CN112363244B - 波阻抗反演方法与碳酸盐岩非均质储层预测方法及系统 - Google Patents
波阻抗反演方法与碳酸盐岩非均质储层预测方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种波阻抗反演方法与碳酸盐岩非均质储层预测方法及系统。该反演方法包括：获取地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得第一波阻抗反演数据体；以第一波阻抗反演数据体为波阻抗趋势模型进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得第二波阻抗反演数据体；确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值并构建岩性概率体计算模型；基于第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在岩性概率体约束下，进行地质统计学随机反演，得到第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演。
Description
技术领域
本发明属于石油地球物理勘探技术领域，特别涉及一种波阻抗反演方法与碳酸盐岩非均质储层预测方法及系统。
背景技术
碳酸盐岩孔洞储层是热液沿着断裂或不整合面溶蚀形成的洞、孔、缝，因此储层具有很强的非均质性。在地震剖面上孔洞储层的反射特征表现为“串珠状”反射。目前针对碳酸盐岩孔洞储层的预测一直是研究的热点和难点。
储层识别最重要的方法就是地震资料反演，该方法利用地震资料，以钻井、测井资料为约束，对地下岩层结构和物理性质进行求解。反演方法根据所利用的地震资料可以分为两类：叠前反演和叠后反演，本方法涉及的是叠后反演。叠后反演经过多年的发展，形成了多种技术，目前应用比较广泛的是约束稀疏脉冲反演和地质统计学反演。
约束稀疏脉冲反演基本原理是假设地下的反射系数序列是稀疏分布的。该方法首先通过最大似然反褶积得到一个具有稀疏特性的反射系数序列，然后通过最大似然反演得到初始波阻抗模型，最后利用最小误差函数(公式1)对初始波阻抗模型进行调整，使得合成地震记录和实际地震记录匹配最佳，最终得到反演结果。
Min＝∑|ri|p+λq∑(di-Si)q+α2∑(ti-Zi)2 (公式1)
式中i是地震道样点号，ri是地震道采样点的反射系数，Si是合成地震记录，di是原始地震道，ti是波阻抗趋势，Zi是地震道采样点的波阻抗值，介于井约束的最大和最小波阻抗之间，α是趋势最小匹配加权因子，p、q是L模因子，λ是残差权重因子。
约束稀疏脉冲反演采用的是一个快速约束趋势的算法，波阻抗趋势模型是其最重要的约束条件，通常波阻抗趋势模型是以测井资料和地震构造解释成果为基础建立起来的，从而可以把地质模式融入进去得到一个宽带的结果，恢复地质信息中缺少的低频和高频成分。但是，这种波阻抗趋势模型建立的方法只适合横向上具有连续性的沉积储层，比如碎屑岩沉积储层等，而碳酸盐岩孔洞储层为非均质性储层，因此该方法对孔洞储层显然是不适用的。
地质统计学反演是以概率论为理论基础，它充分利用了测井数据纵向分辨率高以及三维地震数据横向分辨率高的特点，从而获得高分辨率的反演结果。该方法首先通过对测井、地质信息进行统计，获得离散属性(岩性等)和连续属性(波阻抗等)的概率密度函数和变差函数，然后从井点出发通过序贯模拟算法求得初始波阻抗模型，最后将初始波阻抗模型转换为反射系数，并与子波进行褶积生成合成地震记录，通过迭代使得合成地震记录和实际地震记录匹配最佳，最终得到反演结果。
地质统计学反演的过程主要分为随机模拟和随机反演，随机模拟是从已知储层出发，以变差函数、概率密度函数为基础，对岩性和波阻抗的分布进行模拟。通常，岩性概率密度函数以岩性曲线统计的百分比或者基于地质认识设定为常数值。对于碳酸盐岩孔洞储层来说，储层的分布具有很强的非均质性，把岩性的概率密度函数设定为常数值显然是不合适的。
因此，综上所述，需要提出一种碳酸盐岩孔洞储层预测方法，从而提高孔洞储层的预测精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种波阻抗反演方法。该反演方法得到的反演结果能够有效应用于碳酸盐岩储层的预测，在提高孔洞储层预测结果分辨率的同时，保证孔洞储层的分布符合实际情况。
本发明的目的在于提供一种碳酸盐岩非均质储层预测方法。该方法能够在提高孔洞储层预测结果分辨率的同时，保证孔洞储层的分布符合实际情况，最终为碳酸盐岩油藏的储量计算、井位部署提供高精度的储层预测结果。
为了实现上述目的，本发明提供了一种波阻抗反演方法，其中，该方法包括：
获取研究区目的层地震数据；
基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演。
在上述波阻抗反演方法中，优选地，所述基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体包括：
对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
在上述波阻抗反演方法中，以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体。
在上述波阻抗反演方法中，优选地，确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值通过下述方式实现：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
在上述波阻抗反演方法中，利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题；
优选地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin) (公式2)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin) (公式3)
其中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
在上述波阻抗反演方法中，优选地，获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数包括：
获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。在上述波阻抗反演方法中，利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
本发明还提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测方法，其中，该方法包括：
利用上述波阻抗反演方法获取研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
在上述碳酸盐岩非均质储层预测方法中，优选地，基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层通过下述方式实现：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
本发明提供了一种波阻抗反演系统，其中，该系统包括：
数据获取模块：用于获取研究区目的层地震数据；
第一反演模块：用于基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
第二反演模块：用于将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
模型构建模块：用于确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
