CN111399049A - 一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，所述裂缝强度预测方法至少包括如下步骤：S1：对道集数据按方位角范围进行叠加和偏移属性计算，得到关于各个中心角的两个属性数据体；S2：对各个中心角的二个属性数据体进行降维处理得到降维数据体；S3：基于各个中心角的降维数据体进行离散系数计算，得到用于裂缝预测的裂缝强度数据体。通过对本发明方法，明显提高了裂缝预测的精度，有效降低了勘探风险，可以大幅度提高裂缝储层的勘探经济效益。

Description

一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法
技术领域
本发明属于地球物理勘探中的地震资料处理技术领域，尤其涉及一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法。
背景技术
在地球物理勘探领域中，通过常规的方法获取地震数据后，需要对地震数据进行解释，一般要进行相应的裂缝解释流程。在裂缝预测解释流程中，需要对相关的测井资料进行分析，并对地震资料进行有关的属性提取、反演等计算，然后就是利用原始地震资料、测井资料、提取或反演的属性数据相互进行定性和定量分析，识别出裂缝可能的发育区域和层段，从而完成裂缝预测工作。
众所周知，裂缝在地层中有多种形式存在,如有水平状裂缝及高角度裂缝、网状缝等。总体上，这些不同形式的裂缝对地震波相关物理特性的影响各不相同，也可有不同的地球物理技术对其进行反演计算。如相干、曲率及各向异性分析等相关技术对其进行描述。
常规的裂缝预测技术方法有很多种，基本上可分为叠前、叠后反演两个大类。如申请号为201510753753.4的发明专利《海上窄方位角资料的方位各向异性属性差裂缝预测方法》利用地震数据的属性差异性来进行裂缝预测。可见近年来，关于裂缝预测的各种物理技术方法很多，研究相对比较成熟。但是，针对裂缝预测的准确度还是较低，主要体现在以下几个方面：
(1)叠后数据往往丢失方位角信息，对裂缝所造成的各向异性响应较差。
(2)利用同一个属性来计算各向异性，所得结果准确度不高。
发明内容
本发明的目的在于，为了针对上述常规裂缝预测技术的不足，解决对同一研究区内的裂缝体系进行准确描述，本发明提供了一个相对简单的技术流程来实现对裂缝进行预测，使其很方便了解不同发育强度的裂缝在平面分布情况，从而更好的为油气勘探服务。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，所述裂缝强度预测方法至少包括如下步骤：S1：对道集数据按方位角范围进行叠加和偏移属性计算，得到关于各个中心角的两个属性数据体；S2：对各个中心角的二个属性数据体进行降维处理得到降维数据体；S3：基于各个中心角的降维数据体进行离散系数计算，得到用于裂缝预测的裂缝强度数据体。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S1具体包括：S11：对动校正后CDP道集数据采用方位角划分参数进行相应的方位角范围划分，得到相关的中心角道集数据；S12：对各个中心角道集数据进行叠加、偏移处理，并将得到的各个中心角叠后数据体进行属性体计算，得到关于各个中心角的属性数据体。
根据一个优选的实施方式，步骤S11中的中心角道集数据获得过程包括：实际地震资料中方位角范围的中值为中心角，所述中心角的方向代表对应方位角范围内的地震数据的响应方向，即得到中心角道集数据。
根据一个优选的实施方式，地震资料中的方位角设定为正北方向为0°，顺时针方向旋转记为360°。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S2中，对单个中心角的降维处理，其主要步骤如下：S21：提取各个井点处本中心角两个属性数据体的曲线数据，并利用二维坐标系统进行交会得到交会图，从交会图中作出能够将裂缝及非裂缝数据点的分布区域划分开的斜直线；S22：以所述斜直线与原坐标系中横轴之间的夹角θ为旋转角度进行坐标旋转，将原坐标系转换为新坐标系；S23：基于降维计算公式，对两个属性数据体进行降维处理计算，得到降维数据体。
