CN107817535B - 薄夹层的确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施方式提供了一种薄夹层的确定方法和装置，其中，该方法包括：获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据；根据上述资料数据，确定薄夹层的高频三维概率体；以薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定目标区域中的薄夹层。由于该方案通过综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过反演确定薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定薄夹层误差较大、分辨率较低、会出现围绕井点的牛眼画圈现象的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种薄夹层的确定方法和装置。
背景技术
在页岩气的勘探、开发中，由于页岩气本身的特性，页岩气大多会以游离态或吸附态的形态赋存于页岩层段中。研究表明：页岩层段中的碳酸盐岩薄夹层有利于加强页岩层段中储层的可改造性，对页岩气具体的勘探、开发具有重要作用。
目前，为了识别、确定目标区域中的薄夹层，大多通过一维岩性比例和二维相控作为约束，进行反演，以确定出具体的薄夹层。但是，受限于方法本身，具体实施，往往只能使得反演结果具备横向的变化趋势，但无法变现出纵向的变化特征。此外，所获得的反演结果分辨率较低，对于薄夹层中厚度较薄的薄夹层(即单层厚度为0.5-1.5米的薄夹层)识别精度较差。综上可知，现有方法，具体实施时，往往存在所确定薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施方式提供了一种薄夹层的确定方法和装置，以解决现有方法中存在的所确定薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层。
本申请实施方式提供了一种薄夹层的确定方法，包括：
获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据；
根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体；
以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，所述根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定目标区域薄夹层的高频三维概率体，包括：
根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体；
根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体；
根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体，包括：
根据所述测井资料，通过测井评价，确定夹层的测井响应特征；
根据所述测井资料，通过岩石物理分析，得到岩石物理分析结果数据；
根据所述岩石物理分析结果数据、所述测井响应特征、所述岩心化验分析资料，在目标层位内建立井上夹层分布的概率曲线；
根据所述岩石物理分析结果根据所述夹层的测井响应特征，在目标层位内通过对所述井上夹层分布的概率曲线进行井间内插，获得所述关于薄夹层分布的第一高频率概率体。
在一个实施方式中，根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体，包括：
利用所述井上夹层分布的概率曲线，对所述地震叠加偏移数据进行地震波形差异模拟，得到所述关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
在一个实施方式中，根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体，包括：
在频率域内，融合所述第一高频概率体和所述第二高频概率体，获得所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，包括：
对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，所述道集处理包括以下至少之一：
去噪处理、剩余静校正处理、多次波衰减处理、道集拉平处理、道集切除处理、叠加处理。
在一个实施方式中，根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，包括：
以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，对所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据进行叠前地质统计学反演，确定反演结果；其中，所述反演结果包括：纵波阻抗数据体、纵横波速度比数据体、密度数据体；
根据所述反演结果，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，在确定所述目标区域中的薄夹层后，所述方法还包括：
根据所述薄夹层，指导对所述目标区域进行页岩气勘探。
本申请实施方式还提供了一种薄夹层的确定装置，包括：
获取模块，用于获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据；
第一确定模块，用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体；
第二确定模块，用于以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料，在目标层位内确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体；
第二确定单元，用于根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体；
第三确定单元，用于根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，所述第二确定模块包括：
处理单元，用于对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