岩性概率体确定模块：用于基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
第三反演模块：用于获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体。
在上述波阻抗反演系统中，优选地，第一反演模块包括：
波阻抗趋势模型构建子模块：用于对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
第一反演子模块：用于基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
在上述波阻抗反演系统中，优选地，模型构建模块通过下述方式确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
在上述波阻抗反演系统中，优选地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin) (公式2)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin) (公式3)
其中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
在上述波阻抗反演系统中，优选地，第三反演模块包括：
测井曲线处理子模块：用于获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
波阻抗曲线获取子模块：用于利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
波阻抗概率密度函数和变差函数获取子模块：用于基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
本发明还提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测系统，其中，该系统包括：
波阻抗反演系统：用于获取研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
碳酸盐岩非均质储层识别模块：用于基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
在上述碳酸盐岩非均质储层预测系统中，优选地，碳酸盐岩非均质储层识别模块通过下述方式实现基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
本发明还提供了一种波阻抗反演装置，包括处理器及存储器；其中，
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述波阻抗反演方法的步骤。
本发明还提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测装置，包括处理器及存储器；其中，
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述碳酸盐岩非均质储层预测方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述波阻抗反演方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述碳酸盐岩非均质储层预测方法的步骤。
对于碳酸盐岩孔洞型储层来说，其储层平面分布具有很强的非均质性，横向上储层之间不具有连续性，而岩性概率体的求取方法一直以来都是基于具有横向连续性的碎屑岩储层。本发明提供的技术方案能够有效解决上述矛盾，本发明提供的技术方案首次实现了非均质性碳酸盐岩孔洞储层、非储层岩性概率体的精确求取，从而提高了碳酸盐岩孔洞储层的预测精度。
发明人从联合约束稀疏脉冲反演和地质统计学反演两种叠后反演方法的优势出发，通过优化反演步骤、参数，最终提供了一种全新的波阻抗反演方法。本发明提供的波阻抗反演方法联合了约束稀疏脉冲反演和地质统计学反演两种叠后反演方法。约束稀疏脉冲反演结果分辨率低，但能真实反映孔洞储层的发育情况，地质统计学反演分辨率高，但是存在预测结果随机性较强的问题。通过联合两种反演方法，把真实的孔洞储层分布信息转换为一种约束条件，并以此来约束地质统计学的随机反演过程，该方法得到的波阻抗反演数据体能够在提高孔洞储层预测结果分辨率的同时，保证孔洞储层的分布符合实际情况，有助于提高碳酸盐岩非均质储层的预测精度，进而为碳酸盐岩油藏的储量计算、井位部署提供保障。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种波阻抗反演方法的流程示意图。
图2为本发明一实施例提供的碳酸盐岩非均质储层预测方法的流程示意图。
图3为本发明一实施例中碳酸盐岩孔洞储层地震剖面图。
图4为本发明一实施例中的波阻抗趋势模型。
图5为本发明一实施例中第二波阻抗反演数据体剖面图。
图6为本发明一实施例中非储层岩性概率体剖面图。
图7为本发明一实施例中储层岩性概率体剖面图。
图8为本发明一实施例中第三波阻抗反演数据体剖面图。
图9为本发明一实施例提供的波阻抗反演系统的结构示意图。
图10为本发明一实施例提供的波阻抗反演系统的结构示意图。
图11为本发明一实施例提供的波阻抗反演装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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的描述。显然，所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐述本发明的原理和精神。
参见图1，为了实现上述目的，本发明提供了一种波阻抗反演方法，其中，该方法包括：
步骤S1：获取研究区目的层地震数据；
步骤S2：基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
步骤S3：将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
步骤S4：确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
步骤S5：基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
步骤S6：获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演。
进一步地，基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体包括：
对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
其中，以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体。
进一步地，对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型可以通过下述方式实现：对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，首先利用构造解释成果，包括层位解释成果和断裂解释成果搭建出地层框架模型，在框架模型的控制下，利用测井波阻抗曲线(由声波曲线和密度曲线计算得到)进行插值得到波阻抗趋势模型。
进一步地，确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值通过下述方式实现：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
其中，利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题；
