[發明專利]薄儲層厚度預測方法及裝置有效
| 申請號: | 201610379833.2 | 申請日: | 2016-06-01 |
| 公開(公告)號: | CN107450100B | 公開(公告)日: | 2019-04-02 |
| 發明(設計)人: | 高君;曹思遠;呂雪雁;陸紅梅 | 申請(專利權)人: | 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院 |
| 主分類號: | G01V1/30 | 分類號: | G01V1/30 |
| 代理公司: | 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372 | 代理人: | 張文娟;朱繪 |
| 地址: | 100728 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 薄儲層 厚度 預測 方法 裝置 | ||
1.一種薄儲層厚度預測方法,其特征在于,包括:
步驟101,獲取工區范圍內多個第一薄儲層的地層反射系數序列與多個地震子波,其中,第一薄儲層為已知的薄儲層;
步驟102,將地層反射系數序列與地震子波進行褶積,獲取地質基函數,進一步地,將多個地質基函數集合,構成地質基函數空間;
步驟103,將多個第二薄儲層的地震資料基于地質基函數空間展開,以獲取多個展開系數,其中,第二薄儲層為工區范圍內除第一薄儲層外的已知薄儲層,所述展開系數為地震資料基于地質基函數空間展開的展開式的系數;
步驟104,根據展開系數對第二薄儲層的厚度進行預測,以獲取最大概率厚度,其中,最大概率厚度為每個展開式中展開系數最大的地質基函數所對應的厚度;
步驟105,判斷最大概率厚度與對應的第二薄儲層的實際厚度之差是否在預設閾值內,若是,對所述第二薄儲層的厚度預測有效;
步驟106,判斷預測有效的概率是否滿足預設精度,若滿足,轉步驟107執行,其中,預測有效的概率為第二薄儲層的厚度預測有效個數占總的第二薄儲層個數的比值;
步驟107,利用地質基函數空間對第三薄儲層的厚度進行預測,其中,第三薄儲層為工區范圍內需要預測的薄儲層。
2.根據權利要求1所述的薄儲層厚度預測方法,其特征在于,步驟107具體包括:
獲取第三薄儲層的地震資料;
將第三薄儲層的地震資料基于地質基函數空間展開;
根據展開系數對第三薄儲層的厚度進行預測,以獲取最大概率厚度,所述最大概率厚度即為第三薄儲層的厚度。
3.根據權利要求1所述的薄儲層厚度預測方法,其特征在于,在步驟101之前還包括:
步驟a,獲取多個第一薄儲層的測井信息,并對多個第一薄儲層的反射特征進行統計,其中,所述反射特征包括第一薄儲層的厚度和界面反射系數值;
步驟b,根據多個反射特征構建多個地層反射系數序列;
步驟c,根據疊后地震資料,提取多個第一薄儲層的地震子波。
4.根據權利要求3所述的薄儲層厚度預測方法,其特征在于,在步驟b之后,步驟c之前,還包括:
獲取地震數據,并對地震數據進行品質分析;
對地震數據進行內插及預處理,以獲得地震資料。
5.根據權利要求1所述的薄儲層厚度預測方法,其特征在于,步驟106還包括,
若預測有效的概率不滿足預設精度,轉步驟101執行。
6.一種薄儲層厚度預測裝置,其特征在于,包括:
參數獲取模塊,用于獲取工區范圍內多個第一薄儲層的地層反射系數序列與多個地震子波,其中,第一薄儲層為已知的薄儲層;
地質基函數空間獲取模塊,用于將地層反射系數序列與地震子波進行褶積,獲取地質基函數,進一步地,將多個地質基函數集合,構成地質基函數空間;
展開系數獲取模塊,用于將多個第二薄儲層的地震資料基于地質基函數空間展開,以獲取多個展開系數,其中,第二薄儲層為工區范圍內除第一薄儲層外的已知薄儲層,所述展開系數為地震資料基于地質基函數空間展開的展開式的系數;
最大概率厚度獲取模塊,用于根據展開系數對第二薄儲層的厚度進行預測,以獲取最大概率厚度,其中,最大概率厚度為每個展開式中展開系數最大的地質基函數所對應的厚度;
預測結果判定模塊,用于判斷最大概率厚度與對應的第二薄儲層的實際厚度之差是否在預設閾值內,若是,判定對所述第二薄儲層的厚度預測有效;
精度判定模塊,用于判斷預測有效的概率是否滿足預設精度,若滿足,觸發薄儲層預測模塊,其中,預測有效的概率為第二薄儲層的厚度預測有效個數占總的第二薄儲層個數的比值;
薄儲層預測模塊,用于利用地質基函數空間對第三薄儲層的厚度進行預測,其中,預測有效的概率為第二薄儲層的厚度預測有效個數占總的第二薄儲層個數的比值,第三薄儲層為工區范圍內需要預測的薄儲層。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院,未經中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.17sss.com.cn/pat/books/201610379833.2/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





