[发明专利]一种裂缝的地震属性判识系统及方法

说明书

本申请提供一种裂缝的地震属性判识系统及方法。所述方法包括：根据获取的成像测井资料、岩心分析资料识别和统计出单井裂缝密度的裂缝信息，并生成单井裂缝模型；从获取的地震数据中提取指定类型的地震属性数据，从中选出与储层相关性达到预设要求的优选地震属性；将所述单井裂缝模型作为输入信号、所述优选地震属性作为输出信号建立训练模型；利用人工智能非线性神经网络对所述训练模型进行训练；当所述训练模型中的优选地震属性符合设置的筛选条件时，输出符合所述筛选条件的优选地震属性。利用本申请实施例可以智能、快速、准确的判别众多地震属性的优劣，实现地震属性对井检裂缝的有效识别，大大提高了实际作业效果和效率。

技术领域

本发明属于油气地质勘探开发领域，具体涉及基于地震属性预评估来油藏实际裂缝发育程度与预测裂缝发育程度符合度的智能判识系统及方法。该系统可有效提高工作效率，具有工业实用价值。

背景技术

地震属性在油气勘探开发中通常是指从地震数据中导出的关于几何学、运动学、动力学及统计特征的特殊量值。利用地震属性可以分析研究存储的裂缝信息，进而为存储预测和油气勘探开发的井位部署提供可靠的依据。目前，利用地震属性分析技术进行油气勘探和储层预测已成为石油勘探开发中的一个重要研究方向。

地震属性种类繁多，目前国内外没有统一的分类标准。从地震属性的实际应用看，根据不同的研究目标、层系、岩性变化，结合地震属性的地质意义可划分为振幅统计类、频(能)谱统计类、相位统计类、复地震道类、层序统计类、相关统计类等二百余种。在地震属性分析和应用方面，前人已做了大量的研究工作，但还存在很多方面的问题。例如，针对地震多属性研究中暴露出来的属性提取较多，工作量巨大，地质含义分析较少，属性的使用随意性较大等问题。现有技术中往往采用人工凭借经验和主观分析选取地震属性参数进行裂缝识别，缺乏有效、可行的选取依据，选取的地震属性往往与测井特征数据之间的相关性较差，对后续地震列表识别分析造成较大误差。

目前，现有技术中还没有具体可行的可以智能、快速、准确的判别地震属性优劣的实施方案，从而为存储预测和油气勘探开发的井位部署提供可靠的依据。

发明内容

本申请目的在于提供一种裂缝的地震属性判识系统及方法，可以根据输入的地震资料数据计算地震属性与实际测井资料的相关性，并根据构建训练模型利用神经网络训练后输出与实际地震资料相符合、匹配度较高、准确可靠的地震属性，可以智能、快速、准确的判别众多地震属性的优劣，实现地震属性对井检裂缝的有效识别，并实现报警功能，方便用户处理，大大提高了实际作业效果和效率。

本申请提供的一种裂缝的地震属性判识系统是这样实现的：

一种裂缝的地震属性判识系统，所述系统包括：

I/O接口，用于输入待处理的地震数据以及输出数据的处理结果信息；

与所述I/O相连接的至少一个处理单元；

报警提示器，与I/O接口相连接，用于基于接收到的报警消息生成相应地震属性的报警提示信息；

所述处理单元被设置成执行，包括：

根据获取的成像测井资料、岩心分析资料识别和统计出单井裂缝密度的裂缝信息，根据所述裂缝信息生成单井裂缝模型；

从获取的地震数据中提取指定类型的地震属性数据，从所述地震属性数据中选出与储层相关性达到预设要求的优选地震属性；

将所述单井裂缝模型作为输入信号、所述优选地震属性作为输出信号建立训练模型；

利用人工智能非线性神经网络对所述训练模型进行训练；当所述训练模型中的优选地震属性符合设置的触发条件时，通过I/O接口发送符合所述触发条件的优选地震属性的报警消息。

优选的实施例中，所述处理单元从所述地震属性数据中选出与储层相关性达到预设要求的优选地震属性包括：