[发明专利]一种储层岩性预测方法、装置、电子设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于储层岩性预测方法、装置、电子设备及介质，其中，预测方法包括：步骤1：获取历史测井数据及其解释结果，根据测井数据计算出不同岩性的弹性参数，解释结果包括岩性种类及岩性分布；步骤2：将解释结果和弹性参数形成样本数据；步骤3：采用样本数据对模糊最邻近算法模型进行训练，完成训练的模糊最邻近算法模型能够根据输入的弹性参数输出对应的岩性分类；步骤4：针对研究区域储层，在测井约束下进行叠前地震反演，得到反演结果，利用反演结果计算出研究区域储层的待分类的弹性参数数据体；步骤5：利用模糊最邻近算法模型对弹性参数数据体中的每个数据点进行岩性分类，以预测出研究区域储层的岩性分布。

技术领域

本发明涉及油气及煤层气地震勘探与开发，更具体地，涉及一种储层岩性预测方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

在石油、煤炭等地下沉积矿产的勘探开发中，岩性研究具有极为重要的意义。然而，由于目的层深埋于地下，因此所采用的研究手段和研究方法与露头区的岩性研究相比有很大不同。

在地下岩性分析中只有通过岩石资料才能够观察到目的的岩性标志，而钻井取心一般都不是连续进行的，并且一口探井的全井取心率往往只有百分之几到百分之十几，这给岩性空间展布研究造成很大困难。利用测井资料进行岩性分析虽可对全井做出连续的岩性解释，但其多解性较强，因此除上述两种资料外，还迫切需要从其它资料中获取更多的信息以提高岩性解释的准确性。

更重要的是，即使单井岩性分析的资料足够充分，但采用传统研究方法所得到的毕竟只是一部分信息，而如地层叠置模式、沉积体外形等重要信息并没有利用。进一步看，即使解释完全正确，但毕竟只是“一孔之见”。要想进一步掌握岩性的平面展布特征就必须有大量的足够密集的钻孔，而这在勘探阶段恰恰难以满足。因此迫切需要一种仅用少量钻孔就能较好地掌握岩性平面变化特征的新手段、新方法。

地震储层岩性预测正是为满足上述迫切需要而产生的。在石油勘探及某些煤田、盐矿勘探中，地震勘探资料是必不可少的重要基础资料。这些资料一般在勘探初期就可获得，且一般都能覆盖整个盆地，其中具有极为丰富的地层、构造和沉积等信息，因此是地下地质分析中极为宝贵的基础资料。

传统的地震储层岩性预测是以地震资料为基础，在地质原理指导下，用钻井、测井资料进行约束，研究含油气储层的岩性、储层物性空问变化特征的。在具体实现上有两种方法：一种是以地震反演为基础，利用测井数据的交会分析，优选对目标储层段岩性敏感的敏感弹性属性并构建以岩性为分类目标的分类准则或者标准；然后利用地震反演结果计算所述敏感弹性参数，并利用所述分类标准或者准则，获得岩性空间分布特征。这种方法需要在交会分析阶段确定分类准则或者标准，例如阀值。另一种是以波阻抗反演结果为基础，结合岩性概率进行地质统计分析得到变差函数，再用此变差函数做指示模拟得到空间上岩性的分布，这种方法本质上是用统计图的方式获得分类准则或标准。

因此，期待一种储层岩性预测的方法，能够细致地刻画储层岩性的纵横向变化，从而得到储层岩性的空间分布规律。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于模糊最邻近算法的储层岩性预测方法、装置、电子设备及介质，能够细致地刻画储层岩性的纵横向变化，从而得到储层岩性的空间分布规律。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于模糊最邻近算法的储层岩性预测方法，包括：

步骤1：获取历史测井数据及其解释结果，根据所述测井数据计算出不同岩性的弹性参数，所述解释结果包括岩性种类及岩性分布；

步骤2：将所述解释结果和所述弹性参数形成样本数据；

步骤4：采用所述样本数据对模糊最邻近算法模型进行训练，完成训练的所述模糊最邻近算法模型能够根据输入的弹性参数输出对应的岩性分类；