CN108363100B - 基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，根据封存单元构成要素的特点，采用叠前/叠后地震资料开展煤系地层构造、岩性及岩石弹性、物性参数的地震地质综合解释及层序地层学、地震地层学、地震沉积学、煤层气地质学的综合分析，各种信息互相补充，通过粗糙集识别理论完成构成要素综合判别，识别煤层气甜点区。从研究煤层本身的变化特征转变为研究煤系中纵横向上对煤层气运移起封存作用的构造、沉积、岩性等变化，同时引入粗糙集可拓识别方法，降低识别过程中对经验的依赖，避免人为因素的干扰，提高煤层气甜点区识别的可靠性，有很好的实际应用价值。

Description

基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法

技术领域

本发明涉及新能源技术领域，具体为基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法。

背景技术

煤层气作为一种新能源，越来越受到人们的重视，目前开展煤层气勘探开发的国家已经越来越多。在常规油气勘探的储层预测中取得成效的多种地球物理方法技术，正被试验性地应用于煤储层、煤层气的预测研究中。例如：各类地震属性分析方法；测井、质等资料约束下的地震反演技术；利用振幅随偏移距变化预测岩石孔隙中流体性质变化的AVO技术；利用纵、横波预测煤层中的裂隙发育部位，进而预测煤层气富集部位的三维三分量地震勘探技术等。直接预测方面：Ramos利用AVO研究了煤层的瓦斯富集性；彭苏萍提出了煤层瓦斯富集AVO技术预测理论，通过密度、剪切模量与体积模量的三参数AVO反演预测煤层气富集区；赵庆波等基于岩心刻度测井解释技术得出了含气量与煤层的密度、纵波速度、横波速度之间具有负相关关系，建立了AVO异常与煤层气高产之间的关系。

在中国煤层气勘探实践中，目前存在直接照搬传统天然气勘探和参数估算方法的现象。虽然，煤层气开发和利用与天然气有一些相似性，但是煤层气勘探预测有其自身的特点。煤层即是气源岩，又是储集岩，煤层具有一系列独特的物理、化学性质和岩石力学性质，因而是煤层气在贮气机理、渗透性能、产气机理和产量动态等方面与常规天然气有明显的区别。煤层的单层厚度一般在几米至十几米，属于地震意义上的薄层范畴，受薄层调谐作用和地震分辨率限制，加之缺乏对以吸附态为主的煤层气富集前后煤层岩石物理响应的理论或实验证据支持，利用适合常规油气勘探的地震预测技术直接预测煤层气甜点区具有较大的不确定性及困难性。有必要根据煤层气的特殊性探索研究合适的预测思路和预测方法。

现有技术的技术方案1：

现有的煤层气甜点预测主要利用孔隙流体的弹性参数差异，实现方法主要是基于叠前地震弹性参数反演，在岩石物理分析的基础上，甄别煤层气对弹性参数的敏感程度，通过构建流体识别敏感参数，以达到预测煤层气甜点位置。

现有的基于叠前地震弹性参数地震反演的流体识别主要实现分为以下三个步骤：

步骤一：弹性参数计算

利用Aki和Richards^【10】近似公式，建立起叠前地震数据与密度、纵波速度及横波速度得模型参数、入射角和纵横波速度比之间的函数关系式，将测井已取得的密度、纵波速度及横波速度作为初始值，利用最小二乘法求得整个数据体的密度、纵波速度及横波速度。

Aki和Richards在假设相邻油气储层介质的弹性参数变化较小的情况下，得出的近似公式为：

其中：

θ＝(α₁+α₂)/2；

其中，R(θ)为纵波反射系数，V_p，V_s，ρ为待求的模型参数。

当我们通过测井已经的初始道的V_p(0)，V_s(0)，ρ₀后，就可以通过三个叠前部分叠加角度数据体求得初始道的三个参数，在计算出初始道的值之后，利用已知道作为下一道的初始值，利用道外推计算出下一道，以此类推，这样就能计算得到整个数据体的纵、横波速度和密度(V_p,V_s,ρ)。

