CN112946751B - 一种预测不同储层平面分布的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种预测不同储层平面分布的方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，利用地震数据获取归一化后的地震属性数据体；S2，对归一化后的地震属性数据体进行处理，获取不同储层类型的相似度系数数据；S3，利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。本发明解决了现有技术存在的不能准确预测及区分出不同类型储层、储层及非储层等问题。

Description

一种预测不同储层平面分布的方法及系统
技术领域
本发明涉及地球物理勘探技术领域，具体是一种预测不同储层平面分布的方法及系统。
背景技术
在地球物理勘探领域中，通过常规的地震采集获取地震数据后，需要对地震数据进行解释，并进行相应的储层预测解释流程。在储层预测解释流程中，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，识别出储层可能的发育区域和层段，从而完成储层预测工作。
众所周知，储层是具有不同类型的，不同类型的储层也具有多种多样的物理特性。在一个研究区内也可能发育有多种类型的储层，如有的储层是裂缝型储层或孔隙型储层，而有的储层则可能是裂缝—孔隙型储层。所以，一个研究区内发育多种类型的储层是比较多见的。总体上，这些不同类型的储层有多个物理表现形式，可有不同的地球物理技术对其进行反演计算。如裂缝的物理特性可有相干、曲率等地球物理技术对其进行描述；而孔隙度则可利用波阻抗等反演数据与之对应；储层所含的流体性质则可利用频率及振幅、衰减属性、泊松比等成果对其进行表述。
常规的储层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。但对于一个研究区内有多种类型的储层时，往往此时的单一反演成果不能很好地对这些多种类型的储层进行描述。如专利申请号为201010519779.X的发明专利《碳酸盐岩缝洞型储层识别方法》公开了一种相干处理预测小断层及裂缝，通过优势频带相干技术处理后的地震剖面，显示出新的遗漏的小断层，小断层的断点位置更加准确，伸展方向连续；专利申请号为201010559627.2的发明专利《一种利用地震衰减属性进行储层流体性质预测的方法》对利用地震的品质因子数据采用微分计算方法来确定微分衰减属性的大小来进行储层流体性质的预测。专利申请号为201110325780.3的发明专利《一种地震多属性RGBA颜色融合方法》利用地震数据的三个不同属性数据进行RGBA颜色融合，生成一个RGBA颜色融合数据体。可见近年来，对储层的各种物理特性预测的技术方法很多。但是，针对多种类型的储层预测技术还不够完善，主要体现在以下方面：
(1)采用常规单一预测技术通常只能预测储层的综合类型或单一类型响应，而不能预测及区分出不同类型的储层。
(2)不同的反演、属性数据体往往包含了储层及非储层的信息，利用它们进行颜色融合后就难以区分出储层及非储层的响应。
为了针对上述传统技术方法的不足，解决对同一研究区内的不同类型的储层进行相应的区分及描述，本发明提供了一个相对简单的技术流程来实现对多种类型的储层平面分布情况进行预测，使其很方便地了解不同储层的平面分布情况，从而更好的为油气勘探服务。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提供了一种预测不同储层平面分布的方法及系统，解决现有技术存在的不能准确预测及区分出不同类型储层、储层及非储层等问题。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：
一种预测不同储层平面分布的方法，包括以下步骤：
S1，利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
S2，对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
S3，利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
作为一种优选的技术方案，步骤S1中，储层类型的区分依据包括裂缝性质、孔隙度、流体性质。
