一种缝洞储集体的检测方法和检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种缝洞储集体的检测方法和检测装置，检测方法包括：选取待检测目标的多种有效属性；以已知储集体的数学期望值作为输出，结合有效属性的属性值的线性组合，针对各个有效属性建立超定方程，求取超定方程的最小二乘解作为有效属性的属性权重系数；根据属性权重系数从多种有效属性中选取多种优选属性；根据属性权重系数和优选属性，利用线性加权法实现优选属性的融合。本发明专利技术的检测方法和检测装置，解决了单一地震属性的信息参数检测复杂缝洞型储层时不精确的技术问题，取得了多属性信息检测复杂储集体时，能更加准确地预测储集体的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种缝洞储集体的检测方法和检测装置
本专利技术涉及地球物理
，具体涉及一种缝洞储集体的检测方法和检测装置。
技术介绍
塔河油田奥陶系缝洞型碳酸盐岩储层纵横向非均质性很强，储集空间的种类、规模及其相互组合和空间形态分布的差异较大，同时加上后期的构造深埋迭加改造，形成了不同程度不同规模的垮塌和充填，造成缝洞体空间几何形态的千差万别，难以准确表征。近年来，随着塔河油田地震勘探数据采集方法和装备的改进、数据处理技术的提高和解释方法的发展，越来越多的地震属性新技术，例如振幅属性提取与优选分析、反射特征分析、本征值相干分析、蚂蚁体追踪处理、裂缝检测技术等，被引入到缝洞型储集体的识别与预测中来，并取得了一定的效果。由于不同类型地震属性所能刻画的地震异常不同，因而，其预测缝洞储层的类型和精度必然存在一定的差异。使用单一地震属性信息参数检测复杂缝洞型储层时往往存在片面性，使得缝洞型储层预测不够完善和精确。而使用不同地震属性信息参数时，其往往按各自的方法原理和特征变化进行解释，预测结果之间存在差异，造成解释人员对地质解释的不确定性。
技术实现思路
本专利技术提供一种缝洞储集体的检测方法和检测装置，以克服利用单一地震属性的信息参数检测复杂缝洞型储层时不精确的技术问题。第一方面，本专利技术提供一种缝洞储集体的检测方法，包括：选取待检测目标的多种有效属性；以已知储集体的数学期望值作为输出，结合有效属性的属性值的线性组合，针对各个有效属性建立超定方程，求取超定方程的最小二乘解作为有效属性的属性权重系数；根据属性权重系数从多种有效属性中选取多种优选属性；根据属性权重系数和优选属性，利用线性加权法实现优选属性的融合。进一步，有效属性包括以下至少两个：曲率、倾角、方位角、强振幅聚类、振幅变化率、不连续性、衰减梯度、曲波变换的多尺度检测、相干体的蚂蚁追踪算法运算结果。进一步，以已知储集体的数学期望值作为输出，结合有效属性的属性值的线性组合，针对各个有效属性建立超定方程，求取超定方程的最小二乘解作为有效属性的属性权重系数的步骤具体包括：在待检测目标的目标区域的以井点为中心的有效半径区域内，提取各个中心道的有效属性的属性值；求取各个地震道在待检测目标位置处的各个纵向分层段边界内的属性值的平均数，作为有效属性的多道平均数；以已知储集体的数学期望值作为输出，以多道平均数作为属性值的线性组合，根据以下公式（1）针对各个有效属性建立超定方程：其中，ATAx=ATb，b表示已知储集体的数学期望值，A表示多道平均数，x*表示属性权重系数，表示理想权重系数值，y表示误差；根据以下公式（2），计算求得最小二乘解作为有效属性的属性权重系数：其中，b表示已知储集体的数学期望值；A表示多道平均数；x*表示属性权重系数；表示理想权重系数值。进一步，根据属性权重系数和优选属性，利用线性加权法实现优选属性的融合的步骤具体包括：对中心道的每个边界的属性值进行归一化处理；根据以下公式（3），计算实现优选属性的融合：其中，Wi表示优选属性的属性权重系数，Attri表示归一化处理后的优选属性的属性值，N表示优选属性的个数；Attr_merge表示优选属性的融合的计算结果。进一步，在根据属性权重系数从多种有效属性中选取多种优选属性之后，在根据属性权重系数和优选属性，利用线性加权法实现多种优选属性的融合之前，还包括：剔除优选属性的属性值中的奇异值；和/或，对优选属性的属性值进行无量纲化处理；和/或，对优选属性的属性值进行数据标准化处理。第二方面，本专利技术提供一种缝洞储集体的检测装置，包括：属性权重系数计算模块，用于选取待检测目标的多种有效属性之后，以已知储集体的数学期望值作为输出，结合有效属性的属性值的线性组合，针对各个有效属性建立超定方程，求取超定方程的最小二乘解作为有效属性的属性权重系数；选取模块，用于根据属性权重系数从多种有效属性中选取多种优选属性；优选属性融合计算模块，用于根据属性权重系数和优选属性，利用线性加权法实现优选属性的融合。进一步，有效属性包括以下至少两个：曲率、倾角、方位角、强振幅聚类、振幅变化率、不连续性、衰减梯度、曲波变换的多尺度检测、相干体的蚂蚁追踪算法运算结果。进一步，属性权重系数计算模块包括：属性值提取模块，用于在待检测目标的目标区域的以井点为中心的有效半径区域内，提取各个中心道的有效属性的属性值；多道平均数计算模块，用于求取各个地震道在待检测目标位置处的各个纵向分层段边界内的属性值的平均数，作为有效属性的多道平均数；超定方程计算模块，用于以已知储集体的数学期望值作为输出，以多道平均数作为属性值的线性组合，根据以下公式（1）针对各个有效属性建立超定方程：其中，ATAx=ATb，b表示已知储集体的数学期望值，A表示多道平均数，x*表示属性权重系数，表示理想权重系数值，y表示误差；最小二乘解计算模块，用于根据以下公式（2），计算求得最小二乘解作为有效属性的属性权重系数：其中，b表示已知储集体的数学期望值；A表示多道平均数；x*表示属性权重系数；表示理想权重系数值。