CN106932839B - 一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种对岩石密度和速度曲线调校的方法和装置，所述方法包括：基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响；所述第一属性曲线包括：密度曲线和/或速度曲线；若为第一影响，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校；若为第二影响，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校。本申请实施例提供的对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置，可以实现对岩石密度和速度曲线的较快速的调校。

Description

一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置

技术领域

本申请涉及地质研究技术领域，特别涉及一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置。

背景技术

密度曲线与由声波曲线转换所得的速度曲线在油气勘探中有着重要的应用，是井震标定将地震资料与钻井及地质资料联系的桥梁，是地震反演所需的基础资料，需要有较好的质量，但钻井过程中在泥岩或泥质含量较重或未胶结及胶结差的砂岩段处，时有因井壁垮塌而造成的扩径现象，当扩径重或井壁很不规则时声波时差时常会明显变大失真，而密度也会因扩径使得数值降低，导致它们的数值出现变异，给资料的质量带来不良的影响。

已有不少专业人士对岩石的密度曲线和速度曲线的调校进行了研究。

例如，现有的对岩石的密度和速度曲线的调校方法可以包括：可以根据声波时差测量结果受井径扩径和岩性变化的双重影响，设计一种砂泥岩剖面的变井径、变岩性模型，分析补偿声波测井产生的滑行波传播路径，按照费马时间最小原理推导出同时考虑井径变化和岩性变化的声时差补偿计算公式，利用所述补偿计算公式对岩石的密度和速度曲线进行调校。

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：现有的对岩石的密度和速度曲线的调校方法，计算复杂，调校速度较慢。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置，以实现对岩石密度和速度曲线的快速调校。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置是这样实现的：

一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，包括：

基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响；所述第一属性曲线包括：密度曲线和/或速度曲线；

若为第一影响，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校；

若为第二影响，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校。

优选方案中，所述第一调校方式具体包括：

根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线；

统计所述低频趋势线与第一属性曲线各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值的幅差第二幅差均值；

将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据预设规则确定待调校区间；

根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校。

优选方案中，所述根据第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线，具体包括：

对于所述第一属性曲线中的每个样点计算其前后n个样点的平均值，通过对从浅到深的滑动均值进行m次平滑迭代生成曲线的低频趋势线；所述迭代次数m为正整数，所述迭代次数为大于5次；所述n为正整数，所述n的取值范围为：61≤n≤701，且n的值小于或等于样点总数的0.3倍。

优选方案中，所述生成所述低频趋势线后，所述方法还包括：若所述低频趋势线受异常值的影响在局部有较大的起伏，则采用相同系数或不同系数的加权相加来实现对所述低频趋势线的进一步处理。

优选方案中，当所述第一属性曲线为密度曲线时，所述预设步距为0.01克/立方厘米；当所述第一属性曲线为速度曲线时，所述预设步距为100米/秒。

优选方案中，所述根据第一预设规则在所述划分的多个区间中确定待调校区间，具体包括：计算各区间幅差数值在整个数值区间中占的百分数；按照幅差从小到大，依次累积区间幅差数值的百分数；当所述累积的百分数大于预设百分比时，将该百分数对应的幅差值设置为调校门槛；所述调校门槛所在的区间，以及大于所述调校门槛的区间为待调校区间；所述预设百分比的取值包括：50％-100％。

优选方案中，所述第二预设规则包括：根据所述调校门槛确定比例因子，将所述第一属性曲线与所述比例因子相乘，得到调校后的第一属性曲线。

优选方案中，所述第二调校方式具体包括：

获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线；所述第二属性曲线包括：电阻率曲线或伽马曲线或井径曲线；当所述第二属性曲线为伽马曲线或井径曲线时，将所述第二属性曲线作为第一结果曲线；当所述第二属性曲线为电阻率曲线时，将取自然对数的电阻率曲线作为得到第一结果曲线；

分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线；

根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域；

将所述目标区域对应的第一结果曲线沿第一结果曲线对应的低频趋势线进行镜像旋转；

统计所述目标区域内所述旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值；

根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。

优选方案中，所述确定目标区域，具体包括：先根据先所述井径曲线，或者根据合成记录与井旁地震道的匹配情况，确定第一属性曲线与第二属性曲线是呈正相关为正常还是呈负相关为正常，再根据所述互相关值的正负来确定目标区域。

一种对岩石密度和速度曲线调校的装置，包括：判断模块、第一调校模块和第二调校模块；其中，

所述判断模块，用于基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，或者结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响；

