CN105425292A - 一种油气预测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种油气预测方法及装置。该方法包括：利用所获取的钻井资料和测井资料，定量预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；根据所述裂缝发育方向、裂缝密度和钻井、测井资料，确定所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间比值的最小预设阈值，建立相应优势方向数据抽取方案，并从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，预测所述待测地层的含油气性。通过本申请实施例所公开的技术方案可以提高碳酸盐岩岩溶缝洞型储集层内含油气性的预测精度。

Description

一种油气预测方法及装置
技术领域
本申请涉及石油勘探技术领域，特别涉及一种油气预测方法及装置。
背景技术
碳酸盐岩储层蕴含世界油气储量的60％以上，因此研究碳酸盐岩油气储层预测方法具有十分重要的意义。
目前，常用的油气预测方法主要有两大方面：一是叠后油气预测方法，该方法主要是利用含油气层对高频信号的强烈吸收或衰减作用，通过分析信号通过不同储层时高频信号的衰减程度，来间接预测储层的含油气性。该方法主要适用于油气藏以气藏为主的区域。二是叠前油气预测方法，该方法主要是利用地震波穿过油气层时，纵波和横波的衰减差异变化特征以及结合岩石物理弹性参数来预测含油气性。其中，叠前油气预测方法通常包括AVO(AmplitudeVersusOffset，振幅随偏移距的变化)特征分析和叠前弹性参数反演。利用AVO分析来预测油气的主要原理是地震波经过含油气地层后，地震波的反射振幅随偏移距(或炮检距)会发生明显的变化，利用叠前地震CRP(commonreceivingpoint，共接收点)道集分析这种振幅随炮检距变化的信息来预测含油气性。叠前弹性反演以描述平面波反射和透射的Zoeppritz方程为基础，利用反射系数随入射角变化与地层弹性参数之间的关系，采用一定的数学算法，从叠前地震数据中估算岩石的弹性参数(如纵波速度、横波速度、泊松比、密度等)，进而利用这些弹性参数进行岩性分析和含油气的预测。
在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
现有技术中利用叠前油气预测方法来对勘探区域进行油气预测时，并没有考虑储层的裂缝各向异性对油气预测结果的影响，而碳酸盐岩储层的孔隙结构复杂，非均质性强，储层的裂缝各向异性对油气预测效果的影响比较大，因而利用上述方法并不能精确的预测出碳酸盐岩储层中的油气分布特征。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种油气预测方法及装置，以提高碳酸盐岩储层这种孔隙结构复杂、非均质性极强的岩石中的油气预测精度。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种油气预测方法及装置是这样实现的：
本申请实施例提供了一种油气预测方法，包括：
利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；
根据所述裂缝发育方向、所述裂缝密度、所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，在所述预设范围内所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值；
利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层中储集层内的含油气性。
在一实施例中，所述利用所获取钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度包括：
利用所述钻井资料和所述测井资料，获取目标区域中未取岩心的已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度；
利用所述已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度，反演得到所述已测地层的各向异性参数；
利用所述已测地层的各向异性参数，预测所述待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
在一实施例中，所述根据所述裂缝发育方向、所述裂缝密度、所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据包括：
依次计算地震五维道集数据体中每一个共反射点的入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中对应的地震波振幅值之间的比值；
将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；
在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述五维地震数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
在一实施例中，所述利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层的含油气性包括：
对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，确定出所述待测地层中目标点处的AVO特征；
将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比；
