CN112198554B - 一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，通过地震波形聚类建立代表不同地震相类型的地震波形‑波阻抗曲线样本组实现了地震相控下的初始模型建立；通过小波变换求取样本组内测井曲线的共性结构，确保了初始模型的高分辨率；同时在反演过程中利用井震合成记录相关系数和待建模道波形与所选样本井波形相关系数建立了初始模型可靠性评价指数，实现了定量表征初始模型质量。相控、高精度初始模型的建立为地震波形指示反演奠定了良好的基础。旨在解决现有技术中存在的地震反演因初始模型横向分辨率低导致的精度差的技术问题。

Description

一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法
技术领域
本发明涉及油气地球物理勘探技术领域，尤其涉及一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法。
背景技术
地震反演技术能够为储层预测、油藏描述提供岩性、物性等重要参数。在波阻抗反演的整个过程中，初始模型的建立是其中最重要的技术环节之一。
传统的建立初始模型的方法为，对测井曲线依据特定的算法（反距离、局部加权、三角法和克里金法等）在三维构造格架进行内插外推。在这个过程中，最大的问题在于：完全依靠井插值获得初始模型，虽然获得了纵向高分辨率的初始模型，但是横向上完全不反应沉积储层的变化，特别是不适合于横向储层变化剧烈的地质条件。
因此，如何提供一种基于地震波形驱动的反演初始模型进行高精度地震反演，是一个亟需解决的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，旨在解决现有技术中存在的地震反演因初始模型横向分辨率低导致的精度差的技术问题。
为实现上述目的，本发明提出一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述建立高精度反演初始模型的方法包括如下步骤：
对所有已钻井开展井震标定，记录每口井目的层段合成记录的相关系数；
建立已钻井目的层段地震波形-波阻抗曲线数据库；
利用自组织映射神经网络分类法对所有井进行波形聚类，建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组；
对每一个待反演地震道分别与样本组中的地震波形进行比较，确定与待反演地震道相似程度最高的样本组，然后在该样本组中取相似程度最高的前预设比例的样本井的波阻抗曲线开展小波变换求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型；
对目的层段砂岩厚度进行统计分析，根据待反演的最小砂岩厚度确定最终反演数结果的时间采样率，最终得到初始模型三维数据体。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述井震标定通过利用声波时差曲线和密度曲线实现，使时间域的地震波形和深度域的波阻抗曲线建立对应关系。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述建立已钻井目的层段地震波形-波阻抗曲线数据库通过利用地质分层或者地震解释层位分别截取反演目的层段的地震波形和波阻抗曲线，建立地震波形-波阻抗曲线数据库。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述确定最终反演数结果的时间采样率的步骤为根据地质需求确定需要反演的最小砂体厚度，对岩性解释结论进行时间采样试验，进而确定识别最小砂体厚度所需的时间采样率。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型的同时，还包括记录所有地震道波形与所选样本井波形的平均相似系数的步骤。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述建立高精度反演初始模型的方法还包括初始模型可靠性评价指数步骤，利用记录的已钻井合成记录相关系数和待反演道波形与所选样本井波形相似系数求平均建立初始模型可靠性评价指数，用以实现定量表征初始模型质量。
优选的，一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，所述求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型步骤中，所述预设比例为50%。
本发明中，通过地震波形聚类建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组实现了地震相控下的初始模型建立；通过小波变换求取样本组内测井曲线的共性结构，确保了初始模型的高分辨率；同时在反演过程中利用井震合成记录相关系数和待建模道波形与所选样本井波形相关系数建立了初始模型可靠性评价指数，实现了定量表征初始模型质量。相控、高精度初始模型的建立为地震波形指示反演奠定了良好的基础。旨在解决现有技术中存在的地震反演因初始模型横向分辨率低导致的精度差的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实现的流程示意图；