第四确定单元，用于根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在本申请实施方式中，通过综合利用测井数据和地震数据，先确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过叠前地质统计学反演确定具体的薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低、横向井点出现画圈现象的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层。
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是根据本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法的处理流程图；
图2是根据本申请实施方式提供的薄夹层的确定装置的组成结构图；
图3是在一个场景示例中获取的A井测井曲线回放的示意图；
图4是在一个场景示例中获取的过A井地震叠加偏移数据及合成记录示意图；
图5是在一个场景示例中获取的目标区区多井子波示意图；
图6是在一个场景示例中应用常规测井约束的地质统计学获得的反演剖面(上)及平面图(下)示意图；
图7是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的三维概率体的剖面示意图；
图8是在一个场景示例中应用常规地质统计学反演效果图的示意图；
图9是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的三维概率体约束的叠前地质统计学反演示意图；
图10是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的全区过井最终钙质夹层概率反演成果剖面示意图。
具体实施方式
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做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。
考虑到现有方法大多没有充分地将测井数据的优势和地震数据的优势相结合，只是简单地通过二维相控作为约束，进行反演，确定目标区域中的薄夹层。因此，具体实施，往往只能使得反演结果具备横向的变化趋势，无法变现出纵向的变化特征；且所获得的反演结果的分辨率相对较低、井点出容易出现画圈现象，对于薄夹层中厚度较薄的薄夹层(例如，厚度为0.5米至1.5米的薄夹层)识别精度相对较低、误差相对较大。综上可知，现有方法，具体实施时，往往存在所确定薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题。针对产生上述问题的根本原因，本申请考虑可以综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体而不是二维低分辨率的数据作为约束，以确定具体的薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题，达到可以兼顾反映纵向变化趋势特征、精准地确定薄夹层的技术效果。
基于上述思考思路，本申请实施方式提供了一种薄夹层的确定方法。具体请参阅图1所示的根据本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法的处理流程图。本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法，具体实施时可以包括以下步骤。
S1：获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据。
在本实施方式中，所述目标区域具体可以是存在页岩层段的区域。其中，页岩气大多会以游离态或者吸附态赋存于富有机质的页岩层段。具体的，在地层条件下，上述页岩层段的基质渗透率一般小于等于0.001×10-3um2。通常上述页岩层段以富有基质为主，可以含有碳酸盐岩等材质的薄夹层，也称钙质薄夹层、钙质夹层。其中，上述薄夹层有利于增强目标区域中页岩气储层的可改造性，有助于页岩气的具体勘探、开发。需要补充的是，上述薄夹层还分为常规薄夹层和超薄的薄夹层(即相对于常规薄夹层厚度更薄的薄夹层)，其中，超薄的薄夹层的厚度具体可以是0.5米至1.5米。现有的薄夹层确定方法受限于方法本身，导致分辨率较低、精度较差，往往不能准确地识别出上述超薄的薄夹层。此外，识别常规薄夹层也会存在一定误差。本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法除了可以适用于确定超薄的薄夹层，也可以适用于确定常规薄夹层。
在本实施方式中，上述测井资料具体可以是一种测井数据。具体实施时，可以通过目标区域中的测井获得。具体的，上述测井资料具体可以包括：测井曲线、测井响应特征参数等。
在本实施方式中，上述地震叠前道集数据具体可以是一种地震数据。具体实施时，可以从目标区域中的地震记录获得。具体的，上述地震叠前道集数据可以一种CRP(commonreflection point，共反射点)道集。需要说明的是，上述地震叠前道集数据包括有上述测井数据对应测井所在区域的地震叠前道集数据。
在本实施方式中，上述地震叠加偏移数据具体可以是一种地震数据。具体实施时，可以根据地震数据，获取地震解释成果。上述地震叠加偏移数据具体可以是地震解释成果中的一种数据。需要说明的是，上述地震叠加偏移数据穿过上述测井数据对应测井所在的区域。
在本实施方式中，上述岩心化验分析资料具体可以是对目标区域采集的岩心样品进行具体的岩心化验分析得到的数据资料。上述地震解释层位数据具体可以是一种地震数据，用以表征地震层位的相关信息。
在本实施方式中，需要说明的是，在目标区域中只有有限数量的测井，通过上述测井的测井数据可以较好地反映出测井所在区域的地质结构情况，但无法根据测井数据直接确定没有测井区域的地质结构情况。相对的，通过上述地震数据可以较好反映出目标区域中各个位置的相关情况，但表征的效果没有测井数据精细。因此，在本实施方式中，为了能精确地确定出目标区域中薄夹层，可以将测井数据，例如测井资料，和地震数据，例如地震叠加偏移数据和地震叠前道集数据，相结合，以综合利用两种数据的优点，更加准确地表征出目标区域中各个位置具体的地质情况，精细地确定出目标区域中的薄夹层。