作为一种优选的技术方案，步骤S1中，对地震属性数据体进行优选采用于下步骤实现：提取井点上目的层段的反演、属性值，与各个井点上目的层段的物理类型相关的实测数据进行相关系数计算，优选相关系数最高的地震属性数据体代表该物理类型。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，在量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：边缘法，对储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点以该投影点为中心、设定半径作圆；当某一投影点的圆与相邻的投影点的圆发生交会时，则取该圆与其它圆的圆形外边共同作为储层外形边界一部份；依次类推，从而得到该储层类型的外形边界。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，在量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：拟合边界法，对储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点对这些边界交会点进行最小二乘法拟合，得到拟合曲线，并将该拟合曲线整体外扩，从而得到该储层类型的外形边界。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，属性波形的相关系数的计算公式如下：
式中，r为相关系数，i为CDP点由小到大的排序号，|xi|为某CDP点上目的层地震反射波的第i个采样点的地震属性数据的绝对值，|yi|为相关储层类型属性波形样本上与该CDP点的目的层地震属性波形的第i个采样点对应的地震属性数据值的绝对值。
作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：
S31,根据解释的目的层段的层位数据对归一化处理后的数据体提取平面上各个CDP点的目的层段的属性数据，得到每一个CDP点上的数据体的属性数据值；
S32，利用储层量板的不同储层外形边界，对每一个CDP点上的数据体的属性数据值在储层量板进行交会确定其在该量板中的位置，并根据不同储层区域外形边界对属性数据进行数据重构处理；
S33，对平面上各个CDP点的重构属性数据及相似度数据进行储层概率数据计算后、关于颜色分量的归一化处理及颜色融合处理后显示在平面图上，这样就得到不同储层在平面上的分布情况。
作为一种优选的技术方案，步骤S32中，对每一个CDP点的属性重构的方法为：
若某个CDP点的交会点落入某个类型储层的外形边界内，则该点的属性数据值保持不变；若某个CDP点的交会点不在任何类型储层的外形边界内，则将该点的属性数据值均设定为零值。
作为一种优选的技术方案，步骤S33包括以下步骤：
S331，对各个CDP点的平面上的重构属性数据及其相关的相似度数据分别进行储层概率数据重构，得到相关的重构后储层概率数据，其计算公式如下：
式中，i为CDP点由小到大的排序号，为第j种地震属性重构后的第i个CDP点的储层概率数据值，/>为该地震属性的该CDP点重构前的属性数据值，/>为该地震属性的第y种储层类型计算的相似度系数，n为该地震属性所计算的不同储层类型的相似度系数的个数，1≤n，j≤N；依此类推，完成各个CDP点的储层概率数据的计算；
S332，根据储层CDP点建立起三个属性的数据集，将不同储层外边界内储层点的数据再次归一化进0-255值域内；再将其三个属性值赋值分别设定为红(IR)、绿(IG)、蓝(IB)三个颜色分量，其中，再次归一化处理计算公式如下：
式中，Xp为归一化处理前的某一属性储层概率数据样本值，Xpi为归一化处理后的某一颜色分量样本值，Xmax＝max{Xp}，Xmin＝min{Xp}，ronud为四舍五入运算符；K为255；依此计算，得到各个储层点(CDP点)的颜色分量的数据值；
S333，根据各个CDP点的平面上的坐标位置，对各个CDP点三个颜色分量的数据值利用RGB色彩空间的色彩混合规则计算出各个CDP点的颜色IRGB，从而生成一个RGBA颜色融合平面图。
一种预测不同储层平面分布的系统，包括以下模块：
归一化模块：用于利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
相似度系数生成模块：用于对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
平面图生成模块：用于利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：
(1)本发明利用储层量板分析、确定不同储层在平面上的展布情况，并且对相关储层类型进行关于属性数据体的目的层段的相似度系数计算后，利用相关CDP点的地震重构属性及相似度系数数据进行储层概率数据计算；对储层概率数据进行关于颜色分量的归一化后，再对其进行颜色分量赋值，从而得到相关CDP点的多种颜色分量数据值；对这多种颜色分量数据值进行颜色融合处理，得到一个用于储层预测及评价的颜色融合平面图；本发明能准确地预测及区分出不同储层平面上的分布状态，同时能区分储层及非储层；
