据”为约束，综合钻井、录井、测井、地震、生产动态等各种数据，充分考虑影响裂缝发育的各个因素，不仅实现了井间裂缝的定量预测，还大大提高了裂缝预测的准确性，在辽河黄沙坨油田通过已知井的抽稀检验和新井验证，裂缝预测总体符合率达到86.8%，具有广阔应用前景。
[0092]本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0093]本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0094]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0095]这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0096]本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1.一种火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，所述火山岩裂缝定量预测方法包括: 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； 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； 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； 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。2.根据权利要求1所述的火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，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。3.根据权利要求1所述的火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，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，包括: 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； 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； 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。4.根据权利要求1所述的火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，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，包括: 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； 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； 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； 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。5.根据权利要求1所述的火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，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。6.根据权利要求1所述的火山岩裂缝定量预测方法，其特征在于，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。7.一种火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，所述火山岩裂缝定量预测装置包括: 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； 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； 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； 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。8.根据权利要求7所述的火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，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。9.根据权利要求7所述的火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，所述预判结果生成单元包括: 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； 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； 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。10.根据权利要求7所述的火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，所述预测单元包括: 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； 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； 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； 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。11.根据权利要求7所述的火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，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。12.根据权利要求7所述的火山岩裂缝定量预测装置，其特征在于，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。
【专利摘要】一种火山岩裂缝定量预测方法及装置，该火山岩裂缝定量预测方法包括：获取钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线，根据钻井岩心数据、成像测井数据及测井曲线生成单井裂缝密度指示曲线；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；根据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；在三维空间根据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。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。
【IPC分类】G01V1/28
【公开号】CN104914465
【申请号】CN201510293984
【发明人】樊佐春, 张新培, 陈忠, 曹积万, 郭子南, 孟丹, 梁飞, 董凤龙, 宋新利, 高丽
【申请人】中国石油天然气股份有限公司
【公开日】2015年9月16日
【申请日】2015年6月2日