CN110208860B

CN110208860B - 一种火成岩侵入范围的预测方法及装置

Info

Publication number: CN110208860B
Application number: CN201910588391.6A
Authority: CN
Inventors: 孟凡彬; 罗忠琴; 刘鹏; 左卫华; 张晨林; 袁伟娜
Original assignee: Research Institute of Coal Geophysical Exploration of China National Administration of Coal Geology
Current assignee: Research Institute of Coal Geophysical Exploration of China National Administration of Coal Geology
Priority date: 2019-07-02
Filing date: 2019-07-02
Publication date: 2021-03-26
Anticipated expiration: 2039-07-02
Also published as: CN110208860A

Abstract

本申请提供一种火成岩侵入范围的预测方法及装置，其中，方法包括：获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据；根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线；利用三维地震数据、测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；从密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测目标煤层中火成岩的侵入范围。本申请实施例针对研究区域内的多个钻孔进行密度重构，并根据重构后的密度曲线进行密度反演，提高了预测结果的准确度，解决了测井数据较少的问题。

Description

一种火成岩侵入范围的预测方法及装置

技术领域

本申请涉及地下勘探技术领域，具体而言，涉及一种火成岩侵入范围的预测方法及装置。

背景技术

火成岩是岩浆侵入地壳或喷出地表后冷凝而成的岩石。现今，我国有近三分之一的煤层中发现岩浆侵入形成的火成岩，有些矿区的火成岩甚至成为制约煤矿生产的主要地质因素，由于火成岩的影响，使煤层的厚度、结构遭到破坏，形成天然焦，甚至有些煤层完全被火成岩所吞蚀，严重影响煤矿高产、高效和安全生产，目前的一些预测煤层中火成岩侵入的方法中，在测井数据较少时往往不能很好地约束反演结果，导致预测准确度较差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种火成岩侵入范围的预测方法及装置，用以预测煤层中火成岩的侵入情况，且针对研究区域内的多个钻孔进行密度重构，根据重构后的密度曲线进行密度反演，解决了研究区域中钻孔的测井数据较少时无法很好地约束反演结果的问题，同时提高预测结果的准确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种煤层火成岩分布的预测方法，包括：获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据；根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，所述密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系；利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，所述密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；从所述密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测所述目标煤层中火成岩的侵入范围。

上述方案中，针对研究区域内的多个钻孔(这些钻孔无需具有测井数据)进行密度重构，并利用重构后的密度曲线进行密度反演，由于多个钻孔分散于整个研究区域内，能够更好地反映实际的火成岩侵入情况，在反演过程中，较多的密度曲线分别约束小范围的三维地震数据，使地震反演在整个研究区域内达到统一规律，进而提高火成岩侵入范围的预测精度，且解决了测井数据较少时带来的预测效果较差的问题。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述岩样数据包括所述钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性，所述根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，包括：根据所述岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立所述密度曲线。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系是指目标煤层以及目标煤层顶板围岩、目标煤层底板围岩的标高与岩层对应的密度之间的关系。

上述密度重构过程中仅需研究煤层、煤层顶板围岩与煤层底板围岩这一范围内的密度，而忽略其他岩层的密度信息，能够简化密度反演过程。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述密度估计值包括每种岩性的密度经验值，或者，由所述研究区域的测井数据获得的密度测量均值，或者，由相邻研究区域的测井数据获得的密度测量均值。

在第一方面的一种可能的实施方式中，在利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演之前，所述方法还包括：利用密度曲线与公式ρ＝A(1000000/Δt)^B求取密度反演所需的纵波速度，其中，ρ为密度曲线上任一点的密度值，Δt为声波时差，A和B为常数，纵波速度由Δt计算获得。

在第一方面的一种可能的实施方式中，在利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演之前，所述方法还包括：确定反演所需的反演子波以及低频模型，其中，所述低频模型包括3-45Hz密度模型和3-45Hz纵波速度模型。

