[发明专利]横波速度的预测方法和装置

说明书

本发明提供了一种横波速度的预测方法和装置，该方法包括：获取常规测井曲线和已知井横波速度曲线；根据常规测井曲线和已知井横波速度曲线，确定优选曲线；对优选曲线进行归一化处理，确定归一化后的优选曲线；结合常规测井曲线建立深度前馈神经网络模型，利用已知井横波速度进行训练，确定横波速度预测模型；将归一化后的优选曲线输入横波速度预测模型，确定横波速度。本发明在整个横波速度的预测过程中，仅需已知井横波速度曲线和预测井的常规测井曲线，直接从数据出发实现实现了横波速度的精准预测，调节参数少，对人员要求低，在实际生产中能广泛开展应用。

技术领域

本发明涉及地球岩石物理技术领域，尤其涉及一种横波速度的预测方法和装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

横波速度作为流体替换与叠前正演、反演中重要的一个参数，在地震正演模拟过程中，其结果的准确性直接影响后续流体替换后的结果，进而影响地球物理工作者对不同流体饱和度条件下的弹性参数与地震响应变化规律认识；在地震叠前反演过程中，由于地震缺失低频信息，而低频模型往往需要通过测井的内插外推来得到，并且低频模型往往控制研究区域的整个沉积背景与沉积规律，因此测井上的横波速度准确性也将影响整个叠前反演的结果，体现了横波速度预测的重要性。在页岩气、致密油等非常规储层中，只有在横波速度准确的条件下，才能计算地层应力与地层压力等地层参数。因此，横波速度在常规、非常规油气储层参数预测与评价中发挥了至关重要的作用。

目前利用测井资料进行横波速度预测的方法主要有经验公式法与岩石物理建模的方法。经验公式法由于往往是采用单元或者多元线性回归的方法，来建立横波速度曲线与伽马、中子、纵波时差等常规测井曲线的函数关系，由于拟合的函数往往过于简单，精度难以满足生产需求。近年来很多国内外学者发展了岩石物理建模的方法来预测横波，这种方法需要对地层有个精确的评价，对地震储层预测工作者要求高，需要开展符合岩石物理建模需要的矿物含量、孔隙度等关键参数的评价，在页岩油中，还需要TOC、含气量等的评价。并且输入的骨架参数众多，在两种矿物条件下就涉及8个参数，后续每增加一种矿物将增加4个参数，并且地层流体性质、温度、压力等参数难以获取，因此在致密油这种非常规储层的岩石物理模拟过程中，由于输入参数众多，难以优选得到一个符合实际工区条件的参数，因此在实际操作过程中也出现了很多困难，预测精度也欠佳。

通过经验公式进行线性拟合的方法计算出来的Vp/Vs基本为一常数，不能满足高精度AVO正演与叠前弹性参数反演的需求。

现有的岩石物理建模的方法可调节的参数众多，并且有些参数往往很难获取，流程复杂，需要操作人员不仅有测井解释的专业背景，还需要有地震岩石物理建模的专业背景，这种方法在实际生产中很难进行推广应用。

因此，如何提供一种新的方案，其能够解决上述技术问题是本领域亟待解决的技术难题。

发明内容

本发明实施例提供一种横波速度的预测方法，直接从数据出发，实现了横波速度的精准预测，该方法包括：

获取常规测井曲线和已知井横波速度曲线；

根据常规测井曲线和已知井横波速度曲线，确定优选曲线；

对优选曲线进行归一化处理，确定归一化后的优选曲线；

结合常规测井曲线建立深度前馈神经网络模型，利用已知井横波速度进行训练，确定横波速度预测模型；

将归一化后的优选曲线输入横波速度预测模型，确定横波速度。

本发明实施例还提供一种横波速度的预测装置，包括：

数据获取模块，用于获取常规测井曲线和已知井横波速度曲线；

优选曲线确定模块，用于根据常规测井曲线和已知井横波速度曲线，确定优选曲线；