所述第一调校模块，用于当所述判断模块的判断结果为第一影响时，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校；所述第一调校方式具体包括：根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线；统计所述低频趋势线与第一属性各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值幅差的第二幅差均值；将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据预设规则确定待调校区间；根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校；

所述第二调校模块，用于当所述判断模块的判断结果为第二影响时，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校；所述第二调校方式具体包括：获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线；分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线；根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域；统计所述目标区域内所述第一结果曲线或者旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值；根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例提供的对岩石密度和速度曲线调校的方法和装置，利用砂泥岩地层中正常密度或速度曲线因地层的压实效应大致存在着随深度增加而变大的趋势，即低频趋势，这一特点，直接利用低频趋势线对泥岩段或未胶结或胶结差的砂岩段因井壁扩径而造成的异常低速度值或密度值进行调校，调校实施过程快捷，可以快速改进速度和密度曲线的质量。

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是本申请对岩石密度和速度曲线调校的方法一个实施例的流程图；

图2示出了本申请的测井曲线的一个示例；

图3示出了对图2中的密度曲线提取低频趋势线后得到的测井曲线；

图4示出了对图2中的密度曲线采用第一调校方式调校得到的测井曲线；

图5示出了本申请的测井曲线的另一示例；

图6示出了采用现有技术对图5中的测井曲线调校得到的测井曲线；

图7示出了采用第二调校方式对图5中的测井曲线调校得到的测井曲线；

图8是本申请对岩石密度和速度曲线调校的装置一个实施例的模块图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种对岩石密度和速度曲线调校的方法及装置。

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。

图1是本申请对岩石密度和速度曲线调校的方法一个实施例的流程图。如图1所示，所述方法可以包括：

S101：基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响。

所述第一属性可以包括：所述岩石的密度和/或所述岩石中声波的传播速度。相应地，所述第一属性曲线可以包括：密度曲线和/或速度曲线。通常，密度曲线和速度曲线随深度的变化趋势是一致的，因此对所述密度曲线和速度曲线可以采用相同的调校方式。

所述井径曲线可以用于描述所述井径随井深的变化，可以直观地反应井径大小的变化。

所述合成记录可以用于表示速度曲线与密度曲线及子波合成得到的数据。

所述合成记录和所述井旁地震道信息可以根据实验数据获得。

当所述井径曲线的扩径使得对应的第一属性曲线在其波谷处产生异常低值，可以确定所述井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响。

当所述井径曲线的扩径使得对应的第一属性曲线在其波峰处产生异常低值，可以确定所述井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响。

当所述合成记录与井旁地震道信息的匹配结果为不匹配时，即所述合成记录与所述井旁地震道信息的变化趋势不相同时，若所述电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性为正相关，可以确定所述第一属性曲线对应的扩径影响为第二影响。

S102：若为第一影响，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校。

其中，所述第一调校方式具体可以包括：

S201：根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线。

具体地，可以包括：对于所述第一属性曲线中的每个样点计算其前后n个样点的平均值，通过对从浅到深的滑动均值进行m次平滑迭代可以生成曲线的低频趋势线。所述对数次从浅到深的滑动均值进行平滑迭代包括：对每个样点经取均值滑动后可以得到的较为平滑的新曲线，然后可以对新曲线再作取均值滑动的平滑，如此迭代数次。其中，所述迭代次数m为正整数可以根据实际情况进行调整，所述迭代次数可以为大于5次。所述n为正整数。

通常情况下，单位深度段内曲线的采样点多，n可取的大些，反之可取小些。采样密度相同的情况下，n越大平滑力度也越大。同样，迭代次数越多平滑力度越也大。一般n的取值范围可以为：61≤n≤701，且n的值小于或等于样点总数的0.3倍。

进一步地，若所述低频趋势线受较密集出现的异常值的影响在局部有较大的起伏，则可以采用相同系数或不同系数的加权相加来实现对所述低频趋势线的进一步处理。经过此处理的低频趋势线，可以消减异常低值和异常高值对低频趋势线的不良影响。

S202：统计所述低频趋势线与第一属性曲线各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值幅差的第二幅差均值。

所述波谷段表示某一段位置两侧的值都大于该段位置处值的段，所述各波谷段的最大幅差可以表示所述各波谷段最低处数据与低频趋势线的幅值。

可以确定所述各波谷段最大幅差中的最小值、最大值和均值。

可以确定第二幅差均值。具体地，可以对所述最大幅差中大于均值的幅差求平均值，所述求得的平均值可以作为第二幅差均值。

S203：将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据第一预设规则确定待调校区间。

具体地，可以将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间。当所述第一属性曲线为密度曲线时，所述预设步距可以为0.01克/立方厘米。当所述第一属性曲线为速度曲线时，所述预设步距可以为100米/秒。