根据一个优选的实施方式，重复步骤S21至S23，完成对各个中心角的两个属性数据体进行降维处理计算，得到各个中心角的降维数据体。
前述本发明主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本发明可采用并要求保护的方案；且本发明，(各非冲突选择)选择之间以及和其他选择之间也可以自由组合。本领域技术人员在了解本发明方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本发明所要保护的技术方案，在此不做穷举。
本发明的有益效果：通过本发明方法，对划分中心角及方位角范围的道集数据进行叠后处理得到叠后地震数据体，并计算其与裂缝相关的两个属性数据体并实施降维处理后进行离散系数计算；利用离散系数的结果作为裂缝强度数据体，所得到的裂缝强度数据体更好地实施裂缝预测。通过对本发明方法，明显提高了裂缝预测的精度，有效降低了勘探风险，可以大幅度提高裂缝储层的勘探经济效益。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
本发明原理上利用不同属性数据体之间的函数关系对数据体之间进行数学转换得到降维数据体，并进行数据重构处理，使其突出裂缝响应及压制非裂缝响应并用于进行离散系数计算，这样就能提高裂缝的识别能力及预测精度。
参考图1所示，本发明公开了一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，所述裂缝强度预测方法至少包括如下步骤：
步骤S1：对道集数据按方位角范围进行叠加和偏移属性计算，得到关于各个中心角的两个属性数据体。
步骤S2：对各个中心角的二个属性数据体进行降维处理得到降维数据体。
步骤S3：基于各个中心角的降维数据体进行离散系数计算，得到用于裂缝预测的裂缝强度数据体。
优选地，针对步骤S1，对道集数据按方位角范围进行等分或不等分的叠加、偏移后的属性计算，得到关于各个中心角的两个属性数据体。具体可以包括以下步骤：
步骤ⅰ.对动校正后CDP道集数据采用合适的方位角划分参数进行相应的方位角范围划分，得到相关的中心角道集数据。
设定实际地震资料中方位角范围的中值即为中心角，该中心角方向代表该方位角范围内的地震数据的响应方向，亦即得到中心角道集数据。
地震道集数据的方位角设定为正北方向为0°，顺时针方向旋转为360°，通常基于对称原理将0°～360°方位角数据转换为0°～180°方位角数据。
其次，根据实际情况可将方位角范围进行等分或不等分设定，要求所形成的中心角道集数据的数目应大于或等于三个。原则上，方位角划分数目越多，则裂缝预测的精度越高；反之，则预测的精度相对降低。
步骤ⅱ.对各个中心角道集数据进行叠加、偏移处理，并将得到的各个中心角叠后数据体进行属性体计算，得到关于各个中心角的属性数据体。
其中，要求进行叠加、偏移处理时所使用的处理流程及参数要一致，并选用合适的两种属性算法及参数对各个中心角叠后数据体进行计算，得到二个属性数据体。要求所计算的两个属性对裂缝具有较好的响应，亦即裂缝异常的属性数据值比非裂缝异常属性值差异要相对明显。原则上采用何种属性进行计算应视实际情况、专家经验及测试结果来确定，要求降维后的属性能对裂缝的各向异性的响应最优。
具体的，针对储层的裂缝属性计算，主要是采用曲率、相干及各向异性计算等技术。要求这两个属性数据体能有效地突出储层裂缝的响应，裂缝储层与非裂缝储层、致密岩石在属性数据值上差异较为明显。一般情况下，可以根据井数据的直方图统计及交会分析、对比，从相关多个属性数据体中优选出两个属性数据体参与下一步骤。原则上通过选定的属性类型及相关参数，对各个中心角的叠后数据体进行属性计算，得到各个中心角的两个属性数据体。