S2：根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，为了确定出分辨率较高、表征效果较好、能反映出纵向变化趋势特征、具有三维表征能力的薄夹层的高频三维概率体，具体实施时，上述根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体可以包括以下内容。
S2-1：根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料，确定目标层位内关于薄夹层分布的第一高频率概率体。
在一个实施方式中，为了能够较为准确地确定出关于薄夹层分布的第一高频率概率体，具体实施时，可以按照以下内容执行：
S2-1-1：根据所述测井资料，通过测井评价，确定夹层的测井响应特征；
S2-1-2：根据所述测井资料，通过岩石物理分析，得到岩石物理分析结果数据；
S2-1-3：根据所述岩石物理分析结果数据、所述测井响应特征、所述岩心化验分析资料，建立井上夹层分布的概率曲线；
S2-1-4：根据所述岩石物理分析结果根据所述夹层的测井响应特征，通过对所述井上夹层分布的概率曲线进行井间内插，获得所述关于薄夹层分布的第一高频率概率体。
S2-2：根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
在一个实施方式中，为了根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体，具体实施时，可以按照以下内容执行：利用所述井上夹层分布的概率曲线，对所述地震叠加偏移数据进行地震波形差异模拟，得到所述关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
S2-3：根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，为了确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体，具体实施时，根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体，可以包括以下内容：在频率域内，通过全局克里金法，融合所述第一高频概率体和所述第二高频概率体，获得所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，上述融合所述第一高频概率体和所述第二高频概率体，获得所述薄夹层的高频三维概率体，具体实施时可以包括以下内容：根据第一高频概率体的频率，结合目标区域地层的起伏特征，确定第一高频概率体的第一权重；根据第二高频概率体的频率，结合目标区域地层的起伏特征，确定第二高频概率体的第二权重；将第一高频概率体与第一权重的乘积、第二高频概率体与第二权重的乘积组合，得到所述薄夹层的高频三维概率体。即完成了对所述第一高频概率体和所述第二高频概率体的融合。
在本实施方式中，上述目标区域地层的起伏特征具体可以根据叠加偏移数据确定。具体的，当所确定的目标区域地层的起伏特征表征的地层起伏程度相对较大时，可以适当地增大第二权重的具体数值；相应的，当所确定的目标区域地层的起伏特征表征的地层起伏程度相对较小时，可以适当地减小第二权重的具体数值。在增大第二权重的具体数值的同时，还可以适当地减小第一权重的具体数值；相应的，在减小第二权重的具体数值的同时，还可以适当地增大第一权重的具体数值。具体的，例如，当所确定的目标区域地层的起伏特征表征的地层起伏程度非常大，超过阈值时，第一权重可以取值为0，第二权重可以取值为1。在这种情况下，融合第一高频概率体和第二高频概率体得到的薄夹层的高频三维概率体就相当于单独使用的第二高频概率体。
在本实施方式中，通过上述方法获得薄夹层的高频三维概率体，相较于第一高频概率体、第二高频概率体，与测井的井点一致性相对较好，也真实的地层环境中薄夹层的空间变化情况，从而较好地综合了测井数据、地震数据等不同数据的优势，不但能反映横向的变化趋势特征，还能反映出纵向的变化趋势特征，具有较高的分辨率，能够较为准确、精细地反映出所在区域中地层的具体结构情况。
S3：以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，为了准确地确定出目标区域中的薄夹层，具体实施时，上述以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，具体可以包括以下内容：
S3-1：对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
S3-2：根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，为了能够得到符合施工要求的部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，具体实施时，所述道集处理具体可以包括以下至少之一：去噪处理、剩余静校正处理、多次波衰减处理、道集拉平处理、道集切除处理、叠加处理等。当然，需要说明的是，上述所列举的几种道集处理方式只是为了更好地说明本申请实施方式，具体实施时，也可以根据具体情况和施工要求引入其他类型的道集处理方式。
在一个实施方式中，为了能较为精准地确定出薄夹层，上述根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，具体实施时，可以包括以下内容：
S3-2-1：以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，对所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据进行叠前地质统计学反演，确定反演结果；其中，所述反演结果包括：纵波阻抗数据体、纵横波速度比数据体、密度数据体；
S3-2-2：根据所述反演结果，确定所述目标区域中的薄夹层。
在本实施方式中，上述反演结果具体可以包括：纵波阻抗、纵横波速度比、密度参数等参数数据。当然需要说明的是，上述所列举的参数数据只是为了更好地说明本申请实施方式，具体实施时，也可以根据具体情况和施工要求引入其他相关的参数数据，作为上述反演结果。对此，本申请不作限定。
在本实施方式中，需要说明的是，基于利用上述分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过反演得到的反演结果具有较高的纵向分辨率，且能更加符合空间沉积规律，因此能较好地表征出所处地层中具体的地层结构情况。进而可以利用上述反演结果，精准地识别、确定出目标区域中的薄夹层。
