CN103527184B - 一种白云岩储层的预测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种白云岩储层的预测方法，包括：获取目标地层的地震属性；提高所述地震属性的信噪比；采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测。本申请通过地震资料品质评价、叠前深度处理、叠后属性分析和叠后波阻抗反演岩性识别、叠前属性分析和叠前弹性参数反演优质储层及烃类检测的白云岩储层有效预测方法技术体系，能有效预测白云岩储层。

Description

一种白云岩储层的预测方法和系统

技术领域

本申请涉及油气田勘探和开发的技术领域，特别涉及一种白云岩储层的预测方法，以及，一种白云岩储层的预测系统。

背景技术

随着油气勘探开发的不断发展，非常规油气的存在打破了传统的油气成藏理论和思维模式，在现有的经济技术条件下显示出了巨大的潜力。非常规油气包括致密气、页岩气、煤层气、致密油、页岩油和油砂等。致密油是致密储层油的简称，泛指与生油岩层系互层共生或紧邻的致密砂岩、致密碳酸盐岩、致密火山岩、致密变质岩等渗透率小于1×10-3μm2的储层中聚集的石油资源。致密油通常源储一体或紧邻，一般大面积层状连续分布，无明显的圈闭与油气水界限，含油条件好，储量大，但需要借助压裂等技术手段才能实现经济开采，是继页岩气之后的又一勘探热点领域。

现有技术中，深层白云岩岩性及有效储层地震识别的难度大，主要体现在：

（1）埋藏深、信号弱；

（2）不像奥陶系灰岩溶洞、串珠那样反射特征明显；

（3）白云岩、灰岩、膏盐、碎屑岩交互，岩性复杂多样，但就白云岩岩性识别都非常困难；

（4）多个公分级的膏盐综合地球物理响应从视觉上夸大了膏盐的厚度，大大地掩盖了白云岩及其有效储层的信息。如果没有膏盐，就如同盐上的空白反射，岩性及有效储层也无法识别。

因此，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够提供一种种白云岩储层的预测体系，能有效预测白云岩储层，预测准确率高。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种白云岩储层的预测方法，用以有效预测白云岩储层。

相应的，本申请还提供了一种白云岩储层的预测系统，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请公开了一种白云岩储层的预测方法，包括：

获取目标地层的地震属性；

提高所述地震属性的信噪比；

采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

优选地，还包括：

对所述地震属性进行可信度评价；

采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价。

优选地，所述针对所述地震属性进行可信度评价的步骤包括：

对所述地震属性进行中心标准化处理；

通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

优选地，所述提高所述地震属性的信噪比的步骤包括：

采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

优选地，所述采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演的步骤包括：

对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则判定叠后波阻抗反演成功，当拟合度未超过第二预设阈值时，则改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度，返回执行所述采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录的步骤。

优选地，所述采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演的步骤包括：

采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

优选地，所述采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测的步骤包括：

检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

优选地，所述检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层的步骤包括：

对所述目标储层的地震道进行小波变换；

将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

优选地，所述采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测的步骤包括：

采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

本申请还公开了一种白云岩储层的预测系统，包括：

地震属性模块，用于获取目标地层的地震属性；

信噪比提高模块，用于提高所述地震属性的信噪比；

叠后波阻抗反演模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

叠前弹性参数反演模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

白云岩储层预测模块，用于采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

优选地，还包括：

地震属性可信度评价模块，用于对所述地震属性进行可信度评价；

预测结果可信度评价模块，用于采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价。

优选地，所述地震属性可信度评价模块包括：

中心标准化处理子模块，用于对所述地震属性进行中心标准化处理；

第一地震属性选取子模块，用于通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

第二地震属性选取子模块，用于通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

优选地，所述信噪比提高模块包括：

地震分频子模块，用于采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

优选地，所述叠后波阻抗反演模块包括：

方形滤波子模块，用于对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

地震合成记录子模块，用于采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

拟合度比较子模块，用于比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则调用成功判定子模块；当拟合度未超过第二预设阈值时，则调用波阻抗更改子模块，返回调用拟合比较子模块；

成功判定子模块，用于判定叠后波阻抗反演成功；

波阻抗更改子模块，用于改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度。

优选地，所述叠前弹性参数反演模块包括：

AVO反演子模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

优选地，所述白云岩储层预测模块包括：

碳酸盐岩储层预测子模块，用于检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

优选地，所述碳酸盐岩储层预测子模块包括：

小波变换子模块，用于对所述目标储层的地震道进行小波变换；

初始衰减频率设置子模块，用于将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

频率计算子模块，用于分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

振幅衰减梯度因子获得子模块，用于在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

优选地，所述白云岩储层预测模块包括：

关系图版建立子模块，用于采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

关系版图预测子模块，用于采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测

与背景技术相比，本申请具有以下优点：

本申请通过地震资料品质评价、叠前深度处理、叠后属性分析和叠后波阻抗反演岩性识别、叠前属性分析和叠前弹性参数反演优质储层及烃类检测的白云岩储层有效预测方法技术体系，能有效预测白云岩储层。

附图说明

图1是本申请的一种白云岩储层的预测方法实施例的步骤流程图；

图2是本申请过井地震道的不同地震谱分解方法时频图对比图；

图3是本申请的轮古34井区鹰山组1段22Hz不同频谱分解方法储层预测对比图；

图4是本申请的塔中采用Gabor-Morlet小波变换分频方法得到的22Hz能量剖面图；

图5是本申请的塔中45井区良二段22Hz调谐能量的平面分布特征图；

图6是本申请的塔中45井区良三段22Hz调谐能量的平面分布特征图；

图7是本申请的一种AVO异常分类图；

图8是本申请的一种白云岩弹性参数交会图；

图9是本申请的飞仙关组一段一二段纵波和横波速度变化率平面图；

图10是本申请的普光6井-普光4井-普光3井联井纵波速度变化率反射剖面；

图11是本申请本申请的普光6井-普光4井-普光3井联井纵横波速度变化率反射剖面；

图12是本申请的普光气田飞仙关组飞一段—飞二段泊松比(P+G)反射和碳氢检测(P×G)属性平面图；

图13是本申请的W1和W2井泊松比和流体因子剖面示意图；

图14是本申请的频谱分析方法计算频率域振幅衰减梯度原理图；

图15是本申请的3TZ45井区频率域振幅衰减梯度数据体过井剖面示意图；

图16是本申请的TZ45井区颗粒灰岩段频率域振幅衰减梯度分布特征示意图；

图17是本申请的主要矿物的PE值示意图；

图18是本申请的塔中75井PE-RC交会图；

图19是本申请的塔中75井PE-RC交会图；

图20是本申请的塔中75井PE-RC交会图；

图21是本申请的塔中408井PE-RC交会图；

图22是本申请的塔中166井PE-RC交会图；

图23是本申请的塔参1井PE-RC交会图；

图24是本申请的塔参1井PE-RC交会图；

图25是本申请的正演1井虚拟井综合柱状图；

图26是本申请的正演1井虚拟井Zoeppritz精确解AVA合成记录图；

图27是本申请的正演1井虚拟井Zoeppritz精确解AVO合成记录图；

图28是本申请的正演1井虚拟井Shuey二项式AVA合成记录图；

图29是本申请的AVO正演响应图版AVO正演响应图版；

图30是本申请的塔中45井良里塔格组颗粒慧眼段地震属性交会图；

图31是本申请的牙哈断裂构造带寒武系白云岩储层地震属性相关性分析示意图；

图32是本申请的牙哈断裂构造带寒武系白云岩储层地震属性分析示意图；

图33是本申请的一种白云岩储层的预测系统实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

白云岩储层的地震横向预测一直是地球物理勘探的一个难题，尤其是小型孔隙、溶洞、裂缝储层描述，主要存在以下几个难点：一是由于缝、孔、洞面积太小，地震资料分辨率低，不易识别；二是含油随机性大；三是普遍埋深较深，地震资料质量较差。

本申请的核心构思之一在于，白云岩储层预测技术建立在高信噪比、高保幅、高分辨率的地震成像技术之上，宽方位、小面元和大偏移距的高分辨率三维地震采集技术又为成像提供了基础。白云岩的沉积、成岩、层序地层学等地质研究一直是指导白云岩储层预测的重要手段。

