CN108387927A - 裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置,其中,该方法包括:获取目标区域的地震数据;根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;根据方位相对时差集、方位振幅集、地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。由于该方案考虑到地震数据包含有各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时波动特征,通过先确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,因而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及地球物理勘探技术领域,特别涉及一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置。
背景技术
在进行地球物理勘探的过程中,常常需要从大量的地震数据中针对性地提取出与地质目标相关的方位数据体,以便可以更好地根据所提取的方位数据体确定地质目标相关特征。例如,裂缝成像通常对地震波的传播方向相对较敏感。因此,往往需要从地震数据中提取出与裂缝相关的方位数据体,以便更好地研究区域中的裂缝分布。需要说明的是,地层中的断层也可以认为是一种裂缝。
目前,为了从地震数据中提取出与裂缝相关的方位数据体,大多是基于经验对地震数据进行处理,以获得与裂缝相关的方位数据体。因此,现有方法具体实施时,往往存在提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题。
针对上述问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置,以解决现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到能够针对性地提取表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
本申请实施例提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法,包括:
获取目标区域的地震数据;
根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;
根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,所述根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,包括:
对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据;
按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集;
按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集;
根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
在一个实施方式中,所述按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集,包括:
按照以下公式确定所述第一叠加数据集中的第一叠加数据:
Sj,t=∑iGi,j,t
上式中,Sj,t为第一叠加数据集中编号为j,t的第一叠加数据,j为方位角编号,t为时间点编号,Gi,j,t为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i为偏移距的编号。
在一个实施方式中,所述按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集,包括:
按照以下公式确定所述第二叠加数据集中的第二叠加数据:
Mt=∑i,jGi,j,t
上式中,Mt为第二叠加数据集中编号为t的第二叠加数据,t为时间点编号,Gi,j,t为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i为偏移距的编号,j为方位角编号。
在一个实施方式中,根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集,包括:
按照以下方式确定所述方位相对时差集中的当前时间点的方位相对时差:
分别确定基于当前时间点的预设时间范围内的多个第二叠加数据与当前时间点的第一叠加数据的相关性值;
将所述多个第二叠加数据中与当前时间点的第一叠加数据的相关性值最大的第二叠加数据所对应的时间和所述当前时间点的差值作为当前时间点的方位相对时差;
利用所述方位相对时差集对所述第一叠加数据集进行剩余时差校正,以获得第三数据集;
将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅和最小振幅确定为方位振幅集。
在一个实施方式中,根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体,包括:
将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角;
将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角;
根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体,包括:
利用所述各个时间点的第一方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第一方位数据体;
利用所述各个时间点的第二方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第二方位数据体;
利用所述各个时间点的第三方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第三方位数据体;
利用所述各个时间点的第四方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第四方位数据体;
将所述第一方位数据体、所述第二方位数据体、所述第三方位数据体、所述第四方位数据体作为所述裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,在根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体后,所述方法还包括:
对所述裂缝及储层优势方位数据体进行地震解释,得到解释结果;