选地，针对步骤S2，其中，对各个中心角的二个属性数据体进行降维处理得到降维数据体。至少包括以下步骤：
对于一个中心角的降维处理，其主要步骤如下：
(1)提取各个井点处该中心角两个属性数据体的曲线数据，并利用二维坐标系统进行交会得到交会图，从交会图中找到能够将井中裂缝及非裂缝数据点的分布区域划分开的斜直线。
(2)以该斜直线与横轴之间的夹角θ为旋转角度进行坐标旋转，将原坐标系转换为新坐标系。如新坐标系中的横轴与所述斜直线平行，新坐标系中的纵轴与所述斜直线的法线方向平行；如新坐标系中的纵轴与所述斜直线平行，新坐标系中的横轴与所述斜直线的法线方向平行。原坐标系转换为新坐标系是利用计算公式(1)和公式(2)实现的：
X/＝Xcosθ+Ysinθ (1)
Y/＝Ycosθ-Xsinθ (2)
式中X、Y为原坐标系中的横轴及纵轴坐标；X/、Y/为新坐标系中的横轴及纵轴坐标，θ为原坐标系中斜直线与横轴之间的夹角。
(3)利用函数公式(降维计算公式)1或2对两个属性数据体进行降维处理计算，得到该中心角的降维数据体。
当新坐标系中的所述斜直线平行于横坐标轴，则采用公式2进行降维处理；如新坐标系中的所述斜直线平行于纵坐标轴，则采用公式1进行降维处理。
(4)利用上述步骤对各个中心角的两个属性数据体进行降维处理计算，得到各个中心角的降维数据体。另外，也可以根据专家经验、地震资料及预测精度等情况，使用某一个中心角所得到的降维公式，完成各个中心角的两个属性的降维计算。
优选地，针对步骤S3。利用降维数据体进行离散系数计算，得到用于裂缝预测的裂缝强度数据体。包括以下步骤：
利用各个中心角的降维数据体进行离散系数计算，得到用于预测裂缝强度的数据体。
对各个中心角的重构数据体提取同一个CDP点上采样点数据值，并对该采样点进行离散系数计算，所得到的离散系数值作为该采样点的裂缝强度数据值。具体操作为提取某一CDP点上某一个采样点上的各个中心角的重构数据值
Figure BDA0002473515350000051
并对该采样点进行离散系数计算。该采样点上的离散系数可作为该点的裂缝强度值。其中，离散系数计算公式如下：
Figure BDA0002473515350000052
Figure BDA0002473515350000053
Figure BDA0002473515350000054
式(3)～(5)中
Figure BDA0002473515350000055
代表第h个CDP点上的第y个采样点离散系数值，也就是裂缝强度值，
Figure BDA0002473515350000056
代表第h个CDP点上的第y个采样点的标准差，
Figure BDA0002473515350000057
代表该采样点的重构数据的算术平均值，
Figure BDA0002473515350000058
代表该采样点的第m个中心角的重构数据值，k为参与计算的中心角数目，m≦k，并且3≦k。
通过上述计算步骤，将各个中心角的降维数据体经计算后生成一个裂缝强度数据体。利用该裂缝强度数据体进行沿层开固定时窗提取平面属性或连井剖面分析，就能对勘探区的裂缝体系进行有效的评价。
本发明应用例为：
参考图1，根据本发明方法流程，制定工作步骤，实例是对某三维工区的陆相致密砂岩进行裂缝预测。
在步骤1中根据研究区陆相致密砂岩储层段的技术特点、计算机及硬盘的情况，针对研究区致密砂岩孔隙及裂缝的特点，利用各个中心角叠后地震数据提取了曲率、相干数据体、泊松比体、P波各向异性等四个数据体，并根据井的直方图数据分析，从四个数据体中优选曲率数据体及P波各向异性数据体作为两种属性数据参与后续处理。其中，实例中的各个中心角叠后地震数据体的取得为对去噪后动校正的道集进行分方位角叠加、偏移处理。具体为设计其中心角分别为15°、60°、120°、165°共计四个方位角地震数据体——方位角范围依次为0°～30°、30°～90°、90°～150°、150°～180°，由于的目的层平均埋深2900m，设计叠加的炮检距范围限定为420m～3100m，通过相关的设定参数，分别对各个中心角道集进行叠加后偏移处理得到四个中心角的叠后数据体。