由于地震波在传播过程中低频频率会出现缺失，因此需要弥补地震数据中的这部分低频信息，使测井数据与地震资料能够更好地匹配，而低频模型采用3-45Hz时，计算得到的钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的总体相关系数将会更高，即匹配效果更佳。

在第一方面的一种可能的实施方式中，从所述密度数据体中提取目标煤层中任一目标点的密度值，包括：对密度数据体中位于以所述目标点为中心的预设厚度范围内的密度值求算术平均，获得该目标点的密度值，所述预设厚度对应于反演时窗上的时间段。

由于火成岩的侵入会导致煤层中的平均密度发生变化，因此采用平均计算后将使预测结果更加准确。

在第一方面的一种可能的实施方式中，密度反演时采用的反演时窗位于0.1ms至0.2ms之间。

若时窗设置过大，那么反演结果反映的可能不是煤层的密度，而是煤层顶底板岩石的密度，合理设置反演时窗能够提高反演结果的分辨率，且有利于解决较薄火成岩侵入体的识别问题。

第二方面，本申请实施例提供了一种煤层火成岩分布的预测装置，包括：重构模块，用于获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据，并根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，所述密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系；反演模块，用于利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，所述密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；预测模块，用于从所述密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测所述目标煤层中火成岩的侵入范围。

上述装置能够对研究区域内的钻孔进行密度重构，从而提供较多的密度曲线以约束三维地震数据的反演，进而可以提高火成岩侵入范围的预测精度，且解决了测井数据较少的问题。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述岩样数据包括所述钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性，所述重构模块具体用于：根据所述岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立所述密度曲线。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的火成岩侵入范围的预测方法的流程图；

图2为研究区域内钻孔的密度曲线的重构示意图；

图3为研究区域内另一钻孔的密度曲线的重构示意图；

图4为10-15Hz密度模型计算的钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的相关系数示意图；

图5为3-45Hz密度模型计算的钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的相关系数示意图；

图6为3-45Hz纵波速度模型计算的钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的相关系数示意图；

图7为3-45Hz纵波阻抗模型计算的钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的相关系数示意图；

图8为本申请实施例提供的一种火成岩侵入范围的预测装置的示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种火成岩侵入范围的预测装置的示意图；

图10为本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

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描述。

在发明人对火成岩侵入范围的研究过程中，对某一研究区域内的钻孔柱状图(进行钻孔取芯后获得的表示岩样中不同岩层的岩性与厚度的柱状图)与测井曲线进行分析后得到，火成岩侵入区的测井曲线特征明显异于非火成岩侵入区，如表一示出了各钻孔的火成岩侵入情况与对应的测井曲线特征。其中，以钻孔2015-3和2016-14为例：2015-3钻孔中目标煤层未出现火成岩侵入，煤层厚度为2.74米，煤层的测井曲线表现出：自然伽马呈现明显低值，人工伽马呈现明显低值，双收时差呈现高值，电阻率呈现明显高值；2016-14钻孔中目标煤层出现火成岩侵入，火成岩厚度为4.23米，煤层的测井曲线表现出：自然伽马呈现明显高值，人工伽马呈现高值，双收时差呈现低值，电阻率呈现明显高值。

表一

总结其中的规律发现，有较厚火成岩侵入煤层的钻孔(例如2016-14、2016-16)的测井曲线特征呈现自然伽玛异常高值、双收时差异常低值等现象，而侵入煤层的火成岩厚度较小的钻孔(例如2016-12)的测井曲线特征与煤层特征相似，并不能与煤层较好的区分开来。利用自然伽玛、双收时差测井可以识别出煤层中较厚火成岩侵入体，但是对于较薄火成岩(例如钻孔2016-12的火成岩侵入厚度为0.4m)侵入则无法识别。