根据第一预设规则可以在所述划分的多个区间中确定待调校区间。具体地，可以计算各区间幅差数值在整个数值区间中占的百分数。按照幅差从小到大，依次累积区间幅差数值的百分数，当所述累积的百分数大于预设百分比时，将该百分数对应的幅差值设置为调校门槛。所述调校门槛所在的区间，以及大于所述调校门槛的区间可以为待调校区间。

所述预设百分比的取值可以包括：50％-100％。例如所述预设百分比的取值可以为80％。

S204：根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校。

所述第二预设规则可以包括：根据所述调校门槛确定比例因子，将所述第一属性曲线与所述比例因子相乘，可以得到调校后的第一属性曲线。

例如，假设确定的调校门槛为a，对于所述幅差值中大于a的波谷段，获取其中与低频趋势线的差值小于0.5a或0.6a的所有曲线数值，确定所述曲线数值中的最小值并计算该最小值被调校为a所需的比例因子，将所述所有大于0.5a或0.6a的曲线数值与所述比例因子进行乘积运算，得到的结果即为调校后的第一属性曲线。

图2示出了本申请的测井曲线的一个示例。其中，最左边的“caliper_1”表示井径曲线，中间的“*den4tsm”表示密度曲线，最右边的“resistivity_1”表示电阻率曲线。由图1可以看出，在小于2150米的深度段，井径曲线的波谷处对应的密度曲线产生异常低值，因此可以判断为第一影响。

图3示出了对图2中的密度曲线提取低频趋势线后得到的测井曲线。图中，最左边的“caliper_1”表示井径曲线，右边波动幅度最大且灰度最浅的曲线“*den4tsm”表示密度曲线。右边另外3条波动幅度较小的3条曲线中：约1500米之上位于最左侧，而1950米之后位于最右侧的表示均值平滑曲线；约1500米之上位于最右侧，而1950米之后位于最左侧的表示密度随深度变化拟合所得曲线；位于上述均值平滑曲线和拟合曲线中间的表示加权后的趋势线。

图4示出了对图2中的密度曲线采用第一调校方式调校得到的测井曲线。图4中，最左边的曲线表示井径曲线，右边的3条曲线中：波动幅度最大且灰度最浅的曲线表示未调校的密度曲线；波动幅度最小的曲线表示为图3中加权后的趋势线；波动幅度中的曲线表示调校后的密度曲线。由图4可以看出，调校后的密度曲线的低幅段得到了改善。

S103：若为第二影响，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校。

所述第二调校方式具体可以包括：

S301：获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线。

所述第二属性可以包括：岩石的电阻率或岩石的伽马值或井径。

相应地，所述第二属性曲线可以包括：电阻率曲线或伽马曲线或井径曲线。

当所述第二属性曲线为伽马曲线或井径曲线时，可以将所述第二属性曲线作为第一结果曲线。

当所述第二属性曲线为电阻率曲线时，可以对所述电阻率曲线取自然对数，将取自然对数的电阻率曲线作为得到第一结果曲线。

S302：分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线。

可以分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线。所述低频趋势线的计算方法可以与S201中计算低频趋势线的方法相同。

S303：根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域。

根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，可以确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段。第二属性曲线位于所述低频趋势线上方的可以确定为波峰段，第二属性曲线位于所述低频趋势线下方的可以确定为波谷段。

可以计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值。例如可以计算电阻率和速度的互相关值，或者可以计算电阻率和密度的互相关值。

所述目标区域可以表示第一属性曲线中需要进行调校的部分。所述确定目标区域可以根据所述互相关值来实现。具体地，可以先根据先所述井径曲线，或者根据合成记录与井旁地震道的匹配情况，确定第一属性曲线与第二属性曲线是呈正相关为正常还是呈负相关为正常，再根据所述互相关值的正负来确定目标区域。例如，若第一属性曲线与第二属性曲线是呈正相关为正常，那么当所述互相关值为负数时，该互相关值对应的第一属性曲线的区域为目标区域。若第一属性曲线与第二属性曲线是呈正相关为正常，那么当所述互相关值为正数时，该互相关值对应的第一属性曲线的区域为目标区域。

S304：统计所述目标区域内所述第一结果曲线或者旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值。

当所述第一结果曲线是伽马曲线或井径曲线时，可以统计所述目标区域内所述第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值。