步骤二：甜点参数计算

(1)根据纵、横波速度和纵波速度计算拉梅常数为：

式中，ρ为岩石密度，V_p为纵波速度，V_s为横波速度。

根据拉梅常数和密度参数计算煤层气甜点参数λρ；

(2)根据研究区岩石物理分析结果，分析煤层气的拉梅常数乘密度(λρ)的值域范围，确定煤层气预测标准；

(3)基于煤层气预测标准，然后根据对气测井的标定，以气测结果来调整剖面显示，最终确定含气层的拉梅系数乘密度范围，当λρ小于阈值时，即认为煤层气储层存在，从而判定煤层气甜点位置。

现有技术的技术方案1的缺点：利用叠前地震多参数反演弹性参数计算煤层气识别因子，虽然能够在一定程度上预测煤层气的富集区域，但是该方法仍然存在着一定的局限性：

(1)该方法在常规天然气的预测中比较实用，但非常规气(煤层气、页岩气)的赋存规律主要以吸附态为主，明显不同于常规天然气的游离态，导致流体因子构建所使用的岩石物理理论的适用性出现较大偏差，能否有效预测煤层气甜点区还需要从理论及实际建模中验证；

(2)煤层气富集受控于多项关键地质因素。由于不同区块内(甚至同一区块内的不同块段)影响煤层气富集高渗的关键地质因素有所不同，对某一个区块有效的预测思路及方法技术不一定适用于另一个，导致直接地震直接预测煤层气甜点区存在较大的误判可能。

现有技术的技术方案2：

基于地震信号的特征，从信号分析出发预测煤层气甜点区，其中主要利用不同流体对不同频段的地震能量的衰减的贡献不同，基于频率衰减特征来预测煤层气富集区。

现有的基于频率衰减的煤层气预测方法主要实现分为以下几个步骤：

(1)输入地震数据x(t)；

(2)对地震数据x(t)进行脉冲反褶积提频处理得到提频后的地震记录S(t)；

根据公式(2)得到频率域地震记录X(ω)，然后根据公式(4)得到新的地震记录S(t)，即为提频后的地震记录；

x(t)＝b(τ)*ξ(t)， (2)

对两边求傅里叶变换，则得到频率域地震记录X(ω)：

X(ω)＝B(ω)*ξ(ω)， (3)

X(ω)、(ω)ξ(ω)分别为地震频谱、子波频谱和反射系数的频谱；

S(t)＝a(t)*x(t)， (4)

其中，a(t)为反滤波因子，是通过(5)式求得的：

式中，r_xx(τ)是地震记录x(t)的自相关。

(3)对提频后的地震记录S(t)进行小波变换频谱分解得到煤层顶、底的频谱；

利用公式(19)分别对煤层顶、底的地震记录S(t)进行基于小波变换的频谱成像分析，得到煤层顶、底对应的频谱P_上、P_下；

计算P_上时，用煤层顶的地震记录S(t)代替公式(6)中的x(t)进行计算，计算P_下时，用煤层底的地震记录S(t)代替公式(6)中的x(t)进行计算。

(4)获取煤层顶、底的频谱差值，进行煤层与频谱差值的对比分析，得到煤储层的频率衰减结果；

将煤层顶对应的频谱P_上与煤层底对应的频谱P_下进行相减得到频谱差值P_上-下，然后分析煤层对应的P_上-下值的大小与煤层的对应关系，P_上-下的值大表明煤层的频率衰减大，反之则表明煤层的频率衰减小；频率衰减大及对应的P_上-下值较大的区域为优先选择的煤层气含气有利带。

(5)输出煤储层的频率衰减结果。

现有技术的技术方案2的缺点：基于地震信号的特征，利用频率衰减特征的煤层气甜点区预测，虽然能够在一定程度上预测煤层气的富集区域，但是该方法仍存在着较大的多解性及低可靠性：