图2为本发明地震波形驱动的高分辨率地震反演方法的井震标定效果示意图；
图3为本发明反演工区内39口已钻井目的层段的地震波形-波阻抗曲线数据库示意图；
图4为本发明通过波形聚类将39口钻井分为代表不同地震相类型的3个地震波形-波阻抗曲线样本组示意图，其中：图4（a）为样本组1；图4（b）为样本组2；图4（c）为样本组3；
图5为本发明优选样本集1中与待建模地震道波形相似程度最高的10口井示意图；
图6为本发明通过小波变换求取曲线共性结构作为初始波阻抗曲线模型示意图；
图7为本发明方法建立的初始模型与传统的井曲线插值建立的初始模型剖面对比效果示意图；其中图7（a）为传统的井曲线插值建立的初始模型叠合地震波形剖面；图7（b）为本发明方法建立的初始模型叠合地震波形剖面；
图8为本发明建立的初始模型与传统的井曲线插值建立的初始模型提取层段平面属性对比效果示意图；其中图8（a）为传统的井曲线插值建立的初始模型平面图；图8（b）为本发明方法建立的初始模型平面图；
图9为本发明反演可靠性评价指数示意图；其中：图9（a）为工区内39口井合成记录相关系数平面图；图9（b）为待建模道波形与所选样本井波形相似系数平面图；图9（c）为初始模型可靠性指数平面图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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。
本发明提出了一种实施例，为了提高波阻抗反演初始模型的精度，如图1所示，本发明提出了一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，首先对所有已钻井利用波形聚类技术建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组，然后逐道与样本组中的地震波形进行比较，求取样本组内波阻抗曲线的共性结构建立了高精度的初始模型。本方法的具体步骤如下：
步骤一：对所有已钻井开展井震标定，记录每口井目的层段合成记录的相关系数，该系数表征了该井地震波形与波阻抗曲线的匹配程度。
步骤二：建立已钻井目的层段地震波形-波阻抗曲线数据库；
步骤三：利用自组织映射神经网络分类法对数据库内所有样本进行波形聚类，建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组；
步骤四：在三维工区内提取所有道目的层段地震波形，逐道与步骤三建立的样本组中的地震波形进行比较，确定与该道相似程度最高的样本组，然后在该样本组中取相似程度最高的前50%的样本井的波阻抗曲线开展小波变换求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型；同时记录该待道波形与所选样本井波形的平均相似系数。
步骤五：根据待预测的最小砂岩厚度确定最终反演数结果的时间采样率，将步骤四中建立的待建模道的初始波阻抗曲线采样到该采样率，最终得到初始模型三维数据体。
步骤六：利用步骤一记录的已钻井合成记录相关系数和步骤四待建模道波形与所选样本井波形相似系数求平均建立初始模型可靠性评价指数，定量表征初始模型质量。
在本实施例中，结合附图对本发明提供的方法做进一步描述：
（1）对反演工区内所有39口已钻井，如图2所示，利用声波时差曲线和密度曲线开展井震标定，使时间域的地震波形和深度域的波阻抗曲线建立对应关系，同时记录每口井目的层段合成记录的相关系数（用R i 表示，其中i代表第i口井），该系数表征了该井地震波形与波阻抗曲线的相似程度。
（2）完成井震标定后，利用地质分层或者地震解释层位分别截取反演目的层段的地震波形和波阻抗曲线，建立地震波形-波阻抗曲线数据库（为了便于描述，第i口井用W i 表示，其地震波形和波阻抗曲线分别表示为S i 和L i ）（如图3所示），作为下一步波形聚类分析的样本井。
（3）利用自组织映射神经网络分类法对样本进行波形聚类分析，建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组。
如图4所示，通过地震波形聚类分析，本例中工区内的39个样本井被划分为代表三种不同地震相类型的三个样本组，其中图4（a）为样本组1，包含20口井；图4（b）为样本组2，包含10口井；图4（c）为样本组3，包含9口井。
（4）首先利用地震解释得到的目的层段顶底层位建立三维格架模型，在三维格架内逐道提取的地震波形与已钻井数据库中样本井的地震波形具有等时性和可对比性。
