一种地震属性集合的组合选择方法技术

本发明专利技术涉及一种地震属性集合的组合选择方法，包括以下步骤：1)采集地震数据，确定目标层位的地震反射时窗范围；2)提取若干地震属性；3)将每一个地震属性分别进行直方图归一化，使每一个地震属性所包含的数据全部分布在[0，1]区间，进行预处理，使每一个地震属性中包含的数据服从高斯分布；4)将步骤3)中得到所有的地震属性进行去冗余处理，得到非冗余地震属性；5)将步骤4)中得到的非冗余地震属性进行独立性分析，得到非冗余地震属性的主分量；6)将步骤5)中得到的独立的地震属性的主分量进行稀疏分布分析，得到最优地震属性集合；7)将步骤6)得到的最优地震属性集合用于下一步储层参数模式识别。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，包括以下步骤：1)采集地震数据，确定目标层位的地震反射时窗范围；2)提取若干地震属性；3)将每一个地震属性分别进行直方图归一化，使每一个地震属性所包含的数据全部分布在区间，进行预处理，使每一个地震属性中包含的数据服从高斯分布；4)将步骤3)中得到所有的地震属性进行去冗余处理，得到非冗余地震属性；5)将步骤4)中得到的非冗余地震属性进行独立性分析，得到非冗余地震属性的主分量；6)将步骤5)中得到的独立的地震属性的主分量进行稀疏分布分析，得到最优地震属性集合；7)将步骤6)得到的最优地震属性集合用于下一步储层参数模式识别。【专利说明】
本专利技术涉及一种石油地震勘探中地震属性分析方法，特别是关于。
技术介绍
在油气资源的勘探阶段，一般都利用三维地震数据描述储层信息。将三维地震数据经过直接运算或逻辑运算或经验推理得到的全部信息称为地震属性。20世纪80年代以来，大量成功案例研究表明:综合运用地震属性与测井数据成为最有效的储层描述方法与手段。自1979年Tanner等人明确提出三瞬地震属性以来，用于储层描述的地震属性数量已经达到了数百种之多。但是，过多的地震属性反而在解释过程中造成了大量的伪相关，进而导致大量探井的落空。因此，选择出最优的地震属性，从而提高储层预测的精度，增加探井的成功率，具有显著的经济效益和社会效益。 地震属性优选可以定义为利用人的经验或数学方法，优选出对所求解问题(如地下储层的含油气性预测或地下储层参数的表征等)最敏感、最有效、最有代表性和个数最少的地震属性组合。现有的地震属性优选方法可以分为两大类:一类是基于专家先验知识的人工选择，另一类是基于数学算法的自动优选。其中，基于专家先验知识的人工选择地震属性组合是专家凭经验在具体研究区的地震剖面和三维地震数据的水平切片上，对视觉异常的地震属性进行选取，确定出比较有效的几个地震属性。但是一旦储层情况太过复杂，地震属性非常多(几百种)，专家逐一挑选的时间成本太高，只能简单地提出几种较优的地震属性；基于数学算法的自动优选地震属性组合是结合计算机的数学算法的自动优选，主要解决多个地震属性的局部或全局寻优问题，寻优过程与寻优结果还需结合专家知识来控制、分析和评价。目前，数学算法包括地震属性降维优选方法和地震属性优选算法。地震属性降维优选方法不需要测井曲线的约束，其主要包括主成份分析(Karhunen-LMvetransform, K_L变换)、独立分量分析和局部线性嵌入法等。地震属性优选算法需要测井曲线的约束，其主要包括交会分析法、贡献量分析法、搜索法、GA-BP(GenetiCAlgorithm-Back Propagat1n Neural Netwroks,遗传算法-BP 神经网络)法、粗糖集法、判别分析、模型正演模拟分析法等。然而上述的地震属性优选方法，往往都是单一的一种方法的应用，多解性强、稳定性不够。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种能够提高储层预测的精度，增加探井的成功率的地震属性集合的组合选择方法。 为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案:，包括以下步骤:1)采集二维或三维地震数据，通过钻井资料、测井资料和地质资料在采集到的地震数据中标定出所要研究的目标层位，并确定目标层位的地震反射时窗范围；2)从目标层位的地震反射时窗范围内的地震数据中提取若干地震属性；3)将提取的每一个地震属性分别进行直方图归一化，使每一个地震属性所包含的数值全部分布在区间，并将归一化后的地震属性进行预处理，使每一个地震属性中包含的数据服从高斯分布；4)根据地震属性之间的冗余特征，将步骤3)中得到的所有地震属性进行去冗余处理，得到非冗余地震属性；5)将步骤4)中得到的非冗余地震属性采用特征值变换方法进行独立性分析，得到若干相互独立的地震属性，即步骤4)中非冗余地震属性的主分量；6)将步骤5)中得到的地震属性的主分量采用稀疏变换方法进行稀疏分布分析，得到符合稀疏分布的地震属性组合，即最优地震属性集合。 