根据所述解释结果,确定目标区域中的裂缝,和/或,油气储层。
在一个实施方式中,所述地震数据包括保方位角叠前道集数据。
本申请实施例还提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置,包括:
获取模块,用于获取目标区域的地震数据;
第一确定模块,用于根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;
第二确定模块,用于根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,所述第一确定模块包括:
处理单元,用于对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据;
第一叠加单元,用于按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集;
第二叠加单元,用于按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集;
第一确定单元,用于根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
在一个实施方式中,所述第二确定模块包括:
第二确定单元,用于将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角;
第三确定单元,用于将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角;
第四确定单元,用于根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角、所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
在本申请实施例中,由于充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,先根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,从而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
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裂缝及储层优势方位数据体的自适应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裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置的组成结构图;
图3是基于本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法的电子设备组成结构示意图;
图4是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的规则化后的地震数据的3D示意图;
图5是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的第一叠加数据集的3D示意图;
图6是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置进行剩余时差校正前后的对比示意图;
图7是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的第一方位角、第二方位角、第三方位角、第四方位角的示意图。
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。
考虑到现有技术,大多是基于实施者的经验,对所获取的地震数据进行相应处理,以从地震数据中提取与裂缝相关的方位数据体。由于没有充分、系统地分析地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时具体的波动特征,导致现有方法具体实施时,往往存在提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因,本申请充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,先根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集准确地确定出裂缝及储层优势方位数据体,从而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
在本申请实施例中,具体考虑到地震数据中不同方位的数据在指示裂缝方面的差异性,具体的,在某些方位上对裂缝较为敏感,即受裂缝的影响相对较大。因此,可以先利用地震数据分别通过不同的叠加方式,得到不同的叠加数据集;再比照不同的叠加数据集,确定出可以用于指示上述敏感方位,或者可以用于协助指示上述敏感方位的方位相对时差集。进而,可以利用上述方位相对时差集,确定受裂缝影响较大的敏感方位,以从地震数据中提取上敏感方位的数据,作为裂缝及储层优势方位数据体。
基于上述思考思路,本申请实施例提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法。具体请参阅图1所示的根据本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法的处理流程图。本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法,具体实施时,可以包括以下步骤。
S11:获取目标区域的地震数据。
在一个实施方式中,上述地震数据具体可以是保方位角叠前道集数据。其中,上述地震数据包含有各向异性信息,具有多个不同方位的数据。具体的,上述保方位角叠前道集数据具体可以是通过宽方位、宽频带、高密度采集、OVT(Offset Vector Tile)、COV(CommonOffset Vector)或LAD(LocalAngle Domain)等方法处理后得到的数据。当然,需要说明的是,上述所列举的保方位角叠前道集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,选择其他相似的包含有各向异性信息的地震数据作为目标区域的地震数据。对此,本申请不作限定。
