[发明专利]断层启闭性预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种用于预测含油气盆地断层启闭性的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

基于已勘探断层中的多个利用断层上下盘钻井数据能够判识其启闭性的特定断面点中的每一个的启闭状态和相关的多个敏感性地质参数，通过机器学习分类算法构建断层启闭性预测模型；

基于与所述已勘探断层同级别的待预测断层的断面各目标位置的位置参数和多个敏感性地质参数，建立待预测断层断面数据集；和

以所述待预测断层断面数据集中的多个敏感性地质参数为输入项，通过所述断层启闭性预测模型以输出项形式获得所述待预测断层的断面各目标位置的断层启闭性结果；

其中所述特定断面点和所述断面各目标位置的多个敏感性地质参数为选自断距、错断泥岩厚度、断面点埋深、断层倾角、流体压力、断层走向、断层泥比率、断面正应力和断层启闭系数中的多个参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于已勘探断层中的多个利用断层上下盘钻井数据能够判识其启闭性的特定断面点中的每一个的启闭状态和相关的多个敏感性地质参数，通过机器学习分类算法构建断层启闭性预测模型的步骤包括：

以所述特定断面点的启闭状态和多个敏感性地质参数为样本数据建立学习数据集；

将所述学习数据集随机地划分为训练集和验证集；

以所述训练集中的多个敏感性地质参数为输入项并且以所述训练集中的特定断面点启闭状态为输出项，对机器学习分类算法进行训练；和

利用所述验证集进行验证。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定断面点的启闭状态通过以下方式获得：

利用所述特定断面点处断层上下盘的钻井数据绘制垂直断层走向的油藏剖面，根据所述油藏剖面判识所述特定断面点的启闭状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定断面点的多个敏感性地质参数通过以下方式获得：利用三维地震数据、钻井数据和地质构造信息绘制地质剖面并且在所述地质剖面中进行测量和计算。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习分类算法为选自支持向量机、决策树、K-近邻分类、神经网络和深度学习中的一种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测断层的断面各目标位置的位置参数和多个敏感性地质参数通过以下方式获得：

构建所述待预测断层的三维或二维断面；

将所述待预测断层的三维或二维断面进行网格化以获得每个网格的位置参数；

利用三维地震数据、钻井数据和地质构造信息绘制多个地质剖面并且在所述多个地质剖面中进行测量和计算以获得各地质剖面与断面交点处的多个敏感性地质参数；和

通过克里金插值方法对所述待预测断层的三维或二维断面的每个网格的多个敏感性地质参数赋值。

7.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

将所述断层启闭性结果以图像形式输出。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在训练过程中采用交叉验证方法和超参数寻优算法。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述学习数据集和所述待预测断层断面数据集中的多个敏感性地质参数进行归一化处理并且将所述学习数据集中的每个特定断面点的启闭状态进行数值化处理。

10.一种用于预测含油气盆地断层启闭性的装置，其特征在于，所述装置包括：

模型构建单元，用于基于已勘探断层中的多个利用断层上下盘钻井数据能够判识其启闭性的特定断面点中的每一个的启闭状态和相关的多个敏感性地质参数，通过机器学习分类算法构建断层启闭性预测模型；

断面数据集建立单元，用于基于所述待预测断层的断面各目标位置的位置参数和多个敏感性地质参数，建立待预测断层断面数据集；和

预测单元，用于以所述待预测断层断面数据集中的多个敏感性地质参数为输入项，通过所述断层启闭性预测模型以输出项形式获得所述待预测断层的断面各目标位置的断层启闭性结果。