参照图1，示出了本申请的一种白云岩储层的预测实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取目标地层的地震属性；

地震属性是指原始地震数据经过数学变换而推导出的可以反映地震波几何形态、运动学特征、动力学特征或统计学特征量度的数据形式，如振幅、频率、相位等。地震波在地层中传播过程极其复杂，其传播规律和波场响应特征是对地下地层性质的一种综合反映，地层岩石的岩性、物性及含油气性决定了地震信号的特征，地下地层性质的变化必然导致地震波反射特征的变化，由于地震数据和地震属性的相关性，进而必然影响地震属性的变化。通常情况下，地震波通过含油气地层时产生的地震属性异常变化往往比地层岩性、物性变化引起的属性异常更加突出。因此地震属性一方面携带有丰富的地下地层信息，另一方面它和储层的含油气性之间也存在着某种形式的内在联系。

步骤102，提高所述地震属性的信噪比；

白云岩储层的地震横向预测一直是地球物理勘探的一个难题，尤其是小型孔隙、溶洞、裂缝储层描述，主要难点之一是，由于缝、孔、洞面积太小，地震资料分辨率低，不易识别。

为此，本申请的白云岩储层预测是建立在高信噪比、高保幅、高分辨率的地震成像技术之上的。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤102具体可以包括如下子步骤：

子步骤S11，采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

地震分频技术是一种基于频谱分析的地震成像方法，可弥补由于地震采集、处理时振幅不一致导致地震解释的多解性，并进一步提高储集层预测的精度。它可在频率域内对每一个频率所对应的振幅进行分析，最大限度地提高地震资料的解释分辨率，使储层预测的结果具有较高的可信度。

地震分频技术是一项基于频率的储层解释技术，通过在频率域分析每一个频率对应的振幅来最大限度地提高地震资料的分辨率，储层预测结果具有较高的可信度。在地震资料主频和信噪比都较低的情况下，利用地震分频技术在频率域对地震资料进行全频段扫描成像，细致地分析地震信号的时变特性，可以揭示由于储层岩性和物性等变化引起的微小振幅变化。

在实际应用汇总，地震分频方法可以包括以下的一种或多种：

①离散傅里叶变换(DFT)

离散傅里叶变换是一种应用广泛的频谱分解算法，它使用一个固定窗口，在此窗口中转换信号使其表征声学属性和地层厚度。傅里叶变换是把时间域地震数据体转化为频率域数据体。

离散傅里叶变换的主要优点在于，通过窗中心的平移，实现对信号的局部化分析，但它的局部化是一次性的，即在离散傅里叶变换分析中，窗函数的大小和形状均与时间和频率无关而保持固定不变，所确定的时频窗口有相同的时宽和频宽，所以不能根据地震信号在各个时刻的不同变化去调整分析分辨率，这对于分析时变信号是非常不利的；另外，由于测不准原则的限制，分辨率单元的面积不可能无限小。因此，离散傅里叶变换的分辨率也无法在空间域或频率域达到最佳，使谱分解结果可信度降低。

②连续小波变换(CWT)

小波变换继承和发展了离散傅里叶变换的局部化思想，具有多分辨率的特点，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率，这正符合低频信号变化缓慢而高频信号变化迅速的特点。连续小波变换等同于对地震信号采用逐渐精细的时间域或空间域取样步长，能够聚焦到信号的任意微小细节。

连续小波变换可在高频处获得更高的时间分辨率，但在低频处还不能很好地分辨时间剖面上紧邻的反射同相轴；另外由于小波变换的窗函数使用尺度参数来控制，得到的结果是时间尺度域的，因此难以与具体的频率概念直接对应，即它不是真正的时频分析，所以导致物理意义和地质含义不够明确。在进行小波变换重构时，从时间域到时频域，又回到时间域这个过程中，会产生信息损失，所以小波变换不具有无损可逆性的特点。

③S-变换(ST)

S-变换是一种时频分析方法，采用和频率倒数相关的尺度因子，频率低，时窗大；频率高，时窗小。能够根据频率调节时窗分析信号，成像效果较好。S-变换能够将地震信号从时间域变换到时频域，然后通过S-反变换还能够从时频域回到时间域，不会丢失任何信息。

S-变换属于多分辨时频分析，对于不同频率的分辨率较高，同时对于数据处理的适应性较强。在S-变换中高斯窗的尺度大小由频率的倒数决定，具有多分辨时频分析的特征，能够生成分辨率很高的频谱分解图，且S-变换含有相位因子，所以保留了每个频率的绝对相位特征。S-变换具有局部性、无损可逆性和高时频分辨率的特点，因此通过S-变换所得到的时频属性对低频孔洞型储层预测效果较好。

④非正交小波变换(NOWT)

小波变换没有传统分频方法的时窗要求，因此可以避免信号失真。常规小波变换谱分解虽然能获得较好的时间分辨率和频率分辨率，但由于小波变换是用尺度参数来控制的，因此难以与通常的频率概念直接对应，其物理意义和地质含义较难理解。

非正交小波变换直接用频率参数来控制频谱分解，在选择频率参数时考虑了地震层序响应分布规律，通过控制不同频带的分布密度，可以将地震层序信息充分体现出来。因此，非正交小波变换具有比常规谱分解方法和常规小波变换更高的计算精度和更好的成像效果。

地震分频技术可以刻画碳酸盐岩储层中由缝洞引起的地震反射频率特征。常规小波变换频谱分解技术使用的是尺度参数，难以与频率参数直接对应，其结果的地质含义不够明确。Gabor-Morlet小波变换直接使用频率参数，能更有效地突出信号的局部特征。以塔中地区奥陶系碳酸盐岩有效储集空间为例，其以次生孔、洞和裂缝为主，基质孔隙度低，渗透性较差，储层的非均质性极强，用常规地震属性方法不能有效地描述储层的分布特征。为此，分别利用常规小波变换和Gabor-Morlet小波变换谱分解技术对塔中地区奥陶系良里塔格组碳酸盐岩储层进行了预测，并将两种方法的预测结果与钻井数据进行了对比分析。结果表明，基于Gabor-Morlet小波变换的频谱分解技术储层预测结果与实际钻井数据的吻合率在90%以上。

下面以塔里木盆地奥陶系为实例进行说明：

在塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩的研究中，主要的勘探目标是奥陶系的一间房组和鹰山组，岩性以鲕粒灰岩和泥灰岩为主。轮古35井在双程旅行时3905-3945ms发育洞穴型储层，具工业油气产能。通过轮古35井实际地震道的4种频谱分解方法的时频图对比（如图2所示），可见离散傅里叶变换由于固定窗口的限制，使时间分辨率相对较低；从分辨率效果来看，S-变换较非正交小波变换好，非正交小波变换较连续小波变换好；S-变换时窗随频率而变换，具有较高的时频分辨率、无损可逆性和局部性等特点，适合于低频碳酸盐岩孔洞型储层的识别和规律分析。

该区奥陶系碳酸盐岩储层埋藏一般都在6000m以下，地震分辨率低，目的层的地震资料分辨率为22Hz左右，需要优选出对低频成像效果较好的频谱分解方法。通过4种频谱分解方法在22Hz的成像数据体提取鹰山组1段的平面属性图并进行对比。图3(a)是离散傅里叶变换的频谱分解方法图，预测结果和已有钻井符合相对较好，但是在东部地区未能很好地反映溶蚀孔洞的发育情况（实际研究表明东部地区具有大面积低阻溶蚀的孔洞，在离散傅里叶变换频谱分解图上未能显示出来）；图3(b)和图3(c)预测结果在LG35井和LG351C井符合不好，非正交小波变换在东部地区也未能很好地反映溶蚀孔洞的发育；图3(d)预测结果能很好地反映出研究区东部溶蚀孔洞的发育和空间展布特征，通过对实际钻井的情况进行验证，也全都符合。通过不同频谱分解方法时频图和储层预测图的综合对比分析发现，由于S-变换具有多分辨时频分析的优点，对于不同频率的分辨率较高，同时含有相位因子，保留了每个频率的绝对相位特征，并且具有局部性、无损可逆性和高时频分辨率的特点。因此，基于S-变换的分频成像数据体能够很好地展示该区储层的发育情况和空间展布特征，适合于低频碳酸盐岩溶蚀孔洞型储层预测，尤其是洞穴型储层的预测。

