[发明专利]储层参数的预测方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种储层参数的预测方法、装置和电子设备，包括：获取原始炮集地震数据；基于原始炮集地震数据计算与其对应的包络数据；采用储层参数高分辨率预测模型对原始炮集地震数据和包络数据进行储层参数高分辨率预测，得到高分辨率的储层参数，其中，储层参数高分辨率预测模型为递进式的多任务学习网络。通过上述描述可知，本发明的储层参数的预测方法中，是通过储层参数高分辨率预测模型实现的对储层参数的高分辨率预测，且储层参数高分辨率预测模型为递进式的多任务学习网络，能够得到高分辨率的储层参数，另外，神经网络模型的预测过程耗时短。

技术领域

本发明涉及储层勘探的技术领域，尤其是涉及一种储层参数的预测方法、装置和电子设备。

背景技术

随着资源勘探的不断发展，复杂地区的高分辨率成像是如今面临的挑战。充分利用有效信息，进行储层精细描述是地球物理探测的重要目标。地震反演是获得地下储层参数的有效手段，然而地震反演是一个高度病态的问题，容易使反演陷入局部最优解，进而影响反演精度。

宽频地震资料(如图1中的理想带宽的曲线图所示，在低频区域和高频区域都有对应的能量振幅)对于地震反演具有重要的意义。首先，高频数据有利于小尺度地质结构，如断层、裂隙、薄储层等的高分辨率成像；其次，低频数据也同样具有重要的作用，如压制子波旁瓣，提高分辨率、反演初始模型建立，提高反演精度、衰减慢，有助于深部地层或强吸收地层的成像、缓解地震反演局部最优问题、油气检测。所以，地震高频及低频信号对储层高分辨率探测均具有重要的作用。

然而，通常情况下，地震资料受频带限制，如图1中的原始带宽的曲线图所示，其中存在低频信号(小于10Hz)和高频信号的缺失。一方面，受地震采集设备及采集参数影响，很难收集到低于5Hz的低频信号和高于60Hz的高频信号；另一方面，面波有效频带在8Hz左右，地震数据处理中为压制面波通常牺牲了此频段有效信息。

传统方案中，为了提升反演获得的储层参数的分辨率，一般是先对原始炮集地震数据(即观测的炮集地震数据)进行全波形反演，进而再在全波形反演结果的基础上，应用图像超分辨技术，以获得更高分辨率的储层参数并减少高频数据所对应的反演时间。但是，该方案中，仍然无法突破低频带宽的限制，即全波形反演时仍存在低频信号的缺失，最终得到的储层参数的分辨率还有待提高，另外，全波形反演的过程为纯波形计算的过程，耗时长。

综上，现有的储层参数的预测方法存在预测的储层参数分辨率低、耗时长的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种储层参数的预测方法、装置和电子设备，以缓解现有的储层参数的预测方法预测的储层参数分辨率低、耗时长的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种储层参数的预测方法，包括：

获取原始炮集地震数据；

基于所述原始炮集地震数据计算与其对应的包络数据；

采用储层参数高分辨率预测模型对所述原始炮集地震数据和所述包络数据进行储层参数高分辨率预测，得到高分辨率的储层参数，其中，所述储层参数高分辨率预测模型为递进式的多任务学习网络。

进一步的，所述递进式的多任务学习网络包括：低频延拓网络、储层参数反演网络和图像超分辨率网络；

其中，所述低频延拓网络，用于基于所述包络数据对所述原始炮集地震数据进行低频延拓处理，得到全频带炮集地震数据，其中，所述全频带炮集地震数据中包括低频炮集地震数据；

所述储层参数反演网络，用于对所述全频带炮集地震数据进行储层参数反演，得到反演的储层参数；

所述图像超分辨率网络，用于对所述反演的储层参数进行图像超分辨率处理，得到所述高分辨率的储层参数。

进一步的，所述方法还包括：