在本申请实施例中，相较于现有技术，通过综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过叠前地质统计学反演以确定出具体的薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低、出现井点处画圈现象的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层。
在一个实施方式中，为了对目标区域进行具体的页岩气的勘探开发，在确定所述目标区域中的薄夹层后，所述方法具体还可以包括以下内容：根据所述薄夹层，指导对所述目标区域进行页岩气勘探。当然，需要说明的是，利用薄夹层作为参考依据指导具体页岩气勘探只是薄夹层的具体用途之一，具体实施时，还可以根据具体情况，利用所确定的薄夹层进行其他相应的地球物理勘探。对此，本申请不作限定。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法，通过综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过叠前地质统计学反演以确定出具体的薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层；又通过分别根据测井数据和地震数据分别确定出测井的关于薄夹层分布的第一高频率概率体、关于薄夹层分布的第二高频率概率体，再将上述两种高频概率体进行融合，以较好地综合地震数据和测井数据的梯度，确定出表征效果较好、能反映纵向变化特征的薄夹层的高频三维概率体，以用于改善后续确定薄夹层的准确度。
基于同一发明构思，本发明实施方式中还提供了一种薄夹层的确定装置，如下面的实施方式所述。由于装置解决问题的原理与薄夹层的确定方法相似，因此薄夹层的确定装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图2，是本申请实施方式的薄夹层的确定装置的一种组成结构图，该装置可以包括：获取模块21、第一确定模块22、第二确定模块23，下面对该结构进行具体说明。
获取模块21，具体可以用于获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据。
第一确定模块22，具体可以用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体。
第二确定模块23，具体可以用于以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，为了能够根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体，所述第一确定模块22具体可以包括以下结构单元：
第一确定单元，具体可以用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体；
第二确定单元，具体可以用于根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体；
第三确定单元，具体可以用于根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，为了能够根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体，上述第一确定单元具体可以包括以下的结构子单元：
第一确定子单元，具体可以用于根据所述测井资料，通过测井评价，确定夹层的测井响应特征；
岩石物理分析子单元，具体可以用于根据所述测井资料，通过岩石物理分析，得到岩石物理分析结果数据；
建立子单元，具体可以用于根据所述岩石物理分析结果数据、所述测井响应特征、所述岩心化验分析资料，建立井上夹层分布的概率曲线；
内插子单元，具体可以用于根据所述夹层的测井响应特征，通过对所述井上夹层分布的概率曲线进行井间内插，获得所述关于薄夹层分布的第一高频率概率体。
在一个实施方式中，为了能够根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体，上述第二确定单元具体实施时，可以利用所述井上夹层分布的概率曲线，对所述地震叠加偏移数据进行地震波形差异模拟，得到所述关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
在一个实施方式中，为了能够根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体，上述第三确定单元具体实施时，可以在频率域内，通过全局克里金法，融合所述第一高频概率体和所述第二高频概率体，获得所述薄夹层的高频三维概率体。
在一个实施方式中，为了能够根据所述地震叠前道集数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，上述第二确定模块23具体可以包括以下的结构单元：
处理单元，具体可以用于对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
第四确定单元，具体可以用于根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，所述道集处理具体可以包括以下至少之一：去噪处理、剩余静校正处理、多次波衰减处理、道集拉平处理、道集切除处理、叠加处理等。
在一个实施方式中，为了能够根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，上述第四确定单元具体可以包括以下的结构子单元：
反演子单元，具体可以用于以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，对所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据进行叠前地质统计学反演，确定反演结果；其中，所述反演结果包括：纵波阻抗数据体、纵横波速度比数据体、密度数据体；
第二确定子单元，具体可以用于根据所述反演结果，确定所述目标区域中的薄夹层。
在一个实施方式中，为了能够对目标区域进行具体的页岩气勘探、开发，具体实施时，上述装置还可以包括施工模块，具体可以用于根据所述薄夹层，指导对所述目标区域进行页岩气勘探。
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。
需要说明的是，上述实施方式阐明的系统、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，在本说明书中，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。
