CN112817042B - 沉积储层中油气识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种沉积储层中油气识别方法及装置，方法包括：获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。本发明能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域，具体涉及一种沉积储层中油气识别方法及装置。
背景技术
直接利用地震资料进行储层流体的识别是地球物理技术发展的趋势，也是地震采集、处理、解释等相关领域技术飞速发展的结果。地震流体识别技术可为石油勘探提供更为直观的技术手段。特别是在海洋油气勘探中，由于海洋油气开发过程中投资大、技术要求高、钻井少和风险大，因此，充分挖掘地震信息进行流体及油气的识别更好的服务海洋油气勘探具有重要意义。
在地震属性分析中，发现油气通常与叠加剖面的振幅异常相关，通常振幅的背景上伴有强振幅(专业上称为“亮点”)出现，表明储层中含有油气。由于地下地质条件复杂，亮点不一定指示油气。不同处理流程、不同处理参数造成地震反射振幅的差异，高孔隙含水砂岩、薄层调谐效应、火成岩等特殊岩性也可以产生亮点，从而导致采用叠后地震资料进行油气检测存在较大不确定性。目前，通过AVO(Amplitude variation with offset)技术丰富的叠前地震资料进行油气检测，能够大大提高油气检测能力。
但是，受到地层厚度、含气饱和度等因素的影响，从而导致利用AVO技术和叠前地震资料的反演进行油气检测仍然存在多解性和不确定性。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供一种沉积储层中油气识别方法及装置，能够有效提高油气检测的准确性，进而提高油气勘探的效率。
为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种沉积储层中油气识别方法，包括：
获取沉积储层的共反射点道集数据；
对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
进一步的，在所述获取沉积储层的共反射点道集数据之后，还包括：
对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
相对应的，所述对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据，包括：
对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
其中，所述优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
其中，所述获取沉积储层的共反射点道集数据，包括：
获取沉积储层的地震数据并对所述地震数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
其中，所述对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据，包括：
采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
其中，所述将所述叠后数据进行分频得到分频数据，包括：
通过小波变换的方式对叠后数据进行分频得到分频数据。
其中，所述根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，包括：
提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
根据振幅参数分布图上的亮点对沉积储层中的油气进行识别；
其中，所述亮点对应的区域为含油气的区域。
进一步的，在所述提取所述分频数据中的振幅参数之前，还包括：
提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；其中，所述预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
相对应的，所述提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图，包括：
提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图。
第二方面，本发明提供一种沉积储层中油气识别装置，包括：
采集单元，用于获取沉积储层的共反射点道集数据；
AVO分析单元，用于对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
叠加单元，用于基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
分频单元，用于将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
识别单元，用于根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
进一步的，还包括：
优化单元，用于对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
相对应的，所述AVO分析单元，包括：
AVO分析子单元，用于对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
其中，所述优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
其中，所述采集单元包括：
采集子单元，用于获取沉积储层的地震数据并对所述地震数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
其中，所述AVO分析单元包括：
AVO处理子单元，用于采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
其中，所述分频单元包括：
分频子单元，用于通过小波变换的方式对叠后数据进行分频得到分频数据。
其中，所述识别单元包括：
提取子单元，用于提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
识别子单元，用于根据振幅参数分布图上的亮点对沉积储层中的油气进行识别；其中，所述亮点对应的区域为含油气的区域。
进一步的，还包括：
筛选子单元，用于提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；其中，所述预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
相对应的，所述提取子单元，包括：
提取模块，用于提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的沉积储层中油气识别方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的沉积储层中油气识别方法的步骤。
由上述技术方案可知，本发明提供一种沉积储层中油气识别方法及装置，通过获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
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获得其他的附图。
图1为本发明实施例中的沉积储层中油气识别方法的第一种流程示意图。
图2为本发明实施例中的沉积储层中油气识别方法的第二种流程示意图。
图3为本发明实施例中的沉积储层中油气识别装置的第一种结构示意图。
图4为本发明实施例中的沉积储层中油气识别装置的第二种结构示意图。
图5为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。
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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种沉积储层中油气识别方法的实施例，参见图1，所述沉积储层中油气识别方法具体包含有如下内容：
S101：获取沉积储层的共反射点道集数据；
在本步骤中，获取沉积储层的地震数据，确定该地震数据中的共反射点(CRP)，对地震数据中共反射点的道集数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
S102：对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
在本步骤中，对共反射点道集数据进行AVO分析处理将炮检距(震源-检波之间的距离)道集数据转换成角道集数据的形式，具体的，对共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