(2)本发明实现对多种类型的储层平面分布情况进行预测，使其很方便地了解不同储层的平面分布情况，从而更好的为油气勘探服务；
(3)本发明预测及区分结果与实钻资料吻合较好，为后续的页岩气布井提供了支撑资料；
(4)本发明储层量板优选等边三角形形状，结构稳固，用料较少；
(5)本发明在量板图上确定不同储层的外形边界的方法包括边缘法、拟合边界法的一种或二者结合，预测及区分结果精确可靠；
(6)本发明属性波形的相关系数的计算方法、储层概率数据重构方法、再次归一化处理方法、生成RGBA颜色融合平面数据方法等，考虑参数多，数据量较大，且计算方式科学，从而进一步提高了预测及区分出不同储层平面上的分布状态的精确度和科学性。
附图说明
图1为本发明所述方法的步骤图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示，一种预测不同储层平面分布的方法，包括以下步骤：
S1，利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
S2，对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
S3，利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
本发明利用储层量板分析、确定不同储层在平面上的展布情况,是基于储层具有不同的类型且有多种物理特征的表现，如具有裂缝、孔隙及含流体等物理特征；并且对相关储层类型进行关于属性数据体的目的层段的相似度系数计算后，利用相关CDP点的地震重构属性及相似度系数数据进行储层概率数据计算；对储层概率数据进行关于颜色分量的归一化后，再对其进行颜色分量赋值，从而得到相关CDP点的多种颜色分量数据值；对这多种颜色分量数据值进行颜色融合处理，得到一个用于储层预测及评价的颜色融合平面图。通常认为储层具有两个及以上的储层类型均可使用本发明技术，并且能取得很好的效果。利用本发明技术对四川盆地海相页岩气储层的探测，均取得良好的效果，并与该地区的实钻钻井资料吻合度较高。储层量板可以设定为不等边和等边形状，优选等边形状，更优选等边三角形形状，结构稳固，用料较少。
本发明能准确地预测及区分出不同储层平面上的分布状态，同时能区分储层及非储层，实现对多种类型的储层平面分布情况进行预测，使其很方便地了解不同储层的平面分布情况，从而更好的为油气勘探服务。
作为一种优选的技术方案，步骤S1中，储层类型的区分依据包括裂缝性质、孔隙度、流体性质。
作为一种优选的技术方案，步骤S1中，对地震属性数据体进行优选采用于下步骤实现：提取井点上目的层段的反演、属性值，与各个井点上目的层段的物理类型相关的实测数据进行相关系数计算，优选相关系数最高的地震属性数据体代表该物理类型。
具体地，可优选：步骤S1利用地震资料进行储层的三种物理类型的提取和反演，获得多个数据体并对数据体进行优选，得到三个关于储层类型的属性数据体并进行归一化处理。
其中，针对储层的三种储层类型利用地震资料进行属性提取及反演计算。这些属性提取及反演计算可包括采用叠前道集或叠后的地震数据来完成，也可以是这些属性、反演数据之间的数学运算所得的成果数据。三种储层类型基本上可为与储层物理特性相关的类型，储层类型中一般可包括裂缝、孔隙度、流体性质等方面。其中，孔隙度是指岩石中所有孔隙空间体积之和与该岩石体积的比值；裂缝是指岩石的一种重要储集空间，大体上呈线状或网状空间展布，一般以裂缝密度来对其进行表征；流体是指储层所含的气、水、油等的总称，可分为油层、油水同层、水层、气层、气水同层等。
其中，针对三种储层类型的属性数据的总数必须是三个或三个以上，必须要有一个数据体与一种储层类型相对应。
其中，对优选的地震属性数据分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体。