当所述第一结果曲线是取自然对数的电阻率曲线时，可以将所述目标区域对应的第一结果曲线沿第一结果曲线对应的低频趋势线进行镜像旋转。使得第一结果曲线中的波峰部分转换为波谷，以及使得第一结果曲线中的波谷部分转换为波峰。相应地，可以统计所述目标区域内所述旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值。

S305：根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。

具体地，可以以第一均方值除以第二均方值，生成对应于波峰和波谷的两个标定因子，在此两因子的标定下，将旋转后的第一结果的各波峰段和波谷段的曲线样点值，分别影射到第一属性曲线对应的低频趋势线的上方和下方以生成调校后的第一属性曲线。

图5示出了本申请的测井曲线的另一示例。图5中，从左到右的曲线依次表示：井径曲线；密度曲线；电阻率曲线；声波速度曲线；根据速度曲线与密度曲线而得的合成地震记录。从图7中可以看出：在500米～750米深度段处，电阻率曲线和速度曲线是负相关为主，合成记录与井旁地震道的波动趋势基本一致；第一属性和第二属性的互相关值为负；在750米～1000米深度段以及1500米～1750米深度段处，电阻率曲线和速度曲线是正相关为主，合成记录与井旁地震道的波动不一致；第一属性和第二属性的互相关值为负。当处于该井大于1950米深度段时，电阻率曲线与速度曲线呈负相关时为正常，而电阻率曲线与速度曲线呈正相关时为异常，此时，当第一属性与第二属性的互相关值为正时，可以采用第二调校方式对速度曲线或密度曲线进行调校。

图6示出了采用现有技术对图5中的测井曲线调校得到的测井曲线。图6中，从左到右的曲线依次表示：密度曲线；电阻率曲线及该电阻率曲线对应的低频趋势线；声波速度曲线及该速度曲线对应的低频趋势线；根据取了自然对数的电阻率曲线、电阻率曲线对应的低频趋势线和速度曲线对应的低频趋势线拟合所得的速度曲线；根据拟合所得速度曲线与密度曲线得到的合成地震记录。

图7示出了采用第二调校方式对图5中的测井曲线调校得到的测井曲线。图7中，从左到右的曲线依次表示：密度曲线；电阻率曲线及该电阻率曲线对应的低频趋势线；声波速度曲线及该速度曲线对应的低频趋势线；根据电阻率曲线、电阻率曲线对应的低频趋势线和速度曲线对应的低频趋势线映射所得的速度曲线；根据映射所得速度曲线与密度曲线得到的合成地震记录。由于第二调校方式中采用了镜像映射，镜像映射后的曲线的波谷变成了波峰，而波峰部分变成了波谷，这样，电阻率曲线与镜像映射后的曲线在各波峰或波谷段都是负相关了。通过该方法可以对第一属性曲线在一定程度上进行随局部具体情况作映射幅差的调整。从图7可以看出，根据调校后的速度曲线与密度曲线得到的合成记录与井旁地震道匹配情况比图6中的匹配情况更好。

上述实施例提供的对岩石密度和速度曲线调校的方法，利用砂泥岩地层中正常密度或速度曲线因地层的压实效应大致存在着随深度增加而变大的趋势(低频趋势)这一特点，直接利用低频趋势线对泥岩段或未胶结或胶结差的砂岩段因井壁扩径而造成的出现在低部位段的异常低速度值或密度值进行调校，调校实施过程快捷，可以快速改进速度和密度曲线的质量。

图8是本申请对岩石密度和速度曲线调校的装置一个实施例的模块图。如图8所示，所述装置可以包括：判断模块201、第一调校模块202和第二调校模块203。其中，

所述判断模块201，可以用于基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，或者结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响。

所述第一调校模块202，可以用于当所述判断模块201的判断结果为第一影响时，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校。所述第一调校方式具体可以包括：根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线；统计所述低频趋势线与第一属性曲线各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值的幅差第二幅差均值；将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据预设规则确定待调校区间；根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校。

所述第二调校模块203，可以用于当所述判断模块201的判断结果为第二影响时，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校。所述第二调校方式具体可以包括：获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线；分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线；根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域；统计所述目标区域内所述第一结果曲线或者旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值；根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。

上述实施例提供的对岩石密度和速度曲线调校的装置实施例，与本申请方法实施例相对应，可以实现本申请方法实施例并取得方法实施例的技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit HardwareDescription Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，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。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。该计算机软件产品可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。该计算机软件产品可以存储在内存中，内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括短暂电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

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。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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 (8)

1.一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，包括：

基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响；所述第一属性曲线包括：密度曲线和/或速度曲线；

若为第一影响，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校；

若为第二影响，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校；

所述第一调校方式包括：

根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线；

统计所述低频趋势线与第一属性曲线各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值幅差的第二幅差均值；