根据预先设置的优势角度在经过AVO分析处理得到的分析数据中确定目标数据，具体是在分析数据中确定优势角度对应的部分分析数据，该部分分析数据即为目标数据。
对共反射点道集数据进行AVO分析处理时，采用采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
一、Aki-Richards近似方程：
其中，R(θ)为纵波反射系数，θ为入射角度，ΔVp＝vp2-vp1，Vp＝(vp2+vp1)/2，ΔVs＝vs2-vs1，Vs＝(vs2+vs1)/2，Δρ＝ρ2-ρ1，ρ＝(ρ2+ρ1)/2；
其中，ρ1和ρ2分别是介质1的密度和介质2的密度，vp1和vp2是纵波分别在介质1中和介质2中的速度，vs1和vs2是横波分别在介质1中和介质2中的速度。
二、Shuey近似方程：
R(θ)＝P+G·sin2θ；
其中，R(θ)为纵波反射系数，θ为入射角度，P为零入射角纵波反射系数(截距)，G为振幅的梯度。
需要说明的是，该预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的，具体包括对沉积储层岩石进行岩石物理分析，确定沉积储层中不同流体的叠前振幅、频率响应特征。其中，叠前振幅中强振幅对应的角度为优势角度，频率响应特征对应的频率为优势频率。
S103：基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
S104：将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
在本步骤中，通过小波变换的方式对步骤S103中的叠后数据进行分频得到分频数据，具体是将叠后数据变换成随小波函数时间移动和尺度伸缩的系数。
通过小波分频分解不同频带下的地震波形，提高波形比能量在频率域上的抗噪性，具有连续性好，正、负振幅信息比能量谱纵向分辨率高的优点。
S105：根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
在本步骤中，提取分频数据中的属性参数，根据属性参数确定属性分布图，由属性分布图确定沉积层中的油气位置。本实施例中提取的属性参数为振幅参数，根据振幅参数确定振幅参数的分布图，由振幅参数分布图上对沉积储层中的油气进行识别；其中，振幅参数的分布图上的亮点对应的区域为含油气的区域。
进一步的，在提取所述分频数据中的振幅参数之前，还包括：
提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；相对应的，在提取分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图时，提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图。
通过设置优势频率能够结合振幅和频率共同确定沉积储层中油气的分布，进而提高提高油气检测的检测精度和准确性。
需要说明的是，该预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的，具体包括对沉积储层岩石进行岩石物理分析，确定沉积储层中不同流体的叠前振幅、频率响应特征。其中，叠前振幅中强振幅对应的角度为优势角度，频率响应特征对应的频率为优势频率。
从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积储层中油气识别方法，通过获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
在本发明的一实施例中，参见图2，所述沉积储层中油气识别方法的步骤S101之后还包含有如下内容：
S106：对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
在本步骤中，在获取共反射点道集数据后，对获取额共反射点道集数据进行优化能够提高叠前共反射点道集数据的质量。其中，优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
需要是说明的是，剩余动校正处理能够提高共反射点道集数据中的水平度，切除处理能够切除共反射点道集数据中超过临界角的道集数据，提高共反射点道集数据的有效性，降噪处理能够降低共反射点道集数据中的噪音并提高共反射点道集数据的信噪比。
可以理解的是，在对共反射点道集数据进行优化处理之后，步骤S102对共反射点道集数据进行AVO分析处理时，对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据得到分析数据。
从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积储层中油气识别方法，能够降低沉积储层中油气检测的多解性和不确定性，提高油气检测的检测精度和准确性，进而更好的服务于油气勘探。
本发明实施例提供一种能够实现所述沉积储层中油气识别方法中全部内容的沉积储层中油气识别装置的具体实施方式，参见图3，所述沉积储层中油气识别装置具体包括如下内容：
采集单元10，用于获取沉积储层的共反射点道集数据；
AVO分析单元20，用于对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
叠加单元30，用于基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
分频单元40，用于将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
识别单元50，用于根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
其中，所述优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
其中，所述采集单元包括：
采集子单元，用于获取沉积储层的地震数据并对所述地震数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
其中，所述AVO分析单元包括：
AVO处理子单元，用于采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
其中，所述分频单元包括：
分频子单元，用于通过小波变换的方式对叠后数据进行分频得到分频数据。
其中，所述识别单元包括：
提取子单元，用于提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
识别子单元，用于根据振幅参数分布图上的亮点对沉积储层中的油气进行识别；其中，所述亮点对应的区域为含油气的区域。
其中，还包括：
筛选子单元，用于提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；其中，所述预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
相对应的，所述提取子单元，包括：
提取模块，用于提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图。
在本发明的一实施例中，参见图4，沉积储层中油气识别装置还包括：
优化单元60，用于对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
相对应的，所述AVO分析单元20，包括：
AVO分析子单元，用于对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
本发明提供的沉积储层中油气识别装置的实施例具体可以用于执行上述实施例中的沉积储层中油气识别方法的实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积储层中油气识别装置，通过获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
本申请提供一种用于实现所述沉积储层中油气识别方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例所述电子设备具体包含有如下内容：
处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例用于实现所述沉积储层中油气识别方法的实施例及用于实现所述沉积储层中油气识别装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
图5为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图5所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图5是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
一实施例中，沉积储层中油气识别功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