根据对比结果预测所述待测地层的含油气性。
在一实施例中，所述方法还包括：
计算所抽取的道集数据的AVO截距和AVO梯度，以预测所述目标区域的油气分布特征。
在一实施例中，所述预设范围基于以下方式来设定：
分析目标区域中待测地层所对应的AVO特征变化规律，包括分析AVO特征与所述裂缝密度以及地震波入射方向与所述裂缝发育方向之间的夹角之间的关系。
在一实施例中，所述地震五维道集数据体通过以下方式来获取：
根据所获取的目标区域所对应的观测系统参数，获取炮线和检波线相互垂直的所有地震道集；
对所获取的所有地震道集进行划分，形成炮检距向量片；
对所述炮检距向量片进行偏移处理，得到地震五维道集数据体。
本申请实施例还提供了一种油气预测装置，包括：
第一预测单元，用于利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；
抽取单元，用于所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，在所述预设范围内所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值；
第二预测单元，用于利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层中储集层内的含油气性。
在一实施例中，所述第一预测单元包括：
获取子单元，用于利用所述钻井资料和所述测井资料，获取目标区域中未取岩心的已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度；
反演子单元，用于利用所述已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度，反演得到所述已测地层的各向异性参数；
第一预测子单元，用于利用所述已测地层的各向异性参数，预测所述待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
在一实施例中，所述抽取单元包括：
计算子单元，用于依次计算地震五维道集数据体中每一个共反射点入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中对应的地震波振幅值之间的比值；
对比子单元，用于将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；
抽取子单元，用于在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述地震五维道集数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
在一实施例中，所述第二预测单元包括：
分析子单元，用于对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，确定出所述待测地层中目标点处的AVO特征；
对比子单元，用于将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比；
第二预测子单元，用于根据对比结果预测所述待测地层的含油气性。
在一实施例中，所述装置还包括：
计算单元，用于计算所抽取的道集数据的AVO截距和梯度，以预测所述目标区域的油气分布特征。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例利用利用所获取的测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；根据所述裂缝发育方向和所述裂缝密度，从所获取的五维地震数据体中抽取预设范围内的道集数据，在所述预设范围内，所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值；对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，以预测所述待测地层的含油气性。这考虑了裂缝各向异性对目标区域中油气预测结果的影响，并且是利用五维地震数据体来进行AVO分析，因而这可以实现提高碳酸盐岩储层这种孔隙结构复杂的岩石的油气预测精度的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例中一种油气预测方法的流程图。
图2是所建立的裂缝体积密度与裂缝孔隙度之间的关系曲线。
图3是所建立的地层中的裂缝密度与椭圆离心率之间的关系曲线。
图4是所拟合椭圆的示意图。
图5是某一共反射点地震五维道集数据立体可视化显示图。
图6至图8是不同裂缝密度所对应的AVO特征对比图。
图9至图11是不同入射方位角所对应的AVO特征对比图。
图12是K为20％时，所抽取的道集数据所在的方位角范围示意图。
图13是K为10％时，所抽取的道集数据所在的方位角范围示意图。
图14是裂缝密度为0.08时，所抽取的道集数据的三维示意图。
图15是裂缝密度为0.13时，所抽取的道集数据的三维示意图。
图16是裂缝密度为0.23时，所抽取的道集数据的三维示意图。
图17是某井区待测地层与已有油气井类型的交汇散点图。
图18是塔里木盆地A井区的油气预测结果平面图。
图19是本申请实施例中一种油气预测装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种油气预测方法及装置。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
下面结合附图对本申请所述的油气预测方法进行详细的说明。虽然本申请提供了如下述实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。所述的方法的在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。