(1)地震波的衰减机理以及衰减特征与储层流体或骨架之间的量化关系还不明确，受孔隙形态，流体赋存状态及孔隙连通性等因素的影响，频率和能量属性与多因素存在相当强的耦合关系，常规叠后地震资料在处理过程中可能对原始频率成分改造或是滤掉了低频分量，如果应用损失了对油气储层较敏感频率成分的叠后地震资料进行油气检测，就会产生虚假信息，导致流体识别结果存在多解性；

(2)频谱分解技术是地震资料时频属性提取和流体检测的关键，频谱分解方法比较多，并且各种方法对不同的流体检测方法适应性不同；诸多的频率属性流体识别因子对油气的敏感性不尽相同，与油气的关系不明确。

综上，现有的煤层气甜点区识别方法虽然也能实现不同程度的煤层气甜点识别，但对于煤层气异于常规气的特性考虑不够，不同方法的适用性有限，同时计算结果的可靠性也无法得到保证。

发明内容

本发明的目的在于提供基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，大大提高煤层气甜点区预测的可靠性，进一步提高了识别结果的一致性，以解决上述背景技术中针对煤层气的特有性质及煤层气地震直接预测的不确定性的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，包括以下步骤：

S1：基于测井及岩性资料获取高分辨率的层序划分及岩心及测井相解释；

S2：在层序划分及高精度构造解释的基础上，利用第三代相干体相关方法，获得变形特征及其响应的空间范围及程度，识别构造封存边界；

S3：基于沉积相约束的地震非线性反演，获得岩性及其组合的空间展布及煤层厚度，结合岩芯测试获得的不同岩性的孔渗特征、煤层含气量与围岩岩性的拟合关系，识别岩性封存边界；

S4：基于叠前多参数反演，获得表征岩石弹性力学性质的参数，及围岩的脆性矿物含量、裂隙发育状况的物性参数，识别物性封存边界；

S5：在钻孔、岩心、测井相共同约束下，对聚煤前后不同属性的地层进行地震沉积学解释，得到煤层沉积前的沉积微相展布，划分不同沉积相带分布，识别沉积封存边界；

S6：基于样本数据，计算煤层气甜点区划分结果对封存单元构成要素的依赖程度，计算各构成要素的权重系数；

S7：将计算结果用于待评价研究区的煤层气识别粗糙集识别。

优选的，所述步骤S1具体划分为：利用测井/钻孔岩芯资料，划分高分辨率层序地层，识别出高级层序界面，为建立井震层序格架和等时界面标定与追踪提供依据；其次，基于钻孔/测井数据开展目标层系的沉积相与测井相的解释，为后续利用不同属性的地层切片解释沉积微相提供约束和指导；再次，利用岩性与测井资料的交会分析，阐明目标层段的岩石物理特征，为后续叠后岩性反演和叠前弹性参数反演提供识别依据。

优选的，所述步骤S2中第三代相干体计算过程如下：第三代相干体技术通过计算地震数据体的本征值获得，首先根据地震主频选择合适的时窗和道数，构成矩阵D

该矩阵的协方差矩阵为

该协方差矩阵为一个对称的、半正定矩阵，其所有的本征值大于等于0，那么基于本征结构的第三代相干为：

优选的，所述步骤S3中沉积相约束的地震非线性反演推导过程如下:将已知的测井资料视为模型Z的先验信息或约束条件，那么ΔZ表示为Z与预测误差之和，构造一个目标函数：

Φ(ΔZ₀)＝||HΔZ₀+g(Z₀)||+||ΔZ₀+Z₀||→min

在由褶积模型：

其S为地震记录,r为反射系数系列，子波为W，为了得到波阻抗还需要将反射系数序列转化成波阻抗的表达式：

将12式代入11式，地震记录表示为：

式中地震记录与波阻抗的关系是非线性的，为了求解非线性问题，现有方法主要基于非线性最优化理论，构造其目标函数为：

f(Z)＝||S-D||→min

对于目标函数在初始值Z₀求偏导得：

优选的，所述步骤S4中叠前多参数反演推导过程如下：基于褶积模型和Zoeppritz方程的Aki&Richards近似公式，建立如下叠前反演的目标函数：

式中，V_p表示纵波速度，V_s为横波速度，ρ为密度，D为实际角度地震记录，S(V_p,V_s,ρ)＝W*R(V_p,V_s,ρ)，为地震模型响应，其中R(V_p,V_s,ρ)为采用Aki和Richards近似公式计算的反射系数，W为地震子波；