因此常规的测井方式对于火成岩侵入的预测效果较差，同时，考虑到某些研究区域内仅有部分钻孔有测井曲线，如果是利用这些测井曲线进行以测井为约束的三维地震反演，其反演预测结果与钻孔资料的匹配较差。由此，本申请实施例提供了一种火成岩侵入范围的预测方法，对研究区域内的多个钻孔(这些钻孔无需具有测井曲线)进行密度重构，并利用重构的密度曲线进行三维地震反演，实现火成岩侵入的预测，请参照图1，该方法包括如下步骤：

步骤101：获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据。

其中，三维地震数据是野外采集时放炮激发地震波后由检波器获得的经过一些处理加工的地震数据(如叠后偏移数据、叠前时间偏移数据等)，测井数据是在钻井过程中利用测井设备测量获得的岩层的地球物理参数。

步骤102：根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线。

密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系，其中，曲线的纵坐标为标高，横坐标为密度值。具体的，岩样数据中包括钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性(例如，岩样数据可以为钻孔柱状图)，从而可以根据岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立上述密度曲线。其中，密度估计值可以是每种岩性的密度经验值(如认可程度较高的经验值)，或者，由该研究区域的测井数据获得的密度测量均值，或者，由相邻研究区域的测井数据获得的密度测量均值。

在一个具体的实施例中，密度估计值由研究区域的测井数据得到，如下表二所示，研究区域的火成岩密度大约在2.9g/cm³左右，而煤层的密度大约在1.4g/cm³左右，泥岩密度大约在2.45g/cm³左右，砂岩密度大约在2.6g/cm³左右，进而获得密度曲线重构标准，即不同岩性的密度估计值。

	煤层	火成岩	变质煤	砂岩	泥岩
						密度(g/cm<sup>3</sup>)	1.4	2.9	1.7	2.6	2.45

表二

图2和图3分别示出了研究区域内两个钻孔的密度曲线的重构示意图，各个图中的左侧为反映目标煤层以及其顶底板围岩的岩性与厚度的钻孔柱状图，右侧为根据钻孔柱状图以及表二给出的密度估计值重构的密度曲线。以图2为例，其钻孔柱状图中从上至下分别为泥岩(顶板围岩)、厚度为0.4m的火成岩、厚度为1.29m的变质煤、厚度为1.81m的煤层以及泥岩(底板围岩)，进一步结合表二可以获得右侧的密度曲线。为简单起见，图中部分信息未完整示出。

示例性地，上述密度重构过程中仅需研究煤层、煤层顶板围岩与煤层底板围岩这一范围内的密度，而忽略其他岩层的密度信息，使重构的密度曲线能够准确反映煤层附近的密度变化，使预测结果能够更加准确，简化后续的反演过程。同时，在研究区域内大量钻孔没有进行测井时，无法以小部分的测井数据来对地震数据进行约束，因而采用自然界中的实际地质资料(即由实际钻孔岩样重构的密度曲线)进行约束，效果更佳。应当理解，上述密度曲线也可以为整个取芯的岩样的完整密度曲线。

步骤103：利用三维地震数据、测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体。

密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值形成的三维的集合。密度数据体是一个三维空间体，除了密度值的计算以外，还需要深度信息，每一点的密度值必须落在空间的某一点上、某一个层位上、某一个面上，所以与时间、纵波速度、深度都存在关系，因此在反演之前，需利用密度曲线与公式ρ＝A(1000000/Δt)^B求取密度反演所需的纵波速度，其中，ρ为密度曲线上任一点的密度值，Δt为声波时差，A和B为常数，纵波速度由声波时差Δt计算获得。

具体的，对三维地震数据的密度反演过程中包括下列过程：

A、反演子波的选取。需要选择一条与实际地震数据类似的子波，如果子波选择有误，那么计算出的地震记录(反演子波与反射系数序列的褶积)的差异也很大，实际地震子波与该反演子波提取出来需能够匹配上。在一个实施例中，反演子波的主频为75Hz，频带宽度为10-120Hz。

