【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石油勘探领域，更具体地，涉及一种基于叠前弹性因子的 致密砂岩储层预测方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着勘探目标由相对简单的常规储层转为较复杂的非常规储层，储层 刻画难度急剧增加，这些年对应的地震储层预测技术也紧跟发展。目前普 遍应用的地震储层预测思路可分为两类：一是直接对储层含油气性进行检 测(即烃类检测或流体识别)，二对储层物性进行检测，这两种预测思路所 使用的技术手段却比较类似，总体可归纳为岩石物理分析、属性提取、地 震反演等方面。前一种预测思路是根据岩石在含油气后的异常响应特征来 分析的，该思路相应地衍生出了一系列弹性流体识别因子。smith and gidlow 在分析不同类型含气砂岩avo特征的基础上，首次提出了“流体因子”的 概念及相应近似公式，该研究为流体识别因子的构建和流体性质的识别奠 定了基础。goodway等基于岩石自身的拉伸特性对纵横波阻抗进行组合， 从而得到了较为明确的流体识别因子公式，但该因子在较为复杂的勘探区 域应用时检测敏感性不够高。russel等基于biot-gassmann方程推导出了流 体属性(ρf)，流体属性提高了对储层流体检测的敏感性。宁忠华等综合分 析了之前所提出的一些流体识别因子之后，从biot-gassmann方程出发进一 步推导出了高灵敏度流体识别因子(σhsfif)。quakenbush et al.把泊松比与 密度线性组合起来形成泊松阻抗，相较于单参数这种组合型参数对流体区 分性更强。
2、对储层物性进行检测需要考虑储层的岩性及非均质性等特征，实现
3、综上，现有技术方法预测优质储层主要存在如下几个问题：(1)储层 预测之前地层岩性未有效落实。岩性的准确预测是优质储层预测的前提， 目前四川盆地陆相致密砂岩勘探就面临着岩性预测不准确，进而导致储层 分布刻画不精确的问题。结合已钻井的认识，川内陆相地层岩性横向变化 快，分布情况极为复杂，孔隙砂岩与高速泥岩、致密砂岩、砾岩之间难以 区分；(2)传统弹性因子的计算多基于纵、横波阻抗，然而由于实测横波 数据缺失或密度测井数据不准确，且密度项在叠前反演当中存在不稳定的 问题，致使传统弹性因子的预测结果不够准确。
4、因此，有必要开发一种基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法、 设备及介质。
5、公开于本专利技术
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的一般背景 技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领 域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法、设备 及介质，其能够通过岩性识别因子确定有利岩性区域，然后再利用不含密 度项的叠前高敏感弹性因子确定优质砂岩储层，从而提高预测精度，降低 勘探成本和风险。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种基于叠前弹性因子的致密砂岩储 层预测方法，包括：
3、对地震资料进行预处理；
4、确定岩性指示因子与物性指示因子；
5、通过叠前两项式反演方法，获得纵波速度体与横波速度体；
6、根据岩石物理分析结果计算岩性指示因子；
7、根据去泥、砾岩后叠前反演的纵、横波速度体，计算叠前高敏感弹性 因子，即所述物性指示因子；
8、针对所述叠前高敏感弹性因子与孔隙度进行拟合，根据拟合关系将所 述叠前高敏感弹性因子体转化为孔隙度体，从而预测勘探区高孔的砂岩储 层。
9、优选地，所述预处理包括梯度化处理与标准化处理。
10、优选地，通过公式(1)进行所述梯度化处理：
11、
12、其中，s为归一化后地震数据，n为梯度化处理次数，s′为梯度化处理 后的地震数据。
13、优选地，所述标准化处理为：
14、y＝k·x+b (2)
15、lgy＝k·lgx+b (3)
16、其中，x为原始测井数据，k为标准化处理系数，b为标准化处理截距，y为标准化处理后测井数据。
17、优选地，确定岩性指示因子与物性指示因子包括：
18、对井上非弹性参数进行交会，建立出砂、砾、泥岩的模板；
19、通过井上纵、横波速度计算弹性参数，进行两两交会，根据交会结果 判断所述弹性参数对岩性、物性的区分度，从而确定岩性指示因子与物性 指示因子。
20、优选地，根据岩石物理分析结果计算岩性指示因子包括：
21、直接使用所述横波速度体作为所述岩性指示因子，设定阈值去除所述 横波速度体中高速砾岩和低速泥岩区域，排除非勘探目标岩性对最终储层 预测的干扰。
22、优选地，通过公式(4)计算叠前高敏感弹性因子：
23、σhsprf＝δvp·δvs(δvp-cδvs)2 (4)
24、其中，σhsprf为叠前高敏感弹性因子，δvp为纵波速度变化量，为目的层最大纵波速度，为目的层最小纵波 速度，δvs为横波速度变化量，为目的层最大横波 速度，为目的层最小横波速度，c为调节参数。
25、优选地，所述拟合关系为：
26、φ＝a(σhsprf)2+b(σhsprf)+c (5)
27、其中，φ为储层的孔隙度，a、b、c为拟合系数。
28、作为本公开实施例的一种具体实现方式，
29、第二方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
30、存储器，存储有可执行指令；
31、处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所 述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法。
32、第三方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算 机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所 述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法。
33、本专利技术的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入 本文中的附图和随后的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，所述预处理包括梯度化处理与标准化处理。
3.根据权利要求2所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，通过公式(1)进行所述梯度化处理：
4.根据权利要求2所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，所述标准化处理为：
5.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，确定岩性指示因子与物性指示因子包括：
6.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，根据岩石物理分析结果计算岩性指示因子包括：
7.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，通过公式(4)计算叠前高敏感弹性因子：
8.根据权利要求7所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，所述拟合关系为：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，所述预处理包括梯度化处理与标准化处理。
3.根据权利要求2所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，通过公式(1)进行所述梯度化处理：
4.根据权利要求2所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，所述标准化处理为：
5.根据权利要求1所述的基于叠前弹性因子的致密砂岩储层预测方法，其中，确定岩性指示因子与物性指示因子包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：凡睿，张懿疆，曾韬，屈大鹏，缪志伟，黎承银，秦春雨，王涛，
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：
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