对S(V_p,V_s,ρ)进行泰勒展开，并省略含二阶以上的高阶项，则有：

将上式代入式中，为了让该式得到最小值，同时分别对ΔV_p，ΔV_s，Δρ求导，则有：

假设有三个部分角度的叠加数据，分别为低角度D₁、中角度D₂和高角度D₃，以G(v_p)来代替

G(v_s)来代替

G(ρ)来代替

则式(16)可改为为矩阵形式：

式中，dS₁、dS₂和dS₃分别为三个角度的合成与实际地震记录的残差；通过不断迭代修正矩阵初始参数值，则可以反复迭代计算出这三个弹性参数体。

优选的，所述步骤S6具体分为以下步骤：

S6.1：利用下式计算最简决策表中决策属性集对条件属性集的依赖度γ_C(D)：

当k＝1时，称D完全依赖于C的；当0<k<1时，称D部分依赖于C；当k＝0时，称D完全独立于C；

S6.2：对每个评价指标C_i，根据下式计算决策属性D对条件属性C-C_i的依赖度

S6.3：根据式下式计算第i种评判指标在所有指标集合中的重要性σ_CD(C_i)；

σ_CD(C_i)越大，属性C_i在整个条件属性集合中的重要性越高；

S6.4：第i种评判指标的权系数为：

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本基于封存单元模型与粗糙集的煤层气甜点区地震地质可拓识别方法，通过从研究煤层本身的变化特征转变为研究煤系中纵横向上对煤层气运移起封存作用的构造、沉积、岩性等变化，为利用地震技术识别区块尺度的煤层气甜点区提供了一条新途径；同时引入粗糙集可拓识别方法，降低识别过程中对经验的依赖，避免人为因素的干扰，提高煤层气甜点区识别的可靠性，有很好的实际应用价值。

附图说明

图1为本发明的整体系统框图；

图2为本发明基于地震属性方法的构造封存边界；

图3为本发明基于叠前-叠后反演的岩性及物性封存边界；

图4为本发明基于多属性融合的沉积封存边界；

图5为本发明对实际研究区煤层气甜点区识别结果。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中：基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，根据封存单元构成要素的特点，采用叠前/叠后地震资料开展煤系地层构造、岩性及岩石弹性、物性参数的地震地质综合解释及层序地层学、地震地层学、地震沉积学、煤层气地质学的综合分析，各种信息互相补充，通过粗糙集识别理论完成构成要素综合判别，识别煤层气甜点区；具体包括以下步骤：

步骤1：基于测井及岩性资料获取高分辨率的层序划分及岩心及测井相解释；利用测井/钻孔岩芯资料，划分高分辨率层序地层，识别出高级层序界面，为建立井震层序格架和等时界面标定与追踪提供依据；其次，基于钻孔/测井数据开展目标层系的沉积相与测井相的解释，为后续利用不同属性的地层切片解释沉积微相提供约束和指导；再次，利用岩性与测井资料的交会分析，阐明目标层段的岩石物理特征，为后续叠后岩性反演和叠前弹性参数反演提供识别依据；

步骤2：在层序划分及高精度构造解释的基础上，利用第三代相干体相关方法，获得变形特征及其响应的空间范围及程度，识别构造封存边界；在层序划分确定的地震地质等时面标志层上，查明目标层段各类构造现象(断层、褶曲、陷落柱等)的空间展布格局与特征；在此基础上，筛选能够反映小构造及其附近细微变化的相干等地震属性体，进一步研究各类构造引起的变形特征及其响应特征的空间影响范围与程度，为识别封存单元的构造封存要素提供依据；其中，第三代相干体计算过程如下：第三代相干体技术通过计算地震数据体的本征值获得，首先根据地震主频选择合适的时窗和道数，构成矩阵D