B、低频模型的建立。发明人针对常规所采用的地震波频率为10-15Hz的低频模型进行分析，图4示出了由10-15Hz的密度模型计算的每一钻孔处的合成地震记录与实际地震资料(野外采集的未经过加工的地震信息)的相关系数(表示两者的吻合程度)，并获得总体相关系数为0.9523。由于地震波在传播过程中经过各种介质后会存在介质信号能量损失，出现频率衰减，即在传播过程中低频频率出现缺失，因此地震数据比较欠缺10Hz以下的频率成分，而钻孔中的测井数据的低频信息是存在的，因此需要弥补地震数据中的这部分低频信息，使测井数据与地震资料能够更好地匹配。由于本实施例中反演采用的钻孔柱状一般为5m左右，那么在保证对地震低频成分的补偿下，还可以进一步提高低频模型的分辨率，并提高反演结果精度。经发明人多次参数测试，低频模型采用3-45Hz时，其钻孔处的合成地震记录与实际地震资料的总体相关系数相较于10-15Hz更高，例如图5所示，3-45Hz的密度模型获得的总体相关系数为0.9584。当然，上述给出的3-45Hz不应当理解为对本申请的限定，也可以采用其他的数值，即能弥补10Hz以下的低频信息，同时补充15Hz以上的信息，如5-40Hz、4-35Hz等数值也是可行的。

C、低频模型的选取。上述低频模型的建立可以同时包含密度模型、纵波速度模型与纵波阻抗模型，通过相关分析，3-45Hz密度模型在钻孔处的合成地震记录的总体相关系数为0.9584(如图5所示)，3-45Hz纵波速度模型在钻孔处的合成地震记录的总体相关系数为0.9183(如图6所示)，3-45Hz纵波阻抗模型在钻孔处的合成地震记录的总体相关系数为0.9002(如图7所示)，由于密度与纵波速度的乘积即为纵波阻抗，因此这三个物理量之间具有一定的联系且均与地震波的计算相关，所以本实施例采用了其中总体相关系数最高的密度模型，进而提高预测结果的准确度。

D、反演方法的选取。为了提高模型的约束力度，提高反演结果的精度，本实施例采用模型约束反演(Model Based Inversion)，当然，并不局限于此反演方法，也可以选用其他的反演方法，本实施例不做限制。

进一步的，在设置反演时窗时，若时窗设置较大，如设置为1ms，那么反演结果反映的可能不是煤层的密度，而是煤层顶底板岩石的密度，经发明人对某一研究区域进行多次测试后发现，在密度反演时采用的反演时窗位于0.1ms至0.2ms之间时能够获得更好的预测效果，例如，采用时窗0.125ms进行反演，获得的反演结果连井剖面的分辨率明显提高，更有利于较薄火成岩侵入体的识别，反演结果与实际钻孔资料也更加吻合。

步骤104：从密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，根据每一目标点的密度值预测目标煤层中火成岩的侵入范围。

在反演获得密度数据体后，可以提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩所对应的密度值的分布区间进行对比，当该密度值处于火成岩密度值的分布区间时，则确认该目标点的地质岩性为火成岩，并由已确定为火成岩的目标点形成火成岩的侵入范围。其中，火成岩对应的密度值可以由上述表二获得，如火成岩的密度大约在2.9g/cm³左右，由于获得的数据不一定能十分精确，且火成岩侵入程度不同获得的密度数据也可能存在差异，因此，将该数值附近的值也作为火成岩所对应的密度值，形成密度预测分布区间。

由于不同的岩性对应的密度值是不同的，具有比较普遍的规律，如一般情况下，火成岩的密度明显大于煤层的密度(由上述表二可以看出)，因此利用密度差异的变化能更好反映出煤层中火成岩的分布情况，所以可以根据反演得到的密度数据体得到三维空间内各个位置处的密度值，能够有效分辨岩性，从而区分出目标煤层中的火成岩。

