[发明专利]地震相可靠性评价方法及评价系统

说明书

本发明提出了一种地震相可靠性评价方法及评价系统。评价方法包括：对比测井曲线与目的层岩性，遴选目的层敏感响应测井曲线Q；在测井数据中去除目的层数据后进行合成记录波形实验分析，获得波形变化率参数C；对比地震波形与测井合成记录波形，获得第一波形匹配关系E；对比测井声波曲线波形与所述敏感响应测井曲线Q波形，获得第二波形匹配关系F；基于波形变化率参数C、第一波形匹配关系E和第二波形匹配关系F，计算地震相可靠性因子K。本发明为地震相计算结果的可靠性提供一套除了盲井验证法之外的地震相可靠性评价方法技术流程，并能够克服诸多盲井验证法的不足，进而指导地震相后期的合理化应用，为油气勘探的准确性提供基础资料。

技术领域

本发明属于油气地球物理勘探领域，更具体地，涉及一种地震相可靠性评价方法及评价系统。

背景技术

地震相作为地球物理勘探技术的一个重要技术，为油气储层表征和油气勘探发挥了很多的作用，成为了石油勘探领域中的一个重要技术。地震相在地质的研究中也发挥着很重要的作用，特别在识别沉积相结构识别和边界刻画方面。地震相是沉积相在地震剖面上表现的总和，是由沉积环境所形成的地震特征。在石油、煤炭等地下沉积矿产的勘探开发中，地震相是沟通着地震数据与地质数据的桥梁之一，具有极为重要的意义。

地震相技术也可以称为波形分类技术。目前，波形分类技术的主要特点有：(1)多学科交叉的特征，设计到地理、计算法、仿生等学科。充分利用地震数据信息，对地震相进行划分和识别，减少人工对其的干预影响，为岩层的油气藏预测和地质构造分析提供更为可靠的分析依据；(2)人工参与越来越少，主要是利用计算机处理，提高地震相划分效率，减少了人为因素对结果的影响，并降低在地震相划分识别中的人工花费。地震相的基础计算方法多来自于人工智能算法。

地震相的研究始于二十世纪七十年代末。Widrow等人于1962年提出了一种可连续取值的权值自适应理论；而后Minskey与Papert合作的Perceptrons一书于1969年问世；芬兰科学家Kohonen于1972提出了自组织映射神经网络理论；Fukushima在1975年提出了神经网络的认知机原理；Grossberg于1976年提出了人工神经网络自适应共振机理。Hopfield在1982年提出了HNN模型，在HNN模型中引入了能量函数理论，并且得到了判别人工神经网络稳定性和电子线路实现的方法，该模型极大的推动了人工神经网络理论的发展，进而推动了地震相技术的推广。Hinton于1984年提出了Boltzmann机模型，该方法借鉴了统计物理学中的模拟退火技术，保证可以使人工神经网络的学习过程可以全局收敛。在这后面一段时间里，基于人工神经网络的波形分类方法取得了快速发展，并且应用到了许多领域。

2000年前后，国外开始陆续出现了波形分类法，地震结构属性映射法和地震地貌学法三种地震相划分方法，此时波形分类法成为了国外地震相划分的主要方法之一。国内在地震研究相应的成果，段玉顺等于2004年提出了地震相的自动识别方法及应用，该方法能够自动的进行地震相的识别。陈方鸿等于2005年提出了基于可视化的三维地震相分析，并应用到了沉积相的识别上。邓传伟等人于2008年提出了基于波形分类的技术在储层微相预测中的应用，使用了波形分类算法对微小地震相进行识别。2009年Iván DimitriMarroquín等人提出了基于可视化的数据挖掘进行波形分类，并用于与传统监督波形分类方法结果作对比，该方法说明了可视化的数据挖掘方法也能很好的进行地震信号的波形分类。2010年张林科等人提出了基于地震属性的地震像分析思路。刘庆敏等于2010年提出了基于经验模态分解的地震相分析技术，在地震相分析中引入了经验模态分解方法。ATISHROY Norman等人于2013年分析了潜在空间的地震相分布。