在步骤2中利用研究区内已有的3口钻井，根据测井资料所得到的砂岩储层段的深度数据，进行数据降维处理函数公式的求取。利用各井的属性曲线数据进行交会图显示，根据裂缝信息确定斜直线位置。实例中利用60°的中心角属性数据对斜直线进行确定，通过在交会图上可将裂缝与非裂缝数据点进行划分，确定斜直线与横轴的夹角为23°，并使用这二个属性数据体、降维函数公式进行降维处理，降维函数公式为L＝Kcos23°-Psin23°，(式中L为降维数据体，K为曲率数据体，P为P波各向异性数据体)，经计算转换后得到降维数据体。利用该降维公式，完成对各个中心角两种属性数据的降维处理。
在步骤3中利用降维数据体进行离散度计算计算，得到一个用于裂缝预测的数据体。实例中对各个中心角的降维数据体中每道的采样点进行离散系数计算，就得到研究区的裂缝强度数据体。对该数据体提取过井的数据剖面或沿目的层的概率系数属性分析，并经该研究区后续钻井资料验证，吻合率可以达到81.2％。
利用本发明技术所预测的致密砂岩裂缝储层分布状态，由于在数据中突出裂缝储层的响应，利于对裂缝储层的分布状态进行分析，优于常规储层预测技术所取得的成果。利用本发明技术能清楚地实施对四川盆地陆相致密砂岩气储层的探测，并取得良好的效果，并与该地区的实钻钻井资料吻合度较高。
前述本发明基本例及其各进一步选择例可以自由组合以形成多个实施例，均为本发明可采用并要求保护的实施例。本发明方案中，各选择例，与其他任何基本例和选择例都可以进行任意组合。本领域技术人员可知有众多组合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，所述裂缝强度预测方法至少包括如下步骤：
S1：对道集数据按方位角范围进行叠加和偏移属性计算，得到关于各个中心角的两个属性数据体；
S2：对各个中心角的二个属性数据体进行降维处理得到降维数据体；
S3：基于各个中心角的降维数据体进行离散系数计算，得到用于裂缝预测的裂缝强度数据体。
2.如权利要去1所述的一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
S11：对动校正后CDP道集数据采用方位角划分参数进行相应的方位角范围划分，得到相关的中心角道集数据；
S12：对各个中心角道集数据进行叠加、偏移处理，并将得到的各个中心角叠后数据体进行属性体计算，得到关于各个中心角的属性数据体。
3.如权利要求2所述的一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，步骤S11中的中心角道集数据获得过程包括：
实际地震资料中方位角范围的中值为中心角，所述中心角的方向代表对应方位角范围内的地震数据的响应方向，即得到中心角道集数据。
4.如权利要求3所述的一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，地震资料中的方位角设定为正北方向为0°，顺时针方向旋转记为360°。
5.如权利要求1所述的一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，对单个中心角的降维处理，其主要步骤如下：
S21：提取各个井点处本中心角两个属性数据体的曲线数据，并利用二维坐标系统进行交会得到交会图，从交会图中作出能够将裂缝及非裂缝数据点的分布区域划分开的斜直线；
S22：以所述斜直线与原坐标系中横轴之间的夹角θ为旋转角度进行坐标旋转，将原坐标系转换为新坐标系；
S23：基于降维计算公式，对两个属性数据体进行降维处理计算，得到降维数据体。
6.如权利要求5所述的一种基于数据体降维及离散系数计算的裂缝强度预测方法，其特征在于，重复步骤S21至S23，完成对各个中心角的两个属性数据体进行降维处理计算，得到各个中心角的降维数据体。
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