在本实施方式中,需要说明的是,上述目标区域的地震数据通常是包含有各向异性信息的数据,存在许多的干扰信息,直接利用上述地震数据进行叠加处理得到的结果往往不能有效、准确地反应出待研究而的地质目标,例如,裂缝或流体的具体特征情况,不能满足施工的要求。因此,需要根据上述地震数据提取针对于裂缝或者流体的方位数据体,以便后续可以更加准确地确定目标区域中裂缝或者流体的具体特征,进而可以达到准确地进行裂缝成像或者流体检测的目的。还需要补充的是,断层可以看作是一种相对较大的裂缝,因此,本申请实施例所提供的裂缝及储层优势方位数据体自适应确定的方法也可以作为一种断层方位数据体的确定方法,用于确定断层方位数据体。此外,又由于裂缝和储层往往存在一定的对应关系,因此,具体实施时可以利用上述裂缝及储层优势方位数据体中的一部分数据确定裂缝,也可以利用上述裂缝及储层优势方位数据体中的另一部分数据确定储层。其中,上述裂缝及储层优势方位数据体具体可以理解为对裂缝或储层相对较为敏感、指示效果相对较好的地震数据。
S12:根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集。
在一个实施方式中,上述根据目标区域的地震数据,确定方位相对时差集,具体实施时,可以包括以下内容。
S12-1:对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据。
在一个实施方式中,在上述地震数据为保方位角叠前道集数据的情况下,可以通过规则化处理将上述地震数据在偏移距、方位角上进行统一,并保留炮检距信息和观测方位信息,从而得到上述规则化后的地震数据,以便于后续数据分析和处理。
在一个实施方式中,上述规则化处理,具体可以是一种偏移距-方位角域矩形数据规则化处理。当然,上述所列举的规则化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,也可以根据地震数据的具体类型和具体施工要求,选择相适应的规则化处理方式对地震数据进行规则化处理。
在一个实施方式中,在上述地震数据为保方位角叠前道集数据,上述规则化处理方式为偏移距-方位角域矩形数据规则化处理的情况下,得到的规则化后的地震数据具体可以表示成以下形式:{Gi,j,t},其中,Gi,j,t为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i具体可以为偏移距的编号,j具体可以为方位角编号,t具体可以为时间点编号。
S12-2:按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集。
在一个实施方式中,上述第一叠加方式具体可以是指将规则化后的地震数据中相同方位角编号和相同时间点编号的数据进行叠加。具体实施时,可以按照以下公式确定所述第一叠加数据集中的第一叠加数据:
Sj,t=∑iGi,j,t
上式中,Sj,t具体可以为第一叠加数据集中编号为j,t的第一叠加数据,j具体可以为方位角编号,t具体可以为时间点编号,Gi,j,t具体可以为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i具体可以为偏移距的编号。
S12-3:按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集。
在一个实施方式中,上述第二叠加方式具体可以是指将规则化后的地震数据中相同时间点编号的数据进行叠加,也可以称为一种全叠加。具体实施时,可以按照以下公式确定所述第二叠加数据集中的第二叠加数据:
Mt=∑i,jGi,j,t
上式中,Mt具体可以为第二叠加数据集中编号为t的第二叠加数据,t具体可以为时间点编号,Gi,j,t具体可以为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i具体可以为偏移距的编号,j具体可为方位角编号。其中,上述第二叠加数据也可以称为模型道数据。
S12-4:根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
在本实施方式中,上述根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集,具体实施时,可以根据综合第一叠加数据集中的第一叠加数据和第二叠加数据集中的第二叠加数据,逐个时间点地确定出基于各个时间点的方位相对时差,即可以得到上述方位相对时差集;再利用方位相对时差集,进一步确定出方位振幅集。
下面以确定当前时间点的方位相对时差为例,具体说明如何确定单个时间点的方位相对时差,对于确定其他时间点的方位相对时差可以参照确定当前时间点的方位相对时差进行求解。
在一个实施方式中,具体实施时,可以按照以下方式确定当前时间的方位相对时差:
S1:分别确定基于当前时间点的预设时间范围内的多个第二叠加数据与当前时间点的第一叠加数据的相关性值;
S2:将所述多个第二叠加数据中与当前时间点的第一叠加数据的相关性值最大的第二叠加数据所对应的时间和所述当前时间点的差值作为当前时间点的方位相对时差。
在一个实施方式中,具体实施时,可以以当前时间点为中心,根据时间阈值确定当前时间的预设时间范围,其中,上述时间阈值为大于零的数,具体可以根据具体施工情况确定。具体的,例如,当前时间点可以为t0,时间阈值为dt,相应的当前时间点的预设时间范围可以表示为(t0-dt,t0+dt)。在本实施方式中,上述时间阈值可以设为10ms。当然,上述所列举的时间阈值只是一种示意性说明。具体实施时,可以根据具体情况,灵活设置上时间阈值。
在本实施方式中,具体实施时,对应当前时间点t0的第一叠加数据包括有多个不同方位的数据,即包括有多个不同方位角编号的数据。对于当前基于当前时间点的预设时间范围内的第二叠加数据则包括该预设时间范围内的连续的多个不同数据,其中,上述多个不同数据所对应的真实的时间点与当前时间点t0的差值称为方位相对时差。
在一个实施方式中,上述分别确定基于当前时间点的预设时间范围内的多个第二叠加数据与当前时间点的第一叠加数据的相关性值,具体可以包括:将基于当前时间点的预设时间范围内的多个连续的第二叠加数据分别和当前时间点的某一个方位上的第一叠加数据进行比较,确定上述多个连续的第二叠加数据与该方位上的第一叠加数据的相关性值。其中,上述相关性值用于指示上述多个连续第二叠加数据中各个第二叠加数据与该方位上的第一叠加数据的近似程度。上述将所述多个第二叠加数据中与当前时间点的第一叠加数据的相关性值最大的第二叠加数据所对应的时间和所述当前时间点的差值作为当前时间点的方位相对时差,具体可以包括:将基于当前时间点的预设时间范围内的多个连续的第二叠加数据中的各个第二叠加数据与当前时间点上的某一个方位上第一叠加数据的相关性值做比较;并将相关性值最大的第二叠加数据所对应的真实时间与当前时间点的差值作为上述当前时间点的方位相对时差。具体的,可以上述当前时间点的方位相对时差记为其中,j具体可以为上述某一个方位所对应的方位角编号。如此,即可以确定出当前时间点该方位的方位相对时差。可以按照上述的方法分别确定当前时间点在各个不同方位上的方位相对时差,即可以确定出完整的当前时间点的方位相对时差,可以记为:其中,j具体可以为方位角编号。按照上述方法,分别确定完各个时间点的方位相对时差即可以得到方位相对时差集,可以记为:{Dj,t},其中,t具体可以为时间点编号,j具体可以为方位角编号。