此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施方式提供的薄夹层的确定装置，本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法，通过综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过叠前地质统计学反演以确定出具体的薄夹层，从而解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层；又通过第一确定单元、第二确定单元分别根据测井数据和地震数据以确定出测井的关于薄夹层分布的第一高频率概率体、关于薄夹层分布的第二高频率概率体，再利用第三确定单元将上述两种高频概率体进行融合，以较好地综合地震数据和测井数据的梯度，确定出表征效果较好、能反映纵向变化特征的薄夹层的高频三维概率体，以用于改善后续确定薄夹层的准确度。
在一个具体实施场景示例中，应用本申请提供薄夹层的确定方法和装置对某目标区域中的薄夹层进行具体的识别、确定。具体实施过程，可以参照以下内容执行。
S1：获取某目标区域中的测井资料、地震叠加偏移数据和地震叠前道集数据。
在本实施方式中，所选定的测井具体可以为A井。相应的，所获取的相关测井资料、地震叠加偏移数据可以参阅图3所示的在一个场景示例中获取的A井测井曲线回放示意图，和图4所示的在一个场景示例中获取的过A井地震叠加偏移数据及合成记录示意图。具体的，图中第1道为地质分层，第2道(CAL为伽马能谱、光电吸收指数等岩性曲线道，第3道(MD)为测量深度；第4道(RES)为深、浅电阻率等电性曲线；第5道(XRD)为全岩分析成果剖面，第6道(FRAC)为StatMin最优化计算岩性成分成果剖面，第7道(VCL)为泥质含量曲线(第7-13道中，实线是计算的曲线，园点是岩心分析结果)；第8道(QUA)为石英含量曲线；第9道(CAR)为碳酸盐岩含量曲线；第10道(PYR)为黄铁矿含量曲线；第11道(TOC)为TOC含量曲线；第12道(POR)为孔隙度曲线；第13道(SW)为含水饱和度曲线；最后一道(LITH)为划分的岩相成果，shale代表泥岩、sweet spot代表页岩气层，即甜点，limestone代表灰岩，shaly limestone代表泥灰岩。通过具体分析图3中的数据可知：测井所在区域中的薄夹层分布的位置分别有：3197.65-3198.73米、3207.25-3208.77、3209.12-4310.6米，且上述碳酸盐岩薄夹层较泥页岩层段具有相对较高的电阻率、较高的密度、较高的阻抗等典型特征。参阅图4中的数据，可知：通过地震数据(即地震剖面)对于A测井所在的区域，由于泥页岩层段整体波阻抗相对较低(表现为：上下围岩均为高阻抗灰岩)，因此在地震剖面上的反射为强能量的一谷一峰特征，而薄夹层由于相对较薄，在地震剖面上无法直接识别、确定。结合参阅图5所示的在一个场景示例中获取的WG井区多井子波示意图，由于该区域中薄夹层的厚度远低于地震分辨率的1/4波长(1/4.6波长)，通过全区域中钻井提取的子波(其中，子波主频约为21Hz，频宽5-38Hz，相位接近零相位)可知：目的层段速度为5100米，38HZ对应1/4波长为33.6米，1/8波长为16.8米，而薄夹层单层的厚度为0.5-1.5米，测井中薄夹层累计厚度<8.5米。因此，可以判断常规储层预测手段，即现有方法无法对上述较薄的薄夹层进行有效预测。
在本实施方式中，进一步地，可以采用常规手段，即现有方法进行对照试验。具体的，可以参阅图6所示的在一个场景示例中应用常规测井约束的地质统计学获得的反演剖面(上)及平面图(下)示意图，可知：针对常规薄层(例如，1/16波长<厚度<1/8波长)预测，单靠测井约束反演(即单独依据测井资料作为约束进行反演)能取得一定的确定效果，但存在一个无法逾越的问题：由于变程的影响，反演结果会存在牛眼的画圈现象，使得反演结果预测的可靠性降低。
S2：根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据，确定薄夹层的高频三维概率体。
在本实施方式中，考虑到叠前地质统计学反演具有高辨率特点，可以较好融合测井、岩石物理、沉积特征等信息，得到纵波阻抗、纵横波速度比、密度等多个弹性参数。因此，可以考虑使用高分辨率三维概率体(即薄夹层的高频三维概率体)作为输入，以便开展叠前地质统计学反演，其反演结果可以较好地识别复杂岩性，且较好解决了传统一维、二维约束的不足，达到提高纵向分辨率，较好匹配井点数据，不易受变程参数的影响，井点处无牛眼等现象的效果。
在本实施方式中，为了确定出上述三维概率体，具体实施时，可以按照以下内容执行：
S2-1：对上述测井资料进行测井评价及岩石物理分析。
此步骤主要开展测井一致性处理、测井曲线校正、多井测井评价等工作，得到一致性规律较好的测井曲线及反映沉积特点的测井评价成果(即测井的夹层概率响应特征、测井的储层概率响应特征)，具体的，可以包括：泥质含量、钙质含量、孔隙度、脆性等关键性参数；进而可以建立关于薄夹层分布的第一高频概率体。
S2-2：道集处理及AVA子波提取。
此步骤主要针对原始CRP道集开展道集处理、角度计算、分辨移距叠加等处理，其中，道集处理具体可以包括：去噪处理、剩余静校正、多次波衰减等；在此基础上，再结合测井曲线，进行AVA子波提取(相当于确定部分偏移叠加数据体)，为后续开展叠前反演奠定基础。
S2-3：三维地震反演及属性分析(相当于根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体)。
此步骤主要是通过开展常规的叠后波阻抗反演及属性分析，得到与钙质分布规律相一致的初始模型，即关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
S2-4：建立针对薄夹层分布概率的三维体模型(相当于根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体)。
此步骤主要目的是为了建立初始的钙质薄夹层三维概率模型(即薄夹层的高频三维概率体)，具体的，可以利用多井的测井评价成果，结合常规地震反演成果及属性，利用全局克里金方法开展三维体建模，得到与井点一致性较好的符合空间变化的钙质薄夹层三维概率模型。获得该结果数据相对较合理，并能最大化地融合测井、地质等多重信息，具有纵向分辨率高、空间规律合理的特点。具体的，可以参阅图7所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的三维概率体的剖面示意图。