进一步，优选属性融合计算模块包括：归一化处理模块，用于对中心道的每个边界的属性值进行归一化处理；线性加权计算模块，用于根据以下公式（3），计算实现优选属性的融合：其中，Wi表示优选属性的属性权重系数，Attri表示归一化处理后的优选属性的属性值，N表示优选属性的个数；Attr_merge表示优选属性的融合的计算结果。进一步，本专利技术的检测装置还包括：奇异值处理模块，用于剔除优选属性的属性值中的奇异值；和/或，无量纲化处理模块，用于对优选属性的属性值进行无量纲化处理；和/或，数据标准化处理模块，用于对优选属性的属性值进行数据标准化处理。根据本专利技术的一种缝洞储集体的检测方法和检测装置，可以从多种有效属性中选取多种优选属性，并且融合多个优选属性进行分析检测，由此解决了单一地震属性的信息参数检测复杂缝洞型储层时不精确的技术问题，取得了多属性信息检测复杂储集体时，能更加准确地预测储集体的有益效果。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术实施例一的检测方法流程图；图2为本专利技术实施例二的检测方法流程图；图3为本专利技术实施例三的检测装置结构图；图4为本专利技术实施例四的检测装置结构图。具体实施方式为充分了解本专利技术之目的、特征及功效，借由下述具体的实施方式，对本专利技术做详细说明,但本专利技术并不仅仅限于此。图1为本专利技术实施例一的检测方法流程图，如图1所示，本专利技术第一个实施例提供一种缝洞储集体的检测方法，包括：步骤S101、选取待检测目标的多种有效属性。具体地，有效属性是指对待检测目标敏感且对检测有效的属性，包括以下至少一个：曲率、倾角、方位角、强振幅聚类、振幅变化率、不连续性、衰减梯度、曲波变换的多尺度检测、相干体的蚂蚁追踪算法运算结果。其中，曲率包括：平均曲率、最大正曲率和/或最小负曲率。衰减梯度指频谱衰减的变化率。待检测目标指在目标区准备检测的一些地质现象，在本专利技术实施例中，待检测目标包含已经被钻探井验证、或利用本专利技术的检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种缝洞储集体的检测方法，其特征在于，包括：选取待检测目标的多种有效属性；以已知储集体的数学期望值作为输出，结合所述有效属性的属性值的线性组合，针对各个所述有效属性建立超定方程，求取所述超定方程的最小二乘解作为所述有效属性的属性权重系数；根据所述属性权重系数从多种所述有效属性中选取多种优选属性；根据所述属性权重系数和所述优选属性，利用线性加权法实现所述优选属性的融合。

【技术特征摘要】
1.一种缝洞储集体的检测方法，其特征在于，包括：选取待检测目标的多种有效属性；以已知储集体的数学期望值作为输出，结合所述有效属性的属性值的线性组合，针对各个所述有效属性建立超定方程，求取所述超定方程的最小二乘解作为所述有效属性的属性权重系数；根据所述属性权重系数从多种所述有效属性中选取多种优选属性；根据所述属性权重系数和所述优选属性，利用线性加权法实现所述优选属性的融合；以已知储集体的数学期望值作为输出，结合所述有效属性的属性值的线性组合，针对各个所述有效属性建立超定方程，求取所述超定方程的最小二乘解作为所述有效属性的属性权重系数的步骤具体包括：在所述待检测目标的目标区域的以井点为中心的有效半径区域内，提取各个中心道的所述有效属性的所述属性值；求取各个地震道在所述待检测目标位置处的各个纵向分层段边界内的所述属性值的平均数，作为所述有效属性的多道平均数；以已知储集体的数学期望值作为输出，以所述多道平均数作为所述属性值的所述线性组合，根据以下公式(1)针对各个所述有效属性建立超定方程：其中，b表示所述已知储集体的所述数学期望值，A表示所述多道平均数，x*表示所述属性权重系数，表示理想权重系数值，y表示误差；根据以下公式(2)，计算求得所述最小二乘解作为所述有效属性的所述属性权重系数：其中，b表示所述已知储集体的所述数学期望值；A表示所述多道平均数；x*表示所述属性权重系数；表示所述理想权重系数值。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述有效属性包括以下至少两个：曲率、倾角、方位角、强振幅聚类、振幅变化率、不连续性、衰减梯度、曲波变换的多尺度检测、相干体的蚂蚁追踪算法运算结果。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据所述属性权重系数和所述优选属性，利用线性加权法实现所述优选属性的融合的步骤具体包括：对所述中心道的每个边界的所述属性值进行归一化处理；根据以下公式(3)，计算实现所述优选属性的融合：其中，Wi表示所述优选属性的属性权重系数，Attri表示所述归一化处理后的所述优选属性的属性值，N表示所述优选属性的个数；Attr_merge表示所述优选属性的融合的计算结果。4.根据权利要求1～3任一项所述的检测方法，其特征在于，在根据所述属性权重系数从多种所述有效属性中选取多种优选属性之后，在根据所述属性权重系数和所述优选属性，利用线性加权法实现多种所述优选属性的融合之前，还包括：剔除所述优选属性的所述属性值中的奇异值；和/或，对所述优选属性的所述属性值进行无量纲化处理；和/或，对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦之林，王世星，韩革华，唐金良，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11