图1示出了本申请实施例提供的一种油气预测方法的流程图。该方法包括：
S110：利用所获取的钻井资料和测井资料，定量预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
所述钻井资料可以包括岩心测试数据和/或钻井录井数据等数据。所述测井资料可以包括声波测井数据、成像测井数据、电阻率测井数据、自然伽马测井数据和/或中子测井数据等数据，其也可以称为测井数据。
目标区域可以是指整个勘探区域，也可以是指整个勘探区域中的部分区域或开发区域。所述目标区域可以包括已经勘探的已测地层，也可以包括待勘探的待测地层。待测地层也可以称为目的层。
在获取到目标区域内已测地层的测井资料后，可以利用所述测井资料来预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。具体的，
S111：获取目标区域中已测地层的裂缝密度。
可以利用所获取的目标区域内已测地层的钻井资料和测井资料，分析目标区域内初始地层压力，建立裂缝密度与裂缝孔隙度之间的关系，例如裂缝体积密度与裂缝孔隙度之间的关系，如图2所示。然后，可以利用从测井资料中所获取的已测地层的裂缝孔隙度，来获取未取岩心的已测地层(即未取岩心进行测试但已钻井的地层)的裂缝密度。
S112：利用所获取的已测地层的裂缝密度，反演得到已测地层的各向异性参数。
该子步骤的具体执行过程，可以参考现有技术中的方法，在此不再赘叙。
S113：利用所述已测地层的各向异性参数，预测待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
在得到已测地层的各向异性参数后，可以利用所获取的钻井资料和测井资料，构建具有该各向异性参数的理论介质模型。然后对所构建的理论介质模型实施地震波场正演，得到该理论介质模型的模拟地震数据。接着，可以从所述模拟地震数据中选取偏移距比较大(可以是指对地层的各向异性比较敏感的偏移距)的模拟地震数据进行分析，得到不同裂缝密度的各向异性特征。对所选取的模拟地震数据进行椭圆拟合，并计算所拟合椭圆的长轴方向，所计算出的长轴方向即为目标区域中待测地层内的裂缝发育方向。在进行椭圆拟合后，可以根据椭圆拟合结果，对所拟合椭圆的离心率(即椭圆的焦距与长轴的比值，也可以称为各向异性强度)进行划分，建立地层(包括待测地层和已测地层)中的裂缝密度与椭圆离心率之间的关系。最后根据所建立的裂缝密度与椭圆离心率之间的关系，定量预测待测地层中的裂缝密度。
图3示出了一实施例中所建立的地层中的裂缝密度与椭圆离心率之间的关系曲线。从该图中可以看出，裂缝密度与椭圆离心率之间的关系曲线为：y＝0.036e2.634x。其中，y为裂缝密度，x为椭圆离心率。相关系数为：R2＝0.966，该数值与1很接近，因而可以判断所预测的裂缝密度与实际裂缝密度相接近，这有利于保证预测结果的准确性。
在一实施例中，在对模拟地震数据进行椭圆拟合后，可以利用所获取的五维地震数据体中的入射角(或炮检距)或方位角对所拟合的椭圆进行优化，得到收敛性比较好的椭圆拟合(即样点数据向所拟合椭圆的边界靠拢)，如图4所示，这可以提高椭圆拟合精度。在对所拟合椭圆进行优化后，可以结合断裂构造特征，并将待测地层中裂缝的预测结果与实际钻井裂缝的解释结果进行交互分析，进一步预测待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度，这可以提高预测结果的准确性。
S120：根据所述裂缝发育方向、所述裂缝密度、所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的五维地震数据体中抽取预设范围内的道集数据。
地震五维道集数据体可以是指含有目标区域中目标点的空间位置(X,Y,Z)、偏移距(或炮检距、入射角)以及方位角等信息的道集数据。其中，X可以表示目标点的东西坐标；Y可以表示目标点的南北坐标；Z可以表示目标点的深度或时间。
所述地震五维道集数据体可以通过对所采集的宽方位或全方位道集数据进行OVT(OffsetVectorTile，炮检距向量片)域的数据处理来得到。具体的，
(1)获取目标区域所对应的OVT炮检距向量片。
根据所获取的目标区域所对应的观测系统参数(包括炮线距、接收线距、面元、最小覆盖次数以及偏移距等)，获取炮线和检波线相互垂直的所有地震道集的集合，即十字排列子集；然后对所述十字排列子集中每一个十字排列按炮线距和检波线距进行等距离划分，得到许多小矩形，每一个小矩形为OVT炮检距向量片；从所有的OVT炮检距向量片中获取炮检距和/或方位角大致相同的OVT炮检距向量片，所获取的OVT炮检距向量片构成了OVT道集。
(2)对所述OVT炮检距向量片进行偏移处理，得到地震五维道集数据体。
在获取OVT炮检距向量片后，可以对所述OVT炮检距向量片进行OVT域单独偏移处理，得到目标区域所对应的地震五维道集数据体。也可以在进行偏移处理之前，对所述OVT炮检距向量片进行规则化处理，包括面元中心化处理、数据插值处理以及方位角规则化处理。所述规则化处理的具体过程，可以参考现有技术中的方法，在此不再赘叙。图5示出了所得到的某一共反射点地震五维道集数据体的立体可视化显示图。
上述两个步骤的具体执行过程，可以参考现有技术中的方法，在此不再赘叙。
需要说明的是，定量预测待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度可以是建立在获取地震五维道集数据体的基础之上。