经过上述步骤计算后，得到三个关于储层类型计算的归一化处理后的优选地震属性数据体。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，在量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：边缘法，对储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点以该投影点为中心、设定半径作圆；当某一投影点的圆与相邻的投影点的圆发生交会时，则取该圆与其它圆的圆形外边共同作为储层外形边界一部份；依次类推，从而得到该储层类型的外形边界。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，在量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：拟合边界法，对储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点对这些边界交会点进行最小二乘法拟合，得到拟合曲线，并将该拟合曲线整体外扩，从而得到该储层类型的外形边界。
作为一种优选的技术方案，步骤S2中，属性波形的相关系数的计算公式如下：
式中，r为相关系数，i为CDP点由小到大的排序号，|xi|为某CDP点上目的层地震反射波的第i个采样点的地震属性数据的绝对值，|yi|为相关储层类型属性波形样本上与该CDP点的目的层地震属性波形的第i个采样点对应的地震属性数据值的绝对值。
S2用于对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据。
具体地，可优选：
步骤S2对归一化后三个地震属性数据体提取井点上不同类型储层所对应的属性值后建立井上三角形储层量板图，在量板图上确定不同类型储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到相关平面上的不同储层类型的相似度系数数据。
具体包括a、b：
a、对已知井进行相应的合成记录标定，完成时间——深度关系配对(得到时深关系)，并完成研究区内平面上目的层段的层位解释及内插。根据已有资料，确定井中目的层段不同储层类型及其深度段，并利用时深关系将其转换进时间域，从而确定不同类型储层所对应的时间域井中目的层段的地震属性数据。其中,已有资料包括已知的钻井、测井、试油气资料，不同储层类型可包括对储层进行划分所得的类别——如Ⅰ类储层、Ⅱ类储层等，也可包括对其进行划分所得的孔隙型储层、裂缝——孔隙型储层、裂缝型储层等，具体划分不同的储层类型视储层预测的要求及实际情况所决定。另外，根据不同储层类型对三个优选属性数据体进行不同储层类型的属性波形的提取。其中，目的层是指包含不同类型储层的层段，并在时间域内对其顶、底界面进行解释，经内插、圆滑等处理后得到相关的目的层层位数据。
b、对三个属性数据体提取井点上目的层段中不同储层类型所对应的属性数据值，建立三角形储层量板后对不同类型储层的外形边界进行确定。原则上，三角形储层量板具体为采用不同类型储层所对应的三个数据体的数据值进行交会确定不同类型储层在该三角形储层量板中的位置，三角形储层量板形状是等边三角形，三角形的边为三种数据体的数据轴，三条数据轴可设计成等分及随同一方向(顺时针或逆时针方向)呈增大状态，三角形储层量板内的数据点则分别是三种数据的交会并可以代表不同类型的储层；对井上不同类型储层(作为点的形式并简称储层点)的形状可设计为不同形状，这样有利于在三角形储层量板上对不同类型储层进行划分。其中，确定关于CDP点中不同类型储层点在三角形储层量板中位置的具体做法为提取储层点或CDP点的三种数据体的数据值，分别在三角形储层量板上的数据轴上找到相应的数据点，在数据点上作垂直该数据轴的直线。若三条直线相交得到一个三角形，则该三角形的中心点位置为该CDP点的储层点在三角形储层量板中位置；如相交于一点，则该交会点位置就是储层点在三角形储层量板中位置。其中，关于在三角形储层量板中确定不同类型储层外形边界的方法如下：
(1)边缘法。对储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点以该投影点为中心、设定半径作圆；当某一投影点的圆与相邻的投影点的圆发生交会时，则取该圆与其它圆的圆形外边共同作为储层外形边界一部份；依次类推，从而得到该储层类型的外形边界。具体地，对三角形储层量板中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定其相关的储层外形的投影点(该类型储层交会点群的投影点)，以投影点为中心、设定半径作圆形；当投影点与相邻的投影点的圆形发生交会时，则取该投影点的圆形与其它两个圆形的投影点的圆形外边作为储层外形边界一部份；依次类推，从而得到该储层类型的外形边界。原则上，所设定的圆形半径应该大于0及小于三角形储层量板边长的1/3。在实际操作中，应该根据专家经验、预测精度及实际不同类型储层交会点的分布范围等确定。其中，所设定的圆形只是为了说明边缘法的操作方式，也可以设定为矩形或正方形等规矩形状，在本发明中不再详细阐述。