该矩阵的协方差矩阵为

该协方差矩阵为一个对称的、半正定矩阵，其所有的本征值大于等于0，那么基于本征结构的第三代相干为：

步骤3：基于沉积相约束的地震非线性反演，获得岩性及其组合的空间展布及煤层厚度，结合岩芯测试获得的不同岩性的孔渗特征、煤层含气量与围岩岩性的拟合关系，识别岩性封存边界；在沉积相约束下，利用叠后地震非线性反演方法获得代表岩性的阻抗数据；在岩石物理分析的基础上，标定不同岩性的阻抗范围，精细刻画出煤系地层中的岩性及其组合的空间分布，获得煤层厚度和目标层段的砂泥比等关键岩性参数；结合岩芯测试得到不同岩性的孔渗特征、煤层含气量与围岩岩性的拟合关系，完成煤层围岩岩性垂向封存能力的定性/定量评价；沉积相约束的地震非线性反演推导过程如下:将已知的测井资料视为模型Z的先验信息或约束条件，那么ΔZ表示为Z与预测误差之和，构造一个目标函数：

Φ(ΔZ₀)＝||HΔZ₀+g(Z₀)||+||ΔZ₀+Z₀||→min

在由褶积模型：

其S为地震记录,r为反射系数系列，子波为W，为了得到波阻抗还需要将反射系数序列转化成波阻抗的表达式：

将12式代入11式，地震记录表示为：

式中地震记录与波阻抗的关系是非线性的，为了求解非线性问题，现有方法主要基于非线性最优化理论，构造其目标函数为：

f(Z)＝||S-D||→min

对于目标函数在初始值Z₀求偏导得：

步骤4：基于叠前多参数反演，获得表征岩石弹性力学性质的参数，及围岩的脆性矿物含量、裂隙发育状况的物性参数，识别物性封存边界；在地震数据信噪比足够高且偏移距、方位角信息满足叠前反演的条件下，利用叠前弹性参数反演方法，可获得地下不同岩层的纵波阻抗、横波阻抗，纵/横波速度比、泊松比，剪切模量、弹性模量、拉梅系数、各向异性强度等一系列表征岩石弹性力学性质的参数，预测出围岩的脆性矿物含量、裂隙发育状况等物性参数；叠前多参数反演推导过程如下：基于褶积模型和Zoeppritz方程的Aki&Richards近似公式，建立如下叠前反演的目标函数：

式中，V_p表示纵波速度，V_s为横波速度，ρ为密度，D为实际角度地震记录，S(V_p,V_s,ρ)＝W*R(V_p,V_s,ρ)，为地震模型响应，其中R(V_p,V_s,ρ)为采用Aki和Richards近似公式计算的反射系数，W为地震子波；

对S(V_p,V_s,ρ)进行泰勒展开，并省略含二阶以上的高阶项，则有：

将上式代入式中，为了让该式得到最小值，同时分别对ΔV_p，ΔV_s，Δρ求导，则有：

假设有三个部分角度的叠加数据，分别为低角度D₁、中角度D₂和高角度D₃，以G(v_p)来代替

G(v_s)来代替

G(ρ)来代替

则式(16)可改为为矩阵形式：

式中，dS₁、dS₂和dS₃分别为三个角度的合成与实际地震记录的残差；通过不断迭代修正矩阵初始参数值，则可以反复迭代计算出这三个弹性参数体；

步骤5：在钻孔、岩心、测井相共同约束下，对聚煤前后不同属性的地层进行地震沉积学解释，得到煤层沉积前的沉积微相展布，划分不同沉积相带分布，识别沉积封存边界；在钻孔/测井解释的岩心/测井相约束下，通过对聚煤前后不同属性的地层等时切片进行地震沉积学解释，可以获得煤层沉积前的沉积微相展布特征，划分不同沉积相带范围；而聚煤期沉积环境的变化影响着煤层乃至煤层形成前后岩性及其孔渗特征的变化，为从沉积因素角度研究影响煤层气聚散作用提供了依据；