所述步骤3)中预处理采用野值切割方法。 所述步骤4)进行冗余处理时采用粗糙集方法的相容决策表。 所述步骤5)中的特征值变换算法采用K-L变换方法。 所述步骤6)中的稀疏变换方法采用形态成分分析方法。 本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点:1、本专利技术由于通过去除地震多属性集合中各个属性间的冗余性，可以提高地震多属性模式识别的稳定性。2、本专利技术由于通过保持地震多属性集合中各个属性间的独立性，可以最大限度的降低地震多属性模式识别的多解性。3、本专利技术由于通过保持地震多属性集合中各个属性间的稀疏性，可以进一步提高地震多属性模式识别的计算效率与收敛能力。4、本专利技术由于根据所选地震属性依照一定顺序组合执行去除冗余，保持独立和突出稀疏的单一地震属性优选方法，以得到准确和稳定的优选结果，大大降低优选的人工成本，为后续储层预测提供高质量的输入属性集合，通过对最优地震属性集合的识别，完成地下储层参数的定量预测，从而提高储层预测的精度，增加探井的成功率，具有显著的经济效益和社会效益。因此本专利技术可以广泛用于油气勘探与开发领域。 【专利附图】【附图说明】 图1是本专利技术的方法流程示意图。 【具体实施方式】 如图1所示，本专利技术的地震属性集合的组合选择方法，是基于若干地震属性间的冗余性、独立性和稀疏性特征，根据所选地震属性依照一定顺序组合执行去除冗余，保持独立和突出稀疏的单一地震属性优选方法，其包括以下步骤: 1)采集二维或三维地震数据，并通过已有的钻井资料、测井资料和地质资料在采集到的地震数据中标定出所要研究的目标层位(即地震数据中一定时间范围内的数据，也称为一个时窗范围内的数据)，并确定目标层位的地震反射时窗范围； 2)从目标层位的地震反射时窗范围内的地震数据中提取若干地震属性，地震属性包括振幅类属性、瞬时类属性、频率类属性、层序类属性和非线性类属性等； 3)将提取的每一个地震属性分别进行直方图归一化，使每一个地震属性所包含的数据全部分布在区间，并将归一化后的地震属性采用已有的(过大或过小的)野值切割方法进行预处理，使每一个地震属性中包含的数据服从高斯分布； 4)根据地震属性之间的冗余特征，将步骤3)中得到的所有地震属性采用粗糙集方法进行去冗余处理，具体过程为:利用基于粗糙集方法的相容决策表对所有的地震属性进行去冗余性处理，得到相容地震属性，即非冗余地震属性； 5)将步骤4)中得到的非冗余地震属性采用特征值变换方法进行独立性分析，得到若干相互独立的地震属性，即步骤4)中非冗余地震属性的主分量，其中，特征值变换算法可以采用K-L变换方法； 6)将步骤5)中得到的地震属性的主分量采用稀疏变换方法进行稀疏分布分析，得到符合稀疏分布的地震属性组合，即最优地震属性集合；其中，稀疏变换方法可以采用形态成分分析方法； 7)将步骤6)得到的最优地震属性集合用于下一步储层参数模式识别，完成地下储层参数的定量预测，提高储层预测的精度，增加探井的成功率。 下面结合具体实施例对本专利技术的地震属性集合的组合选择方法进行详细的描述。 1)选取目标层位的顶底界面的地震反射时窗范围内的地震数据； 2)并从本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地震属性集合的组合选择方法，包括以下步骤：1)采集二维或三维地震数据，通过钻井资料、测井资料和地质资料在采集到的地震数据中标定出所要研究的目标层位，并确定目标层位的地震反射时窗范围；2)从目标层位的地震反射时窗范围内的地震数据中提取若干地震属性；3)将提取的每一个地震属性分别进行直方图归一化，使每一个地震属性所包含的数值全部分布在[0，1]区间，并将归一化后的地震属性进行预处理，使每一个地震属性中包含的数据服从高斯分布；4)根据地震属性之间的冗余特征，将步骤3)中得到的所有地震属性进行去冗余处理，得到非冗余地震属性；5)将步骤4)中得到的非冗余地震属性采用特征值变换方法进行独立性分析，得到若干相互独立的地震属性，即步骤4)中非冗余地震属性的主分量；6)将步骤5)中得到的地震属性的主分量采用稀疏变换方法进行稀疏分布分析，得到符合稀疏分布的地震属性组合，即最优地震属性集合。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张金淼，尹成，姜秀娣，翁斌，朱振宇，桑淑云，陈剑军，王清振，丁继才，刘志鹏，印海燕，
申请(专利权)人：中国海洋石油总公司，中海油研究总院，西南石油大学，
类型：发明
国别省市：北京;11