(2)拟合边界法。确定某一类型储层交会点群的边界交会点，对这些边界交会点进行最小二乘法拟合，得到拟合曲线，并将该拟合曲线整体外扩一定距离，从而得到该储层类型的外形边界。在实际操作中，外扩距离可以根据专家经验、预测精度及实际不同类型储层交会点的分布范围等确定。原则上，外扩距离应小于三角形储层量板边长的1/3。
(3)可以灵活运用上述两种方法进行储层类型的外形边界的确定。在实际操作中，可以根据专家经验、不同勘探区的外形边界确定方法等采用单一方法或上述两种混合方式来确定不同储层类型的外形边界。
优选地，对不同储层类型的三角形储层量板上外形边界的确定。在实际流程操作中如井资料较多且满足实施对不同类型储层进行分类，则可在三角形储层量板上对其外形边界进行确定；如井资料有但不满足对不同类型储层进行分类或者无井资料，则可利用井上的三种属性储层预测成果并结合专家经验、以往储层边界外形成果及其试验资料分析等，在三角形储层量板进行不同类型储层的外形边界确定。
d、对井上所提取的不同储层类型的所对应的属性波形，分别利用相关属性波形进行波形相似度计算，得到各个平面上相关的相似度系数数据。依此类推，完成三个地震属性数据的不同储层类型的相似度系数数据的计算。如有m种储层类型属性波形，则对三种属性数据计算平面上的相似度系数数据，可以有3m个平面上的相似度系数数据。其中，属性波形的相关系数的计算公式如下：
式中，r为相关系数，|xi|为某CDP点上目的层地震反射波的第i个采样点的地震属性数据的绝对值，|yi|为相关储层类型属性波形样本上与该CDP点的目的层地震属性波形的第i个采样点对应的地震属性数据值的绝对值。要求开固定时窗后目的层段的采样点的数目是一致的，这样便于进行相关系数的计算。i为采样点从双程反射时间由小到大的排序号。
优选地，提取井上实测目的层的不同储层类型，并与其相关的地震属性数据体进行相关的属性波形的相似度计算。如裂缝储层则与关于裂缝预测的地震属性数据体进行关于目的层段的属性波形相似度计算，孔隙型储层则参与关于孔隙型储层预测的地震属性数据体进行关于目的层段的属性波形相似度计算，裂缝+孔隙型储层则根据专家经验、实际预测精度等需要参与相关地震属性的相似度计算。一般情况下，孔隙型储层不参与关于裂缝预测的地震属性数据体的关于目的层段的属性波形相似度计算，裂缝型储层则不参与关于孔隙型储层预测的地震属性数据体的关于目的层段的属性波形相似度计算。原则上，要求进行相似度系数计算的不同储层类型的数目相对要多，并且可以根据相关专家经验、预测精度等对相关的储层类型进行优选，优选出相关典型的储层类型，让其参与到关于三种属性数据体的目的层段的相似度计算。
作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：
S31,根据解释的目的层段的层位数据对归一化处理后的数据体提取平面上各个CDP点的目的层段的属性数据，得到每一个CDP点上的数据体的属性数据值；
S32，利用储层量板的不同储层外形边界，对每一个CDP点上的数据体的属性数据值在储层量板进行交会确定其在该量板中的位置，并根据不同储层区域外形边界对属性数据进行数据重构处理；
S33，对平面上各个CDP点的重构属性数据及相似度数据进行储层概率数据计算后、关于颜色分量的归一化处理及颜色融合处理后显示在平面图上，这样就得到不同储层在平面上的分布情况。
作为一种优选的技术方案，步骤S32中，对每一个CDP点的属性重构的方法为：
若某个CDP点的交会点落入某个类型储层的外形边界内，则该点的属性数据值保持不变；若某个CDP点的交会点不在任何类型储层的外形边界内，则将该点的属性数据值均设定为零值。
作为一种优选的技术方案，步骤S33包括以下步骤：
S331，对各个CDP点的平面上的重构属性数据及其相关的相似度数据分别进行储层概率数据重构，得到相关的重构后储层概率数据，其计算公式如下：
式中，i为CDP点由小到大的排序号，为第j种地震属性重构后的第i个CDP点的储层概率数据值，/>为该地震属性的该CDP点重构前的属性数据值，/>为该地震属性的第y种储层类型计算的相似度系数，n为该地震属性所计算的不同储层类型的相似度系数的个数，1≤n，j≤N；依此类推，完成各个CDP点的储层概率数据的计算；
S332，根据储层CDP点建立起三个属性的数据集，将不同储层外边界内储层点的数据再次归一化进0-255值域内；再将其三个属性值赋值分别设定为红(IR)、绿(IG)、蓝(IB)三个颜色分量，其中，再次归一化处理计算公式如下：
式中，Xp为归一化处理前的某一属性储层概率数据样本值，Xpi为归一化处理后的某一颜色分量样本值，Xmax＝max{Xp}，Xmin＝min{Xp}，ronud为四舍五入运算符；K为255；依此计算，得到各个储层点(CDP点)的颜色分量的数据值；
