一种属性预测方法、装置、设备以及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种属性预测方法、装置、设备以及可读存储介质，涉及地震资料综合解释领域。该方法包括：获取目标区域内已钻井的测井数据以及录井数据；基于测井数据和录井数据，确定目标区域的地震属性；基于地震属性和目标区域的火成岩厚度进行交会分析，建立目标区域的交会图；响应于与交会图对应的交会相关系数在预定阈值范围内，从地震属性中确定敏感地震属性集；基于敏感地震属性集，建立火成岩厚度与敏感地震属性集的映射关系；基于映射关系，确定目标区域的储层参数值，储层参数值中包括火成岩储层厚度；有效的落实火成岩储层的空间分布，并提高目标区域的储层参数预测准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
一种属性预测方法、装置、设备以及可读存储介质


[0001]本申请涉及地震资料综合解释领域，特别涉及一种属性预测方法、装置、设备以及可读存储介质。

技术介绍

[0002]地震储层预测是检测油气藏的重要手段，可以让人们有效且全面的认识储层地质相关的信息。
[0003]现有技术中，在地质勘探阶段，通常是利用目标地震区域的振幅、频率以及相位属性衍生其他的地震属性。
[0004]然而，由于地震属性的属性种类较多，当预测对象不同时，基于上述三种属性得到的预测结果就会存在差异，多解性强且稳定性较差，对预测区域的储层预测准确性较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种属性预测方法、装置、设备以及可读存储介质，提高目标区域的储层参数预测准确率。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种属性预测方法，应用于计算机设备中，所述方法包括：
[0007]获取已钻井的测井数据以及录井数据；
[0008]基于所述测井数据和所述录井数据，确定所述目标区域的地震属性；
[0009]基于所述地震属性和所述目标区域的火成岩厚度进行交会分析，建立所述目标区域的交会图，所述交会图用于指示所述已钻井的振幅属性和所述火成岩厚度之间的关系图；
[0010]响应于所述交会图中的交会相关系数在预定阈值范围内，从所述地震属性中确定敏感地震属性集；
[0011]基于所述敏感地震属性集，建立所述火成岩厚度与所述敏感地震属性集的映射关系；
[0012]基于所述映射关系，确定所述目标区域的储层参数值，所述储层参数值中包括火成岩储层厚度。
[0013]另一方面，提供了一种属性预测装置，所述装置包括：
[0014]获取模块，用于获取已钻井的测井数据以及录井数据；
[0015]确定模块，用于基于所述测井数据和所述录井数据，确定所述已钻井所在目标区域的地震属性；
[0016]构建模块，用于基于所述地震属性和所述目标区域的火成岩厚度进行交会分析，建立所述目标区域的交会图，所述交会图用于指示所述已钻井的振幅属性和所述火成岩厚度之间的关系图；
[0017]所述确定模块，还用于响应于与所述交会图对应的交会相关系数在预定阈值范围内，从所述地震属性中确定敏感地震属性集；
[0018]所述构建模块，还用于基于所述敏感地震属性集，建立所述火成岩厚度与所述敏感地震属性集的映射关系；
[0019]所述确定模块，还用于基于所述映射关系，确定所述目标区域的储层参数值，所述储层参数值中包括火成岩储层厚度。
[0020]另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的属性预测方法。
[0021]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的属性预测方法。
[0022]另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的属性预测方法。
[0023]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0024]在已有的目标区域内已钻井的测井数据和录井数据的基础上，通过井震交会分析的方法，确定目标区域的地震属性中交会相关系数中相关性较高的敏感地震属性集，根据敏感属性集完成对已钻井井点处的火成岩储层厚度的预测，有效的落实火成岩储层的空间分布，提高预测的准确性。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0026]图1是本申请一个示例性实施例提供的属性预测方法的实施环境示意图；
[0027]图2是本申请一个示例性实施例提供的属性预测方法的步骤流程图；