在本实施方式中,具体的,例如,当前时间点为t0,阈值时间为10ms,对应的,基于当前时间点的预设时间范围可以表示为(t0-10ms,t0+10ms)。当前时间点的第一叠加数据包括3个不同方位的数据,对应的方位角编号分别为1、2、3。为了确定当前时间点t0方位相对时差,可以分别确定当前时间点在各个不同方位上的方位相对时差。具体可以先确定当前时间点在方位角编号为1的方位上的方位相对时差。具体的,可以分别确定当前时间点的第一叠加数据中方位角编号为1的数据与第二叠加数据在时间范围(t0-10ms,t0+10ms)内的多个连续数据的相关性值,并选出相关性值最大的数据。例如,多个连续的第二叠加数据中在t0+1ms时间点处的数据与第一叠加数据中方位角编号为1的数据相关性值最大,可以认为该真实时间点的第二叠加数据与该第一叠加数据中方位角编号为1的数据的近似程度最高,将上述真实时间点t0+1ms与当前时间点t0的差值1ms确定为当前时间点在方位角编号为1的方位上的方位相对时差,可以记为按照类似的方式,可以分别确定出当前时间点在方位角编号为2的方位上的方位相对时差当前时间点在方位角编号为3的方位上的方位相对时差进而可以获得当前时间点的方位相对时差,可以表示为:
在确定出方位相对时差集后,可以利用方位相对时差集进一步确定出方位振幅集,具体实施时,可以按照以下方式确定方位振幅集:
S1:利用所述方位相对时差集对所述第一叠加数据集进行剩余时差校正,以获得第三数据集。
在本实施方式中,为了便于后续可以提取出较为准确的方位数据体,可以利用上述方位相对时差集对第一叠加数据集进行剩余时差校正。具体的,可以利用上述方位相对时差集对上述第一叠加数据集进行拉平处理,得到统一的第三数据集。其中,上述经剩余时差校正后的第三数据集具体可以表示为{Stj,t}。
S2:将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅和最小振幅确定为方位振幅集。
S13:根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,考虑到地震波由于裂缝影响所产生的波形特征,尤其是在不同方位的显示出的差异,例如时差的差异或振幅差异,具体的,可以根据上述差异,结合方位相对时差集在地震数据中沿各个时间点确定能较好表征出裂缝或者其他地质目标特征的方位(即敏感方位)或方位角,进而可以利用上述能较好表征出裂缝或者其他地质目标特征的方位或方位角,从地震数据中针对性地提取出能较好表征出裂缝或者其他地质目标特征的方位数据体,例如裂缝及储层优势方位数据体,以便后续可以利用所提取的方位数据更加精准地确定地质目标。
在一个实施方式中,上述根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体,具体实施时可以包括以下内容。
S13-1:将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角。
在本实施方式中,考虑到由于裂缝或者其他地质目标例如流体等,对地震波的方位相对时差集影响较为明显,可以将方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角(编号)和最小方位相对时差所对应的方位角(编号)分别作为两个敏感方位,即可以较有效反应出裂缝等地质目标的特征的方位。因此,具体实施时,可以将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,可以记为将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角,可以记为以便后续可以从上述两个方位分别提取可以较好表征裂缝或者其他地质目标的方位数据体。
S13-2:将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角(即所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅所对应的方位角)确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角(即所述第三数据集中各个时间点的数据中的最小振幅所对应的方位角)确定为各个时间点的第四方位角。
在本实施方式中,考虑到由于裂缝或者其他地质目标例如流体等,对地震波的波形振幅的影响较为明显,可以将将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅所对应的方位角(编号)和最小振幅所对应的方位角分别作为两个敏感方位,即可以较有效反应出裂缝等地质目标的特征的方位。因此,具体实施时,可以将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,可以记为将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角,可以记为以便后续可以从上述两个方位分别提取可以较好表征裂缝或者其他地质目标的方位数据体。
S13-3:根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,为了能够从第三数据集中针对性地提取出能较好地表征裂缝等地质目标的多方位数据体,上述根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体,具体实施时,可以包括以下内容:
S1:利用所述各个时间点的第一方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第一方位数据体;
S2:利用所述各个时间点的第二方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第二方位数据体;
S3:利用所述各个时间点的第三方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第三方位数据体;
S4:利用所述各个时间点的第四方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第四方位数据体;
S5:将所述第一方位数据体、所述第二方位数据体、所述第三数据方位数据体、所述第四方位数据体作为所述裂缝及储层优势方位数据体。
在本实施方式中,上述第一方位数据体具体可以记为:第二方位数据体具体可以记为:第三方位数据体具体可以记为:第四方位数据体具体可以记为:
在本实施方式中,需要说明的是,上述第一方位数据体、第二方位数据体、第三方位数据体、第四方位数据体相对于常规的地震数据,在指示裂缝或储层时相对较为敏感,较优势,能够用于更加准确地确定裂缝和/或储层。具体实施时,可以根据具体情况选择上述多种方位数据集进行组合作为上述裂缝及储层优势方位数据体。具体的,例如,可以根据具体情况和施工要求,可以同时选择上述第一方位数据体、第二方位数据体、第三方位数据体和第四方位数据体作为裂缝及储层优势方位数据体。也可以根据情况只选择上述第一方位数据体、第二方位数据体、第四方位数据体作为上述裂缝及储层优势方位数据体。