S333，根据各个CDP点的平面上的坐标位置，对各个CDP点三个颜色分量的数据值利用RGB色彩空间的色彩混合规则计算出各个CDP点的颜色IRGB，从而生成一个RGBA颜色融合平面图。
S3用于利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
具体地，可优选：利用不同类型储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的三个属性数据进行储层概率数据计算后，再将其进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
a、根据解释的目的层段的层位数据对归一化处理后的三个数据体提取平面上各个CDP点的目的层段的属性数据，得到每一个CDP点上的三个数据体的属性数据值。
b、利用三角形储层量板的不同类型储层外形边界，对每一个CDP点上的三个数据体的属性数据值在三角形储层量板进行交会确定其在该量板中的位置，并根据不同类型储层区域外形边界对其进行数据重构处理，也就是对其交会点位于储层外形边界内、外的CDP点分别进行属性数据重构处理。相关的CDP点的属性重构的步骤如下：
(1)当某个CDP点的交会点落入某个类型储层的外形边界内，则该点的三种属性数据值保持不变；
(2)当某个CDP点的交会点不在任何类型储层的外形边界内，则将其三种属性数据值均设定为零值。
依次类推，完成平面上各个CDP点的重构属性数据。
c、对平面上各个CDP点的重构属性数据及相似度数据进行储层概率数据计算后、关于颜色分量的归一化处理及颜色融合处理后显示在平面图上，这样就得到不同类型储层在平面上的分布情况。在该步骤中，对各个CDP点的重构属性数据及相似度数据进行储层概率数据计算后、关于颜色分量的归一化处理、颜色融合处理，主要相关操作如下：
(1)对各个CDP点的平面上的重构属性数据及其相关的相似度数据分别进行储层概率数据重构，得到相关的重构后储层概率数据，其计算公式如下：
式)中，为第j种地震属性重构后的第i个CDP点的储层概率数据值，/>为该地震属性的该CDP点重构前的属性数据值，/>为该地震属性的第y种储层类型计算的相似度系数，n为该地震属性所计算的不同储层类型的相似度系数的个数，1≤n，j≤3。
依此类推，完成各个CDP点的三种储层概率数据的计算。
(2)对各个CDP点的三种储层概率数据进行关于颜色分量数据的归一化处理，得到相关的颜色分量数据。具体为根据储层CDP点建立起三个属性的数据集，将不同类型储层外边界内储层点的数据再次归一化进0-255值域内。再将其三个属性值赋值分别设定为红(IR)、绿(IG)、蓝(IB)三个颜色分量。其中，归一化处理计算公式如下：
式中，Xp为归一化处理前的某一属性储层概率数据样本值，Xpi为归一化处理后的某一颜色分量样本值，Xmax＝max{Xp}，Xmin＝min{Xp}，ronud为四舍五入运算符；K为255；依此计算，得到各个储层点(CDP点)的颜色分量的数据值。
(3)根据CDP点的平面上的坐标位置对其三个颜色分量利用RGB色彩空间的色彩混合规则计算出该点的颜色IRGB，从而生成一个RGBA颜色融合平面数据。
实施例2
如图1所示，一种预测不同储层平面分布的系统，包括以下模块：
归一化模块：用于利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
相似度系数生成模块：用于对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
平面图生成模块：用于利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对平面上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算后，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
本发明利用储层量板分析、确定不同储层在平面上的展布情况,是基于储层具有不同的类型且有多种物理特征的表现，如具有裂缝、孔隙及含流体等物理特征；并且对相关储层类型进行关于属性数据体的目的层段的相似度系数计算后，利用相关CDP点的地震重构属性及相似度系数数据进行储层概率数据计算；对储层概率数据进行关于颜色分量的归一化后，再对其进行颜色分量赋值，从而得到相关CDP点的多种颜色分量数据值；对这多种颜色分量数据值进行颜色融合处理，得到一个用于储层预测及评价的颜色融合平面图。通常认为储层具有两个及以上的储层类型均可使用本发明技术，并且能取得很好的效果。利用本发明技术对四川盆地海相页岩气储层的探测，均取得良好的效果，并与该地区的实钻钻井资料吻合度较高。储层量板可以设定为不等边和等边形状，优选等边形状，更优选等边三角形形状，结构稳固，用料较少。