进一步地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
式中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值；
其中，A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)为非储层岩性概率体计算模型，B＝(P1-P)/(P1-Pmin)为碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型；所有第二波阻抗反演数据体的各值均分别利用碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型、非储层岩性概率体计算模型计算确定非储层概率体、确定储层概率体。
进一步地，获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数包括：
获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
其中，地质统计学随机反演中所使用的蒙特卡洛算法，需要先构建出问题的概率模型，最后从概率模型中进行模拟实验得到问题的解。对于储层预测来说，就是要求取储层、非储层的岩性概率体，在概率体的约束下进行求解得到储层的波阻抗体。因此，需要在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演。
其中，利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
参见图2，为了实现上述目的，本发明提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测方法，其中，该方法包括：
步骤S21：获取研究区目的层地震数据；
步骤S22：基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
步骤S23：将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
步骤S24：确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
步骤S25：基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
步骤S26：获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演；
步骤S27：基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
进一步地，基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体包括：
对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
其中，以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体。
进一步地，确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值通过下述方式实现：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
其中，利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题；
进一步地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
式中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值；
其中，A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)为非储层岩性概率体计算模型，B＝(P1-P)/(P1-Pmin)为碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型；所有第二波阻抗反演数据体的各值均分别利用碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型、非储层岩性概率体计算模型计算确定非储层概率体、确定储层概率体。
进一步地，获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数包括：
获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
其中，地质统计学随机反演中所使用的蒙特卡洛算法，需要先构建出问题的概率模型，最后从概率模型中进行模拟实验得到问题的解。对于储层预测来说，就是要求取储层、非储层的岩性概率体，在概率体的约束下进行求解得到储层的波阻抗体。因此，需要在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演。
进一步地，基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层通过下述方式实现：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
其中，利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
本发明的又一实施例提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测方法，该方法用于塔里木盆地某碳酸盐岩油藏区进行试验研究，该方法包括：
步骤一、对研究区目的层进行波阻抗反演：
1、获取研究区目的层地震数据；
其中，研究区目的层地震数据剖面图如图3所示。
2、基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
具体而言：对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，首先利用构造解释成果，包括层位解释成果和断裂解释成果搭建出地层框架模型，在框架模型的控制下，利用测井波阻抗曲线(由声波曲线和密度曲线计算得到)进行插值，得到波阻抗趋势模型如图4所示；
基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
3、将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体；
得到的研究区目的层第二波阻抗反演数据体剖面图如图5所示。
4、确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
其中确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值通过下述方式实现：结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；
构建的岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
式中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值；
利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题。
5、基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体剖面图如图7所示，非储层岩性概率体剖面图如图6所示。
6、获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演；