步骤6：基于样本数据，计算煤层气甜点区划分结果对封存单元构成要素的依赖程度，计算各构成要素的权重系数；具体分为以下步骤：

首先：利用下式计算最简决策表中决策属性集对条件属性集的依赖度γ_C(D)：

当k＝1时，称D完全依赖于C的；当0<k<1时，称D部分依赖于C；当k＝0时，称D完全独立于C；

其次：对每个评价指标C_i，根据下式计算决策属性D对条件属性C-C_i的依赖度

然后：根据式下式计算第i种评判指标在所有指标集合中的重要性σ_CD(C_i)；

σ_CD(C_i)越大，属性C_i在整个条件属性集合中的重要性越高；

最后：第i种评判指标的权系数为：

步骤7：将计算结果用于待评价研究区的煤层气识别粗糙集识别；在获得构造、岩性、沉积、物性等多个类型、性质和层次的边界，应用煤层气富集高产理论，对识别出的各类边界进行基于粗糙集理论的控气重要性和预测可信度的评价，将粗糙集理论与封存单元划分及评价相结合，把权系数问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，建立了关于煤层气封存单元划分及评价的关系数据模型；通过实际封存单元划分权系数的计算对封存单元进行了基于粗糙集分类理论的可拓识别及评价。

基于上述实施例描述，参阅图2-5利用本发明对实际的工区的煤层气甜点区识别进行处理，首先基于地震属性获得构造及其变形特征，划分构造造封存边界；然后基于叠前叠后反演方法获得岩性及物性封存边界；最后在岩心/测井相标定下，通过属性融合技术地震沉积学分析获得研究区沉积特征，获得沉积封存边界；最后基于封存单元模型及粗糙集可拓评价方法识别研究区煤层气甜点区，其甜点区预测识别结果与实际井测试结果吻合良好。

综上所述：本发明提供的基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，通过从研究煤层本身的变化特征转变为研究煤系中纵横向上对煤层气运移起封存作用的构造、沉积、岩性等变化，为利用地震技术识别区块尺度的煤层气甜点区提供了一条新途径；同时引入粗糙集可拓识别方法，降低识别过程中对经验的依赖，避免人为因素的干扰，提高煤层气甜点区识别的可靠性，有很好的实际应用价值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基于测井及岩性资料获取高分辨率的层序划分及岩心及测井相解释；

S2：在层序划分及高精度构造解释的基础上，利用第三代相干体相关方法，获得变形特征及其响应的空间范围及程度，识别构造封存边界；

S3：基于沉积相约束的地震非线性反演，获得岩性及其组合的空间展布及煤层厚度，结合岩芯测试获得的不同岩性的孔渗特征、煤层含气量与围岩岩性的拟合关系，识别岩性封存边界；

S4：基于叠前多参数反演，获得表征岩石弹性力学性质的参数，及围岩的脆性矿物含量、裂隙发育状况的物性参数，识别物性封存边界；基于褶积模型和Zoeppritz方程的Aki&Richards近似公式，建立如下叠前反演的目标函数：

式中，V_p表示纵波速度，V_s为横波速度，ρ为密度，D为实际角度地震记录，S(V_p,V_s,ρ)＝W*R(V_p,V_s,ρ)，为地震模型响应，其中R(V_p,V_s,ρ)为采用Aki和Richards近似公式计算的反射系数，W为地震子波；