进一步的，以某一研究区域为例，在该研究区域中仅有8个钻孔具有测井数据，且分散效果不太好，某些钻孔过于集中，因此这部分钻孔的测井数据不能有效代表整个研究区域的数据，并且，这8个钻孔中可能存在火成岩，也可能没有火成岩侵入，因而预测结果与实际钻孔资料的匹配较差。但在该研究区域内存在28个钻孔中具有目标煤层，且这28个钻孔基本分散于整个研究区域，因此可以重构这28个钻孔的密度曲线，从而为地震反演提供足够的密度数据。并且，研究区域中的岩浆侵入可能是从煤层顶部侵入，也可能从煤层中部侵入，目标煤层中火成岩的厚度也是0.4m～4.23m不等，因此煤层的地震响应特征也是差异较大，但是在小范围的区域内应该存在一定的响应规律，因而本实施例利用研究区域内的多个钻孔分别约束小范围的三维地震数据，使地震反演在整个研究区域内达到统一规律，进而提高火成岩侵入范围的预测精度。

示例性地，上述方案在提取目标煤层中目标点的密度值时，对密度数据体中位于以该目标点为中心的预设厚度范围内的密度值求算术平均，将平均后的密度值作为该目标点对应的密度值，其中，预设厚度对应于反演时窗上的时间段。在一个具体的实施例中，对目标煤层及其上下3ms时窗内的密度值进行算术平均计算，即在煤层上下3ms时窗范围内，认为是煤层以及煤层的顶底板围岩，由于火成岩的侵入会导致煤层中的平均密度发生变化，因此采用平均计算将使预测结果更加准确。

下面以具体应用实例来进行说明。发明人利用本申请实施例所提供的预测方法对某一研究区域进行了试验，将预测结果与钻孔资料进行实际对比，试验结果如下：

以过井17-18-4、2016-12、18-1、2016-15、补25-3、18-19-1的连井为例。根据钻孔资料(参见下表三)可知，钻孔17-18-4、2016-12、补25-3处存在火成岩侵入情况，而钻孔18-1、2016-15、18-19-1处则不存在火成岩侵入情况。从获得的预测结果来看，在钻孔17-18-4、2016-12、补25-3处，其密度值较高，且预测结果表示存在火成岩侵入，而在钻孔18-1、2016-15、18-19-1处，其密度值较低，预测结果表示不存在火成岩侵入，和表三一致。

钻孔名称	煤层厚度	天然焦厚度	火成岩厚度
				17-18-4	2.52	0	0.41
2016-12	1.81	1.29	0.4
				18-1	3.35	0	0
2016-15	3.89	0	0
				补25-3	3.45	0	1.15
18-19-1	3.65	0	0

表三

根据发明人多次试验后的对比分析，表明本申请实施例提供的预测方法对于研究区域中火成岩的侵入范围预测能够起到较好的效果。

基于同一发明构思，本申请实施例中还提供一种火成岩侵入范围的预测装置，参阅图8，该装置包括：

重构模块201，用于获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据，并根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系；

反演模块202，用于利用三维地震数据、测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；

预测模块203，用于从密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测目标煤层中火成岩的侵入范围。

可选地，岩样数据包括钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性，重构模块201具体用于：根据岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立密度曲线。

其中，密度估计值包括每种岩性的密度经验值，或者，由研究区域的测井数据获得的密度测量均值，或者，由相邻研究区域的测井数据获得的密度测量均值。

可选地，参阅图9，该装置还包括反演预备模块204，用于：利用密度曲线与公式ρ＝A(1000000/Δt)^B求取密度反演所需的纵波速度，其中，ρ为密度曲线上任一点的密度值，Δt为声波时差，A和B为常数，纵波速度由Δt计算获得。