将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据第一预设规则确定待调校区间；

根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校；

所述第二调校方式包括：

获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线；所述第二属性曲线包括：电阻率曲线或伽马曲线或井径曲线；当所述第二属性曲线为伽马曲线或井径曲线时，将所述第二属性曲线作为第一结果曲线；当所述第二属性曲线为电阻率曲线时，将取自然对数的电阻率曲线作为得到第一结果曲线；

分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线；

根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域；

统计所述目标区域内所述第一结果曲线或者旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值；其中，当所述第一结果曲线是取自然对数的电阻率曲线时，将所述目标区域对应的第一结果曲线沿第一结果曲线对应的低频趋势线进行镜像旋转；

根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。

2.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，所述根据第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线，具体包括：

对于所述第一属性曲线中的每个样点计算其前后n个样点的平均值，通过对从浅到深的滑动均值进行m次平滑迭代生成曲线的低频趋势线；所述迭代次数m为正整数，所述迭代次数为大于5次；所述n为正整数，所述n的取值范围为：61≤n≤701，且n的值小于或等于样点总数的0.3倍。

3.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，所述生成所述低频趋势线后，所述方法还包括：若所述低频趋势线受异常值的影响在局部有较大的起伏，则采用相同系数或不同系数的加权相加来实现对所述低频趋势线的进一步处理。

4.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，当所述第一属性曲线为密度曲线时，所述预设步距为0.01克/立方厘米；当所述第一属性曲线为速度曲线时，所述预设步距为100米/秒。

5.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，所述根据第一预设规则在所述划分的多个区间中确定待调校区间，具体包括：

计算各区间幅差数值在整个数值区间中占的百分数；

按照幅差从小到大，依次累积区间幅差数值的百分数；

当所述累积的百分数大于预设百分比时，将该百分数对应的幅差值设置为调校门槛；

所述调校门槛所在的区间，以及大于所述调校门槛的区间为待调校区间；

所述预设百分比的取值包括：50％-100％。

6.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，所述第二预设规则包括：根据所述调校门槛确定比例因子，将所述第一属性曲线与所述比例因子相乘，得到调校后的第一属性曲线。

7.如权利要求1所述的一种对岩石密度和速度曲线调校的方法，其特征在于，所述确定目标区域，具体包括：先根据先所述井径曲线，或者根据合成记录与井旁地震道的匹配情况，确定第一属性曲线与第二属性曲线是呈正相关为正常还是呈负相关为正常，再根据所述互相关值的正负来确定目标区域。

8.一种对岩石密度和速度曲线调校的装置，其特征在于，所述装置包括：判断模块、第一调校模块和第二调校模块；其中，

所述判断模块，用于基于井径曲线或电阻率曲线在相同深度段与第一属性曲线的相关性，或者结合对应的合成记录与井旁地震道信息的匹配结果，确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第一影响，或者确定井径的扩径对第一属性曲线产生的扩径影响为第二影响；

所述第一调校模块，用于当所述判断模块的判断结果为第一影响时，采用与第一影响对应的第一调校方式对所述第一属性曲线进行调校；所述第一调校方式具体包括：根据所述第一属性曲线生成与所述第一属性曲线对应的低频趋势线；统计所述低频趋势线与第一属性曲线各波谷段数据的最大幅差，确定其中的最小值、最大值和均值，确定大于所述均值幅差的第二幅差均值；将所述最小值和所述最大值之间的差值根据预设步距划分为多个区间，根据第一预设规则确定待调校区间；根据第二预设规则对所述待调校区间的第一属性曲线进行调校；

所述第二调校模块，用于当所述判断模块的判断结果为第二影响时，采用与第二影响对应的第二调校方式对所述第一属性曲线进行调校；所述第二调校方式具体包括：获取与所述第一属性曲线对应的第二属性曲线，将所述第二属性曲线或取自然对数的第二属性曲线作为第一结果曲线；分别计算所述第一属性曲线和所述第一结果曲线对应的低频趋势线；根据所述第一结果曲线对应的低频趋势线与第二属性曲线的交点，确定第二属性曲线的各波峰段和各波谷段，计算所述各波峰段和各波谷段处对应的第一属性和第二属性的互相关值，并确定目标区域；统计所述目标区域内所述第一结果曲线或者旋转后的第一结果曲线与所述第一结果曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第二均方值，以及所述目标区域内第一属性曲线与第一属性曲线对应的低频趋势线之间的幅差的第一均方值；根据所述第一均方值和第二均方值，对所述第一属性曲线的目标区域进行调校。