在得到目标区内的地震五维道集数据体后，定量预测目标区域中待测地层的裂缝预测结果(包括裂缝发育方向和裂缝密度)，可以根据所述裂缝发育方向和所述裂缝密度，结合钻井资料和测井资料，确定所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间比值的最小预设阈值，即确定预设范围，并建立相应优势方向上的地震数据抽取方案，并从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据。所述预设范围可以是通过分析目标区域中待测地层所对应的AVO特征变化规律以及勘探任务来设定的。
所述分析目标区域中待测地层所对应的AVO特征变化规律可以是指基于所建立的对应于待测地层的理论介质模型，分析该理论介质模型的AVO特征变化规律，即AVO特征(即地震波的振幅随偏移距或入射角的变化)与裂缝密度以及地震波入射方向与裂缝发育方向的夹角之间的关系。
所得到的AVO特征变化规律如图6-图11所示。从图6-图8可以看出，地震波入射方向与裂缝发育方向之间的夹角比较小时，AVO特征基本上与裂缝密度无关，随着地震波入射方向与裂缝发育方向之间的夹角的增大，不同裂缝密度对应的AVO特征差异增大，裂缝密度越大时所对应的AVO特征变化越剧烈。从图9-图11可以看出，在裂缝密度相同时，随着地震波入射方向与裂缝发育方向之间的夹角的增大，不同裂缝密度对应的AVO特征差异增大。
在分析出AVO特征变化规律后，可以基于所述AVO特征变化规律以及勘探任务，设定预设范围，例如所述预设范围为所抽取的道集数据所对应的AVO特征在基岩中道集数据所对应的AVO特征的(1±10％)以内。
从所述地震五维道集数据体中获取预设范围内的道集数据可以包括：依次计算所述地震五维道集数据体中每个共反射点入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中该入射角或偏移距所对应的地震波振幅值(可以利用钻井资料和测井资料来获取)之间的比值；将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述地震五维道集数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
在一实施例中，计算所述比值可以用下述公式来表示：
Amp(i,j)-Amp基岩(i,j)≤(±K)*Amp基岩(i,j)
即：
其中，Amp(i,j)为待测地层中地震波的振幅值，即待测地震波振幅；Amp基岩(i,j)为基岩中地震波的振幅值；i为入射角；j为方位角；1±K为预设阈值；K为0～1之间的常数，例如10％或者20％。
图12-13分别示出了K为10％和20％时，对于不同裂缝密度以及不同入射角，所抽取的道集数据所在的方位角范围。以入射角为0～10度为例，对于0.03,0.08,0.13,0.18,0.23这五种数值的裂缝密度，所抽取的道集数据所在的方位角范围均可以为在平行于裂缝发育方向的±90度范围之内。
图14-16示出了针对裂缝密度为0.08,0.13以及0.23这三种数值，方位角为正北(N)方向时，从地震五维道集数据体中所抽取的道集数据。从这三幅图中可以看出，在裂缝密度相同时，偏移距越大，所能抽取的道集数据与裂缝发育方向平行的方位夹角范围越小；相同偏移距范围时，裂缝密度越大，所能抽取的道集数据与裂缝发育方向平行的方位夹角范围也越小。
S130：对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，预测出所述目标区域内待测地层中的含油气性。
在获取到预设范围内的道集数据后，可以对所述道集数据进行AVO分析或AVO(AmplitudeVariationwithincidentAngle，振幅随入射角的变化)分析，确定出目标点的真实AVO特征(相当于进行AVO分析所得到的AVA特征)，预测目标区域中的油气分布。具体的，可以利用方位AVO或AVA分析方法对所述五维地震数据进行分析，确定出目标区域内待测地层中每个目标点处的AVO特征，即振幅随偏移距(或者炮检距)的变化特征；将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比，根据对比结果预测所述目标区域的含油气性。例如，预先确定出所述目标区域内油井的AVO特征为在全方位上振幅随偏移距增大而减小，在平行于裂缝发育方向的方向上振幅随偏移距增大而减小，若待测地层的AVO特征与上述油井的AVO特征相同，则可以判断所述待测地层中的储集层内含油。再例如，预先确定出所述目标区域内气井的AVO特征为振幅随偏移距增大而减小，并且振幅随偏移距增大而减小的幅度相对比较大，若待测地层的AVO特征与上述气井的AVO特征相同，则可以判断所述待测地层中的储集层内含气。再比如，预先确定出所述目标区域内干井的AVO特征为在全方位上振幅随偏移距增大而减小，在平行于裂缝发育方向的方向上振幅随偏移距增大而几乎没有变化，若待测地层的AVO特征与上述干井的AVO特征相同，则可以判断所述目标区域内不含油气。
需要说明的是，本申请实施例中并不限于通过所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析来预测出所述目标区域内待测地层中的含油气性；也可以通过对所述道集数据进行叠前反演或叠后频谱衰减分析等方法来预测所述待测地层中的含油气性。
通过上述步骤可以看出，本申请实施例中是利用所获取的地震五维道集数据体，定量预测所述裂缝发育方向和所述裂缝密度，再从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，结合钻井和测井数据，求得基岩反射波振幅参数，在所述预设范围内，所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值，而在基岩中不存在裂缝，所以所抽取的道集数据可以规避裂缝的干扰(包括裂缝各向异性的影响)，并且是利用地震五维道集数据体来进行AVO分析或AVA分析，因而这可以实现提高碳酸盐岩储层这种孔隙结构复杂、非均质性极强的岩石中的油气预测精度的目的。这也可以降低研究目标区域的油气风险，还可以为油气田高效开发提供可靠依据。