S3：以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
此步骤与以往常规叠前地质统计反演的不同点在于，引入了钙质夹层三维概率体(即薄夹层的高频三维概率体)，具体实施时，此概率体可以作为类似“砂地比”属性的数据，作为一种高分辨率的软约束条件，进而作为地质统计学的输入，通过叠前地质统计学反演可以得：纵向分辨率高、符合空间沉积规律叠的前地质统计学反演成果(即第二反演结果)。该反演成果具体可以包括：纵波阻抗、纵横波速度比、密度等参数。再通过结合岩石物理研究认识开展解释，可以得到高分辨率的钙质夹层，以及进一步确定出甜点分布、脆性等多种参数。
将应用本申请提供的薄夹层的确定方法和装置所确定的结果与常规方法所获取的结果进行具体的比较分析。参阅图8所示的在一个场景示例中应用常规地质统计学反演效果图的示意图和图9所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的三维概率体约束的叠前地质统计学反演示意图，可知：后者较好融合了测井与地震信息，其结果分辨率程度高，空间规律较为合理，能将钙质夹层(即薄夹层)进行较好的刻画。结合图10所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置获得的全区过井最终钙质夹层概率反演成果剖面示意图，可知：反演成果与钻井的吻合率高，能较好地刻画泥出页岩层段内的钙质夹层分布，做到了测井与地震信息的有机统一。
总得来说，应用本申请提供的薄夹层的确定方法和装置可较好解决页岩气勘探中薄夹层的预测问题，且具有操作性与适用性强的特点，尤其是针对类似的海相超薄泥包砂地区的中薄夹层，效果尤为明显。
通过上述场景示例，验证了本申请实施方式提供的薄夹层的确定方法和装置，通过综合利用测井数据和地震数据，确定出分辨率较高、表征效果较好、且能反映出纵向变化趋势的薄夹层的高频三维概率体；再利用上述薄夹层的高频三维概率体作为约束，通过叠前地质统计学反演以确定出具体的薄夹层，确实解决了现有方法中存在的所确定的薄夹层误差较大、分辨率较低的技术问题，达到了既可以反映纵向变化趋势特征又可以反映横向变化趋势特征的技术效果，从而使得可以更为精准地确定薄夹层。
尽管本申请内容中提到不同的具体实施方式，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。
虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，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(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
上述实施例阐明的装置或模块等，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模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
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，而对其内部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。
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、类等等。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。
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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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，移动终端，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。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或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。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。
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，希望所附的实施方式包括这些变形和变化而不脱离本申请。
Claims (10)
1.一种薄夹层的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据；
根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体；
根据所述地震叠前道集数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层；
其中，根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体，包括：
根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体；
根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体；
根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率概率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体，包括：
根据所述测井资料，通过测井评价，确定夹层的测井响应特征；
根据所述测井资料，通过岩石物理分析，得到岩石物理分析结果数据；
根据所述岩石物理分析结果数据、所述测井响应特征、所述岩心化验分析资料，建立井上夹层分布的概率曲线；
根据所述夹层的测井响应特征，通过对所述井上夹层分布的概率曲线在目标层位内进行井间内插，获得所述关于薄夹层分布的第一高频率概率体。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体，包括：
