证实了方法的实用性。本发明主要内容包括正演模拟分析、分频数据体振幅特征分析和多尺度溶洞识别三部分。通过建立不同尺度溶洞模型，利用不同主频地震子波进行正演模拟，得到正演记录。通过属性提取，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，即低频数据体有利于识别大尺度溶洞，而高频数据体更有利于识别小尺度溶洞，通过分频数据体可以实现对不同尺度溶洞的识别和描述。首先是正演模拟分析，通过建立符合实际地质特征的理论模型，开展高效的正演模拟分析，从理论上建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系。针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，进行进一步的分析。例如通过4口典型井的溶洞尺度和振幅属性的统计分析，分析了实际资料中地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证了与正演模拟结论的一致性，为后续溶洞识别奠定基础。最终利用三者之间的关系，实现对溶洞尺度的识别。在上述研究的基础上，利用分频数据体振幅属性进行了多尺度溶洞识别，得到溶洞平面分布图。根据本发明的一种实施方式，一种多尺度溶洞识别方法，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。如附图1所示，本发明的具体实施步骤如下：1)对溶洞进行正演模拟，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系；2)针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；3)利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，最终实现不同尺度溶洞的识别与描述。具体地，首先根据地震振幅调谐原理，即1/4波长分辨率极限准则，确定不同地震主频所对应的调谐厚度，确定溶洞尺度，分辨率极限公式为r＝λ/4＝v/4f(1)其中，λ为波长，v为速度，f地震波主频，r为地震资料可分辨的最小溶洞直径，理论上地震成像分辨率只与主频有关。通过公式(1)确定溶洞尺度和正演主频，进行正演模拟分析。提取正演数据体均方根振幅属性，均方根振幅属性公式为：其中，a为地震数据，i为采样点序号，n为地震数据总采样点数。通过均方根振幅属性，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系。利用实际地震叠前分频数据体，提取均方根振幅属性。分析了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，验证了与正演模拟结论的一致性。进而利用三者之间的关系，进行多尺度溶洞对别，具体计算公式如下：式中rms1为叠前分频均方根振幅属性1，rms2为叠前分频均方根振幅属性2，rms3为叠前分频均方根振幅属性3，rms4为叠前分频均方根振幅属性4，s为最终多尺度溶洞预测结果，1、2、3、4代表溶洞尺度。根据本发明的另一实施方式，提供一种多尺度溶洞识别系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。为便于理解本发明实施例的方案及其效果，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。在西北某探区，碳酸盐岩缝洞型储层是主力储层，而溶洞是最重要的储集空间，溶洞的尺度必将是研究的重点。制作溶洞模型(局部放大)如附图2所示，三个溶洞的直径分别为60m、30m和20m，溶洞填充速度和密度分别为3600m/s和2.29g/cc，围岩填充速度和密度分别为6000m/s和2.65g/cc。根据公式(1)计算可知，三个溶洞的调谐频率分别为15hz、30hz和45hz，所以分别采用15hz、30hz和45hz的雷克子波进行波场正演，最终得到正演剖面，如附图3。从剖面上可知，主频越高，能量聚焦程度越好，分辨率也越高，提取串珠位置的均方根振幅能量进行对比，如附图4所示。从图中看出，15hz正演剖面对于60m溶洞地震振幅最为明显，20m溶洞地震振幅最弱，当主频提高至30hz时，30m溶洞地震振幅明显增强，60m溶洞地震振幅得到削弱；当主频提高至45hz时，20m溶洞地震振幅明显增强，相对而言，30m和60m溶洞地震振幅明显削弱。由此可知，高频数据体有利于检测小尺度溶洞，低频数据体有利于检测大尺度溶洞。主频提高，对于小尺度溶洞的检测能力也有明显提高。这为后续研究奠定了理论基础。利用4套叠前分频数据体(频带宽度分别为8-20hz、21-30hz、31-41hz、42-100hz)，开展了进一步分析研究。提取t74层以下80ms均方根振幅属性，选取4口典型井(小尺度溶洞well-a、中小尺度溶洞well-b、中大尺度溶洞well-c和大尺度溶洞well-d)，如附图5所示，并统计井点处均方根振幅值(附表1)。附表1为井点均方根振幅值统计表井名全频带8-20hz21-30hz31-41hz42-100hzwell-a51202630476050205610well-b85505203776890607180well-c1198098601413498335894well-d12600160001120067066346为分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的相关关系，绘制井点振幅与频率关系曲线，如附图6所示。不难发现，在分频数据体振幅特征上，小尺度溶洞(well-a井点位置)在高频段(42-100hz)数据体上振幅最强，即在该频段最接近于振幅调谐；同理，中小尺度溶洞(well-b井点位置)在中高频段(31-41hz)数据体上振幅最强，中大尺度溶洞(well-c井点位置)在中低频段(21-30hz)数据体上振幅最强，大尺度溶洞(well-d井点位置)在低频段(8-20hz)数据体上振幅最强。这一结论与正演模拟和时频分析结论是相一致的，也是后续多尺度溶洞识别的依据。利用叠前分频数据体振幅响应差异这一特征，实现了溶洞尺度的判别，平面分布图如附图7所示，可以清晰的展现平面上不同尺度溶洞的分布规律，为综合评价提供依据。按照地震调谐原理，可以半定量估算溶洞尺度，8-20hz频段数据对应溶洞尺度为50m以上，为大洞；21-30hz频段数据对应溶洞尺度为36m左右，为中大洞；31-41hz频段数据对应溶洞尺度为25m左右，为中小洞；42-100hz频段数据对应溶洞尺度为20m以下，为小洞。a、b、c、d，4口井预测结果与实钻情况相符，验证了结果的准确性。后期可以将最终识别结果与其他属性(断裂属性、含油气性)联合应用，进一步研究溶洞特征，降低勘探风险。以上已经描述了本公开的各实施例，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例。在不偏离所说明的各实施例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。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本
技术领域：
的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。当前第1页12