[发明专利]窄小河道型储层主流线方位角预测装置及方法

权利要求书

1.一种窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

解释窄小河道型储层的顶层面和底层面；

提取窄小河道型储层的地震属性，选取反映河道平面展布特征的敏感地震属性；

根据敏感地震属性编制窄小河道型储层的内边界和外边界；

结合窄小河道型储层的内边界和外边界，将敏感地震属性转化为二值图像，将窄小河道型储层的内边界和外边界之间的区域赋值为1，将窄小河道型储层的外边界以外的区域赋值为0，将窄小河道型储层的内边界以内的区域赋值为0；

利用图像形态学骨架提取算法获得所述二值图像的骨架图像，从骨架图像中逐步提取曲线段，并从骨架图像中减去曲线段上的每个节点，直至骨架图像中不再包含节点；和

计算提取出的各曲线段的方位角，以及窄小河道型储层的内边界和外边界的方位角。

2.根据权利要求1所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，还包括步骤：利用插值算法得到河道平面上每个样点的方位角。

3.根据权利要求2所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，还包括步骤：保留窄小河道型储层的内边界和外边界之间的方位角结果，其余位置方位角赋值为0，得到窄小河道型储层主流线方位角预测属性。

4.根据权利要求2所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，记录骨架图像中所有数值为1的样点的x，y坐标，并按照x坐标数值由小到大的顺序对所述样点排序，如存在2个样点的x坐标相同，则这2个样点按照其y坐标数据由小到大的顺序进行排列，将最终记录的样点集合作为样点库。

5.根据权利要求4所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，将样点库中的样点划分为节点和端点，其中判断该样点属于节点还是端点时采用如下方法：以该样点为中心设置3*3滤波器，该样点周围的8个样点分别记为P2-P9，如果该8个样点中最多有2个样点在骨架图像中对应位置处数值为1，则该样点为节点，否则该样点为端点。

6.根据权利要求5所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，从样点库中第一个节点开始，找到与该第一个节点距离最近的样点并与该节点连接，然后从样本库中删除该第一个节点和与该第一个节点距离最近的样点，之后在样本库中依次寻找与前一个样点距离最近的样点并从样点库中删除，直到找到的样点为端点时，结束寻找新的样点，将连接形成的曲线段保存作为第一曲线段。

7.根据权利要求6所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，开始第二曲线段的构建，直至样本库中再无样点为止，以从骨架图像中提取多条曲线段。

8.根据权利要求7所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，对于提取出的各曲线段，依次计算每个曲线段上所有样点的方位角，对于为多个封闭的多边形的储层内边界，依次计算每个多边形上所有样点的方位角，对于为一个封闭多边形的储层外边界，依次计算该多边形上所有样点的方位角。

9.根据权利要求8所述的窄小河道型储层主流线方位角预测方法，其特征在于，计算任一样点的方位角时所采用公式为：θ＝tan^-1((y1-y2)/(x1-x2))，其中θ为提取出的各曲线段或储层内边界、或储层外边界上的样点的方位角数值，tan^-1代表反正切函数，x1，y1为样点的x，y坐标数值，x2，y2为与所述样点紧邻的下一点的x，y坐标数值。

10.一种窄小河道型储层主流线方位角预测装置，其特征在于，包括：

解释单元，用于解释窄小河道型储层的顶层面和底层面；

敏感地震属性单元，用于提取窄小河道型储层的地震属性，选取反映河道平面展布特征的敏感地震属性；

编制边界单元，用于根据敏感地震属性编制窄小河道型储层的内边界和外边界；

赋值单元，用于结合窄小河道型储层的内边界和外边界，将敏感地震属性转化为二值图像，将窄小河道型储层的内边界和外边界之间的区域赋值为1，将窄小河道型储层的外边界以外的区域赋值为0，将窄小河道型储层的内边界以内的区域赋值为0；

骨架提取单元，用于利用图像形态学骨架提取算法获得所述二值图像的骨架图像，从骨架图像中逐步提取曲线段，并从骨架图像中减去曲线段上的每个节点，直至骨架图像中不再包含节点；和

计算方位角单元，用于计算提取出的各曲线段的方位角，以及窄小河道型储层的内边界和外边界的方位角。