下面以塔中为实例进行说明：

在塔中45井区，针对奥陶系良里塔格组的目的层良二段和良三段，采用Gabor-Morlet小波变换分频方法进行了储层预测。

首先，对三维纯波偏移数据体采用Gabor-Morlet小波变换分频方法进行分频处理，得到一系列不同频率的数据体；然后，通过单井标定，确定分频属性与井中储层发育情况和产能之间的对应关系，并利用三维可视化技术基于目的层段分频数据体在三维空间刻画储层的分布规律，进行储层预测。钻井资料与碳酸盐岩储层地震反射特征对比分析结果表明，频率为22Hz的数据体对缝洞比较敏感，能较好地指示缝洞储层发育的空间分布特征，为此，利用22Hz的数据体进行了储层描述。

在单井合成地震记录标定的基础上，根据单井的测井解释资料和生产资料等，对分频预测的储层属性进行了标定。图4为由Gabor-Morlet小波变换分频方法得到的目的层段的频率为2Hz的能量剖面，箭头指示各井产油气层段、测井解释储层段TZ451井、ZG16井、ZG17井为工业油气流井，在过这3口井的能量剖面上，溶蚀孔洞和裂缝发育层段与强能量对应；ZG18井仅见油气显示，在过该井的能量剖面上不存在强能量体。这说明，分频属性异常值与碳酸盐岩缝洞型储层有良好的对应关系。

基于由小波变换和Gabor-Morlet小波变换分频方法得到的频率为22Hz的能量数据体，得到良二段（参见图5）和良三段（参见图6）的调谐能量平面分布特征。从图5a（小波变换）和图6a（小波变换）可以看出，小波变换的预测结果与井吻合率为70%，而从图5b（Gabor-Morlet小波变换）和图6b（Gabor-Morlet小波变换）可以看出，Gabor-Morlet小波变换的预测结果与井中各层位的油气显示情况吻合很好，吻合率达90%，其结果更能准确预测储层的发育情况。

步骤103，采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

地震反演是指利用地震资料对地下岩层空间结构和物理性质进行成像的过程。波阻抗反演是指利用地震资料反演地层波阻抗（或速度）的地震特殊处理和解释技术，它具有明确的物理意义，是储集层岩性预测、油藏特征描述的确定性方法。通常意义上的地震反演常指波阻抗反演。反演而成的波阻抗剖面不仅便于将地震资料与测井资料进行对比，而且能有效地对地层物性参数的变化进行研究，从而得到物性参数在空间的分布规律，指导油气的勘探开发，地震反演是储层预测的核心。

地震反射波法勘探的基础在于：地下不同地层存在波阻抗差异，当地震波传播有波阻抗差异的地层分界面时，会发生反射从而形成地震反射波。地震反射波等于反射系数与地震子波的褶积，而某界面的法向入射发射系数就等于该界面上下介质的波阻抗差与波阻抗和之比。也就是说，如果已知地下地层的波阻抗分布，我们可以得到地震反射波的分布，即地震反射剖面。即由地层波阻抗剖面得到地震反射波剖面的过程称为地震波阻抗正演，反之，由地震反射剖面得到地层波阻抗剖面的过程称为地震波阻抗反演。

反演从地震数据中提取它所包含的潜在地质信息的过程。传统上，反演是在叠后地震数据上进行,目的是提取声波阻抗体。近来，反演已经被扩展到叠前数据体，目的是既提取声波阻抗又提取横波阻抗体，这样就允许计算空隙流体。另外最新的发展是可以利用反演结果直接预测岩性参数如孔隙度和水饱和度体。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤103具体可以包括如下子步骤：

子步骤S21，对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

子步骤S22，采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

子步骤S23，比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则执行子步骤S24；当拟合度未超过第二预设阈值时，则执行子步骤S25，返回执行子步骤S22；

子步骤S24，判定叠后波阻抗反演成功；

子步骤S25，改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度。

基于模型反演基于以下的褶积模型：地震道=子波*反射系数+噪声。其中假设：1地震道已知；2子波已知；3噪声是随机的，与地震道不相关。

反射系数是与地震道拟和的最好的反射序列。也就是说，如果我们能找到一个反射系数，它与子波的褶积可以最大限度地近似于实际的地震道，那么这个反射系数就是我们的最佳选择。

在实际应用中，首先要建立一个起始猜测模型，然后经过一系列步骤来改进它，以便提高它与实际地震道的拟和程度。

第一步：对初始猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

第二步：用块化的波阻抗和已知的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

第三步：将得到的合成记录与真实的记录相比较；

第四步：改变方波化波阻抗的振幅和厚度来提高它与真实波阻抗的拟和程度。

重复上述步骤直到达到理想的结果，即拟合度超过第二预设阈值。

基于模型反演方法主要有以下几种：

（1）测井约束反演：将地震与测井有机结合，突破传统意义上地震分辨率的限制。

（2）地震岩性模拟：将模型正演的结果与实际地震记录作比较，然后根据比较的结果，反复修改地下波阻抗模型的速度、密度和深度数值（同时也修改子波），从而不断的通过迭代修改，找到一个详细的地下波阻抗模型。该方法避免了一般反褶积算法最子波的最小相位假设，也不需要假设反射系数是白噪。

（3）广义线性反演：通过模型正演与实际地震剖面作比较，根据误差的情况，在最小二乘意义上，或者在误差绝对值之和最小的意义上，最佳逼近实际数据，从而迭代反复修改模型，直到符合要求为止。

（4）多道反演法：分为无井多道反演和有井多道反演。有井多道反演是在无井多道反演的基础上，结合已知井的资料建立初始模型和提取子波，将多道反演的思路应用于宽带约束反演，该方法保持了宽带高分辨率的特点，与测井的吻合性较好，可以较好的压制随即噪声，但是最规则噪声不适用。

（5）地质统计学反演：在地质和地层模型中对一个三维地震数据体进行转换，得到一些储层尺度的波阻抗数据体，并且通过这些三维数据体进行统计学计算，来量化其不确定性。

地质统计学反演首先在地震时间域内建立储层的地质模型，层面由拾取的地震层位决定，地层网格的结构（上超，剥蚀）取决于地质情况，并将井位出的原始地质波阻抗曲线放置于地层网格内。利用井和地震数据来决定地质统计学参数，然后开始地质学统计反演过程。模拟过程沿着一个随机路径进行，并且在每一个随机拉伸道位置，通过序贯高斯模拟产生波阻抗值，并计算出相应的反射系数。反射系数与子波褶积后，与实际地震资料拟合最好的波阻抗道被保留，并且与井数据及以前的模拟波阻抗道合并。适用于各类复杂储层的地震预测和描述，尤其钻井资料较多、需要进行精细储层描述地区；该算法运算量大，速度慢。

（6）波阻抗多尺度反演：采用小波变化，把目标函数分成不同尺度的分量，根据不同尺度上目标函数的特征逐步搜索全局最小点。一般情况下，大尺度上，目标函数的极值点较少，且分得开，用通常的线性化方法很容易所搜到该尺度。在相对较小尺度上，目标函数极值点较多，直接寻找全局极值点比较困难。但是，如果以大尺度上搜索到的总体背景上“全局极小点”为起始点，则能很容易地在其附近搜索到对应尺度上的“全局极小点”。最后，当尺度降至目标函数的原始尺度时，对应搜索出的“全局极小点”就是目标函数的全局最小点。优点：反演稳定，反演结果不受选定的初始点影响，从而避免其后的反演落入错误的领域，并且收敛速度加快。缺点：对目标函数由大到小的多尺度分解过程中，总是假定上一尺度（较大尺度）在迭代终止点就是下一尺度的“全局极小点”，这种假设无法严格保证结果的准确性。