在本实施方式中,需要补充的是,利用上述裂缝及储层优势方位数据体可以较好地表征出目标区域中的裂缝和/储层等地质特征信息,同时也可以表征出包括流体等地质目标的地质特征信息。此外,可以根据所要研究的具体地质目标的地质特征选择相应的一种或多种方位数据集进行组合,作为针对该地质目标的方位数据体。具体的,例如,由于对应某地质目标,第一方位数据和第三方位数据体具有较明显的表征效果,可以将第一方位数据体和第三方位数据体进行组合,作为针对该地质目标的方位数据体。当然,上述所列举的情况只是为了更好地说明本申请实施方式。具体实施时,可以根据具体情况和施工要求进行相应处理。对此,本申请不作限定。
在一个实施方式中,具体实施时,可以将上述第二方位数据体和第三方位数据体进行组合,作为可以用于规避裂缝或断层等地质结构,对储层(或油气)较为敏感、指示效果相对较好的数据体。进而可以利用上述组合的数据体进行具体的储层预测确定或油气勘探。也可以将上述第一方位数据体和第四方位数据体进行组合,用以进行裂缝或断层的检测与确定。
在本申请实施例中,相较于现有技术,由于充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,先根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,从而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
在一个实施方式中,在根据所述方位相对时差集、方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体后,所述方法具体实施时,还可以包括以下内容:
S1:对所述裂缝及储层优势方位数据体进行地震解释,得到解释结果;
S2:根据所述解释结果,确定目标区域中的裂缝,和/或,油气储层。
在本实施方式中,需要说明的是,由于地层中裂缝和流体具有一定的对应关系,例如,垂直于裂缝的方向往往是流体流动的方向。因此,上述裂缝方位数据可以用于对裂缝的识别、确定,以及裂缝成像,还可以用于流体检测,进而根据流体检测的具体结果寻找相应的油气储层。因此,具体实施时,可以根据上述裂缝方位数据进行裂缝的确定,或者油气储层的确定。当然,上述的应用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,使用上述裂缝方位数据进行其他方面的施工应用。对此,本申请不作限定。
在本实施方式中,具体实施时,可以对上述裂缝(或断层)方位数据体进行地震解释,得到储层和流体解释结果;再根据上述储层和流体解释结果,确定目标区域中的裂缝(或断层),和/或,含有油气的储层。
在一个实施方式中,具体实施时,也可以单独利用上述多种方位数据体中的一种进行地震解释,得到相应的解释结果。具体的,例如:可以对所述第一方位数据体进行解释,得到断层解释结果;可以对所述第二方位数据体进行解释,得到油气储层预测结果;可以对所述第三方位数据体进行解释,得到油气储层预测结果;可以对所述第四方位数据体进行解释,得到断层解释结果。
从以上的描述中,可以看出,本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法,由于充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,先根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,从而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果;又具体确定了关于方位相对时差集的第一方位角和第二方位角和关于振幅的第三方位角和第四方位角,进而可以利用上述第一方位角、第二方位角、第三方位角和第四方位角分别提取得到关于裂缝和储层的多个优势方位数据集,达到了针对性地提取准确的、多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置,如下面的实施例所述。由于裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置解决问题的原理与裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法相似,因此裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置的实施可以参见裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法的实施,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,是本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置的一种组成结构图,该装置具体可以包括:获取模块21、第一确定模块22和第二确定模块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地震数据;
第一确定模块22,具体可以用于根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;
第二确定模块23,具体可以用于根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
在一个实施方式中,为了能够根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,所述第一确定模块22具体可以包括以下结构单元:
处理单元,具体可以用于对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据;
第一叠加单元,具体可以用于按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集;
第二叠加单元,具体可以用于按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集;
第一确定单元,具体可以用于根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
在一个实施方式中,为了能够根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体,所述第二确定模块23具体可以包括以下结构单元:
