一种基于人工智能的多尺度岩性预测方法、电子设备及介质技术

本发明专利技术提供一种基于人工智能的多尺度岩性预测方法、电子设备及介质，所述方法包括：(1)获取钻井资料，建立AVO类型特征量版，明确储层段AVO响应；(2)获取叠后地震和分角度叠加地震数据体，构建AVO增强属性体，刻画不同AVO类型分布范围，并判断不同岩性分布范围，明确深水碎屑岩储层发育区；(3)对深水碎屑岩储层发育区进行沉积体边界刻画，针对不同沉积体边界类型，综合应用人工智能PCA分析、多属性融合技术刻画有利沉积体边界；(4)对有利沉积体进行岩性精细识别，得到岩性概率分布体，实现碎屑岩储层预测。本发明专利技术可在碳酸盐岩台地背景下逐步识别出深水碎屑岩储层，减少了人为决策的误差，多解性低、实用性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于油气勘探，涉及一种多尺度岩性预测方法，尤其涉及一种基于人工智能的多尺度岩性预测方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

1、随着地球物理储层预测技术的不断发展，利用常规的叠后方法进行储层预测已经无法满足研究区深水油气勘探的需求。目前，相关行业多使用叠前同时反演技术和avo属性分析技术，较好地解决了储层预测及流体检测的难题，有效提高了预测精度。然而，常规叠前储层预测技术有两个应用前提：(1)对钻井资料数量需求多、地震资料分辨率和信噪比较高；(2)井震资料分布范围匹配度高。因此，当地震资料覆盖区的钻井资料较少时，现有储层预测技术存在多解性强、适用性差的问题。

2、此外，有些海洋两岸盆地沉积背景复杂，早白垩时期通常发育浅水碳酸盐岩台地和深水陆棚沉积，晚期碎屑盐沉积过程中，夹杂大量来自陆源的碳酸盐岩，高速灰岩在泥岩背景下呈现与碎屑岩相似的强振幅“亮点”反射。因此，常规的储层预测方法并不适用于台缘背景下的深水沉积储层预测。

3、

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的多尺度岩性预测方法，其特征在于，所述多尺度岩性预测方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(1)包括以下子步骤：

3.根据权利要求1或2所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(2)包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(2.2)包括以下子步骤：

5.根据权利要求1-4任一项所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(3)包括以下子步骤：

6.根据权利要求5所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(3.2)包括以下子步骤：<...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的多尺度岩性预测方法，其特征在于，所述多尺度岩性预测方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(1)包括以下子步骤：

3.根据权利要求1或2所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(2)包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(2.2)包括以下子步骤：

5.根据权利要求1-4任一项所述的多尺度岩性预测方法，其特征在于，步骤(3)包括以下子步骤：

6.根据权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉，彭文绪，程涛，韩文明，赵红岩，尹川，逄林安，冯鑫，邢梦妍，
申请(专利权)人：中国海洋石油集团有限公司，
类型：发明
国别省市：