（7）遗传算法反演：采用了类似自然界生物演化的技术，由模型参数的先验信息和正演问题的物理特性计算合成数据，然后将合成数据与观测资料进行匹配，获得模拟空间内的边缘后验概率密度函数的近似估计。遗传算法把定向所搜与随机搜索相结合，显著提高空间搜素的效率。遗传算法是求解非线性优化问题的全局极小的一种具有特色的方法，既可用于叠前资料，也可用于叠后资料。

当然，上述反演的方法只是用作示例，在实施本申请实施例时，还可以根据实际情况采用其他反演的方法，例如递推反演，本申请对此不加以限制。

递推反演是根据反射系数进行递推计算地层波阻抗或层速度，其关键在于由原始地震记录估算反射系数和波阻抗，测井资料不直接参入反演，只起到标定和质量控制的作用。因此又称为直接反演。

递推反演是对地震资料的处理过程，其结果的分辨率、信噪比以及可靠程度主要依赖于地震资料本身的品质，因此用于反演的地震资料应具有较宽的频带，较低的噪声、相对振幅保持和准确成像。反演之前，应对声波测井和密度测井曲线进行校正。

递推反演的核心技术在于由地震资料正确的估算地层的反射系数（或消除地震子波的影响），比较典型的实现方法有：基于地层反褶积方法、稀稀疏脉冲反演法、测井控制地震反演法、频域反褶积法等。

（1）地层反褶积法：根据已有测井资料（声波和密度）与井旁地震记录，利用最小平方法估算数学意义上的“最佳”子波和反射系数。优点：把子波求解的“欠定”问题变成确定问题，再井点已有测井段范围内可获得与测井最吻合的反演结果。局限性：1.完全忽略了测井误差和地震噪音，尤其是侧井误差的客观存在使“子波”确定更加困难；2.地层反褶积因子的估算是在计算时窗内数学上的最佳逼近，实际处理范围与该时窗的不同已超出该方法的适用范围，即便是在井点位置，得到的反演结果已不可能是“误差最小”

（2）稀疏脉冲反演法：基于稀疏脉冲反褶积基础上的递推反演法，主要包括最大似然反褶积、L1模反褶积和最小熵反褶积。这类方法针对地震记录的欠定问题，提出了地层反射系数为一系列叠加于高斯背景下的强轴的基本假设，在此条件下以不同的方法估算地下“强”反射系数和地震子波。优点：无需考虑钻井资料，直接由地震记录计算反射系数，实现递推反演。其缺陷在于很难得到与测井曲线相吻合的最终结果。

（3）基于频域反褶积与相位校正的递推反演法：从方法实现上回避了计算子波或反射系数的欠定问题，以井旁反演结果与实际测井曲线的吻合程度作为参数优选的基本依据，从而保证了反演资料的可信度和可解释性，是递推反演的主导方法。其主要技术关键有：恢复地层反射系数振幅谱的频域反褶积、使井旁反演道与测井最佳吻合的相位校正以及反映地层波阻抗变化趋势的低频模型技术。

递推反演的优点在于：应用领域较宽，勘探初期钻井较少的情况下，通过反演资料进行岩相分析确定地层的沉积体系，根据钻井揭示储集层特征进行横向预测，确定评价井位；开发前期，在储层较厚的条件下，递推反演资料可为地质建模提供较可靠的构造、厚度和物性信息，优化方案设计；在油藏检测阶段，通过时延地震反演速度差异分析，可帮助确定储集层压力、物性的空间变化，进而推断油气前缘。

递推反演的缺点在于：1、由于受地震频带宽度的限制，递推反演资料的分辨率相对较低，不能满足薄储集层研究的需要；2、算法相对复杂，在具体实现过程中存在一些难点：①反射剖面的极性问题：地震反射波的极性是正还是负直接影响反演波阻抗后速度变高还是变低；②标定问题：地震反演中对反射系数的标定，通常是根据井中反射系数来标定反褶积后的振幅值的。但是，求波阻抗是一个积分的过程，反褶积后的地震道振幅实际上还不是反射系数，而是相对于反射系数再褶积的一个剩余子波。这个剩余子波一般在浅层主频高些，在深层主频低些。频率低的波积分后数值偏大，会使深层产生较大的波阻抗值。因此在标定时，除了要考虑时变的振幅因素外，还要考虑时变的主频变化；③低频分量的补偿问题：在有井的情况下，以井为控制，能够得到该点的低频分量，但是在井与井之间低频分量的内插又是一个难题，简单的内插只有在地层等厚且产状平稳时才行。即使利用地层产状起伏控制内插，还有高低、频带的一个衔接问题，因为低频成分一定要与子波的谱“互补”。在无井区，波阻抗反演往往要从叠加速度谱中提取低频分量，又存在速度谱的质量与分辨率问题。

步骤104，采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

在具体实现中，主要是指AVO反演。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤104具体可以包括如下子步骤：

子步骤S31，采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

通过AVO反演，可以获得全部的岩石属性，如：岩石密度、纵横波速度、纵横波阻抗、泊松比等。叠前反演与叠后反演的区别在于叠前反演使用了未经叠加的地震资料。多道叠加虽然能够改善资料的品质，提高信噪比，但是另一方面，叠加技术是以东校正后的地震反射振幅、波形等特征不随炮检距变化的假设为基础的。实际上，来自同一反射点的地震反射振幅在不同炮检距上是不同的，并且反射波形也随炮检距的变化而发生变化。这种地震反射振幅、波形特征随炮检距的变化关系很复杂，主要原因就在于不同炮检距的地震波经过的地层结构、弹性性质、岩性组合等许多方面都是不同的。叠加破坏了真实的振幅关系，同时损失了横波信息。叠前反演通过叠前地震信息随炮检距的变化特征，来揭示岩性和油气的关系。叠前反演的理论基础是地震波的反射和透射理论。理论上讲，利用反射振幅随入射角的变化规律可以实现全部岩性参数的反演，提取纵波速度、横波速度、纵横波速度比、岩石密度、泊松比、体积模量、剪切模量等参数。AVO分析技术是一项利用振幅信息研究岩性和检测油气的重要技术，它是通过建立储层含流体性质与AVO的关系，应用AVO的属性参数来对储层的含流体性质进行检测。

AVO技术是通过研究地下介质的地震反射波振幅随炮检距的变化来反映地下介质的岩性和孔隙流体的性质，进而直接预测储层。通常采用泊松比参数来描述反射界面振幅的变化情况。当介质间无明显泊松比变化时，不论反射系数是正负，振幅都随入射角的增大而减小。当反射系数为正且泊松比增加或反射系数为负而泊松比降低时，振幅随人射角的增大而增加；当反射系数为负且泊松比降低或如果反射系数为正而泊松比增加时，振幅随人射角的增大先减小，当入射角增大到一定时会出现极性反转闭。因此，利用AVO技术中振幅随入射角变化这一特征可判定岩石物理参数阁。

AVO属性交会图方法是基于异常分类和泥岩线拟合背景线的基础上的一种异常解释技术。在实际应用中，对已知的钻、测井资料进行分析，由Zoeppritz方程计算方法做正演，经处理得到属性剖面一般指梯度和截距两种属性，将属性剖面的样点分布在交会图上。根据样点在交会图上分布的不同位置，确定不同流体在交会图上的AVO异常响应特征。利用模型正演与实际地震资料之间的对应关系，将响应特征应用到实际地震资料上，从而对不同流体性质进行判别。

参照图7（a为截距-梯度交会示意图，b为异常反射振幅与入射角关系示意图）、图8和表1，对于砂泥岩地层含流体后的AVO异常主要可分为以下四类:

Ⅰ类高阻抗含气砂岩，在纵波剖面上表现为“暗点”异常，主要是由于近炮检距和远炮检距振幅叠加所致，在远炮检距可能存在极性反转现象。

Ⅱ类和Ⅱp类，近似零阻抗含气砂岩，储层岩性与围岩几乎相同，没有明显的阻抗差异，在常规叠加剖面上一般没有异常特征，只有在炮检距足够大的情况下才出现明显的异常，零炮检距反射为正，远炮检距上存在极性反转现象。

