叠前道集优化处理方法、装置、电子设备及介质与流程

文档序号:34004006发布日期:2023-04-29 19:44阅读:20来源:国知局
叠前道集优化处理方法、装置、电子设备及介质与流程

本发明涉及油气地球物理勘探领域,更具体地,涉及一种叠前道集优化处理方法、装置、电子设备及介质。


背景技术:

1、常规叠后波阻抗反演方法基于叠后资料,且只能获得单一的储层弹性参数,即波阻抗信息。采用常规叠后波阻抗反演方法在一些复杂的区域难以对储层进行有效的识别,特别是当研究区储层与非储层混叠严重时,波阻抗不能将两者进行有效区分。基于叠前数据的叠前反演方法,能够反映野外采集所记录的振幅随炮检距变化特性,同时还能充分利用与炮检距关系密切的横波信息,因此通过叠前反演能够获得更多的反映储层非储层区别的弹性参数,如泊松比、杨氏模量等。最终为储层预测提供更丰富和更准确的依据。

2、叠前反演在储层预测中应用广泛,反演结果的精度与可靠性一方面取决于反演算法本身,另一方面与反演所用基础数据,即叠前道集品质密切相关。理想情况下,地震信息是地下岩性、储层和流体的真实反映,但是受采集、处理等各种因素的影响改变了地震记录,正是由于这些非岩性、储层、流体信息的引入,会导致反演出不准确的地下信息。叠前道集优化处理,能够消除(压制)非岩性、流体信息引起的地震信息异常,恢复能够客观反映岩性及流体变化的地震信息,最终提高叠前反演的精度。

3、针对常规处理后叠前道集存在的信噪比低、同相轴不平即存在剩余时差以及频谱不一致等各类问题,传统的道集优化处理方法大多缺乏全面的基础数据分析,对于原始道集存在的问题往往只是通过道集本身判断或与合成道集简单对比,没有进行深入分析,进而对处理流程的拟定也趋于主观判断,同时对于处理结果的合理性也缺乏全面有效的质控手段。

4、因此,期待一种叠前道集优化处理方法,能够对原始井旁道集进行较好的优化处理,为叠前反演提供较高质量的数据。

5、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。


技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种叠前道集优化处理方法、装置、电子设备及介质,解决能够对原始井旁道集进行较好的优化处理,为叠前反演提供较高质量的数据。

2、第一方面,本公开实施例提供了一种叠前道集优化处理方法,包括:

3、步骤1:基于工区内实际测井资料建立avo合成道集;

4、步骤2:对比分析原始井旁道集与所述合成道集的avo特征差异,基于所述avo特征差异评价所述原始井旁道集存在的问题,所述问题包括:噪音干扰、剩余时差、近远道频谱不一致;

5、步骤3:针对所述原始井旁道集存在的每一问题,进行数据优化处理,将所述原始井旁道集向所述合成道集修正完善;

6、步骤4:对优化前的数据与优化后的数据分别进行叠前反演,并基于反演结果对所述原始井旁道集的优化结果进行评估。

7、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述步骤1包括:挑选工区内典型井,基于纵波速度及密度曲线,选择子波进行合成记录标定,获取相应的时深关系,再结合横波速度基于zoeppritz方程计算相应反射系数,选定子波建立所述avo合成道集。

8、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述步骤2包括:结合所述原始井旁道集与所述合成道集,挑选标志层,进行avo特征分析,从振幅、剩余时差、相关性及最大频率四方面分析评价所述原始井旁道集与所述合成道集的差异,明确所述原始井旁道集存在的问题。

9、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述步骤3包括:基于所述原始井旁道集进行参数测试,选取标志层分析所述原始井旁道集的avo特征变化及与所述合成道集的差异性作为叠前微观质控;同时将每步优化处理的过井线进行叠加,从叠后频谱以及井震标定的相关性作为叠后宏观质控,确保每一步优化处理的合理性。

10、第二方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,包括:

11、至少一个处理器;以及,

12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述的叠前道集优化处理方法。

14、第三方面,本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行上述的叠前道集优化处理方法。

15、第四方面,本公开实施例还提供了一种叠前道集优化处理装置,包括:构建模块,所述构建模块用于基于工区内实际测井资料建立avo合成道集;

16、分析模块,所述分析模块用于基于对比分析原始井旁道集与所述合成道集的avo特征差异,基于avo特征差异评价所述原始井旁道集存在的问题;

17、优化模块,所述优化模块用于针对所述原始井旁道集存在的每一问题,进行优化处理,将所述原始井旁道集向所述合成道集修正完善;

