[发明专利]基于地震数据预测地下裂缝空间展布的方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于地震数据预测地下裂缝空间展布的方法及装置，涉及地下裂缝空间展布预测技术领域。方法包括获取地震数据和测井数据；进行井震标定，并对地震数据进行目的层构造解释，确定待预测的目的层的顶底边界；对地震数据进行去噪处理，形成去噪后地震数据体；确定去噪后地震数据体的相干属性和蚂蚁追踪属性；将蚂蚁追踪属性的值域变化范围校正为相干属性的值域变化范围；将值域变化范围校正后的蚂蚁追踪属性与相干属性进行融合，形成裂缝预测敏感属性体；根据裂缝预测敏感属性体在空间范围内的数值大小预测顶底边界内的地下裂缝空间展布形态。本发明可以实现利用地震数据同时准确预测地下不同尺度裂缝的空间展布形态的效果。

主权项

一种基于地震数据预测地下裂缝空间展布的方法，其特征在于，包括：获取地震资料保幅处理后的偏移叠加地震数据，并获取地震工区内钻穿目的层的测井数据；根据所述地震数据和所述测井数据进行井震标定，并对所述地震数据进行目的层构造解释，确定待预测的目的层的顶底边界；对所述地震数据进行去噪处理，形成去噪后地震数据体；确定去噪后地震数据体的相干属性；确定去噪后地震数据体的蚂蚁追踪属性；将所述蚂蚁追踪属性的值域变化范围校正为所述相干属性的值域变化范围；将值域变化范围校正后的蚂蚁追踪属性与所述相干属性进行融合，形成裂缝预测敏感属性体；根据所述裂缝预测敏感属性体在空间范围内的数值大小预测所述顶底边界内的地下裂缝空间展布形态；确定去噪后地震数据体的相干属性，包括：获取去噪后地震数据体在一预先设置的分析窗口内的多道地震数据的多个采样点，形成地震数据矩阵D：D=d11d12...d1nd21d22...d2n............dk1dk2...dkn]]>其中，k为每道地震数据的采样点个数；n为所述预先设置的分析窗口内的地震数据的道数；确定地震数据矩阵D的协方差矩阵C：C=DTD=Σk=1KdkdkT]]>其中，为地震数据矩阵D的第k行向量，dk为的转置，dk＝[dk1,dk2,…,dkn]T；确定地震数据矩阵D对应的相干属性E：E=λmaxΣk=1Kλk]]>其中，λk为协方差矩阵C的第k个特征值；λmax为协方差矩阵C的最大特征值；确定去噪后地震数据体的蚂蚁追踪属性，包括：根据去噪后地震数据体确定多个地震数据节点；根据公式：确定蚂蚁算法寻求路径节点的转移概率，并将所述转移概率确定为所述蚂蚁追踪属性M；其中，i为蚂蚁当前所在地震数据节点位置；j为蚂蚁行进到下一地震数据节点位置；τij(t+n)为从t时刻开始经过n次迁移后在地震数据节点i和地震数据节点j连线上残留的信息素；ηij(t)为t时刻由地震数据节点i到地震数据节点j的期望程度；α、β分别表示信息素和蚂蚁行进路线的相对重要程度；其中，ρ为信息素的残留程度；1‑ρ为信息素的减少程度；Δτij为一次循环中留在从地震数据节点i到地震数据节点j路径上的信息素；τij(t)为t时刻在地震数据节点i和地震数据节点j连线上残留的信息素；将所述蚂蚁追踪属性的值域变化范围校正为所述相干属性的值域变化范围，包括：获取蚂蚁追踪属性M的各采样点Mi；根据公式：确定值域变化范围校正后的蚂蚁追踪属性M′的各采样点Mi′；其中，Mmin为蚂蚁追踪属性M的各采样点的最小值；Mmax为蚂蚁追踪属性M的各采样点的最大值；Emin为相干属性E的最小值；将值域变化范围校正后的蚂蚁追踪属性与所述相干属性进行融合，形成裂缝预测敏感属性体，包括：根据公式：Zi＝Mi′×Ei，i＝1，2，…，N；确定裂缝预测敏感属性体Zi；其中，Ei为相干属性E与各采样点Mi对应位置的采样点。