Ⅱ类与Ⅱp类一致，只是零偏移距反射为负，远偏移距没有极性反转现象。

Ⅲ类低阻抗含气砂岩，“亮点”异常，是最容易识别的异常。

Ⅳ类极低阻抗含气砂岩，与Ⅲ类极性相反。

表1白云岩与灰岩主要造岩矿物弹性参数表

以下以普光气田飞仙关组为例进行说明：

普光气田应用普光气田飞仙关组储集层有鲕粒白云岩、残余鲕粒白云岩、糖粒状残余鲕粒白云岩、含砾屑鲕粒白云岩、含砂屑泥晶白云岩和结晶白云岩等，主要分布在飞仙关组飞一段至飞三段，大套溶孔型鲕粒白云岩组合是主要的储集层。飞仙关组储集层孔隙度平均为81.17%，渗透率平均为94.14234×10^-3μm²，以中孔中渗、高孔高渗储集层为主，储集性较好。纵向上，飞仙头组飞一段至飞二段比飞三段好；横向上，普光构造为滩体中心部位，物性最好。

选择普光气田普光1井、普光2井、普光4井和普光6井做了AVO正演模拟。图9是普光1井在用合成地震记录进行层位准确标定的基础上，AVO正演模拟结果。模拟结果表明：合成道集资料上，含气储层顶部的反射振幅是随偏移距的增大而变化，振幅的绝对值随偏移距的增大先减小越过零线后振幅的绝对值又增大的特征。如果引用在砂岩地层中的AVO分类方法，它应属于第四类的含气储层。随着入射角的增加，反射振幅的绝对值在减小。在中等角度入射角的情况下，在叠加剖面上应该呈现“亮点”反射，但在大入射角的时候，却不一定出现“亮点”。但在现今的勘探条件下，很难达到如此大的入射角。所以，在一定的偏移距范围内，普光1井含气储层的地震反射应该是具有“亮点”特征的。普光2井、普光4井和普光6井的正演模拟结果与普光1井一致。根据上述分析，得出结论：普光气田飞仙关组孔隙型鲕滩含气储层的AVO基本判别标志是AVO截距P为负、AVO斜率G为正，含气储层属第Ⅳ类AVO异常。

纵波速度反射剖面即纵波速度相对变化率反射剖面，含气后纵波速度变化率增加。横波速度反射剖面即横波速度相对变化率反射剖面，含气后横波速度变化率无大变化。因此P波速度变化率反射剖面增强，S波速度变化率反射剖面较弱，为气层异常显示，若S波速度变化率反射剖面较强，则反映了岩性的变化。图10、图11分别是普光6井-普光4井-普光3井联井纵波、横波速度变化率反射剖面，在普光6井-普光4井区纵波速度变化率明显增强，而横波速度变化率则相对较弱，二者差值较大，这正是储层含气的AVO特征响应;反之在普光3井处，纵横波速度变化率差异较小，说明普光3井处储层含气性较差，与实际的钻探结果相吻合。

图9是普光气田飞仙关组飞一段—飞二段纵—横波速度变化率平面图，图示纵波速度反射能量明显大于横波速度反射能量，差别较大，表明含气性较好。图12是普光气田飞仙关组飞一段—飞二段泊松比(P+G)反射和碳氢检测(P×G)属性平面图，位于普光气田北东向轴线的普光5井-普光2井-普光4井-普光1井一线呈强能量显示，普光5井东南呈北西走向的普光8-老君2-老君1井一线呈现较强能量显示，均呈现出“亮点”反射特征;而老君3井区、普光构造东翼一带能量相对较弱，表明储层含气性比普光气田主体要差，均已被钻探所证实。普光2井区(包括普光8、9井)现已提交天然气探明地质储量3560.72×108m³。

以下以塔中下奥陶统为例进行说明：

塔中地区下奥陶统顶界为一套区域不整合面，广泛发育风化壳岩溶储层。下奥陶统风化壳岩溶型储层是塔中地区主要的含油气层系，其储集空间多为后期次生改造（构造作用、溶蚀作用）形成的溶洞和裂缝，具有目的层埋藏深、储层横向变化大、非均质性强、储层含油气性预测难等特点。

塔中某井区已钻多口成功井和失利井的岩溶储层在叠后地震剖面上都表现为“串珠状”强振幅反射特征，根据地震剖面特征不能区分油气井和非油气井。目前该地区常用叠后地震资料提取低频能量、平均频率、吸收系数属性综合预测岩溶储层含油气性，如果岩溶储层没有被泥质填充，则预测岩溶储层含油气性效果较好，否则失利。因此，必须寻找另外一种方法预测岩溶储层被泥质填充后含油气性。

塔中某井区已钻多口井在岩溶储层获高产油气流，但也有部分井钻探落空。为W2在叠后地震剖面上表现为明显的“串珠状”强振幅反射特征，与成功井W1油气层的地震反射特征无异，但从已钻井成果知，W2储层完全被泥质填充，而W1储层没有被泥质填充，这说明叠后地震资料上的强振幅信息可能与油气有关，但也可能与岩性变化有关，不能用来直接判别油气，如图13所示。

该井区一般常用叠后保幅纯波地震资料分别求取低频能量、平均频率、吸收系数3种属性，当低频能量较大、平均频率较低、吸收系数较高同时满足时，岩溶储层可能含有油气。低频能量:属于振幅属性。在地震剖面上，振幅的突然增强或减弱可能与储层的含油气情况有关。在塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩地层串珠响应的振幅异常，可能预示着储层发育和含有油气。平均频率：频率信息是反映油气的一个重要标志。储集层孔隙中充填了流体或气体会增大地层的衰减系数。因此当地震波通过含油气储层后，地震波主频往往会有更加明显的降低。地震波的瞬时频率、平均频率、中心频率、全频谱等的频率信息可用来判断岩性变化及油气的存在。吸收系数：由于岩层的吸收作用，地震信号在实际传播中其高频成分衰减比低频成分要快，随着传播深度增加，地震波频率降低且低频成分丰富。当储层含油气时，这种频率衰减现象更加明显。因此吸收衰减的异常变化可以反映岩性、油气存在，且有较高的灵敏度。

步骤105，采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

在具体实现中，可以采用任意反演的结果进行预测，优选地，为了提高预测的准确性，可以结合两个反演的结果进行预测。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤105具体可以包括如下子步骤：

子步骤S41，检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

地震波吸收衰减是指地震波在地下介质传播中总能量的损失，是介质内在的属性。地震波在地下岩层介质中传播时，由于实际岩层是非完全弹性的，除波前发散所引起的振幅减弱外，还存在非完全弹性所引起的地震波振幅吸收衰减。这主要是由于地震波的一部分能量用于克服介质内部颗粒间内摩擦产生热能损耗掉了，即地震波的弹性能量不可逆地转化为热能而耗散，使得地震波振幅产生衰减，地震波的子波形态不断发生变化。影响地震波吸收衰减的因素较多，但在相同地质背景和沉积环境下，地层结构相对较为稳定，纵、横向岩性变化不大的条件下，地震波的衰减主要由流体性质引起。大量的正演模型和理论研究表明，地震波在聚集了石油、天然气的储层中传播时，地震波的高频成分多被储层所吸收，往往伴随着高频能量的剧烈衰减，且频率越高的能量衰减越快，反之频率越低能量衰减越慢。如果能很好地检测缝洞系统对地震波高频成分吸收衰减的异常响应，就可以对缝洞型碳酸盐岩储层进行预测。

在本申请的一种优选实施例中，所述子步骤S41具体可以包括如下子步骤：

子步骤S411，对所述目标储层的地震道进行小波变换；

子步骤S412，将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

子步骤S413，分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

子步骤S414，在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

时频分析是通过对数字信号采用多种数学变换，实现从时频域角度对信号的局部特征进行分解和描述，以达到对信号细微特征的解剖和更全面的认识。把基于非正交Gabor-Morlet小波变换的时频分析方法引入地震波振幅的吸收衰减梯度计算当中，可以对塔中地区奥陶系良里塔格组缝洞型碳酸盐岩储层等进行了预测。