在另一实施例中，本方法还包括：
S140：计算所获取的道集数据的AVO截距和AVO梯度，预测所述目标区域的油气分布特征。
AVO截距为垂直入射(即零炮检距)时的反射系数，通常用P来表示。AVO梯度可以是指与岩石纵、横波速度、密度以及泊松比有关的因子，其可以描述振幅随炮检距的变化特征，其通常可以用G来表示。
在获取预设范围内的道集数据后，可以计算AVO截距和AVO梯度。具体计算过程可以参考现有技术中的方法，在此不再赘叙。
在得到AVO截距P和梯度G后，可以梯度G来预测目标区域中油气的分布特征。如图17所示，图17为某井区待测地层与已有油气井类型的交汇散点图。从这幅图中可以看出，在梯度小于19000时，该待测地层中不含油气；在梯度位于19000～30000之间时，该待测地层中含油、气、水；在梯度大于30000时，该待测地层中含油气，并且油气含量比较高。
通过该步骤，可以使目标区域的油气预测结果更加直观化。
下面以具体应用实例来说明本申请技术方案所能达到的技术效果。
利用本申请实施例所提供的方法在塔里木盆地A井区进行了试验，A井区的油气预测结果平面图，如图18所示。该井区原油密度大，气油比小，为稠油区，并且裂缝十分发育，地层各向异性特征明显。前期在该井区利用CRP道集资料进行AVO叠前流体因子预测，油气预测结果与实际勘探结果的吻合率为60％。对该井区采用本申请实施例所提供的方法后，油气预测结果与实际勘探结果的吻合率可以达到83％。由此可见，利用本申请实施例所提供的方法进行油气预测可以在一定程度上消除地层裂缝各向异性对油气预测结果的影响，可以提高油气预测吻合率。
本申请实施例还提供了一种油气预测装置，如图19所示。该装置可以包括第一预测单元210、抽取单元220以及第二预测单元230。其中，第一预测单元210可以用于利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；抽取单元220可以用于根据所述裂缝发育方向和所述裂缝密度，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据；第二预测单元230可以用于对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，预测所述目标区域内待测地层中储集层内的含油气性。
在一实施例中，第一预测单元210可以包括(图中未示出)：
获取子单元，可以用于利用所述钻井资料和所述测井资料，获取目标区域中未取岩心的已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度；
反演子单元，可以用于利用所述已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度，反演得到所述已测地层的各向异性参数；
第一预测子单元，可以用于利用所述已测地层的各向异性参数，预测所述待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
在一实施例中，抽取单元220可以包括(图中未示出)：
计算子单元，用于依次计算地震五维道集数据体中每一个共反射点(CRP)入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中对应的地震波振幅值之间的比值；
对比子单元，用于将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；
抽取子单元，用于在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述地震五维道集数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
在一实施例中，第二预测单元230可以包括(图中未示出)：
分析子单元，可以用于对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，确定出所述待测地层中目标点处的AVO特征；
对比子单元，可以用于将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比；
第二预测子单元，可以用于根据对比结果预测所述待测地层的含油气性。
在一实施例中，所述装置还可以包括计算单元(图中未示出)。所述计算单元可以用于计算所抽取的道集数据的AVO截距和AVO梯度，以预测所述目标区域的油气分布特征。
本申请引用的任何数字值都包括从下限值到上限值之间以一个单位递增的下值和上值的所有值，在任何下值和任何更高值之间存在至少两个单位的间隔即可。举例来说，如果阐述了一个部件的数量或过程变量(例如温度、压力、时间等)的值是从1到90，优选从20到80，更优选从30到70，则目的是为了说明该说明书中也明确地列举了诸如15到85、22到68、43到51、30到32等值。对于小于1的值，适当地认为一个单位是0.0001、0.001、0.01、0.1。这些仅仅是想要明确表达的示例，可以认为在最低值和最高值之间列举的数值的所有可能组合都是以类似方式在该说明书明确地阐述了的。
除非另有说明，所有范围都包括端点以及端点之间的所有数字。与范围一起使用的“大约”、“左右”或“近似”适合于该范围的两个端点。因而，“大约20到30”旨在覆盖“大约20到大约30”，至少包括指明的端点。
上述实施例阐明的系统、装置或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (12)

1.一种油气预测方法，其特征在于，包括：
利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；