对S(V_p,V_s,ρ)进行泰勒展开，并省略含二阶以上的高阶项，则有：

将上式代入式中，为了让该式得到最小值，同时分别对ΔV_p，ΔV_s，Δρ求导，则有：

假设有三个部分角度的叠加数据，分别为低角度D₁、中角度D₂和高角度D₃，以G(V_p)来代替

G(V_s)来代替

G(ρ)来代替

则式(19)可改为为矩阵形式：

式中，dS₁、dS₂和dS₃分别为三个角度的合成与实际地震记录的残差；通过不断迭代修正矩阵初始参数值，则可以反复迭代计算出这三个弹性参数体；

S5：在钻孔、岩心、测井相共同约束下，对聚煤前后不同属性的地层进行地震沉积学解释，得到煤层沉积前的沉积微相展布，划分不同沉积相带分布，识别沉积封存边界；

S6：基于样本数据，计算煤层气甜点区划分结果对封存单元构成要素的依赖程度，计算各构成要素的权重系数；

S7：将计算结果用于待评价研究区的煤层气识别粗糙集识别。

2.如权利要求1所述的基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体划分为：利用测井/钻孔岩芯资料，划分高分辨率层序地层，识别出高级层序界面，为建立井震层序格架和等时界面标定与追踪提供依据；其次，基于钻孔/测井数据开展目标层系的沉积相与测井相的解释，为后续利用不同属性的地层切片解释沉积微相提供约束和指导；再次，利用岩性与测井资料的交会分析，阐明目标层段的岩石物理特征，为后续叠后岩性反演和叠前弹性参数反演提供识别依据。

3.如权利要求1所述的基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，其特征在于，所述步骤S2中第三代相干体计算过程如下：第三代相干体技术通过计算地震数据体的本征值获得，首先根据地震主频选择合适的时窗和道数，构成矩阵D

该矩阵的协方差矩阵为

该协方差矩阵为一个对称的、半正定矩阵，其所有的本征值大于等于0，那么基于本征结构的第三代相干为：

式中，λ_j为矩阵C的特征值，其中λ_max为最大特征值，代表了占优的能量。

4.如权利要求1所述的基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，其特征在于，所述步骤S3中沉积相约束的地震非线性反演推导过程如下:将已知的测井资料视为模型Z的先验信息或约束条件，那么ΔZ表示为Z与预测误差之和，构造一个目标函数：

Φ(ΔZ₀)＝||HΔZ₀+g(Z₀)||+||ΔZ₀+Z₀||→min (10)

式中，H为正演算子，g(Z₀)为初始模型值，ΔZ为反演参数迭代量；

式(10)中实际参数Z的求取需要利用到褶积模型：

其中，s(t)为地震记录，r(τ)为反射系数系列，w(t-τ)为地震子波，为了得到波阻抗还需要将反射系数序列转化成波阻抗的表达式：

式中，r(t)为反射系数，i表示第i个采样点，Z_i+1和Z_i表示第i+1和第i采样点的波阻抗值，δ[·]表示脉冲函数，L表示地震道采样点数；

将12式代入11式，地震记录表示为：

其中，n(t)表示噪声，

表示反射系数，式中地震记录与波阻抗的关系是非线性的，为了求解非线性问题，现有方法主要基于非线性最优化理论，构造其目标函数为：

f(Z)＝||S-D||→min (14)

式中，S为理论模型，D为实际地震记录；

对于目标函数在初始值Z₀求偏导得：

其中，G为雅克比矩阵，I为单位矩阵、λ为阻尼因子，上标T表示矩阵的转置。

5.如权利要求1所述的基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法，其特征在于，所述步骤S6具体分为以下步骤：

S6.1：利用下式计算最简决策表中决策属性集对条件属性集的依赖度γ_C(D)：

当k＝1时，称D完全依赖于C的；当0<k<1时，称D部分依赖于C；当k＝0时，称D完全独立于C；

S6.2：对每个评价指标C_i，根据下式计算决策属性D对条件属性C-C_i的依赖度

S6.3：根据下式计算第i种评判指标在所有指标集合中的重要性σ_CD(C_i)；

σ_CD(C_i)越大，属性C_i在整个条件属性集合中的重要性越高；

S6.4：第i种评判指标的权系数为：

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