第二确定单元,具体可以用于将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角;
第三确定单元,具体可以用于将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角;
第四确定单元,具体可以用于根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角、所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
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。
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,本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置,由于充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,具体的,先通过第一确定模块根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再通过第二确定模块利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,从而解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到了能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果;又具体通过第二确定模块具体确定了关于方位相对时差集的第一方位角和第二方位角、关于振幅的第三方位角和第四方位角,进而可以利用上述第一方位角、第二方位角、第三方位角和第四方位角分别提取得到关于裂缝和储层的多个优势方位数据集,达到了针对性地提取准确的、多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
本申请实施方式还提供了一种电子设备,具体可以参阅图3所示的基于本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法的电子设备组成结构示意图,所述电子设备具体可以包括输入设备31、处理器32、存储器33。其中,所述输入设备31具体可以输入目标区域的地震数据。所述处理器32具体可以用于根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。所述存储器33具体可以用于存储输入的地震数据,以及在确定裂缝及储层优势方位数据体中产生的方位相对时差集和方位振幅集等数据。
在本实施方式中,所述输入设备具体可以是用户和计算机系统之间进行信息交换的主要装置之一。所述输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、手写输入板、语音输入装置等;输入设备用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。所述输入设备还可以获取接收其他模块、单元、设备传输过来的数据。所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如,处理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等等。所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器可以包括多个层次,在数字系统中,只要能保存二进制数据的都可以是存储器;在集成电路中,一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器,如RAM、FIFO等;在系统中,具有实物形式的存储设备也叫存储器,如内存条、TF卡等。
在本实施方式中,该电子设备具体实现的功能和效果,可以与其它实施方式对照解释,在此不再赘述。
本说申请实施方式中还提供了一种基于裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法的计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序指令,在所述计算机程序指令被执行时实现:获取目标区域的地震数据;根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
在本实施方式中,上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的,用于进行网络连接通信的接口。
在本实施方式中,该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果,可以与其它实施方式对照解释,在此不再赘述。
在一个具体实施场景示例中,应用本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置,从某区域的地震数据中提取裂缝及储层优势方位数据体。具体实施过程,可以参阅以下内容。
S1:对保方位角道集(即目标区域的地震数据)进行偏移距-方位角域数据规则化处理,规则化后的数据集(即规则化后的地震数据)可以用{Gi,j,t}表示,其中,i、j、t分别为偏移距的编号、方位角的编号和时间点的编号。具体的,可以参阅图4所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的规则化后的地震数据的3D示意图。
S2:针对数据规则化后数据{Gi,j,t}进行如下计算(即按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集):
Sj,t=∑iGi,j,t
可以得到叠加后数据集合{Sj,t}(即第一叠加数据集),其中,j、t分别为方位角的编号和时间点的编号。具体的,可以参阅图5所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的第一叠加数据集的3D示意图。
S3:同时,对数据规则化后数据{Gi,j,t}进行全叠加(即按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集):
Mt=∑i,jGi,j,t
可以得到模型道数据Mt(即第二叠加数据集),其中,t为时间点的编号。
S4:针对时间点t0(相当于针对当前时间点),利用分方位角叠加数据集{Sj,t}中的每一道数据分别与模型道数据计算相关性值Rdt(Sj,t0,Mt0),在给定时差-δt<dt<δt范围(即基于当前时间点的预设时间范围)内求取最大相关时差得到对应于时间点的{Dj,t0}(即当前时间点的方位相对时差),其中,j、t0分别为方位角的编号和正在处理的时间点。
