火山岩裂缝定量预测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及石油地质勘探开发技术领域，尤其涉及一种火山岩裂缝定量预测方法及装置。
【背景技术】
[0002]火山岩油气藏的勘探开发已有120多年的历史，随着在沉积岩层中油气藏勘探难度的日益加大和火山岩油气藏的不断发现，火山岩油气藏越来越受到重视。但是火山岩储层具有岩性和岩相变化快、储集空间和成藏条件复杂、资料获取和处理难度大的特点，勘探开发依旧是世界性难题。然而，作为油气储集和运移通道的裂缝，在空间如何分布，怎样预测，更是石油地质学家研宄火山岩储层不可回避的难题。
[0003]从国内外研宄现状来看，井间裂缝预测方法主要有岩石力学模拟和地震属性两种方法。岩石力学模拟主要模拟裂缝形成时期的古构造应力场，如构造恢复法、有限元法、曲率法等，但是它们简化裂缝成因，忽视岩性岩相、物性和其他复杂地质现象对裂缝发育的影响。地震属性法基于各向异性理论，包括多分量与各向异性检测裂缝技术、基于测井约束的波阻反演的裂缝预测方法、基于非线性的裂缝预测方法等，这些方法虽能实现裂缝井间预测，但是缺乏单井资料约束，并且对地震资料品质依赖较大，预测效果并不十分理想。
【发明内容】
[0004]本发明实施例提供了一种山岩裂缝定量预测方法及装置，以实现井间裂缝的定量预测，在火山岩油藏勘探和开发中快速准确地确定有利目标。
[0005]为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种火山岩裂缝定量预测方法，所述火山岩裂缝定量预测方法包括:
[0006]获取钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线，根据所述钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线生成单井裂缝密度指示曲线；
[0007]建立油藏三维地质模型，从所述油藏三维地质模型中提取反映裂缝的地质属性，并从地震数据中提取反映裂缝的地球物理属性；
[0008]根据所述单井裂缝密度指示曲线、地质属性及地球物理属性进行相关性判别，并生成预判结果，其中所述预判结果中包括与裂缝相关性大于预设值的几种裂缝属性；
[0009]在三维空间根据所述预判结果进行裂缝分布模拟，计算出三维空间裂缝的连续分布模型，进行井间裂缝的定量预测。
[0010]在一实施例中，所述根据所述钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线生成单井裂缝密度指示曲线，包括:根据所述钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线，统计包含密度、倾角及方位的单井裂缝的数据，制作所述单井裂缝密度指示曲线。
[0011]在一实施例中，根据所述单井裂缝密度指示曲线、地质属性及地球物理属性进行相关性判别，并生成预判结果，包括:
[0012]根据所述单井裂缝密度指示曲线、地质属性及地球物理属性进行相关性判别，生成相关性判别结果，所述相关性判别结果为裂缝的相关性百分比；
[0013]将所述相关性判别结果按照裂缝贡献大小进行分级，生成分级结果；
[0014]根据所述预设值对所述分级结果进行预判，生成所述预判结果。
[0015]在一实施例中，在三维空间根据所述预判结果进行裂缝分布模拟，计算出三维空间裂缝的连续分布模型，进行井间裂缝的定量预测，包括:
[0016]根据所述预判结果中的裂缝属性及所述单井裂缝密度指示曲线建立网络模型，所述网络模型中输入层的神经元个数为所述单井裂缝密度指示曲线数，输出层的个数为所述预判结果中的裂缝属性的个数；
[0017]以所述预判结果中的裂缝属性作为训练样本进行学习、训练，实时修改所述网络模型的阈值，当所述网络模型的输出误差小于预定误差时，生成预测样本曲线；
[0018]根据所述预测样本曲线计算三维空间裂缝的连续分布模型；
[0019]根据所述连续分布模型计算裂缝的各向异性、裂缝方位和类型，实现井间裂缝的定量预测。
[0020]在一实施例中，所述地质属性包括:断层分布、构造埋深、岩性岩相、孔隙度、渗透率，以及与构造相关的多个方向的斜率、曲率。