从上述描述可知，本申请的实施例提供的电子设备，通过获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
在另一个实施方式中，沉积储层中油气识别装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将沉积储层中油气识别配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现沉积储层中油气识别功能。
如图5所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图5中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图5中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图5所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
本发明的实施例还提供能够实现上述实施例中的沉积储层中油气识别方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的沉积储层中油气识别方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别。
从上述描述可知，本发明实施例提供的计算机可读存储介质，通过获取沉积储层的共反射点道集数据；对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；将所述叠后数据进行分频得到分频数据；根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，能够在储层流体中有效识别出油气，提高油气检测的检测精度和准确性，进而提高油气勘探的效率，从而为海洋油气勘探目标评价提供依据。
虽然本发明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劳动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)。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、装置(系统)或计算机程序产品。因此，本说明书实施例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、装置(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。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。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (14)
1.一种沉积储层中油气识别方法，其特征在于，包括：
获取沉积储层的共反射点道集数据；
对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别；
所述根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别，包括：
提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
根据振幅参数分布图上的亮点对沉积储层中的油气进行识别；
其中，所述亮点对应的区域为含油气的区域；
在所述提取所述分频数据中的振幅参数之前，还包括：
提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；其中，所述预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
相对应的，所述提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图，包括：
提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
通过正演得到预设优势角度和预设优势频率包括：
对沉积储层岩石进行岩石物理分析，确定沉积储层中不同流体的叠前振幅和频率响应特征；叠前振幅中强振幅对应的角度为优势角度，频率响应特征对应的频率为优势频率。
2.根据权利要求1所述的沉积储层中油气识别方法，其特征在于，在所述获取沉积储层的共反射点道集数据之后，还包括：
对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
相对应的，所述对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据，包括：
对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
3.根据权利要求2所述的沉积储层中油气识别方法，其特征在于，所述优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
4.根据权利要求1所述的沉积储层中油气识别方法，其特征在于，所述获取沉积储层的共反射点道集数据，包括：
获取沉积储层的地震数据并对所述地震数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
5.根据权利要求1所述的沉积储层中油气识别方法，其特征在于，所述对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据，包括：
采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
6.根据权利要求1所述的沉积储层中油气识别方法，其特征在于，所述将所述叠后数据进行分频得到分频数据，包括：
通过小波变换的方式对叠后数据进行分频得到分频数据。
7.一种沉积储层中油气识别装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于获取沉积储层的共反射点道集数据；
AVO分析单元，用于对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据并确定该分析数据中预设优势角度对应的目标数据；其中，所述预设优势角度是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
叠加单元，用于基于预设优势角度对应的目标数据进行优势角度叠加处理得到叠后数据；
分频单元，用于将所述叠后数据进行分频得到分频数据；
识别单元，用于根据所述分频数据中的亮点对沉积储层中的油气进行识别；
所述识别单元包括：
提取子单元，用于提取所述分频数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
识别子单元，用于根据振幅参数分布图上的亮点对沉积储层中的油气进行识别；其中，所述亮点对应的区域为含油气的区域；
筛选子单元，用于提取分频数据中预设优势频率对应的目标数据；其中，所述预设优势频率是预先对沉积储层岩石进行正演得到的；
相对应的，所述提取子单元，包括：
提取模块，用于提取预设优势频率对应的目标数据中的振幅参数并确定该振幅参数的分布图；
通过正演得到预设优势角度和预设优势频率包括：
对沉积储层岩石进行岩石物理分析，确定沉积储层中不同流体的叠前振幅和频率响应特征；叠前振幅中强振幅对应的角度为优势角度，频率响应特征对应的频率为优势频率。
8.根据权利要求7所述的沉积储层中油气识别装置，其特征在于，还包括：
优化单元，用于对共反射点道集数据进行优化处理得到优化道集数据；
相对应的，所述AVO分析单元，包括：
AVO分析子单元，用于对优化道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
9.根据权利要求8所述的沉积储层中油气识别装置，其特征在于，所述优化处理包括：剩余动校正处理、切除处理和降噪处理中至少一种。
10.根据权利要求7所述的沉积储层中油气识别装置，其特征在于，所述采集单元包括：
采集子单元，用于获取沉积储层的地震数据并对所述地震数据进行共反射点的提取处理得到共反射点道集数据。
11.根据权利要求7所述的沉积储层中油气识别装置，其特征在于，所述AVO分析单元包括：
AVO处理子单元，用于采用Aki-Richards近似方程或Shuey近似方程对所述共反射点道集数据进行AVO分析处理得到分析数据。
12.根据权利要求7所述的沉积储层中油气识别装置，其特征在于，所述分频单元包括：
分频子单元，用于通过小波变换的方式对叠后数据进行分频得到分频数据。
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的沉积储层中油气识别方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的沉积储层中油气识别方法的步骤。
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