S5:针对于每一个时间点,分别按照与步骤S4类似的方法计算得到剩余时差随方位角和时间变化的数据集{Dj,t}(即方位相对时差集),并记录最大时差的方位和最小时差的方位(即确定第一方位角和第二方位角)。具体的,可以参阅图6所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置进行剩余时差校正前后的对比示意图。
S6:利用方位相对时差集{Dj,t}对分方位叠加数据集{Sj,t}进行剩余时差校正得到时差校正后的方位叠加数据集(即第三叠加数据集),其中,j、t分别为方位角的编号和时间点的编号。
S7:计算时差校正后的方位叠加数据集每个时间不同方位上的振幅,并记录最大振幅的方位和最小振幅的方位(即利用方位振幅集确定第三方位角和第四方位角)。
在本实施方式中,具体实施时,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裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置获得的第一方位角、第二方位角、第三方位角、第四方位角的示意图。图中四个箭头从左至右分别指示最大剩余时差最小剩余时差最大振幅最小振幅所对应的方位角。
S8:利用步骤S5中记录的方位角,从时差校正后的方位叠加数据中提取最大时差方位数据和最小时差方位数据(即利用所述各个时间点的第一方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第一方位数据体;利用所述各个时间点的第二方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第二方位数据体)。
S9:利用步骤7)中记录的方位,从时差校正后的方位叠加数据中提取最大振幅方位数据和最小振幅方位数据(即利用所述各个时间点的第三方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第三方位数据体;利用所述各个时间点的第四方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第四方位数据体)。从而完成了针对裂缝和储层的多种方位的敏感地震数据的提取。
通过上述场景示例,验证了本申请实施例提供的裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法和装置,由于充分考虑了地震数据中所包含的各向异性信息,以及地震波在裂缝位置传播时的波动特征,先根据地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,再利用方位相对时差集和方位振幅集确定出裂缝及储层优势方位数据体,确实解决了现有方法中存在的提取的方位数据体误差大、精度差,无法规避干扰地质信息的技术问题,达到能够针对性地提取得到表征效果较好的多方位的裂缝及储层优势方位数据体的技术效果。
尽管本申请内容中提到不同的具体实施例,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 (12)
1.一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定方法,其特征在于,包括:
获取目标区域的地震数据;
根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;
根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集,包括:
对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据;
按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集;
按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集;
根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集,包括:
按照以下公式确定所述第一叠加数据集中的第一叠加数据:
Sj,t=∑iGi,j,t
上式中,Sj,t为第一叠加数据集中编号为j,t的第一叠加数据,j为方位角编号,t为时间点编号,Gi,j,t为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i为偏移距的编号。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集,包括:
按照以下公式确定所述第二叠加数据集中的第二叠加数据:
Mt=∑i,jGi,j,t
上式中,Mt为第二叠加数据集中编号为t的第二叠加数据,t为时间点编号,Gi,j,t为规则化后的地震数据中编号为i,j,t的数据,i为偏移距的编号,j为方位角编号。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集,包括:
按照以下方式确定所述方位相对时差集中的当前时间点的方位相对时差,以获得所述方位相对时差集:
分别确定基于当前时间点的预设时间范围内的多个第二叠加数据与当前时间点的第一叠加数据的相关性值;
将所述多个第二叠加数据中与当前时间点的第一叠加数据的相关性值最大的第二叠加数据所对应的时间和所述当前时间点的差值作为当前时间点的方位相对时差;
利用所述方位相对时差集对所述第一叠加数据集进行剩余时差校正,以获得第三数据集;
将所述第三数据集中各个时间点的数据中的最大振幅和最小振幅确定为方位振幅集。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体,包括:
将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角;
将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角;
根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角和所述第三数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体,包括:
利用所述各个时间点的第一方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第一方位数据体;
利用所述各个时间点的第二方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第二方位数据体;
利用所述各个时间点的第三方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第三方位数据体;
利用所述各个时间点的第四方位角从所述第三数据集中提取对应的数据,作为第四方位数据体;