本发明能准确地预测及区分出不同储层平面上的分布状态，同时能区分储层及非储层，实现对多种类型的储层平面分布情况进行预测，使其很方便地了解不同储层的平面分布情况，从而更好的为油气勘探服务。
实施例3
如图1所示，制定工作步骤，本实施例是对四川某页岩气勘探区进行海相龙马溪组深层页岩气储层的预测工作。
提取与孔隙度、裂缝、储层产能三种类型相关的属性数据体，根据本区项目的时间及计算机运算能力等实际情况、专家经验及相对成熟的地球物理技术，利用三维叠前道集及叠后地震数据分别计算了孔隙度数据体、P波各向异性数据体、泊松比数据体，分别代表与之相关的孔隙度、裂缝、储层产能三种类型。利用三维叠后地震资料及各井的测井资料、地质分层数据，完成该区页岩目的层段的标定及其相关顶、底层位的解释工作，得到层位数据。并对这三种属性数据进行归一化处理，得到用于后续计算的三种属性数据，在实际操作中，分别利用相关的归一化计算公式，将三种属性数据归一化到[0，1]值域内。
对归一化后孔隙度数据体、P波各向异性数据体、泊松比数据体的数据，利用地质、测井资料确定各个井点上目的层段上不同深度段的相关储层类型，根据井——震标定所得的时深关系提取三个属性数据体过井的属性曲线并确定井点上不同储层类型(从深度域转换到时间域)与之相对应的属性数据值。实例中将储层类型划分为孔隙型、裂缝——孔隙型、裂缝型储层，共计三种。另外，也确定井中不同储层的属性波形。
利用井上目的层段的不同储层及其所对应的属性数据建立三角形储层量板，并且确定其外形边界。在实际操作中，所设定的三角形量板的等边三角形的数据轴设置相同的数据值间距——呈等比例且随逆时针方向增大。实例中设置数据值最小间距为0.01，三条数据轴的最大值为1，最小值为0。使用平行法及利用井点上的不同储层及其所对应的三种属性数据将不同储层点经交会后投影进该三角形储层量板上，并设置不同储层点的形状显示，不同储层点外形应该具有不同的形状——如圆形、菱形、正三角形、倒三角形、正方形等。实例中将孔隙型储层、裂缝型储层、裂缝——孔隙型储层点分别设定为正三角形、正方形、倒三角形，在三角形储层量板中识别出不同储层区域并设定其储层外形边界。在实际操作中，主要是利用拟合边界法进行确定其外形边界，外扩距离均设定为0.15。
利用所确定的不同储层波形对三种属性数据体进行关于目的层段的相似度系数计算，得到各个CDP点相关的相似度系数数据。
利用三角形量板中的不同储层外形边界及平面上各个CDP点的三种属性数据进行关于属性数据重构处理，并进行关于属性重构数据及相似度系数数据的储层概率数据计算，得到各个CDP点的三个储层概率数据；并对其进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的平面图。
利用本发明方法，可实现对不同储层类型的划分及平面分布区域的预测，达到了发明的目的。经后续钻井资料揭示，利用本发明技术预测页岩的不同储层，与实钻资料吻合较好，为后续的页岩气布井提供了支撑资料。
如上所述，可较好的实现本发明。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据体分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
S2，对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
S3，利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对属性平面图上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的属性平面图；
步骤S3包括以下步骤：
S31,根据解释的目的层段的层位数据对归一化处理后的数据体提取平面上各个CDP点的目的层段的属性数据，得到每一个CDP点上的数据体的属性数据值；
S32，利用储层量板图上的不同储层外形边界，对每一个CDP点上的数据体的属性数据值在储层量板图上进行交会确定其在该储层量板图中的位置，并根据不同储层区域外形边界对属性数据进行数据重构处理；
S33，对属性平面图上各个CDP点的重构属性数据及相似度系数数据进行储层概率数据计算、关于颜色分量的归一化处理及赋值后再进行颜色融合处理后显示在平面图上，这样就得到不同储层在平面上的分布情况；
步骤S32中，对每一个CDP点的属性数据重构的方法为：
若某个CDP点的交会点落入某个类型储层的外形边界内，则该点的属性数据值保持不变；若某个CDP点的交会点不在任何类型储层的外形边界内，则将该点的属性数据值均设定为零值；