得到的研究区目的层第三波阻抗反演数据体剖面图如图8所示。
利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
步骤二、基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
塔里木盆地某碳酸盐岩油藏区地震剖面上孔洞储层的反射特征主要表现为“串珠状”强反射，储层具有较强的非均质性。通过应用本实施例得到的孔洞储层预测结果具有很高的分辨率，孔洞储层形态清晰，储层的分布符合地质特征，且预测结果与实际的钻探情况吻合。与目前的单独使用约束稀疏脉冲反演、地质统计学反演预测方法相比，本发明有效的结合了两种反演方法的优点，使得储层预测结果即具有较高的分辨率也符合实际地质规律，因此本发明效果明显。
本发明实施例还提供了一种波阻抗反演系统，优选地，该系统用于实现上述的方法实施例。
图9是根据本发明实施例的波阻抗反演系统的结构框图，如图9所示，该系统包括：
数据获取模块81：用于获取研究区目的层地震数据；
第一反演模块82：用于基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
第二反演模块83：用于将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
模型构建模块84：用于确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
岩性概率体确定模块85：用于基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
第三反演模块86：用于获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体。
进一步地，第一反演模块82包括：
波阻抗趋势模型构建子模块：用于对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
第一反演子模块：用于基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
其中，以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体。
进一步地，模型构建模块84通过下述方式确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
其中，利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题；
进一步地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
式中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
进一步地，第三反演模块86包括：
测井曲线处理子模块：用于获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
波阻抗曲线获取子模块：用于利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
波阻抗概率密度函数和变差函数获取子模块：用于基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
其中，利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
本发明实施例还提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测系统，优选地，该系统用于实现上述的方法实施例。
图10是根据本发明实施例的碳酸盐岩非均质储层预测系统的结构框图，如图10所示，该系统包括：
数据获取模块91：用于获取研究区目的层地震数据；
第一反演模块92：用于基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
第二反演模块93：用于将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
模型构建模块94：用于确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
岩性概率体确定模块95：用于基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
第三反演模块96：用于获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
碳酸盐岩非均质储层识别模块97：用于基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
进一步地，第一反演模块92包括：
波阻抗趋势模型构建子模块：用于对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
第一反演子模块：用于基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
其中，以得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，更符合实际孔洞储层的地质分布特征，能对后续约束稀疏脉冲反演过程进行更好的约束，从而得到更准确的孔洞储层波阻抗反演数据体。
进一步地，模型构建模块94通过下述方式确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
其中，利用岩性概率体计算模型，将研究区目的层第二波阻抗反演数据体分别转换成碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；约束稀疏脉冲反演结果分辨率较低，但能确切的反映孔洞储层的发育情况，通过岩性概率体计算模型把这种确定性的孔洞储层分布信息转换为岩性概率体，并以此为约束条件对地质统计学的随机反演过程进行约束，较好的解决了地质统计学反演随机性较强的问题；
进一步地，岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
式中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
进一步地，第三反演模块96包括：
测井曲线处理子模块：用于获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
波阻抗曲线获取子模块：用于利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
波阻抗概率密度函数和变差函数获取子模块：用于基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
进一步地，碳酸盐岩非均质储层识别模块97通过下述方式实现基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
其中，利用岩性概率体的约束，进行地质统计学随机反演，得到的波阻抗反演数据体即具有高分辨率又符合孔洞储层实际发育情况。
图11是根据本发明实施例的波阻抗反演装置的示意图。图11所示的波阻抗反演装置为通用数据处理装置，其包含通用的计算机硬件结构，其至少包含处理器1000、存储器1111；所述处理器1000用于执行所述存储器中存储的波阻抗反演程序，以实现各方法实施例所述的波阻抗反演方法(具体方法参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述)。