将所述第一方位数据体、所述第二方位数据体、所述第三方位数据体、所述第四方位数据体作为所述裂缝及储层优势方位数据体。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体后,所述方法还包括:
对所述裂缝及储层优势方位数据体进行地震解释,得到解释结果;
根据所述解释结果,确定目标区域中的裂缝,和/或,油气储层。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述地震数据包括保方位角叠前道集数据。
10.一种裂缝及储层优势方位数据体的自适应确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标区域的地震数据;
第一确定模块,用于根据所述目标区域的地震数据,确定方位相对时差集和方位振幅集;
第二确定模块,用于根据所述方位相对时差集、所述方位振幅集、所述地震数据,确定裂缝及储层优势方位数据体。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块包括:
处理单元,用于对所述地震数据进行规则化处理,得到规则化后的地震数据;
第一叠加单元,用于按照第一叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第一叠加数据集;
第二叠加单元,用于按照第二叠加方式,对所述规则化后的地震数据进行叠加,以获得第二叠加数据集;
第一确定单元,用于根据所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述方位相对时差集、所述方位振幅集。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块包括:
第二确定单元,用于将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最大方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第一方位角,将所述方位相对时差集中各个时间点的数据中的最小方位相对时差所对应的方位角确定为各个时间点的第二方位角;
第三确定单元,用于将所述方位振幅集中的最大振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第三方位角,将所述方位振幅集中的最小振幅所对应的方位角确定为各个时间点的第四方位角;
第四确定单元,用于根据所述各个时间点的第一方位角、所述各个时间点的第二方位角、所述各个时间点的第三方位角、所述各个时间点的第四方位角、所述第一叠加数据集和所述第二叠加数据集,确定所述裂缝及储层优势方位数据体。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102012521A (zh) * | 2010-10-27 | 2011-04-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地震储层预测中叠前裂缝的检测方法 |
CN102540250A (zh) * | 2010-12-08 | 2012-07-04 | 同济大学 | 基于方位保真角度域成像的裂缝型油气储层地震探测方法 |
CN103217710A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-07-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 获取共偏移距共方位角域道集的方法及系统 |
CN103744115A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 在共偏移距共方位角域进行数据规则化处理的方法及系统 |
CN104570086A (zh) * | 2013-10-29 | 2015-04-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种在共偏移距共方位角域进行叠前裂缝预测的方法 |
FR3049735A1 (fr) * | 2016-03-31 | 2017-10-06 | Landmark Graphics Corp | Visualisation d'attributs de multiples surfaces de faille en temps reel |
-
2018
- 2018-02-01 CN CN201810101300.7A patent/CN108387927B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102012521A (zh) * | 2010-10-27 | 2011-04-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地震储层预测中叠前裂缝的检测方法 |
CN102540250A (zh) * | 2010-12-08 | 2012-07-04 | 同济大学 | 基于方位保真角度域成像的裂缝型油气储层地震探测方法 |
CN103217710A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-07-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 获取共偏移距共方位角域道集的方法及系统 |
CN104570086A (zh) * | 2013-10-29 | 2015-04-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种在共偏移距共方位角域进行叠前裂缝预测的方法 |
CN103744115A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 在共偏移距共方位角域进行数据规则化处理的方法及系统 |
FR3049735A1 (fr) * | 2016-03-31 | 2017-10-06 | Landmark Graphics Corp | Visualisation d'attributs de multiples surfaces de faille en temps reel |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李建华 等: "叠前AVO反演在储层含油气性预测中的应用", 《石油地球物理勘探》 * |
李洪强 等: "地震波方位各向异性时差差分校正方法", 《石油地球物理勘探》 * |
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