步骤S33包括以下步骤：
S331，对各个CDP点的属性平面图上的重构属性数据及其相关的相似度系数数据分别进行储层概率数据重构，得到相关的重构后储层概率数据，其计算公式如下：
式中，i为CDP点由小到大的排序号，为第j种地震属性重构后的第i个CDP点的储层概率数据值，/>为第j种地震属性的该CDP点重构前的属性数据值，/>为第j种地震属性的第y种储层类型计算的相似度系数，n为第j种地震属性所计算的不同储层类型的相似度系数的个数，1≤n，j≤N，N表示地震属性重构后的第i个CDP点的储层概率数据值的种类数；依此类推，完成各个CDP点的储层概率数据的计算；
S332，根据储层CDP点建立起三个属性的数据集，将不同储层外边界内储层点的数据再次归一化进0-255值域内；再将其三个属性值赋值分别设定为红(IR)、绿(IG)、蓝(IB)三个颜色分量，其中，再次归一化处理计算公式如下：
式中，Xp为归一化处理前的某一属性储层概率数据样本值，Xpi为归一化处理后的某一颜色分量样本值，Xmax＝max{Xp}，Xmin＝min{Xp}，ronud为四舍五入运算符；K为255；依此计算，得到各个CDP点的颜色分量的数据值；
S333，根据各个CDP点的属性平面图上的坐标位置，对各个CDP点三个颜色分量的数据值利用RGB色彩空间的色彩混合规则计算出各个CDP点的颜色IRGB，从而生成一个RGBA颜色融合平面图。
2.根据权利要求1所述的一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，步骤S1中，储层类型的区分依据包括裂缝性质、孔隙度、流体性质。
3.根据权利要求1所述的一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，步骤S1中，对地震属性数据体进行优选采用以下步骤实现：提取井点上目的层段的反演、属性值，与各个井点上目的层段的物理类型相关的实测数据进行相关系数计算，选择相关系数最高的地震属性数据体代表该物理类型。
4.根据权利要求1所述的一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，步骤S2中，在储层量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：边缘法，对储层量板图中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点，以该投影点为中心、设定半径作圆；当某一投影点的圆与相邻的投影点的圆发生交会时，则取该某一投影点的圆与相邻的投影点的圆的圆形外边共同作为储层外形边界一部份；依次类推，从而得到该储层类型的外形边界。
5.根据权利要求1所述的一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，步骤S2中，在储层量板图上确定不同储层的外形边界的方法为：拟合边界法，对储层量板图中井上同一类型储层点的投影点进行优选，确定相关的储层外形的投影点，对这些投影点进行最小二乘法拟合，得到拟合曲线，并将该拟合曲线整体外扩，从而得到该储层类型的外形边界。
6.根据权利要求1所述的一种预测不同储层平面分布的方法，其特征在于，步骤S2中，相似度系数的计算公式如下：
式中，r为相似度系数，i为采样点由小到大的排序号，|xi|为某CDP点上目的层地震反射波的第i个采样点的地震属性数据的绝对值，|yi|为相关储层类型属性波形样本上与该CDP点的目的层地震反射波的第i个采样点对应的地震属性数据值的绝对值。
7.一种预测不同储层平面分布的系统，其特征在于，用于实现权利要求1至6任一项所述的一种预测不同储层平面分布的方法，包括以下模块：
归一化模块：用于利用地震数据进行储层多种储层类型的提取和反演，获得多个地震属性数据体，并对地震属性数据体进行优选，对多个优选后的地震属性数据体分别进行归一化处理，得到归一化后的地震属性数据体；
相似度系数生成模块：用于对归一化后的地震属性数据体提取井点上不同储层所对应的属性值后建立井上储层量板图，在储层量板图上确定不同储层的外形边界，并根据井上的储层类型对相关地震属性数据体进行关于目的层的波形相似度系数计算，得到不同储层类型的相似度系数数据；
平面图生成模块：用于利用不同储层的外形边界及相似度系数数据对属性平面图上各个CDP点的属性数据进行储层概率数据计算，再将进行储层概率数据计算后的数据进行关于颜色分量的归一化及赋值后再进行颜色融合后显示，得到一个用于储层预测及评价的属性平面图。
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