18、评估模块,所述评估模块用于对优化前的原始数据与优化后的数据分别进行叠前反演,并基于反演结果对所述原始井旁道集的优化结果进行评估。

19、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述构建模块用于:挑选工区内典型井,基于纵波速度及密度曲线,选择子波进行合成记录标定,获取相应的时深关系,再结合横波速度基于zoeppritz方程计算相应反射系数,选定子波建立所述avo合成道集。

20、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述分析模块用于:结合所述原始井旁道集与所述合成道集,挑选标志层,进行avo特征分析,从振幅、剩余时差、相关性及最大频率四方面分析评价所述原始井旁道集与所述合成道集的差异,明确所述原始井旁道集存在的问题。

21、作为本公开实施例的一种具体实现方式,所述优化模块用于:基于所述井旁道集进行参数测试,选取标志层分析原始井旁道集的avo特征变化及与所述合成道集的差异性作为叠前微观质控;同时将每步优化处理的过井线进行叠加,从叠后频谱以及井震标定的相关性作为叠后宏观质控,确保每一步优化处理的合理性。

22、本发明的有益效果在于:

23、本发明通过建立avo合成道集,对比分析原始井旁道集与合成道集的avo特征明确原始井旁道集存在的问题,从而针对性拟定优化处理流程,最后通过叠前反演结果直观对道集优化结果进行有效评估。该方法避免了道集优化处理流程的盲目性以及处理参数设置的主观性,最终为叠前反演提供较高质量的数据。

24、本发明基于原始井旁道集进行参数测试,从叠前微观以及叠后宏观两方面同步进行质控确保处理流程及参数的合理性,通过系列质控手段确保了处理的合理性。

25、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。



技术特征:

1.一种叠前道集优化处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理方法,其特征在于,所述步骤1包括:挑选工区内典型井,基于纵波速度及密度曲线,选择子波进行合成记录标定,获取相应的时深关系,再结合横波速度基于zoeppritz方程计算相应反射系数,选定子波建立所述avo合成道集。

3.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理方法,其特征在于,所述步骤2包括:结合所述原始井旁道集与所述合成道集,挑选标志层,进行avo特征分析,从振幅、剩余时差、相关性及最大频率四方面分析评价所述原始井旁道集与所述合成道集的差异,明确所述原始井旁道集存在的问题。

4.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理方法,其特征在于,所述步骤3包括:基于所述原始井旁道集进行参数测试,选取标志层分析所述原始井旁道集的avo特征变化及与所述合成道集的差异性作为叠前微观质控;同时将每步优化处理的过井线进行叠加,从叠后频谱以及井震标定的相关性作为叠后宏观质控,确保每一步优化处理的合理性。

5.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

6.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行权利要求1-4任一所述的叠前道集优化处理方法。

7.一种叠前道集优化处理装置,其特征在于,包括:

8.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理装置,其特征在于,所述构建模块用于:挑选工区内典型井,基于纵波速度及密度曲线,选择子波进行合成记录标定,获取相应的时深关系。再结合横波速度基于zoeppritz方程计算相应反射系数,选定子波建立所述avo合成道集。

9.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理装置,其特征在于,所述分析模块用于:结合所述原始井旁道集与所述合成道集,挑选标志层,进行avo特征分析,从振幅、剩余时差、相关性及最大频率四方面分析评价所述原始井旁道集与所述合成道集的差异,明确所述原始井旁道集存在的问题。

10.根据权利要求1所述的叠前道集优化处理装置,其特征在于,所述优化模块用于:基于所述井旁道集进行参数测试,选取标志层分析原始井旁道集的avo特征变化及与所述合成道集的差异性作为叠前微观质控;同时将每步优化处理的过井线进行叠加,从叠后频谱以及井震标定的相关性作为叠后宏观质控,确保每一步优化处理的合理性。


技术总结
本申请公开了一种叠前道集优化处理方法、装置、电子设备及介质,其中,处理方法包括:步骤1:基于工区内实际测井资料建立AVO合成道集;步骤2:对比分析原始井旁道集与所述合成道集的AVO特征差异,基于所述AVO特征差异评价所述原始井旁道集存在的问题,所述问题包括:噪音干扰、剩余时差、近远道频谱不一致;步骤3:针对所述原始井旁道集存在的每一问题,进行数据优化处理,将所述原始井旁道集向所述合成道集修正完善;步骤4:对优化前的数据与优化后的数据分别进行叠前反演,并基于反演结果对所述原始井旁道集的优化结果进行评估。

技术研发人员:姚铭,马灵伟,胡华锋,张克非,许凯,谢玮
受保护的技术使用者:中国石油化工股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/11
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