[0028]图3是本申请另一个示例性实施例提供的属性预测方法的步骤流程图；
[0029]图4是本申请一个示例性实施例提供的属性预测装置的结构框图；
[0030]图5是本申请另一个示例性实施例提供的属性预测装置的结构框图；
[0031]图6是本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本申请作进一步地详细说明。
[0033]首先，对本申请的名词进行介绍：
[0034]地震属性：是指从地震资料中提取的经数学变换后的有用信息，用于指示指示原始地震资料中不易发现的地质异常现象，主要涉及振幅类、瞬时类、子波类等多种属性，其
中包括但不限于有关地震波的几何学、运动学、动力学以及统计学特征，基于运动学和动力学将地震属性分为：振幅、频率、相位、能量、波形、波阻抗、波速、相关和比率，其中这六大类地震属性中又包含若干个小类属性。在本申请中实施例中，不同的地震属性反应同一地质体(本申请实施例中称为目标区域)的不同侧面，如何从地震属性中筛选出目标区域(目标地质体)的敏感地震属性集，是目前油气藏勘探亟待解决的问题。
[0035]敏感地震属性：各地震属性对不同地质信息敏感性不同，例如，地质A对地震属性频率和相位较为敏感，也就是说地质A受频率和相位影响较大，在后续研究预测地质A对应的地震属性时，重点放在频率和相位上，基于频率和相位的主要影响和其他地震属性的影响，提高预测地质A对应的储层信息的准确性。
[0036]火成岩：用于指示岩浆冷却后成形的一种岩石，火成岩的岩性较复杂，岩石层间的横向特征同样也具备多变性，相关技术中，在单井分析火成岩储层参数的基础上，仅利用磁力数据或者仅利用地震数据对火成岩的层间进行简单的横向特征预测，是无法保证得到的数据具备完整性和正确性，利用本申请实施例提供的属性预测方法，全面结合已有的地震资料，对目标区域(目标地质体)的火成岩的储层参数进行合理预测。
[0037]其次，结合上述对名词的介绍，结合图1对本申请实施例示出的一种属性预测方法所涉及的实施环境进行说明，如图1所示，该实施环境中包括终端110、服务器120，终端110可以通过有线网络，也可以通过无线网络与服务器120进行数据交互/数据通信。
[0038]终端110向服务器120发送信息获取指令，服务器120根据信息获取指令从数据库中获取已钻井、已钻井的测井数据、已钻井本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种属性预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内已钻井的测井数据以及录井数据；基于所述测井数据和所述录井数据，确定所述目标区域的地震属性；基于所述地震属性和所述目标区域的火成岩厚度进行交会分析，建立所述目标区域的交会图，所述交会图用于指示所述地震属性中振幅属性和所述已钻井井点处的火成岩厚度之间的关系图；响应于与所述交会图对应的交会相关系数在预定阈值范围内，从所述地震属性中确定敏感地震属性集；基于所述敏感地震属性集，建立所述火成岩厚度与所述敏感地震属性集的映射关系；基于所述映射关系，确定所述目标区域的储层参数值，所述储层参数值中包括火成岩储层厚度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测井数据和所述录井数据，确定所述目标区域的地震属性，包括：基于所述测井数据和所述录井数据建立预设地质模型以及联井地质剖面；通过声波曲线构建与所述联井地质剖面对应的速度模型；利用子波褶积对所述速度模型进行正演模拟，建立正演地震剖面；基于所述正演地震剖面中的正演数据沿层间提取所述地震属性。3.根据权利要求1至2任一所述的方法，其特征在于，所述交会相关系数由所述目标区域的层间地震属性和所述已钻井的测井敏感参数确定。4.根据权利要求1至2任一所述的方法，其特征在于，所述联井地质剖面还用于确定所述目标区域内地质的横向变化特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述敏感地震属性集，建立所述火成岩厚度与所述敏感地震属性集的映射关系，包括：利用有监督的神经网络进行模式识别，从所述敏感地震属性集中筛选敏感地震属性子集；基于所述敏感地震属性子集和所述火成岩厚度，建立空间关系；将所述空间关系输入所述有监督的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞，王庆魁，季岭，郭小龙，孙建，刘阳，张容基，郑泰山，黄威，姜家营，王飞，孙宇，刘晏彤，叶雅萌，张国勇，
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：