本发明实施例还提供了一种碳酸盐岩非均质储层预测装置，该碳酸盐岩非均质储层预测装置为通用数据处理装置，其包含通用的计算机硬件结构，其至少包含处理器、存储器；所述处理器用于执行所述存储器中存储的碳酸盐岩非均质储层预测程序，以实现各方法实施例所述的碳酸盐岩非均质储层预测方法(具体方法参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述)。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现各方法实施例所述的波阻抗反演方法(具体方法参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述)。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现各方法实施例所述的碳酸盐岩非均质储层预测方法(具体方法参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述)。
以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (16)
1.一种波阻抗反演方法，其中，该方法包括：
获取研究区目的层地震数据；
基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，完成波阻抗反演；
所述岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
其中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
2.根据权利要求1所述的波阻抗反演方法，其中，所述基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体包括：
对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
3.根据权利要求1所述的波阻抗反演方法，其中，确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值通过下述方式实现：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
4.根据权利要求1所述的波阻抗反演方法，其中，获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数包括：
获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
5.一种碳酸盐岩非均质储层预测方法，其中，该方法包括：
利用权利要求1-4任一项所述的波阻抗反演方法获取研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
6.根据权利要求5所述的碳酸盐岩非均质储层预测方法，其中，基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层通过下述方式实现：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
7.一种波阻抗反演系统，其中，该系统包括：
数据获取模块：用于获取研究区目的层地震数据；
第一反演模块：用于基于研究区目的层地震数据，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体；
第二反演模块：用于将得到的研究区目的层第一波阻抗反演数据体作为波阻抗趋势模型，进行第二次迭代约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第二波阻抗反演数据体；
模型构建模块：用于确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，并构建岩性概率体计算模型；所述岩性概率体计算模型包括碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体计算模型和非储层岩性概率体计算模型；
岩性概率体确定模块：用于基于研究区目的层第二波阻抗反演数据体、碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值，利用岩性概率体计算模型，分别确定研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体；
第三反演模块：用于获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数，在研究区目的层的碳酸盐岩孔洞储层岩性概率体和非储层岩性概率体的约束下，进行地质统计学随机反演，得到研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
所述岩性概率体计算模型为：
A＝(P-Pmin)/(P1-Pmin)
B＝(P1-P)/(P1-Pmin)
其中，A为非储层概率体；B为碳酸盐岩孔洞储层概率体；P为迭代约束稀疏脉冲反演波阻抗数据体；P1为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值；Pmin为研究区目的层第二波阻抗反演数据体最小值。
8.根据权利要求7所述的反演系统，其中，第一反演模块包括：
波阻抗趋势模型构建子模块：用于对地震数据展开精细构造解释，对工区内的钻井进行精细的井震标定，利用构造解释成果和测井曲线建立波阻抗趋势模型；
第一反演子模块：用于基于该波阻抗趋势模型，进行第一次约束稀疏脉冲反演，得到研究区目的层第一波阻抗反演数据体。
9.根据权利要求7所述的反演系统，其中，模型构建模块通过下述方式确定碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值：
结合声波、密度测井信息以及钻井储层解释成果，根据孔洞储层越发育波阻抗值越小的特点，确定碳酸盐岩孔洞储层和非储层的波阻抗界限值即为碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值。
10.根据权利要求7所述的反演系统，其中第三反演模块包括：
测井曲线处理子模块：用于获取测井曲线中的碳酸盐岩储层曲线、声波曲线、密度曲线；
波阻抗曲线获取子模块：用于利用声波曲线、密度曲线确定波阻抗曲线；
波阻抗概率密度函数和变差函数获取子模块：用于基于波阻抗曲线数据、储层曲线，通过拟合获取碳酸盐岩孔洞储层、非储层的波阻抗概率密度函数和变差函数。
11.一种碳酸盐岩非均质储层预测系统，其中，该系统包括：
权利要求7-10中任一项所述的波阻抗反演系统：用于获取研究区目的层的第三波阻抗反演数据体；
碳酸盐岩非均质储层识别模块：用于基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层。
12.根据权利要求11所述的碳酸盐岩非均质储层预测系统，其中，碳酸盐岩非均质储层识别模块通过下述方式实现基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，识别碳酸盐岩孔洞储层：
基于研究区目的层的第三波阻抗反演数据体，利用碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值识别碳酸盐岩孔洞储层；其中，当第三波阻抗反演数据体小于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为碳酸盐岩孔洞储层，当第三波阻抗反演数据体大于碳酸盐岩孔洞储层的波阻抗门槛值时为非储层。
13.一种波阻抗反演装置，包括处理器及存储器；其中，
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-4任一项所述的波阻抗反演方法的步骤。