根据所述裂缝发育方向、所述裂缝密度、所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，在所述预设范围内所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值；
利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层中储集层内的含油气性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度包括：
利用所述钻井资料和所述测井资料，获取目标区域中未取岩心的已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度；
利用所述已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度，反演得到所述已测地层的各向异性参数；
利用所述已测地层的各向异性参数，预测所述待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述裂缝发育方向、所述裂缝密度、所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据包括：
依次计算地震五维道集数据体中每一个共反射点入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中对应的地震波振幅值之间的比值；
将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；
在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述地震五维道集数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层的含油气性包括：
对所抽取的道集数据进行振幅随偏移距的变化AVO分析或振幅随入射角的变化AVA分析，确定出所述待测地层中目标点处的AVO特征；
将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比；
根据对比结果预测所述待测地层的含油气性。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所抽取的道集数据的AVO截距和AVO梯度，以预测所述目标区域的油气分布特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设范围基于以下方式来设定：
分析目标区域中待测地层所对应的AVO特征变化规律，包括分析AVO特征与所述裂缝密度以及地震波入射方向与所述裂缝发育方向之间的夹角之间的关系。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震五维道集数据体通过以下方式来获取：
根据所获取的目标区域所对应的观测系统参数，获取炮线和检波线相互垂直的所有地震道集；
对所获取的所有地震道集进行划分，形成炮检距向量片；
对所述炮检距向量片进行偏移处理，得到地震五维道集数据体。
8.一种油气预测装置，其特征在于，包括：
第一预测单元，用于利用所获取的钻井资料和测井资料，预测目标区域内待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度；
抽取单元，用于所述钻井资料和所述测井资料，从所获取的地震五维道集数据体中抽取预设范围内的道集数据，在所述预设范围内所述待测地层中地震波的振幅值与基岩中地震波的振幅值之间的比值小于或等于预设阈值；
第二预测单元，用于利用所抽取的道集数据，预测所述待测地层中储集层内的含油气性。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一预测单元包括：
获取子单元，用于利用所述钻井资料和所述测井资料，获取目标区域中未取岩心的已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度；
反演子单元，用于利用所述已测地层与测井数据相匹配的裂缝密度，反演得到所述已测地层的各向异性参数；
第一预测子单元，用于利用所述已测地层的各向异性参数，预测所述待测地层中的裂缝发育方向和裂缝密度。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述抽取单元包括：
计算子单元，用于依次计算地震五维道集数据体中每一个共反射点入射角或偏移距所对应的地震波振幅值与所获取的基岩中对应的地震波振幅值之间的比值；
对比子单元，用于将所得到的每个比值依次与所述预设阈值进行对比，判断所述比值是否大于所述预设阈值；
抽取子单元，用于在判断出所述比值小于或等于所述预设阈值时，从所述地震五维道集数据体中抽取所述比值所对应的地震数据，所有抽取出的地震数据构成了预设范围内的道集数据。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二预测单元包括：
分析子单元，用于对所抽取的道集数据进行AVO分析或AVA分析，确定出所述待测地层中目标点处的AVO特征；
对比子单元，用于将所确定的AVO特征与预先所确定的相邻区域中已钻井的AVO特征相对比；
第二预测子单元，用于根据对比结果预测所述待测地层的含油气性。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
计算单元，用于计算所抽取的道集数据的AVO截距和AVO梯度，以预测所述目标区域的油气分布特征。
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