利用所述井上夹层分布的概率曲线，对所述地震叠加偏移数据在目标层位内进行地震波形差异模拟，得到所述关于薄夹层分布的第二高频率概率体。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率概率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体，包括：
在频率域内，通过全局克里金法，融合所述第一高频率概率体和所述第二高频率概率体，获得所述薄夹层的高频三维概率体。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述地震叠前道集数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，包括：
对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述道集处理包括以下至少之一：
去噪处理、剩余静校正处理、多次波衰减处理、道集拉平处理、道集切除处理、部分叠加处理。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层，包括：
以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，对所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据进行叠前地质统计学反演，确定反演结果；其中，所述反演结果包括：纵波阻抗数据体、纵横波速度比数据体、密度数据体；
根据所述反演结果，确定所述目标区域中的薄夹层。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标区域中的薄夹层后，所述方法还包括：
根据所述薄夹层，指导所述目标区域的页岩气勘探。
9.一种薄夹层的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标区域的测井资料、岩心化验分析资料、地震叠前道集数据、地震叠加偏移数据、地震解释层位数据；
第一确定模块，用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定薄夹层的高频三维概率体；
第二确定模块，用于根据所述地震叠前道集数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层；
其中，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于根据所述测井资料、所述岩心化验分析资料、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第一高频率概率体；
第二确定单元，用于根据所述测井资料、所述地震叠加偏移数据、所述地震解释层位数据，确定关于薄夹层分布的第二高频率概率体；
第三确定单元，用于根据所述第一高频率概率体、所述第二高频率概率体，确定所述薄夹层的高频三维概率体。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：
处理单元，用于对所述地震叠前道集数据进行道集处理，得到部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据；
第四确定单元，用于根据所述部分叠加偏移数据和全叠加偏移数据，以所述薄夹层的高频三维概率体为约束，通过叠前地质统计学反演，确定所述目标区域中的薄夹层。
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| CN112305601B (zh) * | 2019-07-31 | 2024-05-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于层析反演的地震勘探采集激发井的设计方法 |
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| CN114152985B (zh) * | 2021-12-14 | 2022-10-28 | 中国地质大学（北京） | 一种确定地下古河道边界及其内部薄砂体厚度的方法 |
| CN115356772B (zh) * | 2022-08-16 | 2023-04-04 | 重庆科技学院 | 一种考虑夹层类型的陆相页岩气储层脆性评价方法 |
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| CN118348593A (zh) * | 2024-05-21 | 2024-07-16 | 中国地质大学（北京） | 一种陆相页岩油气甜点的识别及有利储层预测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104502966A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-08 | 中国石油天然气集团公司 | 一种薄储层的预测方法及系统 |
| CN105093306A (zh) * | 2014-05-15 | 2015-11-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探中储层自动解释与厚度求取方法 |
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| US8073624B2 (en) * | 2009-03-12 | 2011-12-06 | Schlumberger Technology Corporation | Technique and system to process a seismic signal to determine an attribute of a geological layer |
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| CN104502966A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-08 | 中国石油天然气集团公司 | 一种薄储层的预测方法及系统 |
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Non-Patent Citations (2)
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