可选地，反演预备模块204还用于：确定反演所需的反演子波以及低频模型，其中，低频模型包括3-45Hz密度模型和3-45Hz纵波速度模型。

可选地，预测模块203具体用于：对密度数据体中位于以目标点为中心的预设厚度范围内的密度值求算术平均，获得该目标点的密度值，预设厚度对应于反演时窗上的时间段。

上述提供的火成岩侵入范围的预测装置与前一方法实施例的基本原理及产生的技术效果相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的方法实施例中的相应内容，在此不做赘述。

请参阅图10，本实施例提供一种电子设备300，包括处理器301和存储器302，存储器302中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器301加载并执行以实现上述实施例提供的火成岩侵入范围的预测方法。电子设备300还可以包括通信接口303、通信总线304，其中，处理器301、存储器302和通信接口303通过通信总线304完成相互间的通信。

存储器302可以包括高速随机存取存储器(作为缓存)，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。通信总线304是连接所描述的元素的电路并且在这些元素之间实现传输。例如，处理器301通过通信总线304从其它元素接收到命令，解码接收到的命令，根据解码的命令执行计算或数据处理。通信接口303将该电子设备300与其它网络设备、用户设备、网络进行连接。例如，通信接口303可以通过有线或无线连接到网络以连接到外部其它的网络设备或用户设备。无线通信可以包括以下至少一种：WIFI、蓝牙、蜂窝通信和全球移动通讯系统(Global System for Mobilecommunication，GSM)等，有线通信可以包括以下至少一种：通用串行总线(UniversalSerial Bus，USB)、高清晰度多媒体接口(High Definition Multimedia Interface，HDMI)、异步传输标准接口(Recommended Standard232，RS-232)等。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，多个单元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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

需要说明的是，功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种火成岩侵入范围的预测方法，其特征在于，包括：

获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据；

根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，所述密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系；所述岩样数据包括所述钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性，所述根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，包括：根据所述岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立所述密度曲线；

利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，所述密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；

从所述密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测所述目标煤层中火成岩的侵入范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系是指目标煤层以及目标煤层顶板围岩、目标煤层底板围岩的标高与岩层对应的密度之间的关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述密度估计值包括每种岩性的密度经验值，或者，由所述研究区域的测井数据获得的密度测量均值，或者，由相邻研究区域的测井数据获得的密度测量均值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演之前，所述方法还包括：

利用密度曲线与公式ρ＝A(1000000/Δt)^B求取密度反演所需的纵波速度，其中，ρ为密度曲线上任一点的密度值，Δt为声波时差，A和B为常数，纵波速度由Δt计算获得。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演之前，所述方法还包括：

确定反演所需的反演子波以及低频模型，其中，所述低频模型包括3-45Hz密度模型和3-45Hz纵波速度模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述密度数据体中提取目标煤层中任一目标点的密度值，包括：

对密度数据体中位于以所述目标点为中心的预设厚度范围内的密度值求算术平均，获得该目标点的密度值，所述预设厚度对应于反演时窗上的时间段。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，密度反演时采用的反演时窗位于0.1ms至0.2ms之间。

8.一种火成岩侵入范围的预测装置，其特征在于，包括：

重构模块，用于获取研究区域内的三维地震数据以及测井数据，并根据每个钻孔取芯后获得的岩样数据重构每个钻孔的密度曲线，所述密度曲线表示岩样中各岩层的标高与岩层对应的密度之间的关系；

反演模块，用于利用所述三维地震数据、所述测井数据以及每个钻孔的密度曲线进行密度反演，获得密度数据体，所述密度数据体为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合；

预测模块，用于从所述密度数据体中提取目标煤层中各目标点的密度值，将每一目标点的密度值与预先获得的火成岩对应的密度值的分布区间进行对比，并根据对比结果预测所述目标煤层中火成岩的侵入范围；

所述岩样数据包括所述钻孔处岩层的分布以及各岩层的岩性，所述重构模块具体用于：根据所述岩层的分布、各岩层的岩性以及每种岩性的密度估计值建立所述密度曲线。