单道初始模型建立的过程为：将待建模地震道的地震波形分别与图4 中三个样本组的地震波形进行对比，确定与待建模地震道波形相似程度最高的样本组。本例中待建模地震道波形与样本组1波形相似性最高，在样本组1中取相似程度最高的前50%的井（如图5所示，分别为W 2 、W 4 、W 6 、W 10 、W 12 、W 19 、W 22 、W 25 、W 31 、W 38 共10口井），取10口井的波阻抗曲线开展离散小波变换，提取所有测井曲线的共性结构作为初始模型。
如图6所示，利用10口井的阻抗曲线通过小波变化求取共性结构作为初始模型。对三维工区内所有地震道逐道进行上述操作，得到所有地震道的初始波阻抗曲线。同时记录所有地震道波形与所选样本井波形的平均相似系数。
（5）对目的层段砂岩厚度进行统计分析，根据待反演的最小砂岩厚度确定最终反演数结果的时间采样率，将待建模道的初始波阻抗曲线采样到该采样率，得到初始模型三维体。
如图7（a）传统的井曲线插值建立的初始模型叠合地震波形剖面所示，井间模型完全遵循井曲线插值，与地震波形没有关系；而图7（b）地震波形驱动建立的初始模型，一方面初始模型保持了与井插值模型相当的纵向高分辨率，井点处与井吻合度很高，另一方面井间变化遵循地震波形的变化，特别是能较好地反映出砂体尖灭特征，大幅提高了初始模型的精度。如图8（a）提取的井曲线插值建立的初始模型的层段平面属性可以看出，初始模型横向上完全为测井内插外推的结果；而图8（b）地震波形驱动的模型平面属性可以看出，其宏观规律与图8（a）整体相似，但是横向细节变化更加丰富，表明地震波形驱动的初始模型具有更高的横向分辨率，能够更好地用于高分辨率地震反演。
（6）对已钻井合成记录相关系数进行平面插值，得到合成记录相关系数平面图（如图9（a）），统计所有地震道波形与所选样本井波形相似系数进行平面插值（如图9（b）），将二者进行加权平均建立初始模型可靠性评价指数。该指数同时反映了样本井井震匹配程度，也反映了每一个地震道波形与所选样本组波形的相似性，可以定量表征初始模型的质量。
在本实施例中，通过地震波形聚类建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组实现了地震相控下的初始模型建立；通过小波变换求取样本组内测井曲线的共性结构，确保了初始模型的高分辨率；同时在反演过程中利用井震合成记录相关系数和待建模道波形与所选样本井波形相关系数建立了初始模型可靠性评价指数，实现了定量表征初始模型质量。相控、高精度初始模型的建立为地震波形指示反演奠定了良好的基础。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，其特征在于，所述建立高精度反演初始模型的方法包括如下步骤：
对所有已钻井开展井震标定，记录每口井目的层段合成记录的相关系数；
建立已钻井目的层段地震波形-波阻抗曲线数据库；
利用自组织映射神经网络分类法对所有井进行波形聚类，建立代表不同地震相类型的地震波形-波阻抗曲线样本组；
对每一个待反演地震道分别与样本组中的地震波形进行比较，确定与待反演地震道相似程度最高的样本组，然后在该样本组中取相似程度最高的前预设比例的样本井的波阻抗曲线开展小波变换求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型；所述求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型的同时，还包括记录所有地震道波形与所选样本井波形的平均相似系数的步骤；所述建立高精度反演初始模型的方法还包括初始模型可靠性评价指数步骤，利用记录的已钻井合成记录相关系数和待反演道波形与所选样本井波形相似系数求平均建立初始模型可靠性评价指数，用以实现定量表征初始模型质量；
对目的层段砂岩厚度进行统计分析，根据待反演的最小砂岩厚度确定最终反演数结果的时间采样率，最终得到初始模型三维数据体。
2.如权利要求1所述的一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，其特征在于，所述井震标定通过利用声波时差曲线和密度曲线实现，使时间域的地震波形和深度域的波阻抗曲线建立对应关系。
3.如权利要求1所述的一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，其特征在于，所述建立已钻井目的层段地震波形-波阻抗曲线数据库通过利用地质分层或者地震解释层位分别截取反演目的层段的地震波形和波阻抗曲线，建立地震波形-波阻抗曲线数据库。
4.如权利要求1所述的一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，其特征在于，所述确定最终反演数结果的时间采样率的步骤为根据地质需求确定需要反演的最小砂体厚度，对岩性解释结论进行时间采样试验，进而确定识别最小砂体厚度所需的时间采样率。
5.如权利要求1所述的一种地震波形驱动的建立高精度反演初始模型的方法，其特征在于，所述求取阻抗曲线的共性结构作为改道的初始模型步骤中，所述预设比例为50%。
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