14.一种碳酸盐岩非均质储层预测装置，包括处理器及存储器；其中，
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求5或6所述的碳酸盐岩非均质储层预测方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-4任一项所述的波阻抗反演方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求5或6所述的碳酸盐岩非均质储层预测方法的步骤。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104516018A (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法 |
| CN105044770A (zh) * | 2015-07-06 | 2015-11-11 | 成都理工大学 | 致密砂砾岩气藏储层定量预测方法 |
| CN105093333A (zh) * | 2014-05-14 | 2015-11-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地震-测井标定的缝洞型碳酸盐岩储层评价方法 |
| CN105629310A (zh) * | 2014-11-05 | 2016-06-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩储层的无井约束地质统计学反演的方法和装置 |
| CN106154323A (zh) * | 2015-04-01 | 2016-11-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于地震拓频处理的相控随机反演薄储层预测方法 |
| CN107678072A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-02-09 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院 | 基于磁力、地震、钻井联合的火成岩储层预测方法 |
| CN109522578A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于贝叶斯模糊判别的复杂岩相预测方法及系统 |
| WO2019062655A1 (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 薄夹层的确定方法和装置 |
| CN110646850A (zh) * | 2018-06-27 | 2020-01-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 隔夹层地震预测方法及装置 |
| CN110887772A (zh) * | 2018-09-11 | 2020-03-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩储层渗透率识别方法、系统及装置 |
-
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- 2020-10-26 CN CN202011155062.1A patent/CN112363244B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104516018A (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探中岩性约束下的孔隙度反演方法 |
| CN105093333A (zh) * | 2014-05-14 | 2015-11-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地震-测井标定的缝洞型碳酸盐岩储层评价方法 |
| CN105629310A (zh) * | 2014-11-05 | 2016-06-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩储层的无井约束地质统计学反演的方法和装置 |
| CN106154323A (zh) * | 2015-04-01 | 2016-11-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于地震拓频处理的相控随机反演薄储层预测方法 |
| CN105044770A (zh) * | 2015-07-06 | 2015-11-11 | 成都理工大学 | 致密砂砾岩气藏储层定量预测方法 |
| CN109522578A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于贝叶斯模糊判别的复杂岩相预测方法及系统 |
| CN107678072A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-02-09 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院 | 基于磁力、地震、钻井联合的火成岩储层预测方法 |
| WO2019062655A1 (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 薄夹层的确定方法和装置 |
| CN110646850A (zh) * | 2018-06-27 | 2020-01-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 隔夹层地震预测方法及装置 |
| CN110887772A (zh) * | 2018-09-11 | 2020-03-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩储层渗透率识别方法、系统及装置 |
Non-Patent Citations (7)
| Title |
|---|
| Liu,X. 等.The application of geostatistical inversion in shale lithofacies prediction:a case study of the Lower Silurian Longmaxi marine shale in Fuling area in the sourtheast Sichuan Basin,China.Marine Geophysical Research.2018,第39卷第421-439页. * |
| 叠前同时反演技术在珠江口盆地西部海域天然气水合物储层预测中的应用;沙志彬 等;物探与化探;第43卷(第03期);第476-484页 * |
| 叠前地质统计学反演技术在复杂储层量化预测中的应用;钱玉贵 等;石油与天然气地质;第34卷(第06期);第834-840页 * |
| 叠后地质统计学反演在碳酸盐岩储层预测中的应用:以哈拉哈塘油田新垦区块为例;闫玲玲 等;地学前缘;第22卷(第06期);第177-184页 * |
| 地质统计学反演在超深超薄储层预测中的应用;徐博 等;物探化探计算技术;第41卷(第6期);第718-723页 * |
| 塔里木盆地塔中北坡志留系致密碎屑岩地震反演技术及应用;张睿 等;重庆科技学院学报(自然科学版);第15卷(第05期);第14-17页 * |
| 约束稀疏脉冲反演在哈得逊油田开发中的应用;邹义，李强，杨洋等;石油地质与工程;第第29卷卷(第第1期期);第101-104页 * |
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