[0021]在一实施例中，所述地球物理属性包括:地震响应相位、响应频率、均方根振幅、相干体。
[0022]为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种火山岩裂缝定量预测装置，所述火山岩裂缝定量预测装置包括:
[0023]曲线生成单元，用于获取钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线，根据所述钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线生成单井裂缝密度指示曲线；
[0024]属性提取单元，用于建立油藏三维地质模型，从所述油藏三维地质模型中提取反映裂缝的地质属性，并从地震数据中提取反映裂缝的地球物理属性；
[0025]预判结果生成单元，用于根据所述单井裂缝密度指示曲线、地质属性及地球物理属性进行相关性判别，并生成预判结果，其中所述预判结果中包括与裂缝相关性大于预设值的几种裂缝属性；
[0026]预测单元，用于在三维空间根据所述预判结果进行裂缝分布模拟，计算出三维空间裂缝的连续分布模型，进行井间裂缝的定量预测。
[0027]在一实施例中，所述曲线生成单元具体用于:根据所述钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线，统计包含密度、倾角及方位的单井裂缝的数据，制作所述单井裂缝密度指示曲线。
[0028]在一实施例中，所述预判结果生成单元包括:
[0029]相关性判别模块，用于根据所述单井裂缝密度指示曲线、地质属性及地球物理属性进行相关性判别，生成相关性判别结果，所述相关性判别结果为裂缝的相关性百分比；
[0030]分级模块，用于将所述相关性判别结果按照裂缝贡献大小进行分级，生成分级结果;
[0031]判别模块，用于根据所述预设值对所述分级结果进行预判，生成所述预判结果。
[0032]在一实施例中，所述预测单元包括:
[0033]网络模型生成模块，用于根据所述预判结果中的裂缝属性及所述单井裂缝密度指示曲线建立网络模型，所述网络模型中输入层的神经元个数为所述单井裂缝密度指示曲线数，输出层的个数为所述预判结果中的裂缝属性的个数；
[0034]预测样本曲线生成模块，用于以所述预判结果中的裂缝属性作为训练样本进行学习、训练，实时修改所述网络模型的阈值，当所述网络模型的输出误差小于预定误差时，生成预测样本曲线；
[0035]连续分布模型计算模块，用于根据所述预测样本曲线计算三维空间裂缝的连续分布模型；
[0036]预测模块，用于根据所述连续分布模型计算裂缝的各向异性、裂缝方位和类型，实现井间裂缝的定量预测。
[0037]在一实施例中，所述地质属性包括:断层分布、构造埋深、岩性岩相、孔隙度、渗透率，以及与构造相关的多个方向的斜率、曲率。
[0038]在一实施例中，所述地球物理属性包括:地震响应相位、响应频率、均方根振幅、相干体。
[0039]本发明实施例的有益效果在于，通过本发明，可以实现井间裂缝的定量预测，在火山岩油藏勘探和开发中快速准确地确定有利目标。
【附图说明】
[0040]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。
[0041]图1为本发明实施例的火山岩裂缝定量预测方法流程图；
[0042]图2为本发明实施例的成像测井识别裂缝示意图；
[0043]图3a为本发明实施例的某井的实测裂缝密度曲线示意图；
[0044]图3b为本发明实施例的某井预测裂缝密度曲线示意图；
[0045]图4为本发明实施例中生成预判结果的方法流程图；
[0046]图5为本发明实施例中某油田火山岩裂缝属性相关性排名示意图；
[0047]图6为本发明实施例中井间裂缝的定量预测流程图；
[0048]图7为本发明实施例中的火山岩裂缝定量预测装置结构框图；
[0049]图8为本发明实施例中预判结果生成单元703的结构框图；
[0050]图9为本发明实施例中预测单元704的结构框图；
[0051]图10为裂缝预测神经网络流程图。
【具体实施方式】
[0052]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