油气储层参数标签数据生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种油气储层参数标签数据生成方法及装置，该方法包括：根据研究区的测井数据，利用高斯混合分布函数，得到岩相的先验分布概率；进行马尔科夫链蒙特卡洛随机模拟生成多条随深度变化的岩相曲线；进行序贯高斯模拟，生成多条随横向变化的岩相曲线；根据多条随深度变化的岩相曲线、多条随横向变化的岩相曲线和油气储层参数测井曲线取值的先验特征，随机填充各个岩相，得到研究区的物性参数曲线；进行岩相约束统计岩石物理建模，确定研究区的弹性参数曲线；利用Zoeppritz反射方程与地震子波进行褶积，生成油气储层参数标签数据。无需依赖研究区测井的数量与质量，提高了生成的标签数据的可迁移性，进而提高生成效率。

【技术实现步骤摘要】
油气储层参数标签数据生成方法及装置
本专利技术涉及油气地球物理勘探
，尤其涉及一种油气储层参数标签数据生成方法及装置。
技术介绍
近年来我国油气勘探的重点逐渐向岩性油气藏勘探转移。不同于构造油气藏，这些新型储层受构造和储层非均质性的影响，成藏条件复杂，识别难度大，难以定量预测，投资风险高。在油气地球物理勘探领域，储层参数，如岩相、纵横波速度等弹性参数以及孔隙度、含油气饱和度等物性参数，能够对地下岩石的弹性性质和物性性质进行描述，是岩性油气藏预测的重要参数。由于成藏条件复杂，地震响应特征与储层参数间存在高度非线性的关系。常规利用地震资料预测储层参数的技术存在较大的误差，达不到定量化勘探的要求。人工智能技术的出现，使得这类复杂油气藏的定量化预测成为可能。在油气地球物理勘探领域，通过人工智能与现有常规地震资料处理、解释技术相结合形成智能化物探技术，可极大提高地震资料处理和解释工作效率。而标签数据是人工智能监督学习网络的基础，其数量和质量直接决定预测结果的好坏。但油气地球物理勘探领域由于数据资源有限，标签数据极度缺乏，严重制约着储层参数智本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种油气储层参数标签数据生成方法，其特征在于，包括：/n根据研究区的测井数据，利用高斯混合分布函数，得到研究区的岩相的先验分布概率；/n根据研究区的岩相的先验分布概率，进行马尔科夫链蒙特卡洛随机模拟生成多条随深度变化的岩相曲线；/n根据生成的多条随深度变化的岩相曲线，进行序贯高斯模拟，生成多条随横向变化的岩相曲线；/n根据多条随深度变化的岩相曲线、多条随横向变化的岩相曲线和研究区的油气储层参数测井曲线取值的先验特征，随机填充各个岩相，得到研究区的物性参数曲线；/n根据研究区的物性参数曲线，进行岩相约束统计岩石物理建模，确定研究区的弹性参数曲线；/n根据研究区的弹性参数曲线，利用Zoeppr...

【技术特征摘要】
1.一种油气储层参数标签数据生成方法，其特征在于，包括：
根据研究区的测井数据，利用高斯混合分布函数，得到研究区的岩相的先验分布概率；
根据研究区的岩相的先验分布概率，进行马尔科夫链蒙特卡洛随机模拟生成多条随深度变化的岩相曲线；
根据生成的多条随深度变化的岩相曲线，进行序贯高斯模拟，生成多条随横向变化的岩相曲线；
根据多条随深度变化的岩相曲线、多条随横向变化的岩相曲线和研究区的油气储层参数测井曲线取值的先验特征，随机填充各个岩相，得到研究区的物性参数曲线；
根据研究区的物性参数曲线，进行岩相约束统计岩石物理建模，确定研究区的弹性参数曲线；
根据研究区的弹性参数曲线，利用Zoeppritz反射方程与地震子波进行褶积，生成油气储层参数标签数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据研究区的测井数据，利用高斯混合分布函数，得到研究区的岩相的先验分布概率，包括：
采用期望最大估算法，对研究区的物性参数测井曲线和弹性参数测井曲线，进行多元高斯混合分布函数估算，得到物性参数对应的高斯混合分布函数中的比例系数和弹性参数对应的高斯混合分布函数中的比例系数；
根据物性参数对应的高斯混合分布函数中的比例系数，确定研究区的基于物性划分的岩相的种类与先验分布概率；
根据弹性参数对应的高斯混合分布函数中的比例系数，确定研究区的基于弹性划分的岩相的种类与先验分布概率；
根据研究区的基于物性划分的岩相的种类与先验分布概率和研究区的基于弹性划分的岩相的种类与先验分布概率，得到研究区的岩相的先验分布概率。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据生成的多条随深度变化的岩相曲线，进行序贯高斯模拟，生成多条随横向变化的岩相曲线，包括：
将每条随深度变化的岩相曲线，作为种子样本，利用变差函数进行序贯高斯模拟，生成多条随横向变化的岩相曲线；
其中，所述变差函数是利用研究区的测井处的岩相样本进行椭圆函数拟合得到的。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多条随深度变化的岩相曲线、多条随横向变化的岩相曲线和研究区的油气储层参数测井曲线取值的先验特征，随机填充各个岩相，得到研究区的物性参数曲线，包括：
根据研究区的油气储层参数测井曲线取值的先验特征，构建高斯混合分布函数，随机产生符合各个岩相层段的油气储层参数先验分布特征的多个储层参数；
根据所述多个储层参数、多条随深度变化的岩相曲线和多条随横向变化的岩相曲线，得到研究区的物性参数曲线。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下公式，根据研究区的物性参数曲线，进行岩相约束统计岩石物理建模，确定研究区的弹性参数曲线：
E＝f(R,F)+χ
其中，E表示弹性参数，R表示物性参数，F表示岩相；
f(·)表示岩石物理模型，由研究区的岩石物理实验或经验关系得到；
χ表示岩石物理模型与实际值间的统计误差，服从高斯截断分布，由实测的测井曲线与模拟的测井曲线间的误差分布特征统计得到。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据研究区的弹性参数曲线，利用Zoeppritz反射方程与地震子波进行褶积，生成油气储层参数标签数据，包括：
根据研究区的弹性参数曲线，利用Zoeppritz反射方程与地震子波进行褶积，引入不同强度的随机噪声，合成叠前地震角度道集；其中，所述叠前地震角度道集包含多个不同噪声强度下振幅随入射角变化的叠前道集的样本；
提取所述样本的岩相、物性参数和弹性参数，作为油气储层参数标签数据。


7.一种油气储层参数标签数据生成装置，其特征在于，包括：
先验分布计算模块，用于根据研究区的测井数据，利用高斯混合分布函数，得到研究区的岩相的先验分布...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂金咏，高建虎，李胜军，雍学善，刘炳杨，陈启艳，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11