[发明专利]基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法

权利要求书

1.基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法，其特征在于，包括步骤：

S1，获取地质、测井、地震数据，并对获取的数据进行处理后得到各井的裂缝密度曲线及优选属性数据体；

S2，建立各个裂缝密度模型，并定义为相关的裂缝相，建立相应的属性参数交会图，在交会图上计算每一类裂缝相对应的概率密度函数；

在步骤S2中，建立各个裂缝密度模型包括如下步骤：

S21，利用各井井上的裂缝密度曲线上裂缝密度值，统计后建立目的层的裂缝密度数据集；

S22，再对裂缝密度数据集进行不同裂缝密度范围的划分，划分成K个裂缝密度范围；

每个裂缝密度模型对应一个裂缝样本值，裂缝样本值的建立方法包括如下步骤：

步骤一，对相关裂缝密度模型内的各个裂缝密度数据求取其平均值，该平均值作为该裂缝密度模型的裂缝密度样本值；

步骤二，对相关裂缝密度模型内的各个裂缝密度数据作直方图显示及分析，选取最大峰值所对应的裂缝密度值作为该裂缝密度模型的裂缝密度样本值；

步骤三，根据实际裂缝预测情况及专家经验，综合步骤一、二确定各个裂缝密度模型的裂缝密度样本值；

S3，将优选属性数据体带入所述概率密度函数进行转换计算，得到每一类裂缝相所对应的裂缝密度概率体。

2.根据权利要求1所述的基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法，其特征在于，在步骤S1中，地质数据包括岩芯录井资料，测井数据包括声波和密度测井曲线、FMI地层微电阻率扫描成像数据，地震数据包括三维叠前道集或叠后地震数据体。

3.根据权利要求2所述的基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法，其特征在于，对获取的数据进行处理包括如下步骤：

S11，对三维叠前道集或叠后地震数据体进行反演、属性提取得到地震反演、属性数据体；再从地震反演、属性数据体中提取各个井点上目的层的地震反演、属性数据平均值；

S12，将各个井点上目的层的地震反演、属性数据平均值与对应的井点上目的层的总裂缝密度值分别进行归一化后，再进行数据值之间的相关系数计算；

S13，选取与总裂缝密度值进行相关系数计算时所得相关系数较高的M个反演、属性数据平均值；并在M个反演、属性数据平均值中选取它们之间的相关系数较低的P个反演、属性数据平均值；其中，井点上目的层的总裂缝密度值由目的层的裂缝密度值进行加权求和获取，所述的目的层的裂缝密度值由各井的裂缝密度曲线中获取；

S14，将井点上目的层的总裂缝密度值与井点上目的层的P个地震反演、属性数据平均值分别进行归一化计算，得到各自的归一化处理的函数公式；

S15，根据步骤S14得到的各自的归一化处理的函数公式，分别将各井上的裂缝密度曲线的数据值及P个反演、属性数据平均值所对应的数据体进行归一化处理计算，得到归一化后的各井的裂缝密度曲线及P个归一化后的地震反演、属性数据体，这P个归一化后的地震反演、属性数据体作为优选属性数据体。

4.根据权利要求3所述的基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法，其特征在于，在步骤S13中，选取相关系数较高的M个反演、属性值包括选取相关系数大于0.6的M个反演、属性数据体；在M个反演、属性值中选取相关系数较低的P个反演、属性值包括选取相关系数小于0.5的P个反演、属性数据体。

5.根据权利要求3所述的基于裂缝密度模型预测裂缝概率体的方法，其特征在于，在步骤S13中，相关系数计算公式为：

式中，X_i及Y_i为进行相关计算的两种数据的第i个数据值，及分别为两种数据值的等级排序平均值，r的取值范围为0至1。