在吸收衰减属性中，地震波频率域振幅衰减梯度属性对检测流体和预测储层分布最为敏感。这里的振幅衰减梯度0是指在频谱分解基础上的高频端振幅包络的拟合斜率。基于小波变换的频谱分解技术可以得到多种频率域属性参数，如总能量、最大能量对应的频率(f_max)、衰减梯度(K)、65%和85%能量对应的频率(f_65%，f_85%)等，主要反映地震波频率的变化。如图14所示，一般说来，对地震道进行小波变换后，即可在频率域对每个样点进行振幅能量衰减分析：首先将检测到的最大能量频率作为初始衰减频率；然后再分别计算65%（第三预设阈值）和85%（第四预设阈值）的地震波能量对应的频率；最后在这个频率范围内根据频率对应的能量值，拟合出能量与频率域振幅衰减梯度关系，得到振幅衰减梯度因子。在处理实际资料时，可根据地震资料品质和研究目标，调节计算振幅衰减梯度的正确频率范围。

以下以塔中地区奥陶系为例进行说明。

塔中地区奥陶系碳酸盐岩储层主要勘探目的层位是中上奥陶统良里塔格组，岩性以灰岩为主，发育台地边缘砂屑滩沉积，从上至下可分为泥质条带灰岩段、颗粒灰岩段和含泥灰岩段。其中颗粒灰岩段由于质纯，本身可能有粒间孔隙，并且有利于后期的改造，沿塔中Ⅰ号断裂带大面积发育，是该区最主要的储集层位。含泥灰岩段也有油气产出，而泥质条带灰岩段由于泥质含量相对较高，致使储集物性比较差。奥陶系碳酸盐岩基质孔隙度低、渗透性能较差，难以构成有效的储集空间，但经过多期多旋回构造、溶蚀等作用改造后所形成的次生溶蚀孔洞和裂缝则可构成有效储集空间类型。这类储层分布在纵向和横向上通常呈现变化快、非均质性强特点，应用一般常规地质地球物理方法难以描述碳酸盐岩储层分布。

根据上述原理，选取TZ45井区为试验区，利用基于非正交小波变换的地震波吸收衰减技术，分析了奥陶系良里塔格组的缝洞系统对高频成分的吸收衰减特征，并对缝洞型碳酸盐岩储层进行了含油气预测（参照图15，其中，箭头指示各井产油气层段和测井解释储层段），获得了较好的效果。

由于良里塔格组碳酸盐岩与上覆碎屑岩的层速度和密度相差很大，形成强波阻抗差界面，地震波传播至分界面时界面反射系数很高，导致反射、散射十分严重，使良里塔格组顶界（Tg5）呈现出高的吸收衰减响应特征。而在良里塔格组内部，岩性相对单一，岩性对地震波衰减影响很小。当碳酸盐岩缝洞发育时，并被油、气、水或岩性差异的物质充填后，地震波中的高频成分通过缝洞系统时也会出现能量很快衰减，甚至消失，形成“能量快速衰减”现象，这为利用地震波吸收衰减特性来预测缝洞型碳酸盐岩储层提供了理论依据。

利用已知钻井所获得的缝洞资料对得到的频率域振幅衰减梯度数据体进行标定，通过对比分析发现，各井碳酸盐岩缝洞储层发育段与高频率振幅衰减梯度异常有良好的对应关系。图15是TZ45井区频率域振幅衰减梯度的过井剖面，图中TZ451、ZG16、ZG17井为本区高产工业油气流井，溶蚀孔洞和裂缝十分发育，在储层发育段都显示为高频率振幅衰减梯度异常响应，而ZG18井仅为油气显示井，缝洞储层不发育，在剖面上也没有任何的衰减异常特征。图中显示高频吸收衰减严重，表现为强烈的低频异常。

根据缝洞储层含油气段有效频段内的高频段衰减响应，在平面上提取奥陶系良里塔格组颗粒灰岩段频率域振幅衰减梯度异常均方根振幅，得到油气检测高频段的地震频率域振幅衰减梯度分布图（参照图16），指示了有利的缝洞储层的发育区域。通过与已钻10口井的测试结果进行对比，吻合度很高。从图16可以看出，研究区目的层缝洞储层最有利的发育区域位于塔中I号坡折带的内带，主要是沿着断裂呈不规则片状、条带状分布的溶蚀体系。而以往的研究认为，塔中I号坡折带内侧的礁滩相才是储层比较发育的区域，究其原因是因为缝洞型碳酸盐岩储层有效的储集空间为次生的溶蚀孔洞和裂缝，主要受多期的构造作用和成岩作用所控制，对于这样复杂的碳酸盐岩储层，原始沉积相带的控制作用已不明显，其分布不能代表储层发育的有利位置。

在本申请实施例中，基于非正交Gabor-Morlet小波变换频谱分析的地震波吸收衰减技术在缝洞型碳酸盐岩储层的预测中是一种比较理想的方法，可以用于对碳酸盐岩储层空间分布特征进行精细刻画和预测。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤105具体可以包括如下子步骤：

子步骤S41，采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

子步骤S42，采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

常规波阻抗反演剖面的结果是波阻抗，为了将波阻抗转变成容易进行地质分析的岩性剖面，需要将找到波阻抗与岩性的关系—图版。

鉴于常规测井系列的限制，本申请实施例选用GR（自然伽马）与PE（光电吸收截面指数）这两条对岩性敏感的曲线进行白云岩的地震测井响应识别。

GR（自然伽马）曲线在沉积岩的岩石识别中起到了重要的作用。由于沉积岩中泥质物质富含放射性元素，所以GR（自然伽马）曲线在沉积岩中可以很好的标定岩层的泥质含量。然而在碳酸盐岩中因为泥质含量普遍较少，所以碳酸岩的GR（自然伽马）曲线值普遍较低。白云岩和灰岩具有相似的结构构造和泥质含量，所以GR（自然伽马）曲线不能有效的区分这两种岩性，在井曲线交会关系图中也可以得到相似的结论。

PE（光电吸收截面指数）岩性测井或平均原子序数测井是利用光电效应为主的一种伽马一伽马测井方法。为了突出反映岩石的平均原子序数Z，从而更好的反映岩性,定义了一个与电子光电吸收截面r/Z成正比的参数Pe，即Pe=(Ilk)(r/Z)，k是发生光电吸收时能量的特征系数。由于光电吸收系数τ和k对能量的依从关系相互抵消，则e是和能量无关的参数，称为光电吸收截面指数。PE（光电吸收截面指数）对白云石和方解石的区分效果较好（参照图17），在鹰山组以下的地层里由于只存在灰岩、白云岩和膏岩，所以PE（光电吸收截面指数）可以有效的区分岩性，通过PE（光电吸收截面指数）与波阻抗的交会分析，可以有效的将波阻抗剖面转化为岩性剖面，为波阻抗反演的岩性分析提供依据。

由于沉积岩的声阻抗较低，所以通过PE（光电吸收截面指数）-RC（声阻抗）交会图可以有效的区分沉积岩与碳酸盐岩（参照图18）。通过PE（光电吸收截面指数）-RC（声阻抗）交会图（参照图19）可以发现，在碳酸盐岩内PE（光电吸收截面指数）与RC（声阻抗）呈明显的负相关关系。通过PE（光电吸收截面指数）-RC（声阻抗）交会图可以很好的划分出地层岩性，制作岩性识别图版（参照图20）

通过对工区内其它井（塔中408、塔中166井）的分析认为，工区内其它井的PE（光电吸收截面指数）-RC（声阻抗）关系具有和塔中45井相似的关系（参照图21和图22）。

塔参1的井三开部分PE（光电吸收截面指数）与RC（声阻抗）关系负相关关系明显（参照图23），但是四开部分关系较差，分析可能与四开部分测井环境校正有关图（参照图24）。

通过建立一口虚拟井进行储层AVO响应正演分析（参照表2、图25），通过文献调研查找出各种岩性的物理参数取值，针对塔中地区的地质-岩性-深度情况进行虚拟井的分层设计，通过Zoeppritz精确解（参照图26、图27）与Shuey二项式近似解（参照图28）进行岩性界面的AVO响应分析。

不同的岩性界面具有不同的AVO响应特征，通过对地震数据体中地层界面的AVO响应的分析可以识别地质界面的上下属性，有助于进行无井约束的深层的岩性识别（参照图29，其中，横轴为界面上端岩性、纵轴为界面下端岩性）。

表2正演1井虚拟井参数选取表

在本申请的一种优选实施例中，所述方法具体还可以包括如下步骤：

步骤106，对所述地震属性进行可信度评价；

步骤107，采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价。

地震属性技术是储层预测的重要手段，它可通过提取隐藏在地震数据中与物性、岩性及流体特性相关的信息，并结合钻井资料，揭示出原始地震剖面中不易被发现的地质异常现象及含油气性。但是每一种地震属性都是从不同角度分析各种地震信息在纵向和横向上的变化，它们与岩性、物性及孔隙流体性质之间的关系非常复杂，往往是多种复杂地质因素或参数的综合反映。此外，每种地震属性都有其本身的特殊性与局限性，存在预测的多解性和精度问题。但是采用地震属性优化技术可以从众多地震属性中挑选出与研究目标关系最密切、反应最敏感的少数优势属性，再利用优化后的地震属性预测储层，可以减少多解性，明显地提高预测精度。

需要说明的是，对地震属性的评价将会对该地震属性的品质进行判断，所得的结果是该资料的“可信度”。该“可信度”将应用于该资料的所有处理结果（包括最终结果与中间结果，各类属性分析以及反演结果）。有时没有那么“好”的资料，必须用比较“差”的资料开展工作，此时，该资料得出的成果必须经过其它方法（例如石油地质相关理论）加以验证才可以使用。

在本申请的一种优选实施例中，所述步骤106具体可以包括如下子步骤：

子步骤S51，对所述地震属性进行中心标准化处理；

子步骤S52，通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

子步骤S53，通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

判别分析是数学地质中广泛应用的一种多元统计方法，其基本原理是从定量角度出发研究不同总体的性质和特征，按照一定的判别准则建立判别函数，再通过已知分类的样本数据来确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标，以此作为依据来判别未知样本类型的归属问题。判别分析方法是一种地震属性优化方法，它从定量的角度出发，可以同时考虑多种地震属性，建立地震属性与储层信息的某种线性或非线性函数关系，并进行标定及实现地震属性到地质参数的转换，从而对井间未知区域的储层信息进行综合判识。就判别分析而言，当样本数固定时，属性过多会造成判识效果的恶化，而多元逐步判别可以将其中判别能力最差的地震属性剔除，最终在判别函数中只保留数量不多而判别能力强的属性参数。多元逐步判别法就是根据有进有出的思路，即每一步都通过检验把判别能力最强的一个变量引入判别式。同时也考虑到较早进入判别式的某些变量，其判别能力因其他变量的引入而下降，应当及时把判别能力最差的变量从判别式中剔除。最终在判别式中只保留数量不太多而判别能力又较强的变量。

核主成分分析是主成分分析的非线性扩展，它可以将彼此相关的一组指标变量转化为彼此独立的一组新指标变量，能有效地避免由于多地震属性之间具有的相关性造成的信息重复和冗余，减少地震属性的个数又尽量不损失原地震属性所包含的信息，同时能有效地处理多个地震属性之间的非线性关系，相对于经典主成分分析而言，具有更好的分类能力。

本申请实施例将多元逐步判别和核主成分分析方法结合起来对地震属性进行优化。应用表明，该方法是优化地震属性与储层预测复杂关系的有效途径，能明显提高地震储层预测精度，从而有效地提高钻井成功率。

在判别分析中要求所有的变量是相互独立的，否则就会影响到判别结果的稳定性。在实际应用中，许多地震属性之间往往存在一定程度的相关性，如果仅选用其中的几个独立的地震属性来预测储层，就会失去很多有用信息，得出片面结论。主成分分析法(PCA)即是用来解决这类问题的一种统计处理手段，它是从一定数量的属性参数中，找出数目较少、彼此独立的综合变量，并将原来的属性参数用这些综合变量表示出来，以有效避免因多变量间具有的相关性而导致的计算结果不稳定。

但主成分分析法是一种线性算法，只能提取各变量间的线性关系，而地震属性之间却往往包含着非线性关系，可见使用经典的PCA方法很难全面提取各属性间的相关性，而且使用该方法也将导致各主成分的贡献率过于分散，从而不能确定具有全面综合能力的属性。通过与核方法的有机融合而形成的核主成分分析法(KernelPrincipalComponentAnalysis，KPCA)不仅特别适合于处理非线性问题，而且能提供更多的信息，它是主成分分析的非线性扩展，相对于经典主成分分析而言，具有更好的分类能力。

核主成分分析(PCA)法是在确保系统原有数据信息量丢失最小的原则下，在各变量相关关系研究的基础上，将多个变量的信息压缩为几个能反映原问题特征的综合变量指标，并据此特征信息指标对系统进行综合分析，可以有效地处理变量间的非线性关系，为解决多指标的综合评价提供了一种很好的手段。

以下以塔中为例进行说明。

本申请实施例选取塔中45井区良里塔格组颗粒灰岩段为目的层，利用多元逐步判别和核主成分分析相结合的方法优化地震属性，进而对该区碳酸盐岩储层进行定量预测。其具体优化方案如下。

①地震属性初选首先对目的层段提取多达几十种的地震属性（包括振幅、频率、相位、能量、波形、相关、衰减和比率等），然后结合井资料选择多个对缝洞储层反映敏感且具有明确地质意义和物理意义的属性。在此基础上进行属性间的相关分析，选择彼此间相关性小的属性集，最终确定了10种优势地震属性，包括均方根振幅(RMS)、平均瞬时频率(AIF)、反射强度斜率(SRS)、能量半衰时(EHT)、分频调谐能量(GSE)、振幅变化率(GA)、相干(COH)、频率衰减梯度(FAG)、波阻抗反演(WII)、波形分类(CSW)等属性（参照图30）。

②地震属性预处理对选取的10种地震属性进行中心标准化（零均值化）处理，使各种属性的数值变换到某种相同的尺度之下，处理后每种地震属性的均值为零，标准差为1。

③多元逐步判别根据研究区储层实际情况，将该区碳酸盐岩储层分为油气层、油气显示层和非储层三种类型，以此作为建立判别模型的分类依据。将选定的10种优势地震属性作为判别分析模型的输入变量进行逐步判别。根据岩心描述、测试及测井解释等资料的油气显示情况，选取井旁100m范围内509个属性点作为训练样本，其中油气层270个、油气显示层100个、非储层139个。通过多元逐步判别分析，各地震属性对判别模型的贡献大小是不一样的，其中分频调谐能量属性对模型的贡献最大，其次为能量半衰时、频率衰减梯度、波阻抗反演、均方根振幅、相干、波形分类等。用上述7种地震属性建立判别函数具有非常显著的判别效果，而振幅变化率、平均瞬时频率和反射强度斜率等三种属性对模型的贡献率很小，通过逐步判别将其剔除。

④核主成分分析选取Gauss径向基核函数对经过多元逐步判别所引入的7种地震属性进行核主成分分析，并将其转变为彼此独立的新变量Y1，Y2，……，Y7，再计算特征空间F中协方差矩阵的特征值和累计贡献率。

以下以牙哈为例进行说明。

牙哈断裂构造带寒武系潜山顶面为区域性不整合面，上覆为白垩系卡普沙良群泥岩，古生界缺失严重；潜山暴露时间较长，白云岩储层的表层岩溶带遭受剥蚀。储层孔洞级别较小，在地震剖面上响应特征不明显，表现为强反射同相轴特征（储层发育在潜山顶面以下30ms以内），没有轮南地区奥陶系储层的“串珠状”地震响应特征。寒武系潜山不同钻井的储层地震响应特征差异也不明显。

参照图31，本申请实施例通过对振幅、能量、弧长、分频属性、反射强度斜率、平均瞬时频率等多种属性的相关性分析，选取了均方根振幅（参照图32a）、反射强度斜率（参照图32b）、弧长（参照图32c）3种属性进行聚类分析。对寒武系潜山储层进行分析，图32d中的白点为潜山储层多属性预测的结果，背景是寒武系古地貌图。寒武系白云岩潜山储层主要发育在构造高部位和北部斜坡区，呈星点状而非片状分布，上寒武统潜山储层物性明显好于中下寒武统潜山，与潜山储层横向非均质性较强相吻合，与钻井结果也一致。牙哈3和牙哈303井揭示上寒武统白云岩储层物性较好，明显好于牙哈5、牙哈7x1、牙哈10、牙哈12及牙哈15井揭示的中寒武统白云岩储层，牙哈701井钻遇的下寒武统白云岩储层物性较差。综合分析认为：

①振幅的纵、横向变化包含了反射界面上、下地层的岩性、岩层厚度、孔隙大小及所含流体性质等方面的信息。岩石孔隙裂缝中含有油气时将使波速度降低，从而导致反射界面反射系数的变化，在地震剖面上反映为反射波振幅的变化。振幅平面图显示为潜山储层呈星点状分布，振幅的横向变化与已钻井吻合较好，储层发育的牙哈3、牙哈5、牙哈7x1、牙哈10以及牙哈15井位于中值区的横向变化大的区域，牙哈12和牙哈701井处于低值区的横向变化小的区域。

②反射强度斜率是分析时窗内反射强度的最小平方回归拟合曲线的斜率，其横向变化能反映岩性的变化和烃类的聚集。在反射强度斜率平面图上，高产井牙哈5、牙哈7x1井位于反射强度呈块状的高值区，低产井牙哈10、牙哈12井处于中值区，油气显示较好的牙哈3、牙哈303井也处于高值区，干井的牙哈701处于低值区。

③弧长是作为地震道的波形长度来定义的，它是在时窗内对所有地震道的变化范围的比例测量，其用于强振幅度高频率和强振幅低频率之间与低振幅高频率和低振幅低频率之间的区别，相似于反射的非均质性。弧长属性平面图上的红黄色区域的弧长较大，储层缝洞比较发育，牙哈5井和牙哈7x1井均处于这一区域，牙哈701处于低弧长值区域，牙哈303、牙哈3井也处于高弧长值区。

本申请通过地震资料品质评价、叠前深度处理、叠后属性分析和叠后波阻抗反演岩性识别、叠前属性分析和叠前弹性参数反演优质储层及烃类检测的白云岩储层有效预测方法技术体系，能有效预测白云岩储层。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请所必须的。

参照图33，示出了本申请的一种白云岩储层的预测系统实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

地震属性模块3301，用于获取目标地层的地震属性；

信噪比提高模块3302，用于提高所述地震属性的信噪比；

叠后波阻抗反演模块3303，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

叠前弹性参数反演模块3304，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

白云岩储层预测模块3305，用于采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

在本申请的一种优选实施例中，所述系统具体还可以包括如下模块：

地震属性可信度评价模块，用于对所述地震属性进行可信度评价；

预测结果可信度评价模块，用于采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价。

在本申请的一种优选实施例中，所述地震属性可信度评价模块具体包括如下子模块：

中心标准化处理子模块，用于对所述地震属性进行中心标准化处理；

第一地震属性选取子模块，用于通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

第二地震属性选取子模块，用于通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

在本申请的一种优选实施例中，所述信噪比提高模块具体可以包括如下子模块：

地震分频子模块，用于采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

在本申请的一种优选实施例中，所述叠后波阻抗反演模块具体可以包括如下子模块：

方形滤波子模块，用于对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

地震合成记录子模块，用于采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

拟合度比较子模块，用于比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则调用成功判定子模块；当拟合度未超过第二预设阈值时，则调用波阻抗更改子模块，返回调用拟合比较子模块；

成功判定子模块，用于判定叠后波阻抗反演成功；

波阻抗更改子模块，用于改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度。

在本申请的一种优选实施例中，所述叠前弹性参数反演模块具体可以包括如下子模块：

AVO反演子模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

在本申请的一种优选实施例中，所述白云岩储层预测模块具体可以包括如下子模块：

碳酸盐岩储层预测子模块，用于检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

在本申请的一种优选实施例中，所述碳酸盐岩储层预测子模块进一步可以包括如下子模块：

小波变换子模块，用于对所述目标储层的地震道进行小波变换；

初始衰减频率设置子模块，用于将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

频率计算子模块，用于分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

振幅衰减梯度因子获得子模块，用于在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

在本申请的一种优选实施例中，所述白云岩储层预测模块具体可以包括如下子模块：

关系图版建立子模块，用于采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

关系版图预测子模块，用于采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参照方法实施例的部分说明即可。

以上对本申请所提供的一种白云岩储层的预测方法和一种白云岩储层的预测系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，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申请的限制。

Claims (14)

1.一种白云岩储层的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标地层的地震属性；

提高所述地震属性的信噪比；

采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测；

对所述地震属性进行可信度评价；

采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价；

所述针对所述地震属性进行可信度评价的步骤包括：

对所述地震属性进行中心标准化处理；

通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提高所述地震属性的信噪比的步骤包括：

采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演的步骤包括：

对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则判定叠后波阻抗反演成功，当拟合度未超过第二预设阈值时，则改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度，返回执行所述采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演的步骤包括：

采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测的步骤包括：

检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层的步骤包括：

对所述目标储层的地震道进行小波变换；

将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

7.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测的步骤包括：

采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测。

8.一种白云岩储层的预测系统，其特征在于，包括：

地震属性模块，用于获取目标地层的地震属性；

信噪比提高模块，用于提高所述地震属性的信噪比；

叠后波阻抗反演模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠后波阻抗反演；

叠前弹性参数反演模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行叠前弹性参数反演；

白云岩储层预测模块，用于采用所述叠后波阻抗反演和/或所述叠前弹性参数反演的结果对所述目标地层的白云岩储层进行预测；

地震属性可信度评价模块，用于对所述地震属性进行可信度评价；

预测结果可信度评价模块，用于采用所述地震属性的可信度对所述预测的结果进行可信度评价；

所述地震属性可信度评价模块包括：

中心标准化处理子模块，用于对所述地震属性进行中心标准化处理；

第一地震属性选取子模块，用于通过多元逐步判别选取所述地震属性中贡献率高于第一预设阈值的地震属性；

第二地震属性选取子模块，用于通过核主成分分析选取所述地震属性中的有效地震属性。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述信噪比提高模块包括：

地震分频子模块，用于采用地震分频法提高所述地震属性的信噪比；

其中，所述地震分频法包括离散傅里叶变换，连续小波变换，S-变换，和/或，非正交小波变换。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述叠后波阻抗反演模块包括：

方形滤波子模块，用于对预置的猜测模型的波阻抗曲线进行方形滤波；

地震合成记录子模块，用于采用方形滤波后的波阻抗和预置的地震子波进行褶积形成地震合成记录；

拟合度比较子模块，用于比较所述地震合成记录与地震真实记录的拟合度；当拟合度超过第二预设阈值时，则调用成功判定子模块；当拟合度未超过第二预设阈值时，则调用波阻抗更改子模块，返回调用地震合成记录子模块；

成功判定子模块，用于判定叠后波阻抗反演成功；

波阻抗更改子模块，用于改变方形滤波的波阻抗的振幅和厚度。

11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述叠前弹性参数反演模块包括：

AVO反演子模块，用于采用提高了信噪比的地震属性进行AVO反演，获得所述目标地层的岩石属性。

12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述白云岩储层预测模块包括：

碳酸盐岩储层预测子模块，用于检测所述目标储层的地震波吸收衰减特征，预测碳酸盐岩储层。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述碳酸盐岩储层预测子模块包括：

小波变换子模块，用于对所述目标储层的地震道进行小波变换；

初始衰减频率设置子模块，用于将检测到的最大能量频率设置为初始衰减频率；

频率计算子模块，用于分别计算第三预设阈值和第四预设阈值的地震波能量对应的频率；

振幅衰减梯度因子获得子模块，用于在所述第三预设阈值和第四预设阈值对应的频率范围内，采用所述频率范围内的频率对应的能量值，拟合能量与频率域振幅衰减梯度关系，获得振幅衰减梯度因子。

14.根据权利要求10或11所述的系统，其特征在于，所述白云岩储层预测模块包括：

关系图版建立子模块，用于采用自然伽马曲线和光电吸收截面指数建立所述波阻抗与所述岩石属性的关系图版；

关系版图预测子模块，用于采用